滇龙胆不同炮制品的傅里叶红外光谱鉴别

中药炮制是中医临床用药的关键,炮制具增效、减毒、缓和药性等作用,为了临床安全、合理、有效地使用中药,开展中药炮制品的鉴别研究具有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱,对五种不同炮制样品(包括龙胆、生龙胆、酒龙胆、醋龙胆、盐龙胆)60份滇龙胆进行鉴别分析。采集样品的中红外光谱图,用基线校正和归一化法对原始光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,选择3 400~600cm~(-1)范围内的光谱,利用多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)法进行处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,并建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别分析(discriminant analysis,DA)模型。结果显示,滇龙胆不同炮制品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有3 378,2 922,1 732,1 610,1 417,1 366,1 316,1 271,1 068,1 048cm~(-1)。1 738,1 643,1 613,1 420,1 051cm~(-1)附近为龙胆苦苷的特征吸收峰,1 068,1 048,935cm~(-1)处为糖类物质的吸收峰;主成分分析表明,前三个主成分方差累积贡献率为94.05%,能够反映原始数据的大部分信息,酒龙胆和醋龙胆与其他样品之间存在明显的差异,龙胆与盐龙胆所含化学成分差异较小;经基线校正和归一化法处理后的光谱结合多元散射校正法,在主成分数为10的条件下,判别分析模型可对所有样品进行正确识别,具有良好的预测性能。结果表明,傅里叶红外光谱法是一种快速、无损、有效的方法,可用于滇龙胆炮制品的鉴别,为中药炮制品的鉴别研究提供了借鉴。     

应用红外光谱技术研究中药水蛭的炮制过程

考察水蚝炮制前后化学成分产生的变化,文章采用红外光谱(FTlR)二维相关红外谱图(2D-IR)对中药水蛭鲜品和制品进行了研究.结果表明:水蛭具有明显的酰胺Ⅰ和Ⅱ带蛋白质特征峰,其中鲜品的酰胺Ⅱ带吸收峰在1543 cm-1,而生品和炮制品的向低频位移至1 535cm-1;采用热微扰模拟水蛭炮制过程并分析水蛭的2D-IR,结果显示水蛭鲜品中的酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅱ带的自动峰的强度比炮制品的更为显著.说明水蛭在炮制过程中蛋白质的空间构象破损、氢键断裂,导致变性失活,部分脂肪酸和甾醇类组分在炮制中发生氧化分解.     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

当归及不同炮制品多糖傅里叶变换红外光谱识别

建立了一种傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)快速无损鉴别当归及其不同炮制品多糖的新方法。生当归(unprocessed Angelica sinensis,UAS)经炮制为酒当归(angelica sinensis parched with wine,WAS)、土当归(angelica sinensis parched with soil,SAS)、油当归(angelica sinensis parched with oil,OAS)和当归炭(charred angelica sinensis,CAS),为了有效、合理地使用当归及其不同炮制品多糖,对其进行鉴别分析很有必要。首先获取当归及其不同炮制品多糖的FTIR,运用离散小波变换方法(discrete Wavelet transform,DWT)对其进行分解,然后选取2,3,4尺度下的高频信息作为特征信息,分别提取其小波熵作为特征值,采用BP神经网络进行训练,再用训练所得模型对当归及其不同炮制品多糖的FTIR小波提取出的特征值进行智能判别。通过对30个样本进行预测,判别率高达93.3%,说明基于FTIR离散小波特征提取及BP神经网络分类法识别当归及其不同炮制品多糖,具有较优的可行性。     

太赫兹光谱技术在中药大黄炮制品检测中的应用研究

针对中药炮制前后成分变化会影响中药用药疗效的问题,采用四种大黄炮制品为研究对象,利用太赫兹时域光谱系统和化学计量学处理方法获得了中药大黄光谱数据,按照中药大黄炮制品的种类对光谱数据进行了区分。同时,薄层色谱法研究显示大黄在不同炮制方法处理后,其炮制品中基础物质蒽醌和鞣质类化合物含量发生变化,而该实验获得的这四种大黄炮制品太赫兹光谱数据之间的关联性与上述变化规律相吻合。这就说明太赫兹光谱技术对中药炮制品的物质成分是敏感的,此方法可以为中药炮制过程中物质结构变化的研究提供重要参考。     

中药重楼及其伪品开口箭的FTIR分析与鉴别

本文采用傅里叶变换红外光谱方法(FTIR)对中药材重楼及其伪品开口箭的红外光谱进行了测试及对比分析。研究表明,重楼和开口箭各自有其独特的红外光谱特征,二者各自所包含的红外吸收峰的峰位明显不同,二者的红外光谱的峰形整体上有非常明显的区别,特别是在1650cm-1处及1405～1258cm-1范围这两个地方二者的峰形有非常明显的区别。采用傅里叶变换红外光谱方法可对重楼及其伪品开口箭加以鉴别和区分。     

中红外光谱结合模式识别快速鉴别生/制首乌

何首乌有生首乌和制首乌之分,生首乌能解毒,润肠通便;制首乌能补肝肾,益精血,乌须发,强筋骨,化浊降脂。生/制首乌都含有二苯乙烯苷类、蒽醌类、磷脂类等化学成分,但其含量存在一定差异。生首乌炮制后其毒性减弱。生/制首乌的功效、主治和毒性都存在一定的差异,在外观性状上差异较易识别,但其磨成粉末后两者不易区分。因此,寻找一种快速简单的判别方法来区分生/制首乌十分必要。中红外光谱法具有检测速度快,对样品无损等优势,已在中药质量控制和鉴别中得到广泛的应用。该研究建立生/制首乌中红外光谱的指纹图谱,并采用正交偏最小二乘-判别分析对其进行鉴别。在4 000～700 cm-1范围内采集38批不同来源生/制首乌中红外光谱数据,分析其主要的特征峰,并用simca13.0软件对数据进行正交偏最小二乘-判别分析。建立38批不同来源生/制首乌中红外指纹图谱,并分析出主要化学成分包括蛋白质类、核酸类、脂肪酸类、蒽醌类、二苯乙烯苷类、磷脂类。对红外光谱峰形和峰强度进行分析,生首乌和制首乌的峰形差异比较少,但峰强度具有一定的差异。为了建立生/制首乌红外光谱差异模型,采用正交偏最小二乘-判别分析法,其结果能很好地将生/制首乌分成两类,左边为制首乌,右边为生首乌。根据变量在项目中的重要性（VIP值）筛选差异化学成分,并利用SPSS17.0统计软件进行t检验,以VIP>1及p<0.05确定差异性化学成分。生/制首乌的差异性化学成分为二苯乙烯苷类、蒽醌类、磷脂类,表明何首乌炮制后二苯乙烯苷类、蒽醌类、磷脂类的含量都发生变化。中红外光谱结合模式识别筛选出差异性化学成分和文献报道基本一致,表明此法可用于生/制首乌鉴别。本研究成功采用中红外光谱对生/制首乌进行快速检测和整体质量评价,结合模式识别能将其鉴别,可为中药质量控制和快速鉴别提供依据。     

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。     

红外光谱结合化学计量学对不同采收期滇重楼的定性定量分析

傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和偏最小二乘回归(PLSR)对不同采收期滇重楼(Paris polyphylla var. yunnanensis)分别进行定性鉴别与定量分析,以期为滇重楼合理采收和鉴别评价提供科学依据。采集46份不同采收期滇重楼样品的红外光谱,对光谱数据进行自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+小波去噪(WD)预处理后进行PLS-DA分析;采用超高效液相色谱测定样品中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ,Ⅵ,Ⅶ的含量,将液相测定数据与红外光谱数据进行拟合,经自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+一阶求导+正交信号校正(OSC)优化处理后,建立滇重楼中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ,Ⅵ,Ⅶ的快速预测模型。结果显示,(1)原始红外光谱中主要吸收区域在950~700,1 200~950,1 800~1 500和2 800~3 500 cm-1附近。(2)PLS-DA得分图可准确区分不同采收期滇重楼样品。(3)液相数据显示重楼总皂苷含量随着年限的增加先成倍增加,再逐渐减少,最后呈现缓慢增加的趋势。(4)重楼总皂苷含量定量模型的预测值与真实值间无显著性差异,表明模型预测效果好。FTIR结合化学计量学可准确区分不同采收期滇重楼并快速预测其皂苷含量,为不同采收期滇重楼的鉴别和皂苷含量预测提供一种新方法,同时为确定滇重楼的最佳采收期提供参考依据。     

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。     

FTIR结合SVR对三七总多糖含量快速预测

对中药进行快速质量控制,从整体层面反映中药的安全性与有效性具有重要意义。通过硫酸-苯酚显色反应测定三七总多糖含量,傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合支持向量机回归(SVR)建立三七总多糖含量预测模型,以期为三七提供快速准确的质控方法。采集云南省12个产地60个三七样品的红外光谱,紫外分光光度法(UV-Vis)检测样品中总多糖含量。红外光谱经过二阶导数(2D)、正交信号校正(OSC)、小波变换(WT)和变量投影重要性(VIP)筛选等数据优化处理。SPXY算法将所有样本按2∶1的比例划分为训练集与预测集。训练集数据用于建立SVR预测模型,网格式搜索、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)对SVR预测模型进行参数优化,预测集进一步对SVR模型的预测能力进行验证。结果显示：(1)葡萄糖标准品与三七总多糖在490 nm处存在最大共有吸收峰,490 nm可作为三七总多糖检测的定量波长;(2)文山丘北、曲靖师宗及红河蒙自等产地的三七总多糖含量较高,平均含量在25 mg·g-1以上;(3)分析3种参数优化模型的校正均方根误差(RMSEE)与预测均方根误差(RMSEP),与PSO优化模型相比,网格式搜索优化模型欠学习,GA优化模型过学习;(4)PSO-SVR模型对预测集数据预测效果最好,RMSEP=3.120 6,R2_pre=83.13%,预测值与紫外检测值接近。表明FTIR结合PSO-SVR模型能够对三七中总多糖含量进行快速准确的预测,为保证三七稳定、安全与有效用药提供数据。     

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。     

木蜡油涂饰对檀香紫檀易混树种的红外光谱影响分析

卢氏黑黄檀和染料紫檀木材特征与檀香紫檀相似,特别是两者经过加色精的木蜡油涂饰后,用肉眼很难与珍贵的檀香紫檀分辨。市场上销售的很多红木家具为了达到防腐、防尘、防开裂的性能以及提高红木表面光泽度和显现珍贵木材的纹理,大都进行了木蜡油表面涂饰加工,因而只研究木材本身的鉴别不能满足市场需求。借助红外光谱（FTIR）结合二阶导数红外光谱（SDIR）和二维相关红外光谱（2D-IR）技术,对经过木蜡油涂饰的檀香紫檀（Pterocarpus santalinus）、染料紫檀（P.tinctoricus Welw）和卢氏黑黄檀（Dalbergia louuelii）进行了红外光谱分析。通过打磨-涂底油-打磨-涂面油-干燥的涂饰工艺对3个树种进行表面涂饰。分别取3个树种素材的木粉和经过表面涂饰的木材表面的木粉进行FTIR,SDIR和2D-IR三级鉴别分析,同时测定了木蜡油的FTIR谱图。结果表明：(1）木蜡油FTIR谱图在2 925,1 733,1 465和1 378 cm-1较强的特征峰出峰位置与3个树种木材本身的出峰位置基本重合,且在2 854 cm-1处归属于亚甲基C-H对称伸缩振动,1 233 cm-1处归属于羧基C-O伸缩振动,729 cm-1处归属于长链的亚甲基C-H弯曲振动的特征峰在涂饰后三种样品的FTIR谱图中有相同的体现,说明木蜡油涂饰未对3个树种红外谱图的特征峰产生影响;3个树种表面涂饰前后FTIR谱图的相关系数同时可以对木蜡油涂饰未对3个树种的特征峰产生影响进行佐证;(2）FTIR谱图在1 595,1 060和836 cm-1处可以将染料紫檀与檀香紫檀和卢氏黑黄檀两个树种区分开;SDIR谱图可以在1 551 cm-1将卢氏黑黄檀区分开,并能进一步对染料紫檀的特征峰进行验证;在2D-IR光谱中,在1 425~1 800和850~1 300 cm-1两个波段范围,檀香紫檀的自动锋明显区别于其他两个树种,在1 250 cm-1处归属于醚类化合物的吸收峰可以将檀香紫檀区分开。目前红木识别主要利用木材解剖方法,表面涂饰大多集中在木材材色变化研究。借助红外光谱技术,最终利用各个树种和木蜡油在红外光谱谱图中不同的特征峰体现的官能团差异直接推测特征成分的含量差异,无须测定其特征成分的具体物质,进而实现准确、快速地把经木蜡油表面涂饰的檀香紫檀及与其易混淆的染料紫檀和卢氏黑黄檀区分鉴别。     

处方应用三种葛根水煎液的二维相关红外光谱分析

中药是复杂的化学体系,建立快速、有效的分析方法有助于中药水煎液的实时质量控制。葛根在处方中常用有三种,分别为粉葛、野葛和煨葛(葛根炮制品),且传统应用中多采用水煎煮的方式,因此,采用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR),二阶导数光谱(SD-IR),结合二维相关红外光谱(2D-IR)对三种葛根水煎液进行快速分析。结果表明,通过FTIR和SD-IR光谱能够将粉葛水煎液明显区别于野葛和煨葛水煎液。经过2D-IR分析,发现野葛经过煨制后水煎液化学成分发生了变化,二者在主要的自动峰和交叉峰的位置和强度方面存在较大差异,在1 800~1 300 cm-1范围内,野葛水煎液中最强的自动峰为1 556 cm-1,次强峰为1 561 cm-1,而在煨葛水煎液中最强自动峰为1 563 cm-1,次强为1 572 cm-1,再次为1 556 cm-1。另外,在野葛水煎液中出现了明显的1 536和1 634 cm-1自动峰,二者的强度相当。野葛及煨葛水煎液的2D-IR光谱中,出现的自动峰1 448和1 518 cm-1的相对强度有较大的差异。在野葛水煎液的2D-IR光谱中,交叉峰(1 518,1 561)和(1 518,1 563) cm-1强于煨葛水煎液中相应峰。凭借2D-IR自动峰和交叉峰可以较直观地鉴别野葛和煨葛水煎液,并揭示二者相应各官能团的变化规律,能够为葛根在临床处方应用过程中,水煎液的快速质量控制提供依据。利用FTIR,SD-IR结合2D-IR的整体性和宏观指纹性,可以为中药等复杂体系的逐级鉴别提供快速、准确的方法和手段。     

常见野生蘑菇的红外光谱及其二维相关红外光谱的鉴别

采用傅里叶变换红外光谱结合相关性分析、二阶导数谱和二维相关谱对13种常见野生蘑菇进行鉴别研究。结果显示13种野生蘑菇的红外光谱光谱特征相似,主要由蛋白质、多糖的吸收组成,13种样品的相关系数最小为0.779,最大值为0.960。在1 700~1 400和1 400~800 cm-1范围的二阶导数光谱中,各样品吸收峰的强度、位置和形状均有明显差异。二维相关红外光谱在1 380~1 680 cm-1范围的强自动峰整体相近,但自动峰和交叉峰位置、形状存在差异;在920~1 230 cm-1的范围,各样品的自动峰和交叉峰的数量、强度和位置差异明显。结果表明傅里叶变换红外光谱结合相关性分析、二阶导数谱和二维相关谱有望发展为区分不同种类蘑菇的快速方法。     

短瓣金莲花指标成分的红外光谱快速分析

将现代红外光谱分析技术与化学计量学方法相结合,建立利用红外光谱对短瓣金莲花药材的指标成分进行快速定量分析的方法。 以高效液相色谱法获得短瓣金莲花指标成分（荭草苷、牡荆苷）的含量作为参考数据,以傅里叶变换红外光谱技术获取其红外光谱图,在此基础上利用化学计量学方法将指标成分与红外光谱图数据关联,构建指标成分的快速预测模型。 以不同比例甲醇-水作为溶剂,采用室温浸提、加热回流、超声辅助工艺提取获得36个短瓣金莲花药材提取物。利用高效液相色谱法测试短瓣金莲花提取物的荭草苷和牡荆苷含量,并以傅里叶变换红外光谱仪辅以水平衰减全反射附件测试各样品的红外光谱图。分别选取29个提取物样品作为检验集,其余为校正集,采用TQ Analyst EZ Edition软件进行建模。以交叉验证相关系数（R2）和交叉验证误差均方根（RMSEC）为指标选择光谱预处理方法、定量分析方法和建模波段,用预测误差均方根（RMSEP）考核模型的预测效果。通过筛选得到优化的光谱预处理方法为标准正态分布校正（SNV）和二阶导数（13点平滑）,定量分析方法为偏最小二乘（PLS）方法,荭草苷和牡荆苷的最佳波段分别为2 050~650和1 900~650 cm-1。以PLS法构建的荭草苷和牡荆苷模型的相关系数分别为0.919 8和0.970 8,模型预测结果的相对偏差分别在-2.0%~3.2%和-3.4%~4.7%之间。鉴于红外光谱技术所具有的测试迅速、微观宏观指纹特性、定性定量皆可分析、对环境无污染等特点,利用红外光谱法可对中药提取物的指标成分进行快速、准确、环保、高效的分析,为中药的质量控制提供了新的思路和解决方案。     

林药复合种植滇龙胆红外光谱鉴别研究

林药复合种植是一种缓解中药资源减少及提高土地利用率的方法。采用傅里叶变换红外光谱法对70份不同种植模式的滇龙胆进行研究,通过Omnic8.0软件对原始光谱进行基线校正、归一化、二阶导数光谱预处理;对样品与龙胆苦苷标准品的二阶导数光谱进行分析;利用各类样品的平均光谱建立两个光谱数据库Lib1和Lib2,其中Lib1在1 800~600 cm~(-1)光谱范围内进行专家检索,Lib2在全谱范围内进行相关性和平方微分差检索。结果表明,样品的红外光谱较为相似,难以直观分析鉴别;样品与龙胆苦苷标准品具有多个共有峰,其中1 611和1 076 cm~(-1)为标准品的特征峰,各样品在1 076 cm~(-1)处峰形差异较小,通过对1 611 cm~(-1)处峰面积的比较,种植于核桃林下的样品龙胆苦苷含量最高,荒坡种植及与木瓜复合种植的样品有效成分含量最低;不同种植模式样品中有效成分的不同表现为光谱匹配值之间的差异,与核桃树、旱冬瓜、桉树、茶树、杉树复合种植的样品间匹配值的差异小于与木瓜复合种植及荒坡种植的样品,专家检索法对样品的误判数为11,相关性检索和平方微分差检索法对样品的误判数分别为4和9,即在全谱范围内相关性检索法对样品鉴别效果最佳,正确识别率为94.29%。红外光谱法结合二阶导数光谱、光谱检索对不同复合种植模式滇龙胆的鉴别效果较好,为不同复合种植中药药源鉴别提供理论依据。     

三种石斛及其提取物的红外光谱法整体结构解析与鉴定

运用红外光谱法对铁皮石斛、金钗石斛、鼓槌石斛及其两种提取物所含化学成分的红外谱图整体变化规律进行解析和鉴定。采用傅里叶变换红外光谱对三种石斛及其提取物进行结构分析及鉴别。原药材粉末一维红外光谱图反映出铁皮石斛、金钗石斛和鼓槌石斛均含有2 920,2 852,1 737和1 509 cm-1附近的特征峰;1 000~1 200 cm-1波段内的特征峰,推测三种石斛均含有脂类、芳香类和淀粉类成分。二阶导数谱进一步佐证了以上结果。根据峰强来判断三种石斛所含化合物含量的差别,得出铁皮石斛和金钗石斛中的脂类和淀粉类成分含量较鼓槌石斛高,三者中以金钗石斛的脂类成分、铁皮石斛的多糖成分含量较高。三种石斛原药材粉末二阶导数光谱中观察到1 318和782 cm-1处草酸钙的吸收峰。三种石斛的两种提取物中的成分种类和含量与其原药材均有所不同,且不同种石斛之间也存在峰形、峰位、峰强的差别。在水提醇沉提取物、无水乙醇提取物中均发现油脂类、芳香类和多糖类成分的特征吸收峰。与标准品比对分析发现,金钗石斛和鼓槌石斛的多糖成分以淀粉为主,而铁皮石斛则以黏多糖为主;三种石斛无水乙醇提取物的红外光谱分析更清楚地发现脂类成分和芳香类成分的存在,且脂类成分以金钗石斛提取物的含量相对较高。芳香类成分以鼓槌石斛提取物的含量相对较高,红外光谱整体结构解析与鉴定方法能够递进式地验证铁皮石斛、金钗石斛和鼓槌石斛所含物质结构和量的差异,适合于不同种石斛的快速鉴别及质量评价与控制。