Spectrophotometric Simultaneous Determination of Zinc(II), Manganese(II) and Iron(II) in Pharmaceutical Preparations Using OSC-PLS

This work reports the spectrophotometric simultaneous determination of zinc（Ⅱ）, manganese（Ⅱ） and iron（Ⅱ） in pharmaceutical preparation, using orthogonal signal correctionpartial least squares （OSC-PLS）. All the factors affecting on the sensitivity were optimized and the linear dynamic range for determination of these metals was found. The PLS modeling was used for the multivariate calibration of the spectrophotometric data. The OSC was used for preprocessing of data matrices and the prediction results of model. The experimental calibration matrix was designed by measuring the absorbance over the range 450-570 nm for 21 samples of 0.05-1.05, 0.10-1.10 and 0.05-1.05μg·mL^-1 of zinc（Ⅱ）, manganese（Ⅱ） and iron（Ⅱ）, respectively. The RMSEP for zinc（Ⅱ）, manganese（Ⅱ） and iron（Ⅱ） using OSC-PLS were 0.0164, 0.0132, 0.0146, respectively. The proposed method was successfully applied the determination of zinc（Ⅱ）, manganese（Ⅱ） and iron（Ⅱ） in pharmaceutical preparations.

基于近红外光谱和正交信号-偏最小二乘法对土壤的分类

不同质地的土壤,由于蓄水能力和土壤颗粒大小的不同使得其光谱特性不同,这为采用近红外光谱技术对土壤质地进行判别分析提供了依据。该研究利用正交信号校正(OSC)方法可以获得与浓度有关的谱图信息这一优势,将其与偏最小二乘方法(PLS)结合,采用近红外光谱技术对不同质地的土壤:砂土、壤土、黏土进行判别分析。结果表明:建模样本的相关系数可达0.965,采用该模型对其余45个样本分别进行了预测,三种土壤预测样本的判别正确率分别为:93.3%,86.6%和86.6%。说明OSC方法可以提取谱图中的微弱的质地信息,实现土壤质地的快速鉴别分析。

黄芪提取物HPLC指纹图谱与抗疲劳作用的相关分析

目的:对黄芪提取物HPLC指纹图谱与抗疲劳作用进行相关分析。方法:以三类黄芪提取物为因素进行均匀实验设计,测定各次实验的HPLC指纹图谱和抗疲劳作用,采用正交信号校正-偏最小二乘回归分析(OSC-PLS)方法分析黄芪提取物HPLC指纹图谱与抗疲劳作用之间的谱效关系。结果:黄芪中黄酮类成分与一些其他类成分(包含皂苷类)指纹图谱色谱峰对抗疲劳呈增强作用,而黄芪多糖呈减弱作用。其中,对谱效关系模型有重要贡献的变量共有36个(包括黄芪多糖和35个色谱峰)。结论:OSC-PLS能够去除指纹图谱与药效的无关信息,在模型结构简化的同时提高了模型的解释能力,可以作为一种参考方法用于中药复杂体系的谱效关系研究。