Bagging-PLS的黄柏中试提取过程在线近红外质量监测研究

周 正 吴志生 史新元 王佳茜 乔延江,

(1 福建中医药大学药学院,福州,350122; 2 北京中医药大学中药学院,北京,100102; 3 国家中医药管理局中药信息工程重点研究室,北京,100102;4烟台市食品药品检验检测中心,烟台,264000)



中药研究

Bagging-PLS的黄柏中试提取过程在线近红外质量监测研究

周 正1吴志生2,3史新元2,3王佳茜4乔延江1,2,3

(1 福建中医药大学药学院,福州,350122; 2 北京中医药大学中药学院,北京,100102; 3 国家中医药管理局中药信息工程重点研究室,北京,100102;4烟台市食品药品检验检测中心,烟台,264000)

目的:采用近红外光谱技术,建立黄柏中试提取过程偏最小二乘法(PLS)定量模型,快速分析盐酸小檗碱含量,以Bagging-PLS集成建模方法提高所建模型的预测性能。方法:以HPLC为参考方法测定黄柏提取液中盐酸小檗碱含量,运用PLS建立与近红外光谱(NIR)预测值之间的多元校正模型,并建立Bagging-PLS模型提高模型的稳定性与预测性能。结果:盐酸小檗碱定量模型的校正均方根误差RMSEC为0.742 9,预测均方根误差RMSEP为0.961 4,校正集相关系数rc为0.986 6,预测集相关系数rp为0.977 0;Bagging-PLS模型预测均方根误差RMSEP均值为0.413 6,预测集相关系数rp均值为0.998 3,表现出了良好的稳健性与预测性能。结论:所建立的近红外定量模型拥有较好的预测性能,能够实现快速实时检测黄柏提取液中盐酸小檗碱的含量;所建立的Bagging-PLS模型稳健性与预测性能良好,可应用于中药近红外在线监测过程中。

在线近红外;提取过程;黄柏;偏最小二乘;Bagging-PLS

黄柏为芸香科植物黄檗(PhellodendronamurenseRupr.)及黄皮树(PhellodendronchinenseSchneid.)的干糙树皮[1],是一种常用中药,味苦性寒,归肾、膀胱、大肠经,具有清热燥湿、泻火除蒸、解毒疗疮的功效。现代药理学研究表明,黄柏含有多种化学成分,具有抗菌、抗炎、降压、免疫抑制等药理作用[2-4]。目前有关黄柏中指标成分盐酸小檗碱的含量测定多采用高效液相色谱法[5-7],分析结果存在滞后性,难以满足在线分析的要求。近红外光谱技术具有分析速度快、绿色无污染、实时分析等优点,随着化学计量学的发展,在过程分析中得到了广泛应用[8-11]。但近红外光谱存在光谱重叠及基线漂移等问题,需要借助化学计量学方法消除冗余信息,建立定量模型,而对于中药复杂体系,目前多建立的是单一NIR模型,模型的稳定性与预测性有待进一步提高。Bagging-PLS作为一种集成建模方法,通过抽样重新选择样本集,不断重复抽样过程可得到多个回归模型,共同预测未知样本[12],可以提高模型的稳健性与预测性能[13-15]。

1 材料

XDS Rapid Liquid Analyzer近红外光谱仪及其透射光纤(美国Foss公司),VISION工作站(美国Foss公司);夹套式100 L多功能提取罐(天津隆业中药设备有限公司);Waters 2695高效液相色谱仪及其Waters 2996二极管阵列检测器(美国Waters公司),赛多利斯十万分之一天平。黄柏药材(购自北京本草方源药业有限公司,批号20130820);盐酸小檗碱标准品(中国食品药品研究院,批号110713-201212);乙腈(色谱纯,美国Fisher公司);磷酸(分析纯);娃哈哈纯净水(杭州娃哈哈集团有限公司);提取用水为自制高纯水。

2 方法

2.1 样品制备 称取黄柏饮片7 kg置于100 L夹套式多功能提取罐中,提取两次,第1次加12倍水,提取2 h,第2次加10倍水,提取2 h。样品采集时间间隔为5 min,按样品采集时间编号共得65个样品。

2.2 在线NIR采集光谱 光谱采集条件:在光程2 mm下,采用透射模式在线采集提取液吸收光谱,光谱范围为800～2 200 nm,扫描次数32次,分辨率0.5 nm,实验采用空气作为参比,采集的近红外光谱图见图1。

2.3 HPLC分析黄柏提取液中盐酸小檗碱含量 取盐酸小檗碱对照品配制成一系列不同浓度的标准溶。DIKMA Diamonsil C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5 μm);流动相A为0.1%磷酸水溶液,B为乙腈,梯度洗脱,0～20 min,10%～30%B,20～30 min,30%～50% B,30～45 min,50%～90% B,45～50 min,90%～10% B;柱温30 ℃;流速为1.0 mL/min;进样量10 μL;检测波长265 nm。将获得的样品用25%甲醇溶液稀释,过0.45 μm滤膜,取续滤液进行高效液相分析。

图1 黄柏在线近红外原始光谱

2.4 数据处理 数据处理均在Unscrambler数据分析软件(version9.6,挪威CAMO软件公司)和MATLAB(version7.0,美国Math Works公司)软件上完成。采用Kennard-Stone法(KS)将样本集划分为校正集与验证集。之后采用不同的光谱预处理方法,运用留一交叉验证法,以交叉验证验证均方根差RMSECV作为评价指标,选出最优预处理方法,建立全波段偏最小二乘(PLS)模型。采用组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)对建模波段进行筛选,建立偏最小二乘模型,以校正均方根误差RMSECV、校正集相关系数rc、预测均方根误差RMSEP、预测集相关系数rp最为指标评价模型性能。在筛选出的最佳建模波段上采用Bagging-PLS集成建模方法建立Bagging-PLS模型,以预测均方根误差RMSEP、预测集相关系数r最为指标评价模型性能。

3 结果与讨论

3.1 提取液中盐酸小檗碱HPLC测定结果 采用2.3中所建立的液相方法对样品中的盐酸小檗碱进行含量测定,图2为对照品与黄柏样品的色谱图。方法学考察主要参数参照药典与已经报道的文献,其分离度、精密度、重复性和稳定性均符合分析要求。所建立的线性方程为，R2为0.999 5。

3.2 近红外校正模型的建立

3.2.1 光谱预处理 在近红外光谱采集过程中,近红外光谱受环境因素影响较大,温度、湿度等变化都会使其基线漂移噪音增大,因此再对近红外光谱进行分析之前,一般需要对原始光谱进行预处理来消除基线漂移,提高信噪比。本文比较了Savitzky-Golay(SG)平滑法,标准正则变换(SNV),多元散射校正(MSC),一阶导数(1D)以及它们的组合。表1为各预处理方法所建立的模型的性能指标。采用留一交叉验证法,通过考察潜变量因子数对预测残差平方和(Press)的影响,确定最佳预处理方法,如图3所示。对于本文中黄柏提取液,采用SG11点平滑预处理方法后RMSECV值最小,因此采用SG11点平滑法建立盐酸小檗碱的近红外定量模型。

图2 对照品与黄柏提取液HPLC图

注：a.盐酸小檗碱对照品,b.黄柏样品,1.盐酸小檗碱

表1 不同光谱预处理方法的定量模型的性能指标

图3 不同预处理方法的Press值与潜变量数的相关关系图

3.2.2 波段选择 近红外光谱通常谱峰重叠严重,冗余信息过多,影响最终的建模结果,因此有必要对建模波段进行筛选来消除这些干扰因素。本文采用组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)对黄柏提取液中盐酸小檗碱的建模波段进行筛选,间隔数20,最大潜变量因子数10,组合数3。筛选出的最优波段为1 080～1 150 nm,1 290～1 360 nm,1 710～1 780 nm,如图4所示。

3.2.3 模型的建立与校正 以SG11点预处理方法为最佳预处理方法,SiPLS筛选出的最优波段为建模波段,运用偏最小二乘法建立盐酸小檗碱的近红外定量模型,并采用内部样本集对建立的模型的预测性能进行验证。盐酸小檗碱NIR预测值与HPLC测定值的之间的线性关系良好,如图5所示。所建立的模型参数如下:交叉验证验证均方根差RMSECV为0.952 4,校正均方根误差RMSEC为0.742 9,预测均方根误差RMSEP为0.961 4,校正集相关系数rc为0.986 6,预测集相关系数rp为0.977 0,表明所建立的模型预测性能良好。

图4 盐酸小檗碱最优建模波段结果图

3.3 Bagging-PLS应用于黄柏提取过程NIR定量模型 Bagging是一种集成学习算法,应用在在分类与回归树种,能够提高模型的精度。本文中,在筛选出最佳建模波段的基础上建立Bagging-PLS模型,模型参数设置如下:校正集样本数与原始样本集相同,迭代次数为1 000,潜变量为6。图6为Bagging-PLS模型预测均方根误差RMSEP随迭代次数的变化趋势图,在迭代次数大于500的时候趋于稳定,均值为0.413 6;图7为Bagging-PLS模型预测集相关系数rp随迭代次数的变化趋势图,均值为0.998 3,相较于SiPLS模型,Bagging-PLS所建立的集成模型拥有更好的预测性能。

图5 盐酸小檗碱预NIR预测值与HPLC测定值

图6 RMSEP值变化趋势图

图7 rp变化趋势图

4 结论

本研究采用近红外光谱技术对黄柏的中试提取过程进行了实时监测,建立了相应的近红外定量模型用于快速分析盐酸小檗碱的含量变化,且所得的模型预测性能良好。在此基础上所建立的Bagging-PLS集成模型预测均方根误差RMSEP均值0.413 6,预测集相关系数rp均值为0.998 3,可以显著提高单一PLS模型的预测性能,且表现出较强的稳健性。本研究结果为中药NIR在线监测与定量模型的建立提供了可供借鉴的新方法。

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(2015-08-10收稿 责任编辑：王明)

Study on Online NIR for Monitoring the Extraction Process of Cortex Phellodendri in Pilot Scale Based on Bagging-PLS

Zhou Zheng1, Wu Zhisheng2,3, Shi Xinyuan2,3,Wang Jiaqian4,Qiao Yanjiang1,2,3

(1FujianUniversityofTraditionalChineseMedicine,Fuzhou350122,China; 2BeijingUniversityofChineseMedicine,Beijing100102,China; 3KeyLaboratoryofChineseMedicineInformationEngineering,StateAdministrationofTraditionalChineseMedicine,Beijing100102,China; 4YantaiFoodAndDrugAdministration,Yantai264000,China)

Objective:To establish a rapid quantitative analysis method for the quality control of Cortex Phellodendri extraction by using near-infrared (NIR) spectroscopy and improve the prediction performance and robustness of the model by using Bagging partial least square regression (Bagging-PLS).Methods:NIR spectroscopy was collected online, and a partial least square (PLS) model was developed for determination the content of berberine hydrochlorid with HPLC method as referential method. Besides, bagging algorithm was adopted for improving the prediction performance and robustness of the model.Results:The RMSEC and RMSEP were 0.7429 and 0.9614, the correlation coefficient of the calibration model was 0.9866, and the correlation coefficient of the prediction was 0.9770. The mean PMSEP of the Bagging-PLS model was 0.4136 and the correlation coefficient of the prediction was 0.9983.Conclusion:In this study, NIR spectroscopy was successfully applied to Cortex Phellodendri extraction process, which can rapidly determine the content of berberine hydrochloride. In addition, the Baggting-PLS provided a better performance and prediction accuracy than single PLS model. This indicates that Baggting-PLS could potentially be used for a better predictive control of the extraction process.

Online near-infrared; Extraction process; Cortex Phellodendri; Partial least square regression; Bagging-PLS

北京中医药大学校级自主课题(编号:2015-JYB-XS081)

周正(1990.09—),男，硕士在读研究生,研究方向：中药在线质量控制Tel：(010)84738650，E-mail：saturday1226@163.com

乔延江(1956.12—),男,博士,教授,博士生导师,研究方向：中药信息学,Tel:(010)84738661,E-mail：yjqiao@263.net;吴志生(1983.12—),男,博士,副教授,研究方向:中药质量实时评价与微纳分析,Tel:(010)84738650,E-mail：wzs@bucm.edu.cn

R284.2

A

10.3969/j.issn.1673-7202.2015.12.030