全 文 ：doi:10． 3969 / j． issn． 1007-7146． 2012． 05． 013
山鸡椒挥发油 GC-MS 指纹图谱及模式识别研究
①
斯林林1，2，汪阳东2，陈益存2，张 静1，田胜尼1*
( 1． 安徽农业大学生命科学学院，安徽 合肥 230036; 2． 中国林业科学院亚热带林业研究所，浙江 富阳 311400)
摘 要:为控制山鸡椒挥发油的质量，通过水蒸气蒸馏法分离出山鸡椒挥发油，利用 GC-MS建立了山鸡椒挥发
油的指纹图谱，并运用主成分分析和聚类分析对指纹图谱进行模式识别研究。结果显示 16 批样本图谱共匹配
出 27 个共有峰，以此 27 个峰为评价指标，样本的相似度均大于 0． 98。对 27 个共有峰中的 18 个峰进行了定性，
以此 18 个峰为评价指标，方法学考察结果较好，主成分分析和聚类分析结果基本一致。表明该方法建立的 GC-
MS指纹图谱具有良好的稳定性和可靠性。同时，模式识别显示不同产地间和同一产地内的山鸡椒挥发油都存
在差异。
关键词:山鸡椒挥发油;质量控制;指纹图谱;主成分分析;聚类分析
中图分类号:Q946． 85;R284． 1;O657
文献标识码:A
文章编号:1007-7146(2012)05-0453-04
GC-MS Fingerprint and Chemical Pattern Recognition Analysis
of Litsea cubeba(Lour．)Pers． Essential Oil
SI Linlin1，2，WANG Yangdong2，CHEN Yicun2，ZHANG Jing1，TIAN Shengni1*
(1． College of Life Science，Anhui Agriculture University，Hefei 230036，Anhui，China;
2． Institute of Subtropical Forest，China Academy of Forest，Fuyang 311400，Zhejiang，China)
Abstract:To control the quality of L． cubeba essential oil，standard fingerprint of L． cubeba essential oil obtained by
hydrodistillation was developed by using GC-MS． Principle component analysis and cluster analysis methods were em-
ployed to recognize the fingerprint established． Twenty-seven peaks were found in the 16 batches of samples，among
which 18 peaks were determined． The similarity analysis was conducted based on the 27 peaks． Validation of the meth-
od，principle component analysis and cluster analysis were preformed according to the 18 peaks． It showed that the simi-
larity degrees of all samples were more than 0． 98，and the method was proved to be applicable for analyzing the finger-
print． The principle component analysis was relatively consistent with that of cluster． The result indicated that the GC-
MS fingerprint for L． cubeba essential oil here was stable and reliable． And the diversities of L． cubeba essential oil were
observed not only in different production areas but also in the same production area in the light of the chemical pattern
recognition．
Key words:Litsea cubeba essential oil;quality control;fingerprint;principle component analysis;cluster analysis
第 21 卷第 5 期
2012 年 10 月
激 光 生 物 学 报
ACTA LASER BIOLOGY SINICA
Vol． 21 No． 5
Oct． 2012
①
* 收稿日期:2012-06-06;修回日期:2012-09-13
基金项目:国家林业局重点科研项目(2011-01)
作者简介:斯林林(1987 －) ，男，安徽安庆人，硕士研究生，主要从事植物化学研究。(电话)0571-63327982; (电子邮
箱)sdarling2011@ 163． com
* 通讯作者:田胜尼(1971 －) ，男，安徽枞阳人，副教授，博士，主要从事植物生态学研究。(电话)0551-5838548; (电
子邮箱)tiansn@ ahau． edu． cn
山鸡椒(Litsea cubeba (Lour．)Pers．)又称山苍
子，系樟科木姜子属木本植物。在中药上，经晒干，
干燥，除杂等处理后的山鸡椒果实称为荜澄茄，其有
温中散寒，行气止痛的功效［1］。同样，新鲜的山鸡椒
果实经水蒸气蒸馏法提取的挥发油也被广泛用作医
药原材料［2］。研究表明，山鸡椒挥发油主要含 α-柠
檬醛，β-柠檬醛，d-柠檬烯等化学成分，并具有抗氧化
性，抗菌性等生物活性［3］。
目前山鸡椒挥发油的质量控制主要采用色状、
香气等方法［4］，难以对山鸡椒挥发油的内在质量进
行整体性分析。本实验以我国山鸡椒主要分布区不
同产地和同一产地不同来源的山鸡椒鲜果为材料，
采用 GC-MS尝试建立山鸡椒挥发油的指纹图谱，并
将主成分分析和聚类分析等化学计量学方法应用到
山鸡椒挥发油的指纹图谱，为山鸡椒挥发油的质量
控制提供理论依据。
1 材料与方法
1． 1 仪器与试剂
Clevenger挥发油提取装置(泰兴三爱思实验仪
器厂) ;6890N-5975B 气质联用仪(配 MSD 工作站，
美国 Agilent 公司) ;乙醚、无水硫酸钠均为分析纯，
C7 ～ C30正构烷烃，α-柠檬醛，β-柠檬醛，d-柠檬烯标
准品购于德国 Sigma-Aldrich公司。
1． 2 植物材料
2011 年 7 ～ 9 月，在福建建瓯、永安，贵州毕节，
湖南永州，江西安远、分宜，四川长宁和云南景东等
八个市县的山鸡椒天然分布区，每地各收集 2 批不
同的山鸡椒鲜果作为实验样品，样品编号依次为 1 ～
16。山鸡椒果实均为正常生长的近熟鲜果，且采摘
时保留果柄，以防果实中的挥发性物质的逸散。将
采集的果实用冰袋保存立即带回实验室，经鉴定为
山鸡椒 L． cubeba的果实。
1． 3 样品供试液的制备
准确称取山鸡椒果实 100 g，置于 2 000 mL的圆
底烧瓶中并加入 1 500 mL蒸馏水混合摇匀。将圆底
烧瓶瓶口与冷凝管等其他装置连接好，瓶底放在电
热套上，加热至微沸，并保持约 5 h左右，直至挥发油
不再增加，冷却 1 h 后收集所得挥发物，用无水硫酸
钠脱水，离心，取上层贮藏在 4 ℃备用。
1． 4 色谱和质谱条件
1． 4． 1 气相色谱条件 色谱柱为 HP-5MS 石英毛
细管柱(30 m × 0． 25 mm × 0． 25 μm) ;程序升温:
柱初始温度 50 ℃，保持 2 min，以 3 ℃·min-1的速度
升温至 120 ℃，保持 2 min，再以 15 ℃·min-1的速度
升温至 250 ℃，保持 5 min;载气为高纯氦气，流速:
1 mL·min-1;进样口温度:220 ℃;乙醚以 1 ∶ 10 稀
释;进样量:1 μL;溶剂延迟:4 min;分流比 1∶ 40。
1． 4． 2 质谱条件 EI 源;电离电压:70 eV;质量扫
描范围:30 ～ 550 amu;四级杆温度:150 ℃;离子源温
度:230 ℃;接口温度:260 ℃。
1． 5 定性和定量分析
C7 ～ C30正构烷烃与样品挥发油的进样条件相
同，根据它们的保留时间分别计算待测化合物的保
留指数(RI)。采集仪器所得到的质谱图，利用 NIST
(08)谱库进行检索，并根据标准物质的保留时间和
有关文献［5］的保留指数对化合物进行定性。采用峰
面积归一法对各组分相对含量进行定量分析。
2 结果与分析
2． 1 GC-MS指纹图谱的建立
采用水蒸气蒸馏法分别提取 16 批样品中的挥
发油。在相同的色谱和质谱条件进下，按照上述分
析方法进行定性和定量分析，得到 16 批样品相应的
总离子流色谱图，叠加图谱如图 1 所示。从图中可
以大致看出，突出的几个色谱峰的重现性较好。
图 1 山鸡椒挥发油 GC-MS总离子流色谱图
Fig． 1 TIC of essential oil in the Litsea cubeba
为建立共有模式指纹图谱，将分析得到的原始
图谱数据以文本格式导入“中药色谱指纹图谱相似
度评价软件”(国家药典委员会 2004A)软件，设定 1
号样品图谱为参照谱图，时间漂移值为 0． 3，以中位
454 激 光 生 物 学 报 第 21 卷
数法自动匹配生成对照图谱(R) ，见图 2。由于 20
号峰出峰时间适中，出峰面积最大，出峰面积较稳
定，可作为本指纹图谱检测标准的参照物(S)。
图 2 GC-MS对照图谱
Fig． 2 Compared fingerprint by GC-MS
2． 2 共有峰分析
16 批样品中共匹配出 97 个色谱峰，在共有模式
指纹图谱中共发现有 27 个共有峰。结合总离子流
色谱图的定性结果，对其中 18 个共有峰进行了定
性，如表 1 所示，结果显示共有峰主要是以 α-柠檬
醛，β-柠檬醛等为代表的萜类化合物，18 个共有峰的
相对含量大于 94%，符合指纹图谱相关规定。
表 1 山鸡椒挥发油中的 18 种共有成分
Tab． 1 18 common components from Litsea cubeba
essential oil
共有
峰号
化合物
保留时间
min
相对含量
%
平均
匹配度
1 α-蒎烯 6． 554 0． 1329 97
2 β-蒎烯 8． 016 0． 1562 97
3 甲基庚烯酮 8． 524 0． 5813 87
4 β-月桂烯 8． 649 0． 5767 91
5 d-柠檬烯 10． 065 3． 0750 97
6 桉树脑 10． 157 0． 2279 98
7 芳樟醇 13． 199 1． 4798 97
9 香茅醛 15． 537 1． 2825 97
11 4-萜烯醇 16． 528 0． 0548 97
14 α-萜品醇 17． 155 0． 2346 91
15 橙花醇 18． 96 0． 7426 97
16 (R)-香茅醇 19． 077 0． 2495 98
17 β-柠檬醛 19． 612 36． 7328 95
18 薄荷酮 19． 981 0． 0468 97
19 香叶醇 20． 196 0． 8058 94
20(S) α-柠檬醛 21． 000 47． 9858 96
23 β-石竹烯 27． 061 0． 2239 99
26 石竹烯氧化物 31． 063 0． 0842 95
2． 3 相似度评价
以上述 16 批样品指纹图谱经匹配后的各自共
有峰峰面积及对照指纹图谱(R)峰面积为数据，分
别采用夹角余弦法和相关系数法，经 SPSS 13． 0 统计
软件计算，两种方法显示 16 批样品与对照指纹图谱
(R)间的相似度均高于 0． 98，表明 16 批样品的整体
相似度较好，见表 2。
表 2 样品相似度分析
Tab． 2 The similarity analysis of samples
样本 夹角余弦 相关系数 样本 夹角余弦 相关系数
1 0． 9990 0． 9990 9 0． 9990 0． 9991
2 0． 9987 0． 9986 10 0． 9986 0． 9985
3 0． 9938 0． 9934 11 0． 9971 0． 9968
4 0． 9979 0． 9981 12 0． 9963 0． 9958
5 0． 9927 0． 9920 13 0． 9959 0． 9955
6 0． 9996 0． 9960 14 0． 9983 0． 9982
7 0． 9993 0． 9992 15 0． 9865 0． 9861
8 0． 9991 0． 9991 16 0． 9988 0． 9990
2． 4 方法学验证
2． 4． 1 精密度 取同一批山鸡椒挥发油供试液，
在相同的 GC-MS条件下连续进样 5 次，记录 18 个共
有峰的保留时间和峰面积。以 20 号峰为参照峰
(S) ，计算各共有峰的相对保留时间和相对峰面积，
并计算它们的 RSD 值，结果显示各峰的相对保留时
间的 RSD 小于 0． 02%，相对峰面积的 RSD 小于 3．
54%，说明仪器精密度良好。
2． 4． 2 重复性 取同一批山鸡椒样品，按照上述
实验方法制成供试液，在相同的 GC-MS 条件下分别
进样 5 次，记录 18 个共有峰的相对保留时间和相对
峰面积。以 20 号峰为参照峰(S) ，计算共有峰的相
对保留时间和相对峰面积，并计算它们的 RSD 值，结
果显示各峰的相对保留时间的 RSD 小于 0． 08%，相
对峰面积的 RSD 小于 3． 00%，说明实验重复性
良好。
2． 4． 3 稳定性 取同一山鸡椒挥发油供试液，在
相同的 GC-MS 条件下分别在供试液放置 0 h，3 h，
8 h，15 h，24 h后进样，记录 18 个共有峰的保留时间
和峰面积。以 20 号峰为参照峰(S) ，计算各共有峰
的相对保留时间和相对峰面积，并计算它们的 RSD
值，结果显示各峰的相对保留时间的 RSD 小于
0． 09%，相对峰面积的 RSD 小于 4． 96%，说明样品
溶液在24 h内稳定性良好。
554第 5 期 斯林林等:山鸡椒挥发油 GC-MS指纹图谱及模式识别研究
2． 5 化学模式识别
2． 5． 1 主成分分析 将各批样本的 18 个峰面积
数据导入 SPSS 13． 0 统计软件中，运用 SPSS 中的因
子分析功能进行主成分分析。结果显示主成分 1，主
成分 2，主成分 3 的方差贡献率分别为 32． 192%，
20． 859%，16． 600%，累计方差贡献率接近 70%。分
别以主成分 1，2，3 为 Y，X，Z 轴建立三维散点图，各
样本的投影分布如图 3 所示。根据图中各样本点的
位置，大致可以看出:12，13 号样品基本落在同一区
域，其余样品分布较为分散。
图 3 样品主成分分析三维投影图
Fig． 3 Three dimensional projection plot of principal
component analysis for samples
2． 5． 2 聚类分析 由于主成分分析中的 3 个主成
分累计方差贡献率低于 80%，未能较好的代表样品
中的 18 个变量的全部信息量，为更好地了解 16 批
样品间相似性和差异性，采用系统聚类分析对样品
进行分类。将上述数据导入 SPSS13． 0 统计软件中，
采用最短距离法，利用欧式距离作为样本的测度，进
行 Q法聚类。聚类结果如图 4 所示，16 批样品共分
为 14 类:12，13 号样品聚为 1 类;9，16 号样品聚为 1
类，其余样品各自为 1 类，聚类分析结果和主成分分
析结果基本一致。
3 讨论
山鸡椒是一种主要分布在我国南方地区的林
木，其果实在临近成熟时，代谢物质积累已基本停
止，挥发油中的柠檬醛等主要成分的含量变化较小，
此时采集的样品具有一定的代表性。由于地理，气
图 4 山鸡椒挥发油聚类分析
Fig． 4 Hierarchical clustering analysis of Litsea cubeba
essential oil
候等因素的差异，山鸡椒果实的成熟期不尽相同，所
以本实验在 7 ～ 9 月待各地山鸡椒果实成熟时分别
采样。采用 GC-MS 建立的山鸡椒挥发油指纹图谱，
相似度评价分析表明，样品与对照图谱间的相似度
均高于 98%，说明本研究建立的指纹图谱具有一定
的可靠性。
山鸡椒挥发油指纹图谱中共有 27 种成分，主要
为 α-柠檬醛，β-柠檬醛等，这些萜类化合物都具有一
定的生物活性。山鸡椒核仁油中含有葵酸和十二碳
酸即月桂酸，一般用作化工生产的原料［7］。而荜澄
茄挥发油指纹图谱中共有 26 种成分，主要成分为葵
酸，十二碳酸，皆为非药理活性成分［6］。所以荜澄茄
挥发油中既有山鸡椒果实挥发油又有核仁油。有研
究表明，干燥果实和新鲜果实中的挥发油在油的品
质和疗效上基本相当［8］，但荜澄茄挥发油中可能混
杂的核仁油必然会影响其药用效果。
通过对山鸡椒挥发油指纹图谱的主成分分析和
聚类分析发现不同山鸡椒挥发油之间仍存在着一定
的差异性，这种差异不仅体现在不同产地之间，也体
现在同一产地内。山鸡椒挥发油的差异必然是基因
型和环境选择相互作用的结果，所以为确保山鸡椒
挥发油品质的相对一致性，有必要对山鸡椒进行规
范化种植。林以种为本，种以质为先，优质种子是生
产优质药用植物的必要条件，山鸡椒的良种选育工
作还相对滞后，目前还没有山鸡椒良种选育的报道。
为了更好地规范山鸡椒挥发油的质量标准，高产、优
质山鸡椒的良种选育工作还有待跟进。
654 激 光 生 物 学 报 第 21 卷
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