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近红外漫反射光谱法快速测定麦冬多指标成分含量

         
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目的利用近红外光谱(NIR)技术建立麦冬5种代表性成分的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,为快速控制麦冬药材质量提供参考。方法收集3个麦冬主产区的120批样品,采集NIR原始光谱,采用高效液相色谱-蒸发光散射检测器(HPLC-ELSD)同时测定麦冬皂苷B、麦冬皂苷D、麦冬皂苷D′、甲基麦冬二氢高异黄酮A、甲基麦冬二氢高异黄酮B含量的化学参考值,以决定系数(R^(2))、校正均方差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)和留一法交叉验证均方差(RMSECV)为指标,选择最佳光谱预处理方法、最佳波段及最佳因子数,建立PLS模型。结果麦冬皂苷B的PLS模型R^(2)=0.9702,RMSEC=0.5207,RMSEP=0.5541,交叉验证R^(2)=0.9430,RMSECV=0.6465,外部验证平均回收率为101.63%;麦冬皂苷D的PLS模型R^(2)=0.9498,RMSEC=0.6627,RMSEP=0.3157,交叉验证R^(2)=0.9206,RMSECV=0.3583,外部验证平均回收率为102.07%;麦冬皂苷D’的PLS模型R^(2)=0.9804,RMSEC=0.0853,RMSEP=0.4155,交叉验证R^(2)=0.9516,RMSECV=0.6933,外部验证平均回收率为99.44%;甲基麦冬二氢高异黄酮A的PLS模型R^(2)=0.9593,RMSEC=0.8122,RMSEP=0.5674,交叉验证R^(2)=0.9395,RMSECV=0.7444,外部验证平均回收率为103.11%;甲基麦冬二氢高异黄酮B的PLS模型R^(2)=0.9408,RMSEC=0.6451,RMSEP=0.7476,交叉验证R^(2)=0.9283,RMSECV=0.8849,外部验证平均回收率为101.59%。校正集与验证集样品均匀分布在回归线两侧,表明模型预测值与实测值之间具有较好的相关性,模型预测性能较为理想。结论本研究建立的定量模型操作简单,预测结果准确,可用于麦冬5种成分含量的快速测定。

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