文摘目的为实现绞股蓝总皂苷(Gynostemma pentaphyllum saponins,GPS)色谱洗脱过程实时监测,保障纯化过程绞股蓝总皂苷质量一致性。方法采集色谱洗脱过程7批共计237个样本的拉曼光谱,将其中5批用于建模,2批用于外部测试,以总皂苷质量浓度、总固体量和人参皂苷Rb_(3)(Rb_(3))质量浓度为指标,采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)法建立定量模型,并将GPR模型与偏最小二乘回归及支持向量机回归定量模型进行性能对比。结果基于拉曼光谱技术结合GPR,建立了其洗脱过程的多指标定量校正模型。总皂苷质量浓度、总固体量和Rb_(3)质量浓度3个指标的GPR模型均具有更高的决定系数(R2),训练集R2均为1.00,验证集R2分别为0.953、0.986、0.939,以及更低的误差均方根(root mean square error,RMSE),训练集RMSE分别为70.4、224.0、31.6μg/mL,验证集RMSE分别为3.02、2.03、1.19 mg/mL。GPR模型在外部测试集的结果为总皂苷质量浓度、总固体量和Rb_(3)质量浓度预测R2分别达到0.947、0.954、0.837,RMSE分别为3.28、4.37、2.44 mg/mL;GPR模型能较好地反映总皂苷质量浓度和总固体量含量和变化趋势,但对Rb_(3)质量浓度的预测能力较弱。结论以总皂苷质量浓度和总固体量为指标,提出的基于拉曼光谱结合GPR建模的方法可实现绞股蓝总皂苷色谱洗脱过程的实时监测。