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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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多光谱数据融合技术对绒柄牛肝菌产地的鉴别

食品科学 2018 EI 北大核心 CSCD

摘要:采集5个产地96份绒柄牛肝菌样品的红外光谱和紫外光谱,结合多光谱信息融合策略,建立快速、有效鉴别绒柄牛肝菌产地的方法。运用多元散射校正、标准正态变量、二阶导数等预处理方法对原始光谱数据进行优化处理,减少噪音干扰。选取具有指纹特性的光谱信息进行初级数据融合;通过偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)筛选光谱数据中变量在投影方向重要程度大于1的波段,进行中级数据融合。利用优化处理后的单一光谱数据及多光谱融合数据建立PLS-DA模型和支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型,比较两种判别模型对绒柄牛肝菌产地的鉴别效果。结果显示,通过红外光谱、紫外光谱、初级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型,对绒柄牛肝菌产地的预测正确率为56.25%、56.25%、62.50%和81.25%;建立SVM判别模型,产地预测正确率分别为90.63%、65.63%、87.50%和96.88%,表明中级融合技术对绒柄牛肝菌产地鉴别效果显著,优于其他技术;并且SVM判别模型对牛肝菌产地区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型,能够快速、有效鉴别不同产地绒柄牛肝菌,同时为食品质量监控提供有效方法和理论基础。

关键词: 数据融合 绒柄牛肝菌 产地鉴别 紫外光谱 红外光谱

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不同部位矿质元素与红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地溯源研究

光谱学与光谱分析 2018 EI SCI 北大核心 CSCD

摘要:野生食用菌产地溯源研究中,采用单一有机成分或矿质元素指纹存在一定局限性。利用不同指纹分析技术的互补性与协同性,将不同部位与类型的化学信息进行融合,探讨此方法对野生食用菌产地溯源的可行性,以期为野生食用菌溯源提供新的思路与科学依据。通过测定云南7个产地、124个美味牛肝菌(菌柄、菌盖)中15种矿质元素的含量,以及子实体傅里叶变换红外光谱(FTIR)。标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)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FTIR光谱与菌柄、菌盖矿质元素数据进行融合,结合支持向量机(SVM)分别建立菌柄、菌盖、FTIR、低级数据融合(菌柄+菌盖,菌柄+菌盖+FTIR)与中级数据融合(菌柄+菌盖+FTIR)判别模型;分析比较模型参数,确定快速甄别美味牛肝菌产地的可靠方法。结果显示:(1)菌盖中Cd,Cr,Cu,Li,Mg,Na,P和Zn元素平均含量高于菌柄,Ba,Ca,Co,Ni,Rb,Sr和V元素在菌柄中平均含量高于菌盖。美味牛肝菌中人体必需矿质元素Ca,Cu,Mg,P和Zn平均含量远高于小麦、水稻干品和新鲜蔬菜,与动物干制品含量相似;(2)FTIR光谱数据最佳预处理方法为3D+SNV,其Q2和R2 Y分别为76.64%,88.91%;(3)菌柄、菌盖、FTIR、低级数据融合与中级数据融合SVM模型,c值分别为8 192,4 096,1.414 2,11.313 7,1和0.7071 1,菌柄和菌盖模型c值较大,表明采用单一菌柄或菌盖矿质元素含量数据,SVM训练存在过拟合风险,判别效果较差;(4)FTIR、低级数据融合和中级数据融合SVM模型,样品分类错误总数分别为7,9,7和0,中级数据融合(菌柄+菌盖+FTIR)模型样品分类正确率最高。表明基于中级融合策略将不同部位矿物元素和子实体FTIR光谱数据融合,可作为野生食用菌产地溯源的一种有效方法。

关键词: 产地溯源 美味牛肝菌 矿质元素 FTIR 不同部位 数据融合

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环境和生长阶段对羊肚菌氨基酸的呈味影响

精细化工 2018 EI 北大核心 CSCD

摘要:采用氨基酸自动分析仪进行羊肚菌游离氨基酸的测定,通过味道强度值(Taste Activity Value,TAV)分析人工培育羊肚菌与野生羊肚菌游离氨基酸的呈味差异及不同生长阶段呈味特性。结果表明:羊肚菌中含量最高的氨基酸为谷氨酸,不同产地羊肚菌游离氨基酸差异不显著。人工培育羊肚菌与野生羊肚菌相比,缺少天冬氨酸、多出苦味氨基酸赖氨酸的呈味作用,鲜味氨基酸味道强度值小于野生羊肚菌。谷氨酸、丙氨酸、组氨酸分别是鲜味、甜味和苦味氨基酸中TAV最高的氨基酸。羊肚菌游离氨基酸随生长阶段含量增加,生长初期、中期和后期分别为7.31、12.16、18.88mg/g,对滋味有直接贡献的氨基酸种类分别为4、5、6种,从生长中期开始,缬氨酸、赖氨酸出现呈味作用,苦味氨基酸呈味增强。呈味氨基酸TAV均随生长发育而增高。

关键词: 羊肚菌 生长阶段 游离氨基酸 味道强度值 香料与香精

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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。

关键词: 傅里叶变换红外光谱 铁皮石斛 总黄酮 含量预测

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洱海流域乡镇尺度上人类活动对净氮输入量的影响

环境科学 2018 EI 北大核心 CSCD

摘要:人类活动引起的氮素过量输入已经成为引起水体富营养化及其他生态危害的主要原因.为了研究人类活动对流域氮素的影响,本文基于洱海流域16个乡镇行政单元的统计数据,考虑流动人口的影响,利用NANI模型估算洱海流域乡镇尺度的人类活动净氮输入量(net anthropogenic nitrogen inputs,NANI).结果表明,2014年洱海流域NANI总量为29.81×10~3t,单位面积输入强度(以氮计)为10 986 kg·(km~2·a)-1,显著高于我国平均水平.当地旅游人口带入的食品氮输入为0.26×10~3t,占到了流域居民食品氮输入的8%.从氮素的输入量的构成来看,肥料输入是最大的贡献源,占到了流域净氮输入的47%,其次为食品饲料的净氮输入.在空间分布上,乡镇单元的NANI分布呈现明显区域化特征,从流域整体上看呈现北高南低的特点.耕地或人口集中的乡镇NANI强度偏高,洱海流域具有较大的氮素污染风险.

关键词: 洱海流域 乡镇尺度 氮素 净氮输入量(NANI) 人类活动

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云南有毒蜜粉源区蜂蜜中的主要有毒生物碱分析

中国食品学报 2018 EI 北大核心 CSCD

摘要:云南有毒蜜粉源区发生中毒事件的蜂蜜多采自中华蜜蜂蜂群,以中华蜜蜂和蜂蜜为研究对象,通过中华蜜蜂采访有毒蜜粉源植物的行为观测和蜂蜜孢粉学检测,进行蜂蜜溯源分析。中华蜜蜂对昆明山海棠、南烛、草乌和曼陀罗植株的花朵均会表现出采访行为。在溯源分析的基础上选择雷公藤甲素、阿托品和乌头碱为高效液相色谱检测的标准品,选用Symmetry C18,流动相乙腈∶水体积比为1∶9,梯度洗脱,流速1 m L/min,检测波长220nm,柱温为室温,测定中华蜜蜂蜂蜜样品中的主要天然有毒物质。结果表明:不同有毒蜜粉源区中华蜜蜂蜂蜜样品中含天然有毒物质的情况不同,雷公藤甲素为主要检出有毒物质,其在25~500 g/m L范围内线性良好,加标回收率在107.28%~119.78%之间。研究有毒蜂蜜中的主要天然有毒物质,能为蜂蜜溯源、安全性评价和监测评估食用蜂蜜中毒提供参考。

关键词: 有毒蜜粉源区 中华蜜蜂蜂蜜 雷公藤甲素 乌头碱 阿托品 高效液相色谱检测

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红外光谱技术在食用菌研究中的应用

食品科学 2018 EI 北大核心 CSCD

摘要:红外光谱技术因其准确、快捷、无损等特点备受关注,随着该技术日趋成熟及相关科学理论的发展,红外光谱技术被广泛应用于大型真菌的化学成分分析和质量检测,且在该研究领域具有广阔发展前景。本文对红外光谱技术在食用菌研究方面的国内外现状和进展进行综述,介绍了红外光谱技术对食用菌不同种类、产地、部位的鉴别及其化学成分定量分析的相关研究,以期为食用菌进一步开发利用提供理论依据。

关键词: 红外光谱 食用菌 鉴别 定量分析 开发利用

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秸秆还田提高水稻-油菜轮作土壤固氮能力及作物产量

农业工程学报 2017 EI 北大核心 CSCD

摘要:为探讨西南山区水稻-油菜轮作模式下秸秆还田对作物产量和土壤氮素固持能力的影响,于2013-2015年在洱海流域稻油轮作农田中设置空白处理(CK)、单施化肥(CF)、化肥+玉米秸秆(CFMS)以及化肥+蚕豆秸秆(CFBS)4个处理,测定分析了作物产量、土壤微生物量及土壤理化性质等关键指标。结果表明,与CF处理相比,秸秆还田提高水稻、油菜产量及其地上部含氮量,增加氮素有效输出。不同处理土壤微生物量碳、氮质量分数存在差异,其大小顺序为:CFMS>CFBS>CF>CK。与土壤碳氮比相比,土壤微生物熵和微生物量C/N对秸秆还田做出快速响应,秸秆还田提高土壤微生物熵,降低微生物量C/N。此外,秸秆还田显著降低油菜收获后的土壤硝态氮残留(P<0.05),与CF相比,玉米秸秆和蚕豆秸秆还田分别使土壤硝态氮残留量减少11.6%~55.0%和13.7%~52.3%。可见,中国西南山区稻油轮作模式下秸秆还田能提高作物产量和含氮量,增强土壤微生物氮素固持能力,有效降低土壤氮素流失风险,且玉米秸秆在增产、固氮方面的作用优于蚕豆秸秆。结果可为提高西南山区水稻、油菜产量,增强土壤氮素固持能力,降低土壤氮素流失风险提供参考。

关键词: 秸秆 有机碳 土壤 秸秆还田 水稻-油菜轮作 作物产量 土壤微生物量 硝态氮残留

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流域磷素面源污染产生与输移空间分异特征

中国环境科学 2017 EI 北大核心 CSCD

摘要:甶于面源污染物从坡面产生后至向流域出口输出过程会发生一系列变化,如在河道迁移过程发生的沉降衰减,基于污染物产生与输出空间分布识别关键区会存在一定的差异.因此,本研究选取面源污染较为严重的高原湖泊洱海典型小流域,以子流域为空间分析单元,采用经实测数据验证后的定量模拟工具-SWAT模型和数学统计方法,分析流域面源磷产生与输出的空间分布及差异,评估河道迁移过程对两者空间分布差异的影响.结果表明:流域面源流失磷产生强度存在明显的空间分异特征,不同子流域流失磷的产生强度在1.52~1.82kg/hm~2之间变化,高强度区主要集中在有坡耕地分布的水文敏感区和植被覆盖度差的土壤侵蚀敏感区;不同子流域流失的磷经河道迁移后发生了-25.6%~21.6%的变化,导致流失磷的输出与产生空间分布出现差异,较高产生强度区,磷流失高输出强度区缩小为土壤侵蚀敏感区;不同子流域流失磷经河道迁移后发生的不同变化受流失磷产生强度与径流迁移时间的综合影响.

关键词: 流域 面源磷 河道迁移过程 空间分布 SWAT模型