紅外光譜分析在花鼠體毛鑒定中的應用

周思宇 楊文建 蘇航 于成文 姜明明 金志民

摘? ? 要：為得到花鼠（Tamiassibiricus）體毛的特征性圖譜，使用傅立葉變換紅外光譜技術（FTIR）對花鼠的背毛和腹毛進行檢測和分析。經過對各組數據二階導數紅外光譜圖分析，結果表明，花鼠背毛及腹毛數據最強峰的位置均在781 cm-1附近處，次強峰的位置707 cm-1附近處，波谷的位置在786 cm-1附近處。綜合說明紅外光譜分析法在鼠類體毛的識別鑒定中能夠起到一定的作用，可為鼠類種類鑒定提供了新的探索方法及依據，同時能夠為鸮形目等進行食性分析提供更加快捷、簡便的方法，并為鼠類種類鑒定提供了一定的依據。

關鍵詞：花鼠;背毛;腹毛;紅外光譜分析

中圖分類號：Q95-336? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2021.10.017

Application of Infrared Spectroscopy in the Identification of Chipmunk Body Hair

ZHOU Siyu1， YANG Wenjian1， SU Hang1， YU Chengwen1， JIANG Mingming2， JIN Zhimin1

（1.Faculty of Life Science Technology， Mudanjiang Normal University， Mudanjiang， Heilongjiang 157011， China;2.Heilongjiang Agricultural Economics Vocational College，Mudanjiang，Heilongjiang 157041，China）

Abstract： In order to obtain the characteristic map of the body hair of the chipmunk （Tamias sibiricus）， fourier transform infrared spectroscopy （FTIR） was used to detect and analyze the back hair and abdominal hair of chipmunk. After analyzing the second derivative infrared spectrogram of each group of data， the results showed that the strongest peak， the second strongest peak and the trough of each group data both in chipmunk's back hair and abdominal hair were around 781， 707， 786 cm-1， respectively. Therefore， it is inferred that infrared spectroscopy could play a certain role in the identification of rat hair and has a good application prospect， which provides a new exploration method and basis for the identification of rat species， and at the same time， it can speed up the analysis of food habits of owl.

Key words： chipmunk; backhair; body hair; infrared spectrum analysis

花鼠（Eutamias sibiricus）別名五道眉，屬嚙齒目松鼠科花鼠屬（Eutamias）的一種小型哺乳動物，其身體背部具有四條明色和五條暗色相間的平行縱紋，面部具頰囊，能夠用來儲藏食物，其尾長幾乎與身體等長，主要棲息于山地針葉林、針葉-闊葉混交林[1]，其食性廣，在農業(yè)上主要危害果蔬、谷物桑蠶，對林業(yè)及果蔬業(yè)有一定的危害，是一種農林害鼠[2]，以草食性為主，具有貯存食物和冬眠的習性[3];主要在我國黑龍江、吉林、內蒙古、北京、山西等地分布[4]，且該物種數量多，遇見率較高[5]，是一類重要的嚙齒動物類群[6]。在目前的研究中，對花鼠的貯食行為[7]、食性分析[8]及分子生物學[9]方面的研究較多，但對花鼠體毛鑒定方面的研究較少。

傅立葉變換紅外光譜技術是以400～4 000 cm-1連續(xù)波數的紅外光對測定的對象進行照射，通過采集透過或由測定對象表面反射的光譜，經傅立葉轉換得到各波數光譜透過或被吸收的量，進而分析得到相應結果的一種分析方法，由于其檢測具有快速無損傷等特點，使得這項技術在生物學科中被廣泛應用[10]，且現已有研究表明可以利用傅立葉變化紅外光譜技術對體毛進行鑒別鑒定[11-13]。經過研究分析，一般情況下在400～1 300 cm-1范圍內紅外光譜的特征性強[13-15]，因此筆者在這個范圍內對光譜圖進行分析，且二階導數圖譜能夠明顯加強光譜分辨率，從而可以區(qū)分一維紅外光譜圖中的細小差異，進而獲得更多的信息并辨別出細微的差異[13]。以鸮形目為例，鸮形目以鼠類為食，且花鼠能夠作為其捕食種類中的一種[16-17]。經研究發(fā)現，鸮形目具有吐食團的行為[18]，可以通過其食團中的未消化的毛發(fā)來對其進行食性分析，在采集食團中未消化的體毛時，花鼠的背毛和腹毛都可能會被采集，因此對背毛和腹毛各組數據的二階導數紅外光譜圖進行分析。本試驗運用傅立葉變化紅外光譜技術對花鼠的背毛及腹毛進行初步分析，以探索快速進行種類鑒定的新方法，同時在對以花鼠為食的鳥類及其他動物進行食性分析時提供新的技術手段。

1 材料和方法

1.1 試驗動物

花鼠于2019年10月中旬至11月初捕于黑龍江牡丹江三道關林場，三道關林場中心坐標為129°41'E，44°20'N，位于黑龍經省牡丹江市西北部，張廣才嶺安紡山脈之末，是以紅松和云杉為主要樹種的針葉混交林，具有豐富的動植物資源。

1.2 試驗儀器

Thermo傅立葉變換紅外光譜儀（上海天呈醫(yī)流科技股份有限公司）、FW-5A粉末壓片機（天津博天勝達科技發(fā)展有限公司）、DHG-9070電熱鼓風干燥箱（上海一恒科學儀器有限公司、SB-5200DT數控超聲波清洗器（寧波新芝生物科技股份有限公司）。

1.3 試驗方法

用鑷子分別將花鼠的背毛和腹毛進行采集，將采集的背毛及腹毛置于離心管中，并將待檢測花鼠的背毛及腹毛分別置于無水乙醇中，超聲波清洗器清洗10 min，每次清洗后更換無水乙醇，重復5次;清洗結束后將無水乙醇更換為蒸餾水，再次在超聲波清洗器中10 min，重復3次，干燥后備用。

分別將清洗干燥后的背毛及腹毛置于2個研缽中，利用液氮研磨法將毛發(fā)樣本磨成粉末狀。將樣品與溴化鉀按1∶100的比例混合，壓片，利用傅立葉紅外光譜儀進行分析，掃描波數400～4 000 cm-1，每個樣本重復5次，得到紅外光譜，并通過Origin 2018軟件進行繪圖。

2 結果與分析

2.1 花鼠背毛二階導數紅外光譜分析

由圖1-A可知，在背毛1中，781 cm-1處可觀察到有一明顯的波峰，在786 cm-1處有一明顯波谷，同時在707 cm-1處附近有一次強峰;在背毛2中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一明顯波谷，而在707 cm-1附近有一次強峰;在背毛3中，781 cm-1處有一明顯的波峰，在786 cm-1處有一明顯的波谷，而在706 cm-1處附近有一次強峰;在背毛4中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一明顯的波谷，而在706 cm-1處附近有一次強峰;在背毛5中781 cm-1處有一明顯的波峰，在786 cm-1處有一明顯的波谷，而在707 cm-1附近處有一次強峰。經過分析，五組二階導數紅外光譜圖中均在781 cm-1處有一最強峰，在786 cm-1處附近有一明顯波谷;但在第三組及第四組數據中，次強峰的位置在706 cm-1處附近，與其他三組次強峰的位置有所不同。因此，將5組數據進行統(tǒng)計，并求出各個位置五組數據的平均數，再次進行作圖，得到圖1-B，在圖中最大的吸收峰在781 cm-1附近處，波谷的位置在786 cm-1處附近，次強峰的位置707 cm-1附近處。

2.2 花鼠腹毛二階導數紅外光譜分析

由圖2-A可知，在腹毛1中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一明顯波谷，而在707 cm-1處有一次強峰;在腹毛2中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一波谷，而在707 cm-1附近處有一次強峰;在腹毛3中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一波谷，而在707 cm-1處附近有一次強峰;在腹毛4中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一波谷，而在707 cm-1處附近有一次強峰;在腹毛5中781 cm-1處有一明顯波峰，在786 cm-1處有一波谷，而在707 cm-1處附近有一次強峰。將5組數據進行平均數處理，將所得到的各個位置的平均數進行重新作圖如圖2-B所示，波峰的位置在781 cm-1附近處，在786 cm-1處附近有一波谷，次強峰的位置707 cm-1附近處。

3 結論與討論

本試驗中，利用傅立葉變換紅外光譜對花鼠的背毛及腹毛的樣本進行分析，具有簡便、快速、高效等優(yōu)點，很大程度上解決了檢測難度大等難題，避免了通過破碎的肢骨和頭骨來確定物種的種類，減小了誤差，從而使得判斷鼠類種類的過程變得更加準確、便捷。通過將花鼠背毛及腹毛的五組數據進行比較分析，可以得到背毛及腹毛在傅立葉變換紅外光譜上的二階導數特征性圖譜。在該圖譜中，花鼠各組數據都有一明顯的吸收峰，且無論背毛還是腹毛最強吸收峰的位置與次強峰的位置都幾乎相同，但是仍有個別數據有細微差異，且在研究中發(fā)現，花鼠背毛及腹毛的二階導數紅外光譜圖最強峰及2個次強峰的位置幾乎相同，因此推斷在通過體毛鑒定鼠類種類過程中，可以采用背毛及腹毛中的一種，而不需要分別進行采集。且已有文獻表明，鼠類可作為鸮形目等的食物，在對鸮形目進行食物組成的研究[14-15]中，鼠類占比最大，因此在幫助鸮形目生存及越冬過程中有著非常重要的作用，該試驗得出的紅外光譜二階導數特征性圖譜能夠更好的反映并體現出花鼠體毛的特征，能夠通過比對花鼠體毛的特征性紅外光譜圖來確定是否為同一物種。但該試驗仍然存在一定的局限性，在本試驗中，只對一個地區(qū)的花鼠進行了分析，應該選擇更多地區(qū)的同類物種進行紅外光譜分析，再將其結果進行比較，若得到的結果與該試驗中結果相同，則能夠更好地證明該二階導數紅外光譜圖為花鼠的特征性圖譜，為以后的相關研究提出更有力的依據，且由于不同地區(qū)能夠使花鼠生活的棲息環(huán)境、條件及捕食種類有所差異，各地氣候條件也有所不同，且在花鼠攀爬的過程中其腹部與地面等磨損的情況及花鼠自身的健康狀況等諸多因素都可能會對花鼠的體毛產生一定的影響類種類鑒定及對某些以花鼠為食的種類進行食性分析時都有一定的研究意義。通過本試驗結果可以推斷通過動物體毛鑒定物種能夠作為一種新的探究方法，為今后研究中的動物種類進行鑒定，以及對動物進行食性分析時都提供了一種更加快捷的方法，但仍然需要更加具體的研究，且需要更多不同種類動物體毛的紅外光譜分析圖譜來證實該方法的準確性、有效性、可行性。

綜合而言，花鼠的背毛及腹毛二階導數紅外光譜圖對比分析發(fā)現，花鼠背毛及腹毛波峰最強峰及次強峰的位置幾乎相同，推斷其背毛及腹毛的成分幾乎相同，研究結果可為鼠類種類鑒定提供了新的探索方法及依據，同時能夠為鸮形目等進行食性分析提供更加快捷、簡便的方法。

參考文獻：

[1] 常桂英. 花鼠的生態(tài)習性及應用[J]. 特種經濟動植物， 1998（4）： 10.

[2] 王廷正， 許文賢. 陜西嚙齒動物志[M]. 西安： 陜西師范大學出版社， 1993： 79-82.

[3] 徐春雨， 安玉鑫， 楊常玉， 等. 食物充足條件下花鼠貯藏行為的研究[J]. 生物技術世界， 2016（3）： 44.

[4] 張克勤， 陳玉梅， 馮軍， 等. 次生闊葉林花鼠的種群生態(tài)[J]. 東北林業(yè)大學學報， 2008， 36（11）： 77-79.

[5] THORING R W， KOPROWSKI J L， STEELE M A， et al. Squirrels of the world[M]. Baltimore： Johns Hopkins University Press， 2012.

[6] 魯長虎. 動物與紅松天然更新關系的研究綜述[J]. 生態(tài)學雜志， 2003， 22（1）： 49-53.

[7] 牛可坤， 焦廣強， 于飛， 等. 圍欄條件下花鼠找尋種子的途徑和方式[J]. 動物學雜志， 2011， 46（1）： 45-51.

[8] 樸忠萬， 金志民， 楊春文， 等. 實驗室條件下花鼠的耐饑性研究[J]. 安徽農業(yè)科學， 2010， 38（8）： 4103-4104.

[9] 王瑤， 張博， 周宏鳳， 等. 花鼠尿液中揮發(fā)性成分分析[J]. 陜西師范大學學報（自然科學版）， 2016， 44（5）： 82-88.

[10] 王晨， 胡昌勤. 傅立葉變換紅外光譜技術在生物技術領域中的應用[J]. 中國藥事， 2013， 27（9）： 986-988， 1001.

[11] 王穎， 張國寶. 用紅外顯微鏡鑒別棉，麻，毛，絲，化纖制品的研究[J]. 河南科學， 2000， 18（2）： 170-172.

[12] 吳桂芳， 朱登勝， 何勇. 可見-近紅外光譜用于鑒別山羊絨與細支綿羊毛的研究[J]. 光譜學與光譜分析， 2008， 28（6）： 1260-1263.

[13] 郭海濤， 薛曉明， 侯森林. 紅外光譜分析在野生動物毛發(fā)鑒定中的應用[J]. 江蘇農業(yè)科學， 2011， 39（6）： 495-497.

[14] 魏峰， 狄蕊. 青根貂、水貂、紫貂毛皮的紅外光譜分析[J]. 染整技術， 2019， 41（2）： 60-63.

[15] 魏峰， 杜鋒， 黃軒， 等. 紅外光譜法鑒別動物毛纖維[J]. 毛紡科技， 2017， 45（11）： 65-69.

[16] 李曉京， 鮑偉東， 孫來勝. 北京市區(qū)越冬長耳鸮的食性分析[J]. 動物學雜志， 2007， 42（2）： 52-55.

[17] 張邐嘉， 王安夢， 鮑偉東， 等. 不同棲居地和越冬時期長耳鸮的食物組成[J]. 生態(tài)學雜志， 2009， 28（8）： 1664-1667.

[18] 胡鴻興. 武昌珞珈山長耳鸮的越冬習性及食性分析[J]. 動物學雜志， 1965（6）： 258-260.