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标准品、对照品、参考品——它们是一回事吗?

作者:NiceBiochem

在实验室的日常工作中,我们每天都在与各种各样的“基准物质”打交道。无论是高效液相色谱(HPLC)还是气相色谱(GC),无论是含量测定还是杂质分析,我们都离不开它们。然而,当我们在SOP、药典或检测标准中看到“标准品”、“对照品”和“参考品”这些术语时,是否曾感到困惑?它们可以混用吗?今天,我们就来彻底厘清这三者之间的联系与区别。

一、 广义上:核心目的一致,常被混用

首先,我们必须承认,在广义的层面上,它们核心目的是一致的:它们都是已知特性、用于比对和校准的“尺子”,是保证分析测量结果准确、可靠和可追溯的基石。

因此,在许多非严格场合,尤其是在日常口语交流中,同事们可能会说:“把那个测含量的‘标准品’拿给我。” 而他所指的,可能实际是药典中定义的“对照品”。这种基于共同目的的混用,普遍存在且通常不会引起误解。

但严格来说,它们并非完全一回事,其区别主要在于使用领域、管理要求和术语习惯。

二、 狭义上:来源、用途与管理的细微差别

为了更专业、更规范地开展工作,我们必须理解其背后的细微差别。下面的表格可以清晰地展示它们的核心区别:

 术语主要来源/领域  核心特性与用途通俗理解 
 标准品 计量学、ISO标准、国际单位制  用于校准仪器、评价方法、统一量值,具有严格的量值溯源链(溯源至SI单位)。通常是高纯度的化学物质。 基准砝码:是测量体系的起点,追求绝对的准确度和溯源性。
 对照品 药品检验(中国药典CP  用于药品检验中的鉴别、检查、含量测定。其标定值可能与绝对纯度有微小差异,但在特定分析方法下,其赋值是权威且法定的。 法定标尺:在药典这个法律体系内,它是判定药品合格与否的法定依据。
 参考品生物制品、体外诊断(IVD)、微生物   用于生物活性/效价测定、病原体检测等。通常是不同组分的混合物,其价值在于其生物活性定性特征,而非化学纯度。 生物标尺:用于衡量无法用纯化学方法测量的生物效应。


 

1:三者的关系与侧重点示意图

 

三、 深度解析与实例说明

1. 标准品:计量学的基石

   特点: 最强调“量值溯源”和“不确定度”。例如,来自国家计量院(NIM) 的金属元素标准溶液,其浓度值可以追溯到国际千克基准。

   实例: 在环境监测中检测水中的铅含量,我们购买的有证标准物质(CRM)就是“标准品”,用于校准ICP-MS并绘制精确的标准曲线。

2. 对照品:药品质量的“法官”

   特点: 这是一个具有强烈领域色彩的术语,深深植根于药品质量控制体系。中国药典会每年发布《国家药品标准物质目录》,其中提供的就称为“对照品”。

   实例: 按照《中国药典》方法测定某片剂中阿司匹林的含量,我们必须使用药典指定的“阿司匹林对照品”。即使这个对照品的纯度不是100.0%(比如证书标明是99.7%),但我们计算含量时就必须以这个99.7%100%基准来计算。这时,如果使用另一个高纯度的“阿司匹林标准品”,反而可能导致结果与药典方法不符。

3. 参考品:生物世界的“特殊量尺”

   特点: 用于测量化学方法无法直接测定的生物特性。它通常是一个复杂的混合物体系,其值是一个“相对活性单位”(如IU, U)。

   实例:

       在疫苗效价测定中使用的“抗原参考品”。

       在血糖试纸条生产中,用于定标的“血糖参考品”。

       新型冠状病毒核酸检测试剂盒配套的“阳性/阴性参考品”,用于验证检测体系的有效性。

 

2:不同品类的产品参考图

四、 场景化总结:我们该如何选择与称呼?

为了避免混淆,我们可以遵循以下原则:

1.  看领域:

       做通用化学分析、环境、材料检测,优先称“标准品”。

       做药品检验,必须遵循法规和药典,称“对照品”。

       做生物制品、免疫、分子诊断、微生物,优先称“参考品”。

2.  看证书与来源:

       证书提供计量溯源链和不确定度的,是“标准品”。

       证书由药典委员会(如中检所) 发放,写明用于药典方法的,是“对照品”。

       证书标定的是生物效价、活性单位或用于定性判断的,是“参考品”。 

3.  严谨为先:

       在撰写报告、SOP和技术文件时,应尽量使用其最准确的术语,参考其所依据的标准文件(如药典、国家标准、行业标准)中的称呼。

       在日常交流中,理解彼此的混用,但心中需明确其背后的具体所指。 

结论

标准品、对照品和参考品,在精神上是相通的,都是实验室里不可或缺的“公平秤”。但在具体形态、应用场景和管理体系上,它们各有疆界。

理解它们的区别,不仅是为了咬文嚼字,更是为了培养一种严谨的科学态度。它能帮助我们在选择、使用和管理这些关键物质时更加精准、规范,从而确保我们手中的每一个数据都经得起推敲,担得起责任。