基于近红外指纹图谱的芡实药材快速分析*

陈蓉,陈伟,吴启南

(1.苏州市食品药品检验所,苏州 215104；2.苏州市中医医院,苏州 215006；3.南京中医药大学药学院,南京 210046)

基于近红外指纹图谱的芡实药材快速分析*

陈蓉1,陈伟2,吴启南3

(1.苏州市食品药品检验所,苏州 215104；2.苏州市中医医院,苏州 215006；3.南京中医药大学药学院,南京 210046)

目的 采用近红外光谱技术对不同产地芡实进行鉴定,建立基于近红外指纹图谱的快速分析方法。方法17批不同产地的芡实,采用VARIAN CARY5000型紫外可见近红外分光光度计采集光谱,利用Origin 7.5版和SPSS 18.0版软件进行谱图相关性分析和产地聚类。结果 17个产地芡实特征峰相关性显著,产地区分明显。结论 近红外光谱法能够简便快捷无损地对芡实进行鉴别,可为中药材的快速检测提供一定参考。

芡实;近红外光谱;分析,快速

近红外光谱(near-infrared spectroscopy)是介于可见光谱区与中红外谱区之间的谱带。谱区范围为4 000～12 500 cm-1(800～2 500 nm),其吸收谱带主要是C-H、N-H、O-H等含氢基团在中红外吸收基频的倍频及合频。该技术主要优点是:样品制备过程简单,无损,无污染；能同时快速测定同一样本中不同成分,且可重复测量；质量过程可控,满足在线检测需求；适用于固态、粉粒态、半固态、液态等各种样本。主要缺点是:检测限高,依赖样品质量；灵敏度低,要求样品中成分达到百万级以上；建模困难,阻碍了近红外光谱技术普及[1]。

芡实为睡莲科植物芡(Euryale feroxSalisb)的干燥成熟种仁[2]。始载于《神农本草经》,列为上品[3]。芡实含有多糖、氨基酸、淀粉、黄酮等多种成分,受地理环境因素的影响,其化学成分也不尽相同,直接测定粉末近红外光谱,利用各个化学成分吸收特征的叠加,结合中红外光谱[4],具有指纹性[5-7]。

1 材料与方法

1.1 药材 芡实来源于全国16个产地及1个对照药材,经南京中医药大学药学院吴启南教授鉴定为睡莲科植物芡(Euryale feroxSalisb)的干燥成熟种仁。具体信息见表1。

1.2 仪器与设备 VARIAN CARY5000紫外可见近红外分光光度计,配备积分球漫反射附件,异面复式Littrow单色器(美国VARIAN公司)；DHG-9023A型恒温干燥箱(上海精宏实验设备有限公司)。

1.3 方法 样品60℃烘干12 h,不经其他处理,取约2 g装于石英瓶中测量杯中,以金箔为参比,采用积分漫反射测定。光谱分辨率为8 cm-1,测量范围2 500～800 nm,扫描次数64次,扫描速度0.633 0 cm·s-1,每个样品重复测定3次,将各次测得的光谱曲线加和取平均得到各样品的数据曲线。

1.4 数据处理 利用Origin 7.5版、SPSS 18.0版软件对近红外光谱进行数据处理分析。

2 结果

2.1 芡实近红外光谱测定结果 不同产地芡实样品的近红外图谱如图1所示。各产地波形和吸光度大小有很大的相似性,表明芡实药材质量总体平稳,变异趋势较小。S3和S11吸光度较大。

表1 芡实样品资料Tab.1 Sou rces of Euryales semen

另外,中药材中水分差别较大,在近红外图谱中水峰位置常有较大的干扰,故扫描范围避开水峰位置1 333～1 408 nm、1 785～1 923 nm[8]。此外,可使用红外水分析仪在60℃下干燥至恒重后置于干燥器中使其温度与室温平衡后再采集近红外光谱,以减少水分对分析的影响。

图1 芡实近红外原始图谱Fig.1 Original NIR spectra of Euryales sem en

2.2 光谱波段的选择 采用800～2 500 nm全波段范围建立预测模型。当选取的波长范围为1 196～2 332 nm时,特征峰较为明显,故确定此区段为指纹区,确定了8个共有吸收峰,峰位2 331.017 nm、峰位2 313.353 nm、峰位2 101.412 nm、峰位1 928.765 nm、峰位1 761.000 nm、峰位1 549.000 nm、峰位1 468.118 nm、峰位1 196.000 nm(图2)。根据特征峰位,计算得到不同产地芡实的近红外光谱差异(表2)。

2.3 光谱数据再处理 利用Origin7.5版软件对原始数据进行微分,得到全光程范围内的近红外一阶导数、二阶导数。

样品的近红外导数光谱见图3。各产地芡实一阶导数近红外光谱的相应吸收峰基本一致,主要反映了种子类药材中植物淀粉多糖等的特征,但在1 350～1 450,1 850～2 250 nm范围内,各产地光谱信号稍有不同,这些谱段的差异更加明显。二阶导数上增加了多点校正,使得谱图更加平滑,差异较一阶导数小,以上谱段中光谱信号的差异可能是由于各产地芡实化学成分的不同造成的。总体来说,样品因种间差异,主要化合物的种类及含量会有差别,其特征信息很难从峰位、峰强、峰形方面直观鉴别。但经过数学处理提取特征信息后,便可应用于分类鉴别。

2.4 特征峰相关性分析 对芡实近红外图谱共有峰位进行相关性分析,以Pearson相关系数表示,得到共有峰的相关系数矩阵,见表3。

结果显示,芡实近红外光谱中有25对呈现显著的正相关(P≤0.01),有3对呈正相关(0.01≤P≤0.05)。表明芡实近红外光谱大多峰位之间有很好的协同作用,可以认为其各共有峰之间彼此联系。没有呈负相关的峰位,说明芡实近红外指纹图谱中这些峰协同性性十分明显,均衡性较好。

表2 芡实特征吸收峰位吸光度Tab.2 Absorbance of characteristic peaks of Euryales semen

图2 芡实近红外特征峰标记Fig.2 Marks of characteristic peaks in NIR spectra Euryales semen

2.5 主成分分析 通过SPSS 18.0版软件中的因子分析对原始数据进行标准化处理。主成分的特征根及贡献率是选择主成分的依据。表描述了各成分的贡献率,由表4可知,前3个成分P6、P7、P5的特征值＞0.110,即7.291,0.575,0.110,对总方差的累积贡献率达99.698%,故选择P6、P7、P5为主成分。

根据主成分计算公式可以得到两个主成分与原8项指标的线性组合如下,可计算综合得分。

A1=0.135P1+0.134P2+0.134P3+0.132P4+ 0.137P5+0.137P6+0.137P7+0.096P8

A2=-0.235P1-0.253P2-0.282P3-0.019P4-0.028P5-0.037P6-0.026P7+1.240P8

A3=0.653P1+1.198P2+0.979P3-2.355P4+ 0.004P5-0.265P6-0.620P7+0.533P8

以主成分为变量得到三维loading图(图4)。在loading图中选取距离原点较远的几个点,得到主成分1中变量的权重值,权重值越大表明该成分在决定样品区分中的作用越大,其中前3名变量的权重值分别为0.997,0.997,0.996,分别为P6、P7、P5,它们的峰位分别为1 549.000,1 468.118,1 761.000 nm。与前面分析结果一致,即可判定P6、P7、P5为各产地芡实近红外光谱的主成分。

2.6 聚类分析 将各色谱峰面积相对于称样量量化,运用SPSS18.0版软件对17个产地芡实样品进行系统聚类,方法为组间连结,以夹角余弦作为样品相似度的距离公式。当类间距离在3.5时,17个芡实样品分为4类,聚类分析结果见图5。通过聚类分析可以找到不同产地芡实之间的信息特征,达到鉴别区分的目的。Ⅰ类:四川成都、山东菏泽、安徽芜湖、湖北武穴、对照药材、湖南益阳、江苏苏州、江苏宝应、江苏浦口；Ⅱ类:河北安国、湖北蕲春、广东肇庆、广东潮州、江苏金湖、江苏建湖；Ⅲ类:福建莆田；Ⅳ类:四川中江。当类间距离在6.5时,聚为三类,即福建莆田、四川中江和其他。而当类间距离在25时,所有的芡实聚为一大类。说明类间距离对分类起到决定性作用,福建莆田、四川中江两地与其他产地差距较大。福建莆田芡实是引种品,其形态与其他产地芡实有差异,且长期处于加工食用状态,很少用于饮片生产,生产目的性已发生改变。四川中江非芡实的道地产区,种植规模较小,气候温热,在一定程度上使其成分区别于其他产地。聚类分析表明,受生长环境、气候等条件影响,不同产地芡实在本质上所含的化学成分发生了变化,从而引起了分类上的差异。

A.一阶导数图谱;B.二阶导数图谱图3 芡实近红外一阶二阶导数图谱A.first derivative spectra；B.second derivative spectraFig.3 First and second derivative NIR spectra of Euryales semen from different areas

表3 芡实中共有峰间相关性Tab.3 The correlation of common peak in Euryales semen

表4 特征值和贡献率Tab.4 Eigenvalue and contribution rate %

图4 芡实近红外指纹图谱三维投影图Fig.4 3D loading scatter p lot of NIR fingerprint of Euryales semen

图5 聚类分析结果Fig.5 Results of cluster analysis

以各共有峰为变量得到Score图(图6)。由图可见4类样品紧密地聚集在一起,各自分散在图中的不同区域,使不同产地之间获得了良好的区分,表明不同产地的芡实近红外图谱有一定的差别,能作为产地分类的依据。

图6 芡实近红外指纹图谱Score图Fig.6 Score spectra of NIR finger of Euryales semen

3 讨论

本实验采用近红外球面漫反射光谱测定了全国17个产地的芡实样本近红外光谱,并采用主成分分析结合聚类判别,建立了芡实近红外指纹图谱,结果表明近红外光谱在芡实药材产地鉴别和质量评定中有一定的指导意义,建议作为芡实药材质量评价的手段之一,也可以作为芡实药材真伪鉴别的一种新的手段。利用软件建立标准化模型,再进一步对模型进行验证,是以芡实中特有的化学成分为基础的,定性鉴别模型方法学的重要手段。这也可以指导芡实等中药材研究的新思路。此外,通过增大样本量,确定成分含量,加以MATLAB、OPUS、TQ、SIMCA-P等软件的分析,结合中红外和拉曼光谱,可以进一步对苏芡和刺芡进行区分。

在药检工作中,近红外技术用于西药的快速现场筛查已十分广泛,药品快检车搭载的近红外仪已经建立了不少品种的模型[9-11],为鉴别假劣药品提供了有效的技术支持。中药品种多,产地广,易导致混乱,作为中药品质评价提升的一个手段,中红外结合近红外分析虽是传统技术,但通过现代的数据分析软件和计算药学的发展,在评价方面将会得到进一步的提升。模式识别、人工神经网络、褶合变换的应用,使得模型趋于成熟。因此,红外技术在保证中药质量,促进中药产业持续发展方面具有广阔的前景。

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DOI 10.3870/yydb.2014.05.032

Rapid Analysis for Fingerprint of Euryales Semen by Near Infrared Spectroscopy

CHEN Rong1,CHEN Wei2,WU Qi-nan3
(1.Suzhou Institute for Food and Drug Control,Suzhou 215104, China;2.Suzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine,Suzhou 215006,China;3.College of Pharmacy, Nanjing University of Chinese Medicine,Nanjing 210046,China)

ObjectiveTo authenticateEuryales semencollected from seventeen regions by NIR fingerprint spectra and to establish a rapid analysismethod.MethodsSpectrawere collected by VARIAN CARY5000 ultraviolet visible near infrared spectrophotometer,with correlation and origin clustering method for analysis by using Origin 7.5 and SPSS 18.0 software.ResultsThe correlation of peaks forEuryales semenfrom 17 localities were significant,while the regions were distinguished clearly.ConclusionIt is indicated that the method is rapid,lossless,and it can be applied to authenticateEuryalesfrom different regions,which provides reference to rapid inspection of Chinese medicines.

Euryales semen;Near-infrared spectroscopy;Analysis,rapid

R282.71;R927

A

1004-0781(2014)05-0653-05

2013-06-24

2013-08-23

*“十二五”国家科技支撑计划项目(2011BAI04B06)

陈蓉(1986-),女,江苏苏州人,中药师,硕士,研究方向:中药质量评价。电话:(0)13962513952,E-mail:kedingyu@126.com。

吴启南(1963-),男,江苏南通人,教授,博士,研究方向:中药质量评价。电话:025-85811507,E-mail:qnlxw@yahoo.com.cn。