黄芩产区红外指纹图谱和聚类分析法的快速鉴别研究

1、 第23卷, 第3期光谱学与光谱分析2003年6月S pectroscopy and S pectral AnalysisVol 123,No 13,pp5022505June ,2003黄芩产区红外指纹图谱和聚类分析法的快速鉴别研究徐永群1,3, 孙素琴13, 冯学峰, 胡世林2211清华大学化学系, 北京10008421中国中医研究院中药研究所, 北京10070031湖北黄冈师范学院化学系, 湖北黄冈438000摘要借助于黄芩的红外指纹图谱, 采用主成分分析法对来自15个产地的黄芩进行了聚类分析, 将其分为6个产区, 这一分区与各产地的地理位置和气候条件有一定的相关性, 同一产区内黄芩的化

2、学组分相似, 可作为中医界对黄芩药材质量评价的依据。用径向基函数人工神经网络法预测了43个黄芩样本的产区, 结果表明径向基函数人工神经网络法具有较强的预测能力, 可区分和鉴别黄芩的产区。该法可用于药材产地的分类和鉴别, 作为药材质量控制的手段之一。主题词红外光谱; 黄芩产区; 聚类分析; 主成分分析; 中图分类号:O61文献标识码:A 文章编号:( 032引言eorgi 的干燥根, 、安胎等效用。它主产于东北、河北、河南、陕西等省区。多为野生, 近年来也出现了少量栽培产品, 习惯上以河北北部野生者为道地药材, 其根条坚实, 空心小, 色黄, 品质最佳。药材产区不同, 其化学成分的积累不同, 则

3、药效和药性也不尽相同。因此, 药材产区的鉴别对于药材市场的质量控制以及提高药材的质量显得较为重要。孙素琴等人提出了中成药和中药材及其真伪品的无损快速鉴别法本方案如下:中药材粉碎压片测定红外光谱鉴别中药材在测定中省去了要经分离提取再压片做红外光谱的烦琐步骤, 其优点是测定快, 保留了药材组分的完整性, 谱图具有较好的指纹性。对于不同的药材, 红外谱图的差异较大, 利用其指纹性就可区分和鉴别不同的药材; 对于不同产地的同种药材, 差异较小, 可用模式识别法加以区分和鉴别。本研究借助于无损红外光谱的指纹性, 用主成分分析法对谱图差异较小的同种药材黄芩的产区进行了聚类, 用径向基函数人工神经网络法预测

4、了黄芩的产区。结果表明:聚类结果与地理位置和气候条件有一定的相关性; 与传统中医对黄芩质量的经验评价一致, 说明所分产区有一定的合理性, 产区预测结果十分理想。收稿日期:2001212225, 修订日期:2002205220基金项目:国家中医药管理局科技重大项目, 国中医药2001Z DZX0114111仪器设备和参数设置S pectrum G X 红外光谱仪(Perkin E lmer 公司 , DTG S 检测器, 测定范围4000400cm -1, 扫描次数16次, 分辨率4cm-1。样品来源:黄芩样品均由中国中医研究院中药研究所胡112样品来源和处理世林研究员等人采集并鉴定, 采样方式

5、为集群式采样。样品处理:在同一产地的黄芩样品中, 挑选一批有代表性的样品, 粉碎, 过200目筛。取约3mg 过筛后的黄芩粉末和约250mg 的K Br 粉末一起研磨均匀, 压片测定红外光谱。113软件基于Matlab 513自设计的主成分分析及径向基函数人工神经网络程序。, 该法的基2黄芩产区的划分与鉴别211黄芩产区鉴别的方案黄芩是一个复杂的混合物体系, 它含有黄芩甙元、黄芩甙、汉苏芩素、汉黄芩甙、黄芩新素、谷甾醇、苯甲酸、黄芩酶以及淀粉等成分, 由于受地理因素和生长状况的影响, 不同产区以及栽培和野生黄芩的化学组成是不尽相同的。直作者简介:徐永群, 1957年生, 湖北黄岗师范学院副教授

6、3通讯联系人 第3期光谱学与光谱分析接测定黄芩粉末的红外光谱, 所获得的谱图是各化合物吸收强度的叠加, 与总体成分有关, 具有指纹性。借助该指纹图谱, 可用模式识别法对光谱进行聚类分析, 从而得到黄芩相似性聚类的结果。主成分分析法是一种有效的数据降维分析法, 它能将原始变量线性组合成一组新的变量, 即一组主成分, 仅用部分主成分就可表达原有变量的主要信息。利用这一特性, 可实现红外光谱数据的线性降维投影显示, 从而使人们能直观地从二维或三维图中观察到光谱的主要特性和聚类情况57。利用该法可对黄芩的产地进行聚类分析。黄芩产区的鉴别可用径向基函数人工神经网络, 它由输入、隐含和输出3层组成, 见图

7、1。同层神经元之间没有连接, 相邻2层神经元全相互连接, 输入层神经元无计算功能, 其作用是将红外光谱的特征吸光度值分布给隐含层中的各神经元, 隐含层神经元基函数(高斯函数 对输入产生非线性运算, 输出层神经元对隐含层的输出进行线性加权组合, 产生1个分类信息8,9, 从而实现黄芩产地区域的鉴别。径向基函数人工神经网络在进行产区预测前, 先要用训练集对网络进行训练, 训练好后的网络才具有产地的预测和鉴别功能。径向基函数人工神经网络法的优点是计算速度快, 不易陷于局部极小, 是一种较好的人工神经网络计算法。综上所述, 黄芩产区的聚类及鉴别方案可简洁地用以下流程说明, 是产区的鉴别是建立在产区聚类

8、的基础之上的 。212光谱特征的提取503典型不同产地黄芩的红外光谱如图2所示, 用红外光谱阵列相关系数比对软件比, 发现在14501250cm -1波段范围内不同产地黄芩峰位置和峰强度均有较明显的差异, 并具有一定的特征性和指纹性, 这一差异为黄芩的聚类分析和产区的鉴别奠定了一定的数学基础。因此特采集该段样本吸光度值作为模式识别的原始数据。具体作法是每隔5个波数选取一个吸光度值, 并作归一化处理 。2of scullcaps in different areaseshan ; b 1喀喇沁(kalaqin ; c 1白城(Baicheng ; d 1(W eichang ; e 1黄龙(Hu

9、anglong ; f 1胶南(Jiaonan 3结果及讨论311黄芩样本的产区聚类Fig 11R adial b asis function netw orks特征输入输出产区聚类信息黄芩粉末提取数据吸光红外光谱输入输出度产区鉴别结果值对来自15个产地的69个黄芩样本进行了主成分分析及光谱聚类, 其中野生59个, 栽培10个, 具体样本产地及产地代号如表1所示。用主成分分析法, 算得前3个主成分的特征值分别为1=15105, 2=10104, 3=5189, 累计可信度为75157, 故仅用前3个主成分就基本可以表示原红外光谱数据的主要信息。用主成分PC1, PC2, PC3所作的二维和三维

10、投影图如图3 所示。Fig 13Clustering plot of scullcap samples (left :2D right :3D 504光谱学与光谱分析第23卷T able 1. S amples and symbol of scullcaps生长状况野生栽培黑龙江吉林内蒙古河北陕西山东河北产地及代号黑河(H ; 克山(K 白城(b ; 图们(T 多伦(D ; 喀喇沁(Q ; 克什克腾(S 围场(W ; 隆化(L ; 怀来(h 黄龙(A ; 太白(t ; 旬邑(X 胶南(J 怀来(B 将二个图结合起来, 可看出, 不同样本的黄芩由于受地理和人为等因素的影响, 其化学成分的积累也是

11、不同的, 因而在聚类图中呈一分布聚集状态。根据这一分布, 可将其分为6个区域, 即分别对应着5个野生产区和1个栽培类黄芩区, 其中1区为黑龙江黑河和克山的野生黄芩区, 从三维图中可看出它们基本聚在一起, 但二维图达不到分辨该类样本的要求, 从而使黑河的三个样本落入了4号区, 为了区别它们, 特将其用粗黑体H 表示出来, 以示他们应归属于1区; 2区为内蒙古喀喇沁旗野生黄芩区; 3区为吉林白城和图门野生黄芩区, 图门黄芩仅一个样品, 落在了4号区, 聚类不正确; 4区为河北围场、隆化、怀来、内蒙古多伦和克什克腾的野生黄芩区, 该5个产地虽不属同一行政区划, 但在聚类图中相对较为集中, 说明该5具

12、有一定的相似性, 事实上该5候条件相似, , 其划为同一产区; 5区, , , 黄龙、旬邑在秦岭以北, , 而秦岭是我国南北气候的天然分界处, 故他们之间产生了较大的差异; 6区为栽培黄芩类区, 山东胶南和河北怀来的栽培样本落在此区内, 栽培黄芩能较好地聚为一类, 说明他们之间有一定的共性, 从另一个角度来说, 就是栽培与野生黄芩之间也存在着一定的差异, 这一差异可解释现代中医对黄芩质量的认识, 其原因就是主要药用成分的含量存在微小的差异, 这一结论已被不少研究所证实1013。从聚类结果及其分析可看出, 黄芩主成分聚类分析结果基本与黄芩产地的地理环境和气候条件一致, 可对相似性黄参考芩的产地进

13、行归类, 可解释不同产地黄芩以及野生和栽培黄芩之间的差异, 这些说明该聚类结果是合理的、有意义的, 并有一定的实用性。312黄芩产区的鉴别在黄芩产区划分的基础上, 用69个黄芩样本作训练集训练了径向基函数人工神经网络, 用43个样本作测试集测试了该网络的预测和鉴别能力, 黄芩产区预测结果见图4, 结果表明该网络对黄芩产区有较好的预测和鉴别能力。在43个测试样本中, 只有怀来的一个样本预测错误。值得提出的是, 在图3所示的主成分分析聚类图中, 吉林图门的样本发生了分类错误, 但将图门的样本纳入训练集中, 对径向基函数人工神经络训练后, 网络预测的结果较好, 这是由于人工神经网络具有自学习、自组织

14、、自适应能力和较强的容错能力所得到的结果 。Fig 14The prediction result of test samples4结论用主成分分析法对黄芩的红外光谱进行了聚类, 依聚类结果将黄芩产区分为6个区域, 即5个野生产区和1个栽培类黄芩区。这一分类结果与传统和现代中医学对黄芩质量评价的经验一致, 与地理位置和气候条件有一定的相关性, 可为中医学界提供一个客观地对黄芩质量评价的一个依据。用径向基函数人工神经网络法预测了43个黄芩样本的产区, 结果表明径向基函数人工神经网络法具有较强的预测能力, 它可区分和鉴别黄芩的产区。文献1S UN Su 2qin , ZHANG Xuan , QI

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20、stering Analysis Method and I nfrared Fingerprint SpectraX U Y ong 2qun1,3, S UN Su 2qin13, FE NG Xue 2feng and H U Shi 2lin221. Department of Chemistry , Tsinghua University , Beijing 100084, China 2. Chinese Academy of Traditional Chinese Medicine , Beijing 100700, China3. Department of Chemistry , Huanggang Normal University , Huangguang 438000, ChinaAbstract Based on the in frared fingerprint spectra , scullcap sam ples from