近红外光谱与2D-COS技术在云康口服液中异补骨脂素赋形剂研究中的应用

"通过氘代氯仿溶剂和二维相关光谱（2D-COS）技术进行异补骨脂素的近红外（NIR）归属。将异补骨脂素应用于云康口服液的研究，利用光谱归属得到的特征带以及间隔偏最小二乘（iPLS）和协同间隔偏最小二乘（siPLS）得到的带来建立偏最小二乘（PLS）模型。校准决定系数（R2cal）分别为0.9987、0.9970和0.9982。" 这篇研究论文主要探讨了如何利用先进的光谱分析技术对中药成分进行定量分析，特别是在近红外光谱分析领域的应用。研究中，作者们采用了一种名为二维相关光谱（2D-COS）的技术，这是一种在光谱学中用于解析复杂光谱信号的强大工具。2D-COS技术可以揭示不同频率之间的时间相关性，帮助研究人员更准确地识别和解析复杂的近红外光谱。 异补骨脂素是一种在中药中发现的化学物质，具有多种生物活性和药理作用。在本研究中，研究人员首先使用氘代氯仿作为溶剂，进行异补骨脂素的NIR光谱分析。氘代溶剂通常用于减少溶剂的自身吸收，提高光谱的清晰度和可解析性。 接下来，他们应用这些光谱数据到云康口服液的研究中，云康口服液可能包含异补骨脂素等活性成分。通过光谱归属，研究人员能够识别出与异补骨脂素相关的特征光谱带。这些特征带对于理解药物成分的结构和行为至关重要。 为了进一步增强模型的预测能力，研究人员使用了间隔偏最小二乘（iPLS）和协同间隔偏最小二乘（siPLS）方法来建立偏最小二乘（PLS）模型。PLS是一种统计学方法，用于建立输入变量（如光谱数据）和输出变量（如药物浓度）之间的关系模型。iPLS和siPLS是PLS的变体，它们可以更好地处理数据中的非线性和区间选择问题，从而提高模型的准确性和稳定性。 在建立的PLS模型中，校准决定系数（R2cal）的高值（接近1）表明模型的拟合度非常高，这意味着模型可以准确地预测异补骨脂素在云康口服液中的浓度。这样的模型对于质量控制、药品生产和中药研究都具有极大的价值，因为它可以快速、无损地评估中药制剂中活性成分的含量。 这项研究展示了2D-COS、iPLS和siPLS技术在中药成分定量分析中的潜力，特别是在理解和监测复杂药物配方中关键活性成分的浓度变化方面。这一方法不仅有助于提升中药的质量标准，也有助于推动中药现代化和国际化的发展。