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红花醇沉液浓缩除醇过程中多元质控指标的近红外快速检测被引量：11: 2010年; 目的:应用近红外光谱法,实现中药浓缩除醇过程中多元质控指标的快速检测,实时反映浓缩过程的状态,真正地实现浓缩过程的质量控制。方法:本研究以红花醇沉液浓缩除醇过程为例,收集浓缩过程样本和采用浸膏配制不同乙醇浓度的样本作为校正集,建立红花浓缩过程羟基红花黄色素A(Hydroxysafflor yellow A,HSYA)浓度、溶液密度的近红外校正模型,并对未参与建模的浓缩过程样本进行预测。结果:所建立的HSYA、密度模型相关系数R均达到0.990,采用独立的验证集对模型进行验证,预测集相关系数R2均大于0.980,RSEP小于10%。同时,本研究还拟合出红花乙醇溶液密度与醇度的关系曲线,其相关系数R2达到0.998。通过测得的密度值,带入本研究所建拟合方程即可获得样本实际乙醇浓度值,可有效地避免了气相色谱测定的烦琐操作,缩短分析周期。结论:研究结果表明,利用NIRS分析技术可以实现红花醇沉液浓缩过程中HSYA浓度、密度、乙醇浓度三个关键质控指标参数的同时快速检测。; 陈雪英陈勇王龙虎孙长海刘雪松; 关键词：近红外光谱红花

近红外光谱快速测定红花逆流提取过程中羟基红花黄色素A的含量被引量：15: 2009年; 采用近红外光谱(NIRS)透射法对红花罐组式逆流提取过程中羟基红花黄色素A(Hydroxysafflor yellow A,HSYA)的含量进行快速无损的测定。在红花逆流提取过程中,以高效液相色谱法(HPLC)为对照分析方法,测定提取液中羟基红花黄色素A的含量,运用偏最小二乘(PLS)法建立NIR光谱与羟基红花黄色素A的HPLC分析值之间多元校正模型,并对逆流提取过程的未知样本进行含量预测。校正模型相关系数达到0.982,预测相关系数达到0.965,RMSEC和RMSEP分别为0.053和0.075,RSEC和RSEP分别为3.96%和5.25%。结果表明,NIRS可以作为一种准确、快速、无损的检测方法用于检测中药逆流提取过程有效成分含量变化规律。; 陈雪英李页瑞陈勇王龙虎丁玲孙长海闫文杰刘雪松; 关键词：红花偏最小二乘法

羟基红花黄色素A双罐组式逆流提取工艺研究被引量：6: 2009年; 目的:研究以红花药材为原料,采用罐组式逆流提取技术提取羟基红花黄色素A(HSYA)的最优工艺条件。方法:考察了阶段提取时间、提取温度、乙醇浓度、料液比(g.mL-1)等因素对提取效果的影响,选用L9(34)正交试验法对提取工艺进行优化研究,并与传统浸提法和药典所述方法进行了比较。结果:阶段提取时间和料液比两个因素对HSYA提取率有显著性影响,最佳提取工艺为用10倍药材质量的30%乙醇,在室温下每个阶段提取120 m in。在此最佳工艺条件下,HSYA提取率为1.56%,浸出物中HSYA纯度为6.06%。与传统浸提法和药典中所述的超声提取法相比,提取率分别提高6.12%和9.09%,纯度分别提高42.9%和27.0%。结论:罐组式逆流提取技术具有操作简便、溶剂用量少、提取率和纯度较高等优点,具有很大的工业化应用价值。; 李页瑞陈勇王龙虎陈雪英刘雪松孙长海闫文杰; 关键词：羟基红花黄色素A 红花浸提法超声波提取法

近红外光谱法定量测定甜菊糖苷的研究被引量：7: 2009年; 目的:研究一种基于近红外(NIR)透射光谱法的甜菊糖有效成分快速测定新方法。方法:采用NIRS分析技术,对不同批次的甜菊糖苷水溶液采集透射光谱,选取不同的预处理方法和波段范围对光谱数据进行有效的信息提取与分析,确定最佳的回归因子数以及用于定量分析的最优波段范围。采用偏最小二乘法(PLS)建立甜菊糖苷水溶液中有效成分含量的定量分析模型。结果:甜菊糖溶液中甜菊双糖甙(steviolbioside,SX)、杜克甙A(dulcoside A,DA)、甜菊糖甙(stevioside,STV)、瑞鲍迪甙C(rebaudioside C,RC)、甜菊糖A3甙(Rebaudioside A,A3)和甜菊糖总苷(steviosides,STS)的PLS模型相关系数(R2)分别为0.9271、0.9355、0.9759、0.9706、0.9500、0.9870,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0004、0.0015、0.0150、0.0043、0.0170、0.0199。结论:所建方法操作简便、快速、准确、无损,具有较好的定性和定量分析性能,可用于甜菊糖苷溶液中各有效成分的快速检测。; 陈雪英李页瑞陈勇王龙虎刘雪松; 关键词：偏最小二乘法甜菊糖苷

近红外光谱分析技术在赤芍提取过程质量监控中的应用研究被引量：39: 2009年; 目的:建立一种用近红外(NIR)透射光谱法快速测定赤芍水提过程有效成分含量的新方法。方法:以HPLC为对照分析法测定了芍药苷含量,运用偏最小二乘(PLS)法建立NIR光谱与芍药苷HPLC分析值之间多元校正模型,并对未知样本进行含量预测。结果:校正模型相关系数达到0.9962,预测相关系数达到0.9895,其RMSEC和RMSEP分别为0.109,0.138 g.L-1,RSEP为5.6%。结论:本法操作简便、快速无损、准确可靠,可用于中药提取过程有效成分含量的快速监测。; 陈雪英李页瑞陈勇王龙虎孙长海刘雪松; 关键词：赤芍偏最小二乘法

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陈雪英