光譜法快速鑒定附子道地性的研究

曾峰，王方成

(1.滎經縣農業農村局，四川 雅安 625200；2.雅安市質量檢驗檢測院，四川 雅安 525000)

附子是毛茛科植物烏頭AconitumcarmichaeliDebx.的子根，具有回陽救逆，補火助陽，逐風寒濕邪之功效[1]。唐代《新修本草》首次指出了江油附子的道地性[2]，宋代《圖經本草》認為附子種源出于龍州(今四川平武縣)，在綿州彰明(今四川江油市)大量種植，其中以赤水(今江油河西地區)出產的品質最佳[3]。

《新修本草》明確指出，唐代時四川江油地區已開始烏頭(附子)的種植，距今已有1 300多年，2006年四川江油附子獲得國家質檢總局首批中藥材地理標準產品保護[4]。而陜西、云南、四川涼山等地因附子經濟效益高，逐年擴大種植面積，形成了新產區，近年來頻繁發生外地附子冒充江油附子的事情，影響附子用藥安全。因此，快速有效辨別江油道地附子對附子藥材質量穩定意義重大，特別是對以附子為原材料生產的中藥注射劑藥品的質量穩定至關重要。

現代藥理學研究表明，藥材中無機元素含量能夠反映中藥的寒涼溫熱四性，且與其藥效存在密切的關系[5-6]，無機元素含量測定被認為是中藥材質量控制不可或缺的特征參數，已廣泛應用于中藥材的真偽鑒別、品種辨認、道地性研究等多個方面[7]。張景超等[8-10]研究發現，藥材元素含量差異可作為道地中藥材的標識特征。近紅外光譜技術是采用化學計量學技術，通過對未知樣品光譜的測定，依據所建立的定量模型或判斷模型來預測其組成或性質的一種分析方法[11]，已成功應用于懷地黃[12]、陳皮[13]、人參[14]、重樓[15]等道地藥材鑒別，并具有快速、高效的特點。本研究通過收集江油附子和其他主要產區的附子作物樣品進行X射線熒光光譜和近紅外光譜分析，分析比較不同產區附子元素及其含量差異以及通過近紅外光譜分析采用馬氏距離建立附子三維空間模型，以探索快速、高效地鑒別江油道地附子的方法。

1 材料與方法

1.1 樣品的收集

樣品收集時間為2020年各產區附子收獲期，共收集到陜西省漢中市4個縣附子樣品11份(本文簡稱陜西附子)，云南省3個縣附子樣品10份(本文簡稱云南附子)，四川省布拖縣3個鄉鎮附子樣品9份(本文簡稱布拖附子)，四川省江油市太平鎮附子樣品13份、三合鎮附子樣品2份、西屏鎮附子樣品1份、青蓮鎮附子樣品1份，共17份(本文簡稱江油附子)；共收集樣品47份(表1)。經西南科技大學江世杰老師鑒定，均為毛茛科植物烏頭AconitumcarmichaeliDebx.的子根。

表1 附子樣品Table 1 Samples of Aconitum carmichaeli

1.2 儀器

帕納科Axios型X射線熒光光譜儀(波長色散型)(以下簡稱XRF)，Antaris Ⅱ傅里葉變換近紅外光譜儀(美國Thermo Elerctron)(以下簡稱FT-NIR)，高速藥材粉碎機(浙江港豐電器有限公司)，DHG-9053A型電熱恒溫鼓風干燥箱(上海精宏實驗儀器設備有限公司)。

1.3 樣品制備與測定

取不同生產區域附子，洗凈切片，50 ℃烘干(含水量10%)，粉碎后過60目篩。分別準確稱取5.0 g各樣品粉末，充分混勻，置于采樣杯中，添加硼酸后加壓壓緊，在預熱2 h后的XRF儀中采集數據。再分別稱取各樣粉末10 g置于Antaris Ⅱ FT-NIR光譜儀進行測定。數據分析波數范圍為4 000～10 000 cm-1，每個樣品重復掃描64次。

1.4 統計分析

XRF能夠測定元素周期表從氟(F)到鈾(U)的80多種元素，但不能測定元素序號小于9和大于92的元素，元素特征X射線的強度與該元素在試樣中的含量成比例，所測元素或化合物百分含量總和為100%。本研究實際檢測了K、Ca、P、S、Si、Cl、Fe、Mg、Al、Cu、Zn、Na、Sr、Rb、Ti、I、Mn、Ba、Pb、Zr、Cs、Br等22種元素，這22種元素總量為100%，確定各元素的含量百分比。本文僅對含量在0.01%以上的元素進行分析。XRF采集的數據通過TQ-Analyst 9.3.107軟件進行分析。

2 結果與分析

2.1 XRF分析各產區附子元素種類及含量

各產地附子元素種類及含量均存在一定差異。各區域附子能檢測出的元素種類分別為：陜西附子16種、布拖附子17種、云南附子20種、江油附子18種。與其他區域附子相比，江油附子中K、Si、Cl、Cu、Zn、Na相對含量最高，分別是最低區域的1.1、2.2、1.9、3.0、1.4、3.5倍，特別是Na含量與其他產區附子相比差異極顯著。江油附子中Mg含量相對其他產區附子差異極顯著，江油附子中Ca、P、Mn相對含量最低，分別是最高區域的83.95%、81.74%、31.82%，但差異不顯著(表2)。

表2 各產區附子元素種類及含量Table 2 Elements and content of Aconitum carmichaeli from different production areas

2.2 FT-NIR分析各產區附子

2.2.1 附子全光譜圖

由圖1可知，不同產地附子近紅外光譜圖吸收位置相同，吸收強弱均有一定差別，表明不同產地附子化學組成成分相同，但含量有一定差異。4個產地不同區域生附子原始光譜曲線較為相似，曲線重合度較高，但各個產地間附子近紅外光譜圖吸收強弱差異明顯，這說明各產地間區域范圍太廣，環境、栽培方式差異大，附子化學成分含量均有一定差異。

圖1 不同產地附子近紅外光譜圖疊加圖Fig.1 The near-infrared spectrum of Aconitum carmichaeli from different production areas

2.2.2 主成分的選擇

對原始光譜進行主成分分析，觀察各類樣本在主成分空間的分布情況(圖2)。當主成分數為3時，累積貢獻率達到95.21%，即前3個主成分可表征原變量95.21%的信息，當主成分再增加時，累積貢獻率增加有限，故選擇3個主成分，能使得去除相關性后的特征可以被更少隱藏特征來表示，可以極大程度上降低模型復雜性。

圖2 主成分貢獻率Fig.2 Principal component contribution rate

2.2.3 模型的建立

利用馬式距離，將2個樣本間的相似性用距離表示，2點距離越近，說明2個樣本之間越相似。從圖3可知，各產區附子在三維空間內均聚集于空間不同位置，各個產區間的附子能很好地聚集，但是同一產區附子樣品間均具有一定距離，說明同一產區附子均有差異，其原因可能是同一附子產區區域很大，環境具有一定差異，或栽培技術有差異。陜西附子與布拖附子、云南附子有部分交集，說明部分陜西附子與布拖附子、云南附子部分樣品差異比自身區域差異更小。江油附子與其他產區附子無交集，表明可采用近紅外光譜來判別江油附子和非江油附子。

圖3 不同產地附子樣品前3個主成分得分三維圖Fig.3 Three-dimensional plots of the first three principal component scores of Aconitum carmichaeli samples from different origins

3 結論與討論

附子的Mg和Na元素含量差異性可以作為道地性附子的特征標識。江油附子與其他產區附子中Mg和Na元素含量差異顯著性可能是與土壤中相應元素含量差異相關，但因未對其土壤含量做檢測，后續應進一步開展研究。

本試驗建立了不同產地的附子近紅外光譜三維空間模型，結果表明，該方法能準確地鑒定江油道地附子。本試驗因樣品數量較少，所得結果代表性有限，進一步的應用研究需要增加大量的樣本數，建立模型數據庫，鑒別江油附子時可將相應樣品近紅外光譜數據放入空間模型進行比對即可。近紅外光譜對復雜樣品中C-H、O-H、N-H等含氫基團振動的倍頻和合頻吸收極為敏感，近紅外光譜圖包含了樣品中有機物質含氫基團的特征信息，該試驗光譜圖表征了樣品中有機質的差異，說明不同產地附子有機物質差異可以來判斷江油道地附子，該方法較成分差異[16]、HPLC指紋圖譜[17]等其他鑒定方法迅速、有效、簡便、成本低，具有很強的實用性。