傅里叶变换红外光谱法和紫外-可见谱线组法分析广西特产罗汉果

采用红外光谱和紫外-可见谱线组法全面分析了广西特产罗汉果,并将紫外-可见谱线组法延伸至红外光谱,采集了4种浸泡液的红外谱图。罗汉果红外光谱中出现了羟基、亚甲基、链状羧酸酯羰基、酰胺和苷键的特征吸收峰,表明其中主要含有油脂、蛋白质和甜甙等成分。4种不同极性溶剂水、乙醇、氯仿和石油醚浸泡液的紫外-可见谱线中吸收峰个数、峰形和峰位都存在很大差别,全面反映出罗汉果所含成分的整体效应。4种浸泡液的红外谱图中分别出现了不同成分的特征峰,说明水浸泡液中含有蛋白质和甜甙等极性分子,乙醇浸泡液中既含有蛋白质、甜甙,也含有油脂等脂溶性成分,氯仿浸泡液中除了含有大量油脂,还含有少量蛋白质等成分,而石油醚浸泡液中只含有油脂等脂溶性成分。     

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。     

基于主成分分析和聚类分析的FTIR不同地理居群香果树多样性分化研究

应用傅里叶变换红外光谱（FTIR）法测定了浙江省7个不同地区香果树茎和叶的红外光谱,以721～3 366 cm-1范围内的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, PCA)和聚类分析(Cluster analysis),比较了7个不同地理居群香果树茎和叶在红外光谱图上的差异程度,即各吸收峰所对应的化学成分含量差异。结果表明,香果树茎和叶的红外光谱存在一定差异,叶在聚类分析中所表现出来的居群间的距离系数和主成分分析三维排序图中各居群的相对位置都较大,在研究植物不同地理距离居群多样性分化方面具有比茎更好的效果。与其他地区地理距离相对较远的大盘山和古田山香果树居群红外光谱具有特殊性,多样性分化显著。九龙山、乌岩岭和松阳的香果树居群红外光谱图各有其特点,在三维排序图上的位置差异不大,聚类分析也显示这几个居群间距离系数很小,说明这几个地区香果树居群在植物化学组成上存在一定差异,但居群多样性分化不显著。发现基于FTIR的主成分分析排序图和聚类分析图能够在一定程度上表征植物不同地理居群间多样性的分化,这也表明,FTIR在应用于濒危植物保护方面具有广泛的应用前景。     

金银花不同提取物的红外光谱

利用红外光谱的宏观指纹特性,对金银花中不同溶剂提取物的红外光谱图和二阶导数红外光谱图进行了整体分析.初步推测,金银花石油醚提取物中主含长链脂肪酸(酯)、小分子萜类等低极性化合物,乙酸乙酯提取物主含环烯醚萜及其苷类化合物,无水乙醇和95％乙醇提取物中主含咖啡酸类衍生物和黄酮(苷)类化合物,去离子水提取物中主含鞣质及多糖类成分.综合比较亦可知,金银花醇提取物中的主成分是以绿原酸为代表的咖啡酸类衍生物.可见,利用红外光谱法对中药提取物直接进行分析,可对其主体成分进行初步的识别,为制定下一步的提取方案和检测方法提供了方向性参考.     

FTIR结合主成分聚类用于伽师瓜籽品种的鉴别

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)法测定了3个不同品种的伽师瓜种子的傅里叶变换红外光谱,采用主成分和聚类方法进行数据分析,比较了不同品种伽师瓜种子之间的差异程度.结果表明:基于傅里叶变换红外光谱的主成分和聚类分析在反映不同品种植物种子化学组成差异程度上具有应用价值.     

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。     

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。     

野菊花不同提取物的红外光谱分析

利用红外光谱的宏观指纹特性,对野菊花不同溶剂提取物的红外光谱图和二阶导数红外光谱图进行了整体分析。可知,野菊花石油醚提取物主含长链脂肪酸(酯)、不饱和酮以及小分子萜类等低极性化合物,乙酸乙酯提取物主含萜类和黄酮类化合物,无水乙醇提取物主含黄酮及黄酮苷类化合物,95%乙醇提取物主含黄酮苷类化合物,去离子水提取物主含多糖及鞣质类等大极性成分。此外,与野菊花指标成分蒙花苷的红外光谱分析比较,可知野菊花无水乙醇提取物中所含有的黄酮量是最多的。因此,利用红外光谱法对中药提取物直接进行分析,可初步识别其主体成分,为下一步制定药效成分的提取方案和检测方法提供方向性参考。     

红外光谱对不同品种及产地小米的鉴别

不同品种及产地的小米在口感及营养价值上存在显著差异,因此区分不同种小米对消费者具有参考意义。将傅里叶变换红外光谱(FTIR)、二维相关红外光谱(2D-IR)与曲线拟合、主成分分析(PCA)相结合,鉴别小米的品种及产地。结果显示：小米主要由碳水化合物、蛋白质和脂质组成,因此,其FTIR特征相似;二阶导数光谱(SD-IR)在3 012,2 962,2 928,2 856,1 748和1 548 cm-1附近的吸收峰强度存在明显差异;2D-IR在1 200~860和1 700~1 180 cm-1范围内,小米样品的自动峰和交叉峰数目、位置和强度差异明显;曲线拟合结果显示小米在1 700~1 600 cm-1范围内子峰面积比例不同,说明不同品种间小米的蛋白质含量不同,可以实现小米品种的鉴别分类;选取1 800~800 cm-1范围内的导数光谱进行主成分分析,前3个主成分累积贡献率为97%,不同产地的小米都得到正确归类。研究表明,红外光谱结合统计分析方法,是鉴别小米品种及产地的有效方法。     

41个茶花品种基因组DNA傅里叶变换红外光谱

研究的目的是通过全基因组DNA的傅里叶变换红外光谱(FTIR)对41种茶花品种进行聚类分析和品种鉴定。研究发现,41个茶花品种基因组DNA的FTIR光谱不同,方差分析显示,各茶花品种FTIR数据之间的差异显著,因而,红外光谱可以作指纹光谱鉴定茶花。通过系统聚类结合主成分分析,建立了41种茶花品种的标准聚类和识别模型。41种茶花品种基因组DNA样本的平均光谱的聚类正确率为92.68%,品种鉴定准确率为100%。聚类结果表明,在1.0聚类距离,41个山茶品种可分为9个类别,在15.0聚类距离下可分为3个大类。亲缘关系分析表明,滇山茶中的楚雄居群来自楚雄、腾冲和大理。结果表明：基因组DNA的FTIR光谱数据的系统聚类结合主成分分析可用于茶花快速分类和鉴定。     

粗皮桉近红外光谱差异与其遗传差异间的关系

摸清粗皮桉(Eucalyptus pellita)群体的遗传亲缘关系,对研究桉树杂交育种理论,开发优良新品种具有非常重要的意义。研究意在通过对比粗皮桉种源遗传差异与其光谱差异间的关系,探索近红外光谱(NIRs)技术用于粗皮桉遗传亲缘关系分析的可行性。以粗皮桉天然种源材料为对象,每个种源采集8~12个家系叶样。通过全基因组重测序,基于核苷酸序列差异计算种源间的遗传距离。同时,每个家系选择4~6片健康叶片烘至绝干后,将其粉碎装于透明自封口塑料袋。用手持式近红外仪Phazir Rx (1624)采集样品的NIRs信息。以簇类独立软模式(SIMCA)判别分析统计对比种源到目标种源的光谱距离,并基于NIRs欧氏距离对种源进行层级聚类。以NIRs的PCA因子得分图分析种源间的遗传亲缘关系及其遗传变异。结果显示,粗皮桉新几内亚岛种源间的平均遗传距离为0.186,昆士兰州种源间的平均为0.157,新几内亚岛种源与昆士兰州种源间的平均遗传距离为0.295,明显大于区域内种源间的遗传距离。粗皮桉2大区域种源间的NIRs光谱距离与其种源间遗传距离基本呈正相关关系。基于NIRs的层级聚类在一定程度上印证了种源遗传距离、光谱距离的大小关系,但与其地理距离非完全对应,说明基因交流对粗皮桉群体的遗传亲缘关系有较大的影响。PCA聚类显示,遗传或光谱距离大的种源样本因子得分图存在严重重叠,而遗传或光谱距离小的种源样本因子得分反而会清晰聚类,这表明NIRs信息区分异质样本的敏感性,同时也反映了粗皮桉种源内家系间遗传变异的大小。研究结果表明,NIRs技术能够真实反映粗皮桉种源间的遗传差异,可用于桉树群体遗传亲缘关系及群体内的遗传变异分析,可辅助桉树群体的世代改良研究。     

Terahertz data combined with principal component analysis applied for visual classification of materials

A principal component analysis (PCA) method was used here to analyze three materials: glucose, intralipids, and water. The time-domain signal, frequency-domain information, refractive index, extinction coefficient, and dielectric function of these three substances were selected as original variables. We find that it is possible to analyze the similarity between different materials via the cluster distance in the principal component (PC) space and to analyze the difference between samples of the same material via the centroid distance, and the clustering effects of different original variables in PCA may be analyzed via the ratio of centroid distances. Because the thickness of solid-state matters and the concentration of liquid matters are related to the PC, the terahertz time-domain spectroscopy may be combined with PCA to perform visual classification on the materials, thus facilitating substance identification. Sample thickness and concentration may be deduced from the PC score of the materials.     

模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析

食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集：(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Gol...     

一种广义噪声聚类的红外光谱茶叶品种鉴别研究

茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法,对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别是茶叶品种检测中最有效的和最实用的技术之一。为实现茶叶品种的快速分类,以快速广义噪声聚类(FGNC)为基础,提出一种新的广义噪声聚类(NGNC)。NGNC将FGNC目标函数中的欧式距离的平方扩展为欧式距离的p次方,提高了FGNC的聚类准确率。试验以优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶为研究对象,采用FTIR-7600型傅里叶红外光谱仪检测茶叶样本的红外漫反射光谱。首先用主成分分析(PCA)对茶叶的高维红外光谱进行降维处理,然后用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取,最后分别运行FGNC和NGNC两种聚类算法进行茶叶红外光谱的聚类分析。实验结果表明,同FGNC相比较,NGNC具有更高的聚类准确率,更快的收敛速度和更逼近真实的聚类中心。总体而言,采用红外光谱技术检测茶叶样本,同时结合PCA,LDA和NGNC可实现快速、准确地聚类茶叶的红外光谱,能有效地实现茶叶品种的鉴别分析,为实现基于红外光谱和模糊聚类的茶叶品种鉴别分析提供了一种新方法和新思路。     

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。     

石膏红外图谱鉴定研究

建立硫酸盐类矿物药材石膏的红外光谱指纹图谱,并建立三种硫酸盐类矿物药材的聚类分析模型。用傅里叶变换红外光谱仪测定煅石膏、石膏、芒硝等矿物药的红外光谱,以一阶导数光谱图谱结合聚类分析的方法研究三种硫酸盐类矿物药材的内在组合关系;通过测定不同产地和批次石膏药材样品的红外光谱,并以存在的共有峰为基准建立石膏的对照红外指纹图谱,采用相关系数法和夹角余弦法评价药材样品红外图谱与对照指纹图谱的相似度。在中红外区间,三种硫酸盐类矿物药材的原红外光谱谱图和一阶导数光谱谱图的峰数、峰位、峰形和峰强存在差异,结合一阶导数红外光谱和聚类分析,成功划分石膏和煅石膏一类,芒硝为一类;24批石膏样品红外指纹图谱相似度大于0.980 0。本方法操作简便,专属性强,利用红外指纹图谱法结合聚类分析,为石膏的规范监管提供快速准确的新鉴别方法。     

模糊非相关鉴别C均值聚类的茶叶傅里叶红外光谱分类

茶是一种让人喜爱的健康饮品,不同品种的茶叶其功效和作用是不相同的。研究出一种可靠、简单易行、分类速度快的茶叶品种鉴别方法具有重要的意义。在模糊非相关判别转换(FUDT)算法和模糊C均值聚类(FCM)算法的基础上提出了一种模糊非相关鉴别C均值聚类(FUDCM)算法。FUDCM可以在聚类过程中动态提取光谱数据的模糊非相关鉴别信息。用FTIR-7600型傅里叶红外光谱分析仪分别采集优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶的傅里叶中红外光谱,波数范围为4 001.569～401.121 1 cm-1。先用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理,然后用主成分分析法(PCA)将光谱数据降维到20维,再利用线性判别分析(LDA)提取光谱数据中的鉴别信息。最后分别运行FCM和FUDCM进行茶叶品种鉴别。实验结果表明：当权重指数m=2时,FCM的聚类准确率为63.64%,FUDCM的聚类准确率为83.33%;FCM经过67次迭代计算实现了收敛,而FUDCM仅需17次迭代计算就可以实现收敛。用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FUDCM的方法能快速、有效地实现茶叶品种的鉴别分析,且鉴别准确率比FCM更高。