全 文 ：化参数,以判断产品质量是否稳定和一致。在中药新
药研制工作中,指纹图谱可以在很大程度上将新药
研制所用的药材、工艺、贮存过程中化学成分的变化
情况通过指纹图谱表达,更有效地进行新药研究的
全程跟踪,使研制的新药质量更趋于稳定和一致,从
而减少不良反应的发生。
　　文献中报道的液相色谱条件多采用甲醇-水、乙
腈-水梯度洗脱 [ 2～4] , 本试验采用甲醇-乙腈-0. 25%
醋酸水溶液梯度洗脱系统,使葛根药材主要黄酮类
成分能在 50 min 内得到较好的分离和较完整的指
纹图谱。从方法学考察结果看,本色谱条件精密度和
重现性好,可用来评价葛根药材和制剂的质量。
陕西安康为葛根药材的主要产区。本实验所用
药材来自陕西安康葛根种植基地, 从指纹图谱结果
分析, 10批样品具有较好的相似性, 平均共有峰总
面积在95%以上。因此建立野生药材种植生产基地
能很好地保证药材质量稳定。通过对原药材指纹图
谱的研究与监控,可避免只以有效成分的量为定性、
定量评价的片面性。对提高中药质量,降低不良反应
发生率具有较大的意义。该方法也为国际公认的控
制天然药物质量的最有效手段。
参考文献:
[ 1]　郑虎占, 董泽宏,佘　靖 . 中药现代研究与应用[ M ] . 第五
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[ J ] . 时珍国医国药, 2005, 16( 5) : 384-385.
应用近红外光谱技术鉴别红参药材
王钢力,聂黎行, 张　继,梁锡猛X ,徐纪民, 林瑞超
(中国药品生物制品检定所,北京　100050)
摘　要: 目的　应用近红外光谱( N IRS )技术鉴别红参及其伪品。方法　收集 300 份中国红参及多种红参伪品的近
红外漫反射光谱, 采用判别分析法对其进行定性鉴别。结果　近红外光谱法可正确鉴别红参与其伪品。结论　该方
法快速、准确,可用于红参类药材的鉴别。
关键词: 近红外光谱( N IRS) ;红参药材; 判别分析
中图分类号: R282. 7　　　文献标识码: A　　　文章编号: 0253- 2670( 2008) 03- 0438- 03
Identification of Radix Ginseng Rubra by near infrared spectroscopy
WANG Gang-li, NIE Li-x ing , ZHANG Ji, LIANG Xi-meng, XU Ji-m in, LIN Rui-chao
( National Instit ut e for Contr ol of Pharmaceutical and Biolo gical Pr oducts, Beijing 100050, China)
Abstract: Objective　T o indent ify Radix G inseng Rubra f rom its counterfeit by near infr ar ed spec-
tr oscopy ( NIRS) . Methods　Dif fuse ref lectance spect ra o f Radix Ginseng Rubra f rom China and the coun-
terfeit w ere collected and then ident if ied by discriminant analy sis. Results　Radix Ginseng Rubra was dis-
tinguished from its counterfeit by NIRS. Conclusion　NIRS M ethod is rapid, accurate, and can be used
fo r the identif icat ion and quality cont rol of Radix Ginseng Rubr a.
Key words : near inf rared spect rum ( NIRS) ; Radix Ginseng Rubra; discr im inant analy sis
　　人参系 五加科植物人 参 Panax ginseng
C. A. M ey. 的根和根茎, 为传统名贵药材[ 1]。红参是
由人参经蒸制加工而成。由于价格和销量的原因,市
场上常见其伪品, 主要有栌兰、华山参、山莴苣、桔
梗、野豇豆、商陆等。目前红参及其伪品的鉴别主要
采用经验鉴别和理化鉴别的方法[ 2]。近红外光谱技
术是一种最近发展起来的新型分析技术。该法操作
方便,样品不必经过提取、稀释等预处理过程, 可直
接进行分析;且漫反射技术可直接测定固体样品, 无
须破坏样品或进行样品溶液的制备, 操作简便、快
速,是一种理想的质量控制和质量保证的方法 [ 3]。此
法已运用在高丽参药材鉴别研究中[ 4]。本实验采集
·438· 中草药　Chinese Traditional and Herbal Drugs　第39卷第 3期 2008 年3 月
X 收稿日期: 2007-06-13
* 桂林医学院 2007级本科毕业实习生。T el : 13901380612
到红参及其常见伪品近 300份样品的近红外光谱
图,通过对它们的近红外图谱比较研究,以期能为准
确鉴别中国红参及其主要伪品, 为红参药材的检验
提供科学依据。
1　仪器与试药
1. 1　仪器: Antaris傅里叶变换近红外光谱仪(美国
ThermoNicolet 公司, 配有Result 软件用于光谱的
采集, T Q Analyst软件) , 光纤附件。
1. 2　样品来源: 实验材料有北京市药品检定所(以
下简称北京药检所)提供的红参,北京同仁堂股份有
限公司(以下简称北京同仁堂)提供的红参, 中国药
品生物制品检定所中药室标本馆(以下简称中检所
标本馆)提供的红参及其主要伪品商陆、栌兰、桔梗
等(表1) ,所有样品均经张继副主任药师鉴定。
表1　样品来源一览表
Table 1　Source of tested samples
编号 样品名 植物拉丁学名 产地 来　源
　1～9 红参　 Panax ginseng 中国　　 北京市药检所
10～21 红参　 吉林抚松 中检所标本馆
22～32 红参　 吉林集安 中检所标本馆
33～38 红参　 中国　　 中检所标本馆
37～120 红参　 中国　　 北京同仁堂　
121～149 栌兰　 T alinum paniculat um 中国　　 中检所标本馆
150～179 华山参 Physochlai na inf undibularis 中国　　 中检所标本馆
180～204 山莴苣 Lactuca indica 中国　　 中检所标本馆
205～229 桔梗　 Platy codon grandif lorum 中国　　 中检所标本馆
230～254 野豇豆 V igna vex illat a 中国　　 中检所标本馆
255～300 商陆　 Phytolacca acinosa 中国　　 中检所标本馆
2　方法
随机选取表1中的260份样品组成校正集, 其他
40份样品组成验证集。以所得校正集模型,测定40
份验证集样品的归属, 以验证模型的准确性。
2. 1　光谱的采集方法:用近红外光谱仪光纤附件采
集实验材料的近红外光谱。扫描的条件: 扫描范
围为4 000～10 000 cm- 1 ,扫描次数 80次, 分辨率
8 cm - 1。
2. 2　模型的建立方法: 选取了1～8、10～35、39～
60、61～68、70～114、121～145、150～173、180～
200、205～225、230～249、255～295 号样品光谱作
为校正集建立校正集模型。
2. 3　光谱预处理方法:通常 NIR光谱信号含有随
机信号、基线飘移、光散射等干扰。运用合理的光谱
预处理方法可提取NIR光谱的特征信息,消除各种
噪音和干扰, 降低样品表面不均匀和色差等因素的
影响,提高模型预测的精度和稳定性。
取全光程范围内的近红外光谱经一阶导数
( first derivat ive)、二阶导数( second derivat ive) , 多
元 散 射 校 正 [ M ult ipl icat iv e signal correction
(M SC) ]等方法预处理后分别建立判别分析模型,
结果用原始光谱经过多元校正( M SC)预处理后建
立模型效果最佳。
2. 4　主成分数的确定方法:主成分分析的目的就是
将数据降维,以消除众多信息共存中相互重叠的信
息部分。方法是将原变量进行转换,使数目较少的新
变量成为原变量的线形组合, 而且,新变量最大限度
的表征原变量的数据结构特征,并不丢失信息。如果
建立模型使用的主成分数过少,就不能反映未知样
品被测组分产生的量测数据变化,其模型预测准确
度就会降低;如果建立模型使用的主成分数过多, 就
会将一些代表噪音的主成分加到模型中,使模型的
预测能力下降, 因此,合理确定参加建立模型的主成
分数是充分利用光谱信息和滤除噪音的有效方法。
主成分数分别选择了10、15、20、25时分别建立判
别分析模型,结果主成分数选择25建立模型结果最佳。
3　结果与讨论
3. 1　样品测定结果: 每份样品采集一张光谱。图1
为采集到的红参及其伪品的原始近红外光谱分别经
过求平均处理后的平均光谱图。
3. 2　校正模型的建立: 用判别分析法( discriminant
analysis) , 取全光谱范围( 4 000～10 000 cm - 1)的原
始光谱经过多元校正( M SC)建模效果最佳。建立的
近红外光谱技术区分红参与其主要伪品的校正模型
见图2。
3. 3　模型的验证:选取了近红外光谱仪采集到的9、
36、37、38、61、62、69、115～120、146～149、174～
179、201～204、226～229、251～254、295～300号样
品光谱作为验证集样品对优化后的校正集模型进行
验证,检验模型的预测能力。验证的结果显示预测判
断的结果与实际结果一致, 说明所建立的近红外光
谱校正集模型对红参及其伪品的鉴别可行。验证的
结果见表2。
3. 4　讨论:采用近红外光谱技术光纤漫反射的方法
对红参及其伪品进行真伪鉴别判断进行了尝试, 由
于红参和伪品的化学成分差别较大, 故样品之间的
区别比较明显, 结果判断准确,表明这种判别方法用
于红参及其伪品的鉴别是可行的。此方法最显著的
特点就是可以不破坏样品的原型,无须经过提取分
离等过程而获得样品内在的成分信息, 再经判别分
析进行鉴别,分类结果准确可靠。这表明近红外光谱
技术可以作为中药材真伪鉴别的一种新的手段。
·439·中草药　Chinese Traditional and Herbal Drugs　第39卷第 3期 2008 年3 月
图1　红参及其伪品的近红外平均光谱图
Fig. 1　NIR Spectra of Radix Ginseng Rubra and its counterfeits
红参距离
图 2　红参及其伪品的区分图
Fig. 2　Distinguishing chart of Radix Ginseng
Rubra and its counterf eit
　　采用近红外光谱技术在红参类药材鉴别研究中
的应用进行了尝试,通过非入侵方式获得了药材的内
在成分信息, 应用判别分析法进行分类,结果准确可
信。表明本方法适合用于红参类药材的分类,能快速
准确地鉴别红参及其主要伪品。也显示将近红外光谱
技术应用于中药鉴别分析及产地判别的良好前景。
表2　判别分析模型验证结果
Table 2　Validation result of discriminant analysis model
　　　　编号 预测值 实际值
　　　9 红参 红参　
　　 36～38 红参 红参　
　　 61～62 红参 红参　
　　 69 红参 红参　
　　115～120 红参 红参　
　　146～149 伪品 栌兰　
　　174～179 伪品 华山参
　　201～204 伪品 山莴苣
　　226～229 伪品 桔梗　
　　251～254 伪品 野豇豆
　　295～300 伪品 商陆　
参考文献:
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鉴别研究中的应用 [ J] . 中草药, 2008, 39( 2) : 115-118.
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·440· 中草药　Chinese Traditional and Herbal Drugs　第39卷第 3期 2008 年3 月