中药多糖中单糖组成及含量的预测模型及其构建方法和应用与流程

技术特征：
1.中药多糖中单糖组成及含量的预测模型，其特征在于，其构建方法包括：(1)提取中药多糖，将中药多糖冻干后等量分为两份样品，一份样品为atr-ftir组，另一份样品为lc-ms组；(2)将atr-ftir组样品采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术，在恒定的atr温度下采集中药多糖一维红外光谱，使用omnic软件进行大气背景去除，基线矫正和归一化后标记作为初级红外光谱：将lc-ms组样品进行酸水解和衍生化后，利用高效液相-质谱联用技术测定样品的单糖组成及含量，并记录其检测值：(3)将atr-ftir组与lc-ms组中的中药多糖样品一一对应，随机抽取2/3样品为作为校准集，1/3样品作为测试集；(4)用omnic软件对fos进行9点平滑、13点平滑、17点平滑、savitsky-golay一阶导数和savitsky-golay二阶导数处理后的傅里叶变换衰减全反射红外光谱进行再次处理；(5)采用多元回归的方法通过连续投影算法提取处理后的atr-ftir全波段中的特征波段，进而对应地提取出处理后的atr-ftir强度，以提取出的处理后的atr-ftir强度为自变量，以对应的单糖的检测值为因变量建立模型；(6)模型的定量预测结果，通过测试集的决定系数和rmsep，校准集的决定系数和均方根误差以及rmsecv为评判标准，挑选出一级最优模型的傅里叶变换衰减全反射红外光谱数据处理方法；(7)将步骤(6)中一级最优模型对应的atr-ftir分别进行标准正态化或多元散射矫正处理；(8)将步骤(7)中处理后的atr-ftir进行连续投影算法建立pls模型，将步骤(6)中的一级最优模型对应的atr-ftir进行连续投影算法建立opls模型，将建立的pls模型、opls模型以及一级最优模型按步骤(6)的评判标准评判，得到二级最优模型；(9)将二级最优模型vip得分图导出，选取vip得分值大于1的波数进行再次建模，建立pls模型或opls模型，得到三级最优模型为最终的预测模型。2.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于，步骤(1)中提取中药多糖的方法包括但不限于回流提取、超声辅助提取或微波辅助提取。3.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于，步骤(2)中所述的恒定的atr温度是30℃。4.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于，步骤(2)中将atr-ftir组样品采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术，在恒定的atr温度下采集中药多糖一维红外光谱的参数包括：扫描次数16次，扫描波段700-4000cm-1，采集时间23.86秒，分辨率4.000，扫描点数16672，激光频率15798.67cm-1，干涉图峰位8192；步骤(2)中使用omnic软件进行大气背景去除，基线矫正和归一化后标记作为初级红外光谱。5.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于，步骤(4)中以处理后的傅里叶变换衰减全反射红外光谱为自变量，以与每条光谱对应的单糖组成及含量的检测值为因变量，分别采取基线校正、归一化、sg9、sg13、sg17、fd、sd、snv和msc九种预处理方法对原始傅里叶变换衰减全反射红外光谱进行处理，建立处理后模型，采用全交互验证方法对处理后pls或opls进行交叉验证。
6.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于，步骤(5)中所述的多元回归的方法包括偏最小二乘法或正交偏最小二乘法。7.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于，步骤(6)中通过校准集的决定系数和rmsep，测试集的决定系数和rmsec以及rmsecv为评判标准，挑选出最优的傅里叶变换衰减全反射红外光谱数据处理方法。8.根据权利要求7所述的预测模型，其特征在于，所述的rmsep、rmsec以及rmsecv的计算公式分别如下：算公式分别如下：9.权利要求1-8任何一项所述的预测模型在检测中药多糖的单糖组成及含量中的应用，包括：测出待测中药多糖的atr-ftir，筛选出每个模型对应的vip值大于1的波段，代入预测模型中计算出待测多糖的单糖含量或单糖组成。10.按照权利要求9所述的应用，其特征在于，所述的中药是苍术。

技术总结
本发明公开了中药多糖中单糖组成及含量的预测模型及其构建方法和应用。本发明以不同产地、不同批次、不同品种以及不同炮制方法的中药多糖样品，使用衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术，采集所有原始红外光谱且进行不同的处理，并结合多元统计学分析建立单糖组成及含量测定的最优预测模型。采用本发明所构建的最优预测模型能够快速的检测所建立模型对应中药中多糖的单糖组成及含量，可以快速评估中药中多糖的质量，进而评价中药的质量。与液相质谱、气相质谱等现有检测方法相比，具有高效，安全，环保，高通量，设备简单，花费少等优点。花费少等优点。花费少等优点。


技术研发人员：夏永刚 梁军 周芳宇 吕艳丽
受保护的技术使用者：梁军
技术研发日：2022.01.21
技术公布日：2022/5/30