中药红外光谱分析与鉴定--注射剂油剂

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1、中药中药中药中药红外光谱分析与鉴定红外光谱分析与鉴定————注射剂注射剂//油剂油剂孙素琴清华大学化学系sunsq@tsinghua.edu.cn黄芪注射液——成分分析10771026337816431152黄芪药材1376293314281244173515156103352AbsorbanceA1055黄芪注射液1106997OH2929O1416HOH16221263927667832OO865OOR2R4OR3OR1黄芪皂苷类分子4000.03000200015001000400.0Wavenumbers/cmcm-1-1黄芪注射液——过程分析105711379991056a1

2、017a110511401081105699299911371045b1017b114011051081AA1056992derivative1113ndAbsorbance210829941044cc11139941045111310829941114994dd1150.0110010501000950.01150.0110010501000950.0Wavenumbers/cmcm-1-1Wavenumbers/cmcm-1-1a.黄芪提取液,b.黄芪总混液,c.黄芪药液,d.黄芪注射液黄芪注射液——指纹图谱产品控制111310459941082104411149941045111

3、399410821045111499410451113derivativend1082AbsorbanceA994A21045111499411141045994108210451114994104511141082994104511149941150.0110010501000950.01150.0110010501000950.0cm-1cm-1Wavenumbers/cm-1Wavenumbers/cm-120个批次黄芪注射液样本红外光谱特征峰黄芪注射液——指标成分定量分析�选择60个不同批次黄芪注射液样本，使用HPLC测定指标成分黄芪甲苷的含量，使用ATR附件测定注射液样品的红

4、外光谱，将48个样本用于校正集，另外12个样本作为验证集，使用独立交互验证法建立偏最小二乘回归模型。�选择1400-900cm-1区域的红外光谱，对原光谱进行带De-trending算法的标准正态分布校正（SNV）后，使用其二阶导数光谱建立MIR校正模型。该模型的R2值为0.9667，SEE值为0.01405，SEP值为0.001765，验证集中12个样本的平均预测相对误差不到3%。校正集验证集黄芪注射液——指标成分定量分析�选择50个不同批次黄芪注射液样本，使用HPLC测定指标成分黄芪甲苷的含量，使用2mm石英比色皿测定样品的近红外光谱，将40个样本用于校正集，另外10个样本作为验证

5、集，使用独立交互验证法建立偏最小二乘回归模型。�选择6150-5600cm-1区域的近红外光谱，对原光谱进行带De-trending算法的标准正态分布校正（SNV）后，使用其一阶导数光谱建立NIR校正模型。该模型的R2值为0.9940，SEE值为0.00811，SEP值为0.002069，验证集中10个样本的平均预测相对误差不到2%。校正集验证集黄芪注射液——不同厂家产品105533521106997292916221416927667865厂家A产品336810541106998293416261413831926668厂家B产品335110472935110986028851413

6、997672AbsorbanceA1593925779厂家C产品3344107714131119104529311595856597厂家D产品926779162333612968140715141074534厂家E产品8476724000.03000200015001000400.0Wavenumbers/cmcm-1-1黄芪注射液——不同厂家产品1514厂家A产品173913491623141514541261厂家B产品1332167314091457derivativendA2厂家C产品1667140815941457厂家D产品134913121454141915951453厂家E

7、产品1409131115111642146413321800.0170016001500140013001200.0Wavenumbers/cmcm-1-1鱼腥草注射液——不同厂家产品34351631138611032925145512519512925厂家A产品28711296111134371351173514591250950163711088472872厂家B产品292412951351342817361459848Absorbance