基于近红外光谱技术建立连翘叶中5种活性成分动态定量模型

Establishing dynamic quantitative models of five active ingredients in Forsythia suspensa leaves based on near-infrared spectroscopy

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摘要目的基于近红外(NIR)光谱技术,通过建立连翘叶中 5 种活性成分(总黄酮、总酚、连翘酯苷A、连翘苷和芦丁)的动态定量模型,快速检测其含量并追踪年动态变化规律.方法 2021 年5-11 月,采收连翘叶共72 批次.采用NIR光谱技术结合偏最小二乘法,建立连翘叶中总黄酮、总酚、连翘酯苷A、连翘苷和芦丁含量的NIR快速检测动态定量模型.结果连翘叶中总黄酮、总酚、连翘酯苷A、连翘苷和芦丁动态定量模型的相关系数分别为 0.9501、0.9311、0.9573、0.9429 和0.9773;校正集预测标准偏差分别为 1.39、0.68、0.48、0.10 和 0.07;验证集中预测值与实测值的平均相对误差分别为9.39%、10.27%、16.40%、5.58%和7.96%.5 种活性成分的验证集样本的参考值与 NIR 光谱预测值的配对t检验值分别为 1.137、0.127、0.785、1.491 和 0.150;P值分别为0.269、0.900、0.441、0.149 和0.882.5 种活性成分含量均在5-6 月较高,7 月大幅度降低,8 月有所回升,9-10 月开始降低.初霜后活性成分含量较霜前明显升高,达全年最高,为连翘叶的最佳采收期.结论建立的NIR光谱动态定量模型稳定性和准确性较好,且预测准确度良好.此模型可快速预测不同采收期连翘叶中5 种活性成分含量及其动态变化规律.