蛇足石杉及其近缘种表征关系的FTIR主成分分析

蛇足石杉是一种重要药用植物,其种内变异程度高,近缘种多,植株体型小,可供鉴别性状少。运用OMNI采样器-傅里叶变换红外光谱直接测定法,获得了蛇足石杉(Huperzia Serrata)及其5个近缘种：四川石杉(Huperzia Sutchueniana)、闽浙马尾杉(Phlegmariurus Mingchegensis)、石松(Lycopodium Japonicum)、深绿卷柏(Selaginella Doederleinii)和异穗卷柏(Selaginella Heterostachys)16个叶片样品的红外光谱,以666～3 145 cm-1范围内吸收峰吸光度为指标,以红外光谱图为对象,应用主成分分析(Principal Component Analysis),比较了16个样品在红外光谱上的差异程度。发现基于傅里叶变换红外光谱的主成分分析排序图能够在一定程度上表征16个样品的分类关系。应用FTIR直接测定法能够鉴别蛇足石杉及其近缘物种。     

二维相关红外光谱技术快速鉴别三七及其伪品

采用红外光谱法并结合二维相关红外光谱技术,对三七及其伪品姜黄、白术进行了快速无损的鉴别研究。在一维红外谱图上,三七及其伪品姜黄、白术中的黄酮成分、芳香成分和糖苷类成分的特征吸收峰均存在一定的差异。在1200~700cm~(-1)波数范围内,三七、姜黄均出现淀粉的特征峰,而白术没有显示淀粉的特征峰,根据各药材的红外光谱中淀粉的特征峰的相对强度,可判断三七中淀粉的相对含量要高于姜黄,而白术药材中不含淀粉。在二维红外谱图上,根据三者的自动峰的位置、数量和峰的相对强度的差异,可快速将三者鉴别出来。因此,常规红外光谱法和二维相关红外光谱技术相结合可实现三七的真伪鉴别。     

药用植物川东獐牙菜红外光谱分析与鉴别

采用傅里叶变换红外光谱法(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)、偏最小二乘判别分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)和系统聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)快速鉴别不同产地川东獐牙菜(Swertia davidi Franch)。采集4个不同地区70株样品不同部位的红外光谱数据,原始光谱数据经预处理(自动基线校正,自动平滑,一阶求导,二阶求导)后导入OMNIC 8.2,比较吸收峰的差异;用SIMCA-Pa+10.0进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),以前三个主成分三维得分图比较产地鉴别效果;红外光谱数据导入SPSS 19.0,进行系统聚类分析(HCA),通过树状图比较不同部位分类效果。结果显示,(1)不同产地根的光谱图在1 739,1 647,1 614,1 503,1 271,1 243,1 072cm~(-1)附近的吸收峰有差异,不同产地茎的光谱图在1 503,1 270,1 246cm~(-1)吸收峰附近有差异;(2)相同产地不同部位的光谱特征峰有差异;(3)PLS-DA分析结果显示自动基线校正+自动平滑+二阶求导这种预处理方式分类效果最好,根的红外光谱数据产地鉴别效果最佳;(4)HCA的树状图,显示根的聚类分析结果正确率83%,茎的聚类分析结果正确率49%,叶的聚类分析结果正确率70%。FTIR技术结合PLS-DA与HCA方法能够快速准确地鉴别不同产地川东獐牙菜,不同部位产地鉴别效果有差异,根的光谱数据产地鉴别效果最佳,二阶求导处理增强了样品的特异性,使PLS-DA的三维主成分得分图分类效果更明显。     

红外光谱结合化学计量学对朝天椒和涮涮辣的研究

本文利用红外光谱结合主成分(PCA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)研究了朝天椒(簇生椒)和涮涮辣。测试了2种辣椒60个样品的红外光谱,对光谱范围1800~950cm-1做二阶导数处理,发现在该区间存在着明显的差异,利用该区间二阶导数光谱数据进行主成分分析和偏最小二乘法,结果表明PCA和PLSDA都能很好的区别两种辣椒,其中主成分的正确率为100%,偏最小二乘法在隐含潜含变量为12个时其正确率最好,朝天椒的正确率为86.7%,涮涮辣的正确率为93.3%。结果表明小波变换结合PCA和PLS-DA用于傅里叶变换红外光谱技术中能够准确地识别朝天椒和涮涮辣,为区分不同品种的辣椒提供快速和有效的方法。     

中药三七不同部位和组织的红外光谱分析

采用溴化钾压片法及傅里叶变换红外光谱技术对中药三七(Panax notoginseng)的剪口、主根、筋条、绒根等不同部位以及表皮、韧皮部、形成层和木部等不同组织的红外光谱及其二阶导数谱进行了研究。三七不同部位及组织红外光谱的整体峰形相似;在3 400,2 930,1 645,1 155,1 080和1 020cm-1附近有淀粉的特征吸收峰,其主体成分均为淀粉。但各部位和组织的红外光谱及其特征性化学成分有差异。剪口在1 077和1 152cm-1处峰的强度比大于其他部位,皂苷的含量最高。剪口及其表皮在1 317和780cm-1特征峰明显,含草酸钙;并且剪口表皮中草酸钙的含量比剪口中的含量高。绒根在1 384和825cm-1处有硝酸盐的特征峰,说明绒根富含硝酸盐类成分。主根表皮在2 926,2 854和1 740cm-1处的吸收峰较强,酯类成分的含量较高。形成层的红外光谱中酰胺Ⅰ带和酰胺Ⅱ带峰明显,富含蛋白质。由此可见,三七不同部位和组织的红外光谱及其二阶导数谱各有特征,不仅揭示了整体化学成分,还能提供有机大分子、无机小分子等特征性成分信息。红外光谱可用于三七及其不同部位和组织的准确、快速鉴别及质量评价。     

不同采收期滇龙胆的红外光谱鉴别研究

采收是中药生产的重要环节,采收时间直接影响中药质量和产量,是中医临床安全有效用药的前提,开展中药适时采收期的研究具有重要意义和应用价值。采用傅里叶变换红外光谱法对72份不同采收期的滇龙胆进行鉴别研究,用TQ8.0软件对原始光谱进行一阶导数(first derivative,FD)、二阶导数(second derivative,SD)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和平滑(savitaky-golay filter,SG)预处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,同时建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果显示,选取1 800~600cm~(-1)波段范围的光谱,去除光谱噪音;SNV结合二阶导数光谱和SG(15,3)平滑,预处理结果满意。主成分分析表明,前三个主成分方差贡献率为92.47%,5月、9月和10月份采收的样品差异较小。偏最小二乘判别分析建立判别模型,决定系数R2和校正均方根误差(RMSEE)分别为0.967 8和0.086 0,可对18个预测集样品进行准确分类。红外光谱法结合主成分分析、偏最小二乘判别分析对不同采收期滇龙胆的分类和判别效果较好,为不同采收期的中药鉴别提供理论依据。     

FTIR结合化学计量学对三七地下部位鉴别及皂苷含量预测

当今中药市场上掺假现象屡见不鲜，不良商贩利用三七须根粉末假冒主根和剪口粉末，严重影响三七的质量与药效。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别及四种皂苷含量快速预测模型，为快速三七质量控制提供基础。采集三七主根、剪口和须根红外光谱，超高效液相色谱(UPLC)测量样品中三七皂苷R₁、人参皂苷Rg₁、人参皂苷Rb₁和人参皂苷Rd含量。采用纵坐标归一化及二阶导数对原始红外光谱进行预处理；Kennard-stone算法将60个样本分为2/3训练集与1/3预测集。训练集数据结合支持向量机(SVM)判别建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别模型，最佳核函数c和g采用交叉验证进行网格式搜索，预测集数据用于对判别模型进行外部验证。正交信号校正偏最小二乘回归(OSC-PLSR)建立三七中四种皂苷含量预测模型，红外光谱采用一阶、二阶导数及Savitsky-Golay平滑5点、7点、9点、11点预处理。60个样本分为2/3训练集与1/3预测集，训练集数据建立OSC-PLSR模型，预测集数据对OSC-PLSR模型的预测结果进行外部验证。结果显示： (1)二阶导数可有效的分离原始谱图的叠合隐蔽谱峰，并提高谱图的分辨率；(2)交叉验证网格式搜索计算出最佳核函数c=2.828 43，g=4.882 81×10-4，此时训练集判别正确率为100%；(3)SVM判别模型核函数设置为最佳核函数，预测集数据外部验证正确率为100%，所有样本均被正确鉴别；(4)三七皂苷R₁、人参皂苷Rg₁、人参皂苷Rb₁和人参皂苷Rd最优含量预测模型预测值与UPLC检测值接近，预测效果良好。FTIR结合SVM判别能对三七主根、剪口和须根粉末快速鉴别，结合OSC-PLSR能对四种皂苷含量进行准确预测。该方法准确可靠，可为中药材三七提供快速有效的质量控制。     

基于偏最小二乘法判别分析与随机森林算法的牛肝菌种类鉴别

牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值。牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法。本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征。基于多种预处理组合（SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D）的单一光谱数据结合两种特征值提取法（PCA,LVs）构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性。结果表明：（1）中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异。（2）合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG。（3）单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%。（4）数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%。随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%。（5）随机森林算法中级数据融合Latent variable（LVs）正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis（CPA）正确率为训练集97.15%,验证集100%。（6）偏最小二乘法判别分析中级数据融合（LVs）正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合（CPA）训练集和验证集正确率均能达到100%。基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想。偏最小二乘法判别分析中级数据融合（CPA）可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术。     

FTIR结合化学计量学对三七产地鉴别及皂苷含量预测研究

不同产地对中药次生代谢产物有显著影响,产地鉴别有助于中药的科学合理利用;其次,有效成分含量检测是评价中药质量的主要手段。通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别三七产地及测定三七中四种主要皂苷的方法,为三七的科学、合理、规范使用以及对三七质量进行快速评价提供依据。采集5个区域12个产地117个三七样本的红外光谱。产地鉴别预处理数据采用离散小波变换除去噪音造成的部分高频信号,偏最小二乘判别对产地判别贡献率大于1的数据进行筛选,kennard-stone算法将117个个体分为70%训练集与30%预测集。训练集数据用于建立支持向量机判别模型,交叉验证法用于筛选支持向量机最优参数,预测集数据对支持向量机判别模型结果进行验证。皂苷含量预测预处理数据采用标准正态变量变换、离散小波变换处理;处理的红外数据设为X变量,三七样品中通过高效液相色谱法测得的四种皂苷总量设为Y变量,采用正交信号校正去除红外光谱中与四种皂苷总量无关的干扰数据。个体数据分为80%训练集与20%预测集,训练集建立偏最小二乘回归模型,预测集数据对偏最小二乘回归模型的预测结果进行验证。结果显示： (1)交叉验证法得到支持向量机判别模型的最优参数为c=2.828 43,g=0.062 5,训练集的产地判别最优正确率为91.463 4%;(2)支持向量机判别模型参数设置为最优参数,代入预测集数据,预测集的产地判别正确率为94.285 7%,判别正确率较高;(3)训练集建立偏最小二乘回归模型的相关系数R2=0.941 8,校正均方差RMSEE=4.530 7;(4)代入预测集数据,预测集的相关系数R2=0.962 3,外部检验均方差RMSEP=3.855 9,皂苷预测值与高效液相检测值接近,预测效果良好。傅里叶变换红外光谱结合支持向量机能对三七进行产地鉴别,正交信号校正结合偏最小二乘回归能对三七中四种主要皂苷总量进行准确预测,为三七质量控制提供一种快速简便、无损、高灵敏度的检测方法。     

甘草中甘草苷和甘草酸红外定量模型特征变量的筛选与解析

借助变量筛选方法可以从复杂的光谱背景下选择部分变量构建定量预测模型,在一定程度上提高建模变量的解释性。然而模型解释性的提高并不意味着建模变量有确切的理化意义。本研究以甘草中红外定量预测模型为载体,解析移动窗口偏最小二乘(mwPLS)、组合间隔偏最小二乘(siPLS)和竞争自适应抽样方法(CARS)三种变量筛选方法所得变量与目标成分化学特征的相关性,比较不同变量筛选方法下所筛变量解释性的差异。结果表明,mwPLS优先筛出黄酮和皂苷两类成分红外光谱上区别明显的苯环骨架振动和皂苷母核上甲基取代基弯曲振动所对应的波段,siPLS筛出了黄酮类成分的(φ)C—O,(φ)CC, (φ)C—H伸缩振动的特征区间组合和皂苷类成分的C—O,C—H,O—H伸缩振动的特征区间组合。相对于以上两种变量筛选方法,CARS筛选得到的变量能够更好地归属于甘草苷和甘草酸在中红外1 000～4 000 cm-1特征区的特征峰,而且基于CARS筛选的变量建模,模型的预测性能得到了提高。因此,CARS筛选的变量能实现目标成分红外特征区大部分化学特征的解析,有利于增强模型的解释性。     

乌灵参的红外光谱分析

本文采用傅里叶红外光谱仪测试了乌灵参、鸡枞(根部)及文山三七的红外光谱图, 分析比较它们的红外光谱图。结果表明, 乌灵参与鸡枞均在3389、2929、2878、2030、1644、1562、1383、1321、1255、1143、936、628、556cm-1附近有吸收峰, 两张图谱有62％的相似性, 乌灵参与文山三七均在2930、2031、1731、1647、1442、1373、1253、1150、1020、936、573cm-1附近有吸收峰, 两张图谱有52％的相似性。初步推知, 乌灵参与文山三七的相似疗效可能与这些相似峰所对应的某些官能团有关;同时, 鸡枞可能也存在一些与乌灵参相似的药效。此结果为乌灵参与云南白药相同疗效的说明及鸡枞可能药效的推理提供了科学的依据。     

基于ATR-FTIR的竹节人参的分析研究

采用傅里叶变换红外光谱仪的衰减全反射附件——OMNI采样器,对3种不同产地的竹节人参进行了红外光谱对比分析。结果表明,竹节人参中的红外光谱主要由皂甙类、多糖、氨基酸等物质的特征吸收峰组成。不同产地的竹节人参在1190—890cm-1区域的红外光谱吸收峰差异较显著,同时产地不同的样品其吸收峰强度亦有所不同。ATR-FTIR法简便、快速,可用于竹节人参的分析鉴别。     

FTIR结合统计分析对竹类植物的鉴别分类研究

傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和系统聚类分析用于竹类植物鉴别分类研究。六种竹亚科植物54个竹子叶片的红外光谱测试结果显示竹叶光谱主要由蛋白质、碳水化合物、脂类等吸收带组成,竹叶光谱相似,仅在1 800～700 cm-1范围峰数、峰位、峰强上存在较小的差异。六种竹子叶片红外光谱的二阶导数谱在1 800～700 cm-1范围显示明显差异。用1 800～700 cm-1范围二阶导数光谱进行主成分分析,在主成分PC1,PC2,PC3三维空间图中,所测试竹叶样本分类正确率达98%;在PC3-PC4二维投影图显示所有竹叶样本正确分成六个区域;用1 800～700 cm-1范围二阶导数光谱进行聚类分析,所测竹叶样本正确聚为六类。表明FTIR结合统计分析能够在种水平对竹亚科植物鉴别分类。     

犀牛角及其替代品的红外光谱分析

对犀牛角及其替代品进行红外光谱分析,结果表明,犀牛角在2350cm-1有两个磷脂P-H伸缩振动的吸收峰,水牛角在此处也有两个吸收峰,强度稍高于犀牛角,而其他角样品在此处只有一个吸收峰或无吸收峰;在1733cm-1有氨基己糖和磷脂的C=O伸缩振动弱吸收峰,在881cm-1有牛磺酸的S-O伸缩振动吸收峰,其他角样品都无此吸...     

宝石级钠沸石的振动光谱表征

国际珠宝交易市场上最近出现了一批价值不菲的无色透明的宝石级钠沸石刻面成品,为提供快速区分其与仿制品材料的依据,文章通过红外光谱和拉曼光谱对三颗钠沸石样品的振动光谱进行了研究。结果表明, 其红外光谱主要表现为：4 000～1 200 cm-1的吸收峰是结构中水导致的吸收;1 200～600 cm-1 的强吸收与TO₄四面体的内部T—O(T为Si或Al)的反对称和对称伸缩振动有关。拉曼光谱散射峰主要分布在300～600和700～1 200 cm-1两个区间。300～360 cm-1处较弱强度的拉曼散射峰是由于结构中水分子所导致。482 cm-1处中等强度的峰归属于硅氧四面体内部由于变形导致的拉曼位移。726 cm-1处的拉曼散射峰归属于Al—O的伸缩振动;974,1 038,1 084 cm-1的三处拉曼散射峰都是Si—O的伸缩振动导致的拉曼位移。     

衰减全反射红外光谱对易燃液体的快速筛选

纵火是一种严重危害公共安全和社会稳定的个人极端暴力犯罪行为。在纵火案件调查过程中，火灾残留物中的易燃液体(ILs)是确定火灾性质和判断起火原因的重要物证，ILs的分析一直是法庭科学工作者关注的热点。利用衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR)对汽油、柴油、煤油、植物油等常见ILs进行检验，结合主成分分析(PCA)、层次聚类分析(HCA)、判别分析(DA)三种化学计量学方法，实现了常见易燃液体的快速筛选。通过红外光谱定性分析，汽油、柴油、植物油与含氧有机溶剂的红外光谱图差异明显，可相互区分，而柴油、煤油、航空煤油、溶剂油、汽轮机油五类ILs的红外谱图无明显差异，仅通过图谱的直接比较，无法进行区分。重点选取1 136~976 cm-1范围的红外特征吸收峰，结合PCA，PCA-HCA，PCA-DA化学计量学方法进行比较，成功将航空煤油与与其余四类ILs区分开；最后选取837～400 cm-1范围的红外特征吸收峰，利用PCA，PCA-HCA，PCA-DA方法，可将其余四种ILs实现互相区分。研究结果表明，ATR-FTIR结合化学计量学方法对常见ILs进行定性分析，具有方便、快捷、准确的优点，可作为ILs种类的快速筛选方法。     

不同蒴齿类型藓类植物的FTIR光谱分析及系统学意义初探

采用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)研究了分属不同蒴齿类型的23种藓类植物的红外光谱.通过比较光谱特征典型的5个代表藓种间红外光谱图的差异,确定了1 790～1 330 cm-1,1 200～960 cm-1,895～830 cm-1和725～655cm-1四个光谱特征区间.23种藓类植物在该四个特征区间的光谱数据分析结果表明,基于二阶导数红外光谱结合分级聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)和主成分分析法(principal component analysis,PCA)能很好地区分出五大藓类植物类型:泥炭藓类、线齿类、顶蒴单齿类、顶蒴双齿类、侧蒴双齿类,与以蒴齿结构作为最基本特征的传统藓纲分类系统相一致.因此,FTIR光谱结合多元分析方法可作为一种实用的工具运用于苔藓植物系统学研究中.     

野三七的红外光谱分析

为了证实野三七现有的疗效并推测其未知的潜在的价值,采用傅里叶变换红外光谱仪测试了云南白药、文山三七、川芎及野三七等药材的红外光谱.云南白药与文山三七,川芎与野三七两组红外光谱的峰形、峰位极相似.从特征峰的峰强、峰形、峰位比之,虽有偏差,但很小.此外,四种药物在光谱上也有相当的吻合性.由此可知,野三七和其它三种药物一样,...