UV结合MIR光谱探讨地黄炮制过程糖的动态变化规律

目的 探讨地黄九蒸九制过程中糖的动态变化规律，建立快速鉴别不同蒸制次数地黄的方法。方法 采用紫外分光光度计测定不同蒸制次数地黄多糖含量；采集不同蒸制次数地黄的红外光谱，运用聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析对红外光谱进行差异性分析。结果 随着蒸制次数的增加，地黄中多糖含量逐渐升高，在第五次蒸制时出现转折，而后急剧下降，六次蒸制后多糖含量变化波动范围很小，最后趋于动态平衡。建立的红外图谱共标定8个共有峰，聚类分析、主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析结果显示，生地、第五次蒸制的熟地黄各自聚为一类；第一、二、三、四次蒸制的熟地黄聚为一类；第六、七、八、九次蒸制的熟地黄聚为一类，正交偏最小二乘法-判别分析筛选出两个差异贡献波段3392cm^-1和1153cm^-1,其中1153cm^-1是糖苷的特征吸收峰波段。结论 不同蒸制次数地黄之间存在明显差异，红外光谱结合化学计量学可为快速鉴别地黄蒸制次数提供理论参考。     

基于多元统计学方法的维药没食子药材红外光谱研究

目的：建立了不同批次的没食子药材红外光谱、二阶导数红外光谱,结合多元统计分析对25批没食子进行了研究,为没食子药材鉴别提供新的方法。方法：采用傅里叶变换红外光谱仪采集不同批次没食子药材红外光谱,利用OMNIC软件对25批没食子药材样品的红外指纹图谱进行基线校正、平滑等处理,采用Microsoft Excel2016进行正态分布分析,采用SPSS 22.0软件进行聚类分析和主成分分析,采用SIMCA 14.1软件进行正交偏最小二乘法-判别分析,以变量重要性投影（VIP）值>1为标准,筛选影响没食子药材成分质量的标志性波数。结果：对25批没食子药材样品进行了红外光谱分析,其相关系数为0.932 7～0.995 6。二阶导数图谱可以分离出原光谱中的一些相互重叠的吸收峰。正态分布曲线结果表明,广西来源与安徽来源没食子药材质量存在明显差异,中国广西、广东与伊朗哈吉阿巴德来源没食子药材样品质量相近。聚类分析表明,25批没食子药材在10～15个组间的间距下可以聚成4类。主成分分析发现,累积方差贡献率为89.565%;广西来源没食子药材的综合得分最高,安徽来源没食子药材的综合得分最低。正交偏最小...     

基于高光谱成像技术融合光谱和图像特征鉴别不同产地的甘草

基于高光谱成像技术从可见-近红外波段(VNIR,435～1 042 nm)和短波红外(SWIR,898～1 751 nm)波段提取光谱和图像特征,融合数据建立分类模型,鉴别不同产地甘草药材.提取甘草样品高光谱数据的光谱特征,结合多种预处理算法对光谱数据进行降噪处理,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机分类...     

基于多模式识别结合指纹图谱的三叶青产地鉴别比较研究

目的比较不同模式识别方法结合化学指纹图谱对不同产地三叶青Tetrastigma hemsleyanum的鉴别效果,提出三叶青产地鉴别的新方法。方法收集浙江、云南和贵州3个产区的72批三叶青样品,采集HPLC指纹图谱,标注18个共有峰,比较主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析和随机森林算法在处理不同产地样品复杂数据中的差异效果。结果 72批三叶青样品经主成分分析只能分为2类,正交偏最小二乘法-判别分析的结果优于主成分分析,随机森林法能将3个产区的样品完全分开。利用随机森林算法结合指纹图谱能有效地对不同产区的三叶青进行鉴别和区分。结论本研究可作为三叶青产区和质量控制的有效方法,为多指标的复杂指纹图谱鉴别不同产地药材提供有效的参考。     

牛黄及代用品的红外指纹图谱鉴别研究

目的：通过开展牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄的红外指纹图谱研究,建立牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄的鉴别方法。方法：应用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）进行测定,以450～4000 cm–1的透射率为指标,对牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄的红外光谱进行分析,并采用ChamPattern软件对红外光谱数据进行聚类分析和主成分分析。结果：牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄在红外光谱中的信号存在差异。人工牛黄在1700～1500、1200～900、700～500 cm–1波数处的峰强度与天然牛黄和体外培育牛黄存在明显差异;天然牛黄在1550、1450、1250 cm–1波数处的峰强度明显弱于体外培育牛黄。聚类分析和主成分分析结果表明,牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄的红外光谱数据可分别聚为一类。结论：红外光谱可用于牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄的鉴别研究。     

基于指纹图谱结合化学模式识别绿萼梅质量标志物的评价研究

目的 利用化学模式识别技术对绿萼梅药材指纹图谱数据进行分析,筛选特征性指标成分从而建立绿萼梅Q-Marker的定量分析策略,为绿萼梅质量评价提供科学依据。方法 采用超高液相色谱法建立3个产地绿萼梅的指纹图谱,运用相似度分析、聚类分析、主成分分析和偏最小二乘判别分析等化学模式识别技术筛选出不同产地绿萼梅化学成分的特征成分作为绿萼梅Q-Marker,并定量分析。结果 30批绿萼梅UPLC指纹图谱标定8个共有峰,相似度在0.816～0.969;通过聚类分析、主成分分析和偏最小二乘判别分析较好的区分各产地绿萼梅,综合分析筛选绿原酸、芦丁、金丝桃苷、异槲皮苷作为绿萼梅Q-Marker,质量分数分别在3.08%～4.71%、0.41%～0.71%、0.13%～0.25%、0.25%～0.38%。结论 通过指纹图谱结合化学模式识别技术的分析策略可快速有效的筛选绿萼梅Q-Marker,为绿萼梅质量评价提供参考。     

云南萝芙木与催吐萝芙木HPLC指纹图谱建立及利血平测定

目的建立萝芙木属药材HPLC指纹图谱,并测定利血平的含有量。方法样品80%乙醇提取物的分析采用C_(18)色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm);流动相乙腈-0.05%三乙胺溶液,梯度洗脱;检测波长280 nm。采用UPLC-Q-TOF进行色谱峰组分鉴定。通过相似度评价并结合聚类分析、主成分分析及正交偏最小二乘法-判别分析对云南萝芙木与催吐萝芙木的总体质量评价。结果 15批样品HPLC指纹图谱中有15个共有峰,对其中11个共有峰进行成分鉴别。相似度0.83～0.97,表明该药材总体质量较为稳定;但通过模式识别技术均发现不同批次药材质量之间存在一定的差异,且主要分为2类,最后进一步采用正交偏最小二乘法-判别分析筛选出云南萝芙木与催吐萝芙木质量差异的2种主要成分,分别为利血平、萝芙木碱。结论该方法科学、准确、可靠且简便,可系统、全面地评价萝芙木属药材的质量。     

不同种质山楂叶HPLC指纹图谱分析

目的建立不同种质山楂叶的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱分析方法,为其质量评价提供依据。方法采用HPLC法对10种不同种质山楂叶样品进行测定。利用国家药典委员会颁布的《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》(2004 A版)对其进行相似度评价;利用SPSS及SIMCA软件对其进行聚类分析、主成分分析、偏最小二乘判别分析。结果10种不同种质山楂叶药材的指纹图谱共检出17个共有峰,相似度评价结果在0.90以上,通过聚类分析、主成分分析、偏最小二乘判别分析样品可分为4类。结论可利用HPLC指纹图谱技术结合统计学分析方法评价不同种质山楂叶药材,为其进一步开发利用提供理论依据。     

基于聚类分析与多元统计分析的东北林蛙油及其类似品、伪品的聚丙烯酰胺凝胶电泳图谱鉴别

目的:建立一种基于聚类分析与多元统计分析对东北林蛙油及其类似品黑龙江林蛙油、伪品中华蟾蜍油、牛蛙油的十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)图谱有效分类与鉴别的方法。方法:利用SDS-PAGE法,得到18批药材的电泳图谱,将SDS-PAGE电泳图谱转化为数据矩阵,利用NTSYSpc 2. 10e统计分析软件进行聚类分析,结合SMICA-P14. 1分析软件进行多元统计分析中的无监督的主成分分析(PCA),有监督的偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)方法进行多元分析评价。结果:SDS-PAGE电泳图谱技术结合聚类分析与多元统计分析方法能够对东北林蛙油及其类似品、伪品进行准确分类、鉴别。除1号药材外,聚类分析可将四类药材聚为4支。PCA分析结果优于聚类分析,多元统计分析中有监督的PLS-DA和OPLS-DA的分析结果优于无监督的PCA分析,OPLS-DA的分类与鉴别效果最优,OPLS-DA将东北林蛙油、黑龙江林蛙油、牛蛙油、中华蟾蜍聚成4类,并通过VIP(variable importance in projection)值与OPLS-DA载荷图综合分析得到6个差异性蛋白质成分,相对分子质量分别为51. 363,35. 838,14. 565,17. 563,15. 358及21. 696 k Da。结论:SDS-PAGE电泳图谱技术结合聚类分析及多元统计分析方法可以作为一种有效分类、鉴别东北林蛙油及其类似品、伪品的方法。该研究为东北林蛙油的品质评价及筛选提供了一定的参考依据。     

数据融合技术在中药研究领域的应用

数据融合技术是对多来源的数据信息进行统筹、集成的技术，以提高决策模型的灵敏度、特异性和准确率。数据融合技术结合多变量模型是研究中药复杂体系的有力工具，目前已应用于中药的基原鉴别、产地溯源与鉴别、质量控制与评价、加工炮制与制剂研究、资源形成研究等诸多领域。融合所纳入的源数据主要是中药的化学物质信息，包括各类色谱、光谱信息，无机元素及有机成分的含量信息，电子鼻、电子眼、电子舌等传感器信息以及代谢组学信息等；所采用的多变量模型如主成分分析、层次聚类分析、偏最小二乘-判别分析、正交偏最小二乘-判别分析、支持向量机、人工神经网络、随机森林、决策树、线性判别分析等。未来，数据融合有望与人工智能（artificial intelligence,AI）相结合，源数据中纳入生物医学数据与组学数据，拓展应用于中药活性物质筛选，预测患者对药物反应、药物相互作用、药物-靶点相互作用，中药新药开发以及栽培种植等更多领域，同时应积极开发集数据融合与多变量建模功能于一体的中药研究相关软件系统。     

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学方法鉴别不同产地的中药连翘

目的：根据红外光谱的吸收,测定不同产地的连翘,从而为连翘道源产地和质量评价提供依据。方法：收集6个省份66批连翘药材的红外光谱数据,利用多元散射校正(multiplicative signal correction, MSC)、标准正态变量(standard normal variate, SNV)、平滑滤波(Savitzky-Golay, SG)、一阶导数(first derivative, FD)、二阶导数(second derivative, SD)及其组合方法对原始光谱进行预处理,选择最佳预处理方式;利用主成分-马氏距离法和簇类独立软模式法(SIMCA)及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等化学计量学方法对连翘产地进行鉴别研究。结果：利用主成分-马氏距离法、SIMCA分类模型和PLS-DA模型实现了不同产地连翘的100%正确识别。结论：傅里叶变换红外光谱(FT-IR)结合化学计量学方法可以为不同产地的连翘鉴别提供一种新的分析方法。     

紫外光谱结合化学计量学区分不同产地川东獐牙菜

目的:分析鉴别4个产地川东獐牙菜,并建立预测模型,预测产地区分准确性。方法:光谱数据导入UVProbe2.34,比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果。结果:主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果最佳,主成分累计贡献率均为98.8%,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9%,二阶求导为47.3%)。根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据。将验证集带入训练集建立的模型进行偏最小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行。PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导入训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都0.500,该模型的预测可靠性高。结论:运用紫外光谱结合主成分分析和偏最小二乘判别分析能够较好的鉴别不同产地川东獐牙菜,构建模型预测效果较好,加入未知产地样品也能较好区分。     

红外光谱结合化学计量学鉴别悬钩木主流品种

目的 建立红外光谱结合化学计量学鉴别粉枝莓、红泡刺藤、黑腺美饰悬钩子.方法 采用傅里叶变换红外光谱仪采集3个基原植物19批样品的红外光谱图,对光谱数据进行纵坐标归一化法、自动平滑、二阶求导处理等预处理,采用系统聚类分析法(HAC)、主成分分析法(PCA)和正交偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)对光谱数据进行分析.结...     

指纹图谱评价和多元统计分析不同产地朝鲜淫羊藿药材质量

目的 采用高效液相色谱法建立朝鲜淫羊藿药材指纹图谱,并通过化学模式识别和多元统计分析,探析表征不同产地朝鲜淫羊藿质量差异的标志物。方法 采用高效液相色谱法建立9个产地朝鲜淫羊藿药材指纹图谱,通过对照品比对和高效液相色谱-四级杆飞行时间串联质谱技术对共有峰进行指认,并利用相似度评价结合聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法-判别分析等统计分析方法探析不同产地朝鲜淫羊藿药材的差异性成分。结果 9个产地朝鲜淫羊藿指纹图谱共标定11个共有峰,与对照指纹图谱的相似度均在0.977以上。聚类分析将9个产地朝鲜淫羊藿样品分为3类,主成分分析和正交偏最小二乘法-判别分析结果与聚类分析一致,并筛选得到6个产地差异标志物,分别为色谱峰1(金丝桃苷)、色谱峰9(朝鲜淫羊藿苷B)、色谱峰6(淫羊藿苷)、色谱峰4(朝藿定B)、色谱峰7[Anhydroicaritin-3-O-rhamnoside(1-2)-furanacid-7-O-glucoside]和色谱峰11。结论 朝鲜淫羊藿在不同产地之间存在一定的质量差异,建立的朝鲜淫羊藿指纹图谱可为药材质量评价提供依据。     

不同产地葛根与粉葛的HPLC指纹图谱及其多成分化学模式识别分析

目的:建立葛根与粉葛的HPLC特征图谱,结合化学模式识别方法对不同产区的葛根与粉葛进行区分,并鉴别葛根产区,为科学评价和有效控制二者的质量提供参考。方法:利用HPLC检测23批葛根或粉葛药材,采用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"(2004A版)软件进行相似度评价,建立共有模式。以其色谱峰信息为数据来源,利用3种化学模式识别方法综合分析葛根和粉葛药材的质量。结果:除了样品S22(陕西产地)之外,不同产区的葛根和粉葛的相似度均 0.9;说明葛根与粉葛药材的相似度良好,采用特征图谱相似度评价方法无法区分葛根与粉葛药材。利用主成分分析只能鉴别葛根与粉葛;偏最小二乘法-判别分析其模型解释度96.4%,预测度74.6%,能够区分葛根与粉葛,并能区分葛根的产区;系统聚类分析与偏最小二乘法-判别分析结果较为一致。结论:利用化学模式识别方法可快速区分葛根与粉葛,鉴别葛根产区,适用于葛根与粉葛的药材质量评价。     

红外光谱结合化学计量学鉴别美洲大蠊及其他虫类药材研究

目的基于红外光谱法结合化学计量学建立美洲大蠊及其他虫类药材(全蝎、水蛭)粉末的鉴别方法,为美洲大蠊的鉴别提供一定的依据。方法运用傅里叶变换红外光谱仪采集3种虫药药粉的红外光谱数据,对已得光谱数据二阶求导后运用纵坐标归一化法、标准化法等预处理方法对光谱进行优化,采用化学计量学,包括系统聚类分析(hierarchicalcluster analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)以及偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)进一步对光谱数据进行分析。结果美洲大蠊与全蝎、水蛭的红外指纹图谱有差异。美洲大蠊在1 711、1 410、712 cm-1处吸收峰明显,全蝎在1 753、1 400、1 168、717 cm-1处吸收峰明显,水蛭在1 558、1 457、1 400、669 cm-1处吸收峰明显,且水蛭在1 753～1 711cm-1处明显无吸收峰。3种虫类药材在1 800～1 700 cm-1处峰形差异明显较大。二阶导数图谱中,主要峰的位置相同,但共有峰的强度不同。运用HCA分析方法发现3种虫类药材能够被快速区分,运用PCA与PLS-DA分析方法发现3种虫类药材分布在不同区域。结论本研究能够简便、快速的鉴别美洲大蠊与全蝎、水蛭等虫类药材,为美洲大蠊的质量控制及评价提供参考。     

基于指纹图谱与多成分定量结合化学模式识别技术的彝族药紫地榆质量评价研究

目的 建立彝族药紫地榆HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法,结合化学模式识别技术,对紫地榆进行质量评价研究。方法 对15批紫地榆药材建立HPLC指纹图谱,并测定6种指标性成分含量,结合主成分分析、聚类分析、偏最小二乘判别分析,评价紫地榆质量。结果 建立了紫地榆药材指纹图谱,共标定21个共有峰,15批药材相似度为0.908～0.990;6种指标性成分没食子酸、儿茶素、短叶苏木酚酸、柯里拉京、鞣花酸、五没食子酰基葡萄糖含量分别为0.93～2.45 mg/g、1.85～3.85 mg/g、0.46～1.07 mg/g、2.10～3.50 mg/g、2.88～6.96 mg/g、3.27～4.08 mg/g;主成分分析及聚类分析均将紫地榆分为3类,综合得分显示S12～S14药材质量较优,通过偏最小二乘判别分析筛选出导致紫地榆药材产生质量差异的4种标志性化合物。结论 将指纹图谱与多成分含量测定相结合,运用化学模式识别技术对彝族药紫地榆的药材质量进行了较为全面的评价,建立的方法简便准确,可为其质量控制及评价提供参考。     

基于红外光谱结合化学计量学及HPLC色谱的紫丹参及其近缘种成分差异

目的:探讨民族药紫丹参及其近缘种化学成分异同,为紫丹参药材鉴别和临床应用提供参考。方法:利用傅里叶红外光谱结合主成分分析(PCA),聚类分析(HCA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)方法对紫丹参及其近缘种成分的差异进行了研究,同时采用高效液相色谱法比较紫丹参及近缘种的水溶性成分差异。结果:紫丹参与其近缘种的红外光谱和水溶性HPLC色谱在吸收峰的峰数、峰强、峰形方面均存在一定差异,尤其是其水溶性极性成分较其他品种更为丰富,表明紫丹参与其近缘种之间所含化学成分有相似之处,但亦存在明显的不同。从化学亲缘关系来看,紫丹参与其他同属药物较远,三叶鼠尾草、戟叶鼠尾草、甘西鼠尾草三者成分更为接近;红外光谱结合化学计量学方法 PCA,HCA和PLS-DA分析显示,紫丹参与其他品种可明显分开。结论:该研究建立的红外光谱结合化学计量学模型,可用于紫丹参及其近缘种的快速鉴别;与其近缘种相比,紫丹参具有独特的化学成分群,具有深入开发的价值,为紫丹参及其混伪品的鉴别提供科学参考。     

基于智能视觉技术的白及饮片真伪快速辨识方法研究

目的 利用电子眼和色差仪分别对白及Bletillastriata及其伪品进行辨识,旨在建立白及真伪的快速辨识方法。方法 首先基于《中国药典》、地方标准和HPLC指纹图谱对多采集来源的134批白及及其伪品样品进行综合鉴别,以确定标杆辨识信息（Y）。然后基于电子眼和色差仪分别获取上述样品的智能视觉信息（X）。最后利用Matlab建立Y=F(X)模型,即分别建立白及真伪二分类（白及、非白及）和四分类（白及、天麻Gastrodiaelata、玉竹Polygonatumodoratum、黄花白及Bletilla ochracea）的主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）、最小二乘-支持向量机（least squares-support vector machine,LS-SVM）和K最近邻（K nearest neighbor,KNN）辨识模型并验证。结果 经留一法交互验证...     

不同产地麦冬1H-NMR模式识别研究

目的 建立一种基于氢核磁共振-模式识别的不同产地麦冬鉴别新方法 .方法 以1H-NMR技术测定样品的全成分信息,并转化成数据矩阵,采用模式识别法中的主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-N别分析(PLS-DA)以及聚类分析(HCA)进行识别分析.结果 氢核磁共振-模式识别法能有效地鉴别不同产地的麦冬样本.结论 氢核磁共振-模式识别法是一种有效的药材分类鉴别方法 ,可作为药材质量控制的手段之一.