黃蜀葵花紅外指紋圖譜研究

石 蕓，談獻和*，池玉梅，朱華云，奚 萌

(1.南京中醫藥大學 藥學院，江蘇南京210046;2.江蘇蘇中藥業集團，江蘇泰州225500)

黃蜀葵花為錦葵科植物黃蜀葵Abelmoschus manihot(L.)Medic.的干燥花冠。2010年版《中國藥典》收載其具有清熱利濕，消腫解毒作用，用于濕熱壅遏，淋濁水腫;外治癰疽腫毒，水火燙傷［1］。目前對黃蜀葵花的研究主要集中在黃酮類成分的含量測定及藥理作用等方面［2－4］，較少有文獻報道對黃蜀葵花進行紅外指紋圖譜測定。

近年來，多維共有峰率和變異峰率雙指標序列分析、聚類分析等方法在指紋圖譜中大量運用［5－6］。本研究采用紅外光譜法，研究并建立黃蜀葵花藥材指紋圖譜，結合雙指標序列分析和聚類分析等方法，對不同產地黃蜀葵花藥材紅外指紋圖譜進行分析，為藥材質量評價提供一定的參考。

1 儀器與試藥

1.1 儀器設備與參數設置

IR－100紅外分光光度計(Thermo Nicolet公司)，WS70－1型紅外線快速干燥器，YP－2壓片機。光譜范圍 4 000～400 cm－1，分辨率 4 cm－1，掃描累加次數16次，掃描時扣除H2O和CO2的干擾。

1.2 樣品來源

共收集不同產地黃蜀葵花10批，經南京中醫藥大學中藥資源與開發教研室談獻和教授鑒定為錦葵科植物黃蜀葵 Abelmoschus manihot(L.)Medic.的干燥花冠，具體來源見表1。

表1 黃蜀葵花樣品來源

1.3 方法

稱取藥材粉末(200目)2 mg，溴化鉀200 mg，置于瑪瑙研缽中，在紅外燈下研勻后，將混合粉末移入模具中，將模具移至壓片機上，抽真空，加壓(約20 MPa)約2 min，取下模具，將樣品架放入紅外分光光度計的樣品室，在4 000～400 cm－1波數范圍進行掃描分析。

2 結果與討論

2.1 黃蜀葵花紅外指紋圖譜及數據

按照以上實驗方法對10批黃蜀葵花藥材樣品進行紅外光譜測定，去掉前面受水分影響較大區域，本研究只分析1 800～400 cm－1范圍內各樣品的光譜特征，其紅外指紋圖譜見圖1，部分代表性吸收峰波數見表2。

對于一組吸收峰，若組內吸收峰的最大波數差異顯著小于其與相鄰組之間的平均波數差，則確定該組峰是一組共有峰。在表2中，多數組峰很明顯符合這種確定方法，可以被明確判定為共有峰。如對于1 626.44 cm－1對應的一組峰，其平均波數為1 628.03 cm－1，組內最大波數差是 12.97 cm－1，其與鄰近的前后兩組峰的波數差分別是107.56 cm－1和109.31 cm－1，這兩個值明顯大于 12.97 cm－1，故可確認1 626.44 cm－1對應的一組峰是共有峰。

圖1 黃蜀葵花紅外指紋圖譜

表2 黃蜀葵花紅外指紋圖譜的共有峰和吸收峰波數

2.2 黃蜀葵花紅外指紋圖譜共有峰率和變異峰率雙指標序列

中紅外指紋圖譜共有峰率和變異峰率計算公式［7－8］，以各樣品為參考，計算不同產地黃蜀葵花紅外指紋圖譜的共有峰率和變異峰率，并根據共有峰率的大小排成一個序列(包含共有峰率和變異峰率值)，該序列稱為共有峰率和變異峰率雙指標序列。n個樣品可以得到n個不同的序列，故可構成n維序列空間。通過該序列可以精確知道任意一個樣品與其他樣品的遠近關系。本實驗中，以12個樣品為參照點建立的12個共有峰率和變異峰率雙指標序列，形成12維序列空間，加上共有峰率和變異峰率雙指標空間后，便可在2+n維(n等于樣品數目)空間中考察各個樣品的異同，從而使該方法具有很強的鑒別能力。

12批黃蜀葵花樣品的雙指標序列如下:

A1:A2(100;0，0)，A4A10(92.3;0，8.3)，A9(85.7;0，16.6)，A8(84.6;9.1，9.1)，A6A7(78.6;9.1，18.2)，A3(71.4;20，20)，A5(69.2;33.3，11.1)

A2:A1(100;0，0)，A4A10(92.3;0，8.33)，A9(85.7;0，16.7)，A8(84.6;9.1，9.1)，A6A7(78.6;9.1，18.2)，A3(71.4;20，20)，A5(69.2;33.3，11.1)

A3:A4A6A7(78.6;9.1，18.2)，A9(73.3;9.1，27.3)，A1A2(71.4;20，20)，A5(69.2;33.3，11.1)，A10(66.7;20，30)，A8(60;33.3，33.3)，

A4:A9(92.9;0，7.7)，A1A2(92.3;8.3，0)，A7A10(85.7;8.3，8.3)，A8A3(78.6;18.2，9.1)，A6(73.3;18.2，18.2)，A5(64.3;44.4，11.1)

A5:A6(76.9;0，30)，A3A1A2(69.2;11.1，33.3)，A4A10(64.3;11.1，44.4)，A9(60;11.1，55.5)，A8(57.1;25，50)，A7(53.3;25，62.5)

A6:A3A1A2(78.6;18.2，9.1)，A5(76.9;30，0)，A4A10(73.3;18.2，18.2)，A9(68.8;18.2，27.3)，A8(66.7;20，30)，A7(62.5;20，40)

A7:A9(92.9;0，7.7)，A4A10(85.7;8.3，8.3)，A3A8(78.6;18.2，9.1)，A1A2(78.6;9.1，18.2)，A6(62.5;40，20)，A5(53.3;62.5，25)

A8:A10(92.3;0;8.3)，A9(85.7;0，16.7)，A1A2(84.6;9.1，9.1)，A4A7(78.6;9.1，18.2)，A6(66.7;30，20)，A3(60;33.3，33.3)，A5(57.1;50，25)

A9:A4A7A10(92.9;7.7，0)，A1A2A8(85.7;16.6，0)，A3(73.3;27.3，9.1)，A6(68.8;27.3，18.2)，A5(60;55.5，11.1)

A10:A9(92.9;0，7.7)，A1A2A8(92.3;0，8.3)，A4A7(85.7;8.33，8.33)，A6(73.3;18.2，18.2)，A3(66.7;30，20)，A5(64.3;44.4，11.1)

A1:A5(69.2;33.3，11.1)表示該序列以A1為標準來計算其它樣品指紋圖譜的共有峰率和變異峰率。該序列片段表示A1和A5的共有峰率為69.2，其中A1的變異峰率為33.3，A5的變異峰率為11.1。A1:A4A10(92.3;0，8.3)表示A1、A4、A10 的共有峰率相等，均為92.3。其中，A1的變異峰率為0，A4、A10 具有相同的變異峰率，8.3。

由上述序列可知，在不同的序列中，不同樣品的共有峰率不同，樣品之間的關系一般也不同。利用該n維雙指標序列空間，在建立不同樣品之間最直接的相似性聯系的基礎上，可以方便地找到某一樣品的最相近樣品，對樣品進行合理區分。如在A4:A1A2(92.3;8.3，0)中，A4 和 A1、A2 具有相同的共有峰率和變異峰率，說明A1、A2的相似度很高。

2.3 基本關系組、對及分析

A 組:A1:A2(100;0，0)，A1(A2):A4A10(92.3;0，8.3)，A8:A10(92.3;0，8.3)，A9:A4A7A10(92.9;7.7，0);

B 組:A3:A4A6A7(78.6;9.1，18.2)，A9(73.3;9.1，27.3)，A1A2(71.4;20，20)，A5(69.2;33.3，11.1)，A10(66.7;20，30)，A8(60;33.3，33.3);

C 組:A5:A1A2(69.2;11.1，33.3)，A4A10(64.3;11.1，44.4)，A9(60;11.1，55.5)，A8(57.1;25，50)，A7(53.3;25，62.5);A6:A9(68.8;18.2，27.3)，A8(66.7;20，30)，A7(62.5;20，40)

在A組中，A1、A2雖然藥材干燥方式不同，但產地相同，兩者共有峰率為100，變異峰率為0，相似度很高。說明烘干和曬干2種不同的干燥方式對藥材內部化學成分組成影響較小。A4、A10與A1、A2，A8與 A10，A9 與 A4、A7、A10 間具有較高的共有峰率和較低的變異峰率。在沛縣、興化、宿遷、睢寧、南京、句容等地采集的黃蜀葵花藥材內在質量較一致，受產地影響較小。

在B組中，A3與A1、A2為同一產地不同干燥方式的藥材，A3與其他樣品間共有峰率較低，變異峰率較高，表明A3藥材與同一產地不同干燥方式的A1、A2藥材及其他不同產地藥材化學成分有較大差異。陰干方式對于藥材內部質量的影響機制有待于今后進一步研究。

在C組中，A5、A6與其他產地藥材間具有較低的共有峰率和較高的變異峰率，說明邳州產藥材與其他產地藥材內部化學成分差異較大，可能是當地氣候環境對于黃蜀葵花中相關化學成分的積累有一定的影響，具體影響的方式和程度還有待進一步研究。

2.4 聚類分析

以10批黃蜀葵花藥材共有峰相對峰面積值為聚類指標，應用SPSS 11.5分析軟件，采用組間聯結，歐氏聚類法，對不同產地黃蜀葵花紅外光譜圖進行聚類分析，10批藥材聚類分析結果如圖2所示。

當閾值T=15時，10批樣品被劃分為2大類，其中3號樣品被單列為一類，其他9個樣品被劃為一大類。當閾值T=5時，其他9個樣品繼續細分，5 號6 號樣品為一類，1、2、4、7、8、9、10 號樣品為一類。隨著閾值的減小，樣品繼續細分，1號、2號樣品為一類，4號、7號為一類，8號、9號、10號為一類。聚類分析結果與雙指標序列分析結果基本一致。

圖2 樣品聚類分析

3 結論

雙指標序列和聚類分析方法均能較好的實現樣品的區分，且分析結果類似，相比較而言，聚類方法更為快速。分析發現，產地不同會造成藥材內部化學組成上的差異。其中，產于邳州、句容的藥材分別與其他5個產地的藥材在內部化學組成上存在一定的差異，說明邳州、句容及其他地區地理位置和氣候環境對黃蜀葵花藥材內部化學成分的積累影響各有不同，具體的內部影響機制還有待于后續進一步的研究。同時，通過分析數據發現，陰干方式會使得藥材內部化學成分與其他干燥方式藥材有較大差異，由此提示，陰干可能會導致藥材內部化學成分發生較大的變化，具體的變化機理還有待進一步研究。

實驗結果表明，黃蜀葵花藥材內部化學成分受產地和藥材干燥方式的共同影響，尋找適宜的藥材種植基地，采用適合的藥材干燥方式，對于保證黃蜀葵花藥材質量的穩定性具有積極的意義。

參考文獻

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