基于拉曼光谱的绞股蓝总皂苷色谱洗脱过程在线监测方法研究
Chinese Traditional and Herbal Drugs(2023)
Abstract
目的 为实现绞股蓝总皂苷(Gynostemma pentaphyllum saponins,GPS)色谱洗脱过程实时监测,保障纯化过程绞股蓝总皂苷质量一致性.方法 采集色谱洗脱过程7批共计237个样本的拉曼光谱,将其中5批用于建模,2批用于外部测试,以总皂苷质量浓度、总固体量和人参皂苷Rb3(Rb3)质量浓度为指标,采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)法建立定量模型,并将GPR模型与偏最小二乘回归及支持向量机回归定量模型进行性能对比.结果 基于拉曼光谱技术结合GPR,建立了其洗脱过程的多指标定量校正模型.总皂苷质量浓度、总固体量和Rb3质量浓度3个指标的GPR模型均具有更高的决定系数(R2),训练集R2均为1.00,验证集R2分别为0.953、0.986、0.939,以及更低的误差均方根(root mean square error,RMSE),训 练集 RMSE 分别为 70.4、224.0、31.6μg/mL,验证集 RMSE 分别为 3.02、2.03、1.19mg/mL.GPR模型在外部测试集的结果为总皂苷质量浓度、总固体量和Rb3质量浓度预测R2分别达到0.947、0.954、0.837,RMSE分别为3.28、4.37、2.44mg/mL;GPR模型能较好地反映总皂苷质量浓度和总固体量含量和变化趋势,但对Rb3质量浓度的预测能力较弱.结论 以总皂苷质量浓度和总固体量为指标,提出的基于拉曼光谱结合GPR建模的方法可实现绞股蓝总皂苷色谱洗脱过程的实时监测.
MoreKey words
gynostemma pentaphyllum,chromatographic process,raman spectrum,gaussian process regression,on line monitoring,quality conformance,total saponins,ginsenoside Rb3,partial least squares,support vector machine regression
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