光谱法快速鉴定附子道地性的研究

曾峰，王方成

(1.荥经县农业农村局，四川 雅安 625200；2.雅安市质量检验检测院，四川 雅安 525000)

附子是毛茛科植物乌头AconitumcarmichaeliDebx.的子根，具有回阳救逆，补火助阳，逐风寒湿邪之功效[1]。唐代《新修本草》首次指出了江油附子的道地性[2]，宋代《图经本草》认为附子种源出于龙州(今四川平武县)，在绵州彰明(今四川江油市)大量种植，其中以赤水(今江油河西地区)出产的品质最佳[3]。

《新修本草》明确指出，唐代时四川江油地区已开始乌头(附子)的种植，距今已有1 300多年，2006年四川江油附子获得国家质检总局首批中药材地理标准产品保护[4]。而陕西、云南、四川凉山等地因附子经济效益高，逐年扩大种植面积，形成了新产区，近年来频繁发生外地附子冒充江油附子的事情，影响附子用药安全。因此，快速有效辨别江油道地附子对附子药材质量稳定意义重大，特别是对以附子为原材料生产的中药注射剂药品的质量稳定至关重要。

现代药理学研究表明，药材中无机元素含量能够反映中药的寒凉温热四性，且与其药效存在密切的关系[5-6]，无机元素含量测定被认为是中药材质量控制不可或缺的特征参数，已广泛应用于中药材的真伪鉴别、品种辨认、道地性研究等多个方面[7]。张景超等[8-10]研究发现，药材元素含量差异可作为道地中药材的标识特征。近红外光谱技术是采用化学计量学技术，通过对未知样品光谱的测定，依据所建立的定量模型或判断模型来预测其组成或性质的一种分析方法[11]，已成功应用于怀地黄[12]、陈皮[13]、人参[14]、重楼[15]等道地药材鉴别，并具有快速、高效的特点。本研究通过收集江油附子和其他主要产区的附子作物样品进行X射线荧光光谱和近红外光谱分析，分析比较不同产区附子元素及其含量差异以及通过近红外光谱分析采用马氏距离建立附子三维空间模型，以探索快速、高效地鉴别江油道地附子的方法。

1 材料与方法

1.1 样品的收集

样品收集时间为2020年各产区附子收获期，共收集到陕西省汉中市4个县附子样品11份(本文简称陕西附子)，云南省3个县附子样品10份(本文简称云南附子)，四川省布拖县3个乡镇附子样品9份(本文简称布拖附子)，四川省江油市太平镇附子样品13份、三合镇附子样品2份、西屏镇附子样品1份、青莲镇附子样品1份，共17份(本文简称江油附子)；共收集样品47份(表1)。经西南科技大学江世杰老师鉴定，均为毛茛科植物乌头AconitumcarmichaeliDebx.的子根。

表1 附子样品Table 1 Samples of Aconitum carmichaeli

1.2 仪器

帕纳科Axios型X射线荧光光谱仪(波长色散型)(以下简称XRF)，Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外光谱仪(美国Thermo Elerctron)(以下简称FT-NIR)，高速药材粉碎机(浙江港丰电器有限公司)，DHG-9053A型电热恒温鼓风干燥箱(上海精宏实验仪器设备有限公司)。

1.3 样品制备与测定

取不同生产区域附子，洗净切片，50 ℃烘干(含水量10%)，粉碎后过60目筛。分别准确称取5.0 g各样品粉末，充分混匀，置于采样杯中，添加硼酸后加压压紧，在预热2 h后的XRF仪中采集数据。再分别称取各样粉末10 g置于Antaris Ⅱ FT-NIR光谱仪进行测定。数据分析波数范围为4 000～10 000 cm-1，每个样品重复扫描64次。

1.4 统计分析

XRF能够测定元素周期表从氟(F)到铀(U)的80多种元素，但不能测定元素序号小于9和大于92的元素，元素特征X射线的强度与该元素在试样中的含量成比例，所测元素或化合物百分含量总和为100%。本研究实际检测了K、Ca、P、S、Si、Cl、Fe、Mg、Al、Cu、Zn、Na、Sr、Rb、Ti、I、Mn、Ba、Pb、Zr、Cs、Br等22种元素，这22种元素总量为100%，确定各元素的含量百分比。本文仅对含量在0.01%以上的元素进行分析。XRF采集的数据通过TQ-Analyst 9.3.107软件进行分析。

2 结果与分析

2.1 XRF分析各产区附子元素种类及含量

各产地附子元素种类及含量均存在一定差异。各区域附子能检测出的元素种类分别为：陕西附子16种、布拖附子17种、云南附子20种、江油附子18种。与其他区域附子相比，江油附子中K、Si、Cl、Cu、Zn、Na相对含量最高，分别是最低区域的1.1、2.2、1.9、3.0、1.4、3.5倍，特别是Na含量与其他产区附子相比差异极显著。江油附子中Mg含量相对其他产区附子差异极显著，江油附子中Ca、P、Mn相对含量最低，分别是最高区域的83.95%、81.74%、31.82%，但差异不显著(表2)。

表2 各产区附子元素种类及含量Table 2 Elements and content of Aconitum carmichaeli from different production areas

2.2 FT-NIR分析各产区附子

2.2.1 附子全光谱图

由图1可知，不同产地附子近红外光谱图吸收位置相同，吸收强弱均有一定差别，表明不同产地附子化学组成成分相同，但含量有一定差异。4个产地不同区域生附子原始光谱曲线较为相似，曲线重合度较高，但各个产地间附子近红外光谱图吸收强弱差异明显，这说明各产地间区域范围太广，环境、栽培方式差异大，附子化学成分含量均有一定差异。

图1 不同产地附子近红外光谱图叠加图Fig.1 The near-infrared spectrum of Aconitum carmichaeli from different production areas

2.2.2 主成分的选择

对原始光谱进行主成分分析，观察各类样本在主成分空间的分布情况(图2)。当主成分数为3时，累积贡献率达到95.21%，即前3个主成分可表征原变量95.21%的信息，当主成分再增加时，累积贡献率增加有限，故选择3个主成分，能使得去除相关性后的特征可以被更少隐藏特征来表示，可以极大程度上降低模型复杂性。

图2 主成分贡献率Fig.2 Principal component contribution rate

2.2.3 模型的建立

利用马式距离，将2个样本间的相似性用距离表示，2点距离越近，说明2个样本之间越相似。从图3可知，各产区附子在三维空间内均聚集于空间不同位置，各个产区间的附子能很好地聚集，但是同一产区附子样品间均具有一定距离，说明同一产区附子均有差异，其原因可能是同一附子产区区域很大，环境具有一定差异，或栽培技术有差异。陕西附子与布拖附子、云南附子有部分交集，说明部分陕西附子与布拖附子、云南附子部分样品差异比自身区域差异更小。江油附子与其他产区附子无交集，表明可采用近红外光谱来判别江油附子和非江油附子。

图3 不同产地附子样品前3个主成分得分三维图Fig.3 Three-dimensional plots of the first three principal component scores of Aconitum carmichaeli samples from different origins

3 结论与讨论

附子的Mg和Na元素含量差异性可以作为道地性附子的特征标识。江油附子与其他产区附子中Mg和Na元素含量差异显著性可能是与土壤中相应元素含量差异相关，但因未对其土壤含量做检测，后续应进一步开展研究。

本试验建立了不同产地的附子近红外光谱三维空间模型，结果表明，该方法能准确地鉴定江油道地附子。本试验因样品数量较少，所得结果代表性有限，进一步的应用研究需要增加大量的样本数，建立模型数据库，鉴别江油附子时可将相应样品近红外光谱数据放入空间模型进行比对即可。近红外光谱对复杂样品中C-H、O-H、N-H等含氢基团振动的倍频和合频吸收极为敏感，近红外光谱图包含了样品中有机物质含氢基团的特征信息，该试验光谱图表征了样品中有机质的差异，说明不同产地附子有机物质差异可以来判断江油道地附子，该方法较成分差异[16]、HPLC指纹图谱[17]等其他鉴定方法迅速、有效、简便、成本低，具有很强的实用性。