基于近红外光谱技术建立不同产地骆驼蓬药材定性判别模型

　　[摘要]该研究将光纤传感技术与近红外漫反射光谱相结合，通过主成分分析、聚类分析、SIMCA等方法直接对骆驼蓬药材进行检测，用于识别不同产地的骆驼蓬，建立快速无损鉴别骆驼蓬产地的新方法。研究中建立全波长原始光谱图，通过主成分分析前2个主成分得分图基本可以区分4个产地的骆驼蓬;波长 866～2 507 nm，MSC为预处理方法建立最佳聚类分析模型对预测集预测的正确率达到91.67%，可对4个产地骆驼蓬基本区分;波长为1 085～2 507 nm，预处理方法为归一化法建立最佳SIMCA模型，对样品进行预测，只产地昌吉的样品没有被识别，其余样本判别正确，总识别率 97.22%。研究结果表明利用近红外漫反射光纤光谱结合SIMCA法识别能力最佳，可用于骆驼蓬的鉴别。
　　[关键词]骆驼蓬;近红外光纤传感技术;主成分分析;聚类分析;SIMCA分析
　　Establishment of different origin Peganum harmala qualitative
　　discrimination model based on near-infrared spectroscopy
　　LI Li*， LI Ying ， WANG Ting-yuan
　　（Collgeg of pharmacy， Xinjiang Medical University ， Urumqi 830011，China）
　　[Abstract]The optic-fiber sensor technology combined with near-infrared diffuse reflection spectroscopy was applied  to directly analyze  Peganum harmala and identify different origin of P. harmala on the basis of principal component analysis， clustering analysis， SIMCA method， which resulted in the establishment of a new method to rapidly and nondestructively identify the origin of P. harmala. The original full wavelength spectrum for principal component analysis and the score of first two principal components can distinguish four  origins of P. harmala basically. In the wavelength range of 866-2 507 nm， MSC as pretreatment method to establish the best model of clustering analysis to forecast the samples with the accuracy of 91.67%， can distinguish the four origins of P. harmala while in the wavelength of 1 085- 2 507 nm， normalization method as pretreatment methods to establish a best model of SIMCA to forecast the sample， all the samples except for the changji sample have been identified with a total recognition rate of 97.22%. The results show that using near infrared diffuse reflectance spectroscopy combined with SIMCA is the best method that can be effectively used to identify the P. harmala.
　　[Key words]Peganum harmala; near infrared spectroscopy and fiber-optic  sensor technology; principal component analysis; clustering analysis; SIMCA
　　doi：10.4268/cjcmm20151432
　　骆驼蓬Peganum harmala 系蒺藜科 Zygophyllaceae 骆驼蓬属Peganum的多年生草本植物，是维吾尔族、哈萨克族、蒙古族的常用药。主要以种子、全草入药，用于治疗风湿痹痛、咳嗽气喘以及无名肿痛，已经被卫生部药品标准维吾尔药分册收录^[1-2]。骆驼蓬的药理作用主要包括以下几个方面：防辐射、抗包虫、抗炎镇痛、抗银屑病、抗肿瘤等^[3-7]。
　　近来年人们开始关注产地对产品品质和质量的影响。对于中药材来说，不同产地其气候、地质和土壤的不同，会导致中药材含有的化学成分含量有所差异，从而对药材质量产生一定的影响。
　　本研究将光纤传感技术与近红外光谱相结合，直接对骆驼蓬药材进行检测，建立快速无损鉴别骆驼蓬产地的新方法。
　　1材料与方法
　　1.1材料
　　骆驼蓬有4个产地，产地分别为阜康，昌吉，吉木萨尔县，伊宁县。药材经新疆医科大学药学院帕丽达·阿布利孜教授鉴定为蒺藜科 Zygophyllaceae 骆驼蓬属Peganum植物骆驼蓬的干燥全草。样品信息见表1。样本随机分为校正集和预测集，训练集包括52个样品，预测集包括36个样品。

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