应用红外光谱和化学计量学进行疾病诊断及甘草指标成分含量测定的研究

来源 :广东药科大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:kornnay
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本论文主要研究建立基于衰减全反射傅里叶红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy-Attenuated Total Refraction,FTIR-ATR)和近红外光谱的定性和定量模型,用于快速筛查新生儿苯丙酮尿症(Phenylketonuria,PKU)及同时测定甘草饮片中甘草苷和甘草酸两种指标成分的含量。研究采用了平滑、求导、主成分分析、无信息变量消除、归一化等预处理方法,并以偏最小二乘法、多模型共识偏最小二乘法(consensus Partial Least Squares,cPLS)、核偏最小二乘法(Kernel Partial Least Squares)、多模型共识核偏最小二乘法(consensus Kernel Partial Least Squares)建立了目标成分含量的定量校正模型,经多种评价指标对模型性能进行考察。本论文为红外光谱用于疾病筛查和中药饮片所含指标成分的同时测定等研究提供了方法学参考。研究内容一:采用FTIR/ATR光谱建立不同的校准模型,并应用于新生儿的苯丙酮尿症筛查。在本课题组过往研究的基础上,通过串联质谱法测定69例干血斑样品中苯丙氨酸(Phe)和酪氨酸(Tyr)的浓度,并使用FTIR/ATR采集样品的光谱。通过平滑、求导、矢量归一化、凹式Rubberband等方法对光谱进行预处理,比较偏最小二乘法(PLS)、核偏最小二乘法(KPLS)、多模型共识偏最小二乘法(cPLS)及cKPLS四种模型构建样品中Phe浓度的校准模型,以决定定系数(R2),均方根误差(RMSE),平均相对误差(MRE)等来评估所获得的模型。结果发现,经过比较,cKPLS引入核方法和多模型共识,cKPLS模型表现最好,产生的结果更准确和稳定,为建立稳健的FTIR/ATR光谱模型及解决FTIR/ATR光谱中其他复杂的校准提供了新方法,并成功地应用于预测新生儿干血片中Phe浓度,为苯丙酮尿尿症筛查提供参考。研究内容二:利用近红外光谱法结合主成分分析和聚类分析对甘草进行产地鉴别。对原始光谱进行预处理后,分别用SPSS或MATLAB程序进行主成分分析和聚类分析,对比两种方法的聚类结果,发现SPSS聚类的效果优于MATLAB程序。可以发现,当SPSS的类间距离为5.0时,40份实验样品可分为四大类:Ⅰ类为所有内蒙古样品;Ⅱ类为5份甘肃样品、8份内蒙古样品、2份新疆,1份宁夏聚在一起;Ⅲ类为1份甘肃,1份新疆,1份内蒙古;Ⅳ类为10份甘肃样品同6份内蒙古样品、2份新疆、1份宁夏聚为一类;而用MATLAB程序做聚类分析时,其类间距离为50时,40份实验样品被分成了八大类,而且没有一个产地聚类的比较集中。研究内容三:利用近红外光谱和偏最小二乘法建立一种能够同时快速测定甘草中甘草苷和甘草酸含量的定量校正模型。以HPLC所测样品中甘草苷和甘草酸的含量为参考值,利用近红外分析技术,将参考值与样品的近红外光谱进行关联,采用主成分(PCA)结合偏最小二乘法(PLS)建立甘草中甘草苷和甘草酸的定量分析模型。甘草苷的最优模型结果为:校正决定系数(R2),验证集的决定系数,校正均方差(RMSEC)和验证均方差(RMSEP)分别为0.9522,0.9305,0.0004和0.0017;甘草酸的最优模型结果为:校正集的决定系数,验证集的决定系数(R2)、校正均方差(RMSEC)和验证均方差(RMSEP)为0.9766,0.9591,0.0006和0.0021。结果发现,利用近红外光谱技术建立的定量分析模型,能够对甘草中甘草苷和甘草酸的含量进行快速无损的测定。
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