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近紅外光譜測(cè)定人參與西洋參的總皂甙總量

近紅外光譜測(cè)定人參與西洋參的總皂甙總量

　　采用近紅外光譜測(cè)定人參與西洋參的主要皂甙總量。采集人參與西洋參的漫反射光譜，分別對(duì)光譜進(jìn)行數(shù)學(xué)處理,建立了對(duì)應(yīng)的偏最小二乘( PLS) 回歸模型。所建立的PLS 模型的預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)為 0. 97, 預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為 0. 519, 相對(duì)分析誤差為 4. 07。結(jié)果表明: 近紅外光譜可用于檢測(cè)人參與西洋參主要皂甙總量,實(shí)現(xiàn)原料的現(xiàn)場(chǎng)快速篩查。

　　人參與西洋參為同科同屬植物,其外型與化學(xué)成分相似,對(duì)人體均有補(bǔ)益作用, 在免疫調(diào)節(jié)、 抗癌與抗衰老等方面的效果尤為獨(dú)特。因此, 常用于保健藥物與食品加工。人參皂甙為人參和西洋參的主要活性成分,目前,測(cè)定人參皂甙定量常用方法為液相色譜法。但這方法較為繁瑣,測(cè)定條件較苛刻,很難滿足實(shí)際需要。近紅外光譜分析是一種快速多組分分析方法,已廣泛用于藥材研究。但近紅外區(qū)譜帶較寬,重疊嚴(yán)重,信號(hào)弱;加上儀器噪聲、 基線漂移、 雜散光、 背景噪聲等因素, 嚴(yán)重限制了校正模型的質(zhì)量與準(zhǔn)確性。因此,在建立模型前需對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。而一些常用的預(yù)處理方法(如平滑、 求導(dǎo)、 多元散射校正等)只是對(duì)譜圖本身數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并未考慮濃度陣的影響,其在濾除噪聲的同時(shí)也損失了部分與待測(cè)品質(zhì)相關(guān)的光譜信息。采用近紅外光譜法結(jié)合偏最小二乘回歸法對(duì)人參總皂甙進(jìn)行了定標(biāo)建模分析。本實(shí)驗(yàn)對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理, 建立高質(zhì)量的人參與西洋參主要皂甙總量的對(duì)應(yīng)的近紅外PLS測(cè)定模型，確定近紅外技術(shù)方法對(duì)人參與西洋參主要皂甙總量的檢測(cè)可行性和準(zhǔn)確性。

　　一. 儀器條件：

　　儀器為近紅外光譜儀，主要部件包括：?jiǎn)紊珒x、集成電腦、電源適配器，置頂旋轉(zhuǎn)測(cè)樣系統(tǒng)。采集處理軟件，建模軟件。 測(cè)樣方式：漫反射方式;檢測(cè)方法：置頂旋轉(zhuǎn)測(cè)樣系統(tǒng);實(shí)驗(yàn)所用的參數(shù)設(shè)置為： 波長(zhǎng)范圍：1400nm ~ 2500nm，波長(zhǎng)步長(zhǎng)：1.0nm，平均次數(shù)：60次。

　　二.樣品制備和實(shí)驗(yàn)方法：

　　實(shí)驗(yàn)所用 75 個(gè)樣品,其中西洋參樣品 54 個(gè),人參樣品21 個(gè),樣品狀態(tài)包含主根、 須根和粉末。將所有樣品粉碎過0.2 mm孔徑篩,供檢測(cè)。各樣品的濕化學(xué)方法數(shù)據(jù)為HPLC測(cè)得。

　　使用近紅外光譜儀掃描軟件對(duì)各樣品進(jìn)行光譜采集。采用置頂旋轉(zhuǎn)杯測(cè)樣方式。得到的樣品光譜和一級(jí)數(shù)據(jù)通過建模軟件一一對(duì)應(yīng)后，通過PLS1方法進(jìn)行計(jì)算，分別得出人參和西洋參中皂苷的PLS模型。

　　圖1.西洋參中皂苷的PSL模型

　　圖2.人洋參中皂苷的PSL模型

　　如圖1、2中可以看出，西洋參和人參中皂苷的含量與近紅外光譜有很好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到達(dá)到0.9564 ，0.9608。使用模型對(duì)驗(yàn)證集樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)，其最大相對(duì)偏差分別為3.2%，1.6% 。

　　三.結(jié)論

　　采用近紅外光譜儀快速、高效檢測(cè)西洋參和人參中總皂苷的含量是可行的。不僅快速準(zhǔn)確的分析出其成分的含量，而且誤差在可控范圍內(nèi)。分析速度快，結(jié)果準(zhǔn)確，具有常規(guī)化學(xué)方法所不具有的優(yōu)點(diǎn)。