六种速溶咖啡的傅里叶变换红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合二阶导数、聚类分析等化学计量学方法对六种速溶咖啡共30个样品进行鉴别分析。根据各官能团的红外光谱特征峰得出各品牌速溶咖啡的主要成分,选取1 800~1 000cm~(-1)范围原始光谱进行二阶导数处理,并对该范围内的六种速溶咖啡进行相关性分析,得出六种咖啡之间的亲缘关系。利用1 800~1 000cm~(-1)范围内的二阶导数光谱数据对六种速溶咖啡进行聚类分析(HCA),准确率达到93.3%,结果表明,傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合二阶导数、聚类分析的方法可以有效、快速的将六种速溶咖啡区分开来。     

不同品种葡萄苗的FTIR光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱技术结合主成分分析(PCA)及系统聚类分析(HCA)对不同葡萄品种苗的叶片进行鉴别研究。结果表明五个不同葡萄品种苗红外光谱整体相似,但在1800~750cm~(-1)范围内吸收峰的位置、峰形及吸收强度有一定差异。选取该范围内的二阶导数光谱数据做主成分分析和聚类分析,前三个主成分累计贡献率达到94.9%,其分类正确率达100%;而聚类分析,其正确率达到96%。结果表明傅里叶变换红外光谱结合统计方法能够很好地鉴别五个不同品种的葡萄苗,有望发展成为鉴别农作物品种的有力手段。     

小米的傅里叶变换红外光谱研究

本文利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析和聚类分析对白小米、黄小米、糯小米、青小米、陈黄小米、黑小米和大黄米进行鉴别研究。所有样品的傅里叶变换红外光谱整体相似,二阶导数光谱存在明显的差异。选取1800~1400cm-1范围内的二阶导数光谱数据对52份小米样品做多变量分析,结果显示,主成分分析的分类准确率为84.6%,系统聚类分析的分类准确率为92.3%。结果表明傅里叶变换红外光谱技术结合化学计量学能有效地区分不同品种的小米,为不同小米的分类鉴定提供新的方法与途径。     

FTIR光谱结合系统聚类分析的甜橙树苗鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱技术研究了7个不同甜橙树苗春梢叶片样品的红外光谱特征,结果表明,7个甜橙品种叶片样品的傅里叶变换红外光谱主要由纤维素和多糖的吸收带组成,其特征吸收峰频率位置基本一致,但在峰形、峰相对吸收强度上存在一定差异,尤其在1500～700 cm-1范围内的差异较为明显.通过对1500～700 cm-1范围内的二阶导数光谱进行系统聚类分析,结果显示系统聚类分析能把不同甜橙品种按亲缘关系远近进行聚类,实现对甜橙品种的快速鉴别与分类.因此,利用傅里叶变换红外光谱技术结合系统聚类分析对柑橘品种快速鉴别与分类具有一定的可行性,可作为甜橙苗早期品种鉴别的一种扩展手段.     

叶片衰老影响木兰科植物聚类的FTIR研究

傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合聚类分析技术应用于木兰科植物不同亚族分类,研究了叶片衰老对聚类分析效果的影响。测试了木兰科三个亚族14种植物的幼叶、成叶、老黄叶红外光谱,结果显示三个亚族植物叶片红外光谱差异不大;同种植物叶片不同生长期的红外光谱吸收峰位置基本一致,但一些特征峰的峰强有变化;用1 800～700 cm-1范围二阶导数光谱结合聚类分析,发现成叶二阶导数光谱聚类分析能够正确对样品分类,幼叶和老黄叶二阶导数谱聚类分析效果不如成叶,说明叶片衰老过程化学成分变化影响聚类分析效果,聚类分析时取成叶样品为好。     

FTIR结合主成分分析对棕榈科植物鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析(PCA)对棕榈科植物2个亚科4个族的植物叶片进行了光谱研究。结果显示,棕榈科同族不同种和同科不同族的植物在红外光谱上表现出差异。用二阶导数光谱进行主成分分析,显示可以将样品进行正确分类。研究表明傅里叶变换红外光谱在鉴别分类植物方面具有应用潜力。     

蚕豆病害叶的FTIR研究

用傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析对蚕豆锈病、茎基腐病、轮纹病、黄化卷叶病和正常叶片进行鉴别研究。结果显示病害叶片和正常叶片的红外图谱相似,仅有几个吸收强度比存在差异;对光谱进行二阶导数分析发现,病害叶片和正常叶片的二阶导数光谱在1 200～700cm-1范围差异明显,对该区域内的光谱数据进行相关分析、主成分分析和聚类分析,结果显示,正常叶片之间、同种病害样品之间相关系数都在0.928以上,而病害叶片和正常叶片以及不同病害样品之间的相关系数降低;45个样品聚类分析和主成分分析正确率分别为73.3%和82.2%。傅里叶变换红外光谱技术具有快速、无损、准确等优点,有望为蚕豆病虫害诊断提供新的方法与途径。     

基于FTIR的两种模式识别方法在两面针产地鉴别中的应用

为了探求建立快速鉴别两面针产地的方法,基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,选取1 800~400 cm-1红外指纹图谱带,采用Fisher比值法和SIMCA聚类分析法建立产地分类模型,分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,并通过计算识别率与拒绝率来验证模型。结果表明,红外光谱技术不但能准确提取中药材的整体信息,并且基于红外光谱建立起的两种模式识别模型对未知样品进行预测,识别率和拒绝率均达到90%以上,说明所建模型具有较强的识别能力。通过自编计算程序以及现有统计软件,还可以将模式识别模型实现实时在线化检测与快速样品鉴别,大大提高了鉴别速度而更具应用价值。     

牻牛儿苗科11种中药材红外光谱鉴定及聚类分析

结合傅里叶变换红外光谱技术与聚类分析法,建立牻牛儿苗科11种中药材的快速鉴别方法。采用傅里叶变换红外光谱法鉴别牻牛儿苗科11种中药材;在建立主成分分析模型的基础上,采用SIMCA聚类分析法对三种中药材进行了快速的分类研究。红外光谱结合聚类分析技术对牻牛儿苗科中药材聚类结果较理想,识别率和拒绝率达到98%以上,盲样的预测率达到91%。红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别牻牛儿苗科中药材。     

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。     

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。     

藤梨根红外光谱聚类分析及可视化鉴别

探索傅里叶变换红外光谱技术在抗癌中药藤梨根快速鉴别、分析方面的应用。对不同品种藤梨根药材的红外光谱图进行了聚类分析和主成分分析,以样品的主成分数值为评价指标,并将谱图进行可视化表达。结果显示,应用傅里叶变换红外光谱法结合主成分分析和谱图的可视化转化,能够实现红外光谱无损快速鉴别藤梨根品种。傅里叶变换红外光谱法的应用能够快速、简便、准确地鉴别藤梨根的品种,是其质量监测一种直观有效的方法。     

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。     

镰刀菌的傅里叶变换红外光谱鉴别

傅里叶变换红外光谱结合多元统计方法应用于微生物的快速鉴定及分类是近几年发展起来的一门新型技术。文章用傅里叶变换红外光谱研究了镰刀菌属五种6株镰刀菌。在获得分辨率高、重现性好的镰刀菌全细胞组分的红外谱图基础上,分析了主要吸收峰的归属,确定了镰刀菌红外谱图3 000～2 800 cm-1,1 800～1 600 cm-1与指纹区3个分析灵敏区。根据分析灵敏区的差异性区分了不同种的镰刀菌,并在此基础上进行了系统聚类分析并对镰刀菌种间进化亲缘关系进行了比较。结果表明,可根据光谱峰位、峰值及吸收强度比鉴别镰刀菌,而系统聚类分析方法能更科学合理地鉴别镰刀菌及呈现种间相似性程度,但不适合反映镰刀菌遗传亲缘关系。傅里叶变换红外光谱技术所具有快速、精确,易操作等优点是必将成为微生物研究领域的一个重要工具。     

云南不同产地大米的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱对云南五个产地的大米样品进行研究,根据红外光谱图的分析得出大米主要成分为糖类、蛋白质及脂肪。五个产地大米的红外光谱图在整体上很相似,为了分析各产地大米的红外光谱图差异,对1 800~1 000cm-1范围的傅里叶变换红外光谱进行一阶和二阶导数处理,发现二阶导数光谱图较一阶导数光谱图显示出较高的分辨率,特别是大理和曲靖所产大米的红外光谱图在1 750~1 650和1 550cm-1左右的二阶导数光谱图峰数差异很大,此差异主要由脂类及蛋白质的含量不同而引起。对五个产地大米的红外光谱进行相关性分析,结果显示,五个产地大米的红外光谱之间相关性较好,都能达到0.989以上,只有曲靖、大理所产大米与其他产地大米的红外光谱图之间相关性较差一些。研究表明傅里叶变换红外光谱在分析鉴别大米方面具有方便、快速等优点。     

基于主成分分析和聚类分析的不同产地绒柄牛肝菌红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析建立快速鉴别不同产地绒柄牛肝菌的方法。采集15个产地绒柄牛肝菌样品的红外光谱信息,用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、二阶求导(Second derivative,SD)、Norris平滑的组合方法对原始光谱进行优化处理,MSC+SD+ND(15,5)预处理后的光谱数据进行主成分分析和聚类分析,并通过主成分载荷图分析不同产地绒柄牛肝菌样品差异的原因。结果显示,该方法的重现性,精密度及稳定性的RSD值分别为0.17%,0.08%,0.27%,表明方法稳定、可靠。主成分分析的前3个主成分累积贡献率达到87.24%,能表达红外光谱的主要信息,主成分得分散点图中同一产地样品成簇聚集,不同产地样品分布于相对独立的空间,能有效区分不同产地样品。主成分载荷图显示,随主成分贡献率降低,主成分所捕获的样品信息减少,其中PC1在3 571,2 958,1 625,1 456,1 405,1 340,1 191,1 143,1 084,935,840,727cm~(-1)波数捕获大量样品信息,归属为糖类、蛋白质、氨基酸、脂肪、纤维素等化学物质的吸收峰,表明这些化学物质含量的差异是区分不同产地绒柄牛肝菌样品的主要依据。基于离差平方和法(Ward method)及欧氏距离(Euclidean distance)进行聚类分析,能直观显示不同产地样品的分类情况及样品之间的相关性,15个产地样品基本能够按照产地来源正确聚类,正确率为93.33%。傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析,可以有效鉴别绒柄牛肝菌产地来源,并且能够分析不同产地样品具有差异的原因,为野生食用菌的鉴别分类和应用研究提供可靠依据。     

红外光谱和逐步判别分析应用于金银花品种和产地的鉴别

基于傅里叶变换红外光谱技术,利用逐步判别分析法对金银花品种和产地进行鉴别研究。采集、测试了5个产地9个品种150份金银花样本的红外光谱,并计算了各样品红外光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱。分别选用不同的样本组成训练集和检验集,以1800～900 cm~(-1)、1500～700 cm~(-1)和1200～700 cm~(-1)波数范围的红外光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱数据为判别变量建立判别模型对金银花的品种和产地进行鉴别。判别结果显示,以1800～900 cm~(-1)波数范围的二阶导数光谱数据为判别变量建立的模型鉴别效果相对较好,对品种和产地的鉴别正确率依次达93.20%和96.13%。研究结果表明,采用逐步判别模式识别可以很好地鉴别不同品种和产地的金银花,方法可行有效,可为金银花品种和产地朔源提供方法。     

三种普洱茶的红外光谱鉴别

用傅里叶变换红外光谱结合二维相关红外光谱(2D-IR)对三种普洱茶进行鉴别研究。结果显示三种样品的原始光谱总体相似,其二维相关红外光谱在1 400~1 750cm~(-1)范围的自动峰数目、强度差异明显。结果表明,傅里叶变换红外光谱可为普洱茶的鉴别提供一种简单、快速、无损的方法。     

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。     

SIMCA法在中红外癌症检测技术中的应用

人体肿瘤的中红外光谱法早期检测是生物医学领域的前沿课题之一。研究了中红外FTIR光谱技术与化学计量方法 (模式识别技术 )相结合对人体恶性肿瘤进行检测的方法 ,并讨论了如何通过采用光谱预处理方法以及波长范围的选择来提高模式识别技术 (SIMCA法 )分类判别效果。研究了 6 3个胃癌病人的癌变组织和癌旁正常组织光谱 ,选择有代表性的 4 0个样品作为训练集 ,剩余的 2 3个样品作为预测集 ,该方法的准确率为 91%。这一研究结果表明傅里叶变换红外光谱法与化学计量学方法相结合可以对良、恶性组织进行鉴别诊断 ,有希望发展成为一种肿瘤快速诊断的新方法。