藏药川西獐牙菜及其不同提取物的红外光谱分析

利用红外光谱三级鉴定方法对藏药川西獐牙菜及其不同溶液提取物进行分析研究。选择川西獐牙菜中含量相对较高的药用成分龙胆苦苷作为不同溶液提取物的对照成分进行红外光谱和二阶导数光谱的分析;同时对不同浓度乙醇提取物进行二维相关光谱分析。结果显示,龙胆苦苷红外光谱中1 611和1 075cm-1处的两个主要特征峰强度的变化趋势,和川西獐牙菜不同溶剂提取物中龙胆苦苷含量变化趋势一致;提取溶剂极性相近时,提取物的红外光谱图相似;随着提取溶液极性的逐渐降低,提取物的红外谱图中2853,1 733,1 464,1 277和1 161cm-1等处吸收峰强度逐渐增强,提取物中酯类化合物含量逐渐增加,萜类化合物的提取率逐渐增加;红外光谱图极为相近的不同浓度乙醇提取物在二维红外光谱图中有很明显的差异。龙胆苦苷特征峰强度的变化趋势和不同提取物中龙胆苦苷含量变化趋势的一致性说明红外光谱分析结果能体现分析对象中所含有成分的含量变化;川西獐牙菜原药材,水提物和不同浓度乙醇提取物谱图的相似性和相似度的变化规律,说明传统用药水煎液和低浓度醇提物的科学性;红外光谱技术可成为川西獐牙菜不同提取物后期药理活性成分宏观控制,和多以复方入药的藏药研究中准确、快速、有效的分析方法。     

红外光谱技术的三文鱼肉假冒鉴别

国内三文鱼市场鱼龙混杂,假冒问题严重,但鉴别方法有限。采用红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)研究了黑龙江大马哈鱼、淡水虹鳟、智利太平洋鲑三种鱼肉对挪威三文鱼的冒充问题。采用FITR光谱仪和KBr压片法采集四种肉类的原始光谱,并对原始光谱分别进行多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay平滑、一阶导数(first derivative)、标准正则变换(SNV)、峰面积归一化(peak area normalization)五种预处理来消除噪声等干扰因素并确定最佳预处理方法。为建立PLS-DA鉴别模型,将四种鱼肉的光谱分别赋予-3,-1,1和3四个参考分值,建模后通过预测检测集鱼肉得分来检验模型准确性。结果表明：采用峰面积归一化法时,PLS-DA检测模型的效果最好,校正集和交叉验证集的决定系数分别为0.97和0.95。RMSEC和RMSECV分别为0.37和0.52。该模型能显著区分四种鱼肉、检测集的预测分值分别聚集在各自的参考分值附近,在阈值为±1的判别条件下预测准确度为96%。同时采用马氏距离法进一步对四种鱼肉的光谱进行分析,发现相互之间差异明显,其中挪威三文鱼与其品种差别最大的淡水虹鳟距离最大,与其比较接近的智利太平洋鲑的距离最小,红外光谱信息能够反映不同鱼肉的品种、生活环境等差异。因此,采用红外光谱技术结合PLS-DA法能够准确的鉴别出其他鱼肉对挪威三文鱼的冒充问题,同时对其他肉类检测有一定借鉴意义。     

火焰原子吸收光谱法测定中草药川东獐牙菜中的八种微量元素

用火焰原子吸收光谱法对川东獐牙菜中K, Ca, Na, Mg, Fe, Zn, Mn和Cu八种微量元素进行了分析测定。结果显示,用HNO₃-HClO₄(5∶1)混酸作消化液处理样品,精密度和回收率较好。在选定的实验条件下,川东獐牙菜各元素间相互不干扰,可在一份样品液中进行八种元素的分别测定。川东獐牙菜中含有较丰富的K,Ca和Na, 以及Mg和Zn,其含量K＞Ca＞Mg＞Na＞Zn＞Fe＞Cu＞Mn。方法的检出限均小于0.097 μg·mL-1,RSD≤2.34%(n=8),加标回收率89.32%～106.65%。     

高效液相色谱法测定高纯度獐牙菜苦苷的含量

采用外标法Thermo-C18(200×4.6mm,5μm)色谱柱为固定相,甲醇-水(25∶75)为流动相,流速为1mL/min,检测波长为254nm,柱温为30C,HPLC测定川东獐牙菜植物成分-高纯度獐牙菜苦苷含量.线性范围为2.8512-14.256 μg/mL(r=0.99998),99%的獐牙菜苦苷对照品的回收率为99.93%,RSD为0.52%.本方法操作简单,灵敏度高,重现性好,测定结果准确、可靠,可用于獐牙菜苦苷药物制备中的质量检测和监控.     

獐牙菜中6种金属元素的火焰原子吸收光谱法分析

样品经干燥粉碎,以硝酸-高氯酸混合液进行消化处理后,用火焰原子吸收光谱法首次分析了滇獐牙菜(S.yunnanensis)、川东獐牙菜(S.davidii)中的Ca、Mg、Cu、Fe、Mn、Zn,加标回收率在91.17%—104.5%之间,相对标准偏差(RSD)小于3.7%,该法简单、快速、准确,结果令人满意。     

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。     

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。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

不同炮制方法黄精的红外光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱和多元统计分析对黄精及其不同炮制品进行分析研究。实验共采集贵州凯里出产的生黄精、酒黄精、蒸黄精104个样品,分析各自的FTIR光谱特征。运用自动基线校正、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)、 Savitzky-Golay导数、 Savitzky-Golay卷积平滑等方法对光谱进行预处理。通过建立偏最小二乘(PLS)模型和支持向量机非线性分类(SVC)模型来探索最佳数据预处理方法。选择最佳组合的预处理方法处理光谱数据,建立主成分分析(PCA)模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型来验证其分类鉴别效果。结果显示,该方法可对三种黄精样品进行准确分类,可以用于黄精炮制品的快速鉴别。     

川西獐牙菜正丁醇提取物的GC-MS成分分析

利用气相色谱-质谱联用技术对川西獐牙菜的正丁醇提取物进行成分分离鉴定,并用峰面积归一法确定各组分的相对含量.实验中从川西獐牙菜正丁醇提取物非沥青质的3种馏分中共分离出122种化学成分,非极性馏分中以烷烃类为主,极性馏分中以饱和脂肪酸类为主.     

基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶

为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别(NPLS-DA)相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01~1g·L-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200~4 800和900~1 700cm-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明:采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。     

基于激光近红外的稻米油掺伪定性-定量分析

该文主要研究激光近红外光谱分析技术结合化学计量学方法对稻米油掺伪进行定性-定量分析。分别将大豆油、玉米油、菜籽油、餐饮废弃油掺入稻米油中,按照不同质量比配置189个掺伪油样,利用激光近红外光谱仪采集光谱;对采集的稻米油掺伪图谱数据进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正 (OSC)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV_DT)三种不同预处理并与原始数据进行比较。采用连续投影算法(SPA)对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取,应用支持向量机分类(SVC)方法建立稻米油掺伪样品的定性分类校正模型,选择网格搜索算法对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。另采用后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和SPA对预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别应用偏最小二乘法(PLS)和支持向量机回归(SVR)建立掺伪油含量的定量校正模型,并选用网格搜索算法对SVR模型参数组合(C,g)进行寻优,建立最优参数模型。研究表明,建立的SVC模型预测集和校正集的准确率分别达到了95%和100%;对比SVR和PLS方法建立的数学模型对稻米油中掺杂油脂的含量的预测,两种方法均能够实现含量预测,SVR模型的预测能力更好,相关系数R高于0.99,均方根误差(MSE)低于5.55×10-4,预测精度高。结果表明,采用激光近红外光谱分析技术可以实现稻米油掺伪的定性-定量分析,同时为其他油脂的掺伪分析提供了方法。     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

基于数据挖掘技术的瓦斯气体红外光谱定量分析方法的研究

瓦斯气体的监测是影响煤矿安全的重要因素之一,对其的在线实时监测成为煤矿安全的重要保障。本文采用红外光谱分析技术,对瓦斯气体的红外定量分析算法进行了研究。为提高模型分析精度,将数据挖掘技术应用在分析算法中。通过增加基于K平均非分层聚类分析对数据进行处理发现,带聚类分析的偏最小二乘算法比单纯采用偏最小二乘算法在精度上明显占优。另外,为减少模型中个别定标样本误差对精度的影响,采用聚类分析的方式进行了数据预处理,发现这种去噪方法在分析精度上又有所提高。     

校正集选择方法对于积雪草总苷中积雪草苷NIR定量模型的影响

近红外光谱定量分析中,采用合适的校正集选择方法是建立预测性能良好的近红外定量模型的关键技术之一。校正集选择方法有RS法、CS法、KS法和SPXY法等,但是对以上校正集选择方法缺乏系统地比较。本文以积雪草总苷中积雪草苷NIR定量模型为载体,对NIR定量模型的7个评价指标进行分类和筛选,比较了CS法、KS法和SPXY法三种校正集选择方法对NIR定量模型的准确性和稳健性两类评价指标的影响。结果表明,SPXY法与CS法、KS法选择校正集样本后所建近红外模型的RPD和RSEP两个准确性评价指标存在显著性差异,模型的稳健性评价指标RMSECV和|RMSEP-RMSEC|不存在显著性差异。因此,建立积雪草总苷近红外光谱的积雪草苷偏最小二乘定量模型时,SPXY校正集选择方法能显著提高该定量模型的预测准确度,但对模型稳健性的评价指标没有显著影响,以上结论为中药固体体系建立近红外定量模型确定校正集选择方法提供参考。     

净信号的局部建模算法及其在近红外光谱分析中的应用

提出了一种基于净信号分析的局部建模算法,以克服光谱定量分析中样本间差异性过大和样本待测性质与光谱之间存在非线性等问题。首先利用净信号分析方法得到校正样本和待测样本的净信号,然后用待测样本净信号和校正样本净信号之间的欧式距离作为样本相似性判据,选取一定数量的与待测样本最相似的校正样本组成局部校正子集,建立局部PLS回归模型。针对一组猪肉近红外光谱数据集的实验结果表明,该方法的预测精度显著优于全局建模方法和基于光谱欧式距离的局部建模方法。     

基于叶绿素荧光光谱技术的茶叶藻斑病模型研究

茶叶是我国重要的经济作物,对茶叶病害的及早发现与诊断,有利于农业生产者及时采取有效的防护措施.为了实现对茶叶病害的准确判别,采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究.实验采集了健康茶叶样本90片,藻斑病轻度病害叶片90片,藻斑病重度病害叶片90片,并根据Kennard-Stone算法将样本数按3:1划分训练集和预测集...     

基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。