科研产出
红外光谱结合化学计量学鉴别獐牙菜属植物
《中国实验方剂学杂志 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：目的:采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学实现獐牙菜属植物快速、准确鉴别。方法:采集川东獐牙菜、青叶胆、紫红獐牙菜、狭叶獐牙菜和西南獐牙菜不同部位(根、茎、叶) 543份样品红外光谱信息,原始数据经标准正态变量(SNV),多元散射校正(MSC),平滑(SG),一阶导数(1D),二阶导数(2D),三阶导数(3D)等处理后删减4 000～3 700,2 799～1 800 cm~(-1)和682～653 cm~(-1)波段,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。结果:5种獐牙菜属植物相同部位平均光谱较为相似,无法区分,同一物种不同部位光谱特征峰有差异,复杂程度为叶>茎>根;根、茎和叶3个部位PLS-DA和SVM模型均能准确鉴别5种獐牙菜属植物,且MSC+SG+2D预处理效果最佳。PLS-DA模型R~2Y> 0. 8,RMSEP 关键词：
獐牙菜属
川东獐牙菜
青叶胆
紫红獐牙菜
狭叶獐牙菜
西南獐牙菜
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3种獐牙菜属民族药UPLC指纹图谱研究
《中草药 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：目的采用UPLC技术结合定量分析、系统聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA),评价、鉴别3种民族药用植物川东獐牙菜Swertia davidii、狭叶獐牙菜S.angustifolia和紫红獐牙菜S.punicea Hemsl.。方法采集3种獐牙菜共27株样品色谱图,将色谱图导入中药色谱指纹图谱相似度评价系统软件,确定样品保留时间和峰面积数据,对3组样品进行相似度分析。峰面积数据导入SPSS和SIMCA-P~+软件进行HCA和PCA,从树状图和主成分得分图中判断聚类效果。结果该方法线性关系良好(R~2>0.999 3,仪器精密度高(RSD为0.19%~2.45%),方法重现性好(RSD为0~1.77%),加样回收率在95.8%~102.3%,RSD为0.45%~2.81%。不同物种獐牙菜植物中指示化合物的量差异大,同一物种不同个体中指示化合物量差异明显。獐牙菜苦苷在川东獐牙菜中为0.54~10.05 mg/g,狭叶獐牙菜中未检出,紫红獐牙菜中为1.76~15.62 mg/g;龙胆苦苷在川东獐牙菜中为4.27~11.18 mg/g,狭叶獐牙菜中为0.26~3.58 mg/g,紫红獐牙菜中为1.13~16.11 mg/g;当药苷在川东獐牙菜中为0.02~0.28 mg/g,狭叶獐牙菜中为0.02~0.14 mg/g,紫红獐牙菜中为0.11~44.52 mg/g;芒果苷在川东獐牙菜中为0.14~0.55 mg/g,狭叶獐牙菜中为0.03~0.04 mg/g,紫红獐牙菜中为0.01~13.49 mg/g。HCA树状图分类准确率为85.2%,误判的紫红獐牙菜样品中化合物量较低。PCA得分图可以区分3种獐牙菜,紫红獐牙菜聚类效果分散,个体之间差异较大。结论采用UPLC技术分析指示化合物的量,结合化学计量学能够评价和鉴别3种獐牙菜属药用植物。在本研究中,紫红獐牙菜表现出更高的药用价值。
关键词： 超高效液相色谱 指纹图谱 獐牙菜属 川东獐牙菜 狭叶獐牙菜 紫红獐牙菜 獐牙菜苦苷 龙胆苦苷 芒果苷 当药苷
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紫外光谱结合化学计量学区分不同产地川东獐牙菜
《中国实验方剂学杂志 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：目的:分析鉴别4个产地川东獐牙菜,并建立预测模型,预测产地区分准确性。方法:光谱数据导入UVProbe2.34,比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果。结果:主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果最佳,主成分累计贡献率均为98.8%,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9%,二阶求导为47.3%)。根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据。将验证集带入训练集建立的模型进行偏最小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行。PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导入训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都<0.500,该模型的预测可靠性高。结论:运用紫外光谱结合主成分分析和偏最小二乘判别分析能够较好的鉴别不同产地川东獐牙菜,构建模型预测效果较好,加入未知产地样品也能较好区分。
关键词： 主成分分析 偏最小二乘判别分析 川东獐牙菜 产地鉴别
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药用植物川东獐牙菜红外光谱分析与鉴别
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换红外光谱法(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)、偏最小二乘判别分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)和系统聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)快速鉴别不同产地川东獐牙菜(Swertia davidi Franch)。采集4个不同地区70株样品不同部位的红外光谱数据,原始光谱数据经预处理(自动基线校正,自动平滑,一阶求导,二阶求导)后导入OMNIC 8.2,比较吸收峰的差异;用SIMCA-Pa+10.0进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),以前三个主成分三维得分图比较产地鉴别效果;红外光谱数据导入SPSS 19.0,进行系统聚类分析(HCA),通过树状图比较不同部位分类效果。结果显示,(1)不同产地根的光谱图在1 739,1 647,1 614,1 503,1 271,1 243,1 072cm~(-1)附近的吸收峰有差异,不同产地茎的光谱图在1 503,1 270,1 246cm~(-1)吸收峰附近有差异;(2)相同产地不同部位的光谱特征峰有差异;(3)PLS-DA分析结果显示自动基线校正+自动平滑+二阶求导这种预处理方式分类效果最好,根的红外光谱数据产地鉴别效果最佳;(4)HCA的树状图,显示根的聚类分析结果正确率83%,茎的聚类分析结果正确率49%,叶的聚类分析结果正确率70%。FTIR技术结合PLS-DA与HCA方法能够快速准确地鉴别不同产地川东獐牙菜,不同部位产地鉴别效果有差异,根的光谱数据产地鉴别效果最佳,二阶求导处理增强了样品的特异性,使PLS-DA的三维主成分得分图分类效果更明显。
关键词： 红外光谱 产地鉴别 川东獐牙菜 系统聚类分析 偏最小二乘判别分析
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