李秀梅，徐芳芳，張 欣，劉佳麗，張永超，樊 成，王振中

1. 南京中醫(yī)藥大學(xué)，江蘇 南京 210023

2. 中藥制藥過程控制與智能制造技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 連云港 222001

3. 江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司，江蘇 連云港 222001

4. 中藥提取精制新技術(shù)重點(diǎn)研究室，江蘇 連云港 222047

金振口服液（Jinzhen Oral Liquid，JOL）組方為山羊角、平貝母、大黃、黃芩、青礞石、石膏、人工牛黃、甘草，具有清熱解毒、祛痰止咳的功效，臨床用于治療小兒支氣管炎、支氣管肺炎、上呼吸道感染等癥[1-3]。礦、植物藥浸膏中主要功效成分為黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸[4-6]。人工牛黃浸膏中主要功效成分為膽酸和豬去氧膽酸[7]。除上述功效成分外，固含量也是中藥浸膏質(zhì)量控制的關(guān)鍵指標(biāo)[8]。目前，僅對該產(chǎn)品中的黃芩苷含量進(jìn)行質(zhì)量控制，缺少過程控制標(biāo)準(zhǔn)，礦、植物藥浸膏和人工牛黃浸膏為JOL 生產(chǎn)過程的關(guān)鍵中間體，其質(zhì)量好壞直接影響產(chǎn)品質(zhì)量。

近紅外光譜（near-infrared spectroscopy，NIRS）技術(shù)和中紅外光譜（mid-infrared spectroscopy，MIRS）技術(shù)是一類分析速度快、不損害樣本、操作簡單的現(xiàn)代儀器分析技術(shù)。通過NIRS、MIRS 技術(shù)建立定量預(yù)測模型對指標(biāo)進(jìn)行快速檢測，已在中藥質(zhì)量控制方面有了大量應(yīng)用[8-13]。本研究將NIRS 和MIRS 技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，應(yīng)用于JOL 浸膏，建立8 個(gè)指標(biāo)的偏最小二乘（partial least squares，PLS）定量模型，實(shí)現(xiàn)對黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸含量、和礦、植物藥及人工牛黃固含量的快速測定。

1 儀器與材料

1.1 儀器

React IR702L 型原位傅里葉變換中紅外光譜儀，梅特勒-托利多儀器上海有限公司；Antaris II 型傅里葉近紅外變換光譜儀、Vanquish Core 型高效液相色譜儀，賽默飛世爾科技（中國）有限公司；ALL Chrom ELSD 6100 型蒸發(fā)光散射檢測器，廣州萬譜儀器有限公司；Mettler Toledo 型電子天平，梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司；H1650-W 型臺式高速離心機(jī)，湖南湘儀實(shí)驗(yàn)室儀器開發(fā)有限公司；KQ-500DE 型數(shù)控超聲波清洗器，昆山市超聲儀器有限公司。

1.2 材料

96 批次的礦、植物藥浸膏，批號為Z230101～Z230196；95 批次的人工牛黃浸膏，批號為Z230101～Z230195，均由江蘇康緣藥業(yè)股份有限公司提供。對照品黃芩苷（批號110715-202223，質(zhì)量分?jǐn)?shù)97.2%）、漢黃芪苷（批號112002-201702，質(zhì)量分?jǐn)?shù)98.5%）、甘草酸銨（批號110731-202111，質(zhì)量分?jǐn)?shù)94.4%）、沒食子酸（批號110831-201906，質(zhì)量分?jǐn)?shù)91.5%）、豬去氧膽酸（批號 100087-201411，質(zhì)量分?jǐn)?shù)99.7%）、膽酸（批號100078-201415，質(zhì)量分?jǐn)?shù)98.9%）均購自中國食品藥品檢定研究院。甲醇，色譜純，美國Tedia 公司；甲醇，分析純，南京化學(xué)試劑有限公司；甲酸，分析純，國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司；水為超純水。

2 方法與結(jié)果

2.1 NIRS 的采集

在室溫條件下，空氣作為背景，使用液體透射法（1 mm 比色皿），光譜掃描范圍4000～10 000 cm?1，掃描次數(shù)為32 次，分辨率8 cm?1，衰減器選擇C 模塊，1 倍增益，每個(gè)樣品采集3 次，取平均光譜，采集NIRS 結(jié)果見圖1。

圖1 礦、植物藥浸膏 (A) 和人工牛黃浸膏 (B) 的NIRS原始光譜Fig. 1 NIRS original spectra of mineral plant extract (A)and artificial bezoar extract (B)

2.2 MIRS 的采集

在室溫條件下，以空氣為掃描背景，使用ATR光纖探頭掃描樣品，光譜掃描范圍650～3000 cm?1；掃描次數(shù)32 次；分辨率8 cm?1；增益選擇“l(fā)ow”，掃描速度為7 次/s。采集MIRS 結(jié)果見圖2。

圖2 礦、植物藥浸膏 (A) 和人工牛黃浸膏 (B) 的MIRS原始光譜Fig. 2 MIRS original spectra of mineral plant extract (A)and artificial bezoar extract (B)

2.3 有效成分的含量測定

2.3.1 色譜條件

（1）礦、植物藥浸膏：色譜柱為Kromasil C18柱（250 mm×4.6 mm，5 μm）；流動(dòng)相為甲醇-0.1%甲酸水溶液，梯度洗脫：0～5 min，8%～25%甲醇；5～7 min，25%～30%甲醇；7～10 min，30%～40%甲醇；10～31 min，40%～60%甲醇；31～40 min，60%～70%甲醇；40～54 min，70%～100%甲醇；54～60 min，100%～8%甲醇；體積流量1.0 mL/min；柱溫35 ℃；檢測波長為270、254 nm（甘草酸）；進(jìn)樣體積5 μL。

（2）人工牛黃浸膏：色譜柱為Kromasil C18柱（250 mm×4.6 mm，5 μm）；流動(dòng)相為甲醇-0.1%甲酸水溶液，比例為75∶25；柱溫30 ℃；ELSD 氣體體積流量2.0 L/min；漂移管溫度80 ℃，霧化器溫度80 ℃，光池溫度72 ℃，光肼溫度72 ℃；增益值1.0；進(jìn)樣體積2 μL。

2.3.2 混合對照品溶液的制備 精密稱取黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸銨（甘草酸＝甘草酸銨/1.020 7）、沒食子酸對照品適量，加甲醇溶解并稀釋制成含黃芩苷500.39 μg/mL、漢黃芩苷109.14 μg/mL、甘草酸145.02 μg/mL、沒食子酸64.05 μg/mL 的礦、植物藥對照品溶液。

精密稱取豬去氧膽酸、膽酸對照品適量，加甲醇溶解并稀釋制成含豬去氧膽酸746.55 μg/mL、膽酸589.13 μg/mL 的人工牛黃對照品溶液。

2.3.3 供試品溶液的制備 分別精密吸取2 種樣品各1 mL 置于50、20 mL 量瓶中，用純化水溶解、稀釋并定容至刻度，搖勻，12 000 r/min 條件下離心（離心半徑6 cm）5 min，取上清液，0.45 μm 微孔濾膜濾過，即得。

2.3.4 線性關(guān)系考察 分別精密稱取黃芩苷11 mg、漢黃芩苷3 mg、甘草酸銨3 mg、沒食子酸3 mg、置25 mL 量瓶中，加甲醇溶解并稀釋至刻度，搖勻，即得混合對照品溶液。精密吸取混合對照品溶液1、2、4、6、8、10 mL 置10 mL 量瓶中，定容，搖勻，即得系列對照品溶液。

分別吸取上述系列對照品溶液5 μL，注入HPLC-UVD，進(jìn)行測定，以對照品質(zhì)量濃度為橫坐標(biāo)（X），峰面積為縱坐標(biāo)（Y），得線性回歸方程：黃芩苷Y＝289.32X－1.629 2，R2＝0.999 9，線性范圍43.5～435.0 μg/mL；漢黃芩苷Y＝363.06X－1.039 1，R2＝0.999 9，線性范圍13.71～137.10 μg/mL；甘草酸Y＝72.989X－0.100 8，R2＝0.999 9，線性范圍12.12～121.20 μg/mL；沒食子酸Y＝285.67X－0.147 5，R2＝0.999 9，線性范圍10.65～106.50 μg/mL。

取人工牛黃對照品溶液（豬去氧膽酸746.5 μg/mL，膽酸589.1 μg/mL），分別吸取1.0、2.0、3.0、4.0、4.5、5.5 μL 注入HPLC-ELSD 進(jìn)行測定，以對照品質(zhì)量濃度對數(shù)值為橫坐標(biāo)（X），峰面積對數(shù)值為縱坐標(biāo)（Y），得線性回歸方程：豬去氧膽酸Y＝1.756 2X＋1.719，R2＝0.999 5，線性范圍0.373 3～2.053 0 mg/mL；膽酸Y＝1.752 4X＋1.705 8，R2＝0.999 9，線性范圍0.294 6～1.620 1 mg/mL。

2.3.5 精密度試驗(yàn) 精密吸取混合對照品溶液，按“2.3.1”色譜條件連續(xù)進(jìn)樣6 次，結(jié)果黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸峰面積的RSD 分別為0.46%、0.45%、0.48%、0.45%、0.58%、0.58%，在此條件下精密度良好。

2.3.6 穩(wěn)定性試驗(yàn) 按“2.3.2”項(xiàng)下方法制備對照品溶液，按“2.3.3”項(xiàng)下方法制備供試品溶液，按“2.3.1”項(xiàng)下色譜條件分別在不同時(shí)間點(diǎn)（0、2、4、6、8、10、12、16、24 h）進(jìn)樣，結(jié)果對照品溶液中黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸峰面積的RSD 分別為0.50%、0.83%、0.46%、0.59%、0.80%、0.95%，供試品峰面積的RSD分別為0.60%、0.83%、0.28%、1.32%、0.93%、0.97%，結(jié)果說明對照品溶液和供試品溶液在24 h內(nèi)穩(wěn)定性良好。

2.3.7 重復(fù)性試驗(yàn) 按“2.3.3”項(xiàng)下方法平行制備6 份供試品溶液，按“2.3.1”項(xiàng)下色譜條件測定，計(jì)算樣品中各成分的含量，結(jié)果黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)的RSD 分別為1.52%、1.40%、1.35%、1.49%、1.88%、1.85%，表明該方法重復(fù)性好。

2.3.8 加樣回收率試驗(yàn) 按“2.3.3”項(xiàng)下方法平行制備6 份供試品溶液，分別精密加入0.5 mL 礦、植物藥混合對照品溶液（同“2.3.2”項(xiàng)）和人工牛黃混合對照品溶液（同“2.3.2”項(xiàng)），按“2.3.1”項(xiàng)下色譜條件進(jìn)樣，計(jì)算加樣回收率，得到黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸的平均加樣回收率依次為104.8%、102.9%、104.5%、107.4%、110.7%、108.3%，RSD 分別為0.30%、0.98%、0.79%、1.86%、0.61%、0.55%，符合定量分析要求。

2.3.9 指標(biāo)測定結(jié)果 在“2.3.1（1）”色譜條件下，待儀器穩(wěn)定基線平穩(wěn)后，分別精密吸取礦、植物藥混合對照品溶液與供試品溶液各5 μL，注入HPLCUVD 測定。用外標(biāo)法計(jì)算樣品中黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸的含量。在“2.3.1（2）”項(xiàng)色譜條件下，待儀器穩(wěn)定基線平穩(wěn)后，分別精密吸取人工牛黃混合對照品溶液1.0、2.0、3.0、4.0、4.5、5.5μL 與供試品溶液2 μL，注入HPLC-ELSD 測定。用外標(biāo)五點(diǎn)法對數(shù)方程計(jì)算樣品中豬去氧膽酸、膽酸的含量。6 個(gè)指標(biāo)成分的含量測定結(jié)果見表1、2，均用于后續(xù)建立含量預(yù)測模型。

表1 礦、植物藥浸膏指標(biāo)測定結(jié)果Table 1 Indicator measurement results of mineral plant extract

表2 人工牛黃浸膏指標(biāo)測定結(jié)果Table 2 Indicator measurement results of artificial bezoar extract

2.4 固含量的測定

精密稱取5 g 浸膏液，置已干燥至恒定質(zhì)量（X0）的蒸發(fā)皿中，稱定質(zhì)量（X1），置水浴上蒸干后，在105 ℃條件下烘至恒定質(zhì)量，移置干燥器中，冷卻30 min，迅速稱定質(zhì)量（X2），計(jì)算固含量。結(jié)果見表1、2。

2.5 定量模型的建立

2.5.1 校正集與驗(yàn)證集的劃分 采用Kennard-Stone（K-S）劃分法[14]，按照4∶1 劃分為校正集和驗(yàn)證集，以確保所選驗(yàn)證樣品集更具代表性，劃分結(jié)果為礦、植物藥浸膏，校正集樣本77 個(gè)和驗(yàn)證集樣本19 個(gè)；人工牛黃浸膏，校正集樣本77 個(gè)和驗(yàn)證集樣本18 個(gè)。

2.5.2 光譜預(yù)處理 光譜的采集會受到外界環(huán)境的影響，預(yù)處理可消除其他因素對數(shù)據(jù)信息的影響，提高模型的穩(wěn)健性[15]，本研究采用移動(dòng)平均法（moving average，MA）、Savitzky-Golay（SG）平滑法、一階導(dǎo)數(shù)SG 平滑法（SG 1st）、基線校正、歸一化法以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variate，SNV）分別對NIRS 和MIRS 光譜進(jìn)行預(yù)處理，建立2 種浸膏的8 個(gè)指標(biāo)的PLS 定量模型。以校正集相關(guān)系數(shù)（Rcal）、預(yù)測集相關(guān)系數(shù)（Rpre）、校正集均方根誤差（root mean square errors of calibration，RMSEC）、交叉驗(yàn)證均方根誤差（root mean square errors of cross validation，RMSECV）、預(yù)測均方根誤差（root mean square errors of prediction，RMSEP）、性能偏差比（ratio of performance to deviation，RPD）和預(yù)測相對偏差（relative standard error of prediction，RSEP）作為模型評價(jià)指標(biāo)。其中Rcal與Rpre越大模型擬合效果越好，RMSEC、RMSECV、RMSEP、RSEP 越小，RPD 越大，模型的預(yù)測性能越好[16]，根據(jù)上述評價(jià)指標(biāo)篩選出最佳光譜預(yù)處理方法。

NIRS 和MIRS 預(yù)處理結(jié)果見表3、4，可以發(fā)現(xiàn)：NIRS 中，黃芩苷和沒食子酸的最佳預(yù)處理方法是SG 平滑，漢黃芩苷、甘草酸和豬去氧膽酸的最佳預(yù)處理方法是基線校正，膽酸和礦、植物藥固含量的最佳預(yù)處理方法是SG 1st，人工牛黃固含量的最佳預(yù)處理方法是SNV；MIRS 中，沒食子酸、膽酸和礦、植物藥固含量的最佳預(yù)處理方法是SG 平滑，甘草酸、豬去氧膽酸和人工牛黃固含量的最佳預(yù)處理方法是MA，黃芩苷和漢黃芩苷的最佳預(yù)處理方法分別是歸一化法和基線校正。

表4 不同的預(yù)處理方法對MIRS 模型的影響Table 4 Effects of different preprocessing methods on MIRS models

2.5.3 光譜波段的篩選 篩選光譜波段可以剔除無用信息，提高模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性[9]。本研究在上述篩選出的最佳預(yù)處理方法的基礎(chǔ)上，對比全光譜、間隔PLS（interval PLS，iPLS）、組合間隔PLS（synergy interval PLS，siPLS）及移動(dòng)窗口PLS（moving windows PLS，mwPLS）的建模效果。

上述3 種波段篩選方法建立的模型與全光譜模型的性能參數(shù)對比結(jié)果見表5、6，綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo)選擇最佳光譜波段。結(jié)果表明，基于NIRS 技術(shù)，漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、膽酸選擇全光譜區(qū)間（3 999.64～9 999.10 cm?1）建模，模型性能更好；黃芩苷、豬去氧膽酸和人工牛黃固含量模型經(jīng)mwPLS 法篩選波段后的結(jié)果優(yōu)于其他方法，分別選擇4 801.882～4 979.301、5 769.973～6 753.49 cm?1；4 015.068～6 394.796、6 545.216～8 874.804 cm?1；4 223.342～4 693.888、5 418.991～5 955.105 cm?1作為建模波段；礦、植物藥固含量模型選擇siPLS 法效果最好，建模波段是3 999.64～4 296.624、6 707.207～7 004.191、8 211.411～8 508.396 cm?1。

表6 不同建模波段對MIRS 模型的影響Table 6 Effects of different waveband modeling on MIRS models

基于MIRS 技術(shù)，甘草酸和沒食子酸經(jīng)siPLS法篩選波段后，模型預(yù)測性能提高，故分別選擇1460～1348、1344～1232、1228～1116 cm?1；1576～1464、1460～1348、996～884 cm?1作為建模波段；黃芩苷、漢黃芩苷、豬去氧膽酸、膽酸和礦、植物藥固含量及人工牛黃固含量的預(yù)測模型經(jīng)mwPLS法篩選波段后的結(jié)果優(yōu)于其他方法，故分別選擇1544～1200、1096～1084、968～944 cm?1；1736～652 cm?1；1708～1496、1240～1148 cm?1；1692～1116 cm?1；1776～1660、1628～1620、1532～676 cm?1；1552～1112 cm?1作為建模波段。

2.5.4 光譜數(shù)據(jù)融合 多光譜數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將不同類型的光譜進(jìn)行優(yōu)化和整合，實(shí)現(xiàn)光譜優(yōu)勢互補(bǔ)，以獲得更全面可靠的特征數(shù)據(jù)，再結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法構(gòu)建回歸模型，對樣品進(jìn)行定量和定性分析[17]。本研究采用光譜特征層融合技術(shù)，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、篩選波段后再融合，實(shí)現(xiàn)對單一光譜信息的補(bǔ)充，部分指標(biāo)融合后建立的模型有更好的效果。基于上述最佳建模條件，將近紅外和中紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，采用PLS 法建立指標(biāo)的定量模型，并與NIRS、MIRS 單一光譜建模效果進(jìn)行比較，結(jié)果見表7。由表7 可知，沒食子酸、膽酸和礦、植物藥固含量的融合模型預(yù)測效果強(qiáng)于NIRS 和MIRS模型，黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、豬去氧膽酸、牛黃固含量的NIRS 模型的預(yù)測效果最好。

表7 預(yù)測模型參數(shù)比較Table 7 Comparison of prediction model parameters

2.5.5 模型建立 模型經(jīng)過光譜預(yù)處理方法的選擇、最優(yōu)建模波段的確定及光譜數(shù)據(jù)的融合后，運(yùn)用PLS 法分別建立了8 個(gè)指標(biāo)的定量模型，依據(jù)RPD 值和RSEP 值選擇最佳模型。黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、豬去氧膽酸含量、牛黃固含量NIRS 模型的預(yù)測效果最佳，RPD 值分別為3.592、3.457、3.503、3.604、12.771，RSEP 值分別為5.88%、6.20%、7.97%、5.69%、0.96%，故選擇5 個(gè)指標(biāo)的NIRS 預(yù)測模型作為最優(yōu)模型；沒食子酸、膽酸和礦、植物藥固含量的融合光譜數(shù)據(jù)模型預(yù)測效果最好，RPD值分別為2.554、7.106、4.797，RSEP 值分別5.65%、3.82%、1.30%，故選擇3 個(gè)指標(biāo)的融合模型作為最優(yōu)模型，結(jié)果見表8。8 個(gè)指標(biāo)的最佳模型的預(yù)測值與實(shí)測值的相關(guān)性如圖3 所示。

圖3 8 個(gè)指標(biāo)的實(shí)測值與預(yù)測值的相關(guān)性Fig. 3 Correlation between measured value and predicted value of eight indicators

表8 指標(biāo)的最優(yōu)模型參數(shù)Table 8 Optimal model performance parameters of indexes

2.5.6 模型驗(yàn)證 將驗(yàn)證集的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入已建立的最佳模型中，根據(jù)樣品的實(shí)測值和模型預(yù)測值，計(jì)算其相對誤差。黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸含量和礦、植物藥、人工牛黃固含量的模型預(yù)測值與樣本實(shí)測值的平均絕對偏差（mean absolute deviation，MAD）及平均相對偏差（mean relative deviation，MRD）見表9，結(jié)果顯示這8 個(gè)指標(biāo)的MRD 均小于6%。

表9 驗(yàn)證集樣本預(yù)測值與實(shí)測值的對比Table 9 Comparison between predicted and measured values of validation set samples

3 討論

本研究以JOL 浸膏中黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸的含量和礦、植物藥、人工牛黃固含量為指標(biāo)，采用NIRS、MIRS技術(shù)，經(jīng)過光譜預(yù)處理、波段篩選，將近、中紅外數(shù)據(jù)特征層融合，結(jié)合PLS 法，建立了8 個(gè)指標(biāo)的含量預(yù)測模型。模型的RMSEC 和RMSECV 均小于2.5%，RMSEP 小于2%，RSD 大于2.5，RSEP小于8%，可用于金振口服液JOL 浸膏指標(biāo)的快速檢測。

對比NIRS 和MIRS 模型預(yù)測效果發(fā)現(xiàn)，NIRS模型均優(yōu)于MIRS 模型，這可能與指標(biāo)的質(zhì)量濃度有關(guān)[18]。黃芩苷、漢黃芩苷、甘草酸、沒食子酸、豬去氧膽酸、膽酸的平均質(zhì)量濃度分別為18.32、3.77、3.99、1.63、16.53、13.21 mg/mL，均高于1 mg/mL，均為高質(zhì)量濃度分析物，礦、植物藥固含量為32.53%，人工牛黃固含量為13.69%，亦屬于高質(zhì)量分?jǐn)?shù)，8個(gè)指標(biāo)的NIRS 模型均優(yōu)于MIRS 模型。其中漢黃芩苷、甘草酸和沒食子酸的質(zhì)量濃度低于其他指標(biāo)成分，發(fā)現(xiàn)它們的預(yù)測模型效果稍差。即對于高質(zhì)量濃度的分析物，NIRS 表現(xiàn)出比MIRS 更好的預(yù)測性能。

對比融合光譜數(shù)據(jù)模型和NIRS、MIRS 模型發(fā)現(xiàn)，沒食子酸、膽酸含量和礦、植物藥固含量的模型在光譜數(shù)據(jù)融合后效果更好，其他指標(biāo)在融合后效果不如NIRS 單獨(dú)建模，兩者融合僅起到折中的效果。融合模型可提取2 種光譜中有效信息，提高模型效果，但不具有廣泛適用性，融合效果不佳的指標(biāo)可嘗試不同的預(yù)處理方法，選擇不同類型的光譜組合進(jìn)行建模。本研究表明，NIRS 和MIRS 作為一種快速檢測技術(shù)，均可應(yīng)用于生產(chǎn)過程質(zhì)量控制，具有快速、無損、操作簡單等優(yōu)點(diǎn)。光譜融合技術(shù)可實(shí)現(xiàn)單光譜優(yōu)勢互補(bǔ)，但并不一定適用于所有情況，有待于進(jìn)一步深入研究，本實(shí)驗(yàn)建立的金振口服液JOL 浸膏定量模型可以實(shí)現(xiàn)快速檢測，為生產(chǎn)質(zhì)量控制提供依據(jù)。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突