近紅外光譜法青皮藥材真偽鑒別研究

1.湖南省衡陽市中心醫院,湖南 衡陽 421001；2.浙江省麗水市食品藥品檢驗所，浙江 麗水 323000

近紅外光譜法青皮藥材真偽鑒別研究

涂蓉玲1王建偉2

1.湖南省衡陽市中心醫院,湖南 衡陽 421001；2.浙江省麗水市食品藥品檢驗所，浙江 麗水 323000

目的用近紅外(NIR)光譜鑒別中藥材青皮及其偽品。方法用NIR光譜儀對不同產地的青皮藥材粉末進行掃描，用導數光譜法處理原始圖譜，設定CI值為3.03，建立青皮NIR光譜一致性模型，并用該模型驗證陳皮偽品，結合薄層色譜法對上述藥材真偽進行復核并進行聚類分析。結果正偽品的NIR光譜存在較大差異，但薄層色譜正品與偽品的斑點差異不大，而正偽品之間的斑點卻有濃度差異。結論NIR包含的信息全面，用近紅外(NIR)光譜鑒別青皮的真偽，快捷、可靠，可以在快檢車上推廣并用于藥材的聚類分析。而TLC不能將青皮所有組分完全分離，需要選擇特征斑點作為藥材鑒別和聚類分析的依據。

青皮；近紅外光譜、；偽品；一致性模型；薄層色譜；聚類分析

Abstract:ObjectiveIdentifyGreenTangerinePeeland its confusable varieties by NIRS.MethodScangreentangerinepeelpowder of various origins by NIR spectrometer, process primary spectrum by first-derivative spectroscopy, set the value of CI as 3.03, established NIR spectrum consistency model ofgreentangerinepeeland validate this model by confusable varieties, check the authenticity of the TCM material above and do cluster analysis combine with TLC and NIR.ResultThere is considerable differentia among Green Tangerine Peel and its confusable varieties, which exist in TLC but can not differentiategreentangerinepeelof various origins ，NIR is appropriate for cluster analysis.ConcludeNIR is a convenient and reliable method for rapid identification ofGreenTangerinePeeland its confusable varieties, which can also be popularize in drug rapid testing vehicles.

Keywords:GreentangerinePeel, near infrared spectrum, confusable varieties, consistency model, TLC，cluster analysis

青皮為蕓香科植物橘CitrusreticulataBlanco及其栽種變種的幼果或未成熟果實的干燥果皮，柚、柑、橙雖與橘相類，但并不能作為青皮藥材使用。青皮因產地、采收日期、炮制方法的不同而在成分和功效上存在差異[1]。王建偉等采用薄層色譜對不同產地的青皮藥材進行鑒別，結果表明薄層斑點因為藥材產地不同而存在差異[2]。本實驗在上述研究的基礎上采用近紅外模型對青皮藥材進行真偽鑒別并根據其產地的不同對其進行聚類分析，并用薄層色譜與上述結果進行比較，結論一致。

1 儀器與材料

1.1 儀器 BrukerMartrix-F型NIR光譜儀(德國布魯克)。

1.2 藥材來源 實驗中青皮及其偽品購自藥材市場，均經過浙江省麗水市食品藥品檢驗所王建偉副主任中藥師鑒定，具體見表1。

表1 青皮及偽品來源

2 方法與結果

2.1 樣品處理與測定 采集光譜前，青皮正偽品依次經過60℃干燥10h，粉碎，過100目篩，稱取約1g置于10ml的安瓿瓶中，壓平壓緊，掃描近紅外光譜，采用積分求漫反射方式采集樣品的NIR光譜[3]。以空安瓿瓶為參比，掃描范圍12000～4000cm-1，分辨率為4cm-1，每個樣品掃描10次。

2.2 近紅外光譜圖處理方法 將每個樣品的平均近紅外光譜，擇特征譜段為4000～5600cm-1，經一階導數+矢量歸一化法處理，得到的導數光譜如圖1所示：

2.3 建立青皮近紅外光譜的一致性模型 對上述光譜取17點平滑處理，設定模型CI閾值為3.03，即置信水平為0.995建立一致性模型[4]，最大CI值及其出現的波長范圍，實際光譜與平均光譜標準偏差等參數如表2所示，以青皮正品導數光譜為訓練集，偽品導數光譜為驗證集得到的驗證結果如圖2所示。

表2 一致性模型數據表

2.4 不同產地青皮藥材正品及其偽品進行聚類分析 取不同產地青皮藥材正偽品典型近紅外圖譜各一張，對其進行一階導數光譜法處理，每張采集17個平滑點的光譜數據建立8×17的原始數據矩陣A，將矩陣A進行標準化變換，即xij’=，得到新的矩陣A’，其中每個列向量元素=1，=0。計算A’各列向量的協方差，得協方差矩陣B，計算該協方差矩陣的特征值λ和特征向量ε，按特征值求算貢獻因子，以貢獻因子排序確定主成分對應的特征向量，將原始數據投影到特征向量上，得到新的矩陣C，在降維的空間中計算不同產地青皮藥材正偽品樣本點的歐氏距離[5]，得到的譜系聚類分析結果如圖3所示：

2.5 青皮藥材正偽品的薄層色譜分析 取青皮真偽品的樣品粉末各約1.0g，加甲醇10ml，超聲20min，濾過，取濾液5ml，濃縮至1ml，作為供試品溶液。吸取上述溶液各5μl ，分別點于同一硅膠GF254薄層板上，用乙酸乙酯-丁酮-甲酸(13∶2∶1)為展開劑，展開，取出，晾干，置于紫外燈(254nm)下檢視[2]，結果見圖4(從左至右分別為表1中1～8號所代表的樣品)。其中，枳殼在Rf≈0.9的斑點與正品存在明顯差別，其他樣品斑點個數無差別只是深淺不一，不易明顯區分。

3 討論

近紅外借助于計算機數據處理技術在中藥材鑒別方面較傳統的經驗鑒別和薄層色譜具有快速、客觀、簡捷的優點，但這種優點是建立在模式識別模型的可靠上，建立藥材正偽鑒別的一致性模型需要選取不同產地、不同采摘日期、不同炮制方法制備的代表性樣品建模，否則容易出現假陽性現象。本實驗采用的樣品則來自浙江、江西等南方地區的多批次青皮藥材及其偽品，其采摘日期和炮制方法相近，目的在于考察不同產地青皮藥材及其偽品之間的差異性。薄層色譜用于上述鑒別存在耗時，且結果不夠明顯的缺點，而近紅外不但能區分青皮藥材的真偽，而且能夠有效識別青皮藥材不同的產地，由1.6聚類分析可知，氣候、緯度等條件相近的產地生產的青皮藥材比較接近。

近年來，近紅外光譜技術在化學藥品快速篩查方面有所應用，作為中藥材真偽鑒別的一種新手段也將有較好的前景。

[1] 許茹，鐘鳳林，吳德峰．中藥青皮本草考證[J]．中藥材，2013，36 (6)：1018-1023．

[2] 王建偉，王偉影．青皮質量標準研究[J]．海峽藥學，2013，25(7)：123-124．

[3] 邢旺興，劉荔荔，賈暖，等．不同產地紅曲的近紅外漫反射光譜聚類分析鑒別[J]．中藥材，2001，24(8)：561-563．

[4] 張學博，尹利輝．近紅外光譜一致性檢驗方法用于快速判斷藥品質量的研究[J]．藥物分析雜志，2011，31(3)：603-608．

[5] 李軍會，秦西云，張文娟，等．局部偏最小二乘回歸建模參數對近紅外檢測結果的影響研究[J]．光譜學與光譜分析，2007，27(2)：262-264．

IdentificationofGreenTangerinePeelsamplesanditsconfusablevarietiesbyNIRS

TU Rong-ling1WANG Jian-wei2

1.Hengyang Central Hospital，Hunan Hengyang 421001；2.Institute for Food and Drug Control of Lishui，Zhejiang Lishui 323000

R282.5

A

1007-8517(2014)24-0015-02

2014.09.11)