CN115248265B - 一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，涉及植物精油有效成分的识别技术领域。本发明包括植物精油的化学组成及含量、植物精油对红火蚁的熏蒸生物活性测定、植物精油化学组分与熏蒸生物活性之间的函数建模、植物精油熏蒸防治红火蚁的有效成分的筛选识别四个步骤。本发明在对植物精油的化学组分进行定性定量和对红火蚁的熏蒸活性测定的基础上，建立了PCA、PLS‑DA、OPLS‑DA、PLSR和OPLSR等函数模型并对其进行了模型质量评价，利用了多元统计模型结合单变量统计统计分析来联合筛选识别有效成分，提高了植物精油熏蒸防治红火蚁的科学性和客观性，促进了利用植物精油对入侵害虫红火蚁进行绿色防控的研究和应用。
Description
技术领域
本发明涉及植物精油有效成分的识别技术领域，特别是涉及一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法。
背景技术
红火蚁是一种极具危害性的入侵生物。在城市公园绿地、农田、林地及其他公共地带都有发生；红火蚁直接取食小麦、黄瓜、谷类、玉米、高梁和向日葵等作物的果实、幼苗、嫩芽或种子，危害植株根系，造成对作物的直接伤害；攻击地栖性脊椎动物、小型哺乳动物、啮齿动物等，导致入侵地区共生的蚂蚁和其他无脊椎动物以及脊椎动物在生物量、数量与多样性上的锐减，甚至灭绝；而且其毒液的毒性较高，被其叮蜇后轻则痕痒和灼痛，重则导致休克、死亡；给农业生产、生态环境多样性、公共安全等带来严重危害，造成巨大的经济损失。
目前红火蚁的综合防治策略包括农业防治、生物防治和定点使用杀虫剂的化学防治方法等。其中化学防治法是最常见的一种防治方法，也是专业防治人员控制红火蚁种群扩散的主要方法。国内外用于红火蚁防治的有效成分包括氟虫腈、茚虫威、灭蚁腙、硼酸、阿维菌素、二嗪磷、毒死蜱、除虫菊酯、双氧威和苯氧威、甲萘威、吡虫啉、多杀霉素、呋虫胺、氟蚁腙、高效氯氰菊酯等，绝大多数为饵剂，使用方式为撒施、淋灌、投放等。然而化学农药的使用难免存在一定的负面效应，伴随着人们对公共安全和生态安全的日益关注，寻找红火蚁防控中化学农药的绿色替代品越来越受到重视。
植物精油是植物体内一类重要的次生代谢产物，存在于植物的花、叶片、果实、种子和树皮等组织和部位中，其化学组成主要包括低分子量的萜类和苯丙素两大类。前期实验结果表明，植物精油对红火蚁具有触杀、驱避和熏蒸多种生物活性，青蒿精油、薄荷精油、樟脑精油、辣椒精油、冬青精油、肉桂精油、蓝桉精油、香茅精油、艾蒿精油、菊花精油、松节精油、连翘精油、甜橙精油和樟脑精油等具有进一步开发应用的潜力，有望代替化学农药用于红火蚁防控。
现有的植物精油防治具有以下问题：(1)有效成分识别和确认量少。与其他植物源农药研究类似，植物精油对红火蚁的很多研究工作仅仅停留在生物活性筛选层面；(2)有效成分的识别缺乏科学客观的技术手段。大量研究主要依靠研究人员的经验进行人工指定有效成分，例如选择植物精油中相对含量最高的一种或多种化合物进行后续研究和开发，该选择性忽略过程缺乏限制了从植物精油中识别有效成分的效率。(3)共流出组分的识别和鉴定不够全面和准确。植物精油一般包括几十种甚至几百种化合物，在气质联用测定中，由于结构相似和同分异构现象的存在，化合物之间难免存在两个或多个化合物同时共流出的现象，从而影响识别数量和鉴定准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，解决背景技术中的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，包括以下步骤：
步骤一：准备一份植物精油，并对这份植物精油中的化学组成以及组成含量进行测定，得到植物精油中的化学组成与各组成的含量；
步骤二：再准备一份与上述相同成分与成分含量的植物精油，并使用所述植物精油对红火蚁进行熏蒸，测定熏蒸过后的红火蚁的生物活性，得到熏蒸生物活性数据；
步骤三：将上述得到的植物精油化学组分与熏蒸生物活性数据进行函数建模；
步骤四：根据上述的函数模型，并对植物精油熏蒸防治红火蚁的有效成分进行筛选识别，得到防治红火蚁的植物精油熏蒸中的有效成分。
所述步骤一中化学组分的测定方法如下：
S1：首先，采用GC-MS气相色谱-质谱对20种左右植物精油的化学组成进行定性和相对定量分析；
S2：然后，对下机的质谱原始数据进行解卷积处理；
S3：最后，以质谱相似性和保留指数对精油的化学组成进行定性，以峰面积归一法进行相对定量分析。
其中，气相色谱法是利用气体作流动相的色层分离分析方法，GC-MS气相色谱-质谱则是一种色谱与质谱联用的仪器，峰面积比是指在色谱图，背景线以上部分的总面积，表示待测物的含量，面积越大，含量越高。
所述步骤二的生物活性的测定方法为改进的离心管法。
所述改进的离心管法的使用步骤如下：
S4：首先，称取植物精油5mg于容积为1.5mL的离心管中，然后将离心管放入直径为5cm、高为10cm的量筒中，然后用盖子将量筒密闭；
S5：再根据体长和头宽将红火蚁工蚁分为大型工蚁和小型工蚁。随后将15头大型工蚁或者小型工蚁挑入所述量筒中，密封盖子；
S6：最后，将带盖玻璃量筒置于自然光照的正常室内饲养条件下熏蒸处理，处理24h后，打开盖子检查大小工蚁的死亡数量。
所述大型公蚁为体长为4.3mm-4.5mm，头宽为1.0mm-1.1mm；所述小型工蚁为体长为2.8mm-3.0mm，头宽为0.6mm-0.7mm。
所述S6中，量筒所置的环境条件为温度为25±2℃、相对湿度为50-70％。
所述离心管内壁上设有八个小孔，所述量筒内壁上涂上聚四氟乙烯乳液。
所述步骤三中的函数建模包括PCA主成分分析，并以交叉验证法、模型解释率R2Y、预测率Q2Y来评价主成分的质量；也包括以回归模型PLSR偏最小二乘回归模型和OPLSR正交偏最小二乘回归模型进行数据建模，然后以均方根误差估计RMSEE和交叉验证均方根误差RMSECV为标准评价回归模型的质量；还包括以判别模型PLS-DA偏最小二乘-判别模型和OPLS-DA正交偏最小二乘-判别模型，并通过交叉验证法、置换检验法、模型解释率R2Y、预测率Q2Y来评价判别模型的质量。
其中，PCA对植物精油的主成分进行分析，在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和，R2Y为Y轴方向保留原始数据信息百分比的平方。
所述步骤四中的有效成分的筛选识别为在步骤三所建立的模型基础上，采用多元统计模型的变量投影重要性值VIP及其95％置信区间范围并结合单变量统计T检验、方差分析、单变量相关性等来联合筛选识别植物精油熏蒸防治红火蚁的有效成分。
所述筛选识别出来的有效成分为已鉴定化合物或未知化合物。
其中，已鉴定化合物，如33号峰Benzene,2-ethyl-1,4-dimethyl-、56号峰Bicyclo[3.1.1]heptan-3-ol,6,6-dimethyl-2-methylene-,
[1S-(1.alpha.,3.alpha.,5.alpha.)]-、25号峰(-)-trans-Pinane、32号峰(+)-2-Carene、58号峰(+)-2-Bornanone、36号峰Eucalyptol、18号峰(1R)-2,6,6-Trimethylbicyclo[3.1.1]hept-2-ene、67号峰m-Cymen-8-ol、74号峰(-)-Myrtenol、63号峰Isoborneol、70号峰3,6-Octadienal,3,7-dimethyl-、21号峰Camphene、96号峰Bicyclo[3.1.1]hept-2-en-4-ol,2,6,6-trimethyl-,acetate和102号峰.delta.-Terpineol,acetate，所述未知化合物，如64号峰Unknown。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过利用解卷积技术及质谱相似性和保留指数提高植物精油识别数量和鉴定准确度的基础上，通过植物精油化学组分与熏蒸生物活性数据进行函数建模，利用多元统计模型结合单变量统计统计分析来联合筛选识别有效成分，提出了有效成分的识别的科学客观的技术手段，使共流出组分的识别和鉴定全面以及准确，提高了植物精油熏蒸防治红火蚁的科学性和客观性，促进了利用植物精油对入侵害虫红火蚁进行绿色防控的研究和应用。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法流程图；
图2为本发明中植物精油对红火蚁熏蒸生物活性的PCA图；
图3为本发明中植物精油的化学组分与熏蒸生物活性的PLS-DA模型图；
图4为本发明中植物精油的化学组分与熏蒸生物活性的PLS-DA模型的置换检验图；
图5为本发明中植物精油的化学组分与熏蒸生物活性的OPLS-DA模型图；
图6为本发明中植物精油的化学组分与熏蒸生物活性的OPLS-DA模型的置换检验图；
图7为本发明中植物精油的化学组分与对小型工蚁熏蒸生物活性的PLSR模型及其拟合参数；
图8为本发明中植物精油的化学组分与对小型工蚁熏蒸生物活性的OPLSR模型及其拟合参数；
图9为本发明中植物精油的化学组分与对大型工蚁熏蒸生物活性的PLSR模型及其拟合参数；
图10为本发明中植物精油的化学组分与对大型工蚁熏蒸生物活性的OPLSR模型及其拟合参数；
图11为本发明中植物精油的化学组分与对小型工蚁熏蒸生物活性的PLSR模型的VIP值；
图12为本发明中植物精油的化学组分与对大型工蚁熏蒸生物活性的OPLSR模型的VIP值。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“中”、“外”、“内”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1所示，本实施例一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，包括以下步骤：
步骤一：准备一份植物精油，并对这份植物精油中的化学组成以及组成含量进行测定，得到植物精油中的化学组成与各组成的含量；
步骤二：再准备一份与上述相同成分与成分含量的植物精油，并使用所述植物精油对红火蚁进行熏蒸，测定熏蒸过后的红火蚁的生物活性，得到熏蒸生物活性数据；
步骤三：将上述得到的植物精油化学组分与熏蒸生物活性数据进行函数建模；
步骤四：根据上述的函数模型，并对植物精油熏蒸防治红火蚁的有效成分进行筛选识别，得到防治红火蚁的植物精油熏蒸中的有效成分。
本实施例中，表1为用于筛选识别防治红火蚁熏蒸有效成分的植物精油；
表1
所述步骤一中化学组分的测定方法如下：
S1：首先，采用GC-MS气相色谱-质谱对20种左右植物精油的化学组成进行定性和相对定量分析；
S2：然后，对下机的质谱原始数据进行解卷积处理；
S3：最后，以质谱相似性和保留指数对精油的化学组成进行定性，以峰面积归一法进行相对定量分析。
本实施例中，定性定量方法为：用900μL色谱正己烷稀释100μL植物精油后，在HP-5MS毛细管柱色谱柱(30m×0.25mm×0.25μm)上以不分流模式进行测定；Injection进样量1μL；Temperature programming初始柱温60℃，保持2min，以10℃/min升温至230℃，保持2min，15℃/min升温至290℃，保持5min；Injection temperature进样口温度250℃，Transmission temperature传输线温度280℃，Ion source temperature离子源温度230℃，Carrier载气为99.999％高纯氦气，Flowrate流速1ml/min；EI离子源；FullScan全扫描模式，Range扫描范围50-650m/z，Delay溶剂延迟2min。此外同时分析上述植物精油的混合QC样品和C7-C30正构烷烃样品用于评估仪器状态和计算保留指数。GC-MS下机质谱原始数据首先需要进行峰提取、基线过滤、基线校正、峰对齐和解卷积等谱图预处理，然后使用NIST、Wiley等质谱数据库以质谱相似性Similarity大于80％和保留指数偏差Retentionindex deviation小于5％为标准进行匹配鉴定，同时采用峰面积归一法对各个化学组分进行相对定量。
20种植物精油的混合QC样品，在检测时间内各色谱峰重合良好无明显的峰漂移，适合进行后续的匹配鉴定及多元统计分析。经过解卷积处理从QC样品中共提取到299个质谱峰，再经过去噪、基线过滤和去重等数据预处理共提取到295个未知化合物，最后以上述定性标准对其中的213个未知物进行了鉴定和相对定量。如表2所示，列出了植物精油中保留时间排在前56位的化合物。
表2
所述步骤二的生物活性的测定方法为改进的离心管法。
所述改进的离心管法的使用步骤如下：
S4：首先，称取植物精油5mg于容积为1.5mL的离心管中，然后将离心管放入直径为5cm、高为10cm的量筒中，然后用盖子将量筒密闭；
S5：再根据体长和头宽将红火蚁工蚁分为大型工蚁和小型工蚁。随后将15头大型工蚁或者小型工蚁挑入所述量筒中，密封盖子；
S6：最后，将带盖玻璃量筒置于自然光照的正常室内饲养条件下熏蒸处理，处理24h后，打开盖子检查大小工蚁的死亡数量。
所述大型公蚁为体长为4.3mm-4.5mm，头宽为1.0mm-1.1mm；所述小型工蚁为体长为2.8mm-3.0mm，头宽为0.6mm-0.7mm。
所述S6中，量筒所置的环境条件为温度为25±2℃、相对湿度为50-70％。
本实施例中，例如以小毛刷轻触红火蚁体表，无反应判定为死亡，记录死亡数、存活数，计算死亡率及校正死亡率，从而评价某种植物精油对红火蚁的熏蒸活性。
所述离心管内壁上设有八个小孔，所述量筒内壁上涂上聚四氟乙烯乳液。
表3
如表3所示，松节、薄荷、荆芥、艾叶、连翘、香茅、青蒿、菊花、樟脑、桉叶这10种植物精油对红火蚁小型工蚁的24小时熏蒸死亡率大于80％，表现出良好的熏蒸活性；松节、艾叶、连翘、青蒿、菊花、樟脑、桉叶这7种植物精油对红火蚁大型工蚁的24小时熏蒸死亡率大于80％，表现出良好的熏蒸活性。此外可知，青蒿、桉叶、薄荷、菊花、连翘、艾叶、松节、香茅、樟脑这9种植物精油对红火蚁的大小型工蚁都具有较好的熏蒸活性，其24小时死亡率均在60％以上。
PCA主成分分析模型，由表3和图2可知，20种植物精油对红火蚁的熏蒸活性按照活性高低可划分为两组，一组位于PCA图的第四象限，为对红火蚁大小型工蚁的熏蒸死亡率均大于60％的9种植物精油：松节Pinus massoniana、薄荷Mentha haplocalyx、艾叶Artemisia argyi、连翘Forsythia suspensa、香茅Cymbopogon citratus、青蒿Artemisiaannua、菊花Dendranthema indicum、樟脑Cinnamomum camphora、桉叶Eucalyptusglobulus；另一组分散于PCA图第二三四象限，为对红火蚁工蚁的熏蒸死亡率小于60％的11种植物精油：留兰香Mentha spicata、菖蒲Acorus calamus、荆芥Nepeta cataria、丁香Eugenia Caryophyllus、芸香Ruta graveolens、薰衣草Lavandula angustifolia、当归Angelica sinensis、广藿香Pogostemon cablin、茶树Melaleuca alternifolia、杏仁Prunus amygdalus、肉桂Cinnamomum cassia。
判别模型PLS-DA偏最小二乘-判别模型和OPLS-DA正交偏最小二乘-判别模型。如图3植物精油化学组分与对红火蚁熏蒸死亡率之间的PLS-DA模型和图4的PLS-DA模型的置换检验所示，尽管PLS-DA模型具有一定的拟合度和较好预测性(R2X为0.262，R2Y为0.917，Q2为0.491)，然而该PLS-DA模型为过拟合(置换检验的R2或Q2大于原始R2或Q2，且Q2的回归拟合曲线与Y轴的截距大于0)。因此该PLS-DA模型不适合用于后续的有效成分筛选。同理，如图5和图6所示，尽管植物精油化学组分与熏蒸死亡率之间OPLS-DA模型具有一定的拟合度和较好预测性(R2X为0.262，R2Y为0.917，Q2为0.547)，然而该OPLS-DA模型同样为过拟合状态(置换检验的R2或Q2大于原始R2或Q2，且Q2的回归拟合曲线与Y轴的截距大于0)，因此也不适合用于后续的有效成分筛选。
回归模型PLSR偏最小二乘回归模型和OPLSR正交偏最小二乘回归模型。鉴于(O)PLS-DA模型主要用于分类变量的建模，且上述模型过拟合，分别建立了植物精油化学组分与对红火蚁熏蒸死亡率之间的PLSR模型和OPLSR模型。如图7和图8所示分别为植物精油化学组分与对红火蚁小型工蚁的PLSR和OPLSR模型，其均方根误差估计RMSEE、交叉验证均方根误差RMSECV和回归曲线分别为17.6454、36.5158、y＝0.8653x+7.766(R2＝0.8844)及33.3493、34.2101、y＝0.6589x+22.87(R2＝0.5679)。如图9和图10所示分别为植物精油化学组分与对红火蚁大型工蚁的PLSR和OPLSR模型，其均方根误差估计RMSEE、交叉验证均方根误差RMSECV和回归曲线分别为25.3369、37.4069、y＝0.8371x+9.498(R2＝0.7524)及7.94905、26.8345、y＝0.9677x+1.184(R2＝0.9801)。综上可知，植物精油化学组分与对红火蚁小型工蚁熏蒸死亡率的PLSR模型拟合优度更好、误差更小，对大型工蚁熏蒸死亡率的OPLSR模型拟合优度更好、误差更小。因此，分别选择PLS模型和OPLS模型来进行后续的小型工蚁和大型工蚁的熏蒸有效成分的筛选识别。
根据上述建立的植物精油化学组分与对红火蚁小型工蚁熏蒸死亡率的PLSR模型和植物精油与对大型工蚁熏蒸死亡率的OPLSR模型，分别计算每个变量(精油化学组分)对大小工蚁熏蒸死亡率的变量投影重要性值VIP及其置信区间。进一步采用单变量相关性分别计算上述PLSR模型中VIP>1的变量与对红火蚁小型工蚁熏蒸死亡率之间的Pearson系数和OPLSR模型中VIP>1的变量与对红火蚁大型工蚁熏蒸死亡率之间的Pearson系数。
如图11所示列出了植物精油化学组分与对红火蚁小型工蚁熏蒸死亡率的PLSR模型中VIP值前55位的精油化学组分及其95％置信区间，可知(+)-2-Bornanone的VIP最大为2.48359，.beta.-Myrcene、Benzene,2-ethyl-1,4-dimethyl-、.beta.-Pinene、Bicyclo[3.1.1]heptan-3-ol,6,6-dimethyl-2-methylene-,[1S-(1.alpha.,3.alpha.,5.alpha.)]-、Eucalyptol、m-Cymen-8-ol、Isopulegol、(1R)-2,6,6-Trimethylbicyclo[3.1.1]hept-2-ene、Pinocarvone、Bicyclo[3.1.0]hexane,4-methylene-1-(1-methylethyl)-、(-)-Myrtenol这11种化合物的VIP值大于2，其余组分的VIP值均大于1.25。
如图12所示列出了植物精油与对大型工蚁熏蒸死亡率的OPLSR模型中VIP值前55位的精油化学组分及其95％置信区间，可知(+)-2-Bornanone的VIP最大为2.36056，Eucalyptol、.beta.-Pinene、.beta.-Myrcene、Bicyclo[3.1.1]heptan-3-ol,6,6-dimethyl-2-methylene-,[1S-(1.alpha.,3.alpha.,5.alpha.)]-、Benzene,2-ethyl-1,4-dimethyl-、(1R)-2,6,6-Trimethylbicyclo[3.1.1]hept-2-ene、Bicyclo[3.1.0]hexane,4-methylene-1-(1-methylethyl)-这7种化合物的VIP值大于2，其余组分的VIP值均大于1.21。
表4
如表4所示，通过计算植物精油与对红火蚁小型工蚁熏蒸死亡率之间的PLSR模型中VIP>1的变量的Pearson系数可知，33号峰Benzene,2-ethyl-1,4-dimethyl-、56号峰Bicyclo[3.1.1]heptan-3-ol,6,6-dimethyl-2-methylene-,[1S-(1.alpha.,3.alpha.,5.alpha.)]-、25号峰(-)-trans-Pinane、32号峰(+)-2-Carene这4个组分与红火蚁小型工蚁的熏蒸死亡率呈显著正相关；121号峰Tridecane,7-propyl-、122号峰cis-.beta.-Farnesene和290号峰Unknown这3个组分与红火蚁小型工蚁的熏蒸死亡率呈显著负相关。最后以变量的VIP值≥1且Pearson相关系数P<0.05为标准，筛选识别出上述7个组分为植物精油对红火蚁产生良好生物活性的有效成分。
表5
如表5所示，通过计算植物精油与对红火蚁大型工蚁熏蒸死亡率之间的OPLSR模型中VIP>1的变量的Pearson系数可知，58号峰(+)-2-Bornanone、36号峰Eucalyptol、56号峰Bicyclo[3.1.1]heptan-3-ol,6,6-dimethyl-2-methylene-,[1S-(1.alpha.,3.alpha.,5.alpha.)]-、33号峰Benzene,2-ethyl-1,4-dimethyl-、18号峰(1R)-2,6,6-Trimethylbicyclo[3.1.1]hept-2-ene、67号峰m-Cymen-8-ol、74号峰(-)-Myrtenol、63号峰Isoborneol、25号峰(-)-trans-Pinane、70号峰3,6-Octadienal,3,7-dimethyl-、21号峰Camphene、32号峰(+)-2-Carene、96号峰Bicyclo[3.1.1]hept-2-en-4-ol,2,6,6-trimethyl-,acetate、102号峰.delta.-Terpineol,acetate和64号峰Unknown这15个组分与红火蚁大型工蚁的熏蒸死亡率均呈显著正相关。以变量的VIP值≥1且Pearson相关系数P<0.05为标准，筛选识别出上述15个组分均为植物精油对红火蚁产生良好生物活性的有效成分。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：准备一份植物精油，并对这份植物精油中的化学组成以及组成含量进行测定，得到植物精油中的化学组成与各组成的含量；
所述化学组成的测定方法如下：
S1：首先，采用GC-MS气相色谱-质谱对20种植物精油的化学组成进行定性和相对定量分析；
所述GC-MS气相色谱-质谱的定性和相对定量分析方法为：用900μL色谱正己烷稀释100μL植物精油后，在HP-5MS毛细管柱色谱柱上以不分流模式进行测定；Injection进样量1μL；Temperature programming初始柱温60℃，保持2min，以10℃/min升温至230℃，保持2min，15℃/min升温至290℃，保持5min；Injection temperature进样口温度250℃，Transmission temperature传输线温度280℃，Ion source temperature离子源温度230℃，Carrier载气为99.999%高纯氦气，Flowrate流速1ml/min；EI离子源；FullScan全扫描模式，Range扫描范围50-650m/z，Delay溶剂延迟2min；
所述20种植物精油分别为：留兰香、菖蒲、松节、薄荷、荆芥、艾叶、丁香、连翘、香茅、芸香、薰衣草、青蒿、当归、广藿香、茶树、杏仁、菊花、樟脑、桉叶和肉桂；
S2：然后，对下机的质谱原始数据进行解卷积处理；
S3：最后，以质谱相似性和保留指数对精油的化学组成进行定性，以峰面积归一法进行相对定量分析；
步骤二：再准备一份与上述植物精油相同成分与成分含量的植物精油，并使用所述植物精油对红火蚁进行熏蒸，测定熏蒸过后的红火蚁的生物活性，得到熏蒸生物活性数据；
步骤三：将植物精油化学组分与熏蒸生物活性数据进行函数建模；所述函数建模包括PCA主成分分析，并以交叉验证法、模型解释率R2Y、预测率Q2Y来评价主成分的质量；也包括以回归模型PLSR偏最小二乘回归模型和OPLSR正交偏最小二乘回归模型进行数据建模，然后以均方根误差估计RMSEE和交叉验证均方根误差RMSECV为标准评价回归模型的质量；还包括采用判别模型PLS-DA偏最小二乘-判别模型和OPLS-DA正交偏最小二乘-判别模型，并通过交叉验证法、置换检验法、模型解释率R2Y、预测率Q2Y来评价判别模型的质量；
步骤四：根据模型分析结果，并对植物精油熏蒸防治红火蚁的有效成分进行筛选识别，得到防治红火蚁的植物精油熏蒸中的有效成分，所述有效成分的筛选识别为在步骤三所建立的模型基础上，采用多元统计模型的变量投影重要性值VIP及其95%置信区间范围并结合单变量统计T检验、方差分析、单变量相关性来联合筛选识别植物精油熏蒸防治红火蚁的有效成分。
2.根据权利要求1所述的一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，其特征在于：所述步骤二的生物活性的测定方法为改进的离心管法。
3.根据权利要求2所述的一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，其特征在于：所述改进的离心管法的使用步骤如下：
S4：首先，称取植物精油5mg于容积为1.5mL的离心管中，然后将离心管放入直径为5cm、高为10cm的量筒中，然后用盖子将量筒密闭；
S5：再根据体长和头宽将红火蚁工蚁分为大型工蚁和小型工蚁,随后将15头大型工蚁或者小型工蚁挑入所述量筒中，密封盖子；
S6：最后，将带盖玻璃量筒置于自然光照的正常室内饲养条件下熏蒸处理，处理24h后，打开盖子检查大小工蚁的死亡数量。
4.根据权利要求3所述的一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，其特征在于：所述大型工蚁为体长为4.3mm-4.5mm，头宽为1.0mm-1.1mm；所述小型工蚁为体长为2.8mm-3.0mm，头宽为0.6mm-0.7mm。
5.根据权利要求3所述的一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，其特征在于：所述S6中，量筒所置的环境条件为温度为25±2℃、相对湿度为50-70%。
6.根据权利要求3所述的一种防治红火蚁的植物精油熏蒸有效成分识别方法，其特征在于：所述离心管内壁上设有八个小孔，所述量筒内壁上涂上聚四氟乙烯乳液。
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