背景
正紅花油是一種主要用于治療風(fēng)濕骨痛、扭傷瘀腫、跌打損傷和蚊蟲叮咬等的藥油，在中國和東南亞地區(qū)經(jīng)常使用。冬青油、松節(jié)油、丁香油、桂葉油是一般正紅花油的主要組成。冬青油的主要成分為水楊酸甲酯(含量可高達(dá)99%以上)，松節(jié)油主要成分是α-蒎烯和β-蒎烯，丁香油和桂葉油的主要成分都是丁香酚。根據(jù)衛(wèi)生部頒布標(biāo)準(zhǔn)WS3-B-2699-97，要求正紅花油中所含水楊酸甲酯按體積分?jǐn)?shù)計(jì)不得少于33.5%，丁香酚不得少于38.0%。還有一些標(biāo)準(zhǔn)對其中α-蒎烯的含量也有所要求。由于丁香油和桂葉油成本較高，某些廠家會減少其使用量，反之會添加可工業(yè)合成因而成本低廉的水楊酸甲酯。所以，在某些質(zhì)量較差的產(chǎn)品中，水楊酸甲酯的含量雖然很高，但丁香酚的含量卻很低。
對正紅花油中幾種指標(biāo)成分的含量進(jìn)行分析時(shí)，通常使用的是氣相色譜的方法，需要消耗載氣和較多的測試時(shí)間，增加了檢測的繁瑣程度和成本。在之前的一篇應(yīng)用報(bào)告中1 ，我們使用傅里葉變換紅外光譜對不同廠家的正紅花油產(chǎn)品進(jìn)行了定性分析。結(jié)果表明，作為正紅花油產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)的主要指標(biāo)成分，水楊酸甲酯和丁香酚都有顯著的特征峰，根據(jù)產(chǎn)品紅外光譜中相應(yīng)特征峰的強(qiáng)度，可以初步判斷二者在該產(chǎn)品中含量的高低，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的快速定性控制。在本應(yīng)用報(bào)告里，我們使用紅外光譜結(jié)合偏最小二乘法，對正紅花油中水楊酸甲酯、丁香酚和α-蒎烯的含量進(jìn)行分析，其結(jié)果與使用氣相色譜方法所得結(jié)果高度一致。
上述結(jié)果表明，使用傅里葉變換紅外光譜結(jié)合衰減全反射（ATR）采樣技術(shù)，可以對正紅花油中主要的指標(biāo)成分進(jìn)行快速準(zhǔn)確的定性和定量分析，大大縮短了測試所需時(shí)間，降低了正紅花油質(zhì)量檢測的成本。
01 實(shí)驗(yàn)部分
實(shí)驗(yàn)中用到的9個(gè)廠家生產(chǎn)的48個(gè)正紅花油樣本全部購自普通藥店，其中36個(gè)樣本作為校正集，另外12個(gè)樣本作為獨(dú)立驗(yàn)證集。根據(jù)參考文獻(xiàn)中描述的氣相色譜實(shí)驗(yàn)方法測定所有樣本中水楊酸甲酯、丁香酚和α-蒎烯的準(zhǔn)確含量。
樣本的紅外光譜測試使用珀金埃爾默傅里葉變換紅外光譜儀和硒化鋅水平衰減全反射(H-ATR)附件，光譜范圍4000-650 cm-1，分辨率4 cm-1，累加掃描32次以獲得一個(gè)樣本的光譜。使用珀金埃爾默的Quant+軟件建立相應(yīng)的定量分析校正模型。
02 結(jié)果與討論
三種指標(biāo)成分的紅外光譜有部分重疊峰，而且產(chǎn)品中含有其他一些未知的成分，所以選擇偏最小二乘算法進(jìn)行建模。4000-650 cm-1范圍內(nèi)紅外光譜在經(jīng)過ATR校正處理后，不進(jìn)行任何其他預(yù)處理操作或光譜范圍選擇，直接用于建立模型。
校正模型的建立和驗(yàn)證結(jié)果如表1和圖1所示。在建模過程中沒有發(fā)現(xiàn)明顯異常的樣本；兩個(gè)水楊酸甲酯含量很低的樣本雖然具有較高的權(quán)重值，但其殘差很小，而且驗(yàn)證集中水楊酸甲酯含量較低的樣本也都得到了準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。
表1.正紅花油指標(biāo)成分校正模型和驗(yàn)證集預(yù)測結(jié)果
(點(diǎn)擊查看大圖)
圖1.正紅花油指標(biāo)成分校正模型交叉驗(yàn)證(上)和獨(dú)立驗(yàn)證(下)預(yù)測結(jié)果(點(diǎn)擊查看大圖)
?驗(yàn)證集的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差(Standard Error of Prediction, SEP)可以看作使用該模型預(yù)測新樣本時(shí)所得結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)偏差(standard deviations)。本模型對于丁香酚和α-蒎烯的含量預(yù)測偏差小于1%，對于水楊酸甲酯的含量預(yù)測誤差小于2%，說明該方法可以對正紅花油中水楊酸甲酯、丁香酚和α-蒎烯三種指標(biāo)成分的含量進(jìn)行準(zhǔn)確的測量。
?上述模型使用了4000-650 cm-1范圍內(nèi)的整體光譜，涵蓋了較寬的指標(biāo)成分濃度范圍，容納了校正集樣本中存在的具有一定含量的其他成分。如果某個(gè)新樣本中存在一些含量較高的未知成分，就會被模型標(biāo)記為異常樣本?？梢允褂脷庀嗌V等方法對這些異常樣本進(jìn)一步分析，并將其加入到校正集樣本中，使校正模型在以后遇到此類樣本時(shí)同樣可以得到準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。
結(jié)論
使用紅外光譜結(jié)合偏最小二乘法建立校正模型，可以對正紅花油中水楊酸甲酯、丁香酚和α-蒎烯的含量進(jìn)行準(zhǔn)確的測量，其結(jié)果與氣相色譜方法所得結(jié)果一致。與氣相色譜方法相比，傅里葉變換紅外光譜結(jié)合衰減全反射（ATR）采樣技術(shù)，在保證成分含量測試準(zhǔn)確度的前提下，可以大大縮短測試所需時(shí)間，降低質(zhì)量檢測的成本，是對正紅花油及其他類似產(chǎn)品進(jìn)行簡單快速質(zhì)量控制的有效方法。
參考文獻(xiàn)
[1] 陳建波，周群，孫素琴，Ben Perston，Patrick Courtney.
紅外光譜在正紅花油快速質(zhì)量控制中的應(yīng)用.
PerkinElmer, Application Note 009319_CHN_01.
[2] Wu YW, Sun SQ, Zhou Q, Leung HW. Fourier transform mid-infrared (MIR) and near-infrared (NIR) spectroscopy for rapid quality assessment of Chinese medicine preparation Honghua Oil. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2008, 46: 498-504.
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