以氘代氯仿为溶剂,以中药化学标准品厚朴酚为载体,采用二维相关光谱(Tow-dimensional correlation spectroscopy,2D-COS)技术,采集近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR),由氘代氯仿纯溶剂与厚朴酚原始光谱的二维相关同步谱可知,厚朴酚在1 365~1　455,1　600~1　720,2　000~2　181和2　275~2　465 nm处有特征吸收,其中1　440 nm为酚基O—H伸缩振动基频的一级倍频谱带,1 679 nm为芳基C—H及与芳基相连的甲基C—H伸缩振动一级倍频谱带,2 117,2 304,2 339和2 370 nm为芳基C—H伸缩振动、弯曲振动和变形振动的组合频,2 445 nm为芳基相连的甲基C—H弯曲振动基频二级倍频谱带,这些波段为厚朴酚的特征归属.以藿香正气口服液复杂体系为载体,以厚朴酚光谱解析的特征波段与间隔偏最小二乘(interval partial least squares,iPLS)和组合间隔偏最小二乘(synergy interval partial least squares,SiPLS)筛选的特征波段分别建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)定量模型,模型的决定系数R2cal 和R2pre均大于0.99,校正均方根误差(root mean of square error of calibration,RMSEC),交叉验证均方根误差(root mean of square error of cross validation,RMSECV)和预测均方根误差(root mean of square error of prediction,RMSEP)均较小.结果表明,2D-COS技术解析厚朴酚所得波段建立的定量模型与iPLS和SiPLS波段筛选的模型均相对稳定,这使定量模型的波段选择更具有解释性.该研究为中药化学成分NIR光谱解析特征波段的归属提供方法参考,同时为NIR建模波段筛选提供借鉴和指导.

中药生产过程具有多单元复杂性特点, 制剂生产的各个环节均会影响中药产品的最终质量, 在线近红外光谱技术具有快速、 无损和不污染环境等优势, 能够作为一种快速评价中药生产过程中关键质量属性的分析技术。 以院校相关研究为切入点, 系统阐述了在线近红外光谱技术在中药生产过程分析与控制方面的应用, 并结合院校中药生产在线近红外光谱分析平台搭建为例, 以此为依据阐明中药在线近红外光谱分析技术应用的可行性。 进而, 从企业应用角度出发, 较为全面的综述了目前国内大多数应用在线近红外光谱技术的中药生产企业的研究成果及其中药产品。 按照中药产品的两大剂型(液体制剂与固体制剂)进行分类, 以液体制剂不同生产环节(提取、 浓缩及醇沉等)为区分点, 以固体制剂不同成品剂型(片剂、 胶囊剂及膏剂等)为区分点, 分别对近10年来中药生产过程中在线近红外应用进行系统综述, 阐明中药生产全过程在线近红外技术应用的可靠性, 为中药生产现代化提供有效的技术支撑。