苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法技术

本发明专利技术涉及中药材分析技术领域，特别涉及苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法。所述苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法以下步骤：在近红外光谱范围，对所述参考光谱集的近红外光谱进行或不进行预处理，采用因子化法，构建鉴别模型；与传统的方法相比，本发明专利技术采用近红外光谱技术，制样过程简单、不破坏样品，无化学试剂污染。无化学试剂污染。

【技术实现步骤摘要】
苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法


[0001]本专利技术涉及中药材分析
，特别涉及苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法，具体是涉及苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法、苍耳子药材的近红外鉴别方法。

技术介绍

[0002]据《中华人民共和国药典》(2020年版)记载，苍耳子为单一基原品种，即菊科植物苍耳Xanthium sibiricum Patr.的干燥成熟带总苞的果实。苍耳子具有散风寒，通鼻窍，祛风湿的功效，广泛存在于治疗鼻炎的各种药物中，例如鼻炎康片、鼻渊丸等。苍耳子属于有毒品种，市场掺伪、炮制不当或使用过量都可能导致毒副作用。国内常见的伪品主要有蒙古苍耳Xanthium mongolicum Kitag.、意大利苍耳Xanthium italicum、偏基苍耳Xanthium inaequilaterum DC.等。这些伪品与正品的外观性状相近，需要借助现代的分析技术进行鉴别。
[0003]现有的薄层色谱法还不能完全准确鉴别，需要联合紫外分光光度法一起使用(张聪.苍耳子与单毛刺蒴麻的理化鉴别[J].北方药学，2016，13(08)：11.)，或者使用DNA条形码技术(王俊，刘霞，张雅琴，等.苍耳子药材及其混伪品ITS2序列鉴定研究[J].世界科学技术
‑
中医药现代化，2014，16(02)：329
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334.)。以上薄层色谱法、紫外分光光度法、DNA条形码至少存在：制样过程繁复、样品被破坏、分析时间长、化学试剂污染等缺点。

技术实现思路

[0004]基于此，本专利技术采用近红外光谱技术(Near infrared spectroscopy)，同时结合计算机技术和化学计量学技术，实现苍耳子真伪的快速准确鉴别，制样过程简单、不破坏样品，无化学试剂污染。
[0005]本专利技术的技术方案如下：
[0006]一种苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法，包括以下步骤：
[0007]采集苍耳子药材正品和苍耳子药材伪品的近红外光谱，分为参考光谱集和测试光谱集；
[0008]在近红外光谱范围，对所述参考光谱集的近红外光谱进行或不进行预处理，采用因子化法，将进行或不进行预处理的近红外光谱的数据与苍耳子药材的真伪进行关联，构建预选近红外鉴别模型，所述近红外光谱范围为12000.0cm
‑1～4000.0cm
‑1中的一段范围，所述预处理的方法为一阶导数和平滑处理的组合；
[0009]将所述参考光谱集和所述测试光谱集的近红外光谱导入所述预选近红外鉴别模型，以所述参考光谱集和所述测试光谱集的识别准确率为指标，选择进行或不进行预处理，若进行预处理，选择所述平滑处理的点数，以及选择近红外光谱范围，确定苍耳子药材的近红外鉴别模型。
Patr.的干燥成熟带总苞的果实。所述苍耳子药材伪品的基原包括但不限于蒙古苍耳子Xanthium mongolicum Kitag.、意大利苍耳子Xanthium italicum、偏基苍耳Xanthium inaequilaterum DC.等。
[0025]可以理解地，采集近红外光谱的测量仪器可为但不限于傅立叶变换近红外光谱仪；所用计算机软件可为但不限于TANGO软件、OPUS软件；光谱测量模式可为但不限于漫反射模式；测量参数可为但不限于光谱扫描范围、扫描次数、分辨率和样品测量次数。
[0026]可以理解地，近红外光谱范围的选择方式可为但不限于软件自动选择、人工选择、软件自动选择与人工选择相结合。
[0027]一种苍耳子药材的近红外鉴别方法，包括以下步骤：
[0028]获取上述苍耳子药材的近红外鉴别模型；
[0029]采集待测样品的近红外光谱，将所述待测样品的近红外光谱的数据导入所述苍耳子药材的近红外鉴别模型，获得判别结果。
[0030]可以理解地，采集待测样品的近红外光谱的方法与上述苍耳子药材正品和苍耳子药材伪品的近红外光谱的方法相同。
[0031]在一个实施例中，采集待测样品的近红外光谱之前，还包括对所述待测样品进行粉碎和过筛的步骤。
[0032]与现有方案相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0033]本专利技术采用近红外光谱技术，同时结合计算机技术和化学计量学技术，构建了苍耳子药材的近红外鉴别模型，实现苍耳子药材真伪的快速准确鉴别。为用药安全性和有效性提供了保障。与传统的方法相比，制样过程简单、不破坏样品，无化学试剂污染。
附图说明
[0034]图1为苍耳子药材正品的近红外光谱图；
[0035]图2为蒙古苍耳子药材的近红外光谱图；
[0036]图3为意大利苍耳子药材的近红外光谱图；
[0037]图4为苍耳子药材的近红外鉴别模型2的三维空间分布图；
[0038]图5为苍耳子药材的近红外鉴别模型5的三维空间分布图；
[0039]图6为苍耳子药材、蒙古苍耳子药材、意大利苍耳子药材的聚类分析树状图。
具体实施方式
[0040]以下结合具体实施例对本专利技术作进一步详细的说明。本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本专利技术公开内容理解更加透彻全面。
[0041]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。
[0042]术语
[0043]除非另外说明或存在矛盾之处，本文中使用的术语或短语具有以下含义：
[0044]本专利技术中，所使用的术语“和/或”、“或/和”、“及/或”的可选范围包括两个或两个
以上相关所列项目中任一个项目，也包括相关所列项目的任意的和所有的组合，所述任意的和所有的组合包括任意的两个相关所列项目、任意的更多个相关所列项目、或者全部相关所列项目的组合。
[0045]本专利技术中，“一种或几种”指所列项目的任一种、任两种或任两种以上。其中，“几种”指任两种或任两种以上。
[0046]本专利技术中，所使用的“其组合”、“其任意组合”、“其任意组合方式”等中包括所列项目中任两个或任两个以上项目的所有合适的组合方式。
[0047]本专利技术中，“可选地”、“可选的”、“可选”，指可有可无，也即指选自“有”或“无”两种并列方案中的任一种。如果一个技术方案中出现多处“可选”，如无特别说明，且无矛盾之处或相互制约关系，则每项“可选”各自独立。
[0048]本专利技术中，“优选”仅为描述效果更好的实施方式或实施例，应当理解，并不构成对本专利技术保护范围的限制。
[0049]本专利技术中，以开放式描述的技术特征中，包括所列举特征组成的封闭式技术方案，也包括包含所列举特征的开放式技术方案。
[0050]本专利技术中，涉及到数值区间，如无特别说明，则包括数值区间的两个端点。
[0051]本专利技术中，涉及到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：采集苍耳子药材正品和苍耳子药材伪品的近红外光谱，分为参考光谱集和测试光谱集；在近红外光谱范围，对所述参考光谱集的近红外光谱进行或不进行预处理，采用因子化法，将进行或不进行预处理的近红外光谱的数据与苍耳子药材的真伪进行关联，构建预选近红外鉴别模型，所述近红外光谱范围为12000.0cm
‑1～4000.0cm
‑1中的一段范围，所述预处理的方法为一阶导数和平滑处理的组合；将所述参考光谱集和所述测试光谱集的近红外光谱导入所述预选近红外鉴别模型，以所述参考光谱集和所述测试光谱集的识别准确率为指标，选择进行或不进行预处理，若进行预处理，选择所述平滑处理的点数，以及选择近红外光谱范围，确定苍耳子药材的近红外鉴别模型。2.根据权利要求1所述的苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法，其特征在于，所述参考光谱集中的近红外光谱数与测试光谱集中的近红外光谱数的比值为(1.5～2.5)：1；所述参考光谱集中，所述苍耳子药材正品的近红外光谱数与所述苍耳子药材伪品的近红外光谱数的比值为1：(1～1.5)；所述测试光谱集中所述苍耳子药材正品的近红外光谱数与所述苍耳子药材伪品的近红外光谱数的比值为1：(1～1.5)。3.根据权利要求1所述的苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法，其特征在于，以对所述参考光谱集和所述测试光谱集的识别准确率均大于等于80％为指标，选择进行或不进行预处理，若进行预处理，选择平滑处理的点数，以及选择近红外光谱范围，确定苍耳子药材的近红外鉴别模型。4.根据权利要求1
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3任一项所述的苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法，其特征在于，对所述参考光谱集的近红外光谱不进行预处理，在12000.0cm
‑1～4000.0cm
‑1或8000.0cm
‑1～4000.0cm
‑1的近红外光谱范围，构建苍耳子药材的鉴别模型。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏梅，黄瑶，刘远俊，张正，林荣楷，程钰洁，陈江平，曹嵌，文珊，
申请(专利权)人：广东一方制药有限公司，
类型：发明
国别省市：