CN108152245A - 一种金线莲及其混伪品的鉴别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于近红外光谱技术鉴别金线莲及其混伪品的方法。它包括如下步骤：(1)取待检样品粉末，装样，采集近红外光谱图；(2)采用PCA‑Cluster聚类分析法为计算方法，选取一阶求导(db1)、标准正则变化(SNV)进行预处理近红外光谱图，运用样品主成分的得分值来鉴定金线莲及其混伪品。本发明的鉴别方法具有简便、快速、准确、绿色环保及无损样本等优点，可以有效鉴别金线莲及其混伪品，应用前景良好。
Description
技术领域
本发明涉及金线莲及其混伪品的鉴别方法。
背景技术
金线莲(Anoectochilus roxburghii)为兰科开唇兰属的植物，主要分布在我国闽台地区，为多年生珍稀濒危药材，素有“药王”、“金草”、“神药”和“鸟人参”等美称。金线莲具有清热凉血、祛风利湿的功效，主治肾炎、膀胱炎、糖尿病、支气管炎、小儿急惊风等病症，具有较高的药用保健价值。近年来，由于金线莲深受人们的喜爱及追捧，其经济效益巨大，导致不法商家为获得更高的利润，往往将与金线莲外观相似的斑叶兰(Goodyeraschlechtendaliana)与血叶兰(Ludisia discolor)掺杂于金线莲中充真，造成市场混乱。
目前，我国金线莲质量标准的研究相对薄弱，中国药典还没有关于金线莲的记载，只有2006版《福建省中药材标准》和2012版《福建省中药饮片炮制规范》有收录，其中记载的显微鉴别和理化薄层分析鉴别方法比较传统，无法有效鉴别金线莲及其混伪品。申请号：201210203783.4，发明名称：一种金线莲指纹图谱的建立方法及福建金线莲和台湾金线莲指纹图谱公开了一种采用高效液相色谱法建立福建及台湾金线莲指纹图谱的方法，该方法操作繁琐，化学试剂消耗大，污染环境，并且只提供了福建及台湾两个品系的金线莲指纹图谱，不能有效将其它品系的金线莲与伪品区分开来。
近红外光谱技术(NIRS)作为一种高新分析技术，具有测定速度快、样本无损、不消耗化学试剂等优点。近年来，近红外光谱技术已逐步广泛应用于中药鉴别领域中，能快速鉴别中药的品种、真伪、掺伪及产地等。
需寻找一种简便、绿色、准确的鉴别金线莲真伪的方法。
发明内容
本发明提供了一种金线莲及其混伪品的鉴别方法，它是采用近红外光谱分析技术鉴别，它包括如下步骤：
(1)取待检样品粉末，装样，采集近红外光谱图；
(2)采用PCA-Cluster聚类分析法为计算方法，选取一阶求导(db1)、标准正则变化(SNV)进行预处理近红外光谱图，运用样品主成分的得分值来鉴定金线莲及其混伪品。
其中，混伪品为斑叶兰或血叶兰。
其中，步骤(1)所述的待测样品粉末的处理步骤包括：将金线莲清洗干净、55-65℃烘干、粉碎、过60-100目筛、装入指管，样品高度1-2cm。
其中，所述的烘干温度为60℃；所述的过筛目数为60目。
其中，步骤(1)所述的近红外光谱图的采集参数为：扫描范围为4000～10000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8cm-1。
其中，扫描范围为4400-4800、5400-6600、7800-10000cm-1。
其中，步骤(2)中，所述的主成分为PC1、PC2。
其中，所述主成分为PC1时，金线莲的得分为：0.00729296～0.183262；斑叶兰的得分为：-0.0679794～-0.0124664；血叶兰的得分为：-0.135888～-0.0768428；所述主成分为PC2时，金线莲的得分为：-0.1151～0.155422；斑叶兰的得分为：-0.157386～-0.0683621；血叶兰的得分为：0.0322909～0.139231。
其中，当样品主的成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中A区域所示的范围内，样品为斑叶兰；
当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中B区域所示的范围内，样品为金线莲；
当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中C区域所示的范围内，样品为血叶兰。
本发明的鉴别方法具有简便、快速、准确、绿色环保及无损样本等优点，可以有效鉴别金线莲及其混伪品，应用前景良好。
显然，根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，还可以做出其它多种形式的修改、替换或变更。
以下通过实施例形式的具体实施方式，对本发明的上述内容再作进一步的详细说明。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实例。凡基于本发明上述内容所实现的技术均属于本发明的范围。
附图说明
图1金线莲、血叶兰和斑叶兰的主成分二维得分图。
图2金线莲、血叶兰和斑叶兰的主成分三维得分图。
具体实施方式
本发明通过收集上百批的金线莲、血叶兰和斑叶兰，采用NIRS-PCA-Cluster方法得到不同栽培方式金线莲的主成分二维、三维得分图，分别如图1、图2所示。其中，当样品主的成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中A区域所示的范围内，样品为斑叶兰；当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中B区域所示的范围内，样品为金线莲；当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中C区域所示的范围内，样品为血叶兰。
实施例1本发明的检测方法
(1)样品处理：清洗新鲜待测样品3～5遍至水变清、样品表面无泥沙，置于60℃烘箱烘干至恒重，粉碎过60目筛，各批取适量装入指管并夯实使样品高度在2cm，待测；
(2)光谱采集与预处理：用NIRFlex N-500近红外光谱分析仪扫描样品，采集参数：扫描范围为4400-4800、5400-6600、7800-10000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8cm-1，每个样品重复装样并扫描3次，每次扫描前要夯实指管中的样品，使样品均匀平整，系统自动将所扫描样品的NIRS光谱存入光谱数据库；在NIRCal 5.4数据处理软件里导入光谱后，将光谱经过一阶求导(db1)、标准正则变化(SNV)处理，得最终分析光谱；
(3)待测样品鉴别：将分析光谱采用PCA-Cluster聚类分析法计算，运用样品主成分PC1、PC2的得分值来鉴定金线莲、斑叶兰或血叶兰；主成分为PC1时，金线莲的得分为：0.00729296～0.183262；斑叶兰的得分为：-0.0679794～-0.0124664；血叶兰的得分为：-0.135888～-0.0768428；主成分为PC2时，金线莲的得分为：-0.1151～0.155422；斑叶兰的得分为：-0.157386～-0.0683621；血叶兰的得分为：0.0322909～0.139231。
当样品主的成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中A区域所示的范围内，样品为斑叶兰；当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中B区域所示的范围内，样品为金线莲；当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中C区域所示的范围内，样品为血叶兰。
实施例2本发明的检测方法
(1)样品处理：清洗新鲜待测样品3～5遍至水变清、样品表面无泥沙，置于55℃烘箱烘干至恒重，粉碎过100目筛，各批取适量装入指管并夯实使样品高度在1cm，待测；
(2)光谱采集与预处理：用NIRFlex N-500近红外光谱分析仪扫描样品，采集参数：扫描范围为4000～10000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8cm-1，每个样品重复装样并扫描3次，每次扫描前要夯实指管中的样品，使样品均匀平整，系统自动将所扫描样品的NIRS光谱存入光谱数据库；在NIRCal 5.4数据处理软件里导入光谱后，将光谱经过一阶求导(db1)、标准正则变化(SNV)处理，得最终分析光谱；
(3)待测样品鉴别：将分析光谱采用PCA-Cluster聚类分析法计算，运用样品主成分PC1、PC2的得分值来鉴定金线莲、斑叶兰或血叶兰；主成分为PC1时，金线莲的得分为：0.00729296～0.183262；斑叶兰的得分为：-0.0679794～-0.0124664；血叶兰的得分为：-0.135888～-0.0768428；主成分为PC2时，金线莲的得分为：-0.1151～0.155422；斑叶兰的得分为：-0.157386～-0.0683621；血叶兰的得分为：0.0322909～0.139231。
当样品主的成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中A区域所示的范围内，样品为斑叶兰；当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中B区域所示的范围内，样品为金线莲；当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中C区域所示的范围内，样品为血叶兰。
以下通过具体鉴别实验证明本发明的有益效果：
实验例1金线莲、斑叶兰与血叶兰的鉴别
1实验材料
1.1仪器
NIRFlex N-500近红外光谱分析仪，固体测量池，附件为6位指管，样品旋转器漫反射积分球，NIRCal 5.4软件处理数据及建模(Buchi Labortechnik AG公司)。
DF-15台式连续投料粉碎机(温岭市林大机械有限公司)，60目标准检验筛(60目孔径，0.3mm，上虞市银河测试仪器厂)，DHG-9030H恒温烘箱(上海精宏实验设备有限公司)。
1.2实验样品
采集30批金线莲样品、10批血叶兰样品、10批斑叶兰样品。样品来源于南靖葛园农林科技有限公司。
2检测方法
采用实施例1的方法进行鉴别。
3检测结果
结果见表1
表1金线莲、血叶兰、斑叶兰鉴别的准确度
根据金线莲、血叶兰和斑叶兰的主成分二维得分图、主成分三维图判断。结果如表1，运用本发明鉴别方法对50批样品进行测试，1批错判，准确率为98％。
综上，本发明的鉴别方法具有简便、快速、准确、绿色环保及无损样本等优点，可以有效鉴别金线莲及其混伪品，应用前景良好。
Claims (9)
1.一种金线莲及其混伪品的鉴别方法，它是采用近红外光谱分析技术鉴别，其特征在于：它包括如下步骤：
(1)取待检样品粉末，装样，采集近红外光谱图；
(2)采用PCA-Cluster聚类分析法为计算方法，选取一阶求导(db1)、标准正则变化(SNV)进行预处理近红外光谱图，运用样品主成分的得分值来鉴定金线莲及其混伪品。
2.根据权利要求1所述的鉴别方法，其特征在于：混伪品为斑叶兰或血叶兰。
3.根据权利要求1所述的鉴别方法，其特征在于：步骤(1)所述的待测样品粉末的处理步骤包括：将金线莲清洗干净、55-65℃烘干、粉碎、过60-100目筛、装入指管，样品高度1-2cm。
4.根据权利要3所述的鉴别方法，其特征在于：所述的烘干温度为60℃；所述的过筛目数为60目。
5.根据权利要求1所述的鉴别方法，其特征在于：步骤(1)所述的近红外光谱图的采集参数为：扫描范围为4000～10000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8cm-1。
6.根据权利要求5所述的鉴别方法，其特征在于：所述的扫描范围为4400-4800、5400-6600、7800-10000cm-1。
7.根据权利要求1所述的鉴别方法，其特征在于：步骤(2)中，所述的主成分为PC1、PC2。
8.根据权利要求7所述的鉴别方法，其特征在于：
所述主成分为PC1时，金线莲的得分为：0.00729296～0.183262；斑叶兰的得分为：-0.0679794～-0.0124664；血叶兰的得分为：-0.135888～-0.0768428；
所述主成分为PC2时，金线莲的得分为：-0.1151～0.155422；斑叶兰的得分为：-0.157386～-0.0683621；血叶兰的得分为：0.0322909～0.139231。
9.根据权利要求7或8所述的鉴别方法，其特征在于：
当样品主的成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中A区域所示的范围内，样品为斑叶兰；
当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中B区域所示的范围内，样品为金线莲；
当样品的主成分PC1及PC2的得分值落入图1或图2中C区域所示的范围内，样品为血叶兰。
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