吴喆 1,2,3张霁 1,2左智天 1,2徐福荣 3[ ... ]张金渝 1,2
作者单位
摘要
1 云南省农业科学院药用植物研究所, 云南 昆明 650200
2 云南省省级中药原材料质量监测技术服务中心, 云南 昆明 650200
3 云南中医学院中药学院, 云南 昆明 650500
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。
红外光谱 云南重楼 炮制 主成分-马氏距离判别模型 Infrared spectroscopy Paris polyphylla var. yunnanensis Processing Principal component analysis-Mahalanobis distance 
光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1101
吴喆 1,2,3张霁 1,2金航 1,2王元忠 1,2张金渝 1,2
作者单位
摘要
1 云南省农业科学院药用植物研究所, 云南 昆明 650200
2 云南省省级中药原材料质量监测技术服务中心, 云南 昆明 650200
3 云南中医学院中药学院, 云南 昆明 650500
傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和偏最小二乘回归(PLSR)对不同采收期滇重楼(Paris polyphylla var yunnanensis)分别进行定性鉴别与定量分析, 以期为滇重楼合理采收和鉴别评价提供科学依据。 采集46份不同采收期滇重楼样品的红外光谱, 对光谱数据进行自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+小波去噪(WD)预处理后进行PLS-DA分析; 采用超高效液相色谱测定样品中重楼皂苷Ⅰ, Ⅱ, Ⅵ, Ⅶ的含量, 将液相测定数据与红外光谱数据进行拟合, 经自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+一阶求导+正交信号校正(OSC)优化处理后, 建立滇重楼中重楼皂苷Ⅰ, Ⅱ, Ⅵ, Ⅶ的快速预测模型。 结果显示, (1)原始红外光谱中主要吸收区域在950~700, 1 200~950, 1 800~1 500和2 800~3 500 cm-1附近。 (2)PLS-DA得分图可准确区分不同采收期滇重楼样品。 (3)液相数据显示重楼总皂苷含量随着年限的增加先成倍增加, 再逐渐减少, 最后呈现缓慢增加的趋势。 (4)重楼总皂苷含量定量模型的预测值与真实值间无显著性差异, 表明模型预测效果好。 FTIR结合化学计量学可准确区分不同采收期滇重楼并快速预测其皂苷含量, 为不同采收期滇重楼的鉴别和皂苷含量预测提供一种新方法, 同时为确定滇重楼的最佳采收期提供参考依据。
红外光谱 采收期 滇重楼 重楼皂苷 Infrared spectroscopy Harvest times Paris polyphylla Smith var. yunnanensis Polyphyllin PLS-DA PLS-DA PLSR PLSR 
光谱学与光谱分析
2017, 37(6): 1754

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