秦艽是一味传统中药,具有祛风湿、止痛等功效,主要分布在中国青海、宁夏、陕西、山西、内蒙、云南等地,来源复杂,基原众多。随着秦艽药材需求的大量增加,野生资源遭到破坏式采挖,市场上基原混乱,不同药用部位混杂,许多未被药典收录的地方习用品种也被代替秦艽使用,严重影响了药材质量,直接影响中医药临床疗效。采用现代分析技术对中药材进行多指标定量检测及色谱指纹图谱研究是中药质量控制的重要手段,广泛应用于评价中药质量优劣,鉴别真伪及来源等方面。毛细管电泳（Capillary Electrophoresis,CE）法分析速度快、样品及溶剂消耗量少、分析成本低,可通过改变背景电解质组成及操作模式实现不同化合物的分离。在中药分析领域,CE指纹图谱已广泛应用于中药质量评价。近红外（Near Infrared,NIR）光谱具有快速、无损、绿色、操作简单的优点,通过化学计量学对光谱信息进行提取,建立定性定量模型,是鉴别中药品种及产地、快速检测有效成分含量的重要手段。本论文以秦艽为例研究中药的质量控制方法,基于AQbD理念建立了秦艽的毛细管电泳分析方法,建立了秦艽的NIR光谱定性定量质量控制模型;并结合光谱与色谱的优点,提出了一种NIR光谱与CE指纹图谱的转换策略,用于快速评价中药整体质量。具体研究内容如下:1.基于分析质量源于设计（AQbD,Analytical Quality by Design）理念的秦艽CE分析方法初步研究。采用毛细管电泳-光电二极管阵列检测器对秦艽中4种环烯醚萜类化合物进行分析,以4种有效成分的峰面积RSD（n=3）和峰前分离度为关键方法属性（Critical Method Attributes,CMAs）,通过部分析因设计试验结合帕累托分析筛选出关键方法参数（Critical Method Parameters,CMPs）为缓冲液浓度和pH、SDS浓度、柱温和电压。随后采用中心复合设计进行方法优化,建立了CMPs与CMAs之间的响应模型并构建设计空间,得到最佳分离条件为:以51 mmol·L-1硼砂溶液,pH=9.47,40 mmol·L-1SDS作为背景电解质,分离电压20 k V,柱温23℃。并对其进行方法验证,结果表明试验结果与模型预测值接近,该方法快速可靠,可用于秦艽中4种环烯醚萜类化合物的定量分析,为AQbD理念在CE中药分析中的应用提供参考。2.基于NIR光谱法和化学计量学对秦艽的定性定量研究。采用标准偏差光谱优化近红外光谱采集条件,通过二阶导数结合多元散射校正对196批秦艽光谱进行预处理,建立正交偏最小二乘判别分析模型,3D得分图显示秦艽、小秦艽、粗茎秦艽和秦艽混合品之间有明显的分类界限,模型对所有样品的分类准确率为100%。随后,分别建立了秦艽中龙胆苦苷,马钱苷酸和栎瘿酸的偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）定量模型。研究对比了4种预处理方法及其组合和4种变量筛选方法,以均方根误差和相关系数评价模型性能。结果表明3个成分的预测均方根误差均小于0.70%（w/w）,相关系数Rp值均大于0.850。本研究所建立的定性和定量模型准确可靠,能够反映秦艽药材的整体质量信息,可用于秦艽的基原鉴别和有效成分快速测定,有助于秦艽药材的质量控制,可对其他中药的质量控制提供参考。3.基于化学计量学的NIR光谱和CE色谱指纹图谱多变量信号转换初步研究。建立了秦艽的CE指纹图谱方法并对其进行验证,通过PLSR算法将NIR光谱转换为CE指纹图谱。研究对比了4种预处理方法及其组合和4种变量筛选方法,建立了PLSR转换模型,Rp值大于0.900,RMSEP小于0.350 m AU,模型预测性能良好;并采用夹角余弦法,通过相似度分析评价模型的转换性能,结果表明36.2%的样本模型转换相似度在0.85-0.95之间,62.1%的样本转换图谱与真实图谱相似度大于0.95,模型转换效果良好。PLSR算法可以初步实现多变量信号在NIR光谱和CE色谱之间的转换。所建立的方法可以极大地缩短分析时间,充分挖掘可解释性差的NIR光谱数据,在中药分析领域具有一定的应用价值。