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10.3964/j.issn.1000-0593(2019)01-0103-06

FTIR结合化学计量学对三七地下部位鉴别及皂苷含量预测

引用
当今中药市场上掺假现象屡见不鲜,不良商贩利用三七须根粉末假冒主根和剪口粉末,严重影响三七的质量与药效.通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别及四种皂苷含量快速预测模型,为快速三七质量控制提供基础.采集三七主根、剪口和须根红外光谱,超高效液相色谱(U PLC)测量样品中三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1和人参皂苷Rd含量.采用纵坐标归一化及二阶导数对原始红外光谱进行预处理;Kennard-stone算法将60个样本分为2/3训练集与1/3预测集.训练集数据结合支持向量机(SVM)判别建立三七主根、剪口和须根粉末鉴别模型,最佳核函数c和g采用交叉验证进行网格式搜索,预测集数据用于对判别模型进行外部验证.正交信号校正偏最小二乘回归(OSC-PLSR)建立三七中四种皂苷含量预测模型,红外光谱采用一阶、二阶导数及Savitsky-Golay平滑5点、7点、9点、11点预处理.60个样本分为2/3训练集与1/3预测集,训练集数据建立OSC-PLSR模型,预测集数据对OSC-PLSR模型的预测结果进行外部验证.结果显示:(1)二阶导数可有效的分离原始谱图的叠合隐蔽谱峰,并提高谱图的分辨率;(2)交叉验证网格式搜索计算出最佳核函数c=2.82843,g=4.88281×10-4,此时训练集判别正确率为100%;(3)S V M判别模型核函数设置为最佳核函数,预测集数据外部验证正确率为100%,所有样本均被正确鉴别;(4)三七皂苷R1、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1和人参皂苷Rd最优含量预测模型预测值与UPLC检测值接近,预测效果良好.FTIR结合SVM判别能对三七主根、剪口和须根粉末快速鉴别,结合OSC-PLSR能对四种皂苷含量进行准确预测.该方法准确可靠,可为中药材三七提供快速有效的质量控制.

傅里叶变换红外光谱、三七、地下部位鉴别、皂苷含量预测、化学计量学

39

O433(光学)

国家自然科学基金项目31760360;云南省科技入滇专项2017IB038;云南省重大科技专项2016ZF001-2

2019-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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