基于多变量检测限的模型变量筛选方法研究-中药信息工程研究中心.pdfVIP

世界科学技术— 中医药现代化★思路与方法 基于多变量检测限的模型变量筛选方法研究＊ 彭严芳 1 ，史新 1 ，李 洋 1 ，周 1 ，裴 1 ， 2 ， 元 璐薇 艳玲 华国栋 吴志生 1 ＊＊，乔延江 1 ＊＊ （1. 北京中医药大学中药信息工程研究中心 北京 100102；2. 北京中医药大学东方医院 北京 100102） 摘 要：目的：优选清开灵注射液 中黄芩苷含量的偏 最 小二乘模 型的变量 筛选方法 。方法：以近红外透 射模 式 ，采集清开灵注射 液近红外光谱 ，分别采 用 间隔偏最最 小二乘算 法（iPLS）、向后 间隔偏最 小二乘算 法（BiPLS）、移动窗口 间隔偏最 小二乘算 法（mwPLS）对光谱进行 变量 筛选，建立清开灵 中黄芩苷 定量模型 ， 与全谱 PLS 模 型进行 比较，优选 出最佳 变量 筛选方法 ；计算 不同变量 筛选方法下的 多变量检 测限（MDL）， 以 MDL 值优 选 出最佳 变量 筛选方法，验证经典化学指示参数得 出的结果 。结果 ：经不同变量 筛选方法 处 理后 所建 PLS 定量模型的预测性 能不同 ，其 中 iPLS 算法所建模 型预测 能力最好 ，预测集决定 系数（Rpre2 ）和 校 正均方根误差 （SEP）分别为 0.996 5 和 602.3 μg ·mL-1 ；iPLS 变量 筛选所得 MDL 值 最低 （1.19 mg ·mL-1）， MDL 值计算结果与经典化学指示参数 结果一致 。结论 ：本文以 MDL 值作 为最佳 变量 筛选方法评价指标 ， 多变量检 测限 同时考虑 了待测成分校正 集样本相应误差 ，测试 集样本相应误差 以及 未知样品的杠杆 率 ， 作 为一个综合量化指标 ，能够用于 中药分析体 系变量 筛选方法的优选 。 关键词：清开灵注射液 间 隔偏最 小二乘 向后 间隔偏最 小二乘 移动窗口 间隔偏最 小二乘 多变量 检 测限 doi: 10.11842/wst.2014.05.003 中图分类号：O657.3 文献标识码 ：A 近红外光谱法（Near Infrared Spectroscopy ， 高模型预测能力[ 11] 。但不同的变量筛选方法有其自 NIRS）具有分析速度快、无污染、低消耗、非破坏性， 身特点，目前的定量模型筛选以经典化学指示参 可以实现多组分同时测定等优点[ 1] ，在中药领域的 数，如预测均方根误差（RMSEP）、交叉验证均方根 应用也越来越多，主要包括了定性鉴别[2~4] 、含量测 误差（RMSECV）和决定系数（R2）等，利用预测值与 定[5, 6] 、生产过程质量监控[7~10] 等。由于近红外光谱由 参考值之间的误差来考察模型的预测性能，进而优 含氢基团伸缩振动的倍频和组合频吸收产生，易受 选最佳变量筛选方法，忽略了模型的定量检测性 体系中其它含氢基团吸收的影响，且光谱吸收强度 能，即检测限。 中药有效成分含量多低于1% ，所建 弱，谱峰重叠严重，这在一定程度上阻碍了NIRS 在 立模型能否准确检测所含物质的含量至关重要。本 中药中的应用。在模型建立的过程中，筛选有效变 文以清开灵注射液为载体，采用间隔偏最小二乘法 量并剔除不相关和非线性信息能够简化模型并提 （Interval Partial Least Squares ，iPLS）、向后间隔偏最 小二乘算法（Backward Interval Partial Least Squares ， 收稿日期：2013-08-14 BiPLS）、移动窗口偏最小二乘算法（Moving Window 修回日期：2013-08-29