可萃取物与可浸出物

【网络讲座】：如何准确鉴定包装材料中溶出物和萃取物 【讲座时间】：2016-11-15 14:00【主讲人】：钱柯君，沃特世科技(上海)有限公司资深应用工程师，在液相色谱、凝胶色谱和高分辨质谱的应用方面有着丰富的经验，曾帮助多个知名化工行业的客户建立分析方法，剖析样品组成。撰写了多篇APC和高分辨质谱的application note。【会议简介】讲座内容简介：随着全球法规的日益严格，对于制药、食品和化妆品行业的材料供应商而言，包装材料和FCMs的表征变得越来越重要。为了确保法规依从性、避免产品召回和维护品牌形象，这些企业必须对产品质量进行严格把控和监测，消除可能由萃取物、可浸出物和NIAS化合物带来的风险。本次讲座邀请到沃特世实验中心资深应用工程师钱柯君老师与大家进行探讨沃特世公司在包装材料萃取物、可浸出物和NIAS污染物的解决方案。钱柯君老师在液相色谱、四极杆质谱和高分辨质谱上有着丰富的经验，并成功开发了高分辨质谱在化工领域的多个应用方案。她将从自身的经验出发，与大家分享如何准确鉴定包装材料中的溶出物和萃取物。讲座概要：1. 溶出物和萃取物检测的必要性2. 溶出物和萃取物的分类3. 如何准确鉴定包装材料中的溶出物和萃取物-------------------------------------------------------------------------------1、报名条件：只要您是仪器网注册用户均可报名参加。2、报名参会：http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/2185http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/10/201610181528_614352_2507958_3.jpg扫描二维码，报名参会4、报名及参会咨询：QQ群—290101720，扫码入群“药物”http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/01/201701191701_669290_2507958_3.gif

SGS课程倒计时。。。免费名额有限，速来报名抢占哦[img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/default/em09505.gif[/img][img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/default/em09505.gif[/img][img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/default/em09505.gif[/img][color=#ff0000]直播时间：[/color]2018年10月19日　10:00[b][color=#ff0000]免费报名链接：[/color][/b][url]https://www.woyaoce.cn/webinar/meeting_3371.html[/url][color=#ff0000]主讲嘉宾：[/color]杨伟兴，SGS E&L实验室经理，中山大学分析化学硕士，近20年化学测试经历，涉及主要领域有药品、药包材、食品、限禁用物质。擅长消费品成分分析、限禁用物质检测，对于检测方案设计、检测过程质量控制、体系运作等方面有丰富的实践经验和独到见解。[b][color=#ff0000]主讲内容：[/color][/b]1. 基于风险评估确定研究对象2. 可提取物研究策略3. 浸出物研究策略课程详情咨询请添加测小二微信号cexiaoer2018 [img=,250,250]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/10/201810081335485009_5545_3224499_3.jpg!w250x250.jpg[/img]

本来不想参与茶叶浸出物中锰含量的这个活动，但是已经组队参加信息网第五届原创大赛了，所以就忙里偷闲捎带检测一下锰含量，一来参加锰含量检测活动，二来顺便检测其它元素捎带参加第五届原创大赛，一举两得。（想回复帖子请进第五届原创大赛帖子回复http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20120821/4201106/）由于发表后突然想到可以参加第五届原创大赛，所以就锁定此贴，重新发布了一次。1、样品来源同事去福建出差，说是购买的当地新茶——安溪铁观音，给了我一盒，让品尝一下，鄙人平时就喝白开水，所以也没有泡茶喝过，不过这次刚好用上，顺便测测这个所谓的新茶，看看到底浸出物里面锰含量有多高，但愿同事购买的时候不是上当受骗滴（不是安溪铁观音的牌子，就是顺便测测，含量到底多少，这个其实国家中没有明确限量，所以多少就是多少，意义不大，到底国家标准以后是不是规定茶叶中的锰含量，这是国家的事情，和鄙人关系不大，也就是参与一下活动而已），茶叶是铁盒子装的，里面包装也很精美，见照片。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211237_384958_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211237_384959_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211238_384960_1751239_3.jpg2、测定打开包装，称取5克茶叶，用烧开的超纯水150mL在烧杯中浸泡40分钟后过滤，然后做锰标准曲线，直接上火焰测定，由于浓度太高，继续稀释5倍后测定出结果。（见照片）http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211248_384964_1751239_3.jpg 撕开茶叶包装http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211249_384965_1751239_3.jpg 称取样品5.240ghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211251_384966_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211251_384967_1751239_3.jpg 用热水壶把超纯水烧沸腾http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211253_384970_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211252_384968_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211252_384969_1751239_3.jpg 用沸水浸泡40分钟http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211255_384971_1751239_3.jpg 用滤纸过滤http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211255_384972_1751239_3.jpg 超纯水的火焰颜色http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211256_384973_1751239_3.jpg 过滤后的茶溶液及火焰颜色http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211257_384974_1751239_3.jpg 直接测试茶叶浸出物超过了标准曲线线性http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211258_384975_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211259_384977_1751239_3.jpg 容量瓶将茶浸出液稀释5倍后测定http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211300_384978_1751239_3.jpg 锰标准曲线http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211300_384979_1751239_3.jpg 测定稀释5倍后的溶液浓度1.6mg/Lhttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211302_384981_1751239_3.jpg 茶浸出液中锰含量239mg/kghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208211302_384982_1751239_3.jpg 最终含量报告单3、讨论从此次测定结果可以看出，茶叶中的锰含量还真的不低，沸水浸泡40分钟后测定平均值为1.59mg/L，计算后原始茶叶含量239.25mg/kg（注意：这只是浸泡液的计算结果，如果直接把茶叶用硝酸消解后测定锰的结果比这个含量应该高很多，有兴趣的版友可以用微波消解后测定完成，这里不再赘叙），浸泡液的含量如此之高，情何以堪？到底国家今后是不是要做一个专门的限制标准，不好说，不过我就是参与一下这个活动，至于今后修订不修定相关限值标准，我不关心，呵呵，因为我就喝白开水，现在感觉没有什么安全的食品，尽量喝白开水，虽然说水的污染也可怕，但是至少还行，也许信息网的这个活动能让国家相关人员看到，祈祷能修订相关限值标准吧。（既然测定了锰的含量，那么一发不可收拾，我就把铅镉铁铜锌也做个测定吧）

茶！情何以堪终结篇（茶叶浸出物中铅镉石墨炉AAS的测定）书接上回，前两篇分别测定了锰、铁、铜、锌含量，兴趣盎然，那么就顺便用石墨炉测定一下茶叶浸出液中铅镉含量如何，毕竟我有这几种金属元素的单标溶液，就是举手之劳，配制标准溶液，做出标准曲线，测定元素含量。各位已经知道了该铁观音茶浸出液中的锰、铁、铜、锌含量，毕竟这四种元素都是人体必需微量元素，那么有毒有害元素含量到底有多少，相信您很关注，那么请继续关注《茶！情何以堪终极篇之茶叶浸出物中铅镉石墨炉AAS的测定结果》1、样品来源见第一篇相关图片。链接http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20120821/4201106/2、测定我试着用火焰AAS法测定铅镉，结果测不出来，说明用火焰没法直接测定铅镉含量，也说明含量还没有达到火焰检测的浓度水平，可喜可贺！所以就直接用5倍稀释液上石墨炉测定，（基体改进剂为1%磷酸二氢铵溶液）测定过程及测定结果看下图。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221250_385378_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221252_385379_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221253_385380_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221254_385381_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221254_385382_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221254_385383_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221255_385384_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221255_385385_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221255_385386_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208221255_385387_1751239_3.jpg3、结果从检测的结果来看，铅含量为0.52mg/kg；镉含量为0.018mg/kg；从GB2762-2005食品中污染物限量标准来看，规定茶叶中铅含量最大限值5mg/kg，显然该茶叶中铅含量未超标，没有直接消解后测定过，只能从浸出液中的含量评判，有兴趣的朋友可以试试；镉在国家限量标准中没有规定，但是食品中最大限值是0.5mg/kg花生，或者0.05mg/kg水果鲜蛋；这里茶叶的含量0.02左右显然小于水果或者鲜蛋的最高限值，看来该茶叶中镉含量不超标。4、讨论从这次测定可以看出，该铁观音茶叶浸出液测定的六种金属元素中，锰含量最高239.25mg/kg；锌含量其次12.84mg/kg；铁含量居第三位4.436mg/kg；铜占第四位1.66mg/kg；铅占第五位0.52mg/kg；镉含量最低0.018mg/kg；整体分析，《食品营养学》中归类锰元素是人体可能必需微量元素，到底它的过量摄入会引起什么，这里不探究，值得肯定的是，任何东西摄入过量都有危害，茶叶浸出物中锰含量很高，值得做一个限值标准；但是从近两天测定这六种元素来看，至少人体必需微量元素铁铜锌含量很适中，《食品营养学》明确记载，铁是组成血红蛋白和肌红蛋白的重要原料；锌对机体蛋白质的合成以及核酸的合成有着比较重要的意义，目前已知人体中的含锌酶约有60种，对胰岛素的生成以及维持生殖腺的正常功能具有十分重要的作用；铜是红细胞内不可缺少的成分；铁缺乏时，心理和智力发育损害，疲倦乏力，抗感染力下降，易患缺铁性贫血，锌缺乏时生长迟缓、性成熟推迟、食欲减退、免疫力和抗氧化力下降；铜缺乏时表现为骨质疏松、贫血、高胆固醇血症、皮肤毛发脱色、能量代谢和免疫力下降、抗氧化力下降等。至此，我们可以看出微量营养素在人生命活动中的重要性。加上铅镉含量很低，因此在抛开锰元素含量高的这个阴影，那么饮茶还是有益于健康的，不过建议饮用淡茶。PS：花费两天时间一共就测试了这六种金属元素，譬如其它的人体必需微量元素钾钙钠镁以及毒害元素铬砷汞的测定就留给有兴趣的版友去完成，我这里目前没有了这些元素的标准溶液，如果仅仅为了茶叶浸出物元素的测定来订购，那么耗资巨大，领导也不会批准，当然也没有这个必要。不过建议有ICP-MS的版友做个全项目分析，因为拥有ICP的版友一般都备有多种元素的标准溶液，在平时测定样品的时候顺手测定一下也是很好的，用AAS逐一单个测定真的耗时耗力。总之，鄙人对茶叶浸出物中的元素测定暂时告一段落，在这里抛砖引玉一下，期待版友们的佳作问世！

茶！情何以堪（二）？（茶叶浸出物中铁铜锌的火焰AAS测定）书接上回，测定完锰元素后，利用剩余时间继续配制了铁铜锌标准溶液，呵呵，既然已经有了浸泡液，那么我就继续测定浸出物中铁、铜、锌含量，您平时喝的茶水里面铁铜锌含量知多少？敬请关注《茶！情何以堪（二）之茶叶浸出物中铁铜锌的火焰AAS法测定》1、样品来源见上篇相关图片。链接http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20120821/4201106/2、测定样品来源和前处理请看第一篇锰的测定。这里只着重讲述检测铁铜锌过程。先配制铁铜锌标准溶液，然后上机做标准曲线，并测试样品。最终结果见相关图片http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212033_385162_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212033_385163_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212033_385164_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212033_385165_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212033_385166_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212034_385167_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212034_385168_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212035_385170_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212034_385169_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212035_385171_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212036_385172_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212036_385173_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212036_385174_1751239_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/08/201208212036_385175_1751239_3.jpg3、结果上述铁观音经沸水浸泡40分钟过滤液测定铁铜锌得出结果：铁4.436mg/kg；铜1.66mg/kg；锌12.84mg/kg。4、讨论铁铜锌是人体必需微量元素，从茶叶的这个浸出液测出的结果很欣慰，毕竟铁铜锌含量并不高，应该说如果能控制住锰含量后，多饮茶还是相当有益的，毕竟对于补充微量元素功不可没。(PS:铁铜锌含量测定告一段落，欲知铅镉含量如何，且等终结篇解说)

[align=center][b]NIRS用于桂枝中桂皮醛、水分、浸出物含量快速检测方法研究[/b][/align][align=center]研究生：范剑[/align][align=center]导师：臧恒昌教授[/align][b]摘要目的:[/b]干姜和桂枝为传统常用药对。现代药学研究表明，桂枝、干姜均含有大量挥发油且为两药主要药效成分。随着2016年《中药配方颗粒管理办法(征求意见稿)》发布，未来中药配方颗粒限制将逐步放开。相对于单味药材提取的配方颗粒，经典药方或药对形式的配方颗粒，因其更加贴近中医用药理论，将来会受到越来越多的重视。进行干姜和桂枝混合蒸馏提取过程的研究，也可为经典药对配方颗粒的开发提供一定的技术支持。[b]方法：[/b]采用 Antaris II 傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]漫反射模块采集85批桂枝样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，以甲苯法、超高效液相色谱法和浸出物测定法，分别测定样品中水分、桂皮醛和浸出物含量，作为参考值，结合偏最小二乘算法分别建立水分、桂皮醛和浸出物含量的快速定量模型。[b]关键词：[/b]桂枝；[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]；过程分析[align=center]The research on the mixeddistillation extraction of Zingiberis Rhizoma and Cinnamomi Ramulus by NIRS[/align][align=center]Grauate student: Jian Fan[/align][align=center]Supervisor:Hengchang Zang[/align][b]Abstract Objective[/b]:Zingiberis Rhizoma and CinnamomiRamulus are couplet medicinesa in the Traditional Chinese Medicine (TCM). TheZingiberis Rhizoma contains chemical constituents of volatile oil, gingeroletc. It is a common TCM used in medicine and food. Its ether extract and waterextract have obvious analgesic effect. The cassia twig mainly contains cinnamicacid and cinnamaldehyde, it has obvious antipyretic, sedative, antiasthmatic,anti allergic and other effects. TCM on Guizhi - ginger in the compound oftraditional Chinese medicine compatibility is widely used, such as ZhangZhongjing, there are Guizhi drug compatibility in Huang Liantang, smallQinglong Decoction, Chaihuguizhi dried ginger in the “Treatise on FebrileDiseases”. Cassia twig and dried ginger contain a lot of volatile oil, and theyare the main active ingredients of two drugs. Shenzhiling oral solution is onenew kind of traditional chinese drugs , in the production of it，Zingiberis Rhizoma and CinnamomiRamulus as a couplet medicinesa were extracted together in 2016, theregulation of Chinese Medicine Dispensing Granules（take advicing）wes published. In thefuture, the limitations of Chinese Medicine Dispensing Granules will begradually liberalized, the application amount of Chinese Medicine DispensingGranules will be greatly increased. Chinese Medicine Dispensing Granules madewith a classic prescription of Chinese Medicine or couplet medicinesa. In thefuture, more and more attention will be paid to it. Study of ginger and CinnamomiRamulus mixed distilled extraction process, but also can provide technicalsupport for the development of the classic of medicine formula granules. [b]Methods:[/b] Collect 75 near infraredspectroscopys of samples by near-infrared spectrograph with diffuse reflectancemodule. The reference analyses were performed with toluene methodand, UHPLC andpharmacopoeia method respectively for determination of cinnamaldehyde,moisture, and extraction.[b]Key words: [/b]near-infraredspectroscopy manufacture process process analysis techonlogy[b]1 材料与仪器1.1 试剂与样品 [/b]桂皮醛（纯度 98.9 %，批号 110710-201619）购自中国食品药品检定研究院；乙腈、甲醇均为色谱纯；甲苯为分析纯加水饱和后经蒸馏制得；其它等试剂均为分析纯；超纯水（自制）；75批桂枝样品购自零售药店、医院药房及药材批发企业，经泰安市食品药品检验检测中心中药科鉴定为樟科植物肉桂的干燥嫩枝。[b]1.2 仪器和软件[/b]Antaris II傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，PLS_Toolbox工具箱；Agilent 1290型超高效液相色谱仪；Aquity BEH C18 色谱柱；KQ-100DE型医用数控超声波清洗器；电子分析天平； FW80型高速万能粉碎机。[b]2 方法2.1样品制备[/b]将收集的75批桂枝药材粉碎过40目筛，编号，封口袋密封置防潮柜中常温保存，备用。[b]2.2 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集[/b]取样品粉末约5g，混合均匀后放入样品杯中，摊平，压紧，以空气为参比，扣除背景，采用积分球漫反射方式采集[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图。光谱扫描范围4000～10000 cm[sup]-1[/sup]，分辨率8 cm[sup]-1[/sup]，扫描次数32次，每批样品扫描3次，求平均NIR光谱值。[b]2.3 样品中桂皮醛含量的测定[/b]（1）对照品溶液的配制精密称取桂皮醛对照品105.00 mg于100 mL容量瓶中，加甲醇溶解并稀释至刻度，再精密量取1 mL至100 mL量瓶中加甲醇稀释至刻度。（2）供试品溶液的制备取桂枝粉末约0.5 g，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇25 mL，称定重量，超声处理30分钟，放冷，再称定重量，用甲醇补足减失的重量，摇匀，滤过，精密量取续滤液1 mL ，置25 mL量瓶中，加甲醇至刻度，摇匀，即得。过0. 2 μm 微孔滤膜，供UHPLC分析用。（3）色谱条件WatersAquity BEH C18 色谱柱；流动相水（A）-乙腈（B），梯度洗脱；柱温30 ℃，流速0.3 mL/min，检测波长280 nm，进样体积5 uL。（4）含量测定按照（2）项下供试品溶液配制方法配制各样品供试品溶液，在（3）项的色谱条件下进样分析，利用外标法计算桂皮醛的含量。[b]2.4 样品中水分含量的测定[/b]按照2.2.4项下方法，精密称取样品粉末约15 g，测定计算含量。[b]2.5 样品中浸出物含量的测定[/b] 供试品约2 g，精密称定，置100 mL的锥形瓶中，精密加水50mL，密塞，称定重量，静置1小时后，连接回流冷凝管，加热至沸腾，并保持微沸1小时。放冷后，取下锥形瓶，密塞，再称定重量，用水补足减失的重量，摇匀，用干燥滤器滤过，精密量取滤液25 mL，置已干燥至恒重的蒸发皿中，在水浴上蒸干后，于105 ℃干燥3小时，置干燥器中冷却30分钟，迅速精密称定重量。以干燥品计算供试品中水溶性浸出物的含量（％）。[b]2.6 定量模型的建立[/b]利用化学计量学软件对光谱数据进行处理，建立桂枝中桂皮醛、水分、浸出物含量的PLS定量分析模型。首先，用K-S法按照2：1比例对样品进行校正集和验证集划分；通过光谱预处理方法和建模光谱区间的选择优化建模参数，提高模型稳健性和预测能力。采用模型评价参数 RMSEC、RMSEP、[i]R[sup]2[/sup][sub]c[/sub][/i]、[i]R[sup]2[/sup][sub]P[/sub][/i]、[i]LVs[/i]等参数对模型准确度和预测能力进行评价，并利用配对[i]t[/i]检验对验证集预测结果与测量结果进行显著性检验，进一步评价模型的预测能力。[b]3 结果与讨论3.1 桂皮醛含量结果[/b]（1）UHPLC分析方法线性考察UHPLC分析方法线性考察结果：桂皮醛与相邻杂质峰分离度均大于1.5，符合分离度要求，在1.05-21 ug/Ll范围内，标准曲线为y = 166634x + 17.599 ，r[sup]2[/sup] =0.9998，标准曲线线性良好。图3-1为桂皮醛测定中，对照品与样品色谱图。[align=center][img=,690,273]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261509099671_1014_3389662_3.png!w690x273.jpg[/img][/align][align=center][img=,690,273]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261508367711_1478_3389662_3.png!w690x273.jpg[/img][/align]A．对照品；B．样品；[align=center]图3-1 桂枝中桂皮醛含量测定对照及样品的UHPLC[/align]（2）桂皮醛含量结果共测定75个样品，其桂皮醛含量范围在0.543 % ~1.83 %。[b]3.2 水分含量结果[/b]共测定75个样品，其水分含量范围在8.38 % ~11.09 %。[b]3.3 浸出物含量结果[/b]共测定75个样品，其水浸出物含量范围在2.09 % ~7.72 %。[b]3.4 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析模型的建立3.4.1样品原始光谱图[/b][align=center][img=,544,268]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261510094401_9199_3389662_3.png!w544x268.jpg[/img][/align][align=center]图3-2 桂枝样品的近红外原始光谱叠加[/align]图3-2为不同批次桂枝样品间的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图，谱图较为相似，近红外原始光谱图与桂皮醛、水分、浸出物含量数据的相关性不显著，故须经过数学处理提取特征信息后，才能建立准确可靠的含量预测模型。[b]3.4.2样品校正集和验证集划分结果[/b]K-S法按照2：1比例对样品进行校正集和验证集划分，选择50个样品用于建立测定桂枝样品中桂皮醛、水分、浸出物含量的定量校正模型，选择25个样品作为验证集，用于验证所建立校正模型的预测能力。校正集和验证集中桂皮醛、水分、浸出物的最大值、最小值和平均值见表3-1。水分、浸出物含量验证集样品包含在校正集中，划分结果可行，有利于建立稳定可靠的模型。[align=center][img=,559,177]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261510500963_8217_3389662_3.png!w559x177.jpg[/img][/align]K-S划分结果，是桂皮醛含量验证集范围超出了校正集，所以用TQ软件自带功能重新对桂皮醛含量模型进行校正集和验证集划分，划分结果见表3-2。[align=center][img=,549,181]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261511341051_7951_3389662_3.png!w549x181.jpg[/img][/align][b]3.3.3桂皮醛、水分、浸出物含量分析模型建立（1）桂皮醛定量分析模型建立[/b]采用TQ Analyst 9. 1 软件自带化学计量学工具对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行预处理，消除固体样本颗粒、光散射、杂散光、仪器响应、以及一些与待测样品性质无关的因素所导致的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的基线漂移、噪声等。考察未处理（None），S-G平滑，ND平滑，一阶导数（FD），二阶导数（SD），多元散射校正（MSC），标准正态变量变换（SNV）以及其组合的预处理方式。桂皮醛其结构式见图3-3：[align=center][img=,354,472]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261512083981_5013_3389662_3.png!w354x472.jpg[/img][/align][align=center]图3-3 桂皮醛结构式[/align]含苯环，为芳烃化合物，芳烃的一级倍频和二级倍频分别在1685 nm（5934 cm[sup]-1[/sup]）和1143 nm（8749 cm[sup]-1[/sup]），组合频在2150 nm（4651 cm[sup]-1[/sup]）和2460 nm（4065 cm[sup]-1[/sup]）[sup][/sup]。因此，尝试通过手动方法选择不同波段优选建模波段；采用PLS法建立桂皮醛定量校正模型，以校正集样品的以RMSECV、[i]R[sup]2[/sup]c、[/i]RMSEP、[i]R[sup]2[/sup]p[/i]、LVs、Perfformance Index（PI）为指标，优化建模参数。同过桂皮醛定量模型不同光谱预处理方法的分析，可知：同过PI指数可以看出，MSC处理光谱的效果不如原始光谱、SNV处理光谱的效果优于原始光谱、单独微分处理效果均不如原始光谱，二阶导数效果比一阶更差；MSC、SNV分别与FD、SD组合处理光谱效果均有所提升，与FD的组合模型优化效果更明显；当在此组合基础上再加上平滑处理时建模效果反而下降，说明，平滑的过程可能将有效信息掩盖。最佳光谱预处理组合为：MSC+FD、SNV+FD。光谱经预处理后建模评价参数基本接近，仅有细微差别。因此，暂时将两种处理方式均作为最优预处理方式对待。进行下一步的特征波长优化。表3-4是MSC+FD、SNV+FD两种预处理方式与不同光谱波段的建模效果汇总表。从表3-7数据可以看出在用包含芳烃特征吸收的谱段进行建模并没有取得预期的效果，可能与所选取波段不够精准有关系；也可能选取波段使信息量减少，造成了有效信息的丢失；综合考虑MSC+FD、SNV+FD预处理所建模型评价参数认为SNV+FD更优。因此，选择SNV+FD预处理方式，全光谱建立PLS最佳模型，模型参数为[i]R[sup]2[/sup]c[/i]=0.9855，[i]R[sup]2[/sup]p[/i]=0.9601，RMSEC=0.0427，RMSEP=0.0487，LVs为5。[align=center][img=,645,244]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261512437551_5597_3389662_3.png!w645x244.jpg[/img][/align][align=center]图3-4为桂皮醛预测值与实测值相关图[/align]以PLS法建立的最佳模型计算得到的验证集样品的桂皮醛预测值和UHPLC法测定的结果进行配对t检验，以评价模型的预测能力。表3-3为配对t检验的统计学结果，可见UHPLC测定结果的平均值和NIRS得到的结果均值相同。在95%的置信限下，桂皮醛模型的P=0.4510.05，说明近红外模型预测的结果和UHPLC的测定结果没有显著性差异，证实了NIRS用于桂枝药材桂皮醛测定的有效性。[align=center][img=,575,160]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261513515655_413_3389662_3.png!w575x160.jpg[/img][/align][align=center][/align][b]（2）水分定量分析模型建立[/b]用Matlab化学计量学分析软件和PLS_Toolbox工具箱对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行如下步骤的处理和优化，最终建立水分水分定量分析模型。 考察两种常用数据增强算法：均值中心化（Mean Center）、标准化（Autoscaling）；‚ 考察FD+SG、SD+SG平滑窗口宽度；ƒ 考察MSC、SNV、OSC预处理方式；④考察FiPLS、BiPLS、以及CARS方法选取特征波段；⑤采用PLS法建立桂皮醛定量校正模型，以校正集和验证集样品的RMSEC、RMSECV、[i]R[sup]2[/sup]c、[/i]RMSEP、[i]R[sup]2[/sup]p[/i]、LVs为指标，优化建模参数。⑥采用配对t检验法对预测值与测定值进行差异显著性检验，进一步评价模型准确性。均值中心化、标准化两种数据增强方式，均优于无处理方式，Mean Center较优，因此在下述处理中mean Center为基础处理方式。FD+S-G最佳平滑窗口宽度为3，SD+S-G最佳平滑窗口宽度为15，因此在接下来的数据处理中，均以最佳平滑窗口数进行。通过对不同预处理方式的考察，数据中可以看出最优处理方式为SNV+FD和FD。接下来以SNV+FD、FD分别为光谱预处理方式，进行特征波段选择。特征波段选择，采用FiPLS和CARS。预处理方式为FD，FiPLS-300即间隔数为300时，所选的波段区间建模模型RMSEP 最小RMSEC相对较小，[i]R[sub]c[/sub][/i][sup]2[/sup]、[i]R[sub]p[/sub][sup]2[/sup][/i]最大，结果最佳，且变量数最少。该方法对应光谱区间选择结果如图3-5所示，图形横坐标为波长变量 4000-10000 cm[sup]-1[/sup] 之间划分的3112个变量顺序，绿色区域对应 RMSECV 最小，即为所选变量区间6527.86-5951.25 cm[sup]-1[/sup]，共包含300个变量，较全光谱缩减了2812个变量，改善模型结果的同时，降低90%的运算量。[align=center][img=,560,420]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261514457629_3089_3389662_3.jpg!w560x420.jpg[/img][/align][align=center]图 3-5FD，FORWARD iPLS-300 波段选择结果（实验记录Ⅱ-p108）[/align]以CARS法进行变量选择时对模型结果影响较大的两个参数为蒙特卡洛采样次数以及LVs，LVs考察2-10，蒙特卡洛采样次数考察10、25、50、100、200、500，以模型的RMSECV+RMSEP为评价参数。CARS前对图谱进行SNV+FD预处理考察结果见表3-3。[align=center][img=,587,410]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261515274590_6583_3389662_3.png!w587x410.jpg[/img][/align][align=center][/align]当LVs为7，采样次数为25时和LVs为8，采样次数为200时RMSECV+RMSEP处在较低水平。因此以这两个参数分别进行CARS波段选择，以FD为预处理方式，进行建模，模型评价见表3-5。[align=center][img=,558,137]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261516068540_2384_3389662_3.png!w558x137.jpg[/img][/align][align=center][img=,449,508]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261516196931_6560_3389662_3.png!w449x508.jpg[/img][/align][align=center][img=,431,291]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261517021361_7470_3389662_3.png!w431x291.jpg[/img][/align][align=center][img=,442,543]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261517366951_1045_3389662_3.png!w442x543.jpg[/img][/align][align=center][img=,447,230]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261519232531_9846_3389662_3.png!w447x230.jpg[/img][/align]最佳建模方式为FD+mean Center，FiPLS-300，模型参数为[i]R[sup]2[/sup]c[/i]=0.964，[i]R[sup]2[/sup]p[/i]=0.962，RMSEC=0.14419，RMSEP=0.13736，LVs为3。图3-10为水分预测值与实测值相关图。[align=center][img=,492,243]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261520051238_4887_3389662_3.png!w492x243.jpg[/img][/align]以PLS法建立的最佳模型计算得到的验证集样品的水分预测值和甲苯法测定的结果进行配对t检验，以评价模型的预测能力。表3-8为配对t检验的统计学结果，可见甲苯测定结果的平均值和NIRS得到的结果均值相同。在95%的置信限下，桂皮醛模型的P=0.560.05，说明近红外模型预测的结果和甲苯法的测定结果没有显著性差异，证实了NIRS用于桂枝药材水分测定的有效性。[align=center][img=,569,144]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261520481091_6921_3389662_3.png!w569x144.jpg[/img][/align][b]（3）浸出物含量定量分析模型建立[/b]用Matlab化学计量学分析软件和PLS_Toolbox工具箱对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]进行如下步骤的处理和优化，最终建立浸出物含量定量分析模型。比较两种常用数据增强算法：Mean Center、Autoscaling；考察FD+SG、SD+SG平滑窗口宽度；考察MSC、SNV预处理方式；考察FiPLS、BiPLS方法选取特征波段；采用PLS法建立浸出物定量校正模型，以校正集和验证集样品的RMSEC、RMSECV、[i]R[sup]2[/sup]c、[/i]RMSEP、[i]R[sup]2[/sup]p[/i]、LVs为指标，优化建模参数。采用配对t检验法对预测值与测定值进行差异显著性检验，进一步评价模型准确性。[align=center][/align][align=center][img=,566,144]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261521414114_9838_3389662_3.png!w566x144.jpg[/img][/align] 从表3-7知均值中心化（Mean Center）、标准化（Autoscaling）两种数据增强方式，均优于无处理方式，Autoscaling较优，因此在下述处理中Autoscaling为基础处理方式。表3-8为FD+SG、SD+SG平滑窗口宽度建模效果。由表3-8数据可知，FD+S-G最佳平滑窗口宽度为7，SD+S-G最佳平滑窗口宽度为15，因此在接下来的数据处理中，均以最佳平滑窗口数进行。以下表格中FD、SD均指FD+S-G（7）和SD+S-G（15）。[align=center][/align][align=center] [img=,567,417]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261522089231_2342_3389662_3.png!w567x417.jpg[/img][/align][align=center] [img=,542,460]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261522357719_3272_3389662_3.png!w542x460.jpg[/img][/align]通过对不同预处理方式的考察，在表3-9汇总的数据中可以看出最优处理方式为SNV+SD。以SNV+SD为光谱预处理方式，进行特征波段选择。特征波段选择，采用iPLS。[align=center][/align][align=center] [img=,546,644]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261523113364_1649_3389662_3.png!w546x644.jpg[/img][img=,544,160]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261523275961_9034_3389662_3.png!w544x160.jpg[/img][/align]从表3-10可以看出预处理方式为SNV+SD，BiPLS-250即间隔数为250时，所选的波段区间建模模型RMSEP 最小RMSEC相对较小，[i]R[sub]c[/sub][/i][sup]2[/sup]、[i]R[sub]p[/sub][sup]2[/sup][/i]最大，结果最佳。该方法对应光谱区间选择结果如图3-11所示，图形横坐标为波长变量 4000-10000 cm[sup]-1[/sup] 之间划分的3112个变量顺序，绿色区域对应 RMSECV 最小，即为所选变量区间9999.1-9518.91 cm[sup]-1[/sup]、8070.63-7108.33 cm[sup]-1[/sup]、5660.05-4697.75 cm[sup]-1[/sup]及4213.7-3999.64 cm[sup]-1[/sup]，共包含1362个变量，较全光谱缩减了1750个变量，改善模型结果的同时，降低56%的运算量。[img=,242,182]http://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,538,231]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261524165981_3520_3389662_3.png!w538x231.jpg[/img]浸出物最佳建模方式为SNV+SD+Autoscaling，BiPLS-250，模型参数为[i]R[sup]2[/sup]c[/i]=0.967，[i]R[sup]2[/sup]p[/i]=0.900，RMSEC=0.22104，RMSEP=0.3763，LVs为3。图3-10为浸出物预测值与实测值相关图。以PLS法建立的最佳模型计算得到的验证集样品的浸出物预测值和药典法测定的结果进行配对t检验，以评价模型的预测能力。表3-11为配对t检验的统计学结果，可见药典法测定结果的平均值和NIRS得到的结果均值相同。在95%的置信限下，桂皮醛模型的P=0.240.05，说明近红外模型预测的结果和药典法的测定结果没有显著性差异，证实了NIRS用于桂枝药材浸出物测定的有效性。[align=center][img=,577,146]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807261524550178_7178_3389662_3.png!w577x146.jpg[/img][/align][b] 4总结[/b]通过收集市场上不同批次的桂枝样品，用常规方法测定桂皮醛、浸出物和水分的含量。桂皮醛、浸出物和水分的含量范围分别在0.543% ~1.83%、2.09% ~7.72 %和8.38 % ~11.09 %。药典规定桂皮醛、浸出物和水分的合格限为大于等于1.0%、大于等于6.0 %（作为参考）和不得过12 %。可见，市场上桂枝水分含量也基本稳定，而桂皮醛则存在不合格现象。不合格批次33批，占比44 %以上。说明市场上桂枝的品质存在很大的问题，这些与桂枝的产地、采收时间、加工方式不无关系，因此对于入库验收、对投料比例的把握就会提出更加严格的要求，光靠传统经验显然不足，常规方法又费时费力。开发快检方法尤为迫切。本实验成功运用 Antaris II傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]以及相关化学计量学软件和方法建立了桂枝药材中桂皮醛、浸出物和水分的定量分析模型。基于Antaris II[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的桂枝药材光谱经SNV+SD+Autoscaling，BiPLS-250组合处理，在9999.1-9518.91 cm[sup]-1[/sup]、8070.63-7108.33 cm[sup]-1[/sup]、5660.05-4697.75 cm[sup]-1[/sup]及4213.7-3999.64 cm[sup]-1[/sup]区间，所建 PLS模型最佳，桂皮醛水分最佳PLS模型参数为[i]R[sup]2[/sup]c[/i]=0.9855，[i]R[sup]2[/sup]p[/i]=0.9601，RMSEC=0.0427，RMSEP=0.0487，LVs为5；水分最佳PLS模型参数为[i]R[sup]2[/sup]c[/i]=0.964，[i]R[sup]2[/sup]p[/i]=0.962，RMSEC=0.14419，RMSEP=0.13736，LVs为3；浸出物最佳PLS模型参数为[i]R[sup]2[/sup]c[/i]=0.967，[i]R[sup]2[/sup]p[/i]=0.900，RMSEC=0.22104，RMSEP=0.3763，LVs为3。为桂枝药材的购买、筛选提供参考方法，保障投料稳定均一，从源头保障产品质量。