全 文 ：第３　６卷，第５期　 　　　　　　　　　　　光 谱 学 与 光 谱 分 析 Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．５，ｐｐ１３６９－１３７３
２　０　１　６年５月　　　　　　　　　　　 　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ　ａｎｄ　Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　 Ｍａｙ，２０１６ 　
滇龙胆不同炮制品的傅里叶红外光谱鉴别
申云霞１，２，赵艳丽２，张　霁２，王元忠２＊，张庆芝１＊
１．云南中医学院中药学院，云南 昆明　６５０５００　　　　　　　
２．云南省农业科学院药用植物研究所，云南 昆明　６５０２００
摘　要　中药炮制是中医临床用药的关键，炮制具增效、减毒、缓和药性等作用，为了临床安全、合理、有
效地使用中药，开展中药炮制品的鉴别研究具有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱，对五种不同炮制样品
（包括龙胆、生龙胆、酒龙胆、醋龙胆、盐龙胆）６０份滇龙胆进行鉴别分析。采集样品的中红外光谱图，用基
线校正和归一化法对原始光谱进行预处理，去除光谱噪音明显部分，选择３　４００～６００ｃｍ－１范围内的光谱，
利用多元散射校正（ＭＳＣ）和标准正态变量（ＳＮＶ）法进行处理，样品按３∶１分为校正集和预测集，并建立主
成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）和判别分析（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ＤＡ）模型。结果显示，滇龙
胆不同炮制品的红外图谱具有差异，主要吸收峰有３　３７８，２　９２２，１　７３２，１　６１０，１　４１７，１　３６６，１　３１６，１　２７１，
１　０６８，１　０４８ｃｍ－１。１　７３８，１　６４３，１　６１３，１　４２０，１　０５１ｃｍ－１附近为龙胆苦苷的特征吸收峰，１　０６８，１　０４８，
９３５ｃｍ－１处为糖类物质的吸收峰；主成分分析表明，前三个主成分方差累积贡献率为９４．０５％，能够反映原
始数据的大部分信息，酒龙胆和醋龙胆与其他样品之间存在明显的差异，龙胆与盐龙胆所含化学成分差异
较小；经基线校正和归一化法处理后的光谱结合多元散射校正法，在主成分数为１０的条件下，判别分析模
型可对所有样品进行正确识别，具有良好的预测性能。结果表明，傅里叶红外光谱法是一种快速、无损、有
效的方法，可用于滇龙胆炮制品的鉴别，为中药炮制品的鉴别研究提供了借鉴。
关键词　滇龙胆；炮制方法；傅里叶变换红外光谱；主成分分析；判别分析
中图分类号：Ｏ６５７．３　　文献标识码：Ａ　　　ＤＯＩ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０５９３（２０１６）０５－１３６９－０５
　收稿日期：２０１４－０８－０５，修订日期：２０１４－１２－２０
　基金项目：国家自然科学基金项目（８１２６０６０８）和云南省自然科学基金项目（２０１３ＦＤ０６６，２０１３ＦＺ１５０，２０１３ＦＤ０５０，２０１４ＦＤ０６８）资助
　作者简介：申云霞，１９９１年生，云南中医学院中药学院研究生　　ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｙｕｎｘｉａ１９９１＠１６３．ｃｏｍ
＊通讯联系人　　ｅ－ｍａｉｌ：ｙｚｗａｎｇ１９８１＠１２６．ｃｏｍ；ｙｎｋｚｑｚ＠１２６．ｃｏｍ
引　言
　　中药炮制是我国特有的一门传统制药技术，是中医临床
用药的一大特色。大多数中药都要经过专门的加工炮制，使
之成为饮片后方可应用于临床。炮制可提高中药疗效，消除
或降低药物的毒副作用，改变药物的性味、功效和临床疗
效［１］。研究发现，马钱子经炮制后总生物碱含量下降甚微，
半数致死量降了４８．５％～５２．２％［２］，炮制后减少内部成分损
失的同时起到了降低毒性的作用；醋制延胡索中活性成分延
胡索乙素的含量高于生品［３］，炮制后可提高药物的疗效；大
黄不同炮制品中结合型蒽醌类成分含量的差异，致功效各
异［４］；虎耳草盐制品抗炎作用优于生品［５］。开展中药炮制品
的研究，对中药在临床上的合理使用具有重要的意义。
滇龙胆（Ｇｅｎｔｉａｎａ　ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ　Ｆｒａｎｃｈ．）为龙胆科龙胆属植
物，性苦寒，归肝、胆经，具有清热燥湿，泻肝胆火之功，是
中医治疗肝胆疾病常用中药之一［６］。其主要炮制品有生龙
胆、酒龙胆［１］。传统的炮制理论认为，酒制升提，引药上行，
减弱龙胆的苦寒之性，用于肝胆实火所致的头胀头疼、耳聋
耳鸣等症，至今酒制龙胆在临床上广泛应用；醋性味酸苦
温，醋制可引药入肝、理气止痛；盐咸寒入肾，主沉降，可增
加药物入肾之功［１］。徐宏亮等研究发现滇龙胆内部化学成分
的变化导致生品和酒制品中有效成分含量具有差异［７］。因
此，为保证临床上合理使用滇龙胆及其炮制品，对其进行鉴
别分析是必要的。
傅里叶变换红外光谱法具有检测速度快、灵敏度高、分
辨率高、无损、简便、真实宏观等［８－９］优点，在食品［１０－１１］、中
药［１２－１４］等质量控制领域发挥着重要作用。利用傅里叶变换红
外光谱法对滇龙胆不同炮制品（龙胆、生龙胆、酒龙胆、醋龙
胆、盐龙胆）进行研究，采用主成分分析法及判别分析法分
别进行定性分析，探讨初加工、炮制一体化和传统炮制滇龙
胆质量的差异，取得满意的结果。
１　实验部分
１．１　材料
样品经云南农业科学院药用植物研究所金航研究员鉴定
为龙胆科植物滇龙胆的干燥根及根茎。
１．２　方法及样品制备
实验用样品的制备方法见表１，样品的炮制方法参照《中
国药典》附录ΠＤ炮制通则。
表１　样品炮制方法及样品数量
Ｔａｂｌｅ　１　Ｖａｒｉｅｔｙ　ｎａｍｅｓ　ａｎｄ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ｎｕｍｂｅｒｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｓａｍｐｌｅｓ
样品类别 炮制方法 代号 样品量／份
龙胆 取干的滇龙胆，除去杂质，洗净，润透，切断，晾干 Ａ　 １２
酒龙胆 取滇龙胆药材２０ｇ，每１００ｋｇ用１０ｋｇ黄酒，拌润至黄酒被吸尽，于１５０～２００℃下炒１０ｍｉｎ，取出晾凉即得 Ｂ　 １２
生龙胆 取新鲜滇龙胆，除去杂质，洗净，沥去水分，切断，阴干 Ｃ　 １２
醋龙胆 取滇龙胆药材２０ｇ，药材及米醋的比例为５∶１，闷润至醋被吸尽，用文火炒干，取出晾凉，备用 Ｄ　 １２
盐龙胆 取滇龙胆药材２０ｇ，用盐水拌匀（按每１００ｋｇ药材用盐２ｋｇ），闷至盐水被吸尽，用文火炒干，取出晾凉，备用 Ｅ　 １２
１．３　仪器与试剂
Ｆｒｏｎｔｅｒ型傅里叶红外光谱仪（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ公司），光谱
范围４　０００～４００ｃｍ－１，光谱分辨率为４ｃｍ－１，每个样品累
加扫描１６次，扫描时自动扣除水和二氧化碳的干扰。压片机
为ＹＰ－２（上海山岳科学仪器仪器公司）。ＫＢｒ为分析纯，购于
天津市风船化学试剂科技有限公司。
１．４　数据处理
Ｏｍｎｉｃ８．０软件对傅里叶光谱图进行预处理（基线校正和
归一化），ＴＱ８．０（Ｔｈｅｒｍｏ　Ｎｉｃｏｌｅｔ，美国）提取样品光谱的主
成分数，并建立和优化判别分析模型。
１．５　方法
取１ｍｇ样品至玛瑙研钵中，加ＫＢｒ　１００ｍｇ，研磨均匀，
取适量粉末平铺于红外压片模具中，以２０Ｍｐａ压力压制１
ｍｉｎ，以样品均匀、半透明为佳。再将压片后的样品放入红外
光谱仪中进行测定。
２　结果与讨论
２．１　方法学考察
２．１．１　精密度实验
取同一份滇龙胆样品进行红外光谱采集，连续测定５
次，计算图谱间的相似度分别为１．０００　０，０．９９９　９，０．９９９　７，
０．９９９　５，０．９９８　９，ＲＳＤ为０．０４％。表明仪器的精密度良好。
２．１．２　稳定性实验
取一份滇龙胆样品，每隔１ｈ进行一次光谱采集，测定５
次，计算图谱间的相似度分别为１．０００　０，０．９９６　６，０．９９４　０，
０．９９６　７，０．９９６　６，ＲＳＤ为０．２１％。表明样品的稳定性良好。
２．１．３　重现性实验
取一份滇龙胆样品，平行制备５份样品片，分别测定，
计算图谱间的相似度分别为１．０００　０，０．９９９　０，０．９９８　６，
０．９９８　１，０．９９８　５，ＲＳＤ为０．０７％。表明方法的重现性良好。
２．２　滇龙胆炮制前后红外光谱图
基线校正和归一化处理后的滇龙胆炮制品的平均红外光
谱图如图１所示，不同炮制方法的滇龙胆红外光谱图轮廓和
形状基本相似，其主要吸收峰有３　３７８，２　９２２，１　７３２，１　６１０，
１　４１７，１　３６６，１　３１６，１　２７１，１　０６８，１　０４８，９２９，８４０，７７４
ｃｍ－１。观察龙胆不同炮制品的红外光谱图，其特征归属为：
３　４０１～３　３７８ｃｍ－１范围为—ＯＨ 的伸缩振动吸收峰；２　９２５
ｃｍ－１为—ＣＨ２ 和—ＣＨ的反对称伸缩振动；１　７３８ｃｍ－１附近
为内酯环中 Ｃ　Ｏ 的伸缩振动峰；１　６４３ｃｍ－１左右为烯醚双
键的伸缩振动峰；１　６１３ｃｍ－１附近为Ｃ—Ｏ伸缩振动峰，该
峰为龙胆中含氧萜类物质如龙胆苦苷的吸收峰；１　４２０ｃｍ－１
附近为 Ｃ　Ｃ 伸缩振动；１　０６９和１　０５１ｃｍ－１附近为糖类物
质的Ｃ—ＯＨ伸缩振动峰；９３５ｃｍ－１左右为糖类化合物的端
基碳Ｃ—Ｈ弯曲振动峰。由图１、表２可知，由于炮制前后滇
龙胆化学成分发生变化，它们对应的红外光谱特征吸收峰强
度具有一定差异。仅通过直观比较谱图，难以区分龙胆不同
炮制品的种类。为了更好的鉴别，需要借助化学计量学等方
法对样品进行分类鉴别。
图１　不同炮制滇龙胆的红外光谱
ａ：龙胆；ｂ：酒龙胆；ｃ：生龙胆；ｄ：醋龙胆；ｅ：盐龙胆
Ｆｉｇ．１　ＩＲ　ｓｐｅｃｔｒａ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　Ｇ．ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ
ａ：Ｇ．ｒｅｇｅｓｃｅｎｓ　ｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｂｙ　ｓｏａｋｉｎｇ；ｂ：Ｗｉｎｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ；ｃ：Ｒｕｓｈｉｎｇ
ａｎｄ　ｗａｓｈｉｎｇ；ｄ：Ｖｉｎｅｇａｒ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ；ｅ：Ｓａｌｔ　ｗａｔｅｒ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ
２．３　主成分分析
通过筛选，确定在３　４００～６００ｃｍ－１波段范围内对滇龙
胆不同炮制品的红外光谱数据进行主成分分析，前三个主成
分数三维得分图见图２，ＰＣ１，ＰＣ２，ＰＣ３的方差贡献率分别
为７３．１３％，１５．１１％，５．８１％，累积贡献率达９４．０５％，表明
０７３１ 光谱学与光谱分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 第３６卷
前三个主成分能够反映原始数据的大部分信息，显示滇龙胆
炮制品成分之间的相关性。根据图２可以看出，滇龙胆不同
炮制品有明显的差异，酒龙胆与醋龙胆相距最近，滇龙胆、
生龙胆和盐龙胆相距较近，相距较近的样品所含化学成分较
相似，说明酒制与醋制后的滇龙胆，其化学成分变化相近，
而生龙胆和盐龙胆与滇龙胆相比，其化学成分变化不明显。
表２　不同炮制滇龙胆的红外光谱峰位
Ｔａｂｌｅ　２　Ｐｅａｋ－ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ＦＴＩＲ　ｏｆ　Ｇ．ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ
样品
峰位／ｃｍ－１
１　 ２　 ３　 ４　 ５　 ６　 ７　 ８　 ９　 １０　 １１　 １２　 １３　 １４　 １５
ａ ３　４０１　 ２　９２５　 １　６４３　 １　６１３　 １　４２０　 １　３７２　 １　３２２　 １　２６８　 １　０６９　 １　０５１　 ９３５　 ８４０
ｂ　 ３　３９９　 ２　９２５　 １　７３８　 １　６８２　 １　６４０　 １　６１３　 １　４２３　 １　３７２　 １　３２２　 １　２７０　 １　０７５　 １　０５１　 ８４３
ｃ　 ３　３８７　 ２　９２５　 １　７０３　 １　６８２　 １　６４２　 １　６１３　 １　４２６　 １　３７２　 １　３２５　 １　２７１　 １　０７２　 １　０４８　 ９３５　 ８４６
ｄ　 ３　３８４　 ２　９２５　 ２　８５７　 １　７３８　 １　６８２　 １　６４３　 １　６１３　 １　４２６　 １　３７２　 １　３１９　 １　２６８　 １　０７５　 １　０５１
ｅ　 ３　３７８　 ２　９２５　 １　６４３　 １　６１３　 １　４２６　 １　３７５　 １　３２５　 １　２７１　 １　０７２　 １　０５１　 ８４０
图２　前三个主成分得分衅
Ａ：龙胆；Ｂ：酒龙胆；Ｃ：生龙胆；Ｄ：醋龙胆；Ｅ：盐龙胆
Ｆｉｇ．２　Ｓａｍｐｌｅ　ｓｃｏｒｅ　ｐｌｏｔ　ｆｏｓ　ＰＣ１，ＰＣ２
ａｎｄ　ＰＣ３ｏｆ　Ｇ．ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ
Ａ：Ｇ．ｒｅｇｅｓｃｅｎｓ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｂｙ　ｓｏａｋｉｎｇ；Ｂ：Ｗｉｎｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ；Ｃ：Ｒｕｓ－
ｈｉｎｇ　ａｎｄ　ｗａｓｈｉｎｇ；Ｄ：Ｖｉｎｅｇａｒ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ；Ｅ：Ｓａｌｔ　ｗａｔｅｒ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ
２．４　判别分析
２．４．１　光谱预处理
在３　４００～６００ｃｍ－１范围内，采用标准正态变量校正法
（ｓｔａｎｄａｒｄ　ｎｏｒｍａｌ　ｖａｒｉａｔｅ，ＳＮＶ）、多元散射校正法（ｍｕｌｔｉｐｌｉｃ－
ａｔｉｖｅ　ｓｃａｔｔｅｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ＭＳＣ）、一阶导数（ｆｉｒｓｔ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）和
二阶导数（ｓｅｃｏｎｄ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）对滇龙胆不同炮制品６０份样品
的红外光谱进行预处理，以预处理后光谱的识别率作为评价
指标，计算正确识别样本占总样本的比例作为识别率，并对
其鉴别结果进行比较，结果见表３。经多元散射校正法处理
的原始光谱图，判错例数为零，能够对所有样品进行正确识
别，表明该方法可以作为建模的条件，用于滇龙胆不同炮制
品的鉴别。
表３　不同预处理对模型的影响
Ｔａｂｌｅ　３　Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ
ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ
预处理方法 判错例数 识别率／％
ＳＮＶ＋原始光谱 １　 ９８．３
ＳＮＶ＋一阶导数 ４　 ９３．３
ＳＮＶ＋二阶导数 ６　 ９０．０
ＭＳＣ＋原始光谱 ０　 １００．０
ＭＳＣ＋一阶导数 ４　 ９３．０
ＭＳＣ＋二阶导数 ６　 ９０．０
注：ＳＮＶ为标准正态变量；ＭＳＣ为多元散射校正
Ｎｏｔｅ：ＳＮＶ　ｍｅａｎｓ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｎｏｒｍａｌ　ｖａｒｉａｔｅ；ＭＳＣ　ｍｅａｎｓ　ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａ－
ｔｉｖｅ　ｓｃａｔｔｅｒ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ
２．４．２　主成分数的选择
建立模型时，所选择的主成分个数对预测结果有较大的
影响。所用的主成分数过少，光谱中一些有用的信息尚未包
含在内而导致模型预测能力较差；反之，选择的因子数过
多，会出现过拟合现象从而影响结果［１５］。结果见表４，当主
成分数为１０时，判错例数为０，累积贡献率值达９９．６％，随
着主成分数的增加，误判例数不变，模型已达到最佳结果。
表４　不同主成分得分对分析结果的影响
Ｔａｂｌｅ　４　Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｓｃｏｒｅｓ　ｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ａｎａｌｙｓｉｓ
主成分数 １　 ２　 ３　 ４　 ５　 ６　 ７　 ８　 ９　 １０　 １１　 １２
判错例数 ３６　 ３２　 ２１　 １６　 １５　 ５　 ６　 ４　 ４　 ０　 ０　 ０
累积贡献率／％ ６３．２　 ８４．６　 ９３．７　 ９６．２　 ９７．５　 ９８．３　 ９８．７　 ９９．２　 ９９．４　 ９９．６　 ９９．７　 ９９．８
２．４．３　判别模型的建立
将全部６０份样品按３∶１比例分为校正集和验证集。所
有样品的红外光谱数据由多元散射校正预处理后，于３　４００
～６００ｃｍ－１波段范围内，建立判别分析模型。利用所建立的
模型对校正集和验证集进行鉴别，判别分析结果见图３，该
方法对校正集和验证集的识别率为１００％。从样品分布散点
图可以看出五类样品可以被准确鉴别，样品间离散程度较
小，该结果与主成分分析结果一致，其中样品Ａ，Ｃ，Ｅ距离
１７３１第５期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　光谱学与光谱分析
较近，样品Ｂ和Ｄ之间的距离较近，即所含的化学成分较为
相似。结果表明，炮制方法不同，样品内部所含成分发生变
化的情况不同，在红外光谱上呈现的吸收峰也存在差异，差
异越大，它们的空间距离越大。
３　结　论
　　采用傅里叶红外光谱法结合主成分分析和判别分析法，
对６０份滇龙胆不同炮制品（龙胆、生品、酒制品、醋制品、
盐制品）进行研究。在３　４００～６００ｃｍ－１波段内，样品图谱较
为相似，主要吸收峰有３　３７８，２　９２２，１　７３２，１　６１０，１　４１７，
１　３６６，１　３１６，１　２７１，１　０６８，１　０４８，９２９，８４０，７７４ｃｍ－１。前
三个主成分对光谱矩阵累积贡献率达９４．０５％，主成分分析
法可对样品进行正确的区分。基于判别分析模型的主成分数
图３　不同炮制滇龙胆的分类图
Ｆｉｇ．３　Ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ　ｐｌｏｔｓ　ｆｏｒ　Ｇ．ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ　ｓａｍｐｌｅｓ
为１０，原始光谱结合多元散射校正的预处理方法效果最佳，
对样品校正集和验证集均能正确识别。与传统的滇龙胆鉴别
方法相比，该方法具有简便、快速的优点，所包含的样品信
息较丰富，可以作为一种鉴别龙胆不同炮制品的方法，为龙
胆在临床上的合理使用提供参考。
Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ
［１］　ＧＯＮＧ　Ｑｉａｎ－ｆｅｎｇ，ｅｄ（龚千峰主编）．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（中药炮制学）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｐｒｅｓｓ　ｏｆ　Ｔｒａｄｉ－
ｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（北京：中国中医科技出版社），２００７．１６９．
［２］　ＣＡＩ　Ｂａｏ－ｃｈａｎｇ，ＨＥ　Ｙａ－ｗｅｉ，ＤＩＮＧ　Ｈｏｎｇ－ｆａｎｇ，ｅｔ　ａｌ（蔡宝昌，何亚维，丁红芳，等）．Ｃｈｉｎａ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍａｔｅｒｉａ　Ｍｅｄｉｃａ（中国中药
杂志），１９９４，１９（１０）：５９８．
［３］　ＭＡ　Ｚｈｉ－ｊｉｎｇ，ＬＩ　Ｘｉａｎ－ｄｕａｎ，ＧＵ　Ｘｕｅ－ｚｈｕ，ｅｔ　ａｌ（马致静，李先端，顾雪竹，等）．Ｃｈｉｎａ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍａｔｅｒｉａ　Ｍｅｄｉｃａ（中国中药杂
志），２００６，３１（６）：４６５．
［４］　ＺＨＵ　Ｓｈｉ－ｔａ，ＬＥＩ　Ｐｅｎｇ，ＬＩ　Ｘｉｎ－ｚｈｏｎｇ，ｅｔ　ａｌ（朱诗塔，雷　鹏，李新中，等）．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ　Ｍａｔｅｒｉａｌｓ（中药材），２００８，３１
（８）：１２３７．
［５］　ＱＩＮ　Ｒｏｎｇ－ｇｕｉ，ＬＯＮＧ　Ｑｉｎｇ－ｄｅ，ＦＡＮ　Ｊｕ－ｄｉ，ｅｔ　ａｌ（覃容贵，龙庆德，范菊娣，等）．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ　Ｍａｔｅｒｉａｌｓ（中药材），
２０１３，３５（５）：１０２７．
［６］　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｐｈａｒｍａｃｏｐｏｅｉａ　Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ（中华人民共和国药典委员会）．Ｐｈａｒｍａｃｏｐｏｅｉａ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｐｅｏｐｌｅ’ｓ　Ｒｅｐｕｂｌｉｃ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　Ｐａｒｔ　Ｏｎｅ（中华人民
共和国药典第一部）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｐｒｅｓｓ（北京：中国医药科学出版社），２０１０．８９．
［７］　ＸＵ　Ｈｏｎｇ－ｌｉａｎｇ，ＬＩＵ　Ｙｕ－ｑｉａｎｇ，ＣＡＩ　Ｑｉａｎ（徐宏亮，刘玉强，才　谦）．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｐａｔｅｎｔ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（中成药），２００８，３１（８）：
１２３７．
［８］　ＳＵＮ　Ｓｕ－ｑｉｎ，ＺＨＯＵ　Ｑｕｎ，ＣＨＥＮ　Ｊｉａｎ－ｂｏ（孙素琴，周　群，陈建波）．Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｅｓｅ　ｂｙ　Ｉｎｆｒａｒｅｄ　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ
（中药红外光谱分析与鉴定）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ｐｒｅｓｓ（北京：化学工业出版社），２０１０．
［９］　Ａｎｄｒｅｉ　Ａ　Ｂ，Ｈａｓｓａｎ　Ｙ　Ａ，Ｓｅｒｂａｎ　Ｆ，ｅｔ　ａｌ．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ　Ｒｅｖｉｅｗｓ，２０１０，４５：２０６．
［１０］　Ｎáｄｉａ　Ｒ，Ａｄｒｉａｎａ　Ｓ　Ｆ，Ｌｅａｎｄｒｏ　Ｓ　Ｏ．ＬＷＴ －Ｆｏｏｄ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１３，５０：７１５．
［１１］　Ｍａｔｔｈｉａｓ　Ｓ，Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ　Ｗ　Ｈ．Ｖｉｂｒａｔｉｏｎａｌ　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，２０１４，７２：９７．
［１２］　Ｄｕａｎ　Ｘｉａｏｊｕ，Ｚｈａｎｇ　Ｄａｎｌｕ，Ｎｉｅ　Ｌｅｉ，ｅｔ　ａｌ．Ｓｐｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｃａ　Ａｃｔａ　Ｐａｒｔ　Ａ，２０１４，１２２：７５１．
［１３］　Ｓｔｅｌａ　Ａ　Ｏ，Ｍａｒｃｅｌｉｎｏ　Ｄ　Ｌ　Ｍ　Ｐ，Ｍａｒｉａ　Ｚ　Ｔ．Ｆｏｏｄ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，２０１４，１５０：４１４．
［１４］　Ｓｈａｏ　Ｑｉｎｇｓｏｎｇ，Ｚｈａｎｇ　Ａｉｌｉａｎ，Ｙｅ　Ｗｅｎｗｅｎ．Ｓｐｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｃａ　Ａｃｔａ　Ｐａｒｔ　Ａ，２０１４，１２０：４９９．
［１５］　ＬＵ　Ｗａｎ－ｚｈｅｎ，ＹＵＡＮ　Ｈｏｎｇ－ｆｕ，ＸＵ　Ｇｕａｎｇ－ｔｏｎｇ，ｅｔ　ａｌ（陆婉珍，袁洪福，徐广通，等）．Ｍｏｄｅｒｎ　Ｎｅａｒ　Ｉｎｆｒａｒｅｄ　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ　Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（现代近红外光谱分析技术）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ　Ｐｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｐｒｅｓｓ（北京：中国石化出版社），２０００．
２７３１ 光谱学与光谱分析　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 第３６卷
Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｅｎｔｉａｎａ　Ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ　ｗｉｔｈ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｂｙ　Ｕｓｉｎｇ　ＦＴＩＲ　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ
ＳＨＥＮ　Ｙｕｎ－ｘｉａ１，２，ＺＨＡＯ　Ｙａｎ－ｌｉ　２，ＺＨＡＮＧ　Ｊｉ　２，ＷＡＮＧ　Ｙｕａｎ－ｚｈｏｎｇ２＊，ＺＨＡＮＧ　Ｑｉｎｇ－ｚｈｉ　１＊
１．Ｃｏｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍａｔｅｒｉａ　Ｍｅｄｉｃａ，Ｙｕｎｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｋｕｎｍｉｎｇ　６５０５００，Ｃｈｉｎａ
２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ　Ｐｌａｎｔｓ，Ｙｕｎｎａｎ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｋｕｎｍｉｎｇ　６５０２００，Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｈｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＴＣＭ）ｉｓ　ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｔｏ　ｃｌｉｎｉｃａｌ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＴＣＭ，ａｎｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｈａｓ
ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ　ｓｕｃｈ　ａｓ　ｅｎｈａｎｃｉｎｇ　ｔｈｅ　ｅｆｆｉｃａｃｙ，ａｔｔｅｎｕａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｔｏｘｉｃｉｔｙ　ａｎｄｍｏｄｅｒａｔｉｎｇ　ｍｅｄｉｃｉｎｅ　ｐｒｏｐｅｒｔｙ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｒｅａｌｉｚｉｎｇ　ｓａｆｅ，
ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ　ａｎｄ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃｉｎｅ　ｉｎ　ｃｌｉｎｉｃａｌ，ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＴＣＭ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｉｓ　ｏｆ　ｇｒｅａｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．
Ｔｈｅ　Ｇｅｎｔｉａｎａ　ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｗｈｉｃｈ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｗｉｔｈ　ｆｉｖｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｅｒｅ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｄ　ｂｙ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｉｎｆｒａｒｅｄ
ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（ＦＴＩＲ）．Ｂａｓｅｌｉｎｅ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｗｅｒｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｐｒｅｔｒｅａｔ　ａｌ　ｏｒｉｇｉｎａｌ　ｓｐｅｃｔｒａ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｗａｓ　ｃｕｔ　ｏｆｆ．
Ｔｈｅ　ｓｐｅｃｔｒａ　ｒａｎｇｅ　ｗａｓ　ｆｒｏｍ　３　４００ｔｏ　６００ｃｍ－１．Ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｎｏｒｍａｌ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｏｎ　ｔｈｅ
ｍｏｄｅｌ　ｗｅｒｅ　ｏｂｓｅｒｖｅｄ　ａｎｄ　ｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｓａｍｐｌｅｓ　ｗｅｒｅ　ｄｉｖｉｄｅｄ　ｉｎｔｏ　ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ　ｓｅｔ　ａｎｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｓｅｔ　ａｔ　ｔｈｅ　ｒａｔｉｏ　ｏｆ　３∶１．Ｔｈｅ　ｐｒｉｎｃｉ－
ｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ）ｗａｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｄａｔａ　ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅ
ｒｅｓｕｌｔ　ｉｎｄｉｃａｔｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ　ｐｅａｋｓ　ｏｆ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｗｅｒｅ　３　３７８，２　９２２，１　７３２，１　６１０，１　４１７，１　３６６，１　３１６，１　２７１，１　０６８，
１　０４８ｃｍ－１　ｗｈｉｃｈ　１　７３８，１　６４３，１　６１３，１　４２０，１　０５１ｃｍ－１　ａｓ　ｔｏ　ｇｅｎｔｉｏｐｉｃｒｉｎ；１　０６８，１　０４８，９３５ｃｍ－１　ａｓ　ｔｏ　ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅ．Ｔｈｅ
ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ　ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｒａｔｅ　ｏｆ　ｆｉｒｓｔ　ｔｈｒｅｅ　ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｉｓ　９４．０５％．Ｍｏｓｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ　ｔｈｅ　ｏｒｉｇｉｎａｌ　ｄａｔａ．
Ｔｈｅｒｅ　ｗｅｒｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ　ａｍｏｎｇ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｓａｍｐｌｅｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｏｆ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｓｈｏｗｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｒａｔｅ　ｏｆ　Ｇ．
ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｃｏｕｌｄ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｔｏ　１００％ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｂａｓｅｌｉｎｅ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｔｒｅａｔｍｅｎｔ　ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ＭＳＣ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ
ｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｓｃｏｒｅｓ　ｂｅｉｎｇ　１０．Ｉｎ　ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ，ＦＴＩＲ　ｉｓ　ａ　ｆｅａｓｉｂｌｅ，ｒａｐｉｄ　ａｎｄ　ｎｏｎ－ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｔｏ　ｄｉｓ－
ｃｒｉｍｉｎａｔｅ　Ｇ．ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ　ｓａｍｐｌｅｓ　ｗｔｉｈ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｉｔ　ａｌｓｏ　ｐｒｏｖｉｄｅｄ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｆｏｒ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｐｒｏｄ－
ｕｃｔｓ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃｉｎｅ　ｍａｔｅｒｉａｌｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｇｅｎｔｉａｎａ　ｒｉｇｅｓｃｅｎｓ；Ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄｓ；Ｆｏｕｒｉｅｒ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｉｎｆｒａｒｅｄ　ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ；Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｄｉｓ－
ｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ
（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ａｕｇ．５，２０１４；ａｃｃｅｐｔｅｄ　Ｄｅｃ．２０，２０１４）　　
＊Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ａｕｔｈｏｒｓ
３７３１第５期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　光谱学与光谱分析