1 西安石油大学化学化工学院, 陕西 西安 710065
2 陕西省非常规油气勘探开发协同创新中心, 陕西 西安 710065
3 陕西理工大学化学与环境科学学院, 陕西 汉中 723000
不同产地丹参药材的质量差异显著, 亟需建立准确、 快速的分析鉴别方法, 对丹参药材的产地进行识别。 激光诱导击穿光谱（LIBS）具有快速、 实时、 高效、 等特点, 克服了传统分析方法时间长、 程序复杂等问题。 人工神经网络（ANN）方法则具有强大的学习和泛化能力, 是一种快速、 准确的分析方法。 采用LIBS技术结合ANN方法构建了对不同产地丹参药材的鉴别方法。 实验首先收集来自安徽、 甘肃等六个不同产地的丹参样品, 并通过LIBS光谱仪对丹参样品进行光谱采集； 之后对丹参LIBS光谱的元素特征峰进行比对, 发现不同产地丹参样品的元素发射谱线强度存在着差异, 如Fe元素（238.20, 373.71 nm）和Ca元素（315.89, 317.93 nm）等； 采用最大最小归一化（MMN）、 标准正态变换（SNV）、 均值中心化（MC）、 Savitzky-Golay平滑滤波（SG）以及多元散射校正（MSC）五种预处理方法对LIBS光谱数据进行预处理优化, 减少光谱噪声以及其他干扰信息的影响； 最后分别搭建ANN分类模型, 从测试集分类准确率、 每类产地的敏感性、 精确率和特异性等方面进行比较, 选择最优模型。 基于原谱的ANN模型测试集分类准确率为94.24%； SNV、 MC两种方法并没有提升ANN模型的分类能力； MMN、 SG及MSC三种预处理方法均提升了ANN的分类效果。 SG-ANN模型取得了最佳鉴别效果, 外部测试集分类准确率为98.15%, 同时具有更高的敏感性、 精确率和特异性, 其中, 安徽、 河南两地丹参样品的判别结果最好, 敏感性、 精确率及特异性均达到100.00%, 其余四种产地丹参样品的敏感性、 精确率及特异性也在95.00%以上。 该结果表明, 选择合适的光谱预处理方法, 能显著提升ANN模型对于丹参产地的预测分类能力, 构建一种相关性更强的定性分析模型。 研究结果表明LIBS技术结合人工神经网络方法是一种很有前景的丹参药材分析鉴别方法, 为中药材质量监督体系提供一种新思路。
激光诱导击穿光谱 丹参 人工神经网络 中药材鉴别 Laser-induced breakdown (LIBS) spectroscopy Salvia miltiorrhiza Artificial neural network Identification of traditional Chinese medicine 光谱学与光谱分析
2023, 43(10): 3098
1 廊坊市第四人民医院/承德医学院附属医院中医内科，河北 廊坊065700
2 霸州市中医院中医内科，河北 霸州065700
为探讨激光穴位照射联合丹参川芎嗪关节腔内给药治疗膝关节骨性关节炎(KOA)的疗效，将KOA患者96例随机分为对照组（n＝48, 丹参川芎嗪关节注射）和观察组（n＝48, 激光穴位照射＋丹参川芎嗪关节内给药），比较两组临床疗效及治疗前后膝关节疼痛程度、膝关节功能、膝关节活动度及白细胞介素-1β（IL-1β）、C反应蛋白(CRP)、软骨寡聚基质蛋白（COMP）及基质金属蛋白酶-3（MMP-3）血浆水平。结果表明: 观察组治疗总有效率（93.75%）高于对照组（77.08%）（P＜0.05）； 与治疗前比较，两组治疗后VAS评分及IL-1β、CRP、COMP、MMP-3水平降低（P＜0.05），Lysholm评分、膝关节活动度增高（P＜0.05），但观察组以上指标改善优于对照组（P＜0.05）。研究认为激光穴位照射联合丹参川芎嗪关节腔内给药治疗膝关节骨性关节炎的疗效满意。
膝关节骨性关节炎 激光 穴位 丹参川芎嗪 knee osteoarthritis laser acupoint salvia miltiorrhiza ligustrazine
1 湖北中医药大学药学院, 湖北 武汉 430065
2 北京中医药大学中药学院, 北京 100029
3 滨州医学院中西医结合医院, 山东 烟台 264003
采用二维相关光谱(2D-COS)技术, 以氘代氯仿为溶剂, 解析了丹参酮ⅡA和隐丹参酮标准品的近红外光谱(NIR)。 丹参酮ⅡA和隐丹参酮二维相关切片谱在1 600~1 800, 1 900~2 230和2 300~2 400 nm处有特征吸收, 其中丹参酮ⅡA在1 640和2 140 nm处有不同于隐丹参酮的呋喃环双键一级倍频和组合频吸收, 1 696 nm为丹参酮ⅡA和隐丹参酮分子中甲基伸缩振动二级倍频, 1 726和1 740 nm处吸收为丹参酮ⅡA和隐丹参酮环己烯亚甲基伸缩振动二级倍频, 2 146和2 220 nm为丹参酮ⅡA和隐丹参酮苯环C—C伸缩振动与C—H伸缩振动的组合频, 2 300~2 400 nm处一系列峰为丹参酮ⅡA和隐丹参酮甲基伸缩振动与弯曲振动组合频吸收。 以丹参酮提取物为载体, 以丹参酮ⅡA和隐丹参酮光谱解析特征波段及组合间隔偏最小二乘(SiPLS)筛选特征波段分别建立偏最小二乘(PLS)定量模型, 模型的决定系数R2均大于0.9, 校正均方根误差(root mean of square error of calibration, RMSEC)和交叉验证均方根误差(RMSECV), 预测均方根误差(RMSEP)均较小。 结果表明, 2D-COS技术解析特征波段与SiPLS波段筛选所建PLS模型均稳定。 2D-COS技术使近红外定量模型更具解释性, 可解析出结构差异特征吸收, 同一波段可实现结构类似物的同时定量测定。
丹参酮ⅡA 隐丹参酮 近红外光谱 二维相关光谱 丹参酮提取物 光谱解析 Tanshinone ⅡA Cryptotanshinone Near infrared spectroscopy Two-dimensional correlation spectroscopy Tanshinone extract Spectral assignment 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1781
1 成都市药品检验研究院, 四川 成都 610045
3 成都中医药大学, 四川 成都 611137
产地是影响中药材质量的重要因素, 产地差异导致中药材质量参差不齐, 为维护市场秩序, 有必要建立中药材产地鉴别方法, 以便更加精准地判别和分析中药材品质。 以多产地临床大宗药材丹参为研究对象, 收集不同产地丹参样品150份, 采用显微聚焦拉曼光谱技术在无损条件下对每份丹参样品的每根药材表面随机扫描1~n次, 求每份样品扫描1~n次的平均光谱。 分析原始光谱数据发现丹参表面光谱信号同时包含了丹参酮类成分的拉曼光谱和杂质的荧光光谱, 主要表现在特定波长范围内不同产地丹参存在各自的聚集区和丹参表面光谱信号强度明显弱于或强于丹参酮类对照品的拉曼光谱信号强度。 对扫描1~n次的平均光谱数据进行预处理后运用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和随机森林分类算法[不筛选(RF)或筛选重要变量(RF-VS)]建立扫描1~n次的丹参产地分类模型。 结果随机扫描1次所得最优模型训练集和测试集预测准确率分别为88%和87%, 且对质量差和质量优的丹参样品区分准确率高达97%; 随机扫描2次和3次所得最优模型训练集和测试集预测准确率均分别为89%和87%, 结合模型运行效率和成本, 选择随机扫描1次所得光谱, 经一阶导数(1ST-D)预处理和RF-VS计算所得模型为丹参最终产地鉴别模型。 综上, 在无损伤条件下显微聚焦拉曼光谱技术能建立快速、 准确的丹参产地鉴别预测模型, 为该技术进一步用于贵细中药材的产地和真伪鉴别提供参考。
拉曼光谱 丹参 产地鉴别 Raman spectroscopy Danshen Identification of the origin 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1774
1 河南中医药大学药学院, 河南 郑州 450046
2 国药集团北京华邈药业有限公司, 北京 102600
无机元素是自然界植物生长过程中所必需的物质, 也是中药材的基本组成成分, 在中药质量控制和评价应用中是不可或缺的参数。 原子吸收分光光度技术作为无机元素测定方法, 在中草药及成药分析中起到重要的作用。 根际是植物和土壤进行物质能量交换的结点, 根际土壤中营养元素与中药材内在品质密切相关。 研究以5个省份9个主产区的丹参及根际土壤为样品, 采用原子吸收分光光度法对样品中Na, Mg, K, Ca, Mn, Fe, Cu和Zn八种无机元素含量进行检测, 采用聚类分析、 主成分分析和偏最小二乘判别分析等化学模式识别方法进行探讨。 结果表明: 建立的原子吸收分光光度方法线性关系良好, 具有较高的准确度和精密度; 比较各产地样品无机元素含量, 发现山东丹参中Mn元素含量颇高, 四川丹参中Fe和K元素含量较高, 陕西丹参根际土壤中Ca元素含量较高; 聚类分析显示不同产地丹参存在明显差异, 且根际土壤中的K, Na, Mn和Zn元素与药材中多个无机元素呈现相关关系; 主成分分析结果表明土壤中元素影响着药材成分元素含量若以这八种元素为评价指标山东产区丹参质量较佳; 偏最小二乘判别分析结果发现Na, K, Fe和Mg四个元素可能是造成不同产地丹参质量差异的主要影响因素。 采用原子吸收分光光度技术建立不同产地丹参及根际土壤中无机元素含量方法, 探讨道地药材质量与生长环境两者间关系, 为丹参药材质量控制及标准建立提供科学参考。
丹参 根际土壤 原子吸收分光光度法 无机元素 Salvia miltiorrhiza Rhizosphere soils Atomic absorption spectrophotometry Inorganic element 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3618
具有几十余种化学成分的丹参粉是典型的多组分物质,应用传统二维荧光光谱难以对其作定量分析。为了研究多组分共存的丹参粉水溶液的荧光特征,利用三维同步荧光光谱法结合平行因子分析法(PARAFAC)、分半信度法(split half method)、残差平方和(sum of squared error),解析光谱重叠严重的丹参粉水溶液荧光光谱。经上述方法分析确定丹参粉水溶液的平行因子模型组分数为4,其相应组分荧光特征为:第1组分荧光特征λEx=470~480 nm,λEm=520~530 nm;第2组分荧光特征λEx=400~410 nm,λEm=490~500 nm;第3组分荧光特征λEx=370~380 nm,λEm=460~470 nm;第4组分荧光特征λEx=560~570 nm,λEm=620~630 nm。其中第2组分的荧光特征可能是丹酚酸B的荧光特征。实验结果表明,在多组分共存且有较多干扰物质时,三维同步荧光结合平行因子算法可以简化光谱分析,较好地表征丹参的整体荧光特性。本研究为多组分共存的中药材分析提供了建议与帮助。
光谱学 荧光光谱 三维同步 平行因子算法 丹参 光谱分析 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0430001
采用拉曼光谱法对药用植物丹参根鲜样不同组织部位进行原位检测,以考察丹参酮类成分在丹参根中不同组织上的分布。结果表明: 丹参酮IIA标准品在1668、1620、1579、1535、1479 cm-1出现较强峰,丹参根周皮、韧皮部也在1667/1665、1618/1613、1576/1575、1533/1532、1477/1480 cm-1出现较强峰,周皮、韧皮部与丹参酮IIA标准品谱图之间的匹配度分别为74.9%、49.4%; 而木质部与丹参酮IIA标准品无相对应的拉曼峰,与隐丹参酮、二氢丹参酮标准品谱图之间的匹配度很低,分别仅为4.4%、5.6%,不足以证明有丹参酮类成分存在; 因此得出丹参根周皮和韧皮部中均有丹参酮类成分的分布,且主要成分为丹参酮IIA,而木质部中无丹参酮类成分分布的结论。虽然丹参根周皮和木质部均呈红色,但拉曼光谱检测发现丹参酮类成分的分布与周皮细胞颜色分布之间呈正相关性,与木质部细胞颜色分布无相关性,这提示颜色判别法分析丹参酮类成分的分布具有一定的局限性,而利用拉曼光谱法可快速的获得丹参酮类成分在丹参根中的分布情况,凸显了拉曼光谱用于丹参根中化学成分原位检测的优势。
丹参根 拉曼光谱 原位检测 丹参酮类成分 Danshen’s roots Raman spectroscopy in situ Detection Tanshinones
目的: 研究He-Ne激光结合丹参对类风湿性关节炎大鼠的治疗效果, 以便为临床提供治疗风湿病的参考依据。方法: 通过对健康大鼠注射鸡Ⅱ型胶原诱导后, 成功建立了大鼠类风湿性关节炎的模型, 随机分组后给予治疗, 分析大鼠体重、血液流变学指标的变化。结果: 1.与空白对照组相比, 不同处理组大鼠类风湿关节炎体重增长幅度不同(P<0.05), 其中模型组最小, 丹参结合激光治疗组最高。2.与空白对照组相比, 不同处理组的全血还原粘度低切、全血粘度(低、中、高切)、红细胞聚集指数均降低(P<0.05), 其中模型组大鼠最高; 而激光结合丹参治疗组最低。但全血还原粘度中、高切和红细胞压积没有统计学差异(P>0.05)。结论: 丹参结合激光对Ⅱ型胶原诱导类风湿性关节炎大鼠体重、血液流变学指标均有一定程度的改善。
类风湿性关节炎 丹参 He-Ne激光穴位照射 血液流变学指标 rheumatoid arthritis salvia miltiorrhiza He-Ne laser acupoint irradiation the blood rheology indexes
1 河北医科大学药学院, 河北 石家庄 050017
2 河北医科大学中西医结合研究所, 河北 石家庄 050017
3 河北中医学院药学院, 河北 石家庄 050091
采用紫外-可见光谱、 荧光光谱和傅里叶变换衰减全反射红外光谱等技术, 研究在模拟人体生理Ph值条件下, 丹参酚酸A(或丹参酚酸B)与胰岛素分子之间的结合作用, 以及丹参酚酸A(或丹参酚酸B)对胰岛素二级结构的影响, 并考察葡萄糖对它们的影响。 实验结果表明, 丹参酚酸A和丹参酚酸B均能导致胰岛素内源性荧光静态猝灭; 同步荧光和三维荧光谱图表明胰岛素与丹参酚酸A(或丹参酚酸B)结合后, 构象没有发生明显变化。 红外光谱研究表明, 胰岛素与丹参酚酸A(或丹参酚酸B)结合后二级结构发生了一些改变, β-转角和无规则卷曲的相对含量略有增加, α-螺旋和β-折叠没有发生明显改变。 葡萄糖的加入会改变丹参酚酸A(或丹参酚酸B)与胰岛素的结合程度, 并加剧胰岛素构象变化以及二级结构中α-螺旋相对含量改变, 从而影响丹参酚酸A(或丹参酚酸B)-胰岛素体系中胰岛素的生物活性。
丹参酚酸A 丹参酚酸B 胰岛素 葡萄糖 光谱 Salvianolic acid A Salvianolic acid B Insulin Glucose Spectroscopy 光谱学与光谱分析
2016, 36(9): 3053
目的：优化丹参愈伤组织继代培养中激素浓度的最佳组合。方法：以丹参种子为外植体，以无菌苗下胚轴诱导的初代愈伤组织为材料，以愈伤组织净增鲜重为指标，利用二次正交旋转组合设计方法进行数学模拟，建立数学模型，利用响应面法进行激素浓度组合寻优。结果：丹参愈伤组织继代培养中激素浓度的最佳组合为6-BA 1.514 mg/L + NAA 2.059 mg/L+2,4-D 2.137 mg/L；愈伤组织的净增殖鲜重为35.66 g。
丹参 响应面法 愈伤组织 激素浓度 Saliae Miltiorrhiza Bge method of response surface callus hormone concentration
