科研产出
UV-Vis结合HPLC FP对不同采收期傣药灯台叶的鉴别及品质研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：建立不同采收期灯台叶紫外-可见光谱指纹图谱及HPLC指纹图谱,结合主成分分析、聚类分析对不同采收期灯台叶进行快速鉴别和品质评价,确定最佳采收期,推动傣药现代化发展进程。通过单因素实验确定灯台叶紫外-可见光谱的最佳提取条件,采集12个月份灯台叶紫外光谱数据,平行3次,扣除背景8点平滑后倒入SIMCA-P+11.5进行主成分分析,以前三个主成分三维得分图快速鉴别不同采收期。Agilent ZORBAX Eclipse XDB C18(250×4.6mm,5μm)色谱柱,以乙腈(B)-0.1%甲酸水(A)为流动相,梯度洗脱(0~5min,5%B;5~35min,5%B→26%B;35~40min,26%B→56%B),流速1mL·min~(-1),进样量7μL,柱温30℃,检测波长287nm。不同采收期灯台叶紫外-可见光谱根据吸收峰位置及变化的幅度可以将光谱分为三段,第一段为235~400nm,第二段为400~500nm,第三段为500~800nm。第一段中吸收峰数目最多,主要集中在270,287和325nm,吸光度及其变化幅度最大,体现出不同月份光谱图的指纹特征。第二段吸收峰较少主要分布在410nm和464nm附近,吸光度及其变化较第一段减小。第三段图谱在665nm处均有一个较大吸收峰,吸光度无明显差异。将UV-Vis光谱数据进行主成分分析,不同月份样品在主成分得分图中离散分布,同一月份样品相对集中,可以将不同月份样品鉴别开。HPLC指纹图谱结合聚类分析可将不同采收期样品分为Ⅲ类,第Ⅰ类为3,4,5和7月份,第Ⅱ类为6,8和9月份,第Ⅲ类为10,11,12,1及2月。结合共有峰面积可以看出同一类样品化学成分含量相近,不同类之间差异较明显,第Ⅲ类样品化学成分含量最高。UV-Vis FP,HPLC FP结合主成分分析和聚类分析能快速鉴别不同采收期灯台叶并对其进行品质评价。灯台叶最佳采收期为10月至次年2月,即傣历中的冷季。
关键词： 紫外-可见光谱 HPLC指纹图谱 傣药 灯台叶 采收期 鉴别 质量评价
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滇龙胆不同炮制品的傅里叶红外光谱鉴别
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：中药炮制是中医临床用药的关键,炮制具增效、减毒、缓和药性等作用,为了临床安全、合理、有效地使用中药,开展中药炮制品的鉴别研究具有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱,对五种不同炮制样品(包括龙胆、生龙胆、酒龙胆、醋龙胆、盐龙胆)60份滇龙胆进行鉴别分析。采集样品的中红外光谱图,用基线校正和归一化法对原始光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,选择3 400~600cm~(-1)范围内的光谱,利用多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)法进行处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,并建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别分析(discriminant analysis,DA)模型。结果显示,滇龙胆不同炮制品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有3 378,2 922,1 732,1 610,1 417,1 366,1 316,1 271,1 068,1 048cm~(-1)。1 738,1 643,1 613,1 420,1 051cm~(-1)附近为龙胆苦苷的特征吸收峰,1 068,1 048,935cm~(-1)处为糖类物质的吸收峰;主成分分析表明,前三个主成分方差累积贡献率为94.05%,能够反映原始数据的大部分信息,酒龙胆和醋龙胆与其他样品之间存在明显的差异,龙胆与盐龙胆所含化学成分差异较小;经基线校正和归一化法处理后的光谱结合多元散射校正法,在主成分数为10的条件下,判别分析模型可对所有样品进行正确识别,具有良好的预测性能。结果表明,傅里叶红外光谱法是一种快速、无损、有效的方法,可用于滇龙胆炮制品的鉴别,为中药炮制品的鉴别研究提供了借鉴。
关键词： 滇龙胆 炮制方法 傅里叶变换红外光谱 主成分分析 判别分析
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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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干湿交替下干热河谷冲沟不同土层的抗侵蚀性研究
《农业机械学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为研究"旱季高温干燥、雨季降水集中且多暴雨"的干湿交替作用对冲沟形成过程的影响,选择干热河谷区典型发育的土层剖面(由上至下依次为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ层),采用干湿交替原位试验,选取土体抗剪强度、抗冲系数以及崩解性指标,分析不同土层抗侵蚀的特性及差异。研究结果表明:各土层抗剪强度差异明显,其中Ⅳ层和Ⅴ层抗剪强度较大;内摩擦角随干湿交替次数增多呈波动不定趋势而粘聚力则呈显著负相关关系;各土层抗冲性差异明显,其中Ⅲ层和Ⅵ层抗冲性较小;抗冲性随干湿交替次数增多而增大、剥蚀率则随干湿交替次数增多呈波动减小趋势;各土层平均崩解速度与干湿交替次数呈显著线性相关,Ⅲ层和Ⅵ层较大、Ⅳ层和Ⅴ层较小、Ⅰ层和Ⅱ层介于二者之间。各土层具有"软硬岩层相间"的发育特征,其抗蚀性在垂直方向大致呈现"减小—增大—减小"的趋势,该研究从土壤侵蚀的角度在一定程度上揭示了冲沟发展过程。
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不同采收期滇龙胆的红外光谱鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采收是中药生产的重要环节,采收时间直接影响中药质量和产量,是中医临床安全有效用药的前提,开展中药适时采收期的研究具有重要意义和应用价值。采用傅里叶变换红外光谱法对72份不同采收期的滇龙胆进行鉴别研究,用TQ8.0软件对原始光谱进行一阶导数(first derivative,FD)、二阶导数(second derivative,SD)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和平滑(savitaky-golay filter,SG)预处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,同时建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least square discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果显示,选取1 800~600cm~(-1)波段范围的光谱,去除光谱噪音;SNV结合二阶导数光谱和SG(15,3)平滑,预处理结果满意。主成分分析表明,前三个主成分方差贡献率为92.47%,5月、9月和10月份采收的样品差异较小。偏最小二乘判别分析建立判别模型,决定系数R2和校正均方根误差(RMSEE)分别为0.967 8和0.086 0,可对18个预测集样品进行准确分类。红外光谱法结合主成分分析、偏最小二乘判别分析对不同采收期滇龙胆的分类和判别效果较好,为不同采收期的中药鉴别提供理论依据。
关键词： 滇龙胆 不同采收期 傅里叶变换红外光谱 主成分分析 偏最小二乘判别分析
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ICP-MS用于云南南部四种特色蜂蜜的植物源鉴别分析
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术结合化学计量学分析技术对采自云南南部的四种特色蜂蜜中的23种矿物元素进行了分析。结果表明:ICP-MS技术测定蜂蜜中多种矿物元素含量的稳定性、精确度较好,回收率较高;23种矿物元素中有21种元素(Na,Mg,K,Ca,V,Cr,Mn,Fe,Co,Ni,Cu,Zn,As,Se,Sr,Mo,Cd,Sb,Ba,Tl,Pb)在不同蜂蜜品种间存在显著差异;主成分分析结果显示,前4个主成分的累积方差贡献率达到77.74%,第一主成分中的Mg,Ca,Mn,Co,Sr,Cd,Ba七种元素包含大部分蜂蜜信息;通过逐步判别分析,Mg,K,Ca,Cr,Mn,Sr,Pb共七种元素被筛选出来并用于建立判别函数模型,对所建模型进行回代检验和交叉检验,正确判别率分别为90%和86.7%,表明多元素指标对云南南部四种特色蜂蜜植物源的判别效果较好。鉴于所采蜂蜜样品都来自云南南部,气候和土壤等环境条件类似,四种蜂蜜中矿质元素的差异主要与对应的蜜源植物有关,因此,利用矿质元素差异鉴别蜂蜜植物源具有可行性。
紫外指纹图谱结合化学计量学对不同产地中药三七的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：三七[Panax notoginseng(Burkill)F.H.Chen]为我国传统名贵中药,其质量受生长环境影响。本研究采用紫外指纹图谱技术建立快速准确的定性方法,研究不同产地三七之间的关系。采集云南10个不同地区共50个三七样品的紫外光谱,通过3组平均、4点平滑和1阶求导对原始图谱进行优化处理;考察样品超纯水、95%乙醇和三氯甲烷提取液紫外光谱的吸收峰数目,确定最佳提取溶剂;比较三七紫外光谱特征,探讨不同产地样品间的差异;利用偏最小二乘判别分析(partial least square discrimination analysis,PLSDA)对光谱数据进行处理,研究不同产地三七样品之间的关系。结果显示,样品三氯甲烷提取液紫外光谱的吸收峰数目最多,该方法的精密度、重复性和在30h内稳定性的变异系数RSD%分别在0.00~0.42,0.00~0.54,0.00~0.60之间。不同产地三七样品的紫外光谱峰形相似,吸光度值具有差异,呈现一定指纹特性;主要共有峰为194,200,204,210和218nm,吸光度分布在0.00~4.00之间,表明三七的主要成分组成与产地相关性低,含量与产地存在相关性。PLS-DA得分图直观显示了不同产地样品的分类情况及三七样品之间的关系,图谱相似的样品聚在较近区域,图谱有差异的样品区分较为明显,10个产地样品被分为四类。该方法能快速准确对不同产地三七样品进行定性分析,阐明样品紫外指纹图谱与产地的关系,为中药的资源鉴别提供理论参考。
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不同年份和产地美味牛肝菌的红外光谱鉴别研究
《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技术结合多元统计分析建立快速鉴别不同年份、不同产地美味牛肝菌的方法。采集2011年一2014年云南26个不同地区152个美味牛肝菌样品的红外光谱,使用正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、微波压缩(wavelet compression)方法对原始光谱进行优化处理,OSCW校正前后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),比较光谱预处理前后PLS-DA的分类效果。将152个美味牛肝菌随机分为训练集(120个)和验证集(32个),建立OS--CW校正前后的PLS分类预测模型。结果显示,经OSCW处理后的PLS-DA分类效果明显优于处理前的结果,主成分得分图能准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,表明OSCW处理能有效滤除光谱中的噪音及与因变量无关的干扰信息,提高光谱分析的准确性和计算速率。OSCW处理前PLS模型训练集的R~2和RMSEE分别为0.790 1和21.246 5,验证集的R~2和RMSEP分别为0.922 5和14.429 2;OSCW预处理后训练集的R~2和RMSEE分别为0.852 3和17.238 1,验证集的R~2和RMSEP分别为0.845 4和20.87,表明OSCW预处理提高了训练集的预测效果,但OSCW-PLS出现了过拟合现象降低验证集的预测能力,因此,OSCW不适宜与PLS结合建立模型。OSCW结合PLS-DA能滤除光谱中大量的干扰信息,准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,为野生食用菌的鉴别分类提供可靠依据。
关键词： 红外光谱 正交信号校正-微波压缩 偏最小二乘判别分析 美味牛肝菌 鉴别
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傅里叶红外光谱对野生及栽培滇龙胆不同部位的研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：中药及其制剂的应用具有悠久历史,随着研究的深入,市场需求量日益增加,野生资源难以满足市场需求,开展野生和栽培品及化学成分累积动态的研究具有重要意义。为了比较野生和栽培的滇龙胆不同部位(根、茎、叶)化学成分的差异,用傅里叶红外光谱、二阶导数光谱对其进行分析及评价研究。采集60份样品的红外光谱数据,用Nicolet Omnic8.0软件计算各个样品的二阶导数光谱和匹配值。结果显示,野生和栽培滇龙胆根、茎及叶的红外光谱图整体峰形相似,在1 732,1 643,1 613,1 510,1 417,1 366,1 322,1 070cm-1附近主要为酯类、萜类、糖类物质的吸收峰。1 800~600cm-1波段范围内,样品与龙胆苦苷标准品二阶导数光谱的峰位和峰强有差异,具有多个指纹特征峰,分别为1 679,1 613,1 466,1 272,1 204,1 103,1 074,985,935cm-1;野生和栽培样品的根在1 613cm-1(龙胆苦苷中萜类物质C—C吸收峰)附近特征峰明显强于茎和叶,根中龙胆苦苷类成分高于茎及叶;野生样品的茎在1 521,1 462,1 452cm-1附近为木质素类物质的苯环骨架振动峰,并呈现强吸收峰,栽培样品茎呈现中等强峰,茎富含木质素类物质。所有样品红外光谱与野生样品根的平均光谱相似度较大,二阶导数光谱与野生样品根的平均光谱的相关性差异较大,相似度大小分别为:根>茎>叶。红外光谱法结合二阶导数谱能为同类物种野生和栽培药材不同部位的差异分析和评价提供参考。
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基于高效液相色谱指纹图谱的玛咖及其制品真实性识别
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：玛咖及其制品的真实性是保障品质的关键。为了研究玛咖及其制品的差异,对玛咖制品进行真实性鉴别,分别以不同产地、色型的玛咖及玛咖制品为供试材料,对其进行高效液相色谱(high performance liquid chromatography,HPLC)指纹图谱不同识别方法的研究。采用Waters Symmetry Shield TM C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱,乙腈-水为流动相梯度洗脱,检测波长210 nm,体积流量0.80 m L/min,各成分得到较好分离。经方法学验证,方法具有较好的精密度、重复性和稳定性。对19个玛咖样品和6个玛咖制品HPLC指纹图谱进行分析,确定了15个色谱峰为玛咖和其制品的特征指纹峰,建立了玛咖及其制品的指纹图谱。以数字化指纹图谱为基础,分别进行主成分分析、判别分析和相似度分析。结果表明,3种方法均能使玛咖与玛咖制品得到较为一致的模式识别结果。主成分二维平面图和判别分析能够区分玛咖和玛咖制品,具有简便、直观的特点,玛咖与玛咖制品相似度分析差异显著(P<0.05),分别为0.916和0.668,不同来源和色型的玛咖、玛咖制品间相似度均无显著差异(P>0.05)。结果显示玛咖制品具有玛咖的特征峰,但含量存在差异。3种方法均能准确地体现指纹图谱的一致性和特征性,为玛咖和玛咖制品的区分及玛咖制品真实性保障提供了参考。利用HPLC指纹图谱可对玛咖及其制品的真实性进行鉴别。
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