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目的 采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)、中红外光谱(mid-infrared spectroscopy,MIRS)技术实现对热毒宁注射液制备过程中金银花浓缩过程绿原酸、新绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B、异绿原酸C、断氧化马钱子苷和固含量8个质控指标的含量预测,并对比2种技术的预测效果.方法 收集热毒宁注射液制备过程中金银花浓缩过程样本,进行NIRS、MIRS采集和含量测定,优选最佳光谱预处理方法和特征波段,采用偏最小二乘(partial least square,PLS)法建立8个质控指标的含量预测模型,并比较8个质控指标的NIRS、MIRS模型性能,得到8个最优含量预测模型,并对其进行外部验证.结果 NIRS技术对绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸C、断氧化马钱子苷、固含量的预测效果更好,平均相对预测误差(average relative prediction error,ARPE)分别为 1.57%、1.88%、4.13%、3.79%、0.94%,故选用 NIRS 模型作为这5个质控指标的最佳模型;MIRS技术对新绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B的预测效果更好,ARPE分别为4.00%、4.01%、2.32%,故选用MIRS模型作为这3个质控指标的最佳模型.经外部验证,绿原酸、新绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B、异绿原酸C、断氧化马钱子苷和固含量预测模型的ARPE分别为6.22%、7.94%、5

作者:候化蕊;徐芳芳;张欣;吴云;张永超;章晨峰;王振中

来源:中草药 2023 年 54卷 2期

知识库介绍

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作者:
候化蕊;徐芳芳;张欣;吴云;张永超;章晨峰;王振中
来源:
中草药 2023 年 54卷 2期
标签:
热毒宁注射液 金银花 近红外光谱 中红外光谱 含量预测 浓缩过程 绿原酸 新绿原酸 隐绿原酸 异绿原酸A 异绿原酸B 异绿原酸C 断氧化马钱子苷
目的 采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)、中红外光谱(mid-infrared spectroscopy,MIRS)技术实现对热毒宁注射液制备过程中金银花浓缩过程绿原酸、新绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B、异绿原酸C、断氧化马钱子苷和固含量8个质控指标的含量预测,并对比2种技术的预测效果.方法 收集热毒宁注射液制备过程中金银花浓缩过程样本,进行NIRS、MIRS采集和含量测定,优选最佳光谱预处理方法和特征波段,采用偏最小二乘(partial least square,PLS)法建立8个质控指标的含量预测模型,并比较8个质控指标的NIRS、MIRS模型性能,得到8个最优含量预测模型,并对其进行外部验证.结果 NIRS技术对绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸C、断氧化马钱子苷、固含量的预测效果更好,平均相对预测误差(average relative prediction error,ARPE)分别为 1.57%、1.88%、4.13%、3.79%、0.94%,故选用 NIRS 模型作为这5个质控指标的最佳模型;MIRS技术对新绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B的预测效果更好,ARPE分别为4.00%、4.01%、2.32%,故选用MIRS模型作为这3个质控指标的最佳模型.经外部验证,绿原酸、新绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B、异绿原酸C、断氧化马钱子苷和固含量预测模型的ARPE分别为6.22%、7.94%、5