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基于近、中红外光谱技术的热毒宁注射液制备过程中金银花浓缩过程含量预测研究
引用本文:候化蕊,徐芳芳,张欣,吴云,张永超,章晨峰,王振中. 基于近、中红外光谱技术的热毒宁注射液制备过程中金银花浓缩过程含量预测研究[J]. 中草药, 2023, 54(2): 520-533
作者姓名:候化蕊  徐芳芳  张欣  吴云  张永超  章晨峰  王振中
作者单位:南京中医药大学, 江苏 南京 210023;江苏康缘药业股份有限公司, 江苏 连云港 222001;中药制药过程新技术国家重点实验室, 江苏 连云港 222001
基金项目:2022年中央财政转移支付地方项目:基于重点研究室研究领域的中医药多学科研究能力提升项目—中药提取精制新技术
摘    要: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...

关 键 词: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
收稿时间:2022-07-26

Prediction of Lonicerae Japonicae Flos concentration in preparation of Reduning Injection based on NIRS and MIRS technology
HOU Hua-rui,XU Fang-fang,ZHANG Xin,WU Yun,ZHANG Yong-chao,ZHANG Chen-feng,WANG Zhen-zhong. Prediction of Lonicerae Japonicae Flos concentration in preparation of Reduning Injection based on NIRS and MIRS technology[J]. Chinese Traditional and Herbal Drugs, 2023, 54(2): 520-533
Authors:HOU Hua-rui  XU Fang-fang  ZHANG Xin  WU Yun  ZHANG Yong-chao  ZHANG Chen-feng  WANG Zhen-zhong
Affiliation:Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210023, China;Jangsu Kanion Pharmaceutical Co., Ltd., Lianyungang 222001, China;State Key Laboratory of New-tech for Chinese Medicine Pharmaceutical Process, Lianyungang 222001, China
Abstract:
Keywords:Reduning Injection  Lonicerae Japonicae Flos  near infrared spectroscopy  mid-infrared spectroscopy  content prediction  concentration process  chlorogenic acid  neochlorogenic acid  cryptochlorogenic acid  isochlorogenic acid A  isochlorogenic acid B  isochlorogenic acid C  secoxyloganin
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