科研产出
红外光谱结合化学计量学对栽培滇重楼的产地鉴别研究
《中草药 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：目的 比较滇重楼Paris polyphylla var. yunnanensis不同生长年限不同产地红外光谱特征，建立产地鉴别模型。方法 收集13个产地3～8年生栽培滇重楼样品，共计841株个体；通过衰减全反射-傅里叶变换红外光谱仪（attenuated total reflection-Fourier transform infrared spectra,ATR-FTIR）采集样品红外光谱；结合多元散射校正（multiplicative scattering correction,MSC）、一阶导数（first derivative,FD）、二阶导数（second derivative,SD）和三阶导数（third derivative,TD）筛选最佳光谱预处理方式；利用偏最小二乘判别模型（partial least squares discrimination analysis,PLS-DA）鉴别相同生长年限不同产地的样品。结果 三阶导数与多元散射校正结合是对3年生和5～8年生样品进行产地鉴别的最佳光谱预处理方式；二阶导数与多元散射校正结合是鉴别4年生不同产地样品最佳光谱预处理方法。变量投影重要性（Variable importance for the projection,VIP）分析显示，3700～1800 cm-1 在不同PLS-DA判别模型中均为贡献较大的变量波段；当剔除无关信息波段之后，PLS-DA模型能够准确鉴别相同年限不同产地滇重楼根茎样品，训练集和预测集鉴别准确率均为100%；置换检验结果显示模型鲁棒性较好。结论 研究建立的方法能够快速有效鉴别不同产地栽培滇重楼，为不同栽培年限滇重楼产地溯源提供理论基础与方法依据。
关键词： 滇重楼 红外光谱 偏最小二乘判别模型 生长年限 鉴别
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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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光谱分析技术在野生食用牛肝菌研究中的应用研究进展
《食品科学 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：牛肝菌具有重要的食药用和经济价值,是世界性美味野生食用菌。其质量安全可控是保障消费者健康及产业绿色持续发展的基础,建立全面、稳定、系统的质量评价方法有利于强化牛肝菌质量控制,对市场稳定发展具有重要意义。光谱分析技术具有简便、快速、实用性强等特点,能够弥补传统感官评定的缺陷,提高分析准确性,广泛用于牛肝菌品质研究,是评价牛肝菌品质优劣、鉴别真伪以及确保其质量稳定一致的重要技术支撑。本文对近年国内外光谱分析技术在野生食用牛肝菌研究方面的应用现状和进展进行综述,探讨了红外、紫外光谱及多光谱信息融合技术在牛肝菌产地、种类、贮藏年限鉴别评价等方面的应用前景,以期为牛肝菌的深入研究和合理开发利用提供参考。
关键词： 牛肝菌 红外光谱 紫外光谱 多光谱信息融合 鉴别与评价
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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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17种分类算法在牛肝菌种类鉴别研究中的应用
《光谱学与光谱分析 》 2019 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：由于部分毒菌与野生食用菌形态和生物学特征相似,农民仅凭经验采集,难免将两者混淆,从而导致严重的食品安全事故。云南省作为国内野生食用菌产量最高、出口量最大的省份,野生食用菌产业发展为云南农村经济发展做出了突出贡献,对不同种类野生食用菌进行快速鉴别,有利于野生食用菌产业的健康发展;分析食用菌亲缘关系,对食用菌育种工作具有积极作用。七种牛肝菌样品,采自云南及周边七个产地,利用FTIR光谱仪分别采集菌柄和菌盖红外指纹图谱,基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的菌柄和菌盖FTIR光谱数据进行融合,结合Decision Trees,Discriminant Analysis,Logistic Regression Classifiers,Support Vector Machines,Nearest Neighbor Classifiers和Ensemble Classifiers中的17种算法,分别建立菌柄、菌盖、低级数据融合和中级数据融合模型,每个分类模型连续进行10次运算,通过比较训练集分类正确率平均值,确定牛肝菌种类鉴别最佳分类算法。中级数据融合数据集进行系统聚类分析(HCA),对推测不同种类牛肝菌样品的亲缘关系进行鉴定。结果显示:(1)菌柄、菌盖和低级数据融合模型最佳分类算法均为Linear Discriminant,训练集分类正确率分别为92.8%,96.4%和97.6%。中级数据融合模型最佳分类算法为Subspace Discriminant,训练集分类正确率为100%;(2)菌柄、菌盖、低级数据融合和中级数据融合最佳分类模型,全部样品分类正确率平均值分别为93.61%,95.54%,96.99%和99.88%,中级数据融合模型优于其他三种模型,表明中级数据模型可以将相似度较高的样品区分开,且减少了产地对种类鉴别的影响;(3)中级数据融合模型数据集进行HCA,华丽牛肝菌和美味牛肝菌聚类距离最小,表明这两种牛肝菌化学信息较相似,亲缘关系较近;(4)华丽牛肝菌与皱盖疣柄牛肝菌聚类临界值距离最大,表明样品化学信息差异较大,亲缘关系较远。综上表明,基于中级融合策略将不同部位FTIR光谱数据融合,结合Subspace Discriminant与HCA,可以准确鉴别不同种类牛肝菌和快速推测样品亲缘关系,可作为野生食用菌种类鉴别与亲缘关系推测的一种新方法。
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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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多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,也制约了牛肝菌的国际化贸易。采用多源异构信息融合策略对牛肝菌种类与产地进行鉴别,以期为追溯食用菌来源以及正确评价其品质提供一种快速有效的解决方法。试验样品灰褐牛肝菌(Boletus griseus)、栗色牛肝菌(B. umbriniporus)、美味牛肝菌(B. edulis)、皱盖疣柄牛肝菌(Leccinum rugosicepes)和绒柄牛肝菌(B. tomentipes)五种牛肝菌科(Boletaceae)真菌子实体采于云南省保山市、昆明市、玉溪市与红河州。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和紫外可见分光光度计(UV-Vis)采集样品信息。Kennard-Stone算法将样品原始数据分为校正集和验证集。校正集基于FTIR、UV-Vis、低级、中级与高级数据融合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,其中决定系数(R2cal)、预测能力Q2、校正均方根误差(RMSEE)和交叉验证均方差(RMSECV)用来评价模型鲁棒性。研究结果显示:(1)不同种类及产地牛肝菌FTIR和UV-Vis吸收峰的峰位置、峰形和峰数相似,而吸收强度存有差异,表明牛肝菌所含化学成分相似,但含量有一定差别;(2)PLS-DA模型二维散点图可以看出,中级融合比低级融合能更好的鉴别样品种类及产地;(3)各模型中,中级融合模型具有更大的Q2和最小RMSECV,模型鲁棒性最强;(4)验证集样本用来验证模型泛化能力,FTIR、UV-Vis、低级融合、中级融合及高级融合模型样品种类鉴别正确率分别为92. 86%,35. 71%,97. 62%,100%和95. 23%;产地鉴别正确率分别为71. 43%,61. 90%,61. 90%,97. 62%和76. 19%。表明多源异构信息融合在一定程度上优于独立模型,其中,中级数据融合种类鉴别正确率100%,产地鉴别正确率97. 62%,模型具有更优的鉴别效果和泛化能力。FTIR和UV-Vis结合中级数据融合策略能实现牛肝菌种类快速精确鉴别,产地快速有效鉴别,可作为食用菌来源追溯以及品质评价的一种新方法。
关键词： 牛肝菌 FTIR UV-Vis 多源异构信息融合 种类及产地鉴别
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