科研产出
基于光谱和色谱数据融合策略的青叶胆及近似种的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：青叶胆(Swertia leducii)为獐牙菜属(Swertia)一年生草本植物,在肝炎病治疗方面效果显著.其与同属近似种外观极其相似,加之常以干燥全草入药,仅从形态难以正确鉴别.不同物种有效成分存在明显差异,其药效也有所不同.基于光谱和色谱数据融合建立青叶胆及近似种的鉴别方法,为青叶胆药用真实性与安全性提供科学依据.采集青叶胆及其近似种植物共102份样品的傅里叶变换红外光谱(FTIR)和超高效液相色谱(UPLC)指纹图谱;利用标准正态变量(SNV)、多元散射校正(MSC)、 Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(1D)、二阶导数(2D)等方法对原始红外光谱数据进行预处理,通过系统聚类分析(HCA)探讨獐牙菜属不同种类样品化学信息相似性与差异性; Kennard-Stone算法将所有样品按2∶1比例划分为训练集和预测集,训练集基于FTIR, UPLC,低级与中级数据融合建立随机森林(RF)判别模型,预测集用于验证模型预测能力,其中灵敏性(sensitivity)、特异性(specificity)、精密度(precision)和正确率(accuracy)用来评价模型性能.结果显示:(1)采用SNV+SG+2D组合对FTIR数据进行预处理,R~2Y和Q~2最大,分别为91.2%和84.1%,所有类别被正确区分,为最佳预处理.(2)HCA反映了5种獐牙菜属植物样品分类情况与亲缘关系,除紫红獐牙菜外,其余4种獐牙菜植物均分类正确,准确率为93.1%;青叶胆、川东獐牙菜、紫红獐牙菜与西南獐牙菜亲缘关系较近.(3)基于FTIR、 UPLC、低级和中级数据融合策略建立RF判别模型,样品错判总数分别为1, 5, 1和0,中级数据融合效果最佳,所有样品均正确分类,所建模型性能良好.FTIR与UPLC通过中级数据融合策略结合RF判别分析能正确鉴别不同种类獐牙菜属植物,结合HCA分析能够明确青叶胆及其近似种之间的亲缘关系,为獐牙菜属植物资源开发与质量控制提供理论基础.
关键词： 数据融合 物种鉴别 青叶胆 近似种 傅里叶变换红外光谱 超高效液相色谱
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数据融合快速鉴别9种野生食用牛肝菌
《菌物学报 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：食用菌种类与产地品质存在差异,加上因牟利产生的混杂销售现象,严重制约了高原特色农产品来源鉴别、种质资源评价和深入挖掘利用。本试验融合牛肝菌光谱信息建立支持向量机(SVM)模型,寻找最佳的样品种类鉴别方法。结果显示:(1)元素标准曲线R~2>0.999,RSD<5.0%,标准物回收率94%–106%,测定方法可靠;(2)样品含Ca、Na等人体必需元素,但Cd含量超标;(3)脂肪酸、蛋白质等化合物和Ni、Co等矿质元素对种类鉴别贡献最大;(4)中级数据融合优于低级数据融合,优于单一光谱数据模型。数据融合结合化学计量学可实现样品种类快速准确鉴别,对食用菌市场监督、种质资源评价及挖掘利用具有理论参考意义。
关键词： 牛肝菌 傅里叶变换红外光谱 紫外可见光谱 电感耦合等离子体原子发射光谱 数据融合 种类鉴别
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FTIR结合化学计量学对三七地下部位鉴别及皂苷含量预测
《光谱学与光谱分析 》 2019 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：当今中药市场上掺假现象屡见不鲜,不良商贩利用三七须根粉末假冒主根和剪口粉末,严重影响三七的质量与药效。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别及四种皂苷含量快速预测模型,为快速三七质量控制提供基础。采集三七主根、剪口和须根红外光谱,超高效液相色谱(UPLC)测量样品中三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1和人参皂苷Rd含量。采用纵坐标归一化及二阶导数对原始红外光谱进行预处理;Kennard-stone算法将60个样本分为2/3训练集与1/3预测集。训练集数据结合支持向量机(SVM)判别建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别模型,最佳核函数c和g采用交叉验证进行网格式搜索,预测集数据用于对判别模型进行外部验证。正交信号校正偏最小二乘回归(OSC-PLSR)建立三七中四种皂苷含量预测模型,红外光谱采用一阶、二阶导数及Savitsky-Golay平滑5点、7点、9点、11点预处理。60个样本分为2/3训练集与1/3预测集,训练集数据建立OSC-PLSR模型,预测集数据对OSC-PLSR模型的预测结果进行外部验证。结果显示:(1)二阶导数可有效的分离原始谱图的叠合隐蔽谱峰,并提高谱图的分辨率;(2)交叉验证网格式搜索计算出最佳核函数c=2.828 43,g=4.882 81×10~(-4),此时训练集判别正确率为100%;(3)SVM判别模型核函数设置为最佳核函数,预测集数据外部验证正确率为100%,所有样本均被正确鉴别;(4)三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1和人参皂苷Rd最优含量预测模型预测值与UPLC检测值接近,预测效果良好。FTIR结合SVM判别能对三七主根、剪口和须根粉末快速鉴别,结合OSC-PLSR能对四种皂苷含量进行准确预测。该方法准确可靠,可为中药材三七提供快速有效的质量控制。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 三七 地下部位鉴别 皂苷含量预测 化学计量学
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FTIR对滇龙胆环烯醚萜类成分含量快速预测研究
《药物分析杂志 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：目的:建立适用于滇龙胆根、茎与叶中主要环烯醚萜类成分的含量预测模型,开发一种快速有效的质量控制方法。方法:采集云南省231份滇龙胆样品的傅里叶变换红外光谱(FTIR),用高效液相色谱(HPLC)法测定根中马钱苷酸、獐牙菜苦苷、龙胆苦苷及当药苷含量,根、茎及叶内总环烯醚萜类含量。光谱进行预处理并选取最佳预处理方式。SPXY算法将样品按2∶1分为训练集和预测集,训练集数据结合支持向量机回归(SVR)建立不同产地、部位滇龙胆环烯醚萜类含量快速预测模型,预测集数据对模型泛化能力进行外部验证。结果(:1)滇龙胆根中不同环烯醚萜类含量差异较大,其中龙胆苦苷>马钱苷酸>当药苷>獐牙菜苦苷;总体上不同部位之间总环烯醚萜含量根>叶>茎,部分产地叶中总环烯醚萜含量大于根(;2)不同产地及部位滇龙胆的红外光谱峰形及波数相似,但吸收度存在差异(;3)所有模型中,标准正态变量(SNV)+二阶导数(SD)+13点Savitzky-Golay(SG)平滑+正交信号校正(OSC)-SVR与SNV+SD+11点SG平滑+OSC-SVR对根中总环烯醚萜及龙胆苦苷含量预测效果最佳,预测集相关系数(R_p~2)分别达到0.975 8、0.971 1,RPD分别为5.56、4.99,模型可信度较高,预测值与HPLC检测值接近。结论:FTIR技术结合化学计量学对8个产地滇龙胆中环烯醚萜类成分含量进行准确预测,可作为一种快速可靠的定量方法对滇龙胆药材进行质量控制。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 支持向量机回归 滇龙胆 环烯醚萜类 马钱苷酸 獐牙菜苦苷 龙胆苦苷 当药苷 含量预测
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傅里叶变换红外光谱和紫外光谱数据融合对牛肝菌种类的鉴别
《食品科学 》 2018 EI 北大核心 CSCD
摘要：采集5种共272份牛肝菌样品的傅里叶变换红外光谱和紫外光谱,结合多光谱信息融合策略,建立牛肝菌种类快速鉴别的方法。多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)及二阶导数(second derivative,2D)等预处理方法对原始光谱进行优化,比较优化处理对区分不同种类牛肝菌影响;利用优化处理后的光谱数据及融合数据建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型和支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型。结果显示:1)经过2D和MSC预处理后,不同种类牛肝菌的PLS-DA鉴别效果优于未优化模型,表明2D+MSC预处理优化了光谱信息并提高了分类准确度;2)基于傅里叶变换红外光谱、紫外光谱、低级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型,预测正确率为86.87%、66.67%、78.89%和95.56%;建立SVM判别模型,预测正确率分别为88.89%、74.44%、91.11%和100.00%,表明中级融合技术对不同种类牛肝菌鉴别效果显著,优于其他技术;3)中级融合技术在PLS-DA模型和SVM判别模型中对样品的预测正确率分别为95.56%和100.00%,表明SVM判别模型对牛肝菌种类区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型,快速鉴别牛肝菌种类,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供可靠、稳定的方法。
关键词： 数据融合 牛肝菌 种类鉴别 紫外光谱 傅里叶变换红外光谱
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FTIR结合SVR对三七总多糖含量快速预测
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：对中药进行快速质量控制,从整体层面反映中药的安全性与有效性具有重要意义。通过硫酸-苯酚显色反应测定三七总多糖含量,傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合支持向量机回归(SVR)建立三七总多糖含量预测模型,以期为三七提供快速准确的质控方法。采集云南省12个产地60个三七样品的红外光谱,紫外分光光度法(UV-Vis)检测样品中总多糖含量。红外光谱经过二阶导数(2D)、正交信号校正(OSC)、小波变换(WT)和变量投影重要性(VIP)筛选等数据优化处理。SPXY算法将所有样本按2∶1的比例划分为训练集与预测集。训练集数据用于建立SVR预测模型,网格式搜索、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)对SVR预测模型进行参数优化,预测集进一步对SVR模型的预测能力进行验证。结果显示:(1)葡萄糖标准品与三七总多糖在490nm处存在最大共有吸收峰,490nm可作为三七总多糖检测的定量波长;(2)文山丘北、曲靖师宗及红河蒙自等产地的三七总多糖含量较高,平均含量在25mg·g~(-1)以上;(3)分析3种参数优化模型的校正均方根误差(RMSEE)与预测均方根误差(RMSEP),与PSO优化模型相比,网格式搜索优化模型欠学习,GA优化模型过学习;(4)PSO-SVR模型对预测集数据预测效果最好,RMSEP=3.120 6,R_(pre)~2=83.13%,预测值与紫外检测值接近。表明FTIR结合PSO-SVR模型能够对三七中总多糖含量进行快速准确的预测,为保证三七稳定、安全与有效用药提供数据。
关键词： 紫外-可见分光光度法 傅里叶变换红外光谱 三七 总多糖 含量预测 整体性质量控制 支持向量机回归
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光谱数据融合对绒柄牛肝菌产地溯源研究
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI 北大核心 CSCD
摘要：由于国内外食品市场准入制度和溯源体系不完善,销售商乱用虚假标签等现象的发生,使得食品安全形势愈发严峻。为了保障野生食用菌的安全性,保护云南高原特色农业品牌战略,亟需建立快速准确的产地溯源方法。通过采集云南及其周边8个产地、79个绒柄牛肝菌子实体的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)与傅里叶变换红外光谱(FTIR),采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)、平滑(SG)等算法对原始光谱进行预处理。基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的UV-Vis与FTIR光谱信息进行融合,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM),建立牛肝菌产地鉴别模型,确定最佳产地溯源方法。对光谱融合数据进行系统聚类分析(HCA),探讨不同产地样品整体化学信息的差异性与相关性。结果显示:(1)采用MSC+2D和SNV+2D对UV-Vis与FTIR光谱进行预处理,R~2Y与Q~2最大,分别为61.58%,95.09%和50.85%,82.16%,表明MSC+2D与SNV+2D为UV-Vis与FTIR光谱的最佳预处理方法;(2)基于UV-Vis,FTIR,低级与中级数据融合建立的PLS-DA与SVM模型,样品分类错误总数分别为24,6,2,2和6,1,1,0,表明数据融合模型分类效果优于单一UV-Vis与FTIR模型;(3)中级数据融合模型中,SVM对所有样品的分类全部正确,PLS-DA的分类错误总数为2,表明基于SVM的中级数据融合策略分类效果优于PLS-DA;(4)低级和中级数据融合HCA模型,分别有4和1个样品不能与同一类区域样品聚为一类,表明中级数据融合优于低级数据融合;由中级数据融合HCA图可知,同一产地样品聚类距离小于不同产地之间聚类距离,表明同一产地样品整体化学成分类较相似,且同一产地不同采集地点的差异小于不同产地之间的差异。采用UV-Vis与FTIR光谱中级数据融合策略结合SVM,能够对不同产地来源牛肝菌样品进行准确鉴别,为野生食用菌产地溯源研究提供一种新方法。
关键词： 产地溯源 数据融合 绒柄牛肝菌 紫外-可见吸收光谱 傅里叶变换红外光谱
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基于数据融合和多指标定量对滇龙胆产地鉴别和质量评价
《中国中药杂志 》 2018 北大核心 CSCD
摘要：中药次生代谢产物积累和产地密切相关,产地鉴别以及多指标评价对保证药材质量具有重要意义。该实验采用高效液相色谱(HPLC)与傅里叶变换红外光谱(FTIR)数据融合结合偏最小二乘判别分析对滇龙胆进行产地鉴别,辅以多指标成分含量分析,以期为滇龙胆药材建立一种全面准确的鉴别和质量评价方法,为滇龙胆最佳产区筛选提供参考。采集云南、四川、广西、贵州共169份样品的FTIR和HPLC指纹图谱,并对FTIR进行多元散射校正、标准正态变量(SNV)、Savitzky-Golay(SG)卷积求导等预处理;比较FTIR,HPLC及低级、中级数据融合鉴别效果;利用HPLC分析样品中龙胆苦苷、獐牙菜苦苷、马钱苷酸与当药苷含量。结果发现,不同产地滇龙胆FTIR图谱存在差异,最佳预处理为SNV+SG求导(二阶求导,窗口参数为15,多项式次数为2次)。低级、中级数据融合预测集正确率为96.43%,高于FTIR,HPLC预测集正确率94.64%;低级数据融合训练集正确率为100%,优于中级数据融合99.12%。云南滇龙胆4种环烯醚萜苷含量均高于其他省份,其中药典指标性成分龙胆苦苷平均质量分数为47.40 mg·g~(-1),最大值达到79.83 mg·g~(-1),且龙胆苦苷、马钱苷酸与当药苷含量同其他省份含量差异显著(P<0.05)。云南省不同地区滇龙胆4种环烯醚萜苷总含量比较发现,大理洱源、丽江玉龙较高,分别为68.59,66.68mg·g~(-1),同楚雄武定、玉溪澄江、昆明寻甸(52.99,52.29,46.71 mg·g~(-1))差异显著(P<0.05),可作为滇龙胆栽培和优良种质资源筛选的参考地。FTIR-HPLC数据融合定性分析结合HPLC定量分析方法为不同产地滇龙胆鉴别和质量评价提供一种全面准确的新思路,为滇龙胆资源开发与利用提供科学依据。
关键词： 数据融合 高效液相色谱 傅里叶变换红外光谱 滇龙胆 质量评价
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红外光谱结合化学计量学快速预测铁皮石斛中总黄酮含量
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：评价药用植物质量的主要手段之一是有效成分含量检测,不同采收期对药用植物有效成分含量有明显影响。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立快速预测不同采收期铁皮石斛中总黄酮含量的方法,以期为铁皮石斛质量快速预测评价提供研究基础。采收2014年1至12月的铁皮石斛样品干燥粉碎;以氯化铝显色法测定铁皮石斛中总黄酮含量,分析不同采收时间铁皮石斛总黄酮的累积规律;采集样品红外光谱信息,归属红外吸收峰,拟合红外光谱数据和总黄酮含量数据,结合一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等对数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型预测样品中总黄酮含量。结果显示:(1)样品和标准品芦丁均在270nm附近有共有吸收峰,实验以270nm为总黄酮定量波长,标准曲线为y=6.076 5x+0.055 8,相关系数r=0.996 6,线性关系良好;重现性、精密度和稳定性相对标准偏差分别为1.00%,0.37%和0.28%,该方法稳定可靠;(2)总黄酮含量随时间变化趋势为先升高后降低,6月—8月样品含量较高,平均含量大于64.10mg·g~(-1);(3)铁皮石斛红外光谱数据与总黄酮含量拟合后进行一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等组合处理,用PLSR模型预测铁皮石斛的总黄酮含量,结果最佳预处理方式为2D+SG5+SNV+OSC-PLSR,训练集和验证集r分别为0.979 0和0.882 4,验证均方根误差(RMSEE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为2.438 2和4.169 9,铁皮石斛中总黄酮含量预测值与测量值较接近,表明PLS模型可用于总黄酮含量的快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现铁皮石斛中总黄酮含量准确预测,为铁皮石斛质量评价提供快速、有效的方法。
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FTIR结合化学计量学快速预测铁皮石斛中总多糖含量
《江西农业学报 》 2018
摘要：有效成分含量检测是评价药用植物质量的主要手段,采集时间不同对药用植物有效成分含量有显著影响。通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学,建立了快速预测不同采收时间铁皮石斛中总多糖含量的方法。采收2014年1~12月的样品干燥粉碎;以苯酚硫酸法测定铁皮石斛中总多糖含量,分析了不同采收时间铁皮石斛中总多糖随时间的累积规律;采集样品红外光谱信息,归属红外光谱吸收峰,拟合光谱数据和总多糖含量数据,结合一阶导数、二阶导数、标准正态变量、多元散射校正、正交信号校正等对数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型预测样品中总多糖含量。结果显示:(1)样品和标准品葡萄糖均在488 nm附近有共有吸收峰,以488 nm为总多糖定量波长,标准曲线为y=0.0079x+0.027,相关系数R2=0.9995,线性关系良好;精密度、重现性和稳定性相对标准偏差分别为0.2%、0.31%和1.3%,该方法稳定可靠;(2)总多糖含量随时间变化趋势为先升高后降低,1~4月和12月样品含量较高,平均含量大于0.284 g/g;(3)铁皮石斛红外光谱数据与总多糖含量拟合后进行一阶导数、二阶导数、标准正态变量、多元散射校正、正交信号校正等组合处理,用PLSR模型预测铁皮石斛的总多糖含量,结果最佳预处理方式为2D+OSC+MSC+SNV+SG5-PLSR,训练集和验证集R2分别为0.843和0.782,验证均方根误差(RMSEE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为2.8904和3.5513,铁皮石斛中总多糖含量预测值与测量值较接近,表明PLSR模型可用于总多糖含量的快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现铁皮石斛中总多糖含量准确预测,为铁皮石斛质量评价提供快速、有效的方法。
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