Objective To establish a rapid method for predicting the hardness of Rhodiola grandiflora Tablets（RGT） based on near infrared spectroscopy（NIRS）. Methods The NIRS of 600 production samples and self-made samples were collected. The partial least square（PLS） algorithm model was established by comparing the advantages and disadvantages of the models under different spectral pretreatment methods and different characteristic variable screening conditions. The NIRS of 120 samples were collected for external verification of the model to predict the hardness of RGT. Results Among the PLS models for plain tablet hardness, the full band model was the best for the spectrum without pretreatment. The correlation coefficient of training set(R cal ) and the correlation coefficient of verification set(R pre ) of the prediction model were 0.971 9 and 0.988 7, respectively. The root mean square error of prediction（RMSEP） is 2.03 N, the ratio of performance to deviation（RPD） is 6.68, and the relative standard to deviation（RSEP） is 4.24%. The average relative prediction error of the internal validation of the model is 2.82%, and the average relative prediction error of the external validation is 4.59%, both of which are less than 5%. The detection rate of unqualified tablets is as high as 97.33%.Conclusion The hardness prediction model of RGT established by near-infrared spectroscopy combined with partial least squares algorithm has good model performance and prediction ability. This study provides a new method for nondestructive testing of the hardness of RGT.

Objective Taking Guizhi Fuling Capsules(GFC,桂枝茯苓胶囊)and Tianshu Capsules(TC,天舒胶囊)as research objects,a rapid method for detecting the moisture content of two preparation intermediates was established by combining near-infrared spectroscopy(NIRS)technology with machine learning algorithms.Methods The NIRS of GFC total mixed particles and TC total mixed particles were collected.The effects of different preprocessing methods,variable screening methods and algorithms on the model were investigated.The optimal modeling conditions were selected to establish a universal NIRS quantitative model for moisture content of two intermediates.Results The generalized path seeker(GPS)algorithm was superior to the partial least squares(PLS)algorithm in establishing quantitative models for the same intermediate.Compared with the PLS universal model,the GPS universal model had higher predictive performance,with the relative standard errors of prediction(RSEP)decreasing from 3.17％to 3.03％,and the ratio of performance to deviation(RPD)increasing from 4.83 to 5.05.The GPS universal model could be used to predict the moisture content of intermediates,and there was little difference in prediction accuracy between GPS and that of the independent models.Conclusion The universal quantitative model established by GPS algorithm combined with NIRS technology could quickly and accurately determine the moisture content of two preparation intermediates.

目的 应用衰减全反射中红外光谱(mid-infrared spectroscopy,MIRS)技术建立桂枝茯苓胶囊(Guizhi Fuling Capsules,GFC)浓缩过程中没食子酸、芍药苷、苯甲酸、苯甲酰芍药苷及挥发油桂皮醛和肉桂酸的定量分析模型,实现GFC浓缩过程的质量控制.方法 以HPLC检测值为参照,采集GFC浓缩过程的MIRS,结合偏最小二乘(partial least square,PLS)法分别建立6种指标性成分的定量模型.结果 没食子酸、芍药苷、苯甲酸、肉桂酸、苯甲酰芍药苷及桂皮醛的校正集相关系数(rcal)分别为 0.992、0.977、0.986、0.985、0.974、0.980,验证集相关系数(rpre)分别为 0.985、0.961、0.988、0.993、0.978、0.975,校正均方根误差(corrected root mean square errors,RMSEC)分别为 0.132、0.771、0.042、0.044、0.075、0.185,预测相对偏差(relative standard error of prediction,RSEP)和相对误差均小于10％.结论 MIRS技术具有快速方便、结果可靠的优点,可以应用于GFC浓缩过程中挥发油桂皮醛和肉桂酸及其他指标性成分的测定,为GFC浓缩过程的在线监控提供了一种新方法.

目的 建立HPLC法同时测定参蒲盆炎颗粒(党参、大血藤、蒲公英等)中没食子酸、丹参素钠、原儿茶酸、红景天苷、原儿茶醛、绿原酸、芍药苷、虎杖苷、苯甲酸、菊苣酸、丹酚酸B的含量.方法 该药物70％甲醇提取液的分析采用Waters Atlantis T3 C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm);流动相乙腈-0.15％磷酸,梯度洗脱;体积流量1.0 mL/min;柱温30℃;检测波长230、325 nm.结果 11种成分在各自范围内线性关系良好(r>0.9995),平均加样回收率92.23％～103.45％,RSD 1.12％～2.39％(原儿茶酸除外).结论 该方法操作简便,重复性、稳定性、准确性良好,可用于参蒲盆炎颗粒的质量控制.

目的 基于决策树算法,深入挖掘热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程(金青醇沉)数据并探究潜在生产规律,提升该过程质量控制水平.方法 依托数字化中药提取工厂数据平台收集205批金银花和青蒿浸膏(金青浸膏)历史数据并整合成数据矩阵.将数据集随机划分为训练集和测试集后分别采用分类与回归树(classification and regression tree,CART)、随机森林(random forests,RF)和TreeNet算法建立金青醇沉过程模型,比较各模型性能并基于历史数据划分关键变量控制范围.结果 RF和TreeNet模型性能较好且性能接近,综合各模型分析结果得出醇提罐料液比及金银花浓缩收率为重要的影响因素,对重要变量进行依存度分析并优选批次,并以优选批次的金银花分配浸膏质量及加醇量做控制图,密度为1.11 g/cm3的金银花浸膏分配控制范围为557.92～639.62 kg,加醇量的控制范围为3.370～3.828 m3;密度为1.12 g/cm3的金银花浸膏的控制范围为540.4～616.9 kg,加醇量的控制范围为3.317～3.859 m3.结论 决策树算法建立的金青浸膏醇沉过程模型能够有效地挖掘潜在的生产过程规律,为生产过程的质量控制提升提供技术支撑.

目的 基于近红外光谱(near infrared spectrum,NIRS)技术,建立一种快速预测天舒片崩解时间的方法.方法 采集39个批次共468个样品的NIRS,对比分类和回归树(classification and regression trees,CART)算法与偏最小二乘(partial least-square,PLS)算法2种模型的预测效果,建立天舒片崩解时间预测模型.结果 经基线校正处理后建立的CART模型性能最优.与PLS模型相比该模型将相对校正均方根偏差(relative root mean square error of correction,RRMSEC)由7.43％降低至4.94％,相对预测均方根偏差(relative root mean square error of prediction,RRMSEP)由7.84％降低至7.66％.结论 NIRS技术结合CART算法预测天舒片崩解时间是可行的,为天舒片崩解时间快速无损检测提供了一种新方法.

目的 比较不同算法对桂枝茯苓胶囊内容物吸湿性预测模型性能的影响,确定最优建模算法.方法 以54个物理性质参数为输入,胶囊内容物吸湿性为输出,对比偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)、决策树算法(classification and regression tree,CART)、多元自适应回归样条算法(multivariate adaptive regression splines,MARS)和广义路径追踪算法(generalized path seeker,GPS)对建立吸湿性预测模型性能的影响.结果 MARS算法建立的预测模型性能最佳,预测能力最强,模型的校正集决定系数(R2c)为0.843,预测集决定系数(R2p)为0.808,校正集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)为0.391,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.472,平均相对预测误差为2.69％,小于5％.结论 MARS算法建立的吸湿性预测模型更适合桂枝茯苓胶囊的生产应用,该算法可嵌入在线控制系统,为生产过程的质量控制智能化提供技术支持.

目的 旨在通过近红外光谱(NIRS)信息与腰痹通胶囊(Yaobitong Capsules,YC)中间体中值粒径(D50)的关系分析,探讨对该品种生产过程中4种中间体建立D50近红外通用定量模型的可行性.方法 采集YC生产过程中的原料细粉、干燥颗粒、整粒颗粒和总混颗粒4种中间体的NIRS,考察不同预处理方法对模型的影响,并采用间隔偏最小二乘法(iPLS)、组合间隔偏最小二乘法(siPLS)和移动窗口偏最小二乘法(mwPLS)优选NIRS波段,采用偏最小二乘法(PLS)对4种中间体建立1个D50通用定量模型.结果 通用模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)为3.918 μm,预测均方根误差(RMSEP)为2.832μm,预测相对偏差(RSEP)为2.26％,小于5％,性能偏差比(RPD)为4.60,大于3,该模型可以用于定量测定,且与独立模型比,预测准确性相差不大.结论 NIRS通用定量模型可用于YC 4种中间体D50的测定.

目的 应用在线中红外光谱技术(MIR)对热毒宁注射液金银花Lonicerae Japonicae Flos、青蒿Artemisiae Annuae Herba(金青)醇沉过程中新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸B、异绿原酸C和断氧化马钱子苷的含量进行在线监控,提高该过程在线质量控制水平.方法 利用衰减全反射中红外光谱技术采集9个批次金青醇沉过程样本的光谱信息,组合间隔偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,SiPLS)找到最佳波段,偏最小二乘法(PLS)建立该过程7种指标成分的定量模型,以决定系数(R2)、校正集误差均方根(RMSEC)、交互验证集误差均方根(RMSECV)、预测相对偏差(RSEP)为指标评价模型性能.结果 经模型优化,7种指标成分模型的R2值均大于0.96,RMSEC和RMSECV值均小于0.2 mg/mL,RSEP值和相对误差均小于10％.结论 在线中红外光谱分析技术可用于定量测定金青醇沉过程7种指标成分的含量,结果准确可靠.

目的 通过提取、浸出及稳定性实验全面考察热毒宁注射液与其包装材料低硼硅玻璃安瓿的相容性.方法 首先采用酸性及碱性溶剂对低硼硅玻璃安瓿进行提取,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)及等离子体发射光谱仪(ICP-OES)检测提取液中的金属元素,采用扫描电子显微镜(SEM)法检测玻璃安瓿内表面可能存在的脱片;然后采用同样的检测方法对热毒宁注射液进行检测,并考察稳定性的影响.结果 低硼硅玻璃安瓿提取、浸出实验中可检出33种元素;热毒宁注射液及其稳定性考察样品中各元素均远低于PDE限度值;包装材料内表面均无明显脱片现象.结论 热毒宁注射液与低硼硅玻璃安瓿瓶相容性较好,在产品说明书贮藏条件下保存,产品有效期内质量稳定,安全可控.

探索阳阴离子交换树脂串联法对肉苁蓉总寡糖部位的脱盐脱色工艺最佳条件.将LS-840酸性阳离子交换树脂与LS-850碱性阴离子交换树脂串联,通过动态吸附试验,根据脱盐率和脱色率,对肉苁蓉总寡糖进行脱盐脱色工艺条件的研究.结果 表明,最佳脱盐脱色条件为:LS-840酸性阳离子交换树脂与LS-850碱性阴离子交换树脂串联柱体积比为1.2∶1,流速为2BV/h,肉苁蓉总寡糖部位的浓度应为10％.在此条件下,处理4BV的肉苁蓉总寡糖,脱盐率为93.2％,脱色率为53.0％.通过树脂动态再生试验,发现LS-840酸性阳离子交换树脂与LS-850碱性阴离子交换树脂在重复使用4次后,脱盐脱色效果良好,再生能力比较好.

采用高效液相色谱仪建立测定复方中药保健酒中松果菊苷与毛蕊花糖苷含量的方法.AlltimaC18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),流动相:乙腈-0.1％甲酸水溶液梯度洗脱(流动相A为乙腈,B为0.1％甲酸水,梯度条件为0-30 min,15-27％A,85-73％B;30-40 min,27％A,73％B);流速:1.0 mL/min;检测波长:330 nm;柱温30℃,进样量10μL.松果菊苷、毛蕊花糖苷分别在0.05-1.60 mg/mL(R2=0.9999;n=6)、0.25-0.80 mg/mL(R2=1;n=6)范围内线性关系良好,加样回收率分别为99.52％及97.20％.该方法重复性好,准确,可用于复方中药保健酒中松果菊苷、毛蕊花糖苷含量测定.

研究了西洋参与淫羊藿配伍制成的保健食品对增强免疫力和缓解体力疲劳的作用.每天经口给予200、400和1200 mg/kg样品30 d,通过细胞功能免疫、体液免疫功能、单核—巨噬细胞功能、NK细胞活性四个方面评价其增强免疫力功能;通过负重游泳试验、肝糖原、血清尿素氮和血乳酸测定评价其抗疲劳功能.结果表明:样品对细胞免疫功能和NK细胞活性两个方面测定结果均为阳性,负重游泳试验、尿素氮和血乳酸试验结果为阳性.根据保健食品增强免疫力功能和缓解体力疲劳功能评价标准,该产品具有增强免疫力和缓解体力疲劳的功能.

本文查阅泻白散在古代医书中的记载和现代文献中的描述,分析古代医家对该方的看法,了解其现代临床应用,探讨处方组成、药味炮制、处方制备、入药方式的现代意义,分析文献中有关工艺和质量的记载.在泻白散开发过程中,可通过古代制法的现代表述来制备其基准物质,同时方剂后续开发可以此为准,主要针对工艺和质量进行研究,建立系统药材-饮片-制剂生产全过程质量控制方法,从而开发成现代剂型.

目的 建立双鱼颗粒挥发性成分指纹图谱及定量测定方法.方法 Agilent DB-1毛细管柱(30m×0.32 mm,0.25 μm);进样量为1μL;分流比为25:1;进样口温度为230℃;以氮气为载气,体积流量0.6 mL/min;FID检测器温度为250℃;程序升温.结果 建立的指纹图谱分离度和重复性良好,确定12个共有峰,各批次样品相似度在0.95以上;采用GC/MS对色谱峰进行定性分析,其中7个成分经对照品比对,分别为桉油精(峰2)、樟脑(峰3)、薄荷酮(峰4)、龙脑(峰5)、薄荷脑(峰6)、(+)-胡薄荷酮(峰9)、甲基正壬酮(峰10),其中1、10、11、12号峰主要来自于鱼腥草,2、5号峰主要来自于艾叶和薄荷,3号峰主要来自于艾叶,4、6、8、9号峰主要来自于薄荷,7号峰主要来自于艾叶、薄荷和鱼腥草.并对其中桉油精、薄荷脑进行定量分析,平均回收率分别为103.9％和98.2％,RSD分别为2.1％和2.3％.10批次样品中桉油精为0.17～0.23 mg/g,薄荷脑为0.45～0.67 mg/g.结论 建立的双鱼颗粒指纹图谱和2个指标成分定量分析方法,快速、简便、准确,能有效评价该制剂的质量.

目的 借助乳糖微粉改性技术,降低金银花浸膏粉的吸湿性,解决生产过程中金银花浸膏粉易吸潮、不易存放的问题.方法 以吸湿率为评价指标,优选乳糖种类、药辅比、研磨时间等工艺参数,通过中试放大验证改性技术对金银花膏粉吸湿性的改善作用.结果 乳糖微粉改性最佳工艺条件为金银花浸膏粉与乳糖超微粉碎(粉碎2 min)等比例研磨3 min,改性物的粒径d 0.1,d 0.5,d 0.9分别为3.412、20.146、76.145μ6,乳糖颗粒包覆在金银花浸膏粉表面.结论 乳糖适度微粉化能明显降低金银花浸膏粉的吸湿初速度和吸湿加速度的绝对值,能显著降低金银花浸膏粉的吸湿性,有效解决生产过程中金银花浸膏粉吸湿性严重的实际问题.

目的 基于“质量源于设计”(quality by design,QbD)理念,采用设计空间法优化参蒲盆炎颗粒喷雾干燥工艺.方法 首先将集粉率、水分含量及芍药苷、绿原酸、虎杖苷、丹酚酸B含量6个指标作为关键质量属性(critical quality attribute,CQA),采用Plackett-Burman (P-B)设计实验,通过加权标准偏回归系数筛选出进风温度、进样速率、药液密度为3个关键工艺参数(critical process parameter,CPP);再采用Box-Behnken设计实验,通过逐步回归法建立CQA和CPP间的数学模型.结果 方差分析显示模型P值均小于0.05,失拟值均大于0.05,可以较好地描述CQA和CPP之间的关系.最后通过Monte Carlo仿真法计算获得基于概率的设计空间并验证.结论 在工艺参数设计空间内操作能够保证参蒲盆炎颗粒喷雾干燥工艺品质稳定,有助于提高批次间质量均一性,为产业化提供数据支撑.

目的 研究茯苓Poria cocos非多糖类化学成分的抗补体活性.方法 通过溶血实验方法进行抗补体活性成分的导向分离,对所得化合物进行经典途径的体外抗补体活性测定,采用现代波谱技术ESI-MS、1H-NMR、13C-NMR进行结构鉴定.结果 从茯苓醋酸乙酯部位分离得到11个化合物,分别鉴定为豆甾醇(1)、羽扇豆醇(2)、齐墩果酸(3)、乌苏酸(4)、猪苓酸C(5)、土莫酸(6)、去氢土莫酸(7)、3-表-去氢土莫酸(8)、茯苓酸(9)、去氢茯苓酸(10)、松苓新酸(11).化合物1～4为首次从茯苓中分离得到.抗补体实验表明化合物3～11对经典的补体激活具有不同程度的抑制作用.结论 三萜酸类化合物是茯苓非多糖类化学成分中主要的抗补体活性成分[CH50为(0.10～0.27) g/L].

采用指标权重法优选复方中药保健食品提取工艺,为其工业化生产提供一定的数据基础.采用层次分析法(AHP)确定各指标权重系数,以斯皮诺素、总皂苷、总黄酮和干膏率为评价指标,结合正交试验结果,优化水提工艺参数.斯皮诺素、总皂苷、总黄酮分别在1.2-6 mg、0.4-2.4 mg/mL、0-28.2408μg/mL内呈良好的线性关系(r2=0.9994-1.0000),一致性检查CR<0.1,说明权重系数有效.确定的复方最佳提取工艺条件为处方药材加10倍量水,提取2次,每次2.0 h.AHP加权法确定的权重系数科学、有效,优选得到的中药保健食品提取工艺稳定,具有良好的重复性,具有科学价值.

目的:采用HPLC-ELSD,建立肉苁蓉药材中润肠通便有效组分甜菜碱、甘露醇、果糖、葡萄糖、蔗糖的多指标含量测定方法。方法:采用Shodex Ashaipak NH2P-50 4E色谱柱（250 mm×4.6 mm,5μm）,流动相为乙腈-水（77∶23）,流速为0.7 mL·min -1 ;柱温为25℃,检测器漂移管温度为100℃,气体流量为3.0 L·min -1 。结果:在建立的液相色谱条件下,5个待测成分分离完全,甜菜碱、甘露醇、果糖、葡萄糖、蔗糖进样量分别在0.099 2～2.976 0、0.198 8～5.964 0、0.510 8～6.129 6、1.217 6～6.529 2、0.198 4～5.953 2μg线性良好;精密度、重复性、稳定性及回收率试验结果均符合含量测定要求,甜菜碱、甘露醇、果糖、葡萄糖和果糖的平均回收率（n=6）分别为98.49%、100.48%、99.27%、98.39%、98.97%。58批荒漠肉苁蓉样品中甜菜碱、甘露醇、果糖、葡萄糖和蔗糖的含量分别在2.73%～17.65%、2.46%～16.34%、2.52%～22.74%、0.97%～14.06%、3.15%～27.16%,10批管花肉苁蓉样品中甘露醇、果糖和葡萄糖的含量分别在1.00%～13.04%、2.98%～8.85%、1.09%～5.33%,未检出甜菜碱及蔗糖成分。结论:该方法简便、灵敏、准确性高、重复性好,能够实现对肉苁蓉药材润肠通便功效的质量控制,同时可用于区分荒漠肉苁蓉与管花肉苁蓉。甜菜碱和蔗糖含量的不同为肉苁蓉不同基原植物质地和生境的不同提供了理论依据。