红外光谱结合化学计量学鉴别獐牙菜属植物

作者：于叶霞; 李鹂^*; 王元忠^*

来源：中国实验方剂学杂志, 2019, 25(20): 114-120.

DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20192014

• 獐牙菜属
• 川东獐牙菜
• 青叶胆
• 紫红獐牙菜
• 狭叶獐牙菜
• 西南獐牙菜

目的:采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学实现獐牙菜属植物快速、准确鉴别。方法:采集川东獐牙菜、青叶胆、紫红獐牙菜、狭叶獐牙菜和西南獐牙菜不同部位(根、茎、叶) 543份样品红外光谱信息,原始数据经标准正态变量(SNV),多元散射校正(MSC),平滑(SG),一阶导数(1D),二阶导数(2D),三阶导数(3D)等处理后删减4 000～3 700,2 799～1 800 cm-1和682～653 cm-1波段,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。结果:5种獐牙菜属植物相同部位平均光谱较为相似,无法区分,同一物种不同部位光谱特征峰有差异,复杂程度为叶>茎>根;根、茎和叶3个部位PLS-DA和SVM模型均能准确鉴别5种獐牙菜属植物,且MSC+SG+2D预处理效果最佳。PLS-DA模型R2Y> 0. 8,RMSEP <RMSECV,所建模型稳定,效果好,Q2超过0. 6,预测集正确率达到100%,所有预测集样品分类正确,模型预测能力强。根、茎和叶SVM模型最优惩罚参数c分别为22. 627 4,2和1. 414 2,均在正常范围内,预测集正确率均为100%,分类准确率高。结论:FTIR结合PLS-DA和SVM模型能准确区分不同獐牙菜属植物,模型预测效果好,为其他植物鉴别提供一定的参考依据。

• 单位
  云南省农业科学院药用植物研究所; 吉首大学