太空育种射干的FTIR分析

对我国首创的第4代太空育种射干与地面组射干的非晶成分从整体上进行了测定和对比分析,以期为更全面地了解太空射干品质的变化和深入研究积累资料,探索建立太空射干质量标准。结果表明两组样品的FTIR谱的主要吸收峰的峰位、峰形大致相同,但峰的强度却有明显差异。与地面组相比,太空射干在1 642 cm-1处酮类的CO伸缩振动峰增强,表明太空射干中的主要活性成分异黄酮类化合物含量明显增加,在1 318 cm-1处一水草酸钙吸收峰增加,在1 541,1 456 cm-1处分子中苯环的环伸缩振动峰、1 417 cm-1处亚甲基的C—H键弯曲振动峰以及1 051 cm-1处伯醇的C—O的伸缩振动峰都明显减弱。太空诱变育种有利于筛选出活性成分含量提高的射干新品种。预期太空射干的药效比地面组的有所增强,有待于深入研究来证实。     

太空育种中药材防风的FTIR分析与表征

采用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）对第四代太空防风与地面组防风和对照品防风进行了对比分析。三种防风主要吸收峰的峰形峰位相近,说明太空防风的主要化学成分和基本结构并未发生明显变化, 但1 640 cm-1处酮的CO吸收峰明显增强,表明色原酮类含量明显增加;2 927和2 856 cm-1处亚甲基的CH吸收峰和1 054 cm-1处C—O吸收峰明显增强,表 明色原酮苷类、多糖类含量明显增加;1 743 cm-1处内酯的CO吸收峰强于地面组,低于对照品,说明香豆素类含量较地面组增加,少于对照品。整体来看,太空防风成分得到优化,其有效 成分含量明显提升。     

第4代太空板蓝根的FTIR分析研究

从整体上测定我国首次选育的第4代航天育种板蓝根和地面组板蓝根的FTIR谱,对主要组分进行对比分析,为深入研究其内在品质的变化积累数据,探索评价航天诱变育种板蓝根质量的方法。结果表明太空组板蓝根中主要吸收峰的强度在波数1 047,1 630以及1 412 cm-1处吸收比地面组均有不同的增强,提示太空板蓝根中多糖类、甾体、三萜类及黄酮类化合物成分含量有不同程度的增加,尤其是具有抗病毒功效的多糖类含量明显增加。而在波数1 745 cm-1处太空组板蓝根吸收峰强度比地面组板蓝根减弱,表明苷类和有机酸有所减少。由此可得出结论：太空组板蓝根的多种活性成分含量均有提高,航天诱变育种可以选育出多种活性成分含量增加的板蓝根新品种。     

增生性疤痕组织与正常上皮组织FTIR光谱研究

通过对40例疤痕组织和正常皮肤组织的ETIR光谱比较分析发现,由于个体差异,其光谱均可分为三种不同类型。此外,疤痕组织中的胶原、蛋白质、核酸和脂类等生物大分子的吸收峰强度均在不同程度上高于正常皮肤组织,但两者的A_(1083)/A_(1548)并无明显差异。提示疤痕组织中的细胞仍属正常生长,治疗中不应损伤。     

六色灵芝的FTIR快速无损鉴别

本文首次利用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）无损快速鉴别了六色灵芝真菌。结果表明：白、黄、黑、青、赤和紫灵芝均有自己的红外特征谱，据谱图吸收峰的相对强度的差异可以达到灵芝类同的鉴别和灵芝的稳定性预测，该方法快速，简便、可靠，无溶剂效应。     

FTIR比较分析与鉴定3种金花茶叶片中的化学成分

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法结合二阶导数和半定量分析对普通金花茶、毛瓣金花茶和龙州金花茶这3种金花茶叶片的红外光谱特征及其化学组分差异进行了研究。结果表明,3种金花茶组植物叶中均含有酚类、酯类或羧酸类、蛋白质、黄酮、皂苷、多糖类以及草酸钙等化学成分,但其同类化学组分在含量上存在一定差异,其中黄酮类物质含量最高的是毛瓣金花茶,最低的是普通金花茶,皂苷和多糖类物质含量最高的是龙州金花茶,最低的是普通金花茶。因此,采用FTIR技术可以明显区分不同种质金花茶化学组分差异,为金花茶品质鉴定和种类鉴别提供理论依据。     

FTIR直接鉴定紫苏子及其伪品的研究

本文首次采用傅里叶变换红外光谱法的单次反射采样技术,直接、快速、准确地测定了种子类中药材紫苏子及其伪品的红外光谱。结果表明:种子类中药材紫苏子及其伪品的种仁和皮层由于所含化学成分的不同,其红外光谱的吸收的位置和强度均有明显差异,发现紫苏子与白苏子为同种植物,野生紫苏子则有所区别,且紫苏子与其伪品石荠苧、苏州荠苧及疏花荠苧的红外光谱吸收差别较大。根据红外特征吸收能够达到中药材的真伪鉴别及种类认定的目的。该方法具有直接、快速、准确、无需制样等特点。     

FTIR对彝药大红袍根皮和根心的对比分析

利用傅里叶红外光谱,对彝药大红袍根块的根皮、根心进行特征谱比较分析.通过分析,可知大红袍根皮、根心的主要特征峰峰位相同,但其相同组分在各自物质中含量有差异.为大红袍的特征谱对大红袍根块鉴定提供了科学依据.     

FTIR应用于原产地中药材白芍的测定方法研究

采用傅里叶变换红外光谱不同的测定方法进行了白芍的测试比较,并对白芍木质部及外表皮部、不同产地的药典白芍进行了质量分析,结果显示白芍木质部与外表皮部含有相同的化学成分,但所含的芍药苷及其衍生物的含量木质部比外表部要高,而在杭白芍、亳白芍及川白芍中,以杭白芍的质量为佳.     

不同厂家的三种普洱红茶的FTIR研究

采用博里叶变换红外光谱法(FTIR)获取了不同厂家不同年份的三种普洱红茶的红外光谱, 并对所得的指纹图谱进行特征峰指认和对比分析.结果表明:这三种茶叶的化学成分基本相同,而由于各成分间的相对含量不同,使每种茶叶都有自己独特的红外谱图,另外,对于存储年份相对较长的茶叶的谱图,第一吸收峰峰位偏向低波数方向,1306cm-1附近的二肩峰及1369cm-1附近的双峰的峰强比存储年份较短的茶叶的峰强更弱,峰形更宽.这一结果说明,FTIR对于鉴别"普洱茶"的真伪及存储年份有一定的参考价值.     

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。     

婴幼儿奶粉的FTIR分析与鉴定

采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)获得了六种婴幼儿奶粉的红外光谱及其二阶导数谱. 奶粉中的脂肪(1 747, 2 854, 2 926 cm-1)、蛋白质(1 658, 1 540 cm-1)和糖(1 200～900 cm-1)等主要营养成分具有明显的红外指纹特征. 麦芽糊精、蔗糖和乳糖同样具有明显的指纹特征, 随着添加量的不同而改变. 同一厂家不同类型的婴幼儿奶粉, 脂肪、蛋白质和糖含量差异较大, 红外光谱差异较显著;不同厂家相同类型的婴幼儿奶粉的红外光谱差异较小, 但其二阶导数谱具有明显的指纹特征. 该方法简便、快速、可直观的评价奶粉的品质优劣.     

四种黑檀心材的红外光谱差异化与聚类分析

利用红外光谱结合模式识别和二维相关光谱对乌木、东非黑黄檀、风车木和成对古夷苏木四种黑檀硬木心材进行鉴别和聚类分析。红外光谱显示四种木材中的主体成分为纤维素（特征吸收峰位置在~1 370, ~1 158, ~1 034和~895 cm-1附近）、木质素（特征吸收峰位置~2 935, ~1 510, ~1 462和~1 426 cm-1附近）和草酸钙（特征吸收峰位置~1 615, ~1 318和~781 cm-1附近）。三种主体成分在四种木材红外光谱之间的相对峰强度H表明：乌木和东非黑黄檀中木质素含量较高,风车木中草酸钙含量较高,成对古夷苏木中含有一定量的脂类成分。根据红外光谱的差异性选取不同的波段,优选计算参数,分别对四种硬木心材进行相关系数判别分类和SIMCA聚类分析。相关系数判别分类模式识别中,成对古夷苏木中有一个样本未得到有效的验证,但是其余三个木材样品均得到了有效验证。SIMCA聚类模式识别中,四种木材心材之间的识别率、拒绝率和验证率都达到100%,说明不同木材之间没有重叠区域,可以完全的区分识别。二维相关红外光谱中,乌木与东非黑黄檀在升温过程中纤维素的C—O和C—C基团对温度敏感性较高,风车木中草酸钙热敏性较高,成对古夷苏木中木质素的热敏性高于纤维素。红外光谱结合聚类分析和二维相关红外光谱,不仅可以对木材主体成分进行的定性和相对含量的分析,在完善聚类模型基础上还可以对木材种类进行快速、有效的分类模式识别。     

FTIR光谱法与燕窝的品质分析

直接采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)获得了30种干燕窝产品的红外光谱图.结果显示,这些谱图与天然燕窝的红外光谱图均有不同程度的差异,主要表现在蛋白质、氨基酸(1 634,1 535 cm-1)和多糖(1 034cm-1)等主要营养成分的吸收峰;在干燕窝的谱图中,亚甲基的吸收峰(2 935 cm-1)及蛋白质和氨基酸的吸收峰(1 647,1 533,1 447 cm-1)等处的峰形、峰位和峰强度均与明胶的谱图较相似,说明大多数干燕窝样品中添加了不同量的明胶等物质;有些干冰糖燕窝产品中冰糖含量高达99%,燕窝仅含1%,在红外谱图上几乎观察不到燕窝的特征蜂.因此,市售燕窝的质量令人担忧.用FTIR可简便、快速、直观的评价燕窝产品的品质.     

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。     

青霉素类药物的红外光谱鉴别

利用傅里叶变换红外光谱法直接测定了 5种常见的青霉素药物 ,结果表明 ,各种青霉素药物由于其化学成分及其含量不同 ,显示出独特的红外光谱图 ,但青霉素药物共同的结构特征具有相似的红外光谱特征吸收峰。该方法具有快速、准确、制样简单 ,不需进行提取分离、保持其原性质等特点     

红外光谱法和主成分分析法用于胃组织癌变的检测

研究了 2 1例胃组织光谱 ,根据病理检测结果 ,其中 11例为癌变组织 ,10例为正常组织。根据已有的红外光谱判别方法得到的结果和病理分析结果基本一致 ,只有 1例 (第 10号样品 )为过渡态 ,非典型癌症。同时对 2 1条被测光谱进行了主成分分析 (PCA)。主成分分析结果表明第一主成分可以用来区别胃正常组织和癌变组织光谱。图 4明确地显示了第 10号样品处于过渡态 ,PCA方法的判别结果与红外光谱解析结果基本一致。研究结果表明傅里叶变换红外光谱法与主成分分析方法都可以对良性和恶性胃组织进行鉴别诊断 ,如果两种方法相结合可以提高检测准确率 ,有望发展成为一种肿瘤临床诊断新方法     

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。     

基于FTIR的芝麻油真伪鉴别和掺伪定量分析模型

把低价油掺入到高价油是食用油脂中的常见掺伪现象,芝麻油由于品质好价格高,市场上时有假冒伪劣产品,因此应用FTIR并结合化学计量学,建立了芝麻油的真伪和掺伪的快速分析方法。首先分析了芝麻油与大豆油、葵花籽油在4 000～650 cm-1范围的FTIR谱图,由于食用植物油都是不同脂肪酸甘油三酯的混合物,其谱图极为相似,很难发现芝麻油与其他油脂的明显差异。但是不同食用油的脂肪酸组成不同,其1 800～650 cm-1红外指纹特征区也有所不同,因此可以选择该区域,对红外光谱数据用化学计量学方法进行分类识别。通过建立主成分分析(PCA)和簇类独立软模式识别(SIMCA)模型,进行了芝麻油的真伪鉴别,该模型聚类效果较为理想,识别正确率达到了100％;采用标准正态化校正(SNV)和偏最小二乘法(PLS),经过PCA分析计算,芝麻油中掺入大豆油、葵花籽油的掺伪检测限均为10%;利用FTIR和PLS,建立了芝麻油掺的定量分析模型,该模型预测值与实际值有着良好的对应关系,预测相对误差为-6.87％～8.07％之间,说明定量模型可行。本方法能够实现芝麻油的快速真伪鉴别和掺伪定量分析,其优点是模型一旦建立,分析简便、快速,可以满足大量样品的日常监测。