全 文 ：［收稿日期］ 20150204(004)
［基金项目］ 国家自然科学基金项目(81460584) ;云南省大学生创新创业训练计划项目(201411390003)
［第一作者］ 杨会云，从事生物红外光谱研究，Tel:14787775705，E-mail:779826468@ qq． com
［通讯作者］ * 刘飞，硕士，副教授，从事生物红外光谱研究，Tel:13987701535，E-mail:yxtclf@ 163. com
红外光谱结合判别分析对滇重楼生长年限的鉴别
杨会云1，刘飞1* ，杨春艳1，道永艳1，王元忠2
(1. 玉溪师范学院，云南 玉溪 653100;2. 云南省农业科学院 药用植物研究所，昆明 650200)
［摘要］ 目的:建立滇重楼生长年限的鉴别方法，为滇重楼的质量控制提供参考。方法:利用傅里叶变换红外光谱技术
测试了同一产地 7 种不同生长年限的 68 株重楼主根木质部和表皮样品的红外光谱，利用 Omnic8. 0 软件计算样品的二阶导数
光谱和四阶导数光谱，分别以主根木质部和表皮在 1 800 ～ 900 cm －1的红外光谱、二阶导数红外光谱和四阶导数红外光谱数据
为样品特征，采用 Mahalanbis距离逐步判别分析法，依据 Fisher线性判别准则建立重楼生长年限的判别模型，对未知生长年限
的样品进行鉴别比较。结果:四阶导数光谱比其他级别的光谱鉴别效果好，表皮光谱比木质部光谱的鉴别效果好;利用表皮
的四阶导数光谱数据建立判别分析模型对重楼的生长年限进行鉴别时，训练样本回判正确率 100%，测试样本预测正确率
78. 6%，总正确率 95. 6%。结论:傅里叶变换红外光谱结合逐步判别分析法可鉴别重楼的生长年限，为生产实践中预测重楼
的生长年限提供了一种新思路。
［关键词］ 红外光谱;判别分析;重楼;生长年限;木质部;表皮
［中图分类号］ Ｒ282. 5;Ｒ282. 71;Ｒ284. 1;Ｒ931. 5 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1005-9903(2015)15-0035-05
［doi］ 10. 13422 / j． cnki． syfjx． 2015150035
［网络出版地址］ http:/ /www． cnki． net /kcms /detail /11． 3495． Ｒ． 20150610． 0948． 006． html
［网络出版时间］ 2015-06-10 9:48
Identification of Paridis Ｒhizoma with Different Growing Years by Infrared Spectroscopy Combined with
Discriminant Analysis YANG Hui-yun1，LIU Fei1* ，YANG Chun-yan1，DAO Yong-yan1，WANG Yuan-zhong2
(1. Yuxi Normal University， Yuxi 653100， China; 2. Institute of Medicinal Plants， Yunnan Academy of
Agricultural Sciences，Kunming 650200，China)
［Abstract］ Objective:To establish a method to identify growing years of Paridis Ｒhizoma，in order to
provide basis for quality control of this plant． Method:A total of 68 epidermises and xylems of taproot samples
with seven different growing years of Paridis Ｒhizoma from the same origin was analyzed by Fourier-transform
infrared (FTIＲ)spectroscopy． The second derivative spectra and fourth derivative spectra of these tested samples
were obtained by Omnic8. 0 software． With the infrared spectra， the second derivative spectra and the fourth
derivative spectra of epidermises and xylems of taproot samples ranging between 1 800 and 900 cm －1 as the sample
characteristics，the discriminant model of growing years of Paridis Ｒhizoma was established by Mahalanbis distance
gradual discriminant analysis method on the basis of Fisher linear discriminant criterion，in order to identify and
compare these tested samples with unknown growing years． Ｒesult:The fourth derivative spectra had a better
discrimination effect than other types of infrared spectra，while epidermises samples had a better discrimination
effect than xylems samples． Moreover， the discriminant analysis model was established based on the fourth
derivative spectra of epidermises to identify growing years of Paridis Ｒhizoma，with the return discriminant accuracy
of training samples of 100%，the predicted accuracy of tested samples of 78. 6% and a total accuracy of 95. 6% ．
Conclusion:FTIＲ combined with gradual discriminant analysis can be utilized to identify growing years of Paridis
Ｒhizoma and provide a new method for prediction of growing years of Paridis Ｒhizoma in the production practice．
［Key words］ infrared spectroscopy;discriminant analysis;Paridis Ｒhizoma;growing years;xylem;
epidermises
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重楼为百合科植物云南重楼或七叶一枝花的干
燥根茎［1］，主产于云南，生长在海拔 1 400 ～ 3 100 m
的松林、竹林、常绿阔叶林、灌木林背阴处及阴湿山
谷中［2］，气微，味微苦、麻，具有清热解毒、消肿止
痛、凉肝定惊等功效［1］。重楼富含甾体皂苷、黄酮
苷、脂肪酸酯、植物内生真菌等活性成分，其中甾体
皂苷是主要活性成分，占总成分的 80%以上［3］。药
理学研究发现重楼中活性成分具有抗癌、抗菌消炎、
止血镇痛、驱虫、收缩子宫等作用，已被广泛应用于
临床治疗中，是云南白药、宫血宁和季德胜蛇药片等
中成药的主要药效成分［3-7］。重楼的繁殖率低，其
药用部位主根的自然生长速度十分缓慢，一般从种
子发芽到生长成药约需 7 年［4-5］。研究表明重楼药
材的品质与生长年限和采收时间相关，生长年限越
长，药用价值越高，因此该药材品质鉴定的一个基本
问题就是生长年限鉴定［5-7］。
关于中药材生长年限的鉴别，主要采用 DNA分
子技术、蛋白质标记技术、光谱技术、色谱技术［8-9］。
DNA分子技术、蛋白质标记技术和色谱技术等需对
药材进行分离提取，专业性强，技术难度大，不利于
推广应用。光谱技术鉴定主要采用近红外光谱、中
红外光谱、拉曼光谱、紫外光谱等。紫外光谱的测试
需对药材进行提取分离处理，样品前处理过程复杂。
近红外光谱和拉曼光谱可直接测试药材，但拉曼光
谱受荧光背景的干扰，光谱特征性较差;近红外光谱
受影响因素多、光谱信息范围窄，仪器专属性强，不
利于推广。傅里叶变换中红外光谱能反映样品的整
体化学信息，仪器通用，操作简单，可进行中药材定
性鉴别及其主要成分的定量分析，样本数量及样本
成分差异可大可小［8］。
基于红外光谱信息的模式识别分析，可建立能
够对中药材质量进行全面合理、有效评价而又快速
鉴别的方法［10］。判别分析是模式识别分析中判断
个体所属类型的方法，基于傅里叶变换中红外光谱
信息的判别分析对中药材品种、产地和生长年限进
行鉴别的研究已有报道［11-13］，但对重楼生长年限进
行鉴别的研究尚未见报道。本实验基于傅里叶变换
中红外光谱技术，结合判别分析方法对重楼生长年
限进行鉴别研究，测试同一产地 7 种不同生长年限
的 68 株滇重楼主根木质部样品和表皮样品的红外
光谱，利用 Omnic8. 0 软件进行试验数据处理，通过
SPSS 19. 0 软件中的逐步判别分析方法建立重楼生
长年限的鉴别模型，为重楼药材市场的质量控制提
供参考。
1 材料
Frontier 型傅里叶变换红外光谱仪 (美国
Perkin-Elmer 公司，含 DTGS 检测器，光谱分辨率
4 cm －1，扫描范围 4 000 ～ 400 cm －1，累加扫描数 16
次)。溴化钾(天津市福晨化学试剂厂)。68 株 7 种
不同生长年限的滇重楼均为人工栽培，从种子开始
种植，2014 年 7 月购自云南省丽江市七河乡五峰村
五老山的种植户，整株采挖，经云南农业科学院药用
植物研究所张金渝研究员鉴定为百合科植物云南重
楼 Paris polyphylla var． yunnanensis，生长年限为 2，
3，4，8，9 年的各采集 10 株，生长年限为 5 年和 7 年
的各采集 9 株，将滇重楼植株的主根洗净后于 60 ℃
恒温烘干至恒重，取各植株主根木质部和表皮制备
样品。
2 方法与结果
2. 1 鉴别分析 将样品放入玛瑙研钵磨为均匀粉
末，过 200 目筛，按样品与溴化钾质量比 1∶ 50 加入
溴化钾，搅磨均匀，压片，测试光谱。测试中实时扣
除背景的影响，将所有光谱在 Omnic8. 0 软件中进行
自动基线校正、九点平滑和归一化处理，并利用该软
件中的求导数功能计算各样品光谱的二阶导数光谱
和四阶导数光谱。以主根木质部和表皮的傅里叶变
换红外光谱、二阶导数光谱和四阶导数光谱在
1 800 ～900 cm －1的光谱数据为样品特征指标，各生
长年限样品任意选择 80%的样品为训练样本，余下
20%的样品为测试样本，在 SPSS 19. 0 软件的判别
分析模块中建立判别模型对滇重楼样品的生长年限
进行鉴别分析。
2. 2 滇重楼木质部和表皮的 FTIＲ光谱特征 图 1
为不同生长年限滇重楼主根木质部第 1 个样品的傅
里叶变换红外光谱图。各样品的傅里叶变换红外光
谱共显示了 3 400，2 929，2 859，1 746，1 648，1 413，
1 378，1 316，1 240，1 144，1 101，1 075，1 048，1 022，
997，926，862，763，709，576，527 cm －1附近等 20 多
个明显的吸收峰。光谱在 950 ～ 700 cm －1主要为皂
苷类物质或糖环骨架振动的特征吸收峰，其中 926，
859 cm －1附近显示的吸收峰为甾体皂苷的特征吸收
与糖环中 C-C伸缩振动的吸收［14］，763，705 cm －1附
近的弱吸收峰主要为糖环骨架伸缩振动的吸收。在
1 200 ～ 950 cm －1是皂苷、淀粉等糖苷类物质的特征
吸收区，各样品光谱在此区域均出现了比较多的强
峰，且各光谱最强的峰均出现在此区域。1 144，
1 101，1 075，1 048，1 022，997 cm －1附近的吸收峰为
阶梯增强后减弱的强峰，主要为淀粉、皂苷等多糖物
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质 C-O 的伸缩振动吸收和甾体皂苷元中羰基 O-H
的弯曲振动吸收［14］。在 1 500 ～ 1 200 cm －1显示的
都是弱峰，其中 1 413，1 378，1 316 cm －1附近的吸收
峰主要为甲基或亚甲基中 C-H 弯曲振动、变角振动
等的吸收，1 240 cm －1附近的弱吸收主要是苯环中
C-H 的 弯 曲 振 动 与 C-OH 的 伸 缩 振 动。在
1 800 ～ 1 500 cm －1是羰基、酰胺和苯环等的吸收
区;1 737 cm －1附近主要是脂类羰基 C = O伸缩振动
吸收峰，1 648 cm －1附近宽吸收峰主要为甾体皂苷
中羰基 C = O伸缩振动和多糖类物质中 O-H弯曲振
动的叠加峰［14］。2 859，2 929 cm －1附近中等偏弱的
吸收峰主要来自亚甲基 C-H 的反对称伸缩振动和
对称伸缩振动;3 400 cm －1附近显示的强宽峰主要
来自羟基中 C-H 伸缩振动的吸收。仔细观察光谱
中 1 153，1 077，1 018，926，860，768，577 cm －1等吸
收峰的峰形和峰位，与淀粉红外光谱特征峰的峰形
和峰位很相似，说明滇重楼主根木质部中含有大量
淀粉［10］。综上分析，滇重楼主根木质部的物质成分
主要为淀粉、皂苷等糖苷类物质。光谱的差异主要
为生长年限 4 年和 5 年的样品在 3 007，2 960 cm －1
附近还显示了较弱的吸收峰;3 007 cm －1附近的吸
收峰归属为 C-H 伸缩振动，来自不饱和脂肪类物
质［15］;2 960 cm －1附近的吸收峰归属为甲基 C-H 反
对称伸缩振动;同时在 2 929，1 746 cm －1附近的吸
收峰比其他生长年限样品的强。说明重楼主根木质
部还含有少量脂肪酸类物质，生长年限 4 年和 5 年
的样品中脂肪酸类物质的含量比其他生长年限样品
的多。
A． 2 年;B． 3 年;C． 4 年;D． 5 年;E． 7 年;F． 8 年;G． 9 年
图 1 不同生长年限滇重楼主根木质部第 1 个样品的红外光谱
Fig． 1 Infrared spectrum of the first sample of taproot xylems of
Paridis Ｒhizoma with different growing years
图 2 为不同生长年限滇重楼主根表皮的傅里叶
变换红外光谱图。与木质部的红外光谱相比，光谱
峰的形状基本一致，但峰位和峰高有差异。主要表
现在皂苷、淀粉等多糖类物质的特征吸收区，表皮光
谱的吸收峰比木质部的弱，显示的吸收峰数没有木
质部的多或没有木质部的明显;在 2 929，1 737
cm －1附近的吸收峰，表皮的比木质部的强，同时表
皮在 3 007，2 960 cm －1附近的吸收峰比木质部的明
显，说明表皮和木质部的主要物质成分基本相同，但
木质部中皂苷、淀粉等糖苷类物质含量比表皮中高，
表皮中脂肪酸类物质含量比木质部高。不同生长年
限滇重楼主根表皮的红外光谱明显的差异主要为随
着生长年限增加，反映脂肪酸类物质振动的 3 007，
2 960，2 929，2 854，1 746 cm －1附近的吸收峰逐渐增
强，生长年限 4 年和 5 年的最强且 2 929 cm －1附近
的吸收峰是光谱的最强峰，然后又逐年减小，说明滇
重楼主根表皮中脂肪酸类物质的含量随生长年限变
化的特征与木质部相同。
A． 2 年;B． 3 年;C． 4 年;D． 5 年;E． 7 年;F． 8 年;G． 9 年
图 2 不同生长年限滇重楼主根表皮第 1 个样品的红外光谱
Fig． 2 Infrared spectrum for the first sample of taproot epidermises
of Paridis Ｒhizoma with different growing years
2. 3 基于 FTIＲ光谱的生长年限鉴别与分析
2. 3. 1 判别分析［16］ 逐步判别分析法是利用某种
检验规则，不断对样本变量信息进行逐步筛选和检
验，找出对样本分类影响显著的变量，剔除不显著变
量来建立判别模型进行分类鉴别的方法。在傅里叶
变换红外光谱中，对滇重楼生长年限的逐步判别分
析，以样品红外光谱数据为特征，按挑选判别指标进
入判别函数的某种算法，依据 Fisher 线性判别准则
建立判别模型，对未知生长年限的样品进行生长年
限鉴别。在 SPSS 19. 0 的判别分析模块中，挑选变
量进入判别函数的方法共有 5 种(Wilks’Lambda，
Unexplained variance，Mahalanbis distance，Smallest
Fratio，Ｒao’s V) ，其中 Mahalanbis distance不受量纲
的影响［17］，故选择 Mahalanbis distance 法挑选变量
建立判别模型。表 1 为分别以主根木质部和表皮的
傅里叶变换红外光谱、二阶导数光谱和四阶导数光
谱在 1 800 ～ 900 cm －1的光谱数据为样品特征，按逐
步判别分析法对滇重楼样品生长年限鉴别的情况。
由表 1 可知，木质部和表皮样品不同级别光谱
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数据建立的判别分析模型对滇重楼生长年限的鉴别
结果差异明显，红外光谱的识别正确率低，四阶导数
光谱的识别正确率相对较高。基于表皮的判别分析
对滇重楼生长年限的鉴别明显优于木质部的。为检
验表皮样品四阶导数光谱建立的判别分析模型对滇
重楼生长年限鉴别时的稳定性，利用五折交叉验证
法进行检验［16］。结果训练样本回判的平均正确率
97. 6%，测试样本预测的平均正确率 77. 1%，总平
均判别正确率 87. 4%。说明模型有一定的稳定性，
可用此模型对不同生长年限滇重楼进行判别鉴别。
表 1 主根木质部和表皮的不同级别光谱对滇重楼生长年限的判别分析
Table 1 Discriminant analysis for growing years of Paridis Ｒhizoma based on different levels of spectra of epidermises and xylems of taproots
主根部位 数据类型
训练样本回判 测试样本预测
数目 误判数 正确率 /% 数目 误判数 正确率 /%
总正确率 /%
木质部 红外光谱 54 23 57. 4 14 9 35. 7 52. 9
二阶导数光谱 54 7 87. 0 14 8 42. 9 77. 9
四阶导数光谱 54 8 85. 2 14 5 64. 3 80. 9
表皮 红外光谱 54 16 70. 4 14 4 71. 4 70. 6
二阶导数光谱 54 3 94. 4 14 5 64. 3 88. 2
四阶导数光谱 54 0 100. 0 14 3 78. 6 95. 6
2. 3. 2 鉴别分析 导数光谱能放大光谱差异，也会
降低光谱的信噪比。二阶导数光谱和四阶导数光谱
能将原红外光谱中掩盖的子峰分离出来，增强光谱
特征;四阶导数光谱的光谱特征比二阶导数光谱强，
但四阶导数光谱的信噪比低于二阶导数光谱，故在
测试光谱时需适当增加样品含量，以提高红外光谱
的信噪比。本文中滇重楼主根的物质成分积累非常
缓慢，虽然所有滇重楼植株均采自同一种植点，但由
于各植株生长发育情况的差异，导致同一生长年限
内不同植株中物质成分含量差异较明显，故需要通
过导数光谱来增强不同生长年限重楼样品的光谱特
征。结果说明通过四阶导数光谱结合判别分析来鉴
别滇重楼的生长年限比其他级别的光谱效果好。
木质部和表皮同为主根的组成部分，木质部是
主根干物质积累的主要储存部位。随着生长年限的
增加，主根本质部和表皮的物质组分发生了变化，表
现出了一定的生长年限特征，红外光谱信息反映了
这种变化和特征，但由于滇重楼主根干物质积累缓
慢，各植株在生长发育上的差异，导致同一生长年限
内不同植株主根干物质积累的差异有的大于不同生
长年限的。故木质部的生长年限特征没有表皮的明
显，基于表皮四阶导数光谱的判别分析效果比木质
部的好。
逐步判别分析法对未知样品进行判别分类，根
据已知分类情况的样本建立分类函数，各类样本在
分类函数中的得分形成各类样本的类质心，未知分
类样本通过在分类函数中的得分与各个类质心的距
离来判断该样品分类情况。以四阶导数光谱数据为
样品信息进行判别分析，将所有木质部和表皮样品
图 3 滇重楼木质部和表皮各样品在判别函数 1 和函数 2 中的得分
分布
Fig． 3 Score plots of epidermis and xylem samples from Paridis
Ｒhizoma based on discriminant function 1 and function 2
作为训练样本，各样品在所建判别模型下判别函数
1 和判别函数 2 中的得分分布见图 3。结果显示在
判别分析模型下不同生长年限木质部样品的分布较
混乱，表皮样品分布较集中，说明基于表皮四阶导数
光谱的判别分析效果比木质部好;采用逐步判别分
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析法进行分类判别时，训练样本的数量和覆盖面都
多时，各个类别的类中心才会准确，对未知样品的分
类判别效果才好。
3 讨论
利用傅里叶变换中红外光谱技术结合逐步判别
分析法对滇重楼的生长年限进行鉴别，是一种以样
品的光谱信息为特征指标、有监督模糊识别分类的
方法。中红外光谱能测量分子官能团的振动模式，
反映分子的精细结构———振转结构，具有指纹特性，
能够从分子水平反映样品的特征。研究说明重楼主
根有效成分的积累呈现随生长年限增加的趋势，红
外光谱能全面反映样品的物质组成成分及含量信
息，不同生长年限的重楼主根，红外光谱信息有一定
差异，但由于影响有效成分积累的因素很多，且不同
生长年限重楼主根的主要组成物质相同，含量差异
不大，使得光谱信息中反映生长年限的信息被主要
组成物质的光谱所淹没，因此通过样品的红外光谱
来直接鉴别不同生长年限的重楼很困难。可是重楼
主根的光谱信息中毕竟包含生长年限的信息，通过
对一定数量已知生长年限重楼主根的光谱信息进行
有监督的模式识别统计分析，能挖掘出生长年限的
统计特征，建立生长年限的鉴别模型对未知样品进
行鉴别。红外光谱技术具有仪器通用、操作简单、重
复性好等优点，本文研究结果说明红外导数光谱结
合有监督的模糊识别分类方法能够鉴别滇重楼的生
长年限，为生产实践中预测滇重楼的生长年限提供
了一种新思路。
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［责任编辑 刘德文］
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