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。     

七种牛肝菌的红外光谱鉴别

运用傅里叶变换红外光谱、二维相关谱及主成分分析对7种同属牛肝菌进行分析鉴别。结果显示：7种牛肝菌的原始光谱总体特征相似,主要由蛋白质、多糖等的吸收峰组成,但在吸收峰强度、位置仍存在差异。对样品进行二维相关红外光谱分析,在二维相关红外光谱1 680～1 300 cm-1范围内,茶褐牛肝菌和双色牛肝菌出现了6个明显的自动峰;小美牛肝菌出现了5个明显的自动峰;灰褐牛肝菌和美柄牛肝菌出现4个明显自动峰;美味牛肝菌和铜色牛肝菌自动峰相对较少,只出现了3个明显的自动峰;而且自动峰和交叉峰的强度、位置也存在较大差异。同样在二维相关红外光谱1 150～920 cm-1范围内,不同牛肝菌的同步谱中自动峰和交叉峰的数量、强度和位置也不同。对光谱1 800～800 cm-1范围内的二阶导数进行主成分分析,所有样品均区分开,其分类正确率达100%。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合二维相关红外光谱或者主成分分析可以有效地区分茶褐牛肝菌、小美牛肝菌、双色牛肝菌、灰褐牛肝菌、美柄牛肝菌、美味牛肝菌和铜色牛肝菌。该方法对于分类鉴别蘑菇是一种快速、准确、有效的方法。     

红外光谱的随机森林算法与数据融合策略对绒柄牛肝菌产地鉴别

绒柄牛肝菌(Boletus tomentipes Earle)是一种健康食品,受广大消费者的青睐,其子实体营养物质积累量受生长环境(海拔、气候等)影响,不同产地间营养物质含量差异显著,为去劣存优,急需建立一种准确、快速、廉价的产地鉴别技术。采用数据融合策略结合随机森林算法(RF)对绒柄牛肝菌的产地进行鉴别,比较了多种特征值提取方法对RF模型分类效果的影响。扫描来自4个产地(北亚热带、北温带、南亚热带、中亚热带)87个样品不同部位的傅里叶变换近红外光谱和傅里叶变换中红外光谱,分析其光谱特征。通过Kennard-Stone算法将所有样品划分为2/3的训练集(58)和1/3的验证集(29),基于4种红外光谱(近红外的菌柄(N-b)、近红外的菌盖(N-g)、中红外的菌柄(M-b)、中红外的菌盖(M-g))与三种数据融合策略(低级融合、中级融合、高级融合)的数据,结合RF建立产地鉴别模型,比较了不同方法提取的特征值(投影重要性指标值、 Boruta、潜在变量)对模型分类效果的影响。其中,根据袋外错误率(oob)选择最优ntree和mtry;以特异性、灵敏度、训练集正确率和验证集正确率评价模型分类性能,综合多种评价指标,找出绒柄牛肝菌产地鉴别的最佳方法。结果表明:(1)近红外和中红外光谱均能反映不同产地绒柄牛肝菌间存在的细微差异。(2)单一光谱结合RF建立判别模型效果不理想。(3)三种融合策略均可提高绒柄牛肝菌的产地鉴定效果,产地鉴别效果优劣依次为高级融合、中级融合、低级融合。通过扫描绒柄牛肝菌近红外和中红外光谱,采用基于特征值LV的高级融合策略,结合RF建立不同产地绒柄牛肝菌鉴别模型,有高验证集正确率(99.6%),高灵敏度(0.969),高特异性(0.986),实现了绒柄牛肝菌产地的准确、快速、廉价鉴别,可以作为绒柄牛肝菌产地溯源的一种可靠方法。     

不同产地虎杖根FTIR主成分分析研究

借助于傅里叶变换红外光谱分析仪,采用主成分分析法对来自7个产地的虎杖根在植化组成上的相似性进行了聚类分析。结果表明：虎杖样品在4000～1700cm-1区域有相似的红外光谱特征,而在1700～900cm-1区域不同产地的样品又存在一定的差异。据此将虎杖的产地分为6个区,分区与各产地的地理位置和气候条件有一定的相关性,同一区内虎杖的化学组分相似。红外光谱法可以快速、简便、直观地对中药材进行聚类分析和质量鉴别。     

红外光谱结合化学计量学方法快速鉴别牛肝菌种类及总汞含量分析

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别牛肝菌种类及测定牛肝菌中总Hg含量的方法。采集15种共48份云南常见牛肝菌的红外光谱信息并用冷原子吸收光谱-直接测汞仪测定牛肝菌的总Hg含量,根据FAO/WHO规定的每周Hg允许摄入量(provisional tolerable weekly intake, PTWI)评价牛肝菌的食用安全性;采用Norris平滑、多元散射校正、二阶导数、正交信号校正-微波压缩等方法对牛肝菌的红外光谱进行优化处理,优化处理后的数据进行主成分分析、偏最小二乘判别分析建立快速鉴别牛肝菌种类及牛肝菌总Hg含量的预测模型。结果显示：(1)主成分分析的前三个主成分累积贡献率为77.1%,不同种类牛肝菌在主成分得分图中能够明显区分开,表明不同种类牛肝菌的化学组分或含量具有差异;(2)不同产地、种类牛肝菌总Hg含量差异明显,其总Hg含量在0.17～15.2 mg·kg-1 dw之间;若成年人(60 kg)每周食用300 g新鲜牛肝菌则少数牛肝菌摄入的Hg超过PTWI的限量标准,食用有一定风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与总Hg含量拟合,进行偏最小二乘判别分析,能快速区分总Hg含量低(≤1.95 mg·kg-1 dw)、中(2.05～3.9 mg·kg-1 dw)、高(≥4.1 mg·kg-1 dw)的牛肝菌样品,并且Hg含量差异越大,越易于区分;进一步建立牛肝菌总Hg含量预测模型,训练集的R2为0.911 4,RMSEE为1.09,验证集的R2和RMSEP分别为0.949 7和0.669 5,牛肝菌总Hg含量预测值与测定值比较接近,模型预测效果良好。红外光谱结合化学计量学方法能快速鉴别牛肝菌种类,区分不同总Hg含量的牛肝菌样品并对Hg含量进行准确预测,为野生牛肝菌的质量控制和食用安全评估提供快速、简便的方法。     

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。     

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。     

不同年份和产地美味牛肝菌的红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱技术结合多元统计分析建立快速鉴别不同年份、不同产地美味牛肝菌的方法。采集2011年一2014年云南26个不同地区152个美味牛肝菌样品的红外光谱,使用正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、微波压缩(wavelet compression)方法对原始光谱进行优化处理,OSCW校正前后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),比较光谱预处理前后PLS-DA的分类效果。将152个美味牛肝菌随机分为训练集(120个)和验证集(32个),建立OS--CW校正前后的PLS分类预测模型。结果显示,经OSCW处理后的PLS-DA分类效果明显优于处理前的结果,主成分得分图能准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,表明OSCW处理能有效滤除光谱中的噪音及与因变量无关的干扰信息,提高光谱分析的准确性和计算速率。OSCW处理前PLS模型训练集的R~2和RMSEE分别为0.790 1和21.246 5,验证集的R~2和RMSEP分别为0.922 5和14.429 2;OSCW预处理后训练集的R~2和RMSEE分别为0.852 3和17.238 1,验证集的R~2和RMSEP分别为0.845 4和20.87,表明OSCW预处理提高了训练集的预测效果,但OSCW-PLS出现了过拟合现象降低验证集的预测能力,因此,OSCW不适宜与PLS结合建立模型。OSCW结合PLS-DA能滤除光谱中大量的干扰信息,准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,为野生食用菌的鉴别分类提供可靠依据。     

傅里叶变换红外光谱结合SIMCA对宣威火腿鉴别研究

运用傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法对3种不同年限30个宣威火腿样品进行鉴别研究。结果显示,3种不同年限宣威火腿的傅里叶变换红外原始光谱差异不明显。选取1 800~800cm~(-1)范围光谱数据进行二阶导数处理,运用SIMCA模式识别法对3种不同年限宣威火腿样品的二阶导数光谱数据进行主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA))。结果表明:利用傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法能够很好的对不同年限宣威火腿进行区分,其中PCA分析3种不同年限宣威火腿样品的组间和组内差异明显,系统聚类分析的正确识别率达到93%。表明傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法是一种有力的火腿鉴别工具。     

红外光谱结合主成分分析鉴别不同产地黄柏

利用傅里叶变换红外光谱仪收集6个不同产地黄柏的红外光谱,原始光谱经过多点基线校正、五点平滑预处理后,统计各个产地黄柏的平均光谱,结果显示,6个产地黄柏的平均红外光谱整体上相似;在指纹特征区域1 800～500cm-1,选取经过归一化的红外光谱,建立主成分分析鉴别模型.建模结果表明,三个主成分能代表98%的指纹区变量信息,样本在主成分空间中聚集成为不同的类别,基本实现不同产地黄柏的鉴别,此外,在一定程度上,样本分布疏密度反映样本的亲缘关系.提取模型的载荷因子,分析显示,6个产地黄柏的差异主要在蛋白质、糖类、脂类、生物碱类、黄柏甾醇类、黄柏内酯、黄柏酮、黄柏酮酸八种物质成分上体现.因此,红外光谱结合主成分分析法可以快速、无损地鉴别不同产地黄柏,并且能反映不同产地黄柏物质成分含量的差异.     

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。     

野生蕈菌孢子的傅里叶变换红外光谱研究

傅里叶变换红外光谱法(FTIR)研究了9种野生蕈菌的孢子,分析了主要吸收峰的归属,结果显示孢子的主要成分为脂类物质、蛋白质和多糖等。在1800—750cm-1光谱范围内,不同属、不同种的野生蕈菌孢子光谱显示了一定的差异,可以用来区分不同种类的孢子。对1800—1500cm-1和1200—1000cm-1范围的二阶导数光谱分别进行相关分析,9种孢子在1800—1500cm-1范围内的相关性相对较好,相关系数在0.843—0.998范围,表明它们含有的主要化学成分脂类物质、蛋白质等比较相似;在1200—1000cm-1范围内相关性较差,相关系数最大为0.780,最小为0.144,表明多糖物质构型或含量具有较大差异。傅里叶变换红外光谱结合特征峰分析和相关分析极有可能用于鉴别蕈菌孢子。     

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.     

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。     

红外光谱对三七及其野生近缘种亲缘关系研究

野生近缘种在丰富种质资源以及改善栽培物种品质产量方面具有十分重要的意义和作用。采用傅里叶变换红外光谱对三七及其野生近缘种亲缘关系进行探讨,以期为三七的品种改良及种质资源开发利用提供理论基础。采集三七及其4个野生近缘种(珠子参、屏边三七、越南人参、羽叶三七)、三七总皂苷标准品红外光谱,将三七及其野生近缘种红外光谱进行自动基线校正、平滑、纵坐标归一化、二阶导数预处理,结合主成分分析、偏最小二乘判别分析及系统聚类分析进行亲缘关系研究。结果显示,三七与三七总皂苷标准品红外光谱在3 400,2 930,1 635,1 385,1 075,927 cm~(-1)等附近存在多个共有峰,推测这些共有峰强度与皂苷含量之间有一定关系;三七及其野生近缘种原始光谱较为相似,存在C-H,C=O,O—H,C—N,C—O等官能团吸收峰,不同物种的二阶导数红外光谱指纹区(1 800~500 cm~(-1))具有较大差异,如1 385和784 cm~(-1)等特征吸收峰差异明显;选取指纹区光谱数据进行主成分分析、偏最小二乘判别分析,通过比对两种方法的3D得分图,偏最小二乘判别分析对物种的区分效果优于主成分分析;前6个主成分数据的系统聚类分析表明,三七与越南人参、珠子参亲缘关系较近,与屏边三七、羽叶三七亲缘关系较远。利用傅里叶变换红外光谱结合化学计量学的方法能有效对三七及其野生近缘种进行亲缘关系分析,同时为药用植物种质资源相关研究提供借鉴与参考。     

近红外光谱指纹分析在羊肉产地溯源中的应用

为寻求低廉、快速有效地签别羊肉产地来源的方法,对来自内蒙古自治区锡林郭勒盟、呼伦贝尔市和阿拉善盟三个牧区,及重庆市和山东省菏泽市两个农区共99份羊肉样品进行近红外光谱扣描,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA+LDA),以及偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对光谱数据进行了分析,建立了羊肉产地来源的定性判别模型.结...