近红外光谱技术在中药鉴定中的应用与优势

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1、近红外光谱技术在中药鉴定中的应用与优势吉宜宏(江苏省南通市海安县中医院江苏南通226600)【摘要】我国有很多种中药药材,而且来源相对较为复杂,以往鉴定中药的方法主要是通过颜色、味道以及形状等外观进行鉴定,但是鉴定结果并不是非常客观,带有一定的经验性、主观性。近年来,光谱技术快速发展应用,加工炮制鉴定、产地鉴定以及中药品鉴定中已经广泛应用到近红外光谱技术,在很大程度上提高了中药鉴定的准确性以及便捷性。木文主要分析了中药鉴定中应用近红外光谱技术的具体体现以及优势,希望可以提供一些参考。【关键词】中药鉴定;近红外光谱技术;应用分析;优势【中图分类号】R282.5【文献标识码】

2、B【文章编号】2095-1752(2016)12-0316-02中药药材质量直接决定了中药的临床应用价值,但是我国中药药材的种类非常多,而且来源相对较为复杂,如果没有准确鉴别中草药的来源、品种以及质量的话,很容易导致用药混乱,在很大程度上降低治疗效果,影响中草药的应用价值[1]。以往传统的中药鉴定技术性不高,整个操作过程比较复杂,鉴定结果缺乏科学合理性,近红外光谱技术是一种先进的分析技术,应用于中药鉴定中更加简便,中药鉴定结果也更加准确、可靠。下面是笔者针对中药鉴定中应用近红外光谱技术的几点分析。1.中药鉴定中应用近红外光谱技术的优势1.1鉴定中药品种鉴定中药品种主要是鉴

3、别中药的来源品种以及中药质量真伪。品种分类中应用近红外光谱技术的操作比较简便,并不需要采用大量样品数量构建校正模型,比如,鉴定白芷类中药过程中应用近红外光谱技术测定八种白芷以及近缘植物叶子粉末,然后通过系统聚类分析模式以及非线性映射模式对数据进行识别分析,这两种分类结果基本一致,可以逐一分类八种植物。鉴定卷柏属两种药用植物种,分析十种卷柏属药用植物种之间的关系的过程中采用近红外光谱技术,结果发现这种技术可以很好的帮助鉴定分类药用植物,并且推断这些物种之间的相互关系。鉴定白芍、葛根、魔芋、白芷、当归以及白术等几种中药,鉴定白芷和其他伪劣品(掺杂有一定量的淀粉)的过程中,第一

4、步应该测定样品的近红外漫反射光谱,然后在相关系数表征不同波长条件下,通过渐进窗口式相关系数分析法计算出样品光谱相似度,进而筛选出可以将不同类型中药区分开来的特征波长范围,采用主成分分析法得到样品的二维空间分布图,这样就可以快速鉴别出不冋的样品类型以及中药真伪。以上各种研究均表明,中药分类鉴定以及药用植物鉴定中都可以采用近红外光谱进行鉴定,而鉴定结果比较可靠,可为鉴定中药品种提供重要的参考依据[2】。鉴别中药品种真伪的过程中,一定要构建一个校正模型,而且也要选择一种子科学、合理的数据处理方法。比如,97个大黄样品采用近红外光谱技术进行鉴别的过程中,从中随机选取45个样品构建

5、一个校正模型,然后采用小波包嫡法以及主成分分析法将光谱特征提取出来,选择Fisher分类器构建一个鉴别真伪的模型,结果表明两种方法的预测集误判率相差很大,小波包嫡法为2.1%,主成分分析法为10.3%。由此可见,数据处理方法不冋的话,判别结果也会存在很大区别。高丽红参、中国红参采用近红外光谱技术进行鉴定,结果发现光谱采用元散射校正法处理后,高丽红参、国产红参校正模型的效果最佳的情况是以25为主成分,可以准确鉴别出高丽红参以及中国红参。另外,如果有包装袋的情况下采用近红外光谱技术,可以直接进行采集,比如,研宄分析如何快速鉴别西洋参以及人参的过程中,采集93份含有包装袋的粉末

6、状样品、根须样品状、根状样品的近红外光谱,通过一阶导数以及MSC对近红外光谱进行预处理,然后移动窗U采用偏最小二乘法选取校正模型的光谱区间,最后分别建立支持向量机法(SVM)、主成分判别分析法(PCA-DA)以及偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)等几种判别模型,其中SVM模型的预测总判别率最高为100%,其次分别是PCA-DA(96.7%)、PLS-DA(93.3%)。1.2鉴定产地中草药的产地来源不同的情况下,中药质量也会存在很大区别。道地药材也就是指在特定地域生产的优质中药材,这也是古人对中药质量评价的重要标准。鉴定中药产地对于确保中药质量具有极其重要的作用。近年来

7、,中药产地鉴定中越来越多的开始应用到近红外光谱技术,比如,冇一项研究表明,采用近红外光谱鉴别272个白芷样本(选自四个不同的产地)以及353个野生丹参样本表明,交叉验证准确率分别是98.5%、95.1%。同吋,采用近红外漫反射光谱测定五个不同产地黄柏样品,然后采用冇机结合马氏距离以及主成分分析判别法构建校正模型,结果显示五个不同地区都可以逐一鉴定出来。1.3加工炮制鉴定炮制中药后,中药中的化学成分会冇一定的改变,通过近红外光谱都可以显示出这些化学成分的改变情况。比如,蒸制生地黄后,生地黄中还原糖含量会有一定改变,而且蒸制吋间不

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