基于近红外光谱法建立的模型预测维生素B6的含量

作者：陈梓云; 彭梦侠^*

来源：理化检验. B, 化学分册, 2022, 58(01): 13-18.

• 近红外光谱法
• 偏最小二乘法
• 维生素B6
• 复合维生素B片
• B族维生素片
• 预测

采用近红外光谱法结合偏最小二乘法(PLS),分别建立了药物复合维生素B片和保健品B族维生素片中维生素B6的定量分析模型。取药物复合维生素B片或保健品B族维生素片6～12片，研磨，以转速4 000 r·min-1振荡1 min,将样品粉末分别装入3个样品杯中，采用积分球漫反射分析模块采集其近红外谱图，每个样品采集5次，得到15张近红外光谱图。以高效液相色谱法为参比方法，以不同类型维生素B片为建模的训练集样品，每个样品中，任取12张光谱图作为训练集样本，余下3张光谱图作为内部验证集样本，采用TQ Analyst 9.0软件中的PLS,用一阶导数光谱数据形式，选择3个波段(药物复合维生素B片4 700.46～5 125.86 cm-1,5 444.60～5 708.26 cm-1,5 754.69～6 159.52 cm-1;保健品B族维生素B片4 133.67～5 512.28 cm-1,5 944.17～6 495.08 cm-1,8 105.85～9 005.94 cm-1)同时进行建模，使用诺里斯导数滤噪，节段长度为5,段间间隙为5(药物复合维生素B片)或6(保健品B族维生素B片)。结果显示：药物复合维生素B片定量分析模型(模型2)的校正均值方差(RMSEC)为0.003 0,校正相关系数(Rc)为0.994 7,预测均值方差(RMSEP)为0.002 9,预测相关系数(Rp)为0.995 4,交叉验证均值方差(RMSECV)为0.005 2,交叉验证相关系数(Rcv)为0.994 1,性能指数为92.8;保健品B族维生素B片定量分析模型(模型3)的RMSEC为0.031 4,Rc为0.998 7,RMSEP为0.035 8,Rp为0.998 7,RMSECV为0.038 8,Rcv为0.998 1,性能指数为93.5。利用模型2预测药物复合维生素B片中维生素B6的含量，预测值的绝对误差为-0.004 4%～0.008 0%,相对误差为-1.7%～3.3%;利用模型3预测保健品B族维生素片中维生素B6的含量，预测值的绝对误差为-0.007 1%～0.049 7%,相对误差为-1.9%～5.0%。

• 单位
  嘉应学院