您當(dāng)前的位置：檢測(cè)資訊 > 科研開發(fā)
嘉峪檢測(cè)網(wǎng) 2025-03-17 20:08
摘 要： 建立一種基于三維熒光技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的分析模型，同時(shí)快速測(cè)定桃仁多組分。采集不同桃仁品種及偽品的三維熒光光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建模分析。桃仁以及偽品的鑒別，在預(yù)實(shí)驗(yàn)中的綜合準(zhǔn)確率良好；桃仁中的苦杏仁苷含量、羰基值2個(gè)指標(biāo)，線性回歸算法的回歸決定系數(shù)R2分別為0.808 3、0.769 8；非線性回歸算法苦杏仁苷含量的回歸決定系數(shù)R2為0.995 1。該方法在靈敏度、特異性、多組分同時(shí)測(cè)量等方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，可以對(duì)桃仁多組分同時(shí)快速分析。
關(guān)鍵詞： 桃仁； 三維熒光技術(shù)； 化學(xué)計(jì)量學(xué)方法； 快速分析
桃仁為薔薇科植物桃或山桃的干燥成熟種子。果實(shí)成熟后采收，除去果肉和核殼，取出種子，曬干。味苦、甘，性平，歸心、肝、大腸經(jīng)。具活血祛瘀，潤(rùn)腸通便，止咳平喘之功，用于經(jīng)閉痛經(jīng)，癥瘕痞塊，肺癰腸癰，跌撲損傷，腸燥便秘，咳嗽氣喘[1?3]。桃仁入藥首載于《神農(nóng)本草經(jīng)·卷三》[4]，從古至今已入藥千年。桃仁中含有多種化學(xué)成分，主要包括揮發(fā)油類、氰苷、氨基酸和蛋白質(zhì)類、黃酮及其苷類、甾醇及其苷類、芳香苷類、脂肪酸類、苯丙素類、核苷、微量元素以及其他類化合物[5?7]。桃仁的主要藥理活性包括預(yù)防肝纖維化和抗氧化、抗炎、抗血栓、抗凝血等，在抗炎和抗癌、活血化瘀以及婦科疾病和神經(jīng)保護(hù)等方面有廣泛的應(yīng)用[6]。桃仁在臨床上常與多種藥物配伍使用，與紅花、當(dāng)歸等藥物同用治療痛經(jīng)；與火麻仁、柏子仁等藥物同用治療腸燥便秘；與杏仁等藥物同用治療咳嗽、氣喘等。
桃仁是2022年安徽省國(guó)家評(píng)價(jià)性抽檢品種，通過調(diào)研藥材市場(chǎng)和相關(guān)生產(chǎn)廠家，發(fā)現(xiàn)桃仁在市場(chǎng)儲(chǔ)存中極易發(fā)生變質(zhì)[8]，羰基值、水分、含量測(cè)定（苦杏仁苷）等藥典參數(shù)容易受到包括品種、環(huán)境、產(chǎn)地、收獲時(shí)間、處理方法等因素的影響，從而導(dǎo)致藥材或飲片質(zhì)量不合格。其次桃仁化學(xué)成分復(fù)雜，含有多種化學(xué)成分，這些成分在桃仁中以不同的比例和方式存在，使得其化學(xué)成分研究變得復(fù)雜。目前針對(duì)桃仁的研究大部分還是集中在不同成分含量以及藥理方面，如何對(duì)桃仁多組分快速分析上研究得甚少，因此為了對(duì)桃仁的質(zhì)量進(jìn)行快速地檢驗(yàn)，并加以控制，很有必要建立一套快速的定性與定量檢驗(yàn)方法。通過定性分析，可以進(jìn)行真?zhèn)舞b別，全面描述熒光特性；通過定量分析，可以精確測(cè)定成分含量，提升質(zhì)量控制，支持藥效研究?；谠摯螄?guó)評(píng)抽檢的全覆蓋性、多樣性以及樣本量大等優(yōu)點(diǎn)，契合了快檢模型大數(shù)據(jù)的特性，為建立控制桃仁質(zhì)量的快檢方法奠定了基礎(chǔ)。
三維熒光光譜是20世紀(jì)80年代在熒光光譜分析的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的分析技術(shù)[9]，三維熒光光譜是指將熒光強(qiáng)度以等高線方式投影在以激發(fā)光波長(zhǎng)（Ex）和發(fā)射光波長(zhǎng)（Em）分別為縱、橫坐標(biāo)的平面上獲得的譜圖，圖像直觀，所含信息豐富[10?11]。三維熒光圖譜包含激發(fā)波長(zhǎng)、發(fā)射波長(zhǎng)和熒光強(qiáng)度 3 種信息，描述了熒光強(qiáng)度隨激發(fā)波長(zhǎng)和發(fā)射波長(zhǎng)變化的關(guān)系[12?13]。三維熒光光譜能夠比二維熒光光譜更有效地反映熒光光譜信息，它不僅可以提高測(cè)量靈敏度和對(duì)分子結(jié)構(gòu)的選擇性，而且能夠更加全面地展現(xiàn)樣品的熒光信息，有利于綜合考察樣品的組分分布及構(gòu)型變化特征[14]。此外，將其與化學(xué)計(jì)量學(xué)結(jié)合應(yīng)用，大大簡(jiǎn)化了操作步驟，省時(shí)省力，可以更簡(jiǎn)便、快速地從復(fù)雜組成的樣品中靈敏、可靠地檢測(cè)到一些痕量成分，提高了熒光光譜分析的靈敏度和選擇性[14]。目前三維熒光技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合在中藥領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用[15?17]，然而對(duì)桃仁的快速檢驗(yàn)研究中作者未見其在三維熒光技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合這一研究方向上有所涉及，因此對(duì)《中國(guó)藥典（2020年版）一部》收載的桃仁及其飲片開展三維熒光技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)建模分析，借助其高靈敏度、多組分同時(shí)定量分析的能力，提高桃仁研究的深度和廣度，也為中藥現(xiàn)代化研究提供了新的思路和方法。
1. 實(shí)驗(yàn)部分
1.1 主要儀器與試劑
三維熒光光譜儀：FT-7000，日本日立公司。
化學(xué)計(jì)量學(xué)建模軟件：Model Lab Specman3D，科邁恩（北京）科技有限公司。
分析天平：BSA124S，感量為0.1 mg，梅特勒賽多利斯儀器（中國(guó)）有限公司。
數(shù)控超聲波清洗器：KQ-800DE型，昆山市超聲儀器有限公司。
苦杏仁苷：含量（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）為88.20%，批號(hào)為110820-201808，中國(guó)食品藥品檢定研究院。
甲醇：分析純，廣東光華科技股份有限公司。
實(shí)驗(yàn)室用水為蒸餾水。
實(shí)驗(yàn)樣品：桃仁及其炮制品共計(jì)30個(gè)批次，炮制工藝的燀桃仁共計(jì)30個(gè)批次，苦杏仁共計(jì)6個(gè)批次，均由安徽省食品藥品檢驗(yàn)研究院提供并鑒別，具體信息見表1。
表1 桃仁及其炮制品
Tab. 1 Peach kernel and its processed products
1.2 儀器工作條件
1.2.1 熒光光譜儀
激發(fā)波長(zhǎng)：200～600 nm，帶寬為5 nm；發(fā)射波長(zhǎng)：250～650 nm；帶寬：5 nm；光電倍增二極管（PMT）電壓：600 V。
1.2.2 化學(xué)計(jì)量學(xué)建模軟件
背景扣除：拉曼散射及瑞利散射帶寬為30 nm，插值算法為3次樣條（Spline）采樣；因子分解算法：ATLD交替三線性分解算法，預(yù)估組分?jǐn)?shù)為10；機(jī)器學(xué)習(xí)建模算法：k重交叉驗(yàn)證（k=7）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘回歸（PLSR）、隨機(jī)森林（RF）等。
1.3 實(shí)驗(yàn)步驟
1.3.1 樣品溶液的制備
移取樣品（過二號(hào)篩）約0.5 g，精密稱定，置25 mL容量瓶中，加甲醇20 mL，超聲波提取20 min，放冷，加甲醇至標(biāo)線，搖勻。精密量取上清液1 mL，置于10 mL容量瓶中，加水至標(biāo)線，作為樣品溶液，使用時(shí)加以稀釋。
1.3.2 樣品的測(cè)定
將樣品溶液置于比色皿中，放置于熒光光譜儀中進(jìn)行測(cè)定。每個(gè)樣品連續(xù)測(cè)定3次，合計(jì)198組樣品數(shù)據(jù)，將CSV格式三維熒光光譜數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入Model Lab Specman3D化學(xué)計(jì)量學(xué)建模軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模分析。
按照實(shí)驗(yàn)研究?jī)?nèi)容，對(duì)樣品數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分組（桃仁組、山桃仁組、苦杏仁組、燀桃仁組、炒桃仁組），并在每個(gè)分組中隨機(jī)挑選20%的樣品作為外部驗(yàn)證集，與交叉驗(yàn)證集一同對(duì)建模質(zhì)量（模型泛化程度）進(jìn)行評(píng)價(jià)。
2. 結(jié)果與討論
2.1 桃仁藥材基源鑒別分析
2.1.1 用PCA主成分析降維分析桃仁基源及偽品
4種桃仁樣品PCA主成分析得分見圖1。
圖1 桃仁樣品PCA主成分析得分圖
Fig. 1 PCA principal component score plot of peach kernel samples
采用PCA算法分析不同藥材基源的桃仁及摻偽品差異，當(dāng)前2個(gè)主成分解釋自變量總方差大于90%，作為無監(jiān)督的降維方法，結(jié)果顯示桃仁和山桃仁的三維熒光差異非常顯著（圖1a），因此在后續(xù)分析均對(duì)兩類桃仁進(jìn)行區(qū)別對(duì)待，否則容易導(dǎo)致建模模型過擬合。
采用PCA算法分別對(duì)燀桃仁、炒桃仁飲片樣品進(jìn)行分析，結(jié)果顯示燀桃仁（桃仁、山桃仁）兩類存在較大差異（圖1b），而炒桃仁（桃仁、山桃仁）兩類差異不明顯（圖1c）。采用PCA算法對(duì)正品桃仁及常見摻偽品（苦杏仁）進(jìn)行差異分析。
當(dāng)前2個(gè)主成分解釋自變量總方差大于83%，作為無監(jiān)督的降維方法，試驗(yàn)結(jié)果顯示，桃仁、山桃仁和杏仁的三維熒光差異非常顯著，且杏仁樣品的主成分投影遠(yuǎn)離桃仁和山桃仁。
2.1.2 運(yùn)用PLS-DA算法判別桃仁炮制品之間的區(qū)別
采用有監(jiān)督的偏最小二乘PLS-DA判別對(duì)不同分組（實(shí)際分組和預(yù)測(cè)分組）進(jìn)行分析。
模型對(duì)于區(qū)分不同植物基源的桃仁和燀桃仁具有較好的預(yù)測(cè)率，交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證集的識(shí)別率均達(dá)到100%。而炒桃仁的識(shí)別率為91.6%，與PCA分析趨勢(shì)一致，有監(jiān)督算法，結(jié)果較優(yōu)。
2.2 定量模型的研究
2.2.1 運(yùn)用PLSR回歸分析算法建立定量模型
采用PLSR偏最小二乘回歸分析方法同時(shí)對(duì)桃仁樣品中的苦杏仁苷含量、水分、羰基值、酸值4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。
表4 桃仁樣品PLSR回歸方程及統(tǒng)計(jì)結(jié)果
Tab. 4 PLSR regression equation and statistical results for peach kernel samples
2.2.2 運(yùn)用隨機(jī)森林回歸分析算法建立定量模型
采用隨機(jī)森林回歸選擇方法對(duì)苦杏仁苷含量進(jìn)行回歸分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表5。
表5 桃仁樣品RF回歸方程及統(tǒng)計(jì)結(jié)果
Tab. 5 Random forest regression equation and statistical results for peach kernel samples
3. 結(jié)論
綜合上述三維熒光技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)建模的快檢方法對(duì)于中藥材桃仁及其飲片質(zhì)量分析的探索性研究工作，初步可歸納為以下幾點(diǎn)：
（1）通過三維熒光光譜智能定性建模分析，對(duì)于不同桃仁品種的原藥材鑒別、燀法飲片鑒別，以及炒制飲片在預(yù)實(shí)驗(yàn)中的綜合準(zhǔn)確率分別為100%、100%和91.6%。其中前兩者的差異顯著且結(jié)果重現(xiàn)性較好。也提示在炒制過程中，桃仁和山桃仁組分變化有表現(xiàn)出趨同的趨勢(shì)。
（2）通過三維熒光光譜智能定量建模分析，對(duì)于不同桃仁品種中的苦杏仁苷含量、羰基值、酸值、水分4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，線性回歸算法（PLSR）的回歸決定系數(shù)R2分別為0.808 3、0.769 8、0.120 3、0.185 5；非線性回歸算法（RF）苦杏仁苷含量的回歸決定系數(shù)R2為0.995 1。結(jié)果表明，苦杏仁苷分子擁有苯環(huán)共軛體系，具有熒光特征，但熒光強(qiáng)度較弱。在不采用對(duì)照品的情況下通過間接測(cè)定的方法，線性回歸決定系數(shù)約為0.8，非線性決定系數(shù)大于0.995，滿足快檢初篩的要求；對(duì)水分、酸值兩個(gè)指標(biāo)的間接回歸結(jié)果基本無效（R2≈0.2），說明樣品的熒光組分指紋圖譜中不包含有關(guān)水分和酸值的線性關(guān)系，不宜采用間接測(cè)定方法，可考慮引入熒光增敏試劑。
（3）建立桃仁快速篩查模型，能夠迅速對(duì)桃仁樣品進(jìn)行檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)摻假、變質(zhì)等情況，保障市場(chǎng)上桃仁質(zhì)量。該研究因時(shí)間、經(jīng)費(fèi)等因素影響，對(duì)不宜采用間接測(cè)定方法的水分、酸值兩個(gè)指標(biāo)沒有開展進(jìn)一步的研究，因此在未來研究中，可以采用熒光增強(qiáng)技術(shù)，添加適宜的增敏試劑，對(duì)桃仁中水分、酸值兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，擴(kuò)大桃仁快速篩查模型的覆蓋面，實(shí)現(xiàn)精確和靈敏的定量。
參考文獻(xiàn)：
1 國(guó)家藥典委員會(huì).中華人民共和國(guó)藥典：2020年一部［M］.北京：中國(guó)中醫(yī)藥出版社，2020：290.
CHINESE PHARMACOPOEIA COMMISSION. Pharmacopoeia of the people's republic of china：volume 1，2020 edition［M］. Beijing：China Press of Traditional Chinese Medicine，2020：290.
2 鄧靜，葉夢(mèng)倩，彭杰，等.桃仁炮制歷史沿革及現(xiàn)代研究進(jìn)展［J］.中成藥，2023，45（11）：3 713．
DENG Jing，YE Mengqian，PENG Jie，et al. Historical evolution and modern research progress of peach kernel processing［J］.Chinese Traditional Patent Medicine，2023，45（11）：3 713.
3 李冉，李志鳴，周冉冉，等.桃仁性味、歸經(jīng)及功效演變的本草考證［J］.中國(guó)醫(yī)藥導(dǎo)報(bào)2024，21（9）：133.
LI Ran，LI Zhiming，ZHOU Ranran，et al. Herbal research on the evolution of the nature，channel tropism，and effects of peach kernel［J］. China Medical Herald，2024，21（9）：133.
4 吳普.神農(nóng)本草經(jīng)［M］.太原：山西科學(xué)技術(shù)出版社，1991：122.
WU Pu. Shen nong's herbal classic［M］. Taiyuan：Shanxi Science and Technology Publishing House，1991：122.
5 張妍妍，韋建華，盧澄生，等.桃仁化學(xué)成分、藥理作用及質(zhì)量標(biāo)志物的預(yù)測(cè)分析［J］.中華中醫(yī)藥學(xué)刊，2022，40（1）：234.
ZHANG Yanyan，WEI Jianhua，LU Chengsheng，et al. Predictive analysis of chemical constituents，pharmacological effects and quality markers of semen persicae［J］. Chinese Archives of Traditional Chinese Medicine，2022，40（1）：234.
6 周國(guó)銘，王璽，何成峙，等.桃仁現(xiàn)代研究進(jìn)展和炮制方法歷史沿革［J］.中草藥，2024，55（13）：4 565.
ZHOU Guoming，WANG Xi，HE Chengzhi，et al. Modern research progress and historical evolution of processing methods for peach kernel［J］. Chinese Traditional and Herbal Drugs，2024，2024，55（13）：4 565.
7 楊麗，陳建強(qiáng).中藥桃仁的研究綜述［J］.中國(guó)藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)，2020，15（5）：118.
YANG Li，CHEN Jianqiang. A review of research on semen persicae［J］.Chinese Journal of Pharmacoeconomics，2020，15（5）：118.
8 ?；ㄆG，肖植國(guó)，許慶.高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測(cè)定桃仁中10種真菌毒素［J］.中國(guó)食品工業(yè)，2024（2）：72.
BAO Huayan，XIAO Zhiguo，XU Qing. Determination of 10 mycotoxins in peach kernel by high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry［J］. Chinese Food Industry，2024（2）：72.
9 陳銀節(jié)，繆九軍，張宗元.三維熒光光譜的油氣指示意義［J］.天然氣地球科學(xué)，2005，16（1）：69.
CHEN Yinjie，MIAO Jiujun，ZHANG Zongyuan. The significance of three-dimensional fluorescence spectra in oil and gas indication［J］. Natural Gas Geoscience，2005，16（1）：69.
10 郭晴茹，劉紅，石振萍.基于三維熒光光譜及模式識(shí)別技術(shù)對(duì)當(dāng)歸質(zhì)量的分析與鑒別［J］.現(xiàn)代食品科技，2021，37（9）：294.
GUO Qingru，LIU Hong，SHI Zhenping. Analysis and identification of angelica quality based on three-dimensional fluorescence spectroscopy and pattern recognition technology［J］. Modern Food Science and Technology，2021，37（9）：294.
11 周昀，馬挺，陳飛，等.飲用水深度處理中三維熒光有機(jī)物的特性分析［J］.海河水利，2024（5）：115.
ZHOU Yun，MA Ting，CHEN Fei，et al. Characteristic analysis of three-dimensional fluorescence organic matter in advanced treatment of drinking water［J］. Haihe Water Conservancy，2024（5）：115.
12 劉玲玲，楊健，陳瑤，等.基于三維熒光光譜的枸杞子儲(chǔ)藏年份鑒別研究［J］.時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥，2023，34（6）：1 392.
LIU Lingling，YANG Jian，CHEN Yao，et al. Research on identification of storage years of wolfberry based on three-dimensional fluorescence spectroscopy［J］.Lishizhen Medicine and Materia Medica Research，2023，34（6）：1 392.
13 郭怡寧，楊振清，朱炳祺.三維熒光光譜技術(shù)在水環(huán)境中的研究與應(yīng)用進(jìn)展［J］.四川環(huán)境，2021，40（5）：257.
GUO Yining，YANG Zhenqing，ZHU Bingqi. Research and application progress of three-dimensional fluorescence spectroscopy technology in water environment［J］. Sichuan Environment，2021，40（5）：257.
14 郭怡寧，楊振清，朱炳祺.三維熒光技術(shù)在中藥質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用的研究進(jìn)展［J］.中國(guó)現(xiàn)代中藥，2021，23（11）：2 025.
GUO Yining，YANG Zhenqing，ZHU Bingqi. Research progress on the application of three-dimensional fluorescence technology in the quality evaluation of Chinese Medicine［J］. Modern Chinese Medicine，2021，23（11）：2 025.
15 陳偉，吳海龍，王童，等.三維熒光結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)用于白術(shù)的產(chǎn)地溯源［J］.光譜學(xué)與光譜分析，2022，42（9）：2 875.
CHEN Wei，WU Hailong，WANG Tong，et al. Application of three-dimensional fluorescence combined with chemometrics in the geographical origin tracing of atractylodes macrocephala koidz［J］. Spectroscopy and Spectral Analysis，2022，42（9）：2 875.
16 叢琳.基于三維熒光光譜的蜂蜜摻假智能檢測(cè)技術(shù)研究［D］.天津：天津工業(yè)大學(xué)， 2019.
CONG Lin. Research on intelligent detection technology for honey adulteration based on three-dimensional fluorescence spectrum［D］. Tianjin：Tianjin Polytechnic University，2019.
17 張微微，張靜，孟德，等.三維熒光技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)檢測(cè)青貯微生物生長(zhǎng)量［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38（18）：302.
ZHANG Weiwei，ZHANG Jing，MENG De，et al. Detection of silage microbial growth using three-dimensional fluorescence technique combined with chemometrics［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2022，38（18）：302.
引用本文： 崔燦，劉軍玲，王浩，等 . 基于三維熒光技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法同時(shí)快速測(cè)定桃仁多組分［J］. 化學(xué)分析計(jì)量，2024，33（12）：58. (CUI Can, LIU Junling, WANG Hao, et al. Simultaneous and rapid analysis of multiple components in peach kernel based on three-dimensional fluorescence technology and chemometrics[J]. Chemical Analysis and Meterage, 2024, 33(12): 58.)
來源：化學(xué)分析計(jì)量
關(guān)于我們 聯(lián)系我們 營(yíng)業(yè)執(zhí)照 全國(guó)服務(wù)電話：400-818-0021 嘉峪檢測(cè)版權(quán)所有 備案號(hào)：京ICP備14047019號(hào)-2 
京公網(wǎng)安備11010802046783號(hào)
