全 文 ：　 Ｇｕｉｈａｉａ　 Ａｕｇ. ２０１６ꎬ ３６(８):９３７－９４２
ｈｔｔｐ: / / ｊｏｕｒｎａｌ.ｇｘｚｗ.ｇｘｉｂ.ｃｎ
ｈｔｔｐ: / / ｗｗｗ.ｇｕｉｈａｉａ－ｊｏｕｒｎａｌ.ｃｏｍ
ＤＯＩ: １０.１１９３１ / ｇｕｉｈａｉａ.ｇｘｚｗ２０１４１１０３４
孔德鑫ꎬ 唐辉ꎬ 王满莲ꎬ 等. 红外光谱结合多元统计方法的不同产地红根草红外指纹图谱比较研究 [Ｊ]. 广西植物ꎬ ２０１６ꎬ ３６(８):９３７－９４２
ＫＯＮＧ ＤＸꎬ ＴＡＮＧ Ｈꎬ ＷＡＮＧ ＭＬꎬ ｅｔ ａｌ. Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｖｉａ ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ｃｏｍ￣
ｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｍｕｌｔｉｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ [Ｊ]. Ｇｕｉｈａｉａꎬ ２０１６ꎬ ３６(８):９３７－９４２
红外光谱结合多元统计方法的不同产地
红根草红外指纹图谱比较研究
孔德鑫ꎬ 唐　 辉∗ꎬ 王满莲ꎬ 邹　 蓉ꎬ 史艳财
( 广西植物功能物质研究与利用重点实验室ꎬ 广西壮族自治区中 国 科 学 院 广西植物研究所ꎬ 广西 桂林 ５４１００６ )
摘　 要: 红根草为唇形科鼠尾带根全草植物ꎬ是著名的广西道地药材和常用中药ꎬ对白血病细胞有很强的抑
制作用ꎬ同时具有较强的抗菌活性和抗癌作用ꎬ主治菌莉、腹泻、肠炎、肺炎、急性咽喉炎、扁桃体炎、感冒等症ꎮ
为快速鉴别和评价不同产地中药红根草主要化学成分的差异ꎬ该研究利用红外光谱对不同产地红根草进行检
测ꎬ并结合主成分分析和聚类分析及载荷因子等方法对不同产地样本进行鉴别ꎮ 结果表明:(１)在 １ ８００~ ６００
ｃｍ￣１范围内ꎬ不同产地红根草根系在 １ ７２７、１ ６３５、１ ５５１、１ ５１３、１ ４４２、１ ３７３、１ ２５５、１ １５４、１ ０３６、７９５、７７６、６９０
ｃｍ￣１等处均有较强的振动吸收ꎬ表明不同产地红根草主要化学组分构成比较相似ꎮ (２)红外指纹图谱结合主
成分和聚类分析结果表明ꎬ不同产地红根草化学成分的差异与地理位置有明显对应性ꎬ产地相近的地区红根
草化学成分的较似ꎬ产地较远的区域红根草化学成分差异较大ꎬ但两种方法检测结果均有自己的特征ꎮ (３)通
过 ＰＣＡ载荷因子分析ꎬ可以得出比原始图谱更多的化学成分信息ꎬ对主成分聚类贡献较大的吸收峰主要表现
在 １ ６７０、１ ６３０、１ ６１６、１ ５７９、１ ４７３、１ ４１１、 １ １５９、１ １２９、１ ０８２、１ ０４２、１ ０００、９７２、９４６、９１３、８９１、８０６ ｃｍ￣１附近ꎬ进
一步揭示出不同产地红根草化学成分差异主要是红根草内酯和甾醇类成分ꎬ以及主要有效成分红根草邻醌和
丹参酮类成分的差异ꎮ 该研究结果为红根草的引种栽培及良种选育研究提供了参考ꎮ
关键词: 红根草ꎬ 红外指纹图谱ꎬ 主成分分析ꎬ 化学成分ꎬ 不同产地
中图分类号: Ｏ６５７.３３　 　 文献标识码: Ａ　 　 文章编号: １０００￣３１４２(２０１６)０８￣０９３７￣０６
Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｏｆ
Ｓａｌｖｉａ ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｎｆｒａｒｅｄ
ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｍｕｌｔｉｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ
ＫＯＮＧ Ｄｅ￣Ｘｉｎꎬ ＴＡＮＧ Ｈｕｉ∗ꎬ ＷＡＮＧ Ｍａｎ￣Ｌｉａｎꎬ ＺＯＵ Ｒｏｎｇꎬ ＳＨＩ Ｙａｎ￣Ｃａｉ
( Ｇｕａｎｇｘｉ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｐｈｙｔｏｃｈｅｍｉｃａｌｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎꎬ Ｇｕａｎｇｘｉ Ｚｈｕａｎｇ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ
Ｒｅｇｉｏｎ ａｎｄ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｇｕａｎｇｘｉ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｂｏｔａｎｙꎬ Ｇｕｉｌｉｎ ５４１００６ꎬ Ｃｈｉｎａ )
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｓａｌｖｉａ ｐｒｉｏｎｔｉ Ｈａｎｃｅ ｉｓ ａ ｆａｍｏｕｓ ｇｅｎｕｉｎｅ ｍｅｄｉｃｉｎａｌ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ｉｎ Ｇｕａｎｇｘｉ ａｎｄ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｔｉｌｉｚｅｄ ｉｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
收稿日期: ２０１４￣１１￣２４　 　 修回日期: ２０１５￣０２￣２７
基金项目: 广西科技重大专项计划项目(桂科重 １２９８００１￣１￣３)ꎻ 广西自然科学基金(２０１３ＧＸＮＳＦＢＡ０１９１７２)ꎻ 广西科技成果转化与推广计划项目
(桂科转 １３４６００４￣２９)ꎻ 桂林市科技攻关项目(２０１２０１０５￣１０)ꎻ 桂林市科技合作与交流项目(２０１４０１２２￣４) [Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ Ｋｅｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｇｕａｎｇｘｉ (１２９８００１￣１￣３)ꎻ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｕａｎｇｘｉ (２０１３ＧＸＮＳＦＢＡ０１９１７２)ꎻ Ｇｕａｎｇｘｉ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ Ｓｃｉ￣
ｅｎｔｉｆｉｃ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔ Ｔｒａｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ (１３４６００４￣２９)ꎻ Ｋｅｙ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ Ｇｕｉｌｉｎ Ｃｉｔｙ (２０１２０１０５￣
１０)ꎻ Ｇｕｉｌｉｎ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ (２０１４０１２２￣４)]ꎮ
作者简介: 孔德鑫(１９８０￣)ꎬ男ꎬ 河南信阳人ꎬ在读博士研究生ꎬ副研究员ꎬ主要从事药用植物资源与利用研究ꎬ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ｋｄｘ４１１ｓｗ＠ １６３.ｃｏｍꎮ
∗通讯作者: 唐辉ꎬ研究员ꎬ主要从事药用植物资源评价及良种选育研究ꎬ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ｔａｎｇ.ｔｏｍｈｕｉ＠ ｙａｈｏｏ.ｃｏｍ.ｃｎꎻｔｈ＠ ｇｘｉｂ.ｃｎꎮ
Ｃｈｉｎｅｓｅ ｍｅｄｉｃｉｎｅ. Ｉｔ ｈａｓ ｓｔｒｏｎｇ ａｎｔｉｂａｃｔｅｒｉａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ａｎｔｉｃａｎｃｅｒ ｅｆｆｅｃｔｓ ａｎｄ ｍａｉｎｌｙ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｕｒｅ ｂａｃｉｌｌａｒｙ ｄｙｓｅｎｔｅｒｙꎬ
ｄｉａｒｒｈｅａꎬ ｅｎｔｅｒｉｔｉｓꎬ ｐｎｅｕｍｏｎｉａꎬ ａｃｕｔｅ ｐｈａｒｙｎｇｉｔｉｓꎬ ｔｏｎｓｉｌｌｉｔｉｓꎬ ｃｏｌｄｓꎬ ｅｔｃ. Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ｎｅｗ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ
ａｎｄ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ ｏｆ ｍｅｄｉｃｉｎａｌ ｒａｎｇｅꎬ Ｓ. ｐｒｉｏｎｉｔｉｓ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ａ ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ ｖａｒｉｅｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｍｅｄｉ￣
ｃｉｎｅ. Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒａｐｉｄｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｗｈｉｃｈ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓꎬ ｗｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ(ＰＣＡ) ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｌｏａｄｉｎｇ ｆａｃ￣
ｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ａｎｄ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ(ＦＴＩＲ) ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｅ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅｓ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｆｒｏｍ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓꎬ ｓｏ ｔｈａｔ ｉｔ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｔｏ ｆｉｎｄ ｏｕｔ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＣＡ
ｃｌｕｓｔｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｒａｐｉｄｌｙ ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｅ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓａｍｐｌｅｓ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ: (１) Ｔｈｅ ｆｉｎ￣
ｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ｏｆ ｂａｎｄｓ ｆｒｏｍ １ ８００ ｔｏ ６００ ｃｍ￣１ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｌ ｓａｍｐｌｅｓ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｈａｄ ｓｉｍｉｌａｒ ａｂｓｏｒｂａｎｃｅ ｂａｎｄｓ ｓｕｃｈ ａｓ
１ ７２７ꎬ１ ６３５ꎬ１ ５５１ꎬ １ ５１３ꎬ １ ４４２ꎬ １ ３７３ꎬ １ ２５５ꎬ １ １５４ꎬ １ ０３６ꎬ ７９５ꎬ ７７６ꎬ ６９０ ｃｍ￣１ꎬ ｗｈｉｃｈ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｈｅｍｉｃａｌ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｓｔｉｌｌ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｔａｂｌｅ. (２) Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｖｉｂｒａｔｉｏｎａｌ ｃｈａｒａｃ￣
ｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｒｎｔ ｓａｍｐｌｅｓꎬ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓ
ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｏｆ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｅａｃｈ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｈａｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅｉｒ ｇｅｏ￣
ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ. Ｉｎ ｔｈｅ ｎｅａｒ ｃｌａｓｓꎬ ｔｈｅ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｔｏ ｅａｃｈ
ｏｔｈｅｒꎬ ｏｎ ｃｏｎｔｒａｒｙꎬ ｔｈｅ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ａｍｏｎｇ ｉｎ ｆａｒ ｃｌａｓｓ ｈａｄ ｏｂｖｉｏｕｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ. Ｓｏ ｔｈｅｓｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈ￣
ｏｄｓ ｗｅｒｅ ｂｏｔｈ ａｂｌｅ ｔｏ ｑｕｃｋｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓꎬ ｗｈｉｌｅꎬ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ｈａｄ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ. (３) Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ＰＣＡ ｌｏａｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｍｏｒｅ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｏｕｔ ｆｏｕｎｄ ｃｏｍ￣
ｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｏｒｇｉａｎｌ ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｓａｍｐｌｅｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｂａｎｄｓ ｃｏｕｌｄ ａｌｓｏ ｂｅ
ｑｕｉｃｋｌｙ ｆｏｕｎｄ ｏｕｔꎬ ｗｈｉｃｈ ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ.
Ａｍｏｎｇ ａｌｌ ｔｈｅ ａｂｓｏｒｂｔｉｏｎ ｂａｎｄｓꎬ ｔｈｅ ｂａｎｄｓ ａｒｏｕｎｄｓ １ ６７０ꎬ １ ６３０ꎬ １ ６１６ꎬ １ ５７９ꎬ １ ４７３ꎬ １ ４１１ꎬ １ １５９ꎬ１ １２９ꎬ １ ０８２ꎬ
１ ０４２ꎬ １ ０００ꎬ ９７２ꎬ ９４６ꎬ ９１３ꎬ ８９１ꎬ ８０６ ｃｍ￣１ｗｅｒｅ ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＣＡꎬ ａｍｏｎｇ ｗｈｉｃｈꎬ ｆｉｖｅ
ｂａｎｄｓ ｗｅｒｅ ｆｒｏｍ ｓａｐｒｏｒｔｈｏｑｕｉｎｏｎｅ ａｎｄ ｔａｎｓｈｉｎｏｎｅꎬ ｓｉｘ ｂａｎｄｓ ｗｅｒｅ ｆｒｏｍ ｐｒｉｏｋｅｔ￣ｏｌａｃｔｏｎｅꎬ ｓｔｅｒｏｌｓ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ. Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬ
ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｓ ｉｎ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｍａｉｎｌｙ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ
ｓｏｍｅ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｐｒｉｏｋｅｔｏｌａｃｔｏｎｅꎬ ｓｔｅｒｏｌｓ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓꎬ ｓａｐｒｏｒｔｈｏｑｕｉｎｏｎｅ ａｎｄ ｔａｎ￣
ｓｈｉｎｏｎｅ. Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｔｈｉｓ ｒｅｓａｒｃｈ ｉｓ ｓｉｍｐｌｅꎬ ｑｕｉｃｋ ａｎｄ ｕｎｄａｍａｇｅｄꎬ ａｎｄ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｑｕｉｃｋｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｅ
ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ. Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅꎬ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｗｉｌｌ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ
ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｗｅｌｌ￣ｂｒｅｄ ｂｒｅｅｄｉｎｇ ｗｏｒｋ ｏｆ Ｓ. Ｐｒｉｏｎｔｉｓ.
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: Ｓａｌｖｉａ ｐｒｉｏｎｔｉｓꎬ ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔꎬ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎꎬ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ
　 　 红根草(Ｓａｌｖｉａ ｐｒｉｏｎｔｉｓ)为唇形科(Ｌａｂｉａｔａｅ)黄
埔鼠尾植物的带根全草ꎬ是民间常用草药(唐辉等ꎬ
２００８)ꎮ 其植株体内含有红根草邻醌( ｓａｐｒｏｒｔｈｏｑｕｉ￣
ｎｏｎｅ)ꎬ丹参酮 ( ｔａｎｓｈｉｎｏｎｅ) Ⅰ、ⅡＡꎬ隐含丹参酮
(ｃｒｙｐｔｏｔａｎｓｈｉｎｏｎｅ)ꎬ红根草内酯(ｐｒｉｏｋｅｔｏｌａｃｔｏｎｅꎬｌ)、
新红根草酮(ｎｅｏｐｒｉｏｎｉｔｏｎｅꎬ２)、二氢异丹参酮 Ｉ (ｄｉ￣
ｈｙｄｒｏｉｓｏｔａｎｓｈｉｎｏｎｅ Ｉꎬ３) 等多种化学成分 (张金生
等ꎬ１９９５ꎻ杨保津等ꎬ１９８８)ꎮ 其有良好抗菌解毒、清
热除湿作用ꎬ主治菌莉、腹泻、肠炎、肺炎、急性咽喉
炎、扁桃体炎、感冒等症状ꎬ是桂林三金药业集团生
产复方红根草片的主要原料ꎮ 近年来ꎬ以红根草为
原料生产的系列药物在抗肿瘤细胞和白血病细胞有
很强的抑制作用 ( Ｌａｎｇ ｅｔ ａｌꎬ ２００５ꎻ Ｚｈｏｕ ｅｔ ａｌꎬ
２００８)ꎮ 随着红根草研究的不断深入和推广ꎬ已成
为中药领域具有重要开发潜力的品种ꎮ 目前ꎬ关于
红根草研究ꎬ主要集中在化学成分 (林隆泽等ꎬ
１９９０ꎻ黄秀兰等ꎬ１９９０)、药理药效(张锋等ꎬ２００３ꎻ乐
秀芳等ꎬ１９９２)、组织培养与快速繁殖(唐凤鸾等ꎬ
２００６ꎻ付传明等ꎬ２００７)等方面ꎮ 与其他药材相比ꎬ
红根草的研究尚处于基础阶段ꎬ鲜见有对不同分布
区域ꎬ不同生长环境条件下红根草化学成分的差异
进行比较研究ꎮ
当前ꎬ以红根草为原料相关企业仍以野生资源
为主ꎬ生产中药材来源混杂ꎬ质量参差不齐ꎮ 这些因
素严重影响红根草的临床应用和推广ꎬ要使红根草
资源得到有效保护及可持续利用ꎬ急需开展野生资
源调查及药材质量评价研究ꎮ 傅里叶红外光谱
(ＦＴＩＲꎬＦｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ)技术
是利用分子振动跃迁吸收原理ꎬ在“指纹区”丰富的
官能团吸收特征ꎬ能反映不同药材主要化学成分信
８３９ 广　 西　 植　 物　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ３６卷
息ꎬ利用这些信息与化学计量学方法相结合ꎬ进行中
药材的产地鉴别和质量分析具有更高的效率(袁玉
峰等ꎬ２０１１ꎻ张磊等ꎬ２０１０)ꎮ 本研究针对红根草存
在的问题ꎬ在对不同产地红根草进行红外光谱鉴定
的基础上ꎬ采用化学计量学的方法ꎬ主要包括主成分
分析和聚类分析等ꎬ尝试对不同产地红根草样本进
行快速鉴别ꎬ分析 ＰＣＡ 模型中的载荷因子ꎬ找出造
成不同来源红根草质量差异的化学成分ꎬ为红根草
药材质量快速评价和优良种质筛选提供简便以及操
作性强的新手段ꎮ
１　 材料与方法
１.１ 材料收集方法
红根草样品均为野生ꎬ分别选择江西省宜春市
奉新县(产地 Ａ)和靖安县(产地 Ｂ)ꎬ抚州市南丰县
(产地 Ｃ)和新余市(产地 Ｄ)ꎬ广西壮族自治区贺州
市钟山县(产地 Ｅ)ꎬ桂林市临桂县(产地 Ｆ)等 ６ 个
具有地域代表性的红根草全株ꎮ 样品均经广西植物
研究所韦发南研究员鉴定为红根草植物ꎮ 每个聚群
相隔 ２ ｍ随机选 １５个不同点ꎬ每个点随机采集 ５株
生长较一致的红根草全株ꎬ洗净泥沙ꎬ带回实验室ꎬ
５５ ℃干燥 ４８ ｈ至恒重ꎬ将每个产地的样品制成干燥
细粉 １５ 份ꎬ粉碎后分别过 ２００ 目筛ꎬ储存于干燥器
里备用ꎮ
１.２ 检测方法
样品采集:光谱扫描范围为 ４ ０００~４００ ｃｍ￣１ꎬ分
辨率为 ４ ｃｍ￣１ꎮ 每个片累积扫描次数 ３２ 次ꎬ扫描时
扣除 Ｈ２Ｏ 和 ＣＯ２的干扰ꎮ 样品采集前处理:每个样
品精确称取 １.０ ｍｇꎬ每个聚群共称量 １５ 份样品ꎬ分
别与 ２００ ｍｇ 溴化钾(碎晶)混合研磨充分均匀ꎬ制
成透明样品锭片ꎮ 为增加聚类分析的清晰度ꎬ取每
个产地 １５个样品任意 ３锭片平均值为一个数据点ꎬ
最后每个产地综合以 ５ 个数据进行分析ꎬ６ 个产地
共以 ３０个数据进行聚类分析ꎮ
１.３ 仪器及数据处理
傅里叶变换红外光谱仪ꎬ Ｎｉｃｏｌｅｔ ６７００ (美国
Ｔｈｅｒｍｏ Ｎｉｃｏｌｅｔ 公司)ꎬ电子天平 ＸＳＩ０５ＤＵ(梅特勒￣
托利多仪器公司)ꎮ 空气相对湿度 ３５％左右ꎬ温度
２５ ℃ 左右ꎮ 利用 ＯＭＮＩＣ ８.０软件采集并获得原始
光谱数据ꎬ进行基线校正ꎬ五点移动平均平滑后ꎬ导
入 ＳＰＳＳ １８.０ 和 Ｕｎｓｃｒａｍｂｌｅｒ １０.０ 进行聚类分析和
主成分分析ꎮ
２　 结果与分析
２.１ 不同产地红根草化学成分的 ＦＴＩＲ表征比较分析
从图 １ 可以看出ꎬ不同产地红根草根系在
１ ７２７、１ ６３５、 １ ５５１、 １ ５１３、 １ ４４２、 １ ３７３、 １ ２５５、
１ １５４、１ ０３６、７９５、７７６、６９０ ｃｍ￣１等处均有较强的振动
吸收ꎮ １ ７２７ ｃｍ￣１左右为 Ｃ ＝ Ｏ 的振动吸收ꎬ１ ６３５
ｃｍ￣１附红根草邻醌 Ｃ ＝ Ｃ 特征吸收(吴立军ꎬ２００６ꎻ
吴瑾光ꎬ１９９４)ꎮ １ ５５１、１ ５１６ ｃｍ￣１为醌类化合物 Ｃ＝
Ｃ骨架振动ꎬ１ ４４２ ｃｍ￣１附近为可能是 Ｃ￣Ｈ弯曲振动
吸收及 Ｃ￣Ｏ伸缩振动吸收峰(翁诗甫ꎬ２００５)ꎮ 这些
振动特征与红根草化学成分存在红根草邻、醌丹参
酮Ⅰ、ⅡＡꎬ隐含丹参酮ꎬ新红根草酮、二氢异丹参酮
Ｉ 等多种醌类物质较吻合ꎮ １ ３７３ ｃｍ￣１主要是 ＣＨ３对
称吸收振动ꎬ１ ３００ ~ ９５０ ｃｍ￣１是各类 Ｃ￣Ｏ 伸缩振动
吸收ꎮ ７７６ ｃｍ￣１等为红根草根系中含有甾醇、多糖和
苷类等化合物的振动吸收(翁诗甫ꎬ２００５)ꎮ 说明红
根草化学成分中也有较多的甾醇及多糖和红根草内
酯类物质ꎮ 通过比较平均光谱ꎬ发现不同产地红根
草样品化学成分丰富且多样ꎮ 因此ꎬ特在 １ ８００ ~
６００ ｃｍ￣１间ꎬ每隔 ４个波数ꎬ选取一个吸光度值ꎬ用主
成分分析法和聚类分析法对不同样品的光谱特征进
行聚类分析ꎮ
图 １　 不同产地红根草根系红外光谱图
Ｆｉｇ. １　 Ｓｐｅｃｔｒａ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｒｏｏｔ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ
２.２ 不同产地红根草根系红外光谱特征的 ＰＣＡ 模
型构建与分析
利用 Ｕｎｓｃｒｅａｍｂｅｒ１０.０ 对不同产地红根草根系
１ ８００~ ６５０ ｃｍ￣１范围内的指纹特征光谱建立主成分
分析模型进行分析ꎮ 图 ２为不同产地红根草根系的
９３９８期　 　 　 　 孔德鑫等: 红外光谱结合多元统计方法的不同产地红根草红外指纹图谱比较研究
主成分得分散点图ꎬ其中除了 Ａ 产地样品能够在二
维散点图上独立分布外ꎬ其他各产地测试样品混淆
在一起ꎬ很难区分ꎮ 在对原始变量数据进一步利用
一介导数处理、ＳＮＶ 标准归一化处理后ꎬ各产地测
试样品均能得到区分ꎬ分别单独聚在一个特定区域
(图 ３)ꎮ 主成分 ＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３ 得分的散点图上ꎮ
第一主成分的方差贡献率为 ５９％ꎬ第二主成分的方
差贡献率为 ２０％ꎬ前三主成分的累积贡献率为
８５％ꎬ只有 １５％的化学成分信息丢失ꎬ所以ꎬ前三个
ＰＣＡ成分基本可以反映不同产地化学成分信息ꎮ
在二维散点图上ꎬ可以看出不同产地红根草化学成
分的产地差异性ꎮ 整体上看ꎬ广西壮族自治区和江
西省各产地样品明显聚为两类ꎬ广西钟山县(Ｅ)和
广西临桂县(Ｆ)ꎬ产地相距最近ꎬ在二维图上的距离
也最近ꎬ两产地测试样品分别聚集在第三象限ꎬ各产
地单独聚为一类ꎻ江西省各产地相距较远ꎬ虽然各产
地测试样品均能单独聚为一类ꎬ但由于各产地实际
距离较远ꎬ他们的散点图上分布也较散ꎮ 特别是ꎬ江
西省吉安市(Ａ)和抚州市(Ｃ)相距较远ꎮ
图 ２　 不同产地红根草样品第一、二主成分
(ＰＣ１ꎬＰＣ２)ꎬ二维得分散点图　
Ｆｉｇ. ２　 Ｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｓｃａｔｔｅｒｅｄ ｓｃｏｒｅｓ ｐｌｏｔ ｏｆ ＰＣ１ ａｎｄ
ＰＣ２ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ
２.３ 不同产地红根草根系 ＦＴＩＲ特征的聚类分析
本研究基于欧式距离ꎬ运用 ＳＰＳＳ１６.０ 对不同产
地测试样品的红外光谱平均图谱进行分析ꎬ得到表
征 ６ 个不同地区红根草化学成分的树状图(图 ４)ꎬ
当欧式距离系数 ｄ≤５ 时ꎬ可划分为 ６ 个表征群ꎬ６
个产地分别单独聚为一类ꎬ当欧式距离系数在 ６ 
Ｓｙｍｂｏｌ ｜ ＠ ＠ ｄ≤１１ 时ꎬ可分为 ３ 个表征群ꎬ广西钟
山和广西临桂县由于它们海拔和环境条件相似ꎬ化
图 ３　 不同产地红根草样品的一阶导数后主成分
ＰＣ１与 ＰＣ２的二维得分散点图
Ｆｉｇ. ３　 Ｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｓｃａｔｔｅｒｅｄ ｓｃｏｒｅｓ ｐｌｏｔ ｏｆ ＰＣ１ ａｎｄ ＰＣ２
ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ
ａｆｔｅｒ ｆｉｒｓｔ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ａｎｄ ＳＮＶ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
学成分的特征光谱较相似ꎬ居群间的距离系数最小ꎬ
首先聚在一起ꎬ结果与 ＰＣＡ模型中样品投影规律一
致ꎮ 同时在聚类图中更加清晰地区分江西省各产地
样品化学成分差异信息ꎬ江西省宜春市和抚州市采
集的样品均在山南坡ꎬ阳光充足ꎬ化学成分较相似ꎬ
首先聚为一类ꎬ然后再与距离较近的新余市样品聚
在一起ꎬ最后与较远距离的吉安市样品聚在一起ꎮ
由于吉安市居群主要生长在松树林下ꎬ环境条件相
对阴生ꎬ故与其他产地化学成分差异较大ꎮ
２.４ 不同产地样品的 ＰＣＡ 鉴别模型中的载荷因子
特征分析
由图 ５可知ꎬ通过 ＰＣＡ载荷因子图可以得出比
原始图谱更多的化学成分信息ꎮ 在图 １中一些宽吸
收峰掩盖的化学成分信息ꎬ在图 ５ 中可以明显看出
其振动强弱ꎮ 如图 １原始图谱中 １ ７００ ~ １ ５５１ ｃｍ￣１
仅体现出 １ ６３５ ｃｍ￣１附近的宽吸收峰ꎬ而在图 ５
１ ６７０、１ ６４２、１ ６１６、１ ５７９、１ ５５１ ｃｍ￣１等处的附近均
有明显吸收峰ꎬ体现了红根草根系中红根草邻、醌丹
参酮Ⅰ、ⅡＡꎬ隐含丹参酮ꎬ新红根草酮、二氢异丹参
酮 Ｉ等醌类成分 Ｃ ＝ＯꎬＣ ＝ Ｃ 等官能团的特征吸收ꎮ
在 １ ２００－９００ ｃｍ￣１附近代表多糖ꎬ甾醇等物质 Ｃ￣Ｏ
伸缩振动ꎬ以及脂肪醚、酯类、酸酐类 Ｃ￣Ｏ￣Ｃ 基团特
征吸收在原始图谱中化学成分重叠严重ꎬ在图 １ 中
仅表现在 １ ０３６ ｃｍ￣１附近的吸收峰ꎬ而在载荷图中
(图 ５)却能在 １ １５９、１ １２９、１ ０９２、１ ０４１、１ ０２５、
１ ００８、１ ０００、 ９７４、 ９０４ ｃｍ￣１等处显示差异ꎮ 通过
０４９ 广　 西　 植　 物　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ３６卷
图 ４　 不同产地红根草样品红外指纹图谱聚类分析
１￣５ꎬ５￣１０ꎬ１１￣１５ꎬ１６￣２０ꎬ２１￣２５ꎬ２５￣３０分别代表产地 ＡꎬＢꎬＣꎬＤꎬＥꎬＦꎮ
Ｆｉｇ. ４　 Ｓｐｅｃｔｒａ ｃｌｕｓｔｅｒ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ　 １￣５ꎬ ５￣１０ꎬ １１￣１５ꎬ １６￣２０ꎬ ２１￣２５ꎬ ２５￣３０
ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎ ＡꎬＢꎬＣꎬＤꎬＥ ａｎｄ Ｆꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
ＰＣ１ꎬＰＣ２(图 ５:ＡꎬＢ)的载荷因子分析ꎬ发现对光谱
聚类起主要作用的吸收峰位主要分布在 １ ２００~８００
ｃｍ￣１间ꎬ分别为 １ １５９、１ １２９、１ ０８２、１ ０４２、１ ０００、
９７２、９４６、９１３、８９１、８０６ ｃｍ￣１ꎮ 这说明在红根草根系
中 Ｃ￣Ｏ￣Ｃ、Ｃ￣Ｏ 和 Ｃ￣Ｃ 伸缩振动对不同产地样品的
主成分聚类有较大贡献率ꎬ这些差异在化学成分上
应表现为红根草根系中红根草内酯、甾醇等成分受
到不同产地环境条件影响的结果ꎮ 通过对 ＰＣ３ꎬ
ＰＣ４(图 ５:ＣꎬＤ)的载荷因子分析ꎬ发现１ ６７０ ~ １ ４００
ｃｍ￣１附近的吸收明显增加ꎬ其载荷绝对值明显增大ꎬ
其中 １ ６７０ｃｍ￣１代表红根草中红根草邻醌、丹参酮类
及隐丹参酮等醌类成分 Ｃ ＝ Ｏ 的特征吸收峰ꎮ
１ ６３０、１ ６１６、１ ５７９、１ ４７３、１ ４１１ ｃｍ￣１附近是红根草
邻醌等醌类成分芳环 Ｃ＝Ｃ骨架振动吸收ꎮ 因此ꎬ红
根草不同产地化学成分差异主要体现在红根草内酯、
甾醇及脂溶性成分如红根草邻醌及丹参酮类成分上ꎮ
３　 讨论与结论
各样品的红外吸收振动特征能反映红根草化学
成分存在红根草邻、醌丹参酮Ⅰ、ⅡＡꎬ隐含丹参酮ꎬ
新红根草酮、二氢异丹参酮 Ｉ 等多种醌类物质特征
吸收ꎮ 但各测试样品一维原始吸收图谱较相似ꎬ有
些信号较弱的官能团被遮掩ꎬ而这些被遮掩的成分
往往是其药效作用的主要成分ꎮ 因此ꎬ为了更加清
楚分析不同产地红根草化学成分受环境条件影响的
差异性ꎬ本研究利用主成分和聚类分析等化学计量
学方法ꎬ对各测试样品化学成分的红外图谱进行处
理和分析ꎮ
主成分分析是一种通过降维的无监督的模式识
别方法ꎬ运算简单效率高(黄庶识等ꎬ２０１１)ꎮ 近年
来ꎬ利用红外光谱结合主成分分析、聚类分析进行中
药材快速鉴别的方法在药用植物资源评价中应用也
越来越多ꎮ 袁玉峰等(２０１１)利用傅里叶变换红外
光谱仪建立主成分分析鉴别模型成功快速鉴定了 ６
个不同产地黄柏ꎬ唐辉等(２０１２)利用 ＦＴＩＲ 技术结
合 ＰＣＡ模型和 ＳＩＭＣＡ方法对不同产地地枫皮药材
进行检测ꎬ并且利用在 ＰＣＡ 分析基础上ꎬ运用载荷
因子对不同产地的地枫皮药材化学成分进行分析ꎮ
不同产地样品中芳香类物质差异主要体现在槲皮素
含量的不同ꎮ 李超等(２０１４)利用红外光谱方法对 ４
个省份ꎬ４６份中药通关藤进行测定ꎬ运用主成分分
析、聚类分析等化学计量学方法从不同的角度对中
药通关藤进行了鉴别和分析ꎮ 因此ꎬ红外光谱结合
现代化学计量学在中药材产地鉴别ꎬ质量评价等研
究中具有重要的应用价值ꎮ
在本研究中ꎬ利用主成分分析和聚类分析方法
同样可以对不同产地红根草进行快速鉴定ꎬ广西壮
族自治区和江西省各产地的红根草样品由于受不同
环境条件影响明显聚为两类ꎬ广西钟山县(Ｅ)和广
西临桂县(Ｆ)ꎬ产地相距最近ꎬ在二维图上的距离也
最近ꎬ江西省各产地相距较远ꎬ虽然各产地测试样品
均能单独聚为一类ꎬ但由于各产地实际距离较远ꎬ他
们的散点图上分布也较散ꎮ 特别是江西省吉安市
(Ａ)和抚州市(Ｃ)相距较远ꎬ在主成分和聚类分析
的图谱中均得到明显区分ꎮ 此结果与张磊(２０１０)
研究不同产地黄芪的结果比较一致ꎮ
载荷因子( ｌｏａｄｉｎｇ)是主成分分析中重要变量
贡献的集合ꎬ其载荷因子的振动特征与分析材料中
化学成分对主成分的贡献密切相关ꎬ因此分析载荷
因子特征可以更有效地揭示样品原始光谱中更多的
化学成分信息ꎮ 袁玉峰等(２０１１)在主成分基础上ꎬ
通过载荷因子分析ꎬ指出不同产地黄柏差异主要体
现在蛋白质、 糖类、 脂类、 生物碱类、 黄柏甾醇类、
黄柏内酯、黄柏酮、黄柏酮酸八种物质成分上体现ꎮ
王燕等(２０１２)通过主成分载荷因子分析表明ꎬ 不同
１４９８期　 　 　 　 孔德鑫等: 红外光谱结合多元统计方法的不同产地红根草红外指纹图谱比较研究
图 ５　 不同产地红根草主成分鉴别模型的载荷因子
Ｆｉｇ. ５　 Ｌｏａｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｓ. ｐｒｉｏｎｔｉｓ
ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ
产地淡菜醇提物的差别主要体现在不饱和脂肪酸和
磷脂的含量上ꎮ 本研究通过主成分载荷因子分析表
明ꎬ受不同环境条件影响ꎬ不同产地红根草化学成分
差异主要表现为红根草内酯、甾醇及脂溶性成分如
红根草邻醌及丹参酮类成分ꎮ 因此ꎬ本文运用红外
光谱和主成分分析模型、聚类分析及主成分分析的
载荷因子ꎬ可以快速对不同产地红根草药材进行鉴
定和评价ꎬ同时指出了不同产地红根草指纹图谱差
异的主要化学成分ꎬ研究结果可对不同产地红根草
药材质量评价提供参考ꎬ对红根草的引种栽培及良
种选育研究工作有一定指导意义ꎮ
参考文献:
ＦＵ ＣＭꎬＺＨＡＯ ＺＧꎬＨＵＡＮＧ ＮＺꎬｅｔ ａｌꎬ ２００７. Ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｉｎ ｖｉｔｒｏ
ｏｆ ｍｅｄｉｃｉｎａｌ ｐｌａｎｔ Ｓａｌｖｉａ ｐｒｉｏｎｉｔｉｓ [ Ｊ]. Ｇｕｉｈａｉａꎬ２７(４):６５３－
６５７. [付传明ꎬ赵志国ꎬ黄宁珍ꎬ等ꎬ ２００７. 药用植物红根草种
质资源的离体保存 [Ｊ]. 广西植物ꎬ２７(４):６５３－６５７.]
ＨＵＡＧ ＸＬꎬＷＡＮＧ ＸＭꎬＨＵＡＮＧ Ｙꎬｅｔ ａｌꎬ １９９０. Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｅｌｕｃｉｄａ￣
ｔｉｏｎ ｏｆ ｓａｌｐｒｉｏｌａｃｔｏｎｅ [Ｊ]. Ａｃｔａ Ｂｏｔ Ｓｉｎꎬ３２(６): ４９０－４９１. [黄
秀兰ꎬ王晓明ꎬ黄勇ꎬ等ꎬ １９９０. 红根草内酯的化学结构 [Ｊ].
植物学报ꎬ３２(６): ４９０－４９１.]
ＨＵＡＮＧ ＳＳꎬ ＬＡＩ ＪＺꎬ ＬＩＡＮＧ ＹＦꎬ ｅｔ ａｌꎬ ２０１１. Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｏ￣
ｃｈｅｍｉｃａｌ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｔｗｏ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ ｔｒｉｃｈｏｍｏｎａｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｒａｍａｎ ｔｗｅｅｚｅｒｓ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｍｕｌｔｉｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ [ Ｊ].
Ｃｈｉｎ Ｊ Ａｎａｌ Ｃｈｅｍꎬ３１(４):５２１－５２７. [黄庶识ꎬ 赖钧灼ꎬ 梁裕
芬ꎬ 等ꎬ ２０１１. 拉曼镊子结合多元统计方法分析两种人体滴
虫的差异性 [Ｊ]. 分析化学ꎬ３１(４):５２１－５２７. ]
ＬＡＮＧ ＪＹꎬ ＣＨＥＮ Ｈꎬ ＺＨＯＵ Ｊꎬｅｔ ａｌꎬ ２００５. Ａｎｔｉｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ
ｓａｌｖｉｃｉｎｅ ｏｎ ｈｕｍａｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ＭＤＡ￣ＭＢ￣４３５ ｏｒｔｈｏｔｏｐｉｃ ｘｅｎｏ￣
ｇｒａｆｔ ｉｓ ｃｌｏｓｅｌｙ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ Ｒｈｏ￣ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｐａｔｈｗａｙ. [ Ｊ]. Ｃｌｉｎ
Ｃａｎｃ Ｒｅｓꎬ １１(９): ３ ４５５－３ ４６４.
ＬＥ ＸＦꎬＨＡＮ ＪＸꎬＳＨＥＮ ＺＭꎬｅｔ ａｌꎬ １９９２. Ａｎｔｉｃａｎｅｒ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｓａ￣
ｐｒｏｏｒｔｈｏｏｕｉｎｏｎｅ [Ｊ]. Ｔｕｍｏｒꎬ１２(２):４９－５０. [乐秀芳ꎬ韩家娴ꎬ
沈祖铭ꎬ等ꎬ １９９２. 红根草邻醌的体内外抗癌作用研究 [Ｊ].
肿瘤ꎬ１２(２):４９－５０.]
ＬＩ ＣꎬＹＡＮＧ ＳＣꎬＧＵＯ ＱＳꎬ ｅｔ ａｌꎬ ２０１４. ＦＴＩＲ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｓｐｅｃｔｒｏ￣
ｇｒａｍｓ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｍｅｄｉｃｉｎｅ Ｍａｒｓｄｃｎｉａ ｔｅｎａｃｉｓｓｉｍａ
[Ｊ]. Ｃｈｉｎ Ｊ Ｃｈｉｎ Ｍａｔ Ｍｅｄꎬ３９(１７): ３ ３１１－３ ３１５. [李超ꎬ杨
生超ꎬ郭巧生ꎬ等ꎬ ２０１４. 中药通关藤红外指纹图谱研究 [Ｊ].
中国中药杂志ꎬ３９(１７): ３ ３１１－３ ３１５.]
ＬＩＮ ＬＺꎬＷＡＮＧ ＸＭꎬＨＵＡＧ ＸＬꎬｅｔ ａｌꎬ １９９０. Ａ ｎｅｗ ｄｉｔｅｒｐｅｎｏｉｄ
ｑｕｉｎｏｎｅ ｓａｐｒｉｐａｒａｑｕｉｎｏｎｅ [Ｊ]. Ａｃｔａ Ｐｈａｒｍａｃ Ｓｉｎꎬ２５(３):１５４－
１５６. [林隆泽ꎬ王晓明ꎬ黄秀兰ꎬ等ꎬ １９９０. 新二萜醌￣红根草
对醌 [Ｊ]. 药学学报ꎬ２５(３):１５４－１５６.]
ＴＡＮＧ ＨꎬＺＨＡＯ ＲＨꎬＪＩＡＮＧ ＳＹꎬｅｔ ａｌꎬ ２００８. Ｒｅｓａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｂｉｏｌｏ￣
(下转第 ９３６页 Ｃｏｎｔｉｎｕｅ ｏｎ ｐａｇｅ ９３６ )
２４９ 广　 西　 植　 物　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ３６卷