摘要
麻黄(Ephedrae herba)用于风寒感冒、胸闷喘咳、风水浮肿。《中国药典》、《欧洲药典》和《日本药典》在“麻黄”项下均仅收载麻黄科植物草麻黄(Ephedra sinica Stapf)、中麻黄(Ephedra intermedia Schrenk et C.A.Mey.)或木贼麻黄(Ephedra equisetina Bge.)的干燥草质茎。本文建立了一种近红外光谱法(near-infrared spectroscopy,NIRS)结合化学计量学技术鉴别中国药典收载的三种麻黄药材的方法，该方法可用于同时快速鉴别中国药典收载的三种麻黄药材。 目的： 建立同时快速鉴别中国药典收载的三种麻黄药材的近红外光谱法。 方法： 1.中国药典收载的麻黄药材以及混淆品光谱的测量 中国药典收载的麻黄药材包括草麻黄、中麻黄、木贼麻黄，以及混淆品包括丽江麻黄、形态相似于草麻黄的伪品、茵陈、黄连和黄芪，经粉碎、过80目筛后，采用Antaris II傅里叶变换近红外光谱仪，在扫描范围10000–4000 cm-1内，以分辨率4 cm-1和扫描次数64测量样品的傅里叶变换近红外漫反射光谱。 2.鉴别中国药典收载的三种麻黄药材的判别分析模型的建立与验证 采用样品的傅里叶变换近红外漫反射光谱结合化学计量学技术，用于提取中国药典收载的不同麻黄药材共有的、且区别于不同混淆品的光谱特征信息，建立同时鉴别中国药典收载的不同麻黄药材与不同混淆品的判别分析(discriminant analysis, DA)模型，并对所建的DA模型进行验证。 3.鉴别中国药典收载的三种麻黄药材的对向传播人工神经网络模型的建立与验证 采用样品的傅里叶变换近红外漫反射光谱结合化学计量学技术，用于提取中国药典收载的不同麻黄药材共有的、且区别于不同混淆品的光谱特征信息，建立同时鉴别中国药典收载的不同麻黄药材与不同混淆品的对向传播人工神经网络(counterpropagation artificial neural network,CP-ANN)模型，并对所建的CP-ANN模型进行验证。比较DA和CP-ANN两种模型的性能。 结果： 1.所建DA模型校正集和验证集的预测准确率均为100.0%。 2.所建CP-ANN模型校正集、交叉验证和验证集的预测准确率均为100.0%。 3.虽然两种模型具有相同的预测准确率，但是非线性CP-ANN模型使用较少的主成分建模，性能略优于线性DA模型。 结论： 所建近红外光谱法能够同时快速鉴别中国药典收载的三种麻黄药材。
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