近红外光谱对中药材道地性的分析

[2011/10/14]

　　中药材的道地性是指中药材的生物活性与其相应的区域性相联系的性质。固然不同产地的相同种类的中药材样本的生物活性可能有明显的不同，但从外貌和某些物理化学特性(包括分子光谱和化学组成)来观察，它们可能几乎没有什么区别，使用通常的手段和方法对中药材的道地性进行判别是十分困难的。在化学分析中，近红外光谱(NIR)分析技术具有很多上风，特别是它能够以非破坏方式从样本获取分析信息。待测样本不需要任何预处理，直接放置在NIR反射光谱仪上进行光谱测定。利用这个特性能够有效地避免因样品预处理所造成的微量(或次要)组分的损失及组分存在形态的变化，保证了最大限度地保存不同产地的中药材样本之间的微小差异。因此，我们试图利用近红外分析技术研究中药材的道地性。

　　样本光谱差异性的信息发掘平滑是滤除高频噪声对信号干扰的有效方法，最常用的是Savisky-Golay卷积平滑法。它的基本思想是假设叠加的噪声是零均随机噪声，取多次丈量值的均匀值，能够减少噪声的影响。它是对光谱窗口内的各波长点的吸光度按一定权重进行线性组合从而确定其平滑光谱，相应的权重通过多项式对移动窗口内的波谱点进行最小二乘拟合确定。研究发现，用光谱窗口的中心点来评估平滑光谱较为简洁且有效。

　　光谱微分有助于抑制背景干扰，显现化信号，特别是弱信号。单个或复合的高斯函数一般能够较好地拟合实际光谱。

　　显然，奇数阶导数值在峰位处均为零;偶数阶导数值则交替地形成谷与峰，呈正负倒翻趋势。当求导阶次n为偶数时，导数值说明求导有利于夸大窄带。在限定的波长区间内，仅容纳一个峰的原谱，经n阶求导转换后，变化成容纳n1个峰和谷的图形。故主峰被窄化，谱带变锐，这就是应用导数技术进步分辨率的依据。

　　微分可以通过Savisky与Golay提出的卷积方法实现，与平滑不同的是查一阶或二阶微分相对应卷积整数。

　　验采用了产于辽宁和吉林的人参样本，利用近红外光谱技术研究了中药材的道地性差异。为了使样本具有代表性，从大量的片状人参样本中随机选样。其中，吉林生产57个，辽宁生产60个。所使用的实验仪器是NicoletFT-IRNEXUS光谱仪，所用的程序用MATLAB语言编写。

　　将人参的片状样本直接放在NIR反射光谱仪上测定，不经过任何预处理，其仪器测定参数为：波长1000-2500nm，样本扫描次数256次，分辨率4cm-1，背景采集使用聚四氟乙烯(PTFE)片。反射光谱读数以吸收光谱单位表示。

　　3结果与讨论

　　从光谱图我们可以发现产于吉林和辽宁的两类人参样本的近红外光谱几乎没有差别，从原始光谱不能确定它们的道地性差异。在1000～1136nm的光谱区域表现为无信息区域，仅仅发生了基线漂移。基于该区域进行基线校正，可以消除其光谱的漂移影响。从基线校正后的光谱，可以观察到该方法有效地扣除了1000～1136nm处的基线漂移，从而可以推断全谱区间的基线漂移也被有效扣除。若采用基线校正后的全谱对中药材道地性差异进行评判，不仅计算工作量很大，而且无信息或很弱信息区域将会对强信息区和分析结果产生较大影响。实际上，在有些光谱区域，样本的信息很弱，与样本的组成或性质间缺乏相关关系，而方差变化最明显区域的光谱其信息是最丰富的。基于此，本实验对基线校正后的光谱进行了方差处理。标准偏差≥0.O1对应的1165～2500nm区域可以作为富信息区域进行光谱差异性研究。

　　在光谱的富信息区域，用Savisky-Golay卷积平滑法能滤除高频噪声，使药物的光谱信息显现化，而平滑窗口大小将直接影响平滑效果。用优化的窗口尺寸对人参谱图进行卷积平滑，发现滤除高频噪声后的平滑谱图仍不能使两个产地的人参的道地性差异在光谱图中显现出来，说明该两类样本的光谱差异极小。当然这也是由于卷积平滑法仍然是一种加权均匀法，只是更夸大中心点的中心作用。

　　微分谱有助于抑制背景干扰，一方面可以突出微弱的高频待测组分，另一方面又能够抑制低频不必要的干扰谱，经过几次求导，能达到使其忽略的程度，且随求导次数的增加，主峰将被窄化，谱带变锐，从而进步分辨率。而奇数阶导数在峰位处均为零;偶数阶导数则交替地形成谷与峰。因此本实验利用一阶微分谱与零线相交处即为原始谱峰的特性确定峰位，而利用二阶微分谱显现中药材人参的道地性差异。

　　图4与图1和图2作比较，我们会发现在图1和图2中很难确定坦峰的峰值波长，而在图4中则易于实现。图5与图2比较，从图5中可以得到更丰富的化学信息。在图5中可以观察到在1400nm四周出现C=O的三级倍频峰、N-H的一级倍频峰、O-H伸缩振动的一级倍频峰、甲基CH的对称和不对称伸缩振动的二级倍频峰。在1800nm四周出现了甲基C-H的对称和不对称伸缩振动的一级倍频峰、亚甲基C-H的对称和不对称伸缩振动的一级倍频峰、不饱和碳上的C-H的伸缩振动的一级倍频峰、芳烃C-H的伸缩振动的一级倍频峰。

　　从图5可见，吉林人参(图5b)的光谱信号强于辽宁人参(图5a)，说明吉林人参中NIR活性组分含量较高。将其NIR图谱(图5)放大，可以发现产于辽宁的人参(图6a)的二阶微分图的分散度大，漂移严重，产于吉林的人参(图6b)的二阶微分图则不然，其分散度和漂移现象均小于辽宁人参，说明其质地均匀，质量稳定。且在2350nm四周，产于辽宁的人参出现了强度与2310nm四周的峰接近的一个峰，而产于吉林的人参则没有此现象。以上事实可以说明，应用NIR二阶微分谱图可以鉴别道地性中药材人参。

　　由于近红外光谱分析一般不需要对样品进行预处理，不同产地的中药材样本之间的微小差异能够最大限度地保存下来，不会被人为干扰。通过上述实验，我们发现，应用平滑、微分等基本的光谱预处理方法不但可以消除干扰，而且可以挖掘更为丰富的化学信息。人参样本的近红外光谱的一阶微分谱图能够正确地确定谱峰的位置，特别是坦峰的位置，而二阶微分谱图包含了更丰富的微小差异的化学信息，它使道地性中药材人参的光谱差异明显地显示出来。说明应用NIR谱图的微分方法可以鉴别道地性中药材人参。

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