五味子质量优劣与红外光谱相关性的研究 论文

毕业论文（设计）题目五味子质量优劣与红外光谱相关性的研究指导老师专业班级生物技术及应用071姓名学号2010年5月30号摘要本实验邀请有经验的药物鉴别人员对30批北五味子进行综合判定。然后建立北五味子质量近红外判别与经验判别间的模型。将五味子样品中“优良”为分值100，“一般”为分值50。以偏最小二乘法（PLS）与近红外光谱数据进行关联，得到校正模型。所建立的校正模型对12个预测集进行预测，可以看出，所建立的数学模型对未知样本的预测准确度可以达到9167，表明五味子药材的人工质量经验判别和近红外光谱之间存在较好的相关性。本实验建立的是一种基于近红外光谱技术的五味子质量判别的方法。实验结果表明，该方法能较好的预测未知样本的质量，可以作为基于几千年人工经验鉴别一种现代化的判别手段，克服人工经验判别结果主观干扰因素大的缺点，可以普遍的应用与五味子药材的质量判断中。关键词北五味子；红外光谱；相关性；校正模型目录引言11实验材料与仪器211实验材料212仪器设备32实验方法321五味子等级判定方法322五味子的红外光谱测定323建立的校正模型对样品的预测33实验结果331外观鉴定的五味子等级判断结果332五味子的红外光谱测定结果433建立的校正模型对样品的预测结果54结论55讨论与拓展6参考文献7引言五味子是一种常用中药，为木兰科植物五味子SCHISANDRACHFNENSIS（TURCZ）BAILL的干燥成熟果实，习称“北五味子”。秋季果实成熟时采摘，晒干或蒸后晒干，除去果梗及杂质。因其具有甘、酸、辛、苦、咸五味俱全，故名五味子。五味子能收敛同涩、益气生津补肾宁心。用于久咳虚喘，梦遗滑精，遗尿尿频，久泻不止，自汗，盗汗，津伤口渴、短气脉虚，内热消渴，心悸失眠。近年来在五味子在临床得到广泛应用。在科学技术日益发达的今天，对中药材质量鉴定12的检测手段不断提高，从简单的显微、理化鉴定到复杂的薄层扫描，气相、液相等色谱分析方法，光谱色谱法，甚至运用分子生物学的检测手段，均能准确地对中药材的真伪优劣做出判断。这为中药质量鉴定实现现代化，参与国际竞争起到了很好的作用。利用现代分析仪器和技术对中药材质量进行鉴定，其优点是分析方法非常客观，具有很好的重复性和直观性，是被全球范围内得到广泛认可和应用的。但是这种有效成分或指标成分的现代分析方法3，仅一种或几种化合物含量表征中药质量，不符合中药的特点，且大多数中药的有效成分和作用机理未知，以指标成分替代分析是不够全面和科学的。在具体的工作中，特别是企业进行中药材采购过程中，经验判别法4仍然是主要和最常用的方法。中药材的人工经验判别有着方法简便、快速，目测可以一目了然的发现鼠咬虫蛀、发霉变质、走油变色等质量明显不合格的假冒伪劣药材等优点。但是，中药材具有其特殊性，其化学成分含量并不能在外观鉴定上体现出来。因此当企业采购人员进行药材采购时，外观经验鉴别往往使某些外观不符合要求但实际有效成分高的药材给淘汰掉，造成优质药物资源的浪费。液相、气相等色谱仪器由于对样品要进行很多复杂的前处理，所以得出药材质量优劣的结果也会比较长，这对企业来说增加了采购周期，从而也增加了药品生产的周期。而红外色谱仪能够体现五味子的内部成分的官能团特征，又样品制作简单，和人工的经验判别结合起来将有利于实现五味子药材的快速检验的科学化。红外光谱仪在药物真伪鉴别过程中应用非常广泛5。五味子作为一种传统中药6，在质量等级分级的过程中传统的利用经验进行人工判别仍旧在起着重要的作用。在目前的研究报道中，没有报道对不同质量等级的五味子进行鉴别的方法7。而企业中往往又将市场上销售的五味子分成不同的等级，以满足不同的制药要求。这种不同质量等级的分类主要是靠企业中有经验的药工进行人工经验判别。本文拟通过对外观鉴定的五味子质量优劣与红外光谱相关性的研究8，本实验邀请不同单位有经验的药物检验工对所采购的药材进行了等级分类，以便建立北五味子质量近红外判别与经验判别间的模型9，希望能使用现代仪器快速分析技术代替经验判别技术，以实现五味子的质量优劣评价指标的量化，推进五味子质量标准的国际化，推进我国中药的国际化发展进程。1实验材料与仪器11实验材料实验材料为采购时间、采购地点以及质量等级不同的30批北五味子。产地主要为黑龙江、吉林、辽宁等东北三省。具体如表11。表11五味子采购地与采购时间表编号采购地采购时间编号采购地采购时间1黑龙江2008年6月16吉林2009年3月2黑龙江2008年6月17吉林2009年3月3辽宁2008年6月18吉林2009年3月4吉林2008年6月19黑龙江2009年3月5吉林2008年6月20黑龙江2009年3月6北潮2008年6月21辽宁2009年3月7磐安2009年1月22黑龙江2009年3月8磐安2009年1月23辽宁2009年3月9磐安2009年1月24辽宁2009年3月10磐安2009年3月25苍南2009年3月11磐安2009年3月26苍南2009年3月12磐安2009年3月27长白山2009年3月13磐安2009年3月28长白山2009年3月14磐安2009年3月29长白山2009年3月15吉林2009年3月30长白山2009年3月12仪器设备VECTOR22/N傅里叶变换近红外光谱仪（德国BRUKER公司）配有漫反射积分球附件及OPUS分析软件。DJ04B中药粉碎机2实验方法21五味子等级判定方法邀请企业与浙江省药检所有经验的药物鉴别人员按照北五味的外观进行分等，鉴别时采用双盲法，综合几位判定人员的意见进行结果判定。具体的参照标准为一等五味子呈不规则球形或椭圆形，表面紫红色或红褐色,皱缩,肉厚,质柔润，内有肾形种子12粒果肉味酸,种子有香气,味辛微苦干瘪脸不超过2；二等五味子表面黑红,暗红或淡红色,皱缩,肉较薄,干瘪粒不超过20，其它同一等。以油性大、紫红色、肉厚、气味浓者为质量最佳。22五味子的红外光谱测定药材在50下烘干12H，粉碎后过80目筛，过筛药材粉末在50烘24H。取药材粉末2G置于测量杯中，以金箔为参比，测定方式积分球漫反射，扫描次数64次，分辨率4CM1，扫描范围370012000CM1，温度控制在25，空气湿度70。23建立的校正模型对样品的预测将五味子样品中“优良”为分值100，“一般”为分值50。以偏最小二乘法（PLS）与近红外光谱数据进行关联，得到校正模型。所建立的校正模型对12个预测集进行预测，检测所建立的数学模型对未知样本的预测准确度。3实验结果31外观鉴定的五味子等级判定结果根据几位有经验的中药鉴别人员对五味子的综合判定结果，所采集的实验用的30个批次的北五味子均为北五味子。同时对该30种五味子药材进行了人工的等级分类。几位中药鉴别人员的质量优劣排序基本一致，根据五味子的油性、颜色、果肉、气味等几个方面，五味子药材质量等级判定结果如下差222092712162643126215281381023141711291972530182415（好）。其中一致认为编号为2、3、4、6、9、12、16、20、22、27号的样品为质量较差的一批，可以归结为二等样品。编号为7、11、15、17、18、19、24、25、29、30号的样品为质量较好的一批，可以归结为一等样品。但对编号为1、5、8、10、13、14、21、23、26、28号的样品质量辨识相对较难判断，可以归结为介于一等和二等之间的样品。32五味子的红外光谱测定结果五味子样品近红外扫描后图谱见图32。04050607080910111213ABSORBANCE500600700800900WAVENUMBERSCM1图3230个五味子样品的近红外光谱图不同的样品之间的近红外光谱是整齐一致的，它们的图谱差别非常小，须采用优化的算法，将五味子样品中“优良”为分值100，“一般”为分值50，才能得到准确的校正模型偏最小二乘法（PLS）。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。通常用于曲线拟合。通常情况下，偏最小二乘回归多元线性回归分析典型相关分析主成分分析，在此分析过程中，采用的变量为外观质量鉴定等级变量。与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回归的特点是（1）能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模；（2）允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模；（3）偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量；（4）偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随机性的噪声）；（5）在偏最小二乘回归模型中，每一个自变量的回归系数将更容易解释。校正模型以偏最小二乘法（PLS）校正模型与近红外光谱数据进行关联性最好。33建立的校正模型对样品的预测所建立的校正模型对12个预测集进行预测，结果见表33。结果可以看出，建立的数学模型对未知样本的预测准确度可以达到9167，表明五味子药材的人工质量经验判别和近红外光谱之间存在较好的相关性。表33模型预测结果样品标号人工经验判别等级近红外模型预测结果预测是否正确3一般一般是6一般一般是7优良优良是16一般一般是17优良优良是20一般一般是23优良优良是24优良优良是26一般优良否27一般一般是29优良优良是30优良优良是4结论本实验建立了一种基于近红外光谱技术的五味子质量判别的方法。该方法通过将中药材人工经验鉴别的结果，与近红外数据进行关联，建立了校正模型偏最小二乘法（PLS），从而实现对未知样本的预测判别。实验结果表明，该方法能较好的预测未知样本的质量，可以普遍的应用与五味子药材的在线质量鉴别中。5讨论与展望北五味子的药用价值远远高于南五味子，故目前市场上常有将南五味子冒充北五味子入药的情况。近红外漫反射光谱法（NIRDRS）是当前比较热门的对药材质量鉴别进行无损测定的方法。近红外光谱技术10不需要对样品进行复杂繁琐的前处理，分析速度快，结果准确，具有其它传统化学分析方法所不具有的显著优点，可用于中药的质量监控。近红外光谱简称NIS是可见光谱与中红外光谱之间的一段谱区，其波长范围为7802526NM。该谱区主要是含氢基团CH、NH、OH的倍频与合频吸收，其特点是谱带宽、吸收强度弱、重叠严重、解析较难等。但随着计算机和化学计量学的发展，近红外技术得到了更进一步的应用。近红外光谱吸收弱的特点也给分析带来了方便，即样品不需稀释等预处理，可直接进行样品分析；而漫反射技术7可直接测定固体样品，无需破坏样品及制样，操作简便、快速。该项技术不仅用于成分含量差别较大的样品，而且可以用于成分含量差别较小的样品，该项技术的关键因素在于校正模型的选择。参考文献1胡钢亮,吕秀阳,程柯,刘丹青近红外光谱在线检测技术在中药领域中的应用展望J中国中药杂志,2003,812111711192吴兆盟,李广华南北五味子的质量评价及性状鉴别J齐鲁药事2007,26106136153邓少伟,贺强中药质量标准检测方法的研究进展和建议J中国药事,2006,2095665684陈海初中药山葡萄几种常见品种之辨异J汕头大学医学院学报199421021045陆婉珍,袁洪福等现代近红外光谱分析技术M北京中国石化出版社,200041101306田进国,周德本