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近红外光谱分析技术在党参及复方丹参片质量控制中的应用

作 者: 惠娜
导 师: 武新安
学 校: 兰州大学
专 业: 药物分析
关键词: 党参 复方丹参片 质量控制 近红外光谱分析技术
分类号: O657.33
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要


近年来,人们对中药及其制剂的质量越来越重视,随着药物分析工作者的努力及分析技术的发展,中药质量控制逐渐向综合性和一体化的方向发展。目前,对中药及其制剂进行全面、快速、有效的控制成为一项重要的任务。在众多综合性分析方法中,近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR)分析技术在中药及其制剂的快速分析中有其独特的优势。因此,本文通过运用近红外光谱分析技术党参复方丹参片进行全面、有效、快速的质量控制。本文的前两章对中药及其制剂质量控制现状,质量控制方法,近红外光谱分析技术,文章研究背景及立题依据等相关内容进行了介绍。第三章运用近红外光谱法获得不同种党参药材及不同产地党参药材的近红外光谱图。第一节中,采用随机森林算法(random forest, RF),对原始及经过处理的近红外光谱数据分别建立不同种党参分类模型。结果表明运用经过标准正交变换(standard normal variate transformation, SNV)结合一阶导数处理的光谱数据建立的不同种党参分类模型结果最好,该模型训练集的预测准确率为100%,外部测试集的预测准确率为93.75%。第二节,原始近红外光谱经过标准正交变换+阶导数处理后,分别采用随机森林、决策树(decision tree, DT)和K-最邻近(k-near neighbors, KNN)模式识别方法来建立不同产地党参的分类模型,并对不同模型结果进行了比较分析。最优模型是随机森林模型,模型训练集预测准确率为95.38%,测试集预测准确率为100%。以上结果表明近红外光谱分析技术及所建立的随机森林模型能够快速、准确地鉴别不同种党参样本及不同产地党参样本,实现了对党参药材全面、快速的质量控制。第四章采用小鼠尾部出血法对复方丹参片活血化瘀药效进行评价,以此为指标结合复方丹参片粉末经过处理的近红外光谱数据,采用偏最小:二乘法建立定量谱效关系(quantitative spectrum-activity relationship, QSAR)模型,且对模型的内部预测能力进行了评价。在复方丹参片定量谱效关系模型中,最佳模型为采用了SNV+一阶导数处理的光谱数据模型,该模型的最佳主因子数是3,R2为0.666,RMSELoo为0.046,RMSEt,为0.022。该结果表明所建模型具有较好的内部预测能力。同时说明近红外光谱结合药效学指标所建立的定量谱效模型有望为实现快速、全面、有效的评价中药及其制剂的质量提供新的质量控制模式。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-10
第一章 绪论  10-25
  1.1 中药及其制剂质量控制概述  10-12
    1.1.1 中药及其制剂质量控制的现状  10-11
    1.1.2 中药及其制剂质量控制方法  11-12
  1.2 近红外光谱分析技术概述  12-15
    1.2.1 近红外光谱的光谱学原理  12-13
    1.2.2 近红外光谱简介  13
    1.2.3 近红外光谱测定技术  13-14
    1.2.4 近红外光谱分析技术  14-15
  1.3 近红外光谱分析技术中的相关方法  15-19
    1.3.1 近红外光谱预处理方法  15-16
      1.3.1.1 平滑处理  15
      1.3.1.2 导数处理  15
      1.3.1.3 散射效应校正  15-16
      1.3.1.4 小波变换(Wavelet transform,WT)  16
    1.3.2 模型建立方法  16-19
      1.3.2.1 K最近邻法(K-nearest neighbors,KNN)  16-17
      13.2.2 决策树(Decision tree,DT)  17
      1.3.2.3 随机森林(Random forest,RF)  17-18
      1.3.2.4 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)  18
      1.3.2.5 偏最小二乘回归(Partial least square regression,PLSR)  18-19
  1.4 小结  19-20
  参考文献  20-25
第二章 立论依据和研究内容  25-29
  参考文献  28-29
第三章 近红外光谱分析技术全面快速地鉴别党参药材  29-48
  3.1 近红外光谱技术结合随机森林算法快速鉴别不同种党参  29-38
    3.1.1 引言  29-30
    3.1.2 材料和方法  30-31
      3.1.2.1 党参样品及其处理  30-31
      3.1.2.2 近红外光谱采集及其预处理  31
      3.1.2.3 模型的建立及评价  31
    3.1.3 结果与讨论  31-36
      3.1.3.1 党参的近红外光谱分析  31-33
      3.1.3.2 主成分分析  33-35
      3.1.3.3 随机森林模型及其验证  35-36
    3.1.4 小结  36-38
  3.2 近红外光谱技术结合化学计量学方法快速鉴别不同产地党参  38-44
    3.2.1 引言  38-39
    3.2.2 材料和方法  39-40
      3.2.2.1 党参样品及其处理  39
      3.2.2.2 近红外光谱采集及其预处理  39
      3.2.2.3 模型建立及评价  39-40
    3.2.3 结果与讨论  40-44
      3.2.3.1 近红外光谱采集及其预处理  40
      3.2.3.2 主成分分析  40-42
      3.2.3.3 随机森林、决策树和K-最近邻模型  42-44
      3.2.3.4 变量解释  44
    3.2.4 小结  44
  本章小结  44-45
  参考文献  45-48
第四章 基于近红外光谱结合偏最小二乘法的复方丹参片谱-效关系研究  48-59
  4.1 引言  48-49
  4.2 材料与方法  49-51
    4.2.1 复方丹参片样品及其处理  49
    4.2.2 近红外光谱的采集及其预处理  49-50
    4.2.3 实验动物及药效实验  50-51
    4.2.4. 模型的建立及评价  51
  4.3 结果与讨论  51-56
    4.3.1 近红外光谱及其预处理  51-53
    4.3.3 PLS模型及内部检验  53-56
  4.4 结论  56-57
  参考文献  57-59
第五章 结论  59-61
  5.1 主要结论  59
  5.2 研究展望  59-61
在学期间的研究成果  61-62
致谢  62

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中图分类: > 数理科学和化学 > 化学 > 分析化学 > 仪器分析法(物理及物理化学分析法) > 光化学分析法(光谱分析法) > 红外光谱分析法
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