近红外光谱法青皮药材真伪鉴别研究

1.湖南省衡阳市中心医院,湖南 衡阳 421001；2.浙江省丽水市食品药品检验所，浙江 丽水 323000

近红外光谱法青皮药材真伪鉴别研究

涂蓉玲1王建伟2

1.湖南省衡阳市中心医院,湖南 衡阳 421001；2.浙江省丽水市食品药品检验所，浙江 丽水 323000

目的用近红外(NIR)光谱鉴别中药材青皮及其伪品。方法用NIR光谱仪对不同产地的青皮药材粉末进行扫描，用导数光谱法处理原始图谱，设定CI值为3.03，建立青皮NIR光谱一致性模型，并用该模型验证陈皮伪品，结合薄层色谱法对上述药材真伪进行复核并进行聚类分析。结果正伪品的NIR光谱存在较大差异，但薄层色谱正品与伪品的斑点差异不大，而正伪品之间的斑点却有浓度差异。结论NIR包含的信息全面，用近红外(NIR)光谱鉴别青皮的真伪，快捷、可靠，可以在快检车上推广并用于药材的聚类分析。而TLC不能将青皮所有组分完全分离，需要选择特征斑点作为药材鉴别和聚类分析的依据。

青皮；近红外光谱、；伪品；一致性模型；薄层色谱；聚类分析

Abstract:ObjectiveIdentifyGreenTangerinePeeland its confusable varieties by NIRS.MethodScangreentangerinepeelpowder of various origins by NIR spectrometer, process primary spectrum by first-derivative spectroscopy, set the value of CI as 3.03, established NIR spectrum consistency model ofgreentangerinepeeland validate this model by confusable varieties, check the authenticity of the TCM material above and do cluster analysis combine with TLC and NIR.ResultThere is considerable differentia among Green Tangerine Peel and its confusable varieties, which exist in TLC but can not differentiategreentangerinepeelof various origins ，NIR is appropriate for cluster analysis.ConcludeNIR is a convenient and reliable method for rapid identification ofGreenTangerinePeeland its confusable varieties, which can also be popularize in drug rapid testing vehicles.

Keywords:GreentangerinePeel, near infrared spectrum, confusable varieties, consistency model, TLC，cluster analysis

青皮为芸香科植物橘CitrusreticulataBlanco及其栽种变种的幼果或未成熟果实的干燥果皮，柚、柑、橙虽与橘相类，但并不能作为青皮药材使用。青皮因产地、采收日期、炮制方法的不同而在成分和功效上存在差异[1]。王建伟等采用薄层色谱对不同产地的青皮药材进行鉴别，结果表明薄层斑点因为药材产地不同而存在差异[2]。本实验在上述研究的基础上采用近红外模型对青皮药材进行真伪鉴别并根据其产地的不同对其进行聚类分析，并用薄层色谱与上述结果进行比较，结论一致。

1 仪器与材料

1.1 仪器 BrukerMartrix-F型NIR光谱仪(德国布鲁克)。

1.2 药材来源 实验中青皮及其伪品购自药材市场，均经过浙江省丽水市食品药品检验所王建伟副主任中药师鉴定，具体见表1。

表1 青皮及伪品来源

2 方法与结果

2.1 样品处理与测定 采集光谱前，青皮正伪品依次经过60℃干燥10h，粉碎，过100目筛，称取约1g置于10ml的安瓿瓶中，压平压紧，扫描近红外光谱，采用积分求漫反射方式采集样品的NIR光谱[3]。以空安瓿瓶为参比，扫描范围12000～4000cm-1，分辨率为4cm-1，每个样品扫描10次。

2.2 近红外光谱图处理方法 将每个样品的平均近红外光谱，择特征谱段为4000～5600cm-1，经一阶导数+矢量归一化法处理，得到的导数光谱如图1所示：

2.3 建立青皮近红外光谱的一致性模型 对上述光谱取17点平滑处理，设定模型CI阈值为3.03，即置信水平为0.995建立一致性模型[4]，最大CI值及其出现的波长范围，实际光谱与平均光谱标准偏差等参数如表2所示，以青皮正品导数光谱为训练集，伪品导数光谱为验证集得到的验证结果如图2所示。

表2 一致性模型数据表

2.4 不同产地青皮药材正品及其伪品进行聚类分析 取不同产地青皮药材正伪品典型近红外图谱各一张，对其进行一阶导数光谱法处理，每张采集17个平滑点的光谱数据建立8×17的原始数据矩阵A，将矩阵A进行标准化变换，即xij’=，得到新的矩阵A’，其中每个列向量元素=1，=0。计算A’各列向量的协方差，得协方差矩阵B，计算该协方差矩阵的特征值λ和特征向量ε，按特征值求算贡献因子，以贡献因子排序确定主成分对应的特征向量，将原始数据投影到特征向量上，得到新的矩阵C，在降维的空间中计算不同产地青皮药材正伪品样本点的欧氏距离[5]，得到的谱系聚类分析结果如图3所示：

2.5 青皮药材正伪品的薄层色谱分析 取青皮真伪品的样品粉末各约1.0g，加甲醇10ml，超声20min，滤过，取滤液5ml，浓缩至1ml，作为供试品溶液。吸取上述溶液各5μl ，分别点于同一硅胶GF254薄层板上，用乙酸乙酯-丁酮-甲酸(13∶2∶1)为展开剂，展开，取出，晾干，置于紫外灯(254nm)下检视[2]，结果见图4(从左至右分别为表1中1～8号所代表的样品)。其中，枳壳在Rf≈0.9的斑点与正品存在明显差别，其他样品斑点个数无差别只是深浅不一，不易明显区分。

3 讨论

近红外借助于计算机数据处理技术在中药材鉴别方面较传统的经验鉴别和薄层色谱具有快速、客观、简捷的优点，但这种优点是建立在模式识别模型的可靠上，建立药材正伪鉴别的一致性模型需要选取不同产地、不同采摘日期、不同炮制方法制备的代表性样品建模，否则容易出现假阳性现象。本实验采用的样品则来自浙江、江西等南方地区的多批次青皮药材及其伪品，其采摘日期和炮制方法相近，目的在于考察不同产地青皮药材及其伪品之间的差异性。薄层色谱用于上述鉴别存在耗时，且结果不够明显的缺点，而近红外不但能区分青皮药材的真伪，而且能够有效识别青皮药材不同的产地，由1.6聚类分析可知，气候、纬度等条件相近的产地生产的青皮药材比较接近。

近年来，近红外光谱技术在化学药品快速筛查方面有所应用，作为中药材真伪鉴别的一种新手段也将有较好的前景。

[1] 许茹，钟凤林，吴德峰．中药青皮本草考证[J]．中药材，2013，36 (6)：1018-1023．

[2] 王建伟，王伟影．青皮质量标准研究[J]．海峡药学，2013，25(7)：123-124．

[3] 邢旺兴，刘荔荔，贾暖，等．不同产地红曲的近红外漫反射光谱聚类分析鉴别[J]．中药材，2001，24(8)：561-563．

[4] 张学博，尹利辉．近红外光谱一致性检验方法用于快速判断药品质量的研究[J]．药物分析杂志，2011，31(3)：603-608．

[5] 李军会，秦西云，张文娟，等．局部偏最小二乘回归建模参数对近红外检测结果的影响研究[J]．光谱学与光谱分析，2007，27(2)：262-264．

IdentificationofGreenTangerinePeelsamplesanditsconfusablevarietiesbyNIRS

TU Rong-ling1WANG Jian-wei2

1.Hengyang Central Hospital，Hunan Hengyang 421001；2.Institute for Food and Drug Control of Lishui，Zhejiang Lishui 323000

R282.5

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1007-8517(2014)24-0015-02

2014.09.11)