近红外光谱联合化学计量学在益母草药材质量控制中的应用

摘要

目的:构建益母草药材(LH)的近红外光谱(NIRs)质量控制模型。方法:应用NIRs分析四个地域来源的110份LH样品,经标准正态变换(SNV)校正后构建定性预报模型;应用化学方法定量LH样品的两种主要药效组分总黄酮和总生物碱,经连续投影算法(SPA)分别搜索其特征NIRs吸收波长并构建定量预报模型。结果:主成分分析(PCA)和化学定量分析显示不同地域来源的样品存在差异;径向基神经网络(RBFNN)定性预报模型的校正集和预报集识别率均为100%,优于线性判别分析(LDA)模型;最小二乘-支持向量机(LS-SVM)定量预报模型结果满意,均方根误差(RMSE)值均小于0.25,线性回归系数(R)均优于0.98。结论:NIRs联合化学计量学构建的LH指纹图谱,可快速辨别不同地域来源的样品,也可准确定量分析其主要药效组分,为其现代化质量控制提供参考。