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    基于光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)中藥三七的真?zhèn)巫R(shí)別及產(chǎn)地分析

    2020-08-25 01:52:26李春美陳娜譚超
    當(dāng)代化工 2020年5期
    關(guān)鍵詞:識(shí)別率二階產(chǎn)地

    李春美 陳娜 譚超

    摘 ? ? ?要:近紅外光譜分析技術(shù)具有樣品預(yù)處理簡(jiǎn)單、綠色環(huán)保、不破壞中藥成分等優(yōu)勢(shì),來(lái)實(shí)現(xiàn)中藥三七的真?zhèn)巫R(shí)別及產(chǎn)地分析。借助化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,把樣品分為定標(biāo)集和預(yù)測(cè)集,通過(guò)TQ Analyst軟件中的建模(包括DM距離匹配法、相似度匹配)建立定標(biāo)集的模型,用預(yù)測(cè)集來(lái)驗(yàn)證。通過(guò)幾種方式的分析,發(fā)現(xiàn)幾種分析方式的識(shí)別率均大于80%。推測(cè)利用光譜技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)中藥三七的真?zhèn)巫R(shí)別及產(chǎn)地分析是可行的,為中藥的質(zhì)量控制提供了一種方法。

    關(guān) ?鍵 ?詞:中藥三七;近紅外;真?zhèn)巫R(shí)別

    中圖分類號(hào):TQ016.1 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A ? ? ? 文章編號(hào): 1671-0460(2020)05-0834-04

    Abstract: Near-infrared (NIR) spectroscopy technology has the advantages of simple sample pretreatment, non-pollution and undestroying the composition of Chinese medicine, etc., to realize the identification of the ? ? ?authenticity of Chinese medicine Sanqi and origin analysis. In this paper, the samples were divided into the calibration set and prediction set. The calibration model was established by TQ Analyst software (including DM distance ? matching method and similarity matching), and it was verified by the prediction set. Through the analysis of several ways, it was found that the identification rates of several analysis methods were greater than 80%. It has proved that it is possible to use spectroscopic technology to realize the identification and origin analysis of Chinese medicine, ? providing a method for quality control of traditional Chinese medicine.

    Key words: Chinese traditional medicine Sanqi; Near-infrared; Authenticity identification spectroscopy

    三七為五加科人參屬植物,是傳統(tǒng)的名貴中藥材,全株皆可入藥,具有散瘀止血,消腫定疼,滋補(bǔ)強(qiáng)壯等功效,常用于治療跌打損傷,吐血,便血,外傷出血,胸腹刺痛等疾病[1]。在中國(guó)具有400年的種植歷史,在西藏、四川、云南、廣西、湖南等海拔1 200~2 000 m地區(qū)均有分布,其中主產(chǎn)于云南文山。研究發(fā)現(xiàn),三七中主要藥效成分是皂苷類[2]。三七的皂苷積累易受地理氣候因素的影響,因此研究其生長(zhǎng)環(huán)境對(duì)保證質(zhì)量具有重要意義[3]。在市面上,不良商家用各種東西冒充三七,不僅不能獲得三七治療的效果,還會(huì)有損身體健康。如水三七,與三七形似,但有毒,服用過(guò)量易致吐瀉,嚴(yán)重者會(huì)引起大量出血。人工合成另外還有劣者,是用樹(shù)脂經(jīng)壓膜仿造,外形極似,但斷面可見(jiàn)樹(shù)脂樣光澤,伴樹(shù)脂樣氣味。為保證中藥三七的安全性和有效性,對(duì)其質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控十分必要。

    面對(duì)越來(lái)越“高水平”的制假,利用中藥的基源、性狀、理化和顯微鑒別等[4]方法鑒別其真?zhèn)未嬖诓蛔恪=t外光譜法是一種既可定量又可定性的分析方法,具有操作簡(jiǎn)單、快速、無(wú)損、重現(xiàn)性好等優(yōu)點(diǎn),已在很多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用[5,6]?;谖展庾V法的加和性,對(duì)于不同產(chǎn)地的三七,由于其組分或組分比例不同而顯示不同的紅外光譜,其光譜都存在差異[7]。隨著近紅外光譜技術(shù)的不斷發(fā)展,該技術(shù)已廣泛用于分析中藥等復(fù)雜混合體系的研究[8]。本實(shí)驗(yàn)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)對(duì)樣品的成分進(jìn)行分析,達(dá)到分析不同產(chǎn)地的中藥三七的藥性的目的。

    通過(guò)光譜分析軟件TQ Analyst建立三七的樣品模型,實(shí)現(xiàn)了中藥三七的真?zhèn)巫R(shí)別與產(chǎn)地分析的預(yù)測(cè)。

    1 ?實(shí)驗(yàn)部分

    1.1 ?樣品來(lái)源

    本實(shí)驗(yàn)的樣品分別來(lái)自廣西、貴州、西藏的三七,為了降低個(gè)別突出樣品對(duì)產(chǎn)地分析的干擾,選擇購(gòu)買大小均一、形狀類似的三七,采購(gòu)后立即密封好,運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室,對(duì)樣品進(jìn)行處理,包括篩選、稱量、切片,得到每個(gè)地區(qū)各20個(gè)三七頭斷面。

    1.2 ?實(shí)驗(yàn)儀器參數(shù)

    實(shí)驗(yàn)儀器見(jiàn)表1。

    2 ?實(shí)驗(yàn)方法

    本實(shí)驗(yàn)分別收集了全國(guó)范圍內(nèi)常用的三個(gè)產(chǎn)地的三七頭斷面的光譜圖各20個(gè)。通過(guò)多元散射校正(MSC)、Norris平滑預(yù)處理來(lái)消除干擾。多元散射校正(MSC)用于在散射引起的光譜變化大于樣品成分引起的變化的情況下,消除因樣品分布不均勻及粒度的差別導(dǎo)致的影響。平滑法(Smoothing)通過(guò)光譜儀得到的光譜信號(hào)除了有用信息,還疊加了隨機(jī)誤差(噪聲)。平滑法的基本假設(shè)為光譜的噪聲為零均值隨機(jī)白噪聲,可多次測(cè)取其平均值降低噪聲。此外,為了消除光譜基線的漂移或平緩背景的干擾,放大、分離其重疊信息,一般還采用對(duì)光譜求導(dǎo)的方式。而由于求導(dǎo)也會(huì)放大噪聲信號(hào),一般在求導(dǎo)時(shí)同時(shí)進(jìn)行平滑處理,降低隨機(jī)誤差。具體實(shí)驗(yàn)步驟如下:

    (1)定標(biāo)集和預(yù)測(cè)集的選擇和劃分;

    (2)利用數(shù)據(jù)平滑算法來(lái)消除光譜噪聲及其他各種干擾集的影響;

    (3)優(yōu)化光譜空間、凈化譜圖信息。

    3 ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    3.1 ?近紅光譜的采集

    設(shè)置采集光譜區(qū)間為10 000~3 000 cm-1。將近紅外光譜儀的光纖探頭緊貼三七的表面,采集樣品的原始光譜,并對(duì)其求導(dǎo)。以西藏三七為例,繪制其原始、一階、二階光譜圖,見(jiàn)圖1。

    由圖1可知,其二階光譜圖的變化更明顯,利于分析。因此,對(duì)三種產(chǎn)地的三七的原始光譜進(jìn)行二階求導(dǎo),見(jiàn)圖2。

    初步對(duì)比不同產(chǎn)地三七近紅外的二階光譜圖來(lái)看,不同產(chǎn)地在對(duì)應(yīng)位置的特征峰形狀相似,說(shuō)明不同產(chǎn)地的三七所含成分組成相同。但其特征峰的相對(duì)強(qiáng)度略有不同,可見(jiàn)不同地區(qū)的三七在成分含量上存在差異。

    (1)剔除異常的樣品,通過(guò)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行求導(dǎo),能夠有效消除基線漂移,同時(shí)可以對(duì)重疊峰數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分辨,剔除無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)信息;

    由此可知,地區(qū)因素(溫度、氣候、海拔、土壤、光照等)對(duì)三七的成分含量有一定的影響,這就導(dǎo)致它們的二階光譜圖的一些峰的吸收強(qiáng)度不同。

    3.2 ?模型及軟件處理分析圖示

    3.2.1 ?采用DM距離匹配法

    距離匹配法(Distance match)常用于篩分原材料,適合區(qū)分成分相同但含量不同的材料。此方法通過(guò)計(jì)算光譜到每個(gè)中心點(diǎn)的距離,判別一個(gè)未知樣品到多個(gè)已知材料的匹配程度以及檢測(cè)原材料與生產(chǎn)樣品的微小變化。比較適合不同產(chǎn)地同種中藥的分析,所以在本實(shí)驗(yàn)中采用DM距離匹配法。

    然后計(jì)算新光譜x_cstd中超過(guò)距離匹配限制值的波長(zhǎng)點(diǎn)所占的百分比,即為該測(cè)試樣品與已知類別的匹配值。距離匹配值的范圍是100~0,0表示最匹配。若有多個(gè)類別,則根據(jù)匹配值的大小確定待測(cè)樣品所屬的最終類別[9]。

    本文采用TQ analyst光譜分析軟件進(jìn)行距離匹配識(shí)別,在建模過(guò)程中所選擇的樣品集中,一部分作為定標(biāo)集被用來(lái)建立模型,另一部分則作為交叉驗(yàn)證的數(shù)據(jù),來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確度,最后用Quantify選項(xiàng)進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)得到的模型數(shù)據(jù),設(shè)置距離匹配限制值為3。

    采用兩種不同的建模方法:

    a:運(yùn)用DM距離匹配分析法的一階光譜經(jīng)MSC多元校正。

    b:運(yùn)用DM距離匹配分析法的二階光譜經(jīng)MSC + Norris平滑處理。得到兩組不同的距離分布以及數(shù)據(jù),見(jiàn)圖3。

    圖3中X Calibration表示的是X軸上的驗(yàn)證模型,X Validation表示在X軸模型修正,Ignore表示可以忽略的數(shù)據(jù)。

    模型預(yù)測(cè)分析,見(jiàn)表2-4。

    表2、表3主要分析在距離匹配法基礎(chǔ)上運(yùn)用不同預(yù)處理方法建立的模型,從表4可知,兩種預(yù)處理方法對(duì)應(yīng)的不同地區(qū)的總識(shí)別率都大于或等于80%,說(shuō)明用此方法建立模型去分析三七的道地性是可行的。對(duì)于同一地區(qū),b方法的總識(shí)別率大于a,對(duì)于這兩種方法來(lái)說(shuō),b方法要優(yōu)于a方法。

    3.2.2 ?采用相似度匹配(Similarity match)法

    相似度匹配(Similarity match)屬于光譜分類技術(shù)。此方法可將多種不同類別的已知樣品歸為一大類建立模型,通過(guò)比較未知樣品與已知標(biāo)準(zhǔn)光譜的信息,表征某未知樣品與已知材料的匹配程度,比較的結(jié)果稱為匹配值(Match Value,反映未知樣品光譜的殘差平方和)。

    為了印證近紅外檢測(cè)技術(shù)與TQ Analyst的聯(lián)系,增加實(shí)驗(yàn)的可靠性。該方法采取的預(yù)處理如下:

    c方法:運(yùn)用相似度分析法的一階光譜經(jīng)MSC多元校正;

    d方法:運(yùn)用相似度分析法的二階光譜經(jīng)MSC + Norris平滑處理。

    模型預(yù)測(cè)分析,見(jiàn)表5、表6。

    由表5和表6可知,相似度匹配中所有的數(shù)據(jù)均拿來(lái)建模,誤判率極低,三個(gè)產(chǎn)地的兩個(gè)算法的總識(shí)別率都在95%以上,說(shuō)明三個(gè)產(chǎn)地的三七的成分組成極其類似。

    4 ?結(jié)果討論

    本實(shí)驗(yàn)利用TQAnalyst分析軟件測(cè)試了3個(gè)產(chǎn)地的三七(樣品數(shù)都為20),且通過(guò)多種預(yù)處理(平滑、一階、二階導(dǎo))以及不同的建模相結(jié)合的方法,不斷優(yōu)化、驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力。

    以同一個(gè)訓(xùn)練樣本的兩種方法為代表舉例。從表2和表3中可以看出,兩個(gè)訓(xùn)練樣本的回判率均為100%,并且從表4中可以知道,b方法的預(yù)測(cè)率優(yōu)于a方法,而且兩種方法的平均總識(shí)別率均在80%以上,說(shuō)明此算法用于鑒別三七的產(chǎn)地是可行的,且b方法建立的模型穩(wěn)定性更好。

    從表5和表6中可以知道,c與d兩種預(yù)處理方法得出的結(jié)論都是一樣的,且相同地區(qū)的總識(shí)別率是相同的。他們沒(méi)有太大的區(qū)別,并且總的識(shí)別率高于DM距離匹配法,但是DM距離匹配法,有具體的分析窗口,可以得到具體兩種中藥之間的差距有多大,結(jié)果比較直觀。對(duì)比這四種不同的建模方法可以知道,運(yùn)用DM距離匹配分析法的二階光譜經(jīng)MSC + Norris平滑處理得到的結(jié)果相比其他三種比較好。

    綜上所述,利用近紅外光譜以及TQ Analyst軟件建模相結(jié)合的方式,可以清楚直觀的檢測(cè)出兩種中藥的相似與不同,這種方法具有樣品預(yù)處理簡(jiǎn)單、分析速度快、無(wú)損壞、綠色環(huán)保等優(yōu)點(diǎn),比較適合檢測(cè)組成成分復(fù)雜的中藥。

    參考文獻(xiàn)

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