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滇黄精有效成分近红外光谱快速定量分析模型建立
被引量：
3
1
作者
徐萍
涂振华
+6 位作者
米琪
邱昌桂
陆尤
罗文秀
余建新
陈佳
郑国伟
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1813-1820,共8页
基于近红外光谱(NIRS)技术,建立了一种能快速预测滇黄精多糖、总皂苷和总酚含量的定量分析模型。采用紫外可见分光光度法测定了116批滇黄精样品的上述3种有效成分含量。同时,利用NIRS技术采集样品近红外光谱,剔除异常光谱后,结合多元散...
基于近红外光谱(NIRS)技术,建立了一种能快速预测滇黄精多糖、总皂苷和总酚含量的定量分析模型。采用紫外可见分光光度法测定了116批滇黄精样品的上述3种有效成分含量。同时,利用NIRS技术采集样品近红外光谱,剔除异常光谱后,结合多元散射校正(MSC)、一阶导数(1stD)、二阶导数(2ndD)、S-G平滑法(S-G)等筛选最佳光谱预处理方式,并结合偏最小二乘法(PLS)建立了滇黄精中多糖、总皂苷和总酚的定量模型,通过外部验证,筛选出最佳定量模型。多糖、总皂苷和总酚分别选择MSC+2ndD+S-G、MSC+1stD+NS、MSC+1stD+S-G预处理方法,波长选择8000~4000 cm^(-1),主成分个数分别为6、13和13时,所建立的定量模型效果最佳,其校正集相关系数(R_(cal))分别为0.923、0.990和0.938,验证集相关系数(R_(pre))分别为0.924、0.901和0.910,相关性良好,预测均方根误差(RMSEP)分别为5.380%、0.478%和0.028 mg·g^(-1),性能偏差比(RPD)分别为2.11、2.16和1.95,平均相对偏差均小于2.0%。所建立的滇黄精定量模型准确可靠,证明NIRS技术是一种可行、准确、快速的无损检测方法,可用于滇黄精中有效成分含量的快速测定。
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关键词
滇黄精
多糖
总皂苷
总酚
近红外光谱
定量分析模型
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职称材料
题名
滇黄精有效成分近红外光谱快速定量分析模型建立
被引量：
3
1
作者
徐萍
涂振华
米琪
邱昌桂
陆尤
罗文秀
余建新
陈佳
郑国伟
机构
云南中医药大学中药学院
云南同创检测技术股份有限公司
贡山县农业农村局农业综合发展服务中心
云南中医药大学民族医药学院
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1813-1820,共8页
基金
国家自然科学基金(82360751)
云南中医药大学高层次人才计划(2019YZG07)
+2 种基金
云南省“兴滇英才支持计划”青年人才(XDYC-QNRC-2022-0277)
云南省科技计划项目基础研究计划(202001AZ070001-027)
云南省科技计划项目基础研究专项(202301AT070257)。
文摘
基于近红外光谱(NIRS)技术,建立了一种能快速预测滇黄精多糖、总皂苷和总酚含量的定量分析模型。采用紫外可见分光光度法测定了116批滇黄精样品的上述3种有效成分含量。同时,利用NIRS技术采集样品近红外光谱,剔除异常光谱后,结合多元散射校正(MSC)、一阶导数(1stD)、二阶导数(2ndD)、S-G平滑法(S-G)等筛选最佳光谱预处理方式,并结合偏最小二乘法(PLS)建立了滇黄精中多糖、总皂苷和总酚的定量模型,通过外部验证,筛选出最佳定量模型。多糖、总皂苷和总酚分别选择MSC+2ndD+S-G、MSC+1stD+NS、MSC+1stD+S-G预处理方法,波长选择8000~4000 cm^(-1),主成分个数分别为6、13和13时,所建立的定量模型效果最佳,其校正集相关系数(R_(cal))分别为0.923、0.990和0.938,验证集相关系数(R_(pre))分别为0.924、0.901和0.910,相关性良好,预测均方根误差(RMSEP)分别为5.380%、0.478%和0.028 mg·g^(-1),性能偏差比(RPD)分别为2.11、2.16和1.95,平均相对偏差均小于2.0%。所建立的滇黄精定量模型准确可靠,证明NIRS技术是一种可行、准确、快速的无损检测方法,可用于滇黄精中有效成分含量的快速测定。
关键词
滇黄精
多糖
总皂苷
总酚
近红外光谱
定量分析模型
Keywords
Polygonatum kingianum Coll.et Hemsl
polysaccharide
total saponins
total phenols
near infrared spectroscopy
quantitative analysis model
分类号
O648.12 [理学—物理化学]
R921.2 [医药卫生—药学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
滇黄精有效成分近红外光谱快速定量分析模型建立
徐萍
涂振华
米琪
邱昌桂
陆尤
罗文秀
余建新
陈佳
郑国伟
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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