科研产出
红外光谱结合化学计量学快速鉴别云南重楼不同炮制品
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：中药炮制是根据中医学理论,改变中药的性味和功效,以达到缓和药性、减毒增效等作用。炮制对中药的活性成分、药效、毒副作用影响甚大,建立一个系统鉴别和评价中药不同炮制品的方法,可为中药质量和临床用药安全提供重要支撑。采用红外光谱法对9种云南重楼不同炮制品进行对比分析,结合化学计量学建立主成分-马氏距离(PCA-MD)判别模型进行鉴别分析。云南重楼不同炮制品的红外光谱经自动基线校正和纵坐标归一化预处理后,取其平均光谱图。九种重楼不同炮制品的平均红外光谱和二阶导数光谱显示:(1)其主要特征吸收峰为3 387,2 923,1 745,1 463,1 338,1 240,1 207,1 158,1 180,1 080,1 048,1 020,988,921,895,859,833,765,708,572和529cm~(-1);(2)重楼不同炮制品红外图谱的峰形基本相似,可显示出重楼所特有的红外光谱特征;(3)重楼不同炮制品红外图谱中少数特征吸收峰数目、位置和吸收强度存在差异,表明重楼经不同炮制后化学成分和含量发生了改变。红外光谱经多元散射校正(MSC),标准正态变量(SNV),一阶求导(1st Der),二阶求导(2nd Der)和平滑(SG)优化处理后,采用Kennard-Stone算法筛选训练集和预测集(3∶1),建立PCA-MD判别分析模型。结果显示,重楼不同炮制品的最佳预处理方法为1st Der+SG(11∶3)。提取前5个主成分,变量特征的解释能力为88.2%,以PC1,PC2和PC3为坐标轴建立PCA-MD三维得分图可知,九种炮制品可完全区分;其中重楼I,H,G和F的聚类效果最好,且前三种炮制品距离较近,表明晒干和烘干处理重楼与传统炮制重楼所含化学成分相似;重楼D和E空间距离较近,推测其经过微波和蒸汽高温处理后化学成分变化相似。预测集样本可准确的归属于训练集,PCA-MD判别模型的准确率为100%。红外光谱结合PCA-MD判别分析可准确区分云南重楼的不同炮制品,为云南重楼炮制品的临床应用提供参考,同时为中药炮制品的鉴别提供了借鉴。
关键词： 红外光谱 云南重楼 炮制 主成分-马氏距离判别模型
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红外光谱法快速预测不同种类重楼中重楼皂苷含量
《中国中药杂志 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：重楼皂苷是中药重楼主要的有效成分,为了快速评价重楼品质,保证重楼在临床治疗中的疗效,本文采用红外光谱结合偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)对重楼中重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ和重楼皂苷Ⅶ进行定量分析,建立快速评价重楼品质的方法。采集78份不同产区、不同种类重楼样品的红外光谱,用高效液相色谱测定重楼样品中重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ及重楼皂苷Ⅶ的含量,将重楼的红外光谱数据和液相数据进行拟合,快速预测3种重楼皂苷含量。原始红外光谱经多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、一阶求导(first derivative,1st Der)、二阶求导(second derivative,2nd Der)预处理后,运用偏最小二乘回归分析建立重楼皂苷的定量预测模型。重楼皂苷Ⅰ和重楼皂苷Ⅱ的最佳预处理方法为MSC+OSC+2nd Der,重楼皂苷Ⅶ的最佳预处理方法为MSC+SNV+OSC+2nd Der;重楼皂苷Ⅰ、重楼皂苷Ⅱ和重楼皂苷Ⅶ3个指标成分定量校正模型的决定系数(R~2)分别为0.930 8,0.934 8,0.912 3 mg·g~(-1);校正均方根误差(root mean square error of estimation,RMSEE)分别为1.855 0,0.632 3,0.001 6 mg·g~(-1);验证模型的决定系数(R~2)分别为0.948 8,0.963 6,0.780 1 mg·g~(-1);预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为1.704 6,1.227 7,0.001 9 mg·g~(-1);定量模型的预测值与真实值比较接近,模型预测效果好,其中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ定量模型效果优于重楼皂苷Ⅶ。该方法无损、快速、准确,可用于重楼中重楼皂苷含量的快速测定。
关键词： 重楼 红外光谱 定量分析 重楼皂苷 偏最小二乘回归
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基于红外光谱法的云南重楼及其近缘种的亲缘关系研究
《中草药 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：目的傅里叶变换红外光谱(fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)结合化学计量学方法分析云南重楼Paris polyphylla var.yunnanensis及其近缘种的亲缘关系,为重楼属药用植物资源的开发利用提供理论依据。方法采集云南重楼、白花重楼Paris polyphylla var.alba、毛重楼Paris mairei、南重楼Paris vietnamensis、五指莲Paris axialis var.axialis共50份样品的红外光谱信息,对光谱数据进行自动基线校正、自动平滑、纵坐标归一化、多元散射校正、二阶求导等预处理,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)及系统聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)分析光谱数据。结果原始红外光谱中,1 653、1 156、1 082、1 021、925、851、759、572、524 cm~(-1)等为重楼属植物的共有峰,主要归属为黄酮、淀粉和糖苷类成分的吸收峰;毛重楼和五指莲分别在1 535和1 369 cm~(-1)附近有特征吸收峰,可与另外3种重楼属植物相区分。以全波段光谱数据进行PLS-DA和PCA,PLS-DA对重楼属植物分类效果优于PCA,能够准确区分5种野生重楼属植物。系统聚类分析(HCA)及向量夹角余弦相关性分析能够反映5个重楼属植物的亲缘关系,云南重楼与白花重楼和南重楼的亲缘关系较近,与毛重楼和五指莲的关系较远。结论 FTIR结合化学计量学方法,能够快速区分不同种类重楼属植物,明确云南重楼及其近缘种之间的亲缘关系,为重楼属植物亲缘关系研究提供一种快速、有效的方法,同时为重楼种质资源开发和利用提供理论基础。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 云南重楼 近缘种 亲缘关系 种质资源主成分分析 偏最小二乘判别分析 系统聚类分析
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