本研究建立了表面增强拉曼光谱快速检测糕点及白酒中糖精钠的方法。基于溶剂萃取法, 利用二氯甲烷对糕点及白酒中的糖精钠进行提取, 制备金溶胶后将其浓缩作为增强基底, 并优化增强基底的条件来获得最佳拉曼信号。结果表明, 在1.0 mol/L稀盐酸的酸性条件下用二氯甲烷提取糖精钠, 再用0.1 mol/L氢氧化钠溶液适当调节体系酸度后将糖精钠从二氯甲烷中反萃取出来, 可获得最高提取效率; 将1.0 mol/L稀硝酸作为凝聚剂使浓缩金溶胶与糖精钠分子紧密结合后检测, 可获得响应最强的SERS信号。糖精钠在糕点和白酒中的的最低检测浓度分别为0.5 mg/kg和0.5 mg/L, 回收率在75%~120%, RSD(n=5)在3.3%~8.6%, 该方法灵敏度高, 特异性强, 前处理方式简单, 实现了糕点及白酒中糖精钠的快速检测。

研究两面针的红外指纹图谱与抗肿瘤活性之间的相互关系.基于不同产地的两面针氯仿提取物的红外指纹图谱特征峰强度及其抗肿瘤活性的效果, 采用后退法构建以两面针抑制人胃腺癌7901和人宫颈癌Hela两种肿瘤细胞株的谱效模型.所建立数学模型的预测值与实际测量值的偏差率全部在10%以内, 说明两面针红外指纹图谱和两面针抗肿瘤活性之间具有相关性.结果表明, 生物碱类成分在两面针抗肿瘤药效活性中发挥了重要的作用.

由于红外光谱数据采集受仪器状态和实验环境的制约, 影响对样品的正确识别。 基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术, 用多种方法对两面针的红外光谱数据进行校正后, 利用SIMCA法建立鉴别模型； 分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别, 通过比较分析以获得最适合建立两面针产地鉴别模型的光谱数据校正方法。 结果显示, 经多元散射校正和标准正态变换后, 它们的PCA数据分布, 以及产地分类模型之间的距离, 都表明这两种校正方法在消除环境和人为因素的干扰的同时, 能够很好的分离各个产地的样本, 在对实际的样本识别中, 其识别率和拒绝率均达到或接近100%。 可见, 多元散射校正和标准正态变换, 均是两面针产地模型鉴别研究的理想校正方法。

为了探求建立快速鉴别两面针产地的方法, 基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术, 选取1 800～400 cm-1红外指纹图谱带, 采用Fisher比值法和SIMCA聚类分析法建立产地分类模型, 分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别, 并通过计算识别率与拒绝率来验证模型。 结果表明, 红外光谱技术不但能准确提取中药材的整体信息, 并且基于红外光谱建立起的两种模式识别模型对未知样品进行预测, 识别率和拒绝率均达到90%以上, 说明所建模型具有较强的识别能力。 通过自编计算程序以及现有统计软件, 还可以将模式识别模型实现实时在线化检测与快速样品鉴别, 大大提高了鉴别速度而更具应用价值。