红外光谱结合化学计量学快速鉴别云南重楼不同炮制品

中药炮制是根据中医学理论,改变中药的性味和功效,以达到缓和药性、减毒增效等作用。炮制对中药的活性成分、药效、毒副作用影响甚大,建立一个系统鉴别和评价中药不同炮制品的方法,可为中药质量和临床用药安全提供重要支撑。采用红外光谱法对9种云南重楼不同炮制品进行对比分析,结合化学计量学建立主成分-马氏距离(PCA-MD)判别模型进行鉴别分析。云南重楼不同炮制品的红外光谱经自动基线校正和纵坐标归一化预处理后,取其平均光谱图。九种重楼不同炮制品的平均红外光谱和二阶导数光谱显示：(1)其主要特征吸收峰为3 387,2 923,1 745,1 463,1 338,1 240,1 207,1 158,1 180,1 080,1 048,1 020,988,921,895,859,833,765,708,572和529 cm-1;(2)重楼不同炮制品红外图谱的峰形基本相似,可显示出重楼所特有的红外光谱特征;(3)重楼不同炮制品红外图谱中少数特征吸收峰数目、位置和吸收强度存在差异,表明重楼经不同炮制后化学成分和含量发生了改变。红外光谱经多元散射校正(MSC),标准正态变量(SNV),一阶求导(1st Der),二阶求导(2nd Der)和平滑(SG)优化处理后,采用Kennard-Stone算法筛选训练集和预测集(3∶1),建立PCA-MD判别分析模型。结果显示,重楼不同炮制品的最佳预处理方法为1st Der+SG(11∶3)。提取前5个主成分,变量特征的解释能力为88.2%,以PC1,PC2和PC3为坐标轴建立PCA-MD三维得分图可知,九种炮制品可完全区分;其中重楼I,H,G和F的聚类效果最好,且前三种炮制品距离较近,表明晒干和烘干处理重楼与传统炮制重楼所含化学成分相似;重楼D和E空间距离较近,推测其经过微波和蒸汽高温处理后化学成分变化相似。预测集样本可准确的归属于训练集,PCA-MD判别模型的准确率为100%。红外光谱结合PCA-MD判别分析可准确区分云南重楼的不同炮制品,为云南重楼炮制品的临床应用提供参考,同时为中药炮制品的鉴别提供了借鉴。     

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。     

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学方法对白酒基酒的快速定性和定量分析

白酒基酒等级的准确评判对白酒的质量控制至关重要,是白酒分级储存和勾兑的重要依据。目前白酒基酒分级是在生产车间班组工人初步分级基础上,通过专业评酒人员的人工感官审评结合气相色谱法测定主要酯类物质含量最终确定白酒基酒的等级。人工感官审评和气相色谱分析方法繁琐,耗时费力,很难实现实时快速检测。红外光谱技术具有快速分析、无损检测及灵敏度高和重现性好等优点,在食品品质检测领域得到广泛应用。运用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)技术结合化学计量学方法对不同等级白酒基酒及其主要酯类化合物进行快速定性和定量分析。采用线性判别(LDA)和误差反向传播人工神经网络(BPANN)分析模型对不同等级白酒基酒进行判别,线性判别分析训练集和测试集总体识别率均达到100%,BPANN分析训练集和测试集总体识别率均在95%以上。采用区间偏最小二乘法(siPLS)对四种主要酯类化合物进行定量分析,己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯和丁酸乙酯含量的训练集模型相关系数分别为0.986 4,0.991 5,0.970 2和0.951 4,测试集模型的相关系数分别为0.982 4,0.961 9,0.905 2和0.808 0。结果表明,傅里叶变换红外光谱技术结合化学计量学方法能有效实现不同等级白酒基酒的准确判别,同时基酒中主要酯类化合物的快速检测定量模型效果良好,能满足白酒生产中的分析检测要求,为白酒基酒等级的快速判别提供一种客观而准确的分析方法,有效提升白酒的智能化生产水平。     

红外光谱在中药定性定量分析中的应用

红外光谱灵敏度高、操作简便、谱带的专属性强,特别适合于中药材的无损快速鉴别和定量分析,它正在成为中药质量控制方面的一种有效手段。文章综述了红外光谱在中药定性和定量研究中的应用现状,对红外光谱在中药材(同一药材不同部位,不同产地、品种的同种中药材,易混淆、真伪中药材等)和中成药(中药配方颗粒和注射剂等)的鉴别分析与有效成分含量测定等方面的应用进行了详细评述。随着傅里叶变换红外光谱和计算机技术的不断发展,它必将在中国中药的现代化和国际化道路上起到关键作用。     

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。     

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。     

不同产地与采收期环草石斛的红外光谱研究

环草石斛Dendrobium loddigesii Rolfe是中药石斛的源植物之一,以茎入药,具有滋阴清热、益胃生津的功效。本文采用红外光谱法对不同产地、不同采收期的环草石斛分别进行分析比较。结果显示,不同产地环草石斛红外光谱中,1 035,1 051,1 078,1 156,1 500,1 511,1 736cm-1等附近峰的相对峰强皆有显著差异,表明不同产地环草石斛的多糖、酮、酯类等成分的组成和含量有明显差异。在二维相关红外光谱中,越南、云南、广西、贵州的环草石斛分别有7,8,8,9个自动峰,且广西环草石斛的最强峰在1 220cm-1附近,不同于其他三个产地样品(980cm-1)。不同采收期环草石斛的红外光谱中,1 034~1 023cm-1主强峰的波数,(1 617±4)cm-1次强峰的波数以及1 078(1 076,1 079)cm-1峰的有无,皆随季节呈现出明显的阶段性变化,显示了环草石斛生长过程中所含多糖、酮类等成分积累的阶段性变化规律。应用红外光谱法能较好把握环草石斛的生长状况,帮助全面了解其成分组成与含量变化,对环草石斛的合理开发与高效利用有重要意义。     

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。     

近红外光谱结合化学计量学的常见中国蜂蜜掺杂糖浆鉴别

目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱（NIR）结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假（掺杂常见糖浆）蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）及支持向量机（SVM）对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。首先,采集来自中国10个省份、20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品,以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量（10%,20%,30%,40%,50%,60%）配制的112个掺假蜂蜜样品,共计224个样品;通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据（波长范围400~2 500 nm）;然后,分别采用一阶导数（FD)、二阶导数（SD）、多元散射校正（MSC)、标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理;再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型,比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法（GS）、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）三种寻优算法进行优化。分析结果表明：光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升,而对于SVM模型,惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。在PLS-DA算法中,经FD光谱预处理后建立的模型效果最好,最佳PLS-DA模型准确率为87.50%;在SVM算法中,经MSC预处理后,再通过GS寻优,获得惩罚参数c为3.0314,核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好,最佳SVM模型准确率为94.64%。由此可见,非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型,同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。     

红外光谱等方法对某未知样品的定性定量分析

利用红外光谱，热分析及红外光谱－色谱联联用技术对某未知样品进行了分析。通过分析。可知该物质为丙三醇硬脂酸单脂。并含有少量的硬脂酸甲酸和十六烷基酸甲酯，这两种微量物物质的比为1：2。     

化学计量学在近红外光谱定性分析中的应用

近红外光谱的多元特性使得它特别适合于应用化学计量学技术进行物质的分析。本文讨论了判别分析技术在近红外光谱定性分析中的应用,结果表明应用相关的化学计量学方法采用近红外光谱进行物质的定性分析是可行的。     

红外光谱结合化学计量学快速预测铁皮石斛中总黄酮含量

评价药用植物质量的主要手段之一是有效成分含量检测,不同采收期对药用植物有效成分含量有明显影响。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立快速预测不同采收期铁皮石斛中总黄酮含量的方法,以期为铁皮石斛质量快速预测评价提供研究基础。采收2014年1至12月的铁皮石斛样品干燥粉碎;以氯化铝显色法测定铁皮石斛中总黄酮含量,分析不同采收时间铁皮石斛总黄酮的累积规律;采集样品红外光谱信息,归属红外吸收峰,拟合红外光谱数据和总黄酮含量数据,结合一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等对数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型预测样品中总黄酮含量。结果显示：(1)样品和标准品芦丁均在270 nm附近有共有吸收峰,实验以270 nm为总黄酮定量波长,标准曲线为y=6.076 5x+0.055 8,相关系数r=0.996 6,线性关系良好;重现性、精密度和稳定性相对标准偏差分别为1.00%,0.37%和0.28%,该方法稳定可靠;(2)总黄酮含量随时间变化趋势为先升高后降低,6月-8月样品含量较高,平均含量大于64.10 mg·g-1;(3)铁皮石斛红外光谱数据与总黄酮含量拟合后进行一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等组合处理,用PLSR模型预测铁皮石斛的总黄酮含量,结果最佳预处理方式为2D+SG5+SNV+OSC-PLSR,训练集和验证集r分别为0.979 0和0.882 4,验证均方根误差(RMSEE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为2.438 2和4.169 9,铁皮石斛中总黄酮含量预测值与测量值较接近,表明PLS模型可用于总黄酮含量的快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现铁皮石斛中总黄酮含量准确预测,为铁皮石斛质量评价提供快速、有效的方法。     

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。     

茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究

分别采集了茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类茶叶共120个样本,利用NIRSystems6500型近红外光谱分析仪对样本进行光谱测量,应用近红外光谱分析技术对茶叶进行定性和定量分析。采用主成分分析法,结合聚类分析法,对4种类别的茶叶进行定性鉴别,通过对不同光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立了最优定性判别定标模型。同时,采用修正的偏最小二乘法,比较不同光谱预处理方法对定标模型的影响,建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱含量的定量分析模型,并对未知样本进行预测。定性分析模型的种类识别准确率达到100％,定量分析模型的决定系数均大于0.91,相对分析误差RPD均大于3。结果表明,利用NIRS分析技术可以快速定性和定量分析鉴别茶叶的类别和成分含量。     

近红外漫反射光谱法对益母草颗粒的定量和定性分析

利用近红外光谱结合偏最小二乘法建立了快速测定益母草颗粒的盐酸水苏碱的定量分析模型,模型的决定系数为0.9622,内部交叉验证均方差为0.0576;然后用10个预测集样本对模型的性能进行验证,决定系数为0.9495,预测集标准偏差为0.0547,相对分析误差为4.45,表明该方法能应用于生产实践。最后选取样品的近红外光谱的6502.8—3999.6cm-1波段建立9个厂家的益母草颗粒聚类分析模型,结果不同厂家的样品能很好地进行分类,然后使用预测集样品对该模型进行检验,结果表明该方法准确快速。     

黄芩采收季节的红外光谱三级鉴别与主成分分析

中药的采收季节与药物质量有着密切的关联,研究不同季节采收药材的差异并对其进行准确识别,对中药药理研究与质量控制意义重大。采用红外光谱三级鉴别法,对春季和秋季采收的黄芩进行研究。结果表明,春季与秋季采收的黄芩红外光谱吸收峰位置较相似,但是酯类化合物中羰基CO的1 740 cm-1特征吸收峰,黄酮类成分1 614 cm-1附近特征吸收峰及糖类成分1 071 cm-1附近吸收峰的相对峰强度差别显著。通过二者相对峰强度的不同发现春季采收的黄芩药材中黄酮类和酯类成分高于秋季采收的药材。比较二者在1 300～400 cm-1波数范围内的二阶导数红外光谱,得出其所含糖类物质有所不同。二者的差异在二维相关红外光谱上更加直观显著。对16个批次的春季与秋季采收黄芩药材红外光谱进行了主成分分析,结果表明二者可以得到准确区分。综上,红外光谱三级鉴别法与主成分分析相结合,可以准确鉴别春季和秋季采收的黄芩,并分析其化学成分的差异。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。