将石斛的鲜花干制成花茶, 作为保健饮料日渐为市场接受。 由于口感、 药理活性与产量的差异, 不同来源的石斛花茶, 价格差异显著, 其中以霍山石斛花茶价格最高。 在经济利益驱使下, 以价格较低的铁皮石斛、 河南石斛花茶冒充霍山石斛花茶时有发生, 急需构建霍山石斛花茶与铁皮石斛、 河南石斛花茶的鉴定方法。 建立一种快速鉴定霍山石斛、 铁皮石斛、 河南石斛花茶多级红外光谱方法。 收集不同企业生产的不同批次的霍山石斛、 铁皮石斛、 河南石斛花茶样品, 利用衰减全反射测定4 000～400 cm-1范围内一维红外光谱; 一维红外光谱通过数据变换获得二阶导数光谱; 利用温度微扰获得二维红外光谱。 分析一维红外光谱、 二阶导数光谱、 二维红外光谱获得三种石斛花茶区别。 结果显示, 三种石斛花茶的一维红外光谱非常相似, 很难从外观上看出三者的区别。 分析一维红外光谱吸收峰发现, 霍山石斛花茶在1 398 cm-1有特征峰, 铁皮石斛花茶在1 542 cm-1有特征峰, 河南石斛花茶在1 610, 1 332, 811, 703和603 cm-1等处有特征峰; 二阶导数处理能明显的提高光谱分辨率、 增加光谱灵敏度。 三种石斛花茶在1 800～600 cm-1的二阶导数光谱上, 可以观察到明显差异: 在1 750～1 690 cm-1区间, 相对铁皮石斛与河南石斛, 霍山石斛花茶二阶导数光谱呈明显“M”形; 在1 140～1 080 cm-1区间, 霍山石斛与河南石斛二阶导数光谱呈“W”型, 铁皮石斛呈不规则形; 在1 000～930 cm-1区间, 霍山石斛花茶二阶导数光谱为“M” 形, 铁皮石斛与河南石斛花茶呈“W”形; 二维红外光谱显示, 在1 230～1 130 cm-1区间, 霍山石斛有5个分别位于1 134, 1 155, 1 182, 1 196和1 211 cm-1的自动峰, 铁皮石斛有2个分别位于1 186和1 210 cm-1的自动峰, 河南石斛有3个自动峰, 位于1 186, 1 197和1 209 cm-1。 霍山石斛在1 230～1 130 cm-1区间存在正相关峰（1 182和1 210 cm-1）、 正相关峰（1 135和1 181 cm-1）、 负相关峰（1 197, 1 155 cm-1）, 而河南石斛和铁皮石斛在该区间没有明显的相关峰。 根据一维、 二阶导数和温度微扰二维红外光谱可以快速鉴别霍山石斛、 铁皮石斛与河南石斛花茶。

本文采用ISSR分子标记方法分析了24份不同地区来源铁皮石斛种质资源的遗传多样性和亲缘关系。利用筛选出的7条ISSR引物对铁皮石斛基因组DNA进行PCR扩增, 共获得92条DNA条带, 其中多态性条带84条, 多态性比率(PPB)为 91.3%。利用POPGENE 32软件计算得出平均观察等位基因(Na)为1.913 0, 平均有效等位基因数(Ne)为 1.528 3, 平均 Nei’s 基因多样性指数(H)为 0.310 0, 平均 Shannon’s 信息指数(I)为0.465 0。利用NTSYS-pc软件得出24份试验材料的遗传相似系数(GS)范围为 0.478 3~0.913 0, 聚类分析结果表明24份人工栽培居群的铁皮石斛分为3类, 暗示铁皮石斛种质具有较为丰富的遗传多样性。该研究为全面掌握铁皮石斛种质资源遗传背景, 选育、引种和推广优良铁皮石斛品种奠定了可靠的理论基础。

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。

铁皮石斛具有重要的药用价值, 但其资源有限, 因此对其充分开发和利用具有重要的意义。本文利用α-L-鼠李糖苷酶辅助提取铁皮石斛多糖, 通过对酶解温度、酶解时间及加酶量三个因素进行优化, 提高铁皮石斛多糖提取率; 结果显示, 在酶解温度为40 ℃、酶解时间为1 h、加酶量为2.5%时, 多糖提取率为38.4%, 而不加酶处理多糖提取率仅为21.7%, 酶法处理大大增加了铁皮石斛的多糖提取率。同时, 运用顶空固相微萃取技术结合气相色谱质谱联用仪(HS-SPME-GC-MS)分析比较α-L-鼠李糖苷酶对铁皮石斛挥发性成分的影响; GC-MS分析表明, 铁皮石斛加酶处理前后共发现31种挥发性成分, 主要成分均为己醛、1-辛烯-3-醇、异薄荷醇和3-辛烯-2-酮, 并且醛类化合物在加酶处理前后的样品中相对含量均最高, 且加酶处理后产生6种新的挥发性成分。该研究结果表明α-L-鼠李糖苷酶的使用可显著增加对铁皮石斛多糖提取率, 并为铁皮石斛挥发性成分的研究和开发利用提供一定的参考依据。

铁皮石斛是我国传统的中草药, 多糖含量是衡量其品质优劣的一个重要指标。 主要研究铁皮石斛多糖含量与光谱间的关系, 旨在寻找铁皮石斛多糖含量的无损检测方法。 研究方法: 实验材料选自不同处理铁皮石斛组培苗和不同生长阶段的驯化苗。 其中36个样本作为建模样本建立模型, 11个样本作为检验样本对模型进行检验。 分别采用偏最小二乘回归法和因子分析法建立样本光谱与多糖含量间的关系。 结果表明: （1）光谱一阶微分与多糖含量的相关性优于光谱反射率, 其中对多糖含量较敏感的波段主要集中在可见光区域。 （2）偏最小二乘回归法的模型决定系数最高, 但其预测能力较差。 因子分析法模型具有较好预测能力, 基于光谱反射率因子分析模型和基于光谱一阶微分因子分析模型的相对分析误差分别为2.269和2.305。