基于基原效用差異的黃連品質(zhì)辯識光譜化學表征模型構(gòu)建

黃 玲，齊路明，王 科，李 娜，董繼晶，馬云桐*

基于基原效用差異的黃連品質(zhì)辯識光譜化學表征模型構(gòu)建

黃 玲1，齊路明2，王 科3，李 娜1，董繼晶1，馬云桐1*

1. 成都中醫(yī)藥大學藥學院，四川 成都 611137 2. 成都中醫(yī)藥大學養(yǎng)生康復學院，四川 成都 611137 3. 成都工業(yè)學院大數(shù)據(jù)與人工智能學院，四川 成都 611730

中藥多基原物種間的效用差異性受到歷代醫(yī)家的高度重視，聯(lián)用傅里葉變換近紅外光譜（fourier transform near infrared spectroscopy，F(xiàn)T-NIR）和傅里葉變換中紅外光譜（fourier transform mid-infrared spectroscopy，F(xiàn)T-MIR）技術(shù)，考察光譜化學表征技術(shù)應用于多基原黃連共有物質(zhì)基礎測定和品質(zhì)辨識的可行性。以黃連的4種基原（黃連、三角葉黃連、峨眉野連和云南黃連）的共有物質(zhì)基礎小檗堿、黃連堿、木蘭花堿、非洲防己堿和巴馬汀為研究對象，基于光譜矩陣的優(yōu)化和特征學習算法，串聯(lián)近紅外和中紅外光譜特征構(gòu)建偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）和支持向量回歸（support vector regression，SVR）光譜化學表征模型以測定藥材中共有活性成分的含量，辨識其品質(zhì)差異。SVR模型對小檗堿的測定效果最優(yōu)，剩余預測偏差（residual predictive deviation，RPD）值高達4.842，模型對黃連堿、巴馬汀和木蘭花堿含量的預測RPD值均大于2；PCA結(jié)果表明所建立的模型能有效鑒別多基原黃連共有成分含量的差異，為其品質(zhì)辨識提供依據(jù)。多元光譜技術(shù)串聯(lián)應用可有效表征多基原黃連藥材中共有成分的含量差異，提高多基原中藥品質(zhì)辨識的效率。

黃連；三角葉黃連；峨眉野連；云南黃連；紅外光譜技術(shù)；偏最小二乘回歸；支持向量回歸；光譜化學表征模型；小檗堿；黃連堿；木蘭花堿；非洲防己堿；巴馬汀

黃連為黃連Franch.、三角葉黃連C. Y. Cheng et Hsial、云南黃連Wall.、峨眉野連C. Y. Cheng等黃連屬植物的干燥根莖。依據(jù)古代典籍記載，雖然這些資源均可當作黃連藥材使用，但其具體生物效用有較大差異。如《唐本草》記載：“黃連，蜀道者粗大，味極濃苦，療渴為最；江東者節(jié)如連珠，療痢大善”，指出川產(chǎn)黃連具有較好的治療糖尿病的效果，而長江以東的黃連則更善于抑菌止痢。目前相關(guān)研究已經(jīng)提供有力的證據(jù)，指出導致不同基原黃連藥材效用差異的主要原因表現(xiàn)為其共有物質(zhì)基礎的含量差異[1-2]。結(jié)合課題組前期研究，次生代謝產(chǎn)物類型的相似性是不同基原黃連屬植物根莖可作為同一中藥使用的基礎，也是其均可用于治療糖尿病、阿爾茨海默癥等疾病的重要原因。原小檗堿類生物堿為黃連藥材的主要化學成分群，包括小檗堿、黃連堿、木蘭花堿、巴馬汀和非洲防己堿等[3-4]，這些活性成分的含量差異正是多基原黃連效用同中有異的主要原因。對該類化學成分的含量進行有效表征，可明確不同來源黃連藥材共有物質(zhì)基礎的差異，為其品質(zhì)差異鑒別提供有效的證據(jù)，并且對于該藥材資源的合理利用具有積極的意義。

針對中藥復雜體系中物質(zhì)基礎成分的快速測定，科研工作者已經(jīng)進行了許多有益探索。其中，光譜技術(shù)表現(xiàn)出巨大的潛力。相對而言，該技術(shù)操作簡單，無需樣品試劑損耗，且能夠全面展示樣品中的代謝成分信息，是一種綠色環(huán)保的測定方法。但是中藥的光譜信息變量復雜，易于受到外界因素干擾，如何從復雜的光譜變量矩陣中提取目標變量是阻礙其進一步應用的關(guān)鍵問題。目前，多種化學計量學的方法已經(jīng)應用于光譜數(shù)據(jù)的優(yōu)化，以求簡化高維的變量矩陣并提高其可用性。例如多種優(yōu)化去噪、特征學習和信息融合的算法，都是提升光譜技術(shù)應用潛力的有效方法[5-7]。通常而言，一套完整的光譜矩陣分析流程十分復雜，包括預處理、異常值診斷、特征學習和數(shù)學模型構(gòu)建等多個步驟，且需要進行嚴格的優(yōu)化。迄今，光譜化學表征技術(shù)在多基原黃連藥材共有化學成分測定及其品質(zhì)差異的辨識上的應用相對較少。

基于此，本研究結(jié)合課題組前期研究中的高效液相色譜數(shù)據(jù)[8]，選擇多基原黃連藥材中主要共有化學成分小檗堿、黃連堿、木蘭花堿、非洲防己堿和巴馬汀，考察光譜化學表征技術(shù)應用于多基原黃連共有活性成分測定和品質(zhì)辨識的可行性。應用傅里葉變換近紅外光譜（fourier transform near infrared spectroscopy，F(xiàn)T-NIR）和傅里葉變換中紅外光譜（fourier transform mid-infrared spectroscopy，F(xiàn)T-MIR）技術(shù)采集不同基原黃連藥材的光譜信息，結(jié)合化學計量學算法，構(gòu)建一套完整的光譜矩陣分析流程。偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）和支持向量回歸（support vector regression，SVR）算法被用來建立該藥材的光譜化學含量的表征模型，考察其與高效液相色譜數(shù)據(jù)的相關(guān)性，探討紅外光譜應用于該類化學成分快速測定和差異辨識的可行性，為多基原黃連藥材的品質(zhì)辨識提供依據(jù)。

1 材料與儀器

1.1 樣品

所用黃連藥材來源于4種黃連屬植物，經(jīng)成都中醫(yī)藥大學馬云桐教授鑒定，分別為黃連Franch.、三角葉黃連C. Y. Cheng et Hsial、峨眉野連C. Y. Cheng和云南黃連Wall.。前3種植物采集于四川省洪雅縣黑山村人工種植基地，云南黃連采集于云南省福貢縣匹河鄉(xiāng)人工種植基地，采集樣品均為5年生植物。在其藥材采收期收集并參照產(chǎn)地加工方法，取其根莖部位，洗凈后60 ℃烘干，保存在陰涼干燥處。得到4種黃連藥材分別稱為味連、雅連、野連和云連。

1.2 儀器與試劑

PerkinElmer傅里葉近紅外和中紅外光譜儀（美國珀金埃爾默儀器有限公司），DFT-50A型手提式高速粉碎機（林大機械有限公司，浙江溫嶺），電子天平（賽多利斯科學儀器有限公司，北京），LC-20A型高效液相色譜儀（日本島津公司）。對照品小檗堿（批號110713-201814）購自于中國食品藥品檢定研究院，木蘭花堿（批號CHB180205）、非洲防己堿（批號CHB180712）、黃連堿（批號CHB180629）和巴馬?。ㄅ朇HB180226）購于成都克洛瑪試劑公司，質(zhì)量分數(shù)均≥98%。

2 方法

2.1 樣品檢測

稱取適量樣品，均勻放置于樣品杯中，應用傅里葉近紅外和中紅外光譜儀，分別采集FT-NIR和FT-MIR光譜特征。針對每一個樣品，檢測區(qū)間分別設定為10 000～4000 cm?1和4000～500 cm?1，儀器分辨率均為4 cm?1，信號累積64次。在樣品測定之前，首先測定空氣中水和二氧化碳引起的背景信號，并將其從樣品吸收峰中自動刪除。每一個樣品重復測定3次，平均光譜用于后續(xù)分析。色譜數(shù)據(jù)的測定參考課題組前期的研究成果[8]。

2.2 光譜數(shù)據(jù)分析流程

2.2.1 4種光譜預處理算法應用于原始光譜優(yōu)化 平滑算法（11點），去除噪音信號[9]；多元散射校正和標準正態(tài)變量，消除光散射影響[10]；導數(shù)算法，減小基線漂移并增強樣品特征信息[11]。

2.2.2 異常值診斷 采用基于PLSR的Hotelling T2[12]檢驗診斷數(shù)據(jù)分布。首先基于和矩陣建立PLSR模型，根據(jù)T2值來甄別數(shù)據(jù)集中的異常值。當樣本的T2值高于99%置信區(qū)間，該樣本被設定為異常樣本并刪除。

2.2.3 數(shù)據(jù)標準化 光譜和色譜數(shù)據(jù)含有不同的量綱，將兩者數(shù)據(jù)標準化到同一數(shù)量級，能夠提升模型的收斂速度和增加準確性，因此將數(shù)據(jù)縮減至［-1，1］之間[13]。

2.2.4 光譜特征數(shù)據(jù)篩選與評價 紅外光譜數(shù)據(jù)變量復雜，代表樣品全面的化學信息，也會產(chǎn)生大量的無關(guān)信號，不僅增加模型運行時間，還會降低模型的準確性和推廣性。運用4種特征學習機器算法對光譜變量的重要性進行排序，分別是遞歸式特征消除（recursive feature elimination，RFE）[14]、Boruta算法[15]、變量投影重要性算法（variable importance in projection，VIP）[16]和基尼指數(shù)（gini coefficient，GINI）[17]，應用十折交叉驗證評價特征變量數(shù)目。

2.2.5 特征信息融合：特征級數(shù)據(jù)融合是一種中等水平的融合策略，將來源于不同傳感器的特征信息加以綜合，可以產(chǎn)生比單一信息源更精確、更完全、更可靠的估計和判斷[18]。本研究將來源于FT-NIR和FT-MIR光譜的特征變量進行信息融合，進一步提高多基原黃連藥材共有化學成分表征模型的準確性和有效性。

2.3 光譜化學表征模型

首先應用PLSR[19]算法建立5種共有化學成分的光譜化學表征模型。該方法依據(jù)最大協(xié)方差原則，計算復雜矩陣中變量（）和（）之間的關(guān)系。該方法的優(yōu)點是可以很好地克服多元共線性問題，將復雜的數(shù)據(jù)矩陣降維為若干互不相關(guān)的潛在因子（latent variable，LV）。LV的數(shù)目是PLSR的重要參數(shù)，基于交叉驗證結(jié)果確定該參數(shù)，建立光譜化學表征模型。

SVR[20]屬于基于支持向量機算法的關(guān)聯(lián)模型。依據(jù)結(jié)構(gòu)風險最小化理論，構(gòu)建最優(yōu)分類面，以允許學習模型達到全局最優(yōu)。對于線性不可分的數(shù)據(jù)集，該算法將數(shù)據(jù)映射到更高維的特征平面，以求得線性可分。核函數(shù)的引入是解決這個問題的關(guān)鍵，徑向基核函數(shù)可以有效地簡化計算的復雜性，提供更加滿意的準確度[21]。懲罰系數(shù)（penalty coefficient，c）和高斯核函數(shù)（gaussian kernel coefficient，g）是SVR模型中2個重要的參數(shù)。前者用于權(quán)衡算法的復雜性和偏差的關(guān)聯(lián)，后者為核函數(shù)的設置參數(shù)。通常情況下，2個參數(shù)的調(diào)節(jié)需要借助于調(diào)參算法。本研究選擇遺傳算法（genetic algorithm，GA）、粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，PSO）和網(wǎng)格搜索算法（grid search，GS）調(diào)整SVR模型的參數(shù)，以求建立最佳光譜化學表征模型。

對于2種模型，主要評價參數(shù)為校正系數(shù)（correction coefficient，2）接近于1表明模型效果好；校正集均方根誤差（root mean square error of estimation，RMSEE）和預測集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）分別用來評價校正集和驗證集結(jié)果的偏差；交叉驗證均方根誤差（root mean square error of cross validation，RMSCV）基于交叉驗證算法，用來估計回歸模型的推廣能力[22]。為保證模型的穩(wěn)健性和防止模型過擬合，應用Kennard-Stone算法[23]將樣品數(shù)據(jù)分為訓練集和驗證集，前者用于構(gòu)建化學表征模型，后者用于測試模型的推廣能力。剩余預測偏差（residual predictive deviation，RPD）是一個評價化學表征模型效果的常用參數(shù)，通常情況下，該值越高則表明模型的效果越好。當其超過2時，表明模型的預測效果較好[24]。

3 結(jié)果與分析

3.1 標準數(shù)據(jù)可視化結(jié)果

課題組前期研究結(jié)果表明，小檗堿、黃連堿、木蘭花堿、非洲防己堿和巴馬汀是不同基原黃連藥材的共有成分，也是其主要的物質(zhì)基礎[3, 8]。依據(jù)高效液相色譜的測定，這5種化學成分的標準含量結(jié)果如圖1所示。

3.2 紅外光譜數(shù)據(jù)預處理結(jié)果

主要包括光譜數(shù)據(jù)優(yōu)化、異常值篩選和數(shù)據(jù)標準化3個步驟。FT-NIR最好的預處理算法分別為二階導數(shù)、二階導數(shù)、不做處理、二階導數(shù)結(jié)合多元散射校正和一階導數(shù)；FT-MIR最好的預處理算法分別為二階導數(shù)、二階導數(shù)、二階導數(shù)、一階導數(shù)結(jié)合多元散射校正和一階導數(shù)結(jié)合標準正態(tài)變量，處理后的紅外指紋圖譜如圖2所示。以PLSR模型輸出結(jié)果為評價指標，對于黃連堿、木蘭花堿、小檗堿、非洲防己堿和巴馬汀的測定，F(xiàn)T-NIR和FT-MIR結(jié)果如表1和表2所示。

圖1 多基原黃連中5種共有成分的含量可視化

采用Hotelling T2檢驗監(jiān)測離群點，結(jié)果如圖3所示。以T2 Crit（99%）為標準，分別從FT-NIR_黃連堿、FT-MIR_黃連堿、FT-NIR_小檗堿、FT-MIR_小檗堿、FT-NIR_巴馬汀、FT-MIR_巴馬汀、FT-NIR_非洲防己堿、FT-MIR_非洲防己堿、FT-NIR_木蘭花堿和FT-MIR_木蘭花堿的數(shù)據(jù)矩陣中檢測到0、1、3、0、3、0、2、0、1、0個離群點，分別有3個味連和野連的樣品。刪除異常值數(shù)據(jù)，對光譜數(shù)據(jù)進行歸一化處理。

3.3 特征選擇及評價

不同基原黃連藥材中5種物質(zhì)基礎化學成分的數(shù)據(jù)矩陣均含有大量的信息，包括有效變量、無效變量和噪音變量。特征學習是獲取目標特征，去除無效信息的關(guān)鍵方法。本研究應用4種特征學習算法（RFE、BORUTA、VIP和GINI）對以上光譜數(shù)據(jù)集進行特征排序。按照固定的間隔，以重復3次交叉驗證計算的RMSE誤差為基準來篩選最優(yōu)變量，以選擇出與黃連堿、小檗堿、巴馬汀、非洲防己堿、木蘭花堿成分關(guān)聯(lián)性強的特征變量，結(jié)果如表3所示。如表3所示，無論是近紅外還是中紅外光譜的數(shù)據(jù)矩陣，RFE和BORUTA算法都表現(xiàn)出較好的特征采集能力。其中RFE的模型值為0.074～0.131，針對FT-MIR_黃連堿、FT-MIR_小檗堿、FT-NIR_巴馬汀、FT-MIR_非洲防己堿和FT-NIR_木蘭花堿數(shù)據(jù)集，誤差率較低；BORUTA的模型RMSE值為0.077～0.130，針對FT-MIR_黃連堿、FT-MIR_小檗堿、FT-MIR_巴馬汀、FT-MIR_非洲防己堿和FT-MIR_木蘭花堿數(shù)據(jù)集，誤差率較低。對于VIP和GINI 2種特征選擇算法，其誤差率較高，評價效果較差。

圖2 預處理后的光譜指紋圖譜

表1 FT-NIR光譜優(yōu)化后結(jié)果

Table 1 Results of FT-NIR after optimization

化學成分預處理潛在因子Rc2RMSEERMSECVRp2RMSEP 黃連堿Raw70.851.461.940.612.16 FD20.781.651.840.651.93 SD40.980.581.460.661.86 SNV＋FD20.790.371.360.592.14 SNV＋SD50.990.371.360.651.89 MSC＋FD20.791.621.800.582.15 MSC＋FD20.791.651.840.651.89 木蘭花堿Raw30.451.221.610.491.33 FD80.980.240.930.641.08 SD20.810.711.100.790.91 SNV＋FD10.511.131.210.551.25 SNV＋SD20.810.711.090.800.92 MSC＋FD10.511.131.120.551.24 MSC＋SD20.810.711.090.800.92 小檗堿Raw60.886.457.790.926.13 FD20.837.458.080.877.54 SD20.934.726.840.926.69 SNV＋FD20.876.627.160.906.96 SNV＋SD20.944.526.490.936.65 MSC＋FD20.876.607.150.906.97 MSC＋SD20.944.516.480.936.67 非洲防己堿Raw60.560.851.030.241.16 FD70.950.290.680.181.23 SD40.950.280.760.261.03 SNV＋FD20.540.840.980.251.05 SNV＋SD40.940.300.680.261.03 MSC＋FD20.540.840.980.251.04 MSC＋SD60.990.100.660.291.00 巴馬汀Raw90.941.152.020.881.77 FD80.990.481.240.881.47 SD40.990.501.440.821.72 SNV＋FD70.980.601.260.861.52 SNV＋SD40.990.481.320.841.60 MSC＋FD70.980.601.260.861.52 MSC＋SD40.990.481.320.841.60

Raw、FD、SD、SNV、MSC分別代表不做處理、一階導數(shù)、二階導數(shù)、多元正態(tài)變量、多元散射校正，所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過平滑處理。c2和p2分別代表校正集和驗證集的決定系數(shù)

Raw, FD, SD, SNV and MSC respectively represent the spectral pre-processing algorithms of unprocessed, first derivative, second derivative, standard normal variate and multiplicative scatter correction. All data applied with a smoothing step.2and2represent the coefficient of determination for calibration and the coefficient of determination for prediction respectively

表2 FT-MIR光譜優(yōu)化后結(jié)果

Table 2 Results of FT-MIR after optimization

化學成分預處理潛在因子Rc2RMSEERMSECVRp2RMSEP 黃連堿Raw40.781.661.830.661.98 FD20.751.781.890.671.94 SD20.791.631.870.691.87 SNV＋FD20.791.621.800.652.01 SNV＋SD20.801.571.840.691.88 MSC＋FD20.791.621.800.652.01 MSC＋SD20.801.561.840.691.88 木蘭花堿Raw30.750.801.030.611.16 FD20.730.830.930.531.29 SD10.710.841.010.790.91 SNV＋FD10.720.830.910.491.33 SNV＋SD10.720.830.950.471.35 MSC＋FD10.720.830.910.491.33 MSC＋SD10.720.830.950.471.35

續(xù)表2

化學成分預處理潛在因子Rc2RMSEERMSECVRp2RMSEP 小檗堿Raw40.925.226.100.857.69 FD20.905.846.300.886.95 SD20.915.616.580.896.70 SNV＋FD40.963.675.090.867.23 SNV＋SD30.954.425.680.886.73 MSC＋FD40.963.665.100.867.28 MSC＋SD30.954.265.690.886.72 非洲防己堿Raw40.510.820.940.391.06 FD70.540.780.810.490.97 SD30.750.570.760.500.94 SNV＋FD10.500.810.840.490.96 SNV＋SD30.770.570.740.470.97 MSC＋FD30.690.650.730.540.91 MSC＋SD30.770.570.740.470.97 巴馬汀Raw30.821.771.950.861.87 FD50.931.141.520.911.57 SD20.861.511.710.911.54 SNV＋FD30.901.311.600.931.37 SNV＋SD20.871.491.710.921.41 MSC＋FD30.901.321.610.861.37 MSC＋SD20.871.481.700.921.41

Raw、FD、SD、SNV、MSC分別代表不做處理、一階導數(shù)、二階導數(shù)、多元正態(tài)變量、多元散射校正，所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過平滑處理。c2和p2分別代表校正集和驗證集的決定系數(shù)

Raw, FD, SD, SNV and MSC respectively represent the spectral pre-processing algorithms of unprocessed, first derivative, second derivative, standard normal variate and multiplicative scatter correction. All data applied with a smoothing step.2and2represent the coefficient of determination for calibration and the coefficient of determination for prediction respectively

圖3 不同數(shù)據(jù)集異常值診斷結(jié)果

表3 不同變量采集模型誤差率

Table 3 RMSE based on different feature selection models

成分紅外光譜RFEBORUTAVIPGINI 黃連堿FT-NIR0.099±0.0310.104±0.0330.108±0.0370.102±0.029 FT-MIR0.088±0.0320.092±0.0300.112±0.0360.094±0.031 小檗堿FT-NIR0.123±0.0500.130±0.0480.133±0.0500.123±0.049 FT-MIR0.074±0.0270.077±0.0260.083±0.0260.077±0.022 巴馬汀FT-NIR0.105±0.0390.106±0.0440.115±0.0480.135±0.041 FT-MIR0.092±0.0320.091±0.0400.102±0.0410.116±0.038 非洲防己堿FT-NIR0.131±0.0360.126±0.0370.194±0.0380.185±0.036 FT-MIR0.119±0.0330.122±0.0340.203±0.0340.190±0.042 木蘭花堿FT-NIR0.114±0.0340.120±0.0390.132±0.0380.181±0.031 FT-MIR0.119±0.0390.118±0.0410.123±0.0460.161±0.045

特征變量的數(shù)目也在一定程度上反應出特征學習模型的效率，其結(jié)果見圖4。針對FT-NIR和FT-MIR數(shù)據(jù)集，RFE和BORUTA在變量數(shù)目的輸出中具有明顯的優(yōu)勢，其中BORUTA算法的效果較好；VIP和GINI 2種特征選擇算法的效率較低。由圖可見，BORUTA算法基本可以將不同的數(shù)據(jù)集的變量數(shù)目縮減至50以內(nèi)，同時保持較低的誤差率。

圖4 不同特征篩選后變量數(shù)目

結(jié)合誤差率和變量數(shù)目2個指標綜合考慮，對于FT-NIR_黃連堿、FT-MIR_黃連堿和FT-NIR_木蘭花堿3個數(shù)據(jù)集，選擇RFE特征學習算法進行變量采集，簡化光譜矩陣數(shù)據(jù)。其余數(shù)據(jù)集選擇BORUTA特征學習模型對其進行優(yōu)化。經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理和變量篩選兩個階段，F(xiàn)T-NIR_黃連堿、FT-MIR_黃連堿、FT-NIR_小檗堿、FT-MIR_小檗堿、FT-NIR_巴馬汀、FT-MIR_巴馬汀、FT-NIR_非洲防己堿、FT-MIR_非洲防己堿、FT-NIR_木蘭花堿和FT-MIR_木蘭花堿數(shù)據(jù)集的變量數(shù)目分別被縮減為83×20、83×40、81×59、81×40、81×48、81×23、82×10、82×10、83×70和83×38。

3.4 光譜化學表征模型的建立

基于以上步驟，本研究進一步基于特征級信息融合算法，獲得不同基原黃連藥材中黃連堿、小檗堿、巴馬汀、非洲防己堿和木蘭花堿的相關(guān)特征數(shù)據(jù)集，其大小分別為83×60、81×99、81×71、82×20和83×108。相較于原始數(shù)據(jù)，光譜變量的數(shù)量明顯降低，可以有效增加模型的速度和準確性，同時增強其推廣能力。

應用以上特征數(shù)據(jù)集，以高效液相色譜結(jié)果作為標準數(shù)據(jù)，分別建立2種化學計量學相關(guān)模型，以考察其預測結(jié)果和真實數(shù)據(jù)的相關(guān)性，證實模型的推廣能力。PLSR分析結(jié)果見表4，相對于標準數(shù)據(jù)，小檗堿的PLSR模型的預測效果最優(yōu)。該模型將數(shù)據(jù)集縮減至4個LV，其RMSEE、RMSECV、2、RMSEP和RPD分別是0.075、0.097、0.928、0.096和3.734。對于非洲防己堿的含量預測，PLSR模型的效果較差，其RMSEE、RSECV、R2、RMSEP和RPD分別是0.140、0.170、0.580、0.205和1.570。根據(jù)光譜化學表征模型的預測RPD值，表明PLSR模型對于黃連堿、小檗堿、巴馬汀和木蘭花堿的預測都取得較好效果。

SVR模型的結(jié)果如表5所示，調(diào)參流程如圖5所示。相對于PLSR，SVR模型可以更好地處理非線性的數(shù)據(jù)，對于某些成分取得了更好的預測效果。特別是對于小檗堿含量的預測，選擇PSO調(diào)參算法，模型的預測效果取得了較大的提升，其RSECV、R、RMSEP和RPD分別為0.094、0.957、0.075和4.842；其主要參數(shù)和分別是17.238和0.010。另外針對于非洲防己堿和木蘭花堿2個成分，SVR模型的效果也優(yōu)于PLSR；GA和GS兩種調(diào)參的方法獲得了更優(yōu)的參數(shù)值，其和分別是64.343、0.058和2.297、0.005。但是針對于黃連堿和巴馬汀2個成分，SVR模型的預測效果弱于PLSR相關(guān)模型。根據(jù)所建立的最優(yōu)紅外光譜化學表征模型，對未知樣品中5種物質(zhì)基礎成分的含量進行預測。樣品預測值和真實值之間的關(guān)系見圖6，兩者之間趨勢接近，進一步證明了模型的有效性和推廣能力。應用主成分分析的方法對預測結(jié)果進行分類，結(jié)果見圖7。如圖所示，味連、雅連、野連和云連樣品的界限明顯，可以很明顯地被鑒別開。經(jīng)過光譜優(yōu)化和特征學習流程，光譜化學表征模型能成功預測不同基原黃連樣品中主要共有物質(zhì)基礎的含量，可以有效對不同基原的黃連藥材進行品質(zhì)辨識。

表4 PLSR光譜化學表征模型的結(jié)果

Table 4 PLSR results of spectrochemical characterization model

化學成分LVRMSEERMSECVR2RMSEPRPD 黃連堿30.0920.1110.8620.1622.003 小檗堿40.0750.0970.9280.0973.734 巴馬汀50.0800.1240.8830.1152.917 非洲防己堿30.1400.1700.5800.2051.570 木蘭花堿40.0790.1080.7670.1322.051

表5 光譜化學表征模型的SVR結(jié)果

Table 5 SVR results of spectrochemical characterization model

化學成分方法cgRMSECVR2RMSEPRPD 黃連堿GA2.2660.4730.1100.8620.1861.741 PSO1.3720.0100.1160.8310.1671.941 GS1.3200.4350.1060.8640.1851.753 小檗堿GA0.3370.0910.0870.9500.0894.034 PSO17.2380.0100.0940.9570.0754.842 GS0.7580.0270.0880.9510.0794.558 巴馬汀GA0.4760.0150.1020.9230.1282.638 PSO14.1490.0100.1160.9000.1612.094 GS2.2970.0050.0990.9150.1262.664 非洲防己堿GA64.3430.0580.1670.7260.1701.892 PSO3.0390.0100.1840.6060.2021.587 GS1.3200.0820.1740.7120.1821.768 木蘭花堿GA9.9710.0320.1140.7630.1342.030 PSO2.9300.0100.1270.7920.1272.138 GS2.2970.0050.1230.8230.1162.344

圖5 GA、PSO和GS調(diào)參流程（以小檗堿數(shù)據(jù)集為例）

A-黃連堿 B-小檗堿 C-巴馬汀 D-非洲防己堿 E-木蘭花堿

圖7 基于最優(yōu)光譜化學表征模型的PCA結(jié)果

4 討論

多基原中藥自古以來就是中藥體系構(gòu)成的重要部分，一方面保障了中醫(yī)臨床的有藥可用，另一方面又給臨床實現(xiàn)精準治療提供依據(jù)。但是對于多基原品種，其基原的等效性一直是歷代醫(yī)家的主要研究內(nèi)容，而其效用差異研究較少。因此，如何依據(jù)多基原中藥的效用差異制定合理的品質(zhì)評價標準，是該類藥材實現(xiàn)臨床合理用藥、有效資源配置環(huán)節(jié)中亟需解決的問題。本研究以典型的多基原藥材黃連為研究對象，結(jié)合課題組前期研究中得到的“共有成分的含量差異是其效用差異的主要原因”這一結(jié)論，選擇黃連堿、小檗堿、巴馬汀、非洲防己堿和木蘭花堿為指標，應用無損綠色的光譜技術(shù)構(gòu)建其含量表征模型，考察該技術(shù)應用于多基原黃連藥材品質(zhì)辨識的可行性。

中藥的化學成分復雜，光譜變量眾多且難以辨識。本研究在前人工作的基礎上[25-27]，建立了一套完整的光譜矩陣分析流程：主要包括光譜信號優(yōu)化、異常值診斷、數(shù)據(jù)標準化、特征學習與評價、光譜化學表征模型等步驟。結(jié)果顯示，光譜預處理可以明顯降低噪音信號，提高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量；特征學習算法可有效從復雜數(shù)據(jù)矩陣中提取出和目標成分有關(guān)的光譜特征。其中RFE和BORUTA模型可以將3000多個黃連樣品光譜變量降維到100個內(nèi)，同時能保證較高的正確率。這兩種方法在中藥領域應用較少，將來可以有效地應用到中藥復雜問題的解決之中。

基于主要的FT-NIR和FT-MIR變量特征，分別建立黃連中五種共有物質(zhì)基礎化學成分的PLSR和SVR光譜化學表征模型。其中小檗堿的預測效果最好，其RPD值高達4.842；黃連堿、巴馬汀和木蘭花堿的數(shù)學模型的RPD值均高于2，取得了滿意的效果。非洲防己堿的光譜化學表征模型的RPD值為1.892，其預測效果有待于進一步提高。對比PLSR和SVR光譜化學表征模型，SVR的效果更優(yōu)，可能與處理非線性問題的能力有關(guān)。

將未知樣品代入最優(yōu)模型之中，結(jié)果顯示五種化學成分含量的真實值和預測值相關(guān)性較高，證明模型的可靠性和推廣性。應用PCA分析最優(yōu)模型的預測結(jié)果，散點圖可以將不同基原黃連藥材有效鑒別，表明所建立的光譜化學表征模型能夠?qū)υ擃愃幉牡钠焚|(zhì)進行辨識，有進一步應用于該藥材效用評價的潛力，為多基原中藥的品質(zhì)辨識提供一個無損、綠色和快速的方案。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Construction of spectrochemical characterization model for quality identification based on utility difference of multi-source

HUANG Ling1, QI Lu-ming2, WANG Ke3, LI Na1, DONG Ji-jing1, MA Yun-tong1

1. School of Pharmacy, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, China 2. School of Rehabilitation and Health Preservation, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, China 3. School of Big Data and Artifical Intelligence, Chengdu Technological University, Chengdu 611730, China

The difference in the utility of the multi-source species of traditional Chinese medicine has been paid great attention by the doctors in the past dynasties. In this study, FT-NIR and FT-MIR technologies were combined to investigate the feasibility of applying spectrochemical characterization techniques to the determination and quality identification of the common material basis of multi-source Huanglian ().Taking the common material basis of four, coptisine, magnoflorine, berberine, columbamine, and palmatine as the research objects, optimization and feature learning algorithms based on spectral matrix, combining near-infrared and mid-infrared spectroscopy characteristics to construct PLSR and SVR spectrochemical characterization models to determine the content of common active ingredients in medicinal materials and identify their quality differences.The SVR model had the best effect on the determination of berberine, with anvalue of 4.842. The predictedvalues of the model for berberine, palmatine and magnoflorine content were all higher than 2; PCA results showed that the model could effectively identify the differences in the common components of multi-source, and provide a basis for its quality identification.The serial application of multiple spectrum technology can effectively characterize the difference in the content of the common components of the multi-based original, and improve the efficiency of quality identification of the multi-based original Chinese medicine.

Franch.;C. Y. Cheng et Hsial;C. Y. Cheng;Wall.; infrared spectroscopy; partial least squares regression; support vector regression; spectrochemical characterization model; berberine; coptisine; magnoflorine; columbamine; palmatine

R286.2

A

0253 - 2670(2022)20 - 6343 - 11

10.7501/j.issn.0253-2670.2022.20.005

2022-03-09

國家重要野生植物種質(zhì)資源共享平臺

黃 玲（1994—），女，在讀碩士研究生，研究方向為中藥品種、品質(zhì)與資源開發(fā)研究。Tel: 18482134481 E-mail: huangling0108@163.com

馬云桐（1963—），男，博士生導師，教授，研究方向為中藥品種、品質(zhì)與資源開發(fā)研究。E-mail: mayuntong06@163.com

[責任編輯 時圣明]