ICP-A ES法测定中国不同产地绒柄牛肝菌中矿质元素含量

采用微波消解处理样品,以电感耦合等离子体发射光谱法（IC P-A ES ）测定了采自云南省不同地点的绒柄牛肝菌菌盖和菌柄中的12种矿物质元素（P ,Na ,Ca ,Cu ,Fe ,Mg ,Zn ,As ,Cd ,Co ,Cr ,Ni）含量。结果显示：绒柄牛肝菌中P ,Ca ,Mg ,Fe ,Zn ,Cu的含量较高,其中菌盖中的P ,Mg ,Zn ,Cd较高,而菌柄中的Ca ,Co ,Ni较高;聚类分析结果显示,采用普洱地区的样品与其他地区的样品差异较大;主成分分析结果显示,前三个主成分的累计贡献率为77％,其中第一主成分中的P ,Ca ,Cu ,Fe ,Mg ,As ,第二主成分中的Ni ,Na以及第三主成分中的Cd和Zn对区分不同地点的样品贡献较大。结果表明采自不同生境地的食用菌元素含量差异较大。     

红外光谱法对牛肝菌种类鉴别及镉含量预测研究

建立红外光谱快速鉴别牛肝菌种类及预测牛肝菌中重金属镉(Cd)含量的方法。采集11种牛肝菌共98个子实体的红外光谱信息,解析牛肝菌的红外光谱,用一阶导数、标准正态变量和多元散射校正对原始光谱进行预处理,通过PLS-DA鉴别牛肝菌种类。采用ICP-AES法测定牛肝菌中有毒重金属Cd含量,分析牛肝菌对Cd的富集规律并与GB 2762—2012规定的食用菌中Cd限量标准比较,评价牛肝菌的食用安全性。以食用菌对重金属Cd的富集机理为切入点,将牛肝菌红外光谱数据和Cd含量数据进行拟合,用PLS模型快速预测牛肝菌的Cd含量。结果显示:(1)牛肝菌红外光谱经过适当的预处理进行PLS-DA,前三个主成分累积贡献率达到79.3%,PLS-DA的三维得分图能明显区分不同种类牛肝菌;(2)不同产地、种类牛肝菌对重金属Cd的富集存在差异,其含量在0.05~23.41mg·kg~(-1) dw之间,除了采自昆明五华区的灰疣柄牛肝菌外,多数样品的Cd含量超过GB2762-2012的限量标准,食用有一定的健康风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与Cd含量拟合后进行正交信号校正-小波压缩优化处理,用PLS模型预测牛肝菌的Cd含量;训练集和验证集的R~2分别为0.851 9和0.882 4,RMSEE和RMSEP分别为2.59和2.67,大部分牛肝菌的Cd含量预测值与真实值较接近,表明PLS模型可用于牛肝菌Cd含量快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现牛肝菌种类快速鉴别及Cd含量准确预测,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供快速、有效的方法。     

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。     

睾酮类兴奋剂测定中一些β-葡萄糖醛酸甙酶酶解能力的比较

睾酮是国际奥委会规定禁用的99种兴奋剂之一,由于睾酮是内源性激素,因此不能靠定性来判断运动员是否服用了睾酮,在人体激素代谢中,产生睾酮差向异构体——表睾酮,在男性黄种人中睾酮与表睾酮浓度比约为1:1,白种人中略高一些,根据这一情况,国际奥委会规定,人尿中睾酮与表睾酮之间浓度比不得超过6:1,尿中排泄出的睾酮和表睾酮是以葡     

AAS测定紫皮石斛中5种重金属元素的含量

对天然紫皮石斛(Dendrobium devoninum Paxt.)根和茎中Cr、Cd、Pb、Hg、Cu 5种重金属元素的含量进行了测定,旨在为该资源的药(食)利用提供基础数据.利用干法灰化处理样品,采用原子吸收光谱法(AAS)分别测定紫皮石斛根和茎中Cr、Cd、Pb、Hg、Cu 5种重金属元素的含量.根中Cr、Hg和Cu 3种元素含量分别为122.8043士39.02、311.5152士24.28、0.2890士0.19mg·kg-1,相对标准偏差(RSD)在3.20％-14.07％之间;茎中Cr、Hg和Cu 3种元素的含量分别为139.3997士14.72、276.0101士45.61、0.2854士0.29mg·kg-1,相对标准偏差(RSD)在4.83％-10.99％之间;根和茎中均未检出Cd、Pb两种元素,可能与地球化学背景有关.与人工种植石斛中重金属元素含量相比,Cr、Hg两种元素含量相对较高,Cu元素含量较低.本法操作简便,重复性好,测定结果满意.     

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。     

药用植物重楼的紫外吸收光谱分析与鉴别

通过正交试验设计L43(16)优化氯仿、无水乙醇和水对46份重楼样品的提取条件,基于紫外吸收光谱检测,采用平均值、平滑和二次微分对光谱数据进行处理,用SIMCA软件及共有峰和变异峰双指标序列分析法进行定性、定量评价。结果表明,重楼样品在氯仿、无水乙醇和水分别提取50,40,50min时提取率最高,在20h内稳定性RSD%分别在0.06～1.88,0.05～2.42,0.03～0.35之间,精密度RSD%分别在0～1.48,0.05～0.37,0.09～0.44之间,重现性RSD%分别为0～1.23,0.04～0.30,0.12～0.25。定性分析显示,重楼样品不同种、不同产区间存在较大差异;定量分析显示,重楼样品间最大共有峰率为80.00%,最小变异峰率为6.25%。该法定性评价不同种及不同产区间的重楼样品,并定量分析任意两个样品间的差异,阐明重楼种间及不同产区间的相似度,为中药材真伪、品种鉴别和品质评价奠定基础。     

云南省不同产地茯苓菌核中汞元素含量研究

茯苓菌核在亚洲具有悠久的药用历史,也是北京传统小吃“茯苓夹饼”原材料。研究旨在测量和评价中国云南地区茯苓菌核的总汞含量。与其他种类蘑菇子实体相比,茯苓菌核汞含量较低。汞含量(干物质)的范围为0.0041~0.019 mg·kg-1,中位数为0.011 mg·kg-1,总体平均值为(0.011±0.004)mg·kg-1,表明云南不同产地茯苓菌核中 Hg含量受到复杂山地类型的影响较大。对每天食用含有50 g 茯苓菌核的茯苓夹饼 Hg摄入量进行健康评估,人均每天Hg摄入量为0.0000034~0.000016 mg·kg-1,按成人体重60 kg计算,人均每天 Hg摄入量为0.0000092~0.00055 mg。研究结果显示,茯苓菌核中 Hg元素含量较低,其摄入量低于健康限量标准。同时,煎煮后的茯苓菌核中 Hg摄入量也低于健康限量标准,由茯苓菌核制成的茯苓夹饼 Hg含量较低。     

傅里叶红外光谱对野生及栽培滇龙胆不同部位的研究

中药及其制剂的应用具有悠久历史,随着研究的深入,市场需求量日益增加,野生资源难以满足市场需求,开展野生和栽培品及化学成分累积动态的研究具有重要意义。为了比较野生和栽培的滇龙胆不同部位(根、茎、叶)化学成分的差异,用傅里叶红外光谱、二阶导数光谱对其进行分析及评价研究。采集60份样品的红外光谱数据,用Nicolet Omnic8.0软件计算各个样品的二阶导数光谱和匹配值。结果显示,野生和栽培滇龙胆根、茎及叶的红外光谱图整体峰形相似,在1 732,1 643,1 613,1 510,1 417,1 366,1 322,1 070cm-1附近主要为酯类、萜类、糖类物质的吸收峰。1 800~600cm-1波段范围内,样品与龙胆苦苷标准品二阶导数光谱的峰位和峰强有差异,具有多个指纹特征峰,分别为1 679,1 613,1 466,1 272,1 204,1 103,1 074,985,935cm-1;野生和栽培样品的根在1 613cm-1(龙胆苦苷中萜类物质C—C吸收峰)附近特征峰明显强于茎和叶,根中龙胆苦苷类成分高于茎及叶;野生样品的茎在1 521,1 462,1 452cm-1附近为木质素类物质的苯环骨架振动峰,并呈现强吸收峰,栽培样品茎呈现中等强峰,茎富含木质素类物质。所有样品红外光谱与野生样品根的平均光谱相似度较大,二阶导数光谱与野生样品根的平均光谱的相关性差异较大,相似度大小分别为:根茎叶。红外光谱法结合二阶导数谱能为同类物种野生和栽培药材不同部位的差异分析和评价提供参考。     

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。