CN108489929B - 人参、三七和西洋参三种法定基源人参属多糖的鉴别方法 - Google Patents
人参、三七和西洋参三种法定基源人参属多糖的鉴别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种人参、三七和西洋参三种法定基源人参属多糖的鉴别方法，包括：采集人参属多糖傅里叶中红外光谱指纹图谱并进行一阶导数和二阶导数数据变换处理；进行人参属多糖原始中红外光谱相似度分析；利用二阶导数变换光谱数据陈所建立的偏小二乘法辨别分析作为预测模型对未知样品中多糖来源进行鉴别或者利用确定的红外光谱特征波长标记物建立线性判别分析预测模型对未知样品中多糖来源进行鉴别。本发明通过中药多糖傅里叶中红外光谱指纹图谱研究，结合相似度分析及主成分分析、偏小二乘法辨别分析和线性判别分析等多元统计学方法建立预测模型鉴别样品中人参属多糖的法定来源，具有专属性强、重复性好，结果可靠等优点。
Description
技术领域
本发明涉及人参属多糖的鉴别方法，尤其涉及基于傅里叶红外光谱指纹图谱结合化学计量学模式识别技术鉴别人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖来源的鉴别方法，属于人参属多糖法定来源的鉴别领域。
背景技术
目前比较常用的光谱技术主要有紫外光谱分析、红外光谱分析和近红外光谱分析技术等。其中，紫外光谱法使用仪器操作简单、价格便宜并且分析速度较快，所以应用范围也愈加广泛。与传统光谱技术相比，近红外光谱分析技术很多优点，光谱测量时也不需要对分析样品进行前处理，它可以在几分钟就完成对样品的十余项指标的测定，分析重现性好、成本低，在食品和酒类鉴别等领域迅速发展
红外光谱是于分子振动能级的跃迁产生，红外光照射有机物时，官能团发生振动，且不同官能团的振动频率以及振动方式不一样，在谱图上显示的峰形、峰高也不一样，以此作为判断官能团的方法，且红外光谱具有操作简便、样品无损、价格低廉等特点。近红外光谱是波长在780nm～2526nm( 波数为4000-12000cm-1 )的电磁波，分子在近红外区域的吸收主要由含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收组成，可以反映出大多数有机物组成和分子结构的大量信息。不同物质有其特异的红外吸收光谱，其谱带的数目、位置、形状和强度均随化合物及其聚集态的不同而不同。利用红外光谱结合化学计量学方法可以用于区分不同产地中药材，但是需要使用化学计量学软件提前建立有效的鉴别模型。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种利用红外光谱结合化学计量学方法针对人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖的鉴别方法
本发明的上述目的是通过以下技术方案来实现的：
本发明提供了一种基于红外光谱指纹图谱结合化学计量学识别技术的人参属多糖鉴别方法，包括：
（Ⅰ）采集人参属多糖傅里叶中红外光谱指纹图谱；
（Ⅱ） 将人参属多糖原始傅里叶中红外光谱进行一阶导数和二阶导数数据变换处理；
（Ⅲ）进行人参属多糖原始中红外光谱相似度分析；
（Ⅳ）构建人参属多糖原始光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱三个层次的中红外光谱数据阵，通过一阶导数光谱和二阶导数光谱的特征峰鉴别样品中人参属多糖的法定来源；或者基于一阶导数变换和二阶导数变换光谱数据陈，采用主成分分析、偏小二乘法辨别分析对样品中人参属多糖的法定来源进行辨别；或者利用二阶导数变换光谱数据陈所建立的偏小二乘法辨别分析作为预测模型，将检测样品的二阶导数红外光谱数据陈代入预测模型鉴别检测样品中人参属多糖的法定来源；或者确定能够对人参、三七和西洋参多糖进行有效区分的红外光谱特征波长标记物，用该红外光谱特征波长标记物对检测样品中人参属多糖的三种法定基源进行鉴别。
步骤（Ⅰ）中将人参属多糖经溴化钾压片，进行中红外光谱指纹图谱检测，其检测波长范围为400-4000nm。
步骤（Ⅱ）中所述的人参属多糖原始傅里叶中红外光谱进行一阶导数和二阶导数数据变换处理包括：将原始图谱进行自动平滑+自动基线校正，自动平滑+自动基线校正+一阶求导图谱，自动平滑+自动基线校正+二阶求导图谱。
步骤（Ⅲ）中所述相似度分析是指通过相似系数法进行中红外光谱相似度分析。
步骤（Ⅴ）中基于二阶导数光谱数据的人参属多糖主成分分析、偏小二乘法辨别分析的载荷图确定区分人参、三七和西洋参三种人参属多糖的特征波长标记物；优选的，所述的区分人参、三七和西洋参三种人参属多糖的特征波长标记物为：401 cm-1、408 cm-1、420 cm-1、432 cm-1、443 cm-1、455 cm-1、462 cm-1、482 cm-1、501 cm-1、528 cm-1、590 cm-1、624 cm-1、628 cm-1、644 cm-1、648 cm-1、678 cm-1、736 cm-1、783 cm-1、790 cm-1、817 cm-1、844 cm-1、860 cm-1、1122 cm-1、1311 cm-1、1365 cm-1、1581 cm-1、1585 cm-1、1670 cm-1、2063cm-1和2665cm-1。
本发明通过人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖宏观中红外指纹图谱鉴别分析发现，很难快速区分人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖，需要进一步的结合相似度分析及主成分分析和偏小二乘法辨别分析等多元统计学方法鉴别。基于一阶导数变换和二阶导数变换光谱数据陈，采用主成分分析、偏小二乘法辨别分析完全能够实现人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖的辨别；进而，利用二阶导数变换光谱数据陈所建立的偏小二乘法辨别分析作为预测模型，通过其载荷图发现有意义的能够对人参、三七和西洋参多糖进行有效区分的红外光谱特征波长标志物；以此上述特征波长标记物为变量，可建立基于多个特征波长标记物的线性判别分析预测模型；作为参考，所述基于多个特征波长标记物的线性判别分析预测模型的构建方法包括：精选出能够对人参、三七和西洋参多糖进行有效区分的红外光谱特征波长标志物的二阶求导图谱数据，用 SPSS17.0 对导出标志物的二阶求导图谱数据进行线性判别分析处理获得线性判别分析预测模型。
为了验证本发明所建立的预测模型，本发明将10批未知样品二阶导数红外光谱数据陈代入偏小二乘法辨别分析预测模型验证，结果正确率为100%；将10批未知样品的30个特征波长标记物数据陈代入线性判别分析预测模型验证，结果正确率为100%。
本发明首次通过中药多糖傅里叶中红外光谱指纹图谱研究，结合相似度分析及主成分分析、偏小二乘法辨别分析和线性判别分析等多元统计学方法鉴别人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖；本发明方法具有专属性强、重复性好，结果可靠等优点；为人参、三七和西洋参多糖进一步深入研究奠定理论基础，为今后系统完整的三种法定基源人参属中药多糖鉴别研究工作打下基础。同时，亦为基源相近、易混淆的中药多糖鉴别研究提供了一个发展方向。
附图说明
图1人参属多糖（人参、三七、西洋参）中红外光谱指纹图谱、一阶导数图谱和二阶导数图谱；(A) 人参属多糖中红外光谱指纹图谱原始图；(B)人参属多糖中红外光谱指纹图谱一阶求导图; (C) 人参属多糖中红外光谱指纹图谱二阶求导图；R1:人参；S1:三七；X1:西洋参。
图 2 基于原始中红外光谱数据的人参属多糖（人参、三七、西洋参）的原始数据PCA图。
图 3 基于一阶导数光谱数据的人参属多糖（人参、三七、西洋参）主成分分析和偏小二乘法辨别分析得分图；(A) 人参属多糖（人参、三七、西洋参）一阶求导数据PCA图；(B)人参属多糖（人参、三七、西洋参）一阶求导数据PLS-DA图 。
图 4 基于二阶导数光谱数据的人参属多糖（人参、三七、西洋参）主成分分析、偏小二乘法辨别分析得分图、载荷图和基于PLS-DA预测模型验证图；(A) 人参属多糖（人参、三七、西洋参）二阶求导数据PCA图；(B) 人参属多糖（人参、三七、西洋参）二阶求导数据PLS-DA图； (C) 三种人参属多糖二阶求导数据PLS-DA载荷图；(D) 未知样品二阶求导数据阵代入PLS-DA预测模型得分图。R1-10:人参1-10批；S1-10:三七1-10批；X1-10:西洋参1-10批。
图5 (A)人参属多糖（人参、三七、西洋参）判别分析图；(B) 人参属多糖（人参、三七、西洋参）线性判别分析预测模型验证图；R：人参，S：三七，X：西洋参。
具体实施方式
以下结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但这些实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。
实施例1 人参、三七、西洋参等三种法定基源人参属多糖的中红外光谱鉴别
1.仪器与试剂
傅立叶红外光谱仪（FTIR-8400S），溴化钾（山东邦奥化工有限公司）。
2.实验方法
2.1中红外光谱指纹图谱
将人参属多糖经溴化钾压片，通过FT-IR光谱指纹图谱进行检测，得原始数据csv格式。
2.2中红外光谱指纹图谱相似度分析
原始图谱进行自动平滑+自动基线校正图谱，自动平滑+自动基线校正+一阶求导图谱，自动平滑+自动基线校正+二阶求导图谱。
2.3化学计量学方法
经过相应处理后的红外光谱数据，进行偏小二乘法辨别分析，得到相应的得分图和载荷图（表1）。
利用相关系数法计算相似度。用 Excel 对导出的红外光谱数据进行处理，获得共有模式数据并计算相似度，相似度计算公式如下:
式中，x，y 为 2 组色谱数据的对应点; 
分别代表 2 组色谱数据的平均值。
2.4线性判别分析预测模型方法
本发明通过人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖宏观中红外指纹图谱鉴别分析发现，很难通过一阶导数光谱和二阶导数光谱的某个特征峰直接区别三种人参属多糖(图1)，需要进一步的结合相似度分析及主成分分析和偏小二乘法辨别分析等多元统计学方法鉴别。相似度分析结果显示（表2-4）；人参、三七和西洋参三种人参属多糖种内和种间相似度均很高，很难实现辨别。基于原始中光谱数据，主成分分析亦不能实现人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖的辨别(图2)；然而，基于一阶导数变换和二阶导数变换光谱数据陈，采用主成分分析、偏小二乘法辨别分析完全能够实现人参、三七和西洋参等三种法定基源人参属多糖的辨别(图3和图4（A）和（B）)；本发明进而利用二阶导数变换光谱数据陈所建立的偏小二乘法辨别分析作为预测模型(图4（B）)，通过其载荷图发现现有意义的能够对人参、三七和西洋参多糖进行有效区分的红外光谱特征波长标志物（401 cm-1、408 cm-1、420 cm-1、432 cm-1、443 cm-1、455 cm-1、462 cm-1、482 cm-1、501 cm-1、528 cm-1、590 cm-1、624 cm-1、628 cm-1、644 cm-1、648 cm-1、678 cm-1、736 cm-1、783 cm-1、790 cm-1、817 cm-1、844 cm-1、860 cm-1、1122 cm-1、1311 cm-1、1365 cm-1、1581 cm-1、1585 cm-1、1670cm-1、2063 cm-1和2665 cm-1）(图4（C）和表1)。
为了验证所建立的预测模型对于人参属多糖的法定来源的鉴定是否准确，本发明将10批未知样品的二阶导数红外光谱数据陈代入预测模型验证，其正确率为100% (图4（D）)；
精选出能够对人参、三七和西洋参多糖进行有效区分的红外光谱特征波长标志物的二阶求导图谱数据，用 SPSS 17.0 对导出标志物的二阶求导图谱数据进行线性判别分析处理，获得线性判别分析预测模型。
将10批未知样品的30个特征波长标记物数据陈代入线性判别分析预测模型(图5（A）)验证，结果正确率为100% (图5（B）)。
Claims (5)
1.一种基于红外光谱指纹图谱结合化学计量学识别技术的人参属多糖来源的鉴别方法，包括：
（Ⅰ） 采集人参属多糖傅里叶中红外光谱指纹图谱；
（Ⅱ） 将人参属多糖原始傅里叶中红外光谱进行一阶导数和二阶导数数据变换处理；
（Ⅲ） 对人参属多糖原始中红外光谱进行相似度分析；
（Ⅳ）构建人参属多糖原始光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱三个层次的中红外光谱数据阵，通过一阶导数光谱和二阶导数光谱的特征峰检测待检测样品中人参属多糖的法定来源；或者基于一阶导数变换和二阶导数变换光谱数据陈，采用主成分分析和偏小二乘法辨别分析样品中人参属多糖的法定来源进行鉴别；或者利用二阶导数变换光谱数据陈所建立的偏小二乘法辨别分析作为预测模型，将待检测样品的二阶导数红外光谱数据陈代入预测模型鉴别待检测样品人参属多糖的法定来源进行鉴别；或者确定能够对人参、三七和西洋参多糖进行有效区分的红外光谱特征波长标记物，用所述特征波长标记物为变量，建立基于多个特征波长标记物的线性判别分析预测模型，将待检测样品的特征波长标记物数据陈代入线性判别分析预测模型进行鉴别；
步骤（Ⅳ）中基于二阶导数光谱数据的人参属多糖主成分分析、偏小二乘法辨别分析的载荷图确定区分人参、三七和西洋参三种人参属多糖来源的红外光谱特征波长标记物，所述的红外光谱特征波长标记物为：401 cm-1、408 cm-1、420 cm-1、432 cm-1、443 cm-1、455 cm-1、462 cm-1、482 cm-1、501 cm-1、528 cm-1、590 cm-1、624 cm-1、628 cm-1、644 cm-1、648 cm-1、678 cm-1、736 cm-1、783 cm-1、790 cm-1、817 cm-1、844 cm-1、860 cm-1、1122 cm-1、1311 cm-1、1365 cm-1、1581 cm-1、1585 cm-1、1670 cm-1、2063 cm-1和2665cm-1；
将人参属多糖红外光谱鉴别得到的30个特征波长标记物为变量构建线性判别分析预测模型，将待检测样品的特征波长标记物数据陈代入线性判别分析预测模型对待检测样品进行鉴定；
所述构建线性判别分析预测模型的方法包括：获得所述的30个红外光谱特征波长标志物的二阶求导图谱数据，用 SPSS 17.0 对导出标志物的二阶求导图谱数据进行线性判别分析处理获得线性判别分析预测模型。
2.按照权利要求1所述的人参属多糖来源的鉴别方法，其特征在于：步骤（Ⅰ）中将人参属多糖经溴化钾压片，进行中红外光谱指纹图谱检测。
3.按照权利要求2所述的人参属多糖来源的鉴别方法，其特征在于：进行中红外光谱指纹图谱检测时的检测波长范围为400-4000nm。
4.按照权利要求1所述的人参属多糖来源的鉴别方法，其特征在于：步骤（Ⅱ）中所述的人参属多糖原始傅里叶中红外光谱进行一阶导数和二阶导数数据变换处理包括：将原始傅里叶中红外光谱图谱进行自动平滑+自动基线校正，自动平滑+自动基线校正+一阶求导图谱以及自动平滑+自动基线校正+二阶求导图谱。
5.按照权利要求1所述的人参属多糖来源的鉴别方法，其特征在于：步骤（Ⅲ）中所述相似度分析是指通过相似系数法进行中红外光谱相似度分析。
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