近紅外光譜技術在人參質量評價中的研究現狀

摘 要：本文總結了近紅外光譜技術在人參外觀檢驗、有效成分分析、重金屬和農藥殘留檢測等質量評價方法中的應用，論述了近紅外光譜技術在提高評價準確性和可靠性方面的重要性，同時總結了近紅外光譜技術在人參產地溯源、年限鑒別、種子鑒別、類別鑒別、皂苷和多糖檢測等多方面的應用。

關鍵詞：近紅外光譜技術；人參；質量評價

Research Status of Near Infrared Spectroscopy in Quality Evaluation of Ginseng

LIU Rishuang1，2， JI Jinhui3， ZHAO Dan4*， ZHANG Jun1

（1.College of Agriculture， Jilin Agricultural University， Changchun 130118， China; 2.Jiaohe City Agricultural Environmental Protection Monitoring Station， Jiaohe 132500， China; 3.Jiaohe City Forward Township Comprehensive Service Center， Jiaohe 132517， China; 4.Jilin Agricultural University Agricultural and Rural Department Ginseng Antler Product Quality Inspection and Testing Center， Changchun 130118， China）

Abstract： This paper summarizes the application of near-infrared spectroscopy in the quality evaluation methods of ginseng appearance inspection， active ingredient analysis， heavy metal and pesticide residue detection， and discusses the importance of near-infrared spectroscopy in improving the accuracy and reliability of evaluation. At the same time， it summarizes the application of near-infrared spectroscopy in the traceability of ginseng origin， age identification， seed identification， category identification， saponin and polysaccharide detection.

Keywords： near infrared spectroscopy; ginseng; quality evaluation

人參為五加科人參屬植物的根或根莖。人參具有大補元氣、復脈固脫、補脾益肺、生津養血以及安神益智等功效，是我國名貴的中藥材，也是我國重要的特色農產品之一[1]。根據種植方式可將人參分為野山參、林下山參、移山參及園參，不同人參產品的營養功能、有效成分含量、市場價格均有很大差異，人參的鑒定主要以外觀、有效成分、重金屬、農藥殘留及無機成分等為依據。人參的質量評價方法多樣，常用的方法包括物理性質檢測、化學成分分析、微生物檢驗等。物理性質檢測包括外觀特征的觀察和測定，如形狀、顏色、大小和紋理等。化學成分分析可以通過氣相色譜、液相色譜、質譜等技術來測定[2-5]。微生物檢驗則采用培養基法和分子生物學方法來評估。上述方法主要依靠人的感官經驗、化學試劑、分析儀器相結合，需要花費大量的時間、人力、物力。為提高人參質量評價的準確性和可靠性，可借助先進的分析技術，如近紅外光譜技術。近紅外光譜技術（Near Infrared，NIR）是一種無損、快速、靈敏、精確和非接觸式的光學檢測技術，被廣泛應用于生物、食品、醫藥和農產品等領域。

1 近紅外光譜技術概述

1.1 近紅外光譜技術原理

近紅外光一般是指波長在780～2 500 nm的光。近紅外光照射到試樣上時，試樣中的分子吸收特定頻率的光，在某些條件下會造成分子內部振動能級躍遷，從而產生吸收光譜。近紅外吸收光譜主要與倍頻、合頻的分子振動相對應。由于含氫基團（X-H）的非諧性常數較大，在近紅外譜區的吸收強度更高；近紅外區的吸收光譜以X-H為主，其中吸收C-H、N-H、O-H合頻的光譜比較常見，吸收一、二、三級倍頻也較常見。氫鍵對倍頻和合頻譜的影響大于對基頻譜的影響，因為倍頻和合頻是基頻的倍數或多個基頻的總和。因此，氫鍵效應是近紅外光譜的重要特性之一，在利用近紅外光譜對物質成分進行定性或定量分析時，需要考慮氫鍵對光譜吸收位置和強度的影響[6-8]。

1.2 近紅外光譜的化學計量學方法

（1）光譜預處理。對于光譜預處理，常用的主要有一階導數、二階導數、圓滑、多元散射校正、標準正態變量、基線校正、正交信號分解、小波變換濾波以及傅里葉變換濾波等。

（2）變量選擇方法。變量選擇方法主要有以波長點為基點、波長區間為基點。基于波長點的變量選擇方法主要有無信息變量消除[9]、連續投影算法[10]、遺傳算法[11]、競爭性自適應重加權[12]、變量投影的重要性[13]、模擬退火算法[14]以及粒子群優化算法[15]等。

（3）建模方法。對于定性建模方法，主要有最小生成樹、K均值聚類分析、系統聚類分析、模糊聚類法以及簇類獨立軟模式方法[16]等。對于定量建模方法，主要有多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘回歸、人工神經網絡以及支持向量機回歸[17]等。

（4）模型優化方法。一般采用交互驗證方法進行模型優化，較優的主成分或變量數是根據交互驗證誤差或預測殘差平方和最小來確定的。具體的異常值識別、模型優化與有效性驗證方法、驗證樣品選取標準參見國家標準《分子光譜多元校正定量分析通則》（GB/T 29858—2013）[18]和《近紅外光譜定性分析通則》（GB/T 37969—2019）[19]。

（5）模型傳遞方式。模型傳遞方式分為無標樣方式和有標樣方式。無標樣方式主要代表的是有限脈沖響應。有標樣方式有兩種：基于預測結果的校正，如斜率/偏差[20]；以儀器所測光譜信號的校正為基礎。此外，光譜空間轉換算法是一種效果良好的方法，其主要參數為光譜空間之間的轉換消除測量條件變化或儀器引起的光譜差異。

1.3 近紅外光譜技術的特點

1.3.1 近紅外光譜技術的優勢

（1）非破壞性。NIR技術不需要切割、磨損或以其他方式破壞樣品就可以進行檢測，適合用于貴重物品或需要連續監控的樣品。

（2）快速監測。該技術只需幾秒鐘到幾分鐘就可以完成整個測試過程，特別適合于需要實時或者高效率的分析情況。

（3）易于實施。大部分NIR設備操作簡單，經過基本的培訓就可以使用，且設備體積較小，便于攜帶和現場直接測量。

（4）適應性強。近紅外光譜技術能夠對各種物質進行分析，包括固體、液體、氣體，豐富的化學信息使其成為一個全面的分析工具。

（5）可同時測定多種成分。近紅外光譜包含樣品中各種化學組分的信息，因此通過建立合適的模型，可以在同一次測定中獲取多種成分的信息。

（6）環境保護。近紅外光譜技術是一種綠色分析方法，不需要使用化學試劑，也不會對環境造成污染。

（7）經濟效益。NIR設備的投入及維護成本低，且因其快速、無損、多成分同時分析的特性，可以極大地提高檢測效率，從而帶來顯著的經濟效益。

（8）易于在線監測和過程控制。通過與特殊硬件設備和軟件相結合，近紅外光譜技術可實現在線實時監控和過程控制。

1.3.2 近紅外光譜技術的局限性

雖然近紅外光譜技術在許多方面具有明顯的優勢，但它的局限性和挑戰性也不容忽視。

（1）受環境影響較大。光源、溫度、濕度和粒度等因素都可能對近紅外光譜產生影響，因此在采集和分析數據時需要控制這些影響因素。

（2）模型建立依賴大樣本數據。由于光譜信息具有復雜性，模型的建立往往需要大量的樣本數據，而這些數據的獲取可能會耗費大量時間和資源。

2 近紅外光譜技術在人參質量評價方面的研究

2.1 人參產地溯源

由于環境條件、土壤成分等因素的差異，不同產地的人參含有的活性成分種類及含量可能存在差異[21-25]。人參產地鑒別的傳統方法主要為感觀鑒別，鑒別結果存在一定的主觀性。對于不同產地的人參，可通過近紅外光譜技術實現有效識別。CHEN等[26]就近紅外光譜學與融合學相結合的可行性進行了研究，以區分人參產地。試驗共收集了270個樣本，并將其均勻地分配到訓練集和測試集中，利用近紅外光譜儀進行采集。研究結果表明，近紅外光譜和RSE算法相結合可以有效區分人參產地。邢琳[27]對兩個不同產地的野山參移栽樣品進行了產地溯源分析，使用模型對兩個產地的樣品分別進行了鑒定，驗證合集的正確分類率為91%，識別率分別為91%和96%。這些數據表明，該模型可以實現不同產地野山參移植樣本的定性聚類。汪靜靜等[28]以6個不同產地的74份人參樣品為研究對象，通過近紅外光譜技術進行分析，74份樣品校正模型判定率是96%，預測模型判定率是90%。

2.2 人參年限鑒別

生長年份對于人參質量有很大影響，生長時間越久的人參藥用價值越高[29-30]。確定人參年份的傳統方法需要依賴于外形特征，準確度較低。也有學者應用氣相色譜[31]、高效液相色譜[32]檢測其成分來確定人參年限，這些方法費時費力。而近紅外光譜技術能夠準確且快速地鑒別人參年份，有助于提升人參的整體質量控制水平。韓士冬等[33]利用近紅外線光譜掃描野生山參的蘆、體、須等，對生長年代不同的野山參進行建模。研究發現，近紅外光譜技術可以快速檢測野山參生長年限。YONG-KOOK等[34]利用傅里葉紅外光譜儀對人參葉片全細胞提取物的生長時間進行分析，結果表明，傅里葉紅外光譜結合人參葉片的多變量分析可以作為人參栽培年份的鑒別工具。卜海博等[35]對不同生長年限的林下參和園參進行了近紅外光譜技術分析建模，模型對驗證集的正確判別率為100%，初步表明該方法可靠，可用于林下參和園參的質量控制。

2.3 人參類別鑒別

不同類別人參的品質不同，一般來說不同類別人參的品質優劣為野山參品質優于林下參優于移山參優于園參，且市場上常將其他類似藥材與人參混雜在一起銷售，損害消費者的利益[36-39]。近紅外光譜技術不僅可以判斷人參的年份和產地，還可以準確區分人參類別，從而更好地保護和管理人參資源。王靈靈等[40]、李玲等[41]、LUCIO-GUTIERREZ等[42]、LU等[43]均采用近紅外光譜技術分析人參的品種及人參原料真偽，數據表現良好，表明近紅外線光譜技術可用于鑒定人參類別及真偽。

2.4 人參皂苷檢測

人參皂苷可以改善心血管疾病[44]、神經系統疾病[45]、腫瘤[46]等疾病。目前，人參皂苷的檢測方法主要有質譜法[47]、指紋圖譜法[48]等，此類方法檢測過程復雜，且需要用到很多化學試劑。近紅外線光譜技術可以有效、快速地對人參中皂苷進行定量分析。肖雪等[49]、呂尚等[50]、TETSUYA等[51]利用近紅外光譜技術對人參單體皂苷含量進行了分析研究，CHEN等[52]、XU等[53]利用近紅外光譜技術對人參總皂苷含量進行了分析研究，結果表明，近紅外光譜技術可用于人參皂苷含量檢測。

2.5 人參多糖檢測

人參多糖是一類復雜的多糖化合物，存在于人參植物中，被廣泛應用于傳統藥物和保健品中。人參多糖表現出較強的生物活性，如免疫調節、抗腫瘤[54]、抗氧化[55]等。目前，人參多糖的檢測方法主要有氣相色譜-質譜聯用[56]等，而BU等[57]開發了利用近紅外光譜技術檢測人參多糖的方法，采用偏最小二乘回歸法，通過相關系數和預測平均方根誤差對最終模型進行評價，人參多糖的最佳平均方根誤差P值為2.20，相關系數為0.965。研究顯示，近紅外光譜法可用于人參多糖的快速測定。

3 結語

近紅外光譜技術具有廣泛的應用前景，但也存在一些亟待解決的問題，如光譜數據處理方法的選擇、模型建立和優化、儀器的精度和穩定性等。還可將近紅外光譜技術用于其他方面檢測，如蛋白質、農藥殘留、無機成分等。綜上所述，進一步研究和發展近紅外光譜技術可使其在人參質量評價中發揮更大的作用，更好地保障人參產品的質量和安全。

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基金項目：省科技廳重點研發項目“基于傅里葉變換近紅外光譜結合化學計量學建立人參紅外指紋圖譜無損鑒別技術的研究”（20210204021YY）。

作者簡介：劉日爽（1993—），女，遼寧蓋州人，本科，助理農藝師。研究方向：農藝與種業。

通信作者：趙丹（1982—），男，吉林柳河人，博士，實驗師。研究方向：農產品質量安全。E-mail：zhaodan7096@jlau.edu.cn。