全 文 ：植物学报 Chinese Bulletin of Botany 2015, 50 (6): 746–753, www.chinbullbotany.com
doi: 10.11983/CBB15073
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收稿日期: 2015-04-22; 接受日期: 2015-08-10
基金项目: 中央高校基本科研业务费专项资金(No.GK201503002)、陕西省科技合作计划(No.2014SJ-01, 2014SJ-08)、陕西省自然科学基
础研究计划(No.2015JM3101)和国家级大学生创新创业训练计划(No.201510718017)
* 通讯作者。E-mail: isaacsau@sohu.com; xhyang@mail.xjtu.edu.cn
一种快速定量分析药用植物淫羊藿生物碱的方法
孙晨倩1, 陈乐1, 张华峰1*, 杨晓华2*, 杨娟1
1陕西师范大学食品工程与营养科学学院, 药用资源与天然药物化学教育部重点实验室/西北濒危药材资源开发国家工程实验室, 西安
710062; 2西安交通大学医学院, 卫生部法医学重点实验室, 西安 710061
摘要 建立了基于近红外漫反射光谱的药用植物淫羊藿(Epimedium)生物碱的定量分析方法, 测定了9种淫羊藿生物碱的
含量。当聚类分析采用主成分分析、数学处理采用2,4,4,1模式、光谱散射校正采用标准正则变换+散射处理及回归分析采
用改进最小二乘法时, 淫羊藿生物碱近红外定标模型的定量效果最好; 定标方程的定标决定系数、交互验证相关系数、定
标标准差和交互验证标准差分别为0.899 7、0.845 7、0.168 6和0.085 3。近红外定标模型预测值与常规化学分析值差异很
小。应用近红外漫反射光谱法测得9种淫羊藿生物碱的含量介于6.537–20.586 mg·g–1 (干重)之间, 淫羊藿生物碱的种间差
异较大。近红外漫反射光谱法具有快速、简便和无损(不损耗受检材料)的优点, 可用于淫羊藿生物碱的研究与开发。
关键词 淫羊藿, 近红外漫反射光谱, 生物碱, 定标方程
孙晨倩, 陈乐, 张华峰, 杨晓华, 杨娟 (2015). 一种快速定量分析药用植物淫羊藿生物碱的方法. 植物学报 50, 746–753.
小檗科(Berberidaceae)植物有17个属约650种,
其中很多植物都含有生物碱(Zhang and Yang, 2012;
Chueh and Lin, 2012; Glenn et al., 2013)。小檗属
(Berberis)植物冬青叶小檗(B. aquifolium)、刺檗(B.
vulgaris)和具芒小檗(B. aristata)含有的小檗碱(ber-
berine)具有抑菌和降血糖等功效, 已成为重要的药
物来源(Ding et al., 2014); 黄芦木(B. amurensis)总
生物碱能够抑制乳腺癌和肝癌细胞的增殖(Wu et al.,
2015)。南天竹属(Nandina)植物南天竹(N. domes-
tica)中的南天竹宁 (nantenine)具有抗惊厥等作用
(Ribeiro and Leite, 2003)。十大功劳属(Mahonia)植
物阔叶十大功劳(M. bealei)中的异喹啉生物碱具有抗
氧化和抑制肿瘤细胞增殖等活性(Hu et al., 2011)。有
关淫羊藿属(Epimedium)植物中生物碱的研究则比较
少(刘春明等, 2003; 张华峰和杨晓华, 2010)。陈翠萍
等(1996)建立了朝鲜淫羊藿(E. koreanum)中木兰花
碱(thaliotrine)的高效液相色谱(high performance li-
quid chromatography, HPLC)定量分析方法。袁航等
(2014)运用高分离度快速液相色谱-二极管阵列检测
器-电喷雾离子化-多级质谱方法证明天平山淫羊藿
(E. myrianthum)含有木兰花碱成分。高敏等(2011)
采用HPLC方法测得朝鲜淫羊藿、天平山淫羊藿、粗毛
淫羊藿(E. acuminatum)、箭叶淫羊藿(E. sagittatum)、
黔岭淫羊藿(E. leptorrhizum)、巫山淫羊藿(E. wush-
anense)、柔毛淫羊藿(E. pubescens)和心叶淫羊藿
(E. brevicornum)中的木兰花碱含量介于0.003%–
1.688%之间。刘春明等(2003)利用核磁共振与质谱技
术从朝鲜淫羊藿中鉴定出了淫羊藿碱A。本实验室发
现, 淫羊藿生物碱对某些食源性致病菌具有显著的抑
制作用(未发表资料)。故建立精确且便捷的淫羊藿生
物碱定量分析方法, 快速测定其含量, 对于淫羊藿生
物碱的研究、开发以及新型抑菌剂的研制均具有重要
参考价值。
常规的生物碱定量分析方法先采用溶剂提取技
术从植物材料中分离生物碱, 再采用色谱技术测定生
物碱的含量, 样品制备和检测工艺十分繁琐(Wu et
al., 2014)。近红外漫反射光谱技术具有快速、精确、
无损和环境友好等优点, 在植物分类鉴定以及次生代
谢产物定量分析中具有重要的用途(Lu et al., 2012;
Bain et al., 2013)。Lu等(2012)建立了延胡索(Cory-
dalis yanhusuo)生物碱的近红外光谱定量分析方法。
薛耀碧等(2013)优化了定量分析淫羊藿总黄酮的近
·技术方法·
孙晨倩等: 一种快速定量分析药用植物淫羊藿生物碱的方法 747

红外漫反射光谱方法。本研究拟建立基于近红外漫反
射光谱的淫羊藿生物碱定量分析新方法, 并采用该方
法测定不同种淫羊藿中生物碱的含量, 为淫羊藿资源
的科学开发和综合利用奠定基础。
1 材料与方法
1.1 植物材料、试剂与仪器
淫羊藿(Epimedium L.)从陕西、湖北、四川、宁夏和
贵州等30多个省份采摘或购买, 共100个批次, 经张
华峰博士鉴定为淫羊藿属植物。分拣去掉药材中的树
枝、杂草和羽毛等杂物, 用自来水和蒸馏水依次漂洗
叶片, 阴干后置干燥器中贮存(备用)。木兰花碱对照
品购自成都克洛玛生物科技有限公司(纯度≥95%)。无
水乙醇等为国产分析纯试剂。近红外光谱扫描采用
Infra Xact型多功能近红外分析仪 , 配备硅 (570–1
100 nm)和铟镓砷(1 100–1 850 nm)检测器、ISIscan
光谱数据获取软件以及WinISI III光谱数据处理软件
(瑞典FOSS公司); 其它仪器包括TU-1810型紫外可
见分光光度计(北京普析通用仪器有限责任公司)、
RE-52型旋转蒸发仪(上海安亭实验仪器有限公司)和
HSY2-SP水浴锅(北京科伟永兴仪器有限公司), BS-
224S电子天平(德国Sartorius公司)及L420台式低速
自动平衡离心机(湖南湘仪实验室仪器开发有限公司)
等。
1.2 常规化学分析方法
1.2.1 样品制备
参照刘春明等(2003)的方法提取淫羊藿生物碱, 并稍
有改动。具体步骤如下: 准确称取0.6–1.0 g淫羊藿干
燥叶片, 研磨并过80目筛, 55°C烘干(6小时), 冷却至
室温, 之后按照1:35 (g·mL–1)的料液比加入95% (v/v)
乙醇, 浸泡35分钟, 75°C水浴2小时(每隔20分钟振荡
1次), 在1 673 ×g离心10分钟, 收集上清液, 重复提
取3次并合并上清液, 然后旋转蒸发至浓稠状, 并用
蒸馏水定容至10 mL, 在2 613 ×g离心15分钟, 所得
上清液即为生物碱溶液。

1.2.2 色谱检测
采用本实验室优化的紫外分光光度法测定淫羊藿生
物碱的含量。步骤如下: 首先用木兰花碱对照品配制
系列浓度梯度的标准溶液, 之后在268 nm波长处测
定吸光度, 以标准溶液浓度和吸光度分别为横坐标及
纵坐标绘制标准曲线, 并测定待测生物碱溶液的吸光
度, 最后, 根据标准曲线计算淫羊藿干燥叶片中生物
碱的含量(mg·g–1)。该方法已进行过系统适应性实验,
精密度和回收率等指标均符合定量分析要求。
1.3 近红外漫反射光谱定量分析方法
1.3.1 近红外定标模型建立
取5–10片淫羊藿干燥叶片(未经研磨), 上表面向下,
重叠垒放在近红外分析仪漫反射样品台的测量口上,
在570–1 848 nm波长范围内进行光谱扫描, 由近红
外分析仪自带的ISIscan软件记录样品的光谱图。利
用WinISI III软件将常规化学分析方法所测得的生物
碱含量数据与光谱数据相结合, 优化定标模型参数
(包括光谱预处理、数学处理、聚类分析和回归分析
等), 建立最优定标模型。

1.3.2 实际样品测定
测定淫羊藿实样中生物碱含量的方法与建模方法类
似。先取5–10片待测淫羊藿干燥叶片(未经研磨), 之
后扫描得到近红外光谱, 然后使用WinISI III软件将
光谱数据带入所建最优定标模型, 即可得出淫羊藿干
燥叶片中生物碱的含量(mg·g–1)。
1.4 实验设计与数理统计方法
建模时, 常规化学分析中的每个样品设3次重复取平
均值, 近红外漫反射光谱定量分析中的每个样品重复
扫描3次取平均值(薛耀碧等, 2013); 实际样品测定
时, 每个样品设3次重复, 测定结果用平均值±标准差
表示。不同种淫羊藿中生物碱的差异显著性用SPSS
12.0软件的One-Way ANOVA方法检测(美国SPSS
公司)。
2 结果与讨论
2.1 近红外光谱扫描与预处理
对100个批次淫羊藿样本进行近红外光谱扫描, 所得
原始光谱图如图1所示。鉴于原始光谱存在基线漂移
现象, 并且特征峰较少(图1A), 采用导数处理(deri-
vative)方法对原始光谱进行预处理。一阶导数处理后
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图1 淫羊藿样品近红外扫描的原始光谱图(A)、一阶导数处理图(B)和二阶导数处理图(C)
图中横坐标为波长(nm), 纵坐标为光谱响应值。

Figure 1 Raw near infrared spectra (A), preprocessed spectra by 1st derivative (B) and by 2nd derivative (C) of Epimedium
samples
In this figure, the x- and y-axes represent wavelength (nm) and spectral response, respectively.
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的光谱图变得较为集中(图1B); 二阶导数处理后的光
谱图变得更为集中, 基本消除了基线漂移现象, 并且
出现了较多的特征峰(图1C)。
2.2 数据集的确定
运用常规化学分析方法测定了所有批次淫羊藿样本
中生物碱的含量, 并按照马氏距离GH=3.0的要求剔
除了1个异常样本, 将余下的99个样本按照一定比例
划分成定标集和验证集(表1)。由表1可知, 定标集和
验证集中淫羊藿生物碱的含量较为接近, 定标集的生
物碱含量范围可以涵盖验证集, 说明定标集和验证集
划分较为合理。
2.3 近红外定标方程的确立
2.3.1 聚类分析方式的选择
从表2可以看出, 聚类分析方式对定标方程的影响较
大, 主成分分析(principal components analysis, PCA)
的定标决定系数(coefficient of determination for cali-
bration, RSQ)和交互验证相关系数(1 minus varian-
ce ratio, 1-VR)均高于单主成分实验室分析(one prin-


表1 定标集和验证集中淫羊藿生物碱的含量
Table 1 Contents of alkaloids in Epimedium in calibration
and validation set
Dataset Sample
number
Range
(mg·g–1)
Mean
(mg·g–1)
Standard
deviation
Calibration set 84 6.537–20.586 12.692 3.221
Validation set 15 8.149–16.157 12.304 1.968


表2 不同聚类分析方式对定标方程的影响
Table 2 Effect of loading type on performance of calibration
equation
Parameters for calibration equation Loading type
SEC RSQ SECV 1-VR
PCA 0.168 6 0.899 7 0.085 3 0.845 7
PL1 0.286 7 0.625 1 0.295 3 0.665 0
PCA: 主成分分析; PL1: 单主成分实验室分析; SEC: 定标标
准差; RSQ: 定标决定系数; SECV: 交互验证标准差; 1-VR: 交
互验证相关系数
PCA: Principal components analysis; PL1: One principal
component and laboratory analysis; SEC: Standard error of
calibration; RSQ: Coefficient of determination for calibration;
SECV: Standard error of cross-validation; 1-VR: 1 minus vari-
ance ratio
cipal component and laboratory analysis, PL1), 而
定标标准差(standard error of calibration, SEC)和交
互验证标准差 (standard error of cross-validation,
SECV)均低于PL1, 因此选择PCA作为聚类分析方式
建立定标方程。

2.3.2 数学处理方法的选择
在近红外光谱采集过程中, 由于样品自身或者外界环
境的干扰, 可能会造成近红外光谱基线漂移等不良现
象, 影响定标模型的优劣, 从而降低样品测定的准确
度。适当的数学处理能够减少系统噪音、基线漂移和
光散射等带来的影响(Chen et al., 2012)。数学处理包
括导数和平滑处理(smooth)。导数处理可以消除基线
漂移和谱带重叠等对光谱产生的干扰, 平滑处理可以
消除随机噪音等的影响(Zhang et al., 2011)。导数处
理数据间隔点数(number of data points in deriva-
tion)、平滑处理数据间隔点数(number of data points
in the first smoothing)与二次平滑处理数据间隔点数
(number of data points in the second smoothing)等
参数可以调整。由表3可知, 当数学处理方法为2,4,4,1
模式时, 定标方程的RSQ和1-VR均最高, SEC最低,
SECV较低。因此, 最佳数学处理方法为2,4,4,1模式,
即采用二阶导数处理(2), 导数处理数据间隔点数、平
滑处理数据间隔点数与二次平滑处理数据间隔点数
分别为4、4、1。此外, 从图1也可看出, 二阶导数预
处理得到的近红外光谱图优于一阶导数预处理和未
经导数处理的光谱图。

2.3.3 光谱散射校正方法的选择
光谱散射校正可以消除由样品粒度或者光路长度差
异引起的光散射效应(Zhang et al., 2011)。由表4可
知, 在无散射处理(no scatter correction, None)、标
准正则变换+散射处理(standard normal variant and
de-trending, SNV+D)、标准正则变换(standard nor-
mal variant, SNV)、散射处理 (de-trending, D)、多
元离散校正(multiplicative scatter correction, MSC)、
加权多元离散校正(weighted multiplicative scatter
correction, WMSC)和反相多元离散校正(inverse mul-
tiplicative scatter correction, IMSC) 7种光谱散射校
正方法中, SNV+D的RSQ和1-VR最高, SEC最低,
SECV较低, 说明采用此种散射校正方法得到的定标
750 植物学报 50(6) 2015

表3 不同数学处理方法对定标方程的影响
Table 3 Effect of mathematical treatments on performance
of calibration equation
Parameters for calibration equation Mathematical
treatment a SEC RSQ SECV 1-VR
0,4,4,1 0.218 5 0.793 6 0.049 9 0.735 8
1,4,4,1 0.211 7 0.811 6 0.106 9 0.760 4
1,8,8,1 0.205 6 0.815 4 0.125 8 0.773 3
2,4,4,1 0.168 6 0.899 7 0.085 3 0.845 7
2,8,8,1 0.231 0 0.899 3 0.178 8 0.810 0
a数学处理方法中的4个数字分别为导数处理、导数处理的数据
间隔点、平滑处理间隔点和二次平滑处理间隔点。SEC、RSQ、
SECV和1-VR同表2。
aThe four Arabic figures represent derivation type, number of
data points in derivation, number of data points in the first
smoothing and number of data points in the second smooth-
ing, respectively. SEC, RSQ, SECV and 1-VR see Table 2.


表4 不同光谱散射校正方法对定标方程的影响
Table 4 Effect of scatter correction on performance of cali-
bration equation
Parameters for calibration equation Scatter correction
SEC RSQ SECV 1-VR
None 0.175 9 0.832 1 0.035 4 0.712 1
SNV+D 0.168 6 0.899 7 0.085 3 0.845 7
SNV 0.204 0 0.816 4 0.132 2 0.777 7
D 0.169 0 0.822 9 0.091 4 0.772 2
MSC 0.201 0 0.818 3 0.169 6 0.803 6
WMSC 0.192 6 0.823 6 0.110 3 0.762 6
IMSC 0.216 1 0.815 4 0.171 3 0.795 7
None: 无散射处理; SNV+D: 标准正则变换+散射处理; SNV:
标准正则变换; D: 散射处理; MSC: 多元离散校正; WMSC: 加
权多元离散校正; IMSC: 反相多元离散校正。SEC、RSQ、
SECV和1-VR同表2。
None: No scatter correction; SNV+D: Standard normal vari-
ant and de-trending; SNV: Standard normal variant; D: De-
trending; MSC: Multiplicative scatter correction; WMSC: Wei-
ghted multiplicative scatter correction; IMSC: Inverse multi-
plicative scatter correction. SEC, RSQ, SECV and 1-VR see
Table 2.


模型预测效果较好。

2.3.4 回归分析方法的选择
由表5可知, 改进最小二乘法(modified partial least-
squares, MPLS)的RSQ和1-VR明显高于最小二乘法
(partial least-squares, PLS)和主成分回归(principal
component regression, PCR), 并且SECV也最低,
表5 不同回归分析方法对定标方程的影响
Table 5 Effect of regression method on performance of
calibration equation
Parameters for calibration equationRegression method
SEC RSQ SECV 1-VR
MPLS 0.168 6 0.899 7 0.085 3 0.845 7
PLS 0.130 1 0.736 5 0.175 1 0.732 8
PCR 0.145 7 0.725 8 0.140 5 0.708 9
MPLS: 改进最小二乘法; PLS: 最小二乘法; PCR: 主成分回
归。SEC、RSQ、SECV和1-VR同表2。
MPLS: Modified partial least-squares; PLS: Partial least-
squares; PCR: Principal component regression. SEC, RSQ,
SECV and 1-VR see Table 2.

因此最佳回归分析方法为MPLS。该方法可以消减采
用单波长数据建立定标方程时产生的误差, 减少谱带
重叠对定标模型的影响。

2.3.5 定标模型的建立
综上可知 , 在聚类分析采用PCA、数学处理采用
2,4,4,1模式、光谱散射校正采用SNV+D及回归分析
采用MPLS时所建立的定标模型效果最佳, 定标方程
的RSQ、1-VR、SEC和SECV分别为0.899 7、0.845 7、
0.168 6和0.085 3。
2.4 近红外定标方程的验证
为了进一步验证定标模型的定量效果, 将验证集样本
的近红外定标模型预测值与常规化学分析值做了比
较, 发现两者的差异很小(表6)。以常规化学分析值(x)
为横坐标, 近红外定标模型预测值(y)为纵坐标绘制
回归曲线 , 所得回归方程为y=0.969 6x+0.383 1
(R2=0.85), 说明本研究所建立的定标模型预测准确
度较高, 符合快速定量分析要求(Bruun et al., 2010)。
目前报道的淫羊藿生物碱主要是阿朴啡类生物碱(ap-
orphinoid alkaloids) (陈翠萍等 , 1996; 刘春明等 ,
2003; 张华峰和杨晓华, 2010), 其含有较多的-CH3、
-CH2、=CH和-OH基团, 可以在特定波长产生一级倍
频和二级倍频(Yan et al., 2011), 这些信号经过化学
计量学处理即可准确反映淫羊藿生物碱的含量。
2.5 不同种淫羊藿中生物碱的检测
为了检验所建近红外漫反射光谱定量分析方法的有
效性, 为淫羊藿生物碱的开发利用提供参考, 使用该
方法测定了9种淫羊藿中总生物碱的含量, 结果见表7。
孙晨倩等: 一种快速定量分析药用植物淫羊藿生物碱的方法 751

表6 近红外定标模型预测值与常规化学分析值的比较
Table 6 Contents of alkaloids determined by near-infrared
reflectance spectroscopy method and conventional analytical
method
Contents by chemical
technique (mg·g–1)
Contents by near-infrared
technique (mg·g–1)
Difference
(mg·g–1)
11.855 12.813 0.958
12.242 12.179 0.063
12.315 12.776 0.461
8.149 8.038 0.111
12.111 12.793 0.682
13.589 12.756 0.833
12.915 13.240 0.325
10.175 9.838 0.337
12.616 10.297 2.319
15.814 16.394 0.580
12.442 12.357 0.085
10.894 11.855 0.961
11.594 11.831 0.237
16.157 15.849 0.308
11.690 11.678 0.012


表7 9种淫羊藿中生物碱的含量
Table 7 Contents of alkaloids in nine species of Epimedium
Species Contents (mg·g–1)a RSD (%)
Epimedium koreanum 12.184±0.060 G 0.49
E. pubescens 13.617±0.042 A 0.31
E. borealiguizhouense 12.589±0.012 F 0.10
E. truncatum 12.926±0.022 D 0.17
E. sagittatum 12.796±0.034 E 0.26
E. brevicornu 13.016±0.060 C 0.46
E. wushanense 13.084±0.029 B 0.22
E. dolichostemon 12.208±0.015 G 0.12
E. myrianthum 12.239±0.029 G 0.24
a不同大写字母上标表示差异显著(P<0.05)。RSD: 相对标准偏
差
aThe analysis of variance at 95% confidence level implies
significant difference (P<0.05) across alkaloids contents with
different superscript capitals. RSD: Relative standard devia-
tion


从表7可以看出, 淫羊藿生物碱的种间差异较大, 说
明遗传因素对淫羊藿生物碱的含量有较大的影响。
在9种淫羊藿中, 柔毛淫羊藿生物碱的含量最高, 其
次为巫山淫羊藿和心叶淫羊藿, 天平山淫羊藿、长蕊
淫羊藿(E. dolichostemon)和朝鲜淫羊藿的含量较
低。淫羊藿中的生物碱含量为6.537–20.586 mg·g–1,
其中药典收录淫羊藿中生物碱的含量为12.184–
13.617 mg·g–1 (表1, 表7)。9种淫羊藿生物碱测定
值的相对标准偏差 (relative standard deviation,
RSD)均较低 (RSD<0.50%), 说明该方法的重复性
较好。
3 结论
本研究建立了基于近红外漫反射光谱的淫羊藿生物
碱定量分析新方法, 并运用该方法测定了9种淫羊藿
中生物碱的含量。当聚类分析方式为PCA、数学处理
方法为2,4,4,1模式、光谱散射校正方法为SNV+D及
回归分析方法为MPLS时所得定标方程的定量效果最
佳。使用该方法测定淫羊藿生物碱含量时, 仅需直接
对叶片(未经研磨)进行光谱扫描和软件分析即可得出
含量数据, 省去了常规化学分析方法复杂的样品制备
和色谱检测步骤。该方法具有快速和简便等优点, 样
品检测之后还可另作它用(无损), 为淫羊藿生物碱的
科学开发及其资源的综合利用提供了参考。
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A Rapid Method for Quantitative Analysis of Alkaloids in Epimedium
Chenqian Sun1, Le Chen1, Huafeng Zhang1*, Xiaohua Yang2*, Juan Yang1
1Key Laboratory of Ministry of Education for Medicinal Resources and Natural Pharmaceutical Chemistry/National Engi-
neering Laboratory for Resources Development of Endangered Crude Drugs in Northwest China, College of Food Engi-
neering and Nutritional Science, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China; 2Key Laboratory of Ministry of Health for
Forensic Sciences, School of Medicine, Xian Jiaotong University, Xi’an 710061, China
Abstract A novel method for quantitative analysis of alkaloids in Epimedium was developed based on near-infrared
reflectance spectroscopy. Content of alkaloids in nine species of Epimedium was quantified by the technique. Principal
component analysis, ‘2,4,4,1’ mathematical treatment, standard normal variant and de-trending and modified partial
least-squares analyses were used to establish the near-infrared model for quantifying alkaloids in Epimedium. The de-
veloped model of Epimedium alkaloids based on near-infrared spectroscopy possessed powerful predictive ability. The
coefficient of determination for calibration, 1 minus variance ratio, standard error of calibration and standard error of
cross-validation of calibration equation were 0.899 7, 0.845 7, 0.168 6 and 0.085 3, respectively. Alkaloid levels did not
differ on analysis by the near-infrared reflectance spectroscopy method and conventional analytical method. Content of
alkaloids in Epimedium samples ranged from 6.537 to 20.586 mg·g–1 dry weight. Alkaloid content varied greatly among
the different Epimedium species. The proposed method based upon near-infrared spectroscopy is a fast, convenient and
nondestructive alternative to the traditional analytical method and shows great potential in research and development of
alkaloids in Epimedium.
Key words Epimedium, near-infrared reflectance spectroscopy, alkaloid, calibration equation
Sun CQ, Chen L, Zhang HF, Yang XH, Yang J (2015). A rapid method for quantitative analysis of alkaloids in Epime-
dium. Chin Bull Bot 50, 746–753.
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* Authors for correspondence. E-mail: isaacsau@sohu.com; xhyang@mail.xjtu.edu.cn
(责任编辑: 孙冬花)