近红外光谱测定桂附止痛凝胶膏单酯型乌头碱的含量

叶锦雄; 孙冬梅; 毕晓黎; 罗文汇; 陈朋; 胥爱丽

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.2015160056

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近红外光谱测定桂附止痛凝胶膏单酯型乌头碱的含量

化学与分析 | 更新时间：2024-01-04

- 近红外光谱测定桂附止痛凝胶膏单酯型乌头碱的含量
- Determination of Aconitum Monoester Alkaloids in Guifu Zhitong Cataplasm by Near Infrared Spectroscopy
- 中国实验方剂学杂志 2015年21卷第16期页码：56-59
- 作者机构：
- 作者简介：
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- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.2015160056
  中图分类号： R286.0;O657.33
- 纸质出版日期：2015
- 稿件说明：
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叶锦雄, 孙冬梅, 毕晓黎, 等. 近红外光谱测定桂附止痛凝胶膏单酯型乌头碱的含量[J]. 中国实验方剂学杂志, 2015,21(16):56-59.

YE Jin-xiong, SUN Dong-mei, BI Xiao-li, et al. Determination of Aconitum Monoester Alkaloids in Guifu Zhitong Cataplasm by Near Infrared Spectroscopy[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2015, 21(16): 56-59.
叶锦雄, 孙冬梅, 毕晓黎, 等. 近红外光谱测定桂附止痛凝胶膏单酯型乌头碱的含量[J]. 中国实验方剂学杂志, 2015,21(16):56-59. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.2015160056.

YE Jin-xiong, SUN Dong-mei, BI Xiao-li, et al. Determination of Aconitum Monoester Alkaloids in Guifu Zhitong Cataplasm by Near Infrared Spectroscopy[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2015, 21(16): 56-59. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.2015160056.

摘要

目的: 采用近红外光谱(NIR)测定桂附止痛凝胶膏(GZC)中单酯型乌头碱(AMA)的含量。方法: 测定53批次桂附止痛凝胶膏的NIR图

运用TQ Analyst 8.0软件

运用原始光谱

在10 000～4 000 cm-1

选择1个主因子数

采用偏最小二乘法(PLS)建立桂附止痛凝胶膏中单酯型乌头碱含量NIR定量模型。结果: 所建模型相关系数r=0.942 0;校正均方根偏差(RMSEC)0.013 5;交叉验证均方根偏差(RMSECV)0.014 4;验证集平均预测回收率为101.44%。结论: 本试验所建立的模型性能较好

对桂附止痛凝胶膏中单酯型乌头碱含量的预测准确

可以应用于桂附止痛凝胶膏中单酯型乌头碱的质量控制。

Abstract

Objective: To determine the content of Aconitum monoester alkaloids (AMA) in Guifu Zhitong cataplasm (GZC) by near infrared spectroscopy (NIR). Method: NIRs of 53 batches of GZC samples were determined by using TQ Analyst 8.0 software. Within the wavebands between 10 000-4 000 cm-1

one main factor was selected from the primary spectrum. The quantitative calibration determination model was established with partial least squares (PLS). Result: The established quantitative calibration model showed a good correlation coefficient (r=0.942 0)

low root mean square error of calibration (RMSEC) at 0.013 5

root mean square error of prediction (RMSECV) of 0.014 4

with the average predicted recovery rate of validation set of 101.44%. Conclusion: The quantitative calibration model can predict the content of alkaloids in GZC accurately and so can be used for the quality control of aconitum monoester alkaloids in GZC.

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