HPLC结合多变量统计建立野生与人工沉香的识别模型

作者：尚丽丽; 陈媛; 晏婷婷; 王茜; 李改云^*

来源：林产化学与工业, 2018, 38(06): 33-41.

• 野生沉香
• 人工沉香
• Fisher线性判别
• 偏最小二乘判别法(PLS-DA)

为了建立野生、人工沉香的识别方法,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》对48批次沉香的HPLC图谱进行分析,并结合多变量统计筛选野生、人工沉香识别特征峰,建立两者的Fisher线性识别模型和偏最小二乘判别法(PLS-DA)识别模型。结果表明:野生、人工沉香HPLC图谱的色酮种类及含量具有较大差异,为识别模型的建立提供了依据;多变量统计筛选出的9个色谱峰变量具有代表性,可用于识别模型的建立;所建立的Fisher识别模型对野生沉香和3年以内人工沉香的判别正确率均为100%,可用于野生与人工沉香的识别; Fisher线性识别模型的线性判别函数:y=-0.193 14x1-0.086 49x2+0.073 02x3+0.136 65x4+0.053 01x5-0.058 5x6+0.097 58x7+0.040 24x8-0.130 12x9,y1=-1.555 3、y2=2.641 8、临界值y0=0.543 3。

• 单位
  中国林业科学研究院木材工业研究所