基于光譜技術實現中藥三七的真偽識別及產地分析

李春美 陳娜 譚超

摘 ? ? ?要：近紅外光譜分析技術具有樣品預處理簡單、綠色環保、不破壞中藥成分等優勢，來實現中藥三七的真偽識別及產地分析。借助化學計量學方法，把樣品分為定標集和預測集，通過TQ Analyst軟件中的建模（包括DM距離匹配法、相似度匹配）建立定標集的模型，用預測集來驗證。通過幾種方式的分析，發現幾種分析方式的識別率均大于80%。推測利用光譜技術來實現中藥三七的真偽識別及產地分析是可行的，為中藥的質量控制提供了一種方法。

關 ?鍵 ?詞：中藥三七;近紅外;真偽識別

中圖分類號：TQ016.1 ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? 文章編號： 1671-0460（2020）05-0834-04

Abstract： Near-infrared （NIR） spectroscopy technology has the advantages of simple sample pretreatment， non-pollution and undestroying the composition of Chinese medicine， etc.， to realize the identification of the ? ? ?authenticity of Chinese medicine Sanqi and origin analysis. In this paper， the samples were divided into the calibration set and prediction set. The calibration model was established by TQ Analyst software （including DM distance ? matching method and similarity matching）， and it was verified by the prediction set. Through the analysis of several ways， it was found that the identification rates of several analysis methods were greater than 80%. It has proved that it is possible to use spectroscopic technology to realize the identification and origin analysis of Chinese medicine， ? providing a method for quality control of traditional Chinese medicine.

Key words： Chinese traditional medicine Sanqi; Near-infrared; Authenticity identification spectroscopy

三七為五加科人參屬植物，是傳統的名貴中藥材，全株皆可入藥，具有散瘀止血，消腫定疼，滋補強壯等功效，常用于治療跌打損傷，吐血，便血，外傷出血，胸腹刺痛等疾病[1]。在中國具有400年的種植歷史，在西藏、四川、云南、廣西、湖南等海拔1 200～2 000 m地區均有分布，其中主產于云南文山。研究發現，三七中主要藥效成分是皂苷類[2]。三七的皂苷積累易受地理氣候因素的影響，因此研究其生長環境對保證質量具有重要意義[3]。在市面上，不良商家用各種東西冒充三七，不僅不能獲得三七治療的效果，還會有損身體健康。如水三七，與三七形似，但有毒，服用過量易致吐瀉，嚴重者會引起大量出血。人工合成另外還有劣者，是用樹脂經壓膜仿造，外形極似，但斷面可見樹脂樣光澤，伴樹脂樣氣味。為保證中藥三七的安全性和有效性，對其質量進行監控十分必要。

面對越來越“高水平”的制假，利用中藥的基源、性狀、理化和顯微鑒別等[4]方法鑒別其真偽存在不足。近紅外光譜法是一種既可定量又可定性的分析方法，具有操作簡單、快速、無損、重現性好等優點，已在很多領域中得到了廣泛的應用[5，6]。基于吸收光譜法的加和性，對于不同產地的三七，由于其組分或組分比例不同而顯示不同的紅外光譜，其光譜都存在差異[7]。隨著近紅外光譜技術的不斷發展，該技術已廣泛用于分析中藥等復雜混合體系的研究[8]。本實驗結合化學計量學對樣品的成分進行分析，達到分析不同產地的中藥三七的藥性的目的。

通過光譜分析軟件TQ Analyst建立三七的樣品模型，實現了中藥三七的真偽識別與產地分析的預測。

1 ?實驗部分

1.1 ?樣品來源

本實驗的樣品分別來自廣西、貴州、西藏的三七，為了降低個別突出樣品對產地分析的干擾，選擇購買大小均一、形狀類似的三七，采購后立即密封好，運回實驗室，對樣品進行處理，包括篩選、稱量、切片，得到每個地區各20個三七頭斷面。

1.2 ?實驗儀器參數

實驗儀器見表1。

2 ?實驗方法

本實驗分別收集了全國范圍內常用的三個產地的三七頭斷面的光譜圖各20個。通過多元散射校正（MSC）、Norris平滑預處理來消除干擾。多元散射校正（MSC）用于在散射引起的光譜變化大于樣品成分引起的變化的情況下，消除因樣品分布不均勻及粒度的差別導致的影響。平滑法（Smoothing）通過光譜儀得到的光譜信號除了有用信息，還疊加了隨機誤差（噪聲）。平滑法的基本假設為光譜的噪聲為零均值隨機白噪聲，可多次測取其平均值降低噪聲。此外，為了消除光譜基線的漂移或平緩背景的干擾，放大、分離其重疊信息，一般還采用對光譜求導的方式。而由于求導也會放大噪聲信號，一般在求導時同時進行平滑處理，降低隨機誤差。具體實驗步驟如下：

（1）定標集和預測集的選擇和劃分;

（2）利用數據平滑算法來消除光譜噪聲及其他各種干擾集的影響;

（3）優化光譜空間、凈化譜圖信息。

3 ?實驗結果

3.1 ?近紅光譜的采集

設置采集光譜區間為10 000～3 000 cm-1。將近紅外光譜儀的光纖探頭緊貼三七的表面，采集樣品的原始光譜，并對其求導。以西藏三七為例，繪制其原始、一階、二階光譜圖，見圖1。

由圖1可知，其二階光譜圖的變化更明顯，利于分析。因此，對三種產地的三七的原始光譜進行二階求導，見圖2。

初步對比不同產地三七近紅外的二階光譜圖來看，不同產地在對應位置的特征峰形狀相似，說明不同產地的三七所含成分組成相同。但其特征峰的相對強度略有不同，可見不同地區的三七在成分含量上存在差異。

（1）剔除異常的樣品，通過對光譜數據進行求導，能夠有效消除基線漂移，同時可以對重疊峰數據進行有效的分辨，剔除無關數據信息;

由此可知，地區因素（溫度、氣候、海拔、土壤、光照等）對三七的成分含量有一定的影響，這就導致它們的二階光譜圖的一些峰的吸收強度不同。

3.2 ?模型及軟件處理分析圖示

3.2.1 ?采用DM距離匹配法

距離匹配法（Distance match）常用于篩分原材料，適合區分成分相同但含量不同的材料。此方法通過計算光譜到每個中心點的距離，判別一個未知樣品到多個已知材料的匹配程度以及檢測原材料與生產樣品的微小變化。比較適合不同產地同種中藥的分析，所以在本實驗中采用DM距離匹配法。

然后計算新光譜x_cstd中超過距離匹配限制值的波長點所占的百分比，即為該測試樣品與已知類別的匹配值。距離匹配值的范圍是100～0，0表示最匹配。若有多個類別，則根據匹配值的大小確定待測樣品所屬的最終類別[9]。

本文采用TQ analyst光譜分析軟件進行距離匹配識別，在建模過程中所選擇的樣品集中，一部分作為定標集被用來建立模型，另一部分則作為交叉驗證的數據，來驗證模型的準確度，最后用Quantify選項進行驗證。根據得到的模型數據，設置距離匹配限制值為3。

采用兩種不同的建模方法：

a：運用DM距離匹配分析法的一階光譜經MSC多元校正。

b：運用DM距離匹配分析法的二階光譜經MSC + Norris平滑處理。得到兩組不同的距離分布以及數據，見圖3。

圖3中X Calibration表示的是X軸上的驗證模型，X Validation表示在X軸模型修正，Ignore表示可以忽略的數據。

模型預測分析，見表2-4。

表2、表3主要分析在距離匹配法基礎上運用不同預處理方法建立的模型，從表4可知，兩種預處理方法對應的不同地區的總識別率都大于或等于80%，說明用此方法建立模型去分析三七的道地性是可行的。對于同一地區，b方法的總識別率大于a，對于這兩種方法來說，b方法要優于a方法。

3.2.2 ?采用相似度匹配（Similarity match）法

相似度匹配（Similarity match）屬于光譜分類技術。此方法可將多種不同類別的已知樣品歸為一大類建立模型，通過比較未知樣品與已知標準光譜的信息，表征某未知樣品與已知材料的匹配程度，比較的結果稱為匹配值（Match Value，反映未知樣品光譜的殘差平方和）。

為了印證近紅外檢測技術與TQ Analyst的聯系，增加實驗的可靠性。該方法采取的預處理如下：

c方法：運用相似度分析法的一階光譜經MSC多元校正;

d方法：運用相似度分析法的二階光譜經MSC + Norris平滑處理。

模型預測分析，見表5、表6。

由表5和表6可知，相似度匹配中所有的數據均拿來建模，誤判率極低，三個產地的兩個算法的總識別率都在95%以上，說明三個產地的三七的成分組成極其類似。

4 ?結果討論

本實驗利用TQAnalyst分析軟件測試了3個產地的三七（樣品數都為20），且通過多種預處理（平滑、一階、二階導）以及不同的建模相結合的方法，不斷優化、驗證模型的預測能力。

以同一個訓練樣本的兩種方法為代表舉例。從表2和表3中可以看出，兩個訓練樣本的回判率均為100%，并且從表4中可以知道，b方法的預測率優于a方法，而且兩種方法的平均總識別率均在80%以上，說明此算法用于鑒別三七的產地是可行的，且b方法建立的模型穩定性更好。

從表5和表6中可以知道，c與d兩種預處理方法得出的結論都是一樣的，且相同地區的總識別率是相同的。他們沒有太大的區別，并且總的識別率高于DM距離匹配法，但是DM距離匹配法，有具體的分析窗口，可以得到具體兩種中藥之間的差距有多大，結果比較直觀。對比這四種不同的建模方法可以知道，運用DM距離匹配分析法的二階光譜經MSC + Norris平滑處理得到的結果相比其他三種比較好。

綜上所述，利用近紅外光譜以及TQ Analyst軟件建模相結合的方式，可以清楚直觀的檢測出兩種中藥的相似與不同，這種方法具有樣品預處理簡單、分析速度快、無損壞、綠色環保等優點，比較適合檢測組成成分復雜的中藥。

參考文獻

[1]龐丹清，陳勇，劉玟君，等.三七藥理作用研究進展[J].大眾科技，2018，20（09）：49-51.

[2]馬妮，高明菊，劉云芝，等.三七藥材的質量現狀調查與評價[J].文山學院學報2018，31（06）：9-14.

[3]李運.紅外光譜結合化學計量學對三七質量評價研究[R].云南中醫學院，2018，31（06）：9-14.

[4]劉飛，王元忠，楊春艷，等.紅外光譜結合判別分析對三七道地性及產地的鑒別研究[J].光譜學與光譜分析，2015，35（1）：108-112.

[5]周文婷，林萍，王海霞，等.近紅外光譜技術在中藥領域質量評價中的應用[J]. 湖北農業科學， 2014，53（14）：3231-3236.

[6]申云霞，趙艷麗，張霽，等.紅外光譜在中藥質量研究中的應用[J].世界科學技術-中醫藥現代化，2015，17（3）：664-669.

[7]黃冬蘭，陳小康.二維相關紅外光譜技術快速鑒別三七及其偽品[J].光散射學報，2017，29（01）：79-84.

[8]孫仁爽，金哲雄，張哲鵬，等.老鶴草中藥材紅外光譜的分析與鑒定[J].光譜學與光譜分析，2013，33（1）：81-84.

[9]吳靜珠，張宇靖，石瑞杰，陳巖，劉翠玲.拉曼光譜結合距離匹配法快速鑒別摻偽食用油[J].中國糧油學報，2015，30（09）：119-122.