全 文 :第 3 6卷 , 第 8期光 谱 学 与 光 谱 分 析Vo l . 3 6 , No_ 8 , pp 24 6 8 -2 47 3
2016年8月 Sp ec tro s copyandSpectralAna lys is Augus t ,2 01 6
林药复合种植滇龙胆红外光谱鉴别研究
申云霞 l i 2 , 赵艳丽S 张 霁、 金 航S 王元 忠 1 ) 5
1 . 云南省农业科学院药用植物研究所 , 云南 昆明 6 5 0200
2 . 云南中医学院中药学院 , 云南 昆明 6 50 5 00
摘 要 林药复合种植是一种缓解中药资源减少及提高土地利用率的方法 。 采用傅里叶变换红外光谱法对
7 0份不同种植模式的滇龙胆进行研究 , 通过 Omn i c8 . 0 软件对原始光谱进行基线校正 、 归一化 、 二阶导数光
谱预处理 ; 对样品与龙胆苦苷标准品的二阶导数光谱进行分析 ; 利用各类样品 的平均光谱建立两个光谱数
据库 L ib l 和 Lib2 , 其中 L ibl 在 180 0?6 00orT 1光谱范围 内进行专家检索 , Lib2 在全谱范围 内进行相关性
和平方微分差检索 。 结果表明 , 样品 的红外光谱较为相似 , 难以直观分析鉴别 ; 样品与龙胆苦苷标准品具有
多个共有峰 , 其中 16 1 1 和 10 76mT 1 为标准品的特征峰 , 各样品在 10 7 6cur 1 处峰形差异较小 , 通过对
16 1 1cnT 1处峰面积的比较 , 种植于核桃林下的样品龙胆苦苷含量最高 , 荒坡种植及与木瓜复合种植的样品
有效成分含量最低 ; 不同种植模式样品中有效成分的不同表现为光谱匹配值之间的差异 , 与核桃树 、 旱冬
瓜 、 桉树 、 茶树 、 杉树复合种植的样品间匹配值的差异小于与木瓜复合种植及荒坡种植的样品 , 专家检索法
对样品的误判数为 1 1 , 相关性检索和平方微分差检索法对样品的误判数分别为 4 和 9 , 即在全谱范围内相关
性检索法对样品鉴别效果最佳 , 正确识别率为 94 . 29% 。 红外光谱法结合二阶导数光谱 、 光谱检索对不同复
合种植模式滇龙胆的鉴别效果较好 , 为不 同复合种植中药药源鉴别提供理论依据 。
关键词 滇龙胆 ; 复合种植 ; 傅里叶变换红外光谱 ; 二阶导数光谱 ; 光谱检索
中 图分类号 : 065 7 . 3文献标识码 : ADOI :10 . 39 64/j .issn . 1 00 0-0 5 93 ( 2 0 1 6 )08-24 68-0 6
土地资源利用率 , 具有 良好的生态效益、 社会效益和经济效
弓 |言 益 [ 7] 。 研究发现 , 荔枝与旋扭山绿豆复合种植系统较单一种
植系统可有效减少病虫害 [ 8] ; 在亚热带茶园 中 间种豆科植物
土地资源是一切资源可持续利用的基础 , 我国是土地资白三叶草可改善土壤生态环境 , 并提高茶叶产量 [ 9] ; 桑树与
源大国 , 人均土地占有量较少 , 耕地尤为短缺[ 1 ] 。 当前耕地谷子间作可增加桑 叶 的产 量 , 提高桑树叶 的光合生产 能
资源瓶颈作用 日 渐凸显 , 因此合理 、 高效地利用土地是缓解力 [ 1 ° ] 。
资源短缺与需求之间矛盾的根本[ 2 ] 。 中药资源作为陆地生态滇龙胆 Gmt iana HgMcewFranch . 为龙胆科植物 , 多年
系统的一部分 , 与其他 自 然资源一样受土地利用和土地覆盖生草本植物 , 生于山坡草地 、 灌从中及林下 [1 1] , 为濒危药用
变化的影响[ 3 ] 。植物 。 为 了缓解药材与粮食争地的矛盾 , 根据药材的生长习
随着中医药科学的深入研究 , 中药资源需求量逐年增性 , 目前 , 在云南临沧地区 , 于荒坡和林下实现规模化种植 。
加 , 野生资源难以满足市场需求 , 药用植物栽培及野生变家王文杰等[ 1 2 ]研究表明不同生境对白 屈菜中 单宁 、 黄酮和生
种 已成为中药行业可持续发展必然趋势w 。 中药的种植须依物碱类次生代谢产物的含量有影响 , 因此 , 对林药复合种植
赖土地 , 在我 国西南地区 , 土地生态环境脆弱 , 山地和高原的研究具有重要意义 。 红外光谱法具有快速 、 无损和简便等
土地面积广阔 , 耕地资源稀缺[ 5 ] ; 建立多生物 、 多层次和多优点 , 能够反 映样 品 化 学 成分 整 体 信息 , 广泛 用 于 食
时序的立体复合性农业结构 , 对实现耕地的 可持续利用和农品 [ 1 3_ 1 5 ] 、 中药 [ 1 6 1 8 ]的鉴别和质量分析 。 本实验采用傅里叶变
业的发展具有重要作用 [6 ] 。 农林复合系统是突破传统的单一 换红外光谱结合二阶导数及光谱检索法对七种不同种植模式
种植模式 , 通过利用物种间的生态互补功能 , 能够有效提高下的滇龙胆进行研究 , 以期为滇龙胆立体复合种植提供依
收稿 日期 : 20 1 5-0 1 -1 0 , 修订 日 期 : 2 0 15 -05 - 1 1
基金项目 : 国家 自然科学基金项 目 ( 8 12 606 08)和云南省 自然科学基金项 目 (201 3FD0 66 ,201 3FZ1 50)资助
作者简介 : 申 云霞 , 女 , 1 9 9 1 年生 , 云南中医学院中药学院硕士研究生e-mai l :s henyunxia l 9 9 1@ 1 6 3 . com
*通讯联系人e ̄ma i l :yzwang l 9 8 1@ 1 26 . c om
第 8 期光谱学与光谱分析2 46 9
据 。 图 , 样品的图谱相似度较高 , 难 以 进行区分 。 主要的 吸收峰
有339 0 ,292 8 ,28 60 ,173 6 ,164 6 ,16 1 3 ,14 26 ,1 37 2 ,
1实验部分 1 3 25 , 127 1 , 107 5 ,105 6 ,9 30cm— 丨 。 29 28cm- 1为亚 甲基
C一H 的反对称振 动 , 28 5 1cnT 1 为亚 甲基 的对称振 动 峰 ,
1 . 1 材料 1 7 36cm 1是酯类物质的 C=0 伸缩振动峰 , 1 64 6cm— 1 左
所有样品于 20 1 2 年 1 0 月 采 自 云南省临 沧市 , 均为栽培右为烯醚双键的伸缩振 动峰 , 16 1 3cnT 1 为 C一O 伸缩振动
品 。 七种不同种植模式包括荒坡种植 、 核桃树 、 旱冬瓜 、 桉峰 , 142 6c rrT 1 是木质 素 类物质 中苯环 的 吸 收 峰 , 14 18
树 、 茶树 、 杉树和木瓜林下种植 , 样品 的详细信息见表 1 , 经cnT 1 是烯烃端基碳上 的 CH 2 变 角振 动 , 10 75cnT 1 为糖类
云南省农业科学院药用植物研究所金航研究员鉴定为滇龙胆物质的 C一OH 伸缩振动峰 , 93 0cnT 1 左右为糖类化合物的
根及根茎 。 在 50 °C条件下烘 48 h , 粉碎过 1 00 目 筛 , 备用 。端基碳 C-H 弯 曲振动峰 。 光谱特征综合反映滇龙胆含有酯
类 、 萜类 、 糖类 、 木质素类等物质 , 所含化学成分复杂多样 。
表 1 不同 种植模式滇龙胆的样品信 息 k
Ta ble1Th e informa ti ono fG.rigescen ssamp les乂 ^一- 、
6 Aw ith di fferen tp lan ting pat terns 0V、 八I广?—?、一 ̄^
复合种植类型代号编号^一 E?—
荒坡种植
—
k Al ̄A l° Iv
—
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滇龙胆 +核桃树BB1  ̄B 1 0%3 -/-x
 ̄A
滇龙胆 +旱冬瓜 C C 1?C 10 |—’ 2一^?一'^ ^ ^
滇龙胆 + 按树DD1?D 10 _____,b? ̄ ̄'
滇龙胆+茶树 e ei ?m o A
滇龙胆+杉树Fn? F1 0
+沐瓜 2 G l —G 1 Q4 00035 0030002 5002 00015 001 000500
Wavenumber/cm' 1
1 . 2 仪器与试剂 图 1 不 同种 植模式滇龙胆的 傅里叶变换红外光谱
Perk in-Elmer Fr on ter型傅里 叶变换红外光谱仪 , DTGSFig .1ITieFTIRspectrao fG .r iges cen s
检测 器 , 光谱范围 4 〇〇〇?40 0cm 1 , 分辨率4cm— 1 , 信号累 w ithd ifferen tpl an t i ngpat terns
加扫描 1 6 次 。 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2. 2 不 同 复合种植模式 的滇龙胆及龙胆苦苷二 阶导数红外
司 ; 龙胆苦苷标准 品 ( 批号 : 1 1 07 70—2 0 1 3 1 4 ) , 购于 中 国食光谱分析
品药品检定研究院 。滇龙胆富含多种化学成分 , 红外光谱吸收峰 出现叠加 ,
1 . 3 方法 二阶导数光谱可增强光谱分辨率 , 呈现多个被掩盖的 吸收
取样品与 KBr 粉末 ( 1 :1 00 )混合研磨均匀 , 压制成透明峰[ 2? 。 不同复合种植模式的滇龙胆红外光谱 峰形和峰位相
薄片 , 放人红外光谱仪 中 测定 , 每个样品平行测定三次 , 计似 (图 2 ) , 表 明所含的化学成分相近 。 样品 与龙胆苦苷标准
算平均光谱 。 红外光谱采集过程 中室温保持在 2 3°C , 空气品 ( H )在 167 8 ,16 1 1 , 146 8 ,1 207 , 110 4 ,107 6 ,10 52 ,
相对湿度保持在 4 0%? 48% 。103 2 ,10 1 7 ,98 6 ,935cnT* 1 出现吸收峰 。 龙胆苦苷在 16 1 1
1 . 4 光谱预处理及数据处理 和 10 76cnT* 1处特征吸收峰较强 ; 样品在 107 6cm— 处吸收
所有原始光谱数据用 N ico l etOmn ic8 .0 软件进行基线校峰强度差异较小 , 16 1 1orT 1处 吸收 峰强具有差异 , 种植于
正 、 归一化预处理 。 核桃树下的滇龙胆 ( 6) 在此处吸 收峰强 于其他类型 的样品 ,
用 Omn iC8 .0 建立 2 个光谱数据库 , 光谱库 l ( Li b l ) 由各既该复合种植的样品 中所含龙胆苦苷类成分较高 ; 荒坡种植
类种植模式下样 品的平均光谱组成 , 所有样品 的光谱作为总( a )与木瓜复合种植 ( g )的样 品在该处的 吸收峰弱 于其他样
体 , 在 1800? 600cm 1 光谱范 围内 与 L ib l 中 的各平均光谱 品 , 说明 龙胆苦苷类成 分含量相对较 低 , 两类样 品 均在
进行光谱检索 ; 光谱库 2 ( L ib 2 ) 由全部样品的平均光谱组成 , 103 3 ,10 1 7 和 98 6cnT 1 处 出现尖峰 。 该结果与前人研究结
全谱范围 内分别进行相关性和平方微分差检索 , 软件 自 动得 果相似 , 即不同复合种植模式滇龙胆样品 中龙胆苦苷的含量
出匹配分值 。 匹配值的大小反映样品 的亲密程度 , 数值越大 有差异 , 滇龙胆与 核桃 树复合种植质量最佳 , 种 植在旱冬
匹配程度越好 , 数值为 1 0 0. 〇〇 表示两类样品完全匹配[ 1 9] 。瓜 、 桉树 、 茶树 、 杉树下的样品优于荒坡种植 。 植物生长需
^要依赖土壤 、 温度 、 光照 、 水分等生态 因子% 23 ] , 这些因素
2 的改变会对其产量和质量产生一定的影 响 [2 4 ] 。 不同复合种
植模式的滇龙胆所含化学物质之间有差异 , 可能与生态因 子
2 . 1 不同复合种植模式滇 龙胆红外光谱分析之间的差异有一定 的关系 。
图 1 为不 同 复合种 植模式滇龙胆样 品的平均红 外光谱 2 . 3 未知样品与光谱库 1 光谱检索鉴 别
用光谱检索法对不同复合种植模式的滇龙胆样品进行鉴
24 70光谱学与光谱分析第 3 6 卷
另 IJ 。 限于篇幅 . 文 中仅列出 部分未 知样 品 与光谱库之间的检究结果一致 ; 种植于核桃树林下的样品 ( B) 与 自身所在类型 、
索结果 , 黑色字体表示样品与所属类型的样 品正确 匹配 , 斜旱冬瓜 (0 、 桉树 ( D) 、 茶树 ( E ) 、 杉树 ( F ) 、 木瓜 (G )种植模
体表示不能对样品正确分类 。 光谱库 l ( L ib l )在 1800? 600式样品匹配值的平均值分别为 9 8 . 27 ,9 6 . 4 5 ,9 7 .1 8 ,97 . 06 ,
cm 1 波段范 围 内 的专家检索结果见表 2 , 荒坡种 植的样品值9 6 .9 6 ,92 . 39 ;B5 与 F 类型的样品的匹配值 ( 9 8 . 84 )大于在
(A )在所属类别 中匹配值最高 , 能进行 正确匹 配 ; A 类别的本类 中 的匹配值 ( 97 _ 56 ) , 即 为匹配错误 。 所有样品 中 , 有 5 9
样品与 G(与木瓜复合种植 ) 匹配值平均值为 96 .6 1 , 大于 A份样品的光谱匹配值在 自 身所在类 别 中最 高 , 占 84 . 29% ,
类样品与其他类样品匹配的平均值 , 表 明 两类样 品相似度较说明专家检索法对样品的正确识别 率为 84 .2 9% 。
高 , 与荒坡种植和与木瓜复合种植 的样 品二阶导数图谱的研
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Wavenum be r/cm* 1
图 2 龙胆苦苷及不同种 植模式滇龙胆的红外光谱
Fi g.2TheFT IRspectraof gent iopi crosid eandG .rigescen swi thd ifferen t pl ant i ngpat terns
Not e :the informa t i onof ato gshownint ab le 1 ,/ii sge n t iop i c rosi d e
表 2 未知样品在光谱库 1 的 18 00 ?6 00 otT 1波段范 围 内的检 索结果
Ta ble 2Th e resul to fexpert sea rchfortheunknown sampl esw ith th e li brary(L ib l )wh ich
inc lu dedaverage spectraof eachvarie tyth espectrarange f rom1800 to6 00 cm
-
1
未知样品ABCDEFG
A 1 9 9. 1 1 9 1 . 04 9 3 . 7 9 9 3 . 7 6 9 1 . 9 7 9 4 . 3 5 9 4 . 9 6
A29 8. 9 29 0 . 199 3 . 2 89 3 . 06 9 1 . 2 59 3 . 9 19 4 . 5 9
A3 9 9 . 5 2 9 2 . 82 9 3 . 5 8 9 4 . 5 1 92 . 6 0 9 3 . 90 9 8 . 01
A49 9 . 2 99 3 . 7 89 4 . 0 19 5 .1 4 93 . 3 69 3 . 2 398 . 4 1
A5 9 7 . 9 8 8 8 . 09 9 0 . 08 9 0 . 7 5 88 . 7 5 9 1 . 5 3 9 3 . 7 1
A69 9 . 4 994 . 6 09 5. 8 29 6 . 2 894 . 8 19 5 . 9 39 7 . 24
A7 9 9 . 2 0 95 . 02 9 5. 2 6 9 6 . 1 2 94 . 7 7 9 5 . 3 0 9 8 . 18
A89 9 . 0495 . 069 5. 1 69 6 . 0 894 . 7 39 5 . 2 09 8 . 04
A9 9 8 . 6 8 95 . 4 6 9 5. 2 5 9 6 . 2 9 9 5. 02 9 5 .1 7 9 8 . 0 5
A1 09 9 . 1 19 1 . 049 3 . 7 69 3 . 7 69 1 . 9 79 4 . 3 59 4 . 9 6
B 1 9 1 . 6 9 98 . 6 1 9 6 . 3 3 97 . 16 9 6. 9 6 9 7 . 2 1 9 2 . 5 5
B29 2 . 8 7 9 9 . 299 6 . 6 6 97 . 6 79 7. 099 7 . 089 3 . 7 0
B3 88 . 9 8 9 7 . 2 8 9 4 .2 3 95 . 9 7 9 6 . 07 9 3 . 6 2 8 9 . 7 8
B49 0 . 6 39 8 . 3 09 5 . 5 9 9 6. 5 79 6 . 9 89 5 . 3 39 1 . 9 2
B5 9 4 . 6 3 97 . 56 9 8 . 1 9 97 . 4 2 9 7. 1 6 9 8 . 3 4 9 3 . 6 2
B69 4 . 3 7 9 9 . 069 7 . 3 6 98 . 2 69 8. 4 39 8 . 2 19 3 . 8 1
B7 9 2 . 5 1 97 . 56 9 7 . 3 8 9 7. 54 9 7. 17 9 7 . 6 7 9 1 . 1 5
B89 0 . 6 79 8 . 3 69 7 . 3 19 7. 889 8. 3 79 6 . 6 99 1 . 2 7
B9 93 . 4 5 9 8 . 03 9 6 . 2 9 9 6. 4 7 9 5. 7 6 9 6 . 9 8 9 4 . 5 2
B 1 0
90 . 5 1
9 8 .6 7
9 5 . 1 4 9 6. 84
9 6. 6 3
9 5 . 7 6
9 1 . 6 4
2 . 4 未知样品 与光谱库 2 中平方微分差和相关性检 索鉴别自身所在的类别中 匹配值最 高 , A 与 G类样 品匹配值的平均
在全谱范围内 , 计算各类别样品与平均光谱的相关性和值差异小于 A 与其他类样 品的差异 , 荒坡及木瓜复合种植样
平方微分差算法的光谱匹配值 , 结果见表 3 和 表 4 , 样 品 与品间 的差异较小 , 与核桃树 、 旱冬瓜 、 茶树 、 桉树和杉树复
第 8 期光谱学与光谱分析24 71
合种植的样品间差异较小 。 相关性光谱检索表明 , 6 6 份样品在全谱范围内 , 光谱相关性检索和平方微分差检索的方法可
的判别结果与所在类别 中匹配值最高 , 误判 的样品分别为对不同复合种植模式滇龙胆进行鉴别 。 相关性检索中 , 样品
B5 ,B7 ,C5 及 D1 , 正确匹配率为 94 . 29% 。 平方微分差检索与未知样品 的匹配值彼此间的差异较大 , 匹配正确率较高 ,
中 , 6 1 份样品的结果与所在类别中得分值最高 , 占 87 . 14 % 。说明该方法有更利于不同种植模式的滇龙胆样品的鉴别 。
表 3 未知样品在光谱库 2 全波段范围 内的相关性检索结果
Table3Theresultofcorrelation re trievef<Mrtheunknown sampleswith the l ibrary(Lib2 )
whichincluded average spectra ofeachvarietyinthefull spectral range
样品ABCDEFG
AI 9 9 . 20 9 1 . 66 9 4 . 17 94 . 05 9 2 .1 4 94 . 40 9 4 . 87
A29 8 . 7890 . 619 3 . 3593 . 1 09 1 . 0793 . 669 4 . 1 3
A3 9 9 . 5 7 9 3 . 68 9 4 . 4 1 95 . 1 6 9 3 . 2 3 94 . 54 9 7 . 7 7
A49 9 . 3594 . 619 4 . 8795 . 809 4 . 02 94 . 949 8 . 2 5
A5 9 7 . 9 1 89 . 0 2 9 1 . 59 9 1 . 46 8 9 . 50 9 1 . 95 9 3 . 9 4
A69 9 . 289 4 . 449 5 . 4795 . 869 4 . 049 5 . 449 6 .1 7
A7 9 9 . 24 9 5 . 6 1 9 5 . 90 9 6 . 58 9 5. 1 3 9 5 . 79 9 8 . 05
A89 9 . 129 5 . 6 09 5 . 8196. 549 5 . 099 5 . 7 69 7 . 9 2
A9 9 8 . 7 9 9 5 . 9 9 9 5 . 86 96 . 72 9 5 . 3 1 95 . 6 9 9 7 . 86
A1 09 9 . 2 09 1 . 6 69 4 . 1494 . 059 2. 149 4 . 409 6 . 87
B 19 2 . 5 6'9 8 . 7 9 9 6 . 93 97 . 63 9 7 .1 8 97 . 63 9 3 . 6 7
B2 9 3 . 6 6 9 9 . 3 79 7 . 2398 . 079 7 . 3597 . 539 4 . 6 2
B390 . 1 598 . 6 5 94 . 99 9 6. 5 1 96. 46 94 . 66 9 1 . 4 4 '
B4 9 1 . 49 98 . 5 19 6 . 229 7. 0897. 409 6 . 1 09 3 . 1 9
B595 . 1 397 . 5 8 9 8 .1 7 9 7. 72 9 7. 27 9 8 . 32 9 4 . 1 2
B6 9 4 . 9 4 9 9 . 109 8 . 389 8. 469 8. 429 8 . 579 4 . 4 0
B79 3 . 479 7 . 6 8 9 7 . 66 9 7. 7 7 9 7 . 29 9 7 . 7 7 9 2 . 4 6
B8 9 1 . 6 4 9 8 . 609 7 . 6 79 8. 209 8. 599 7 . 229 2 . 6 7
B99 4 . 179 8 . 34 9 6 . 99 9 7. 12 9 6 . 2 7 9 7 . 44 9 5 . 0 4
B1Q
9 1 . 3 3 9 8 . 6 3
9 5 . 87
9 7 . 34
9 7 . 13
9 6 . 40
9 2 . 86
表 4 未知样品在光谱库 2 全波段范围 内平方微分差算法的光谱匹配结果
Table4Theresult of squaredifferentiald ifferenceretrievefortheunknownsampleswiththe l ibrary (Lib2 )
whichincludedaverage spectraof eachvarietyin thefull spectralrange
未知样品ABCDEFG ̄ ̄
Al 93 . 6 7 80 . 0 1 83 . 1 4 8 3. 0 1 80 . 57 83 . 9 0 8 4 . 1 9
A292 . 5 178 . 8582 . 088 1 . 7 579 . 3582 . 4 883 . 1 2
A3 9 5 . 35 82 . 5 1 83 . 5 2 84 . 6 4 8 1 . 9 1 83 . 70 89 . 5 0
A494 . 3083 . 8 184 . 1 985 . 6 6 82. 9 784 . 29 90 . 68
A5 89 . 40 7 7 . 2 2 79 . 9 3 79 . 78 77. 70 80 . 3 4 82 . 48
A694 . 0083 . 5 685 . 1 385 . 7 782. 9985 . 0786 . 29
A7 93 . 86 85 . 3 6 85 . 83 87 . 04 84 . 59 85 . 64 9 0 . 18
A893 . 3785 . 3 385 . 6 886 . 9 6 84 . 53 85 . 4 789 . 8 6
A9 9 2 . 3 3 85 . 98 85 . 7 7 87 . 26 84 . 63 83 . 5 0 89 . 7 1
A 109 3 . 6780 . 0283 . 1 583 . 0 180 . 5783 . 9 684 . 1 8
B1 8 1 . 07 9 2 . 2 5 87 . 7 2 89 . 18 88 . 20 89 . 1 7 82 . 50
B282 . 4 89 4 . 3 988 . 3 290 . 2388 . 5 688 . 9 58 3. 8 2
B3 78 . 3 6 89 . 2 2 84 . 3 7 8 6 . 9 1 86 . 8 1 8 3 . 8 8 7 9. 7 6
B479 . 829 1 . 4 086 . 388 8 . 0 188 . 6 786 . 1 88 1 . 8 7
B5 84 . 5 9 89 . 5 2 90 . 48 8 9 . 38 88 . 4 0 90 . 8 8 8 3. 1 1
B684 . 309 3 . 3 19 1 . 049 1 . 279 1 . 15 9 1 . 5 68 3. 50
B7 82 . 23 89 . 2 1 89 . 2 6 89 . 5 1 88 . 4 4 ■ 89 . 5 1 80 . 9 6
B879 . 9 99 1 . 6889 . 2 79 0 . 569 1 . 6488 . 3 08 1 , 2 1
B9 83 . 18 90 . 9 4 87 . 8 3 88 . 08 86 . 4 7 88 . 7 7 84 . 45
BIO
79 . 64
92 . 3 6
85 . 7 7
88 .5488 . 1086 . 7 18 1 . 4 5
24 72光谱学与光谱分析第 36 卷
103 2 ,10 1 7 ,9 86 ,93 5cm
- 1
处呈现吸收峰 , 16 1 1 和10 76
3结i仑 cnT 1为龙胆苦苷类成分的特征峰 , 通过谱峰比对 , 不同类别
的样品具有差异 , 与核桃树复合种植的样品中龙胆苦苷含量
采用傅里叶变换红外光谱法对七种不同复合种植模式的最高 , 荒坡种植和木瓜复合种植样品间的差异小于与其他类
70 份滇龙胆进行研究 , 用 OmnicS . 0 软件对所有原始光谱进样品的差异 ; 专家检索 、 相关性和平方微分差检索法对样品
行基线校正和 归一化预测处理 , 计算红外光谱的二阶导数光的正确识别率分别为 84 . 2 9% , 94 . 2 9%和 87 . 1 4% , 相关性
谱 ; 光谱检索中选择专家检索 、 相关性和平方微分差检索法检索算法对样品的鉴别效果最优 。 红外光谱法结合二阶导数
计算所有样品 的匹配值 。 结果显示 , 样品 的红外光谱图相似和光谱检索法可直观、 快速和准确地对不同复合种植的滇龙
度较高 , 难以对其鉴别 ; 样品与龙胆苦苷标准品的二阶导数胆样品进行鉴别 , 为不同种植模式中药的质量研究提供参
光谱在167 8 ,16 1 1 , 146 8 ,12 07 ,11 0 4 ,107 6 ,10 52 ,考。
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第 8 期光谱学与光谱分析24 73
StudyonGen tianaRigescenswi thSi lvomedicina landAgriosivomedic ina l
SystemswithFTIRSpectroscopy
SHENYun-xia 1 ' 2 ,ZHAOYan-l i 1 ,ZHANG Ji 1 ,J INHang1 ,WANGYuan-zhong' *
1 .Inst ituteo fMedi c ina lPl ants ,YunnanAcademy o fAgr icu ltu ralSc i ences ,Kunmi n65 020 0 ,Ch i na
2 .Co l legeofCh ineseMateriaMedica *YunnanUnivers ityo fTrad itional ChineseM ed ic ine ,Kunming650 50 0 ,China
Abs tractMul t ip lecropp ingsystemsarethewaytocopew iththeshortageoftrad itionalCh ine se med ic i ne(TCM )resou rcesand
enhancetheut ili zat ionrat ioo fland.Theaimof th isstudy was to inves tigateseventyGent ianarig escensFranchsamp leswh i ch
wereplantedinslopeandinmu lt ip lecropp ingsystemmixedwi thJ uglan sreg ia ,Alnusnepalen si s ,Eucalyptus robu sta ,Alnus
nepalens is ,Camell ias inensi s ,Chaenomeless inensisus ingFouri er trans forminfrared( FTIR )spectroscopy.Thepre treatments
su chasba sel inecorrec t ion ,normal izationandsecondder ivat iveo fal ltheo ri gi nalspec trawereperformedwithOmnic8. 0
software .Moreover, secondderiva ti vespectraofsamplesandgent iop i cros ide standardwere analyzed.Inadd ition ,twospec tral
databasesweresetupbasedon thea veragespectraofeveryvari etywi thOmnic8. 0so ftware.Thef irst library(Li b l )which
inc luded th esp ectrareg ionfr om 18 00 to6 00cm
-
1had thealgo rithmofexpertretr ieve wh i l etheco rrelat ionretr ieveand square
d ifferent ialr e trieveweredeal tw it h thesecond li brary(L ib2 )in theful lspe ctralrange.The resu lts i nd icatedthat iti sdi fficul tto
identi fytheinf raredspec traofsamplesdi rec tlybecausetheyhadhighs imi lar ities .Thereweremu lt iplecommonpeaksbetween
spectrao fsamp lesandgent iop icro s idestandards .Theabsorpt ionpeaks o f16 1 1and10 76cm- 1 o fgent iop icros ide wer ethe two
ma inchara cter is t icpeaksinthe secondder ivati vespec tra .Thed ifferenceofpeakshapeo feverysamp le in thewavenumbero f
1 0 76cm
— 1was small.By comparingpeak areaat1 61 1cm
-
1
?thesamp lesp lantedwi thJ ,reg iacontainedhighes t cont ento f
gentiop icros ide whilethe cont entof thi seffectiveconsti tuentwasthelowesti n thesampl eswh ich werep lanted int heslopeand in
themult iplecropping syst ems mixedw ithC s znew sts .Thed ifference sofeffec t ivecomponents i n thesamp lesw it hd ifferen tp l ant?
ingpatternswererepresen tedby thevar iances of spectralmatch ingva lu es .Thed ifferenceof match ing val ues of samp les pl anted
w ith] .reg ia ,A.nepalen sis ?E.RobustaandA .werelower than tha twiths lopeandC.S inens is,Thenumbero f
misj udgmento fexpertretri eval , co rrel ationretr ieveandsquare d if fe rent ialret rievewere1 1 , 4and 9 , re sp ect ively.The di scr imi-
nat i onresul tofcorrel at ionr etrievewasthebes tinthef ul lspectral rangeand thecorrectrecogn it ionra tewas94 .2 9% .Fou r ier
transforms infrared(FTIR)spect roscopy comb inedwith secondder iva t iveand retri evalhad goodabi lity todi scr iminateG.r iges?
cens wi thd ifferentcropp ing systems .Itcou ldprovi deabas is fo rthed is cr iminationofd ifferentplanti r^patterns ofTCM
KeywordsGent ianarigescens;Mu ltiplecroppi ng ?Fou riert ransform inf raredspectroscopy ?Secondder ivative ;Spect rum
ret rieval
(ReceivedJan.10 ,20 1 5 ;accep tedMa y1 1 ,2 0 1 5 )
*Correspond ingautho r