近红外光谱技术结合化学计量学应用于川贝母真伪与规格的快速辨识研究

作者：谢梦迪; 田亮玉; 桂新景; 施钧瀚; 王君明; 岳佑凇; 张璐; 王艳丽; 姚静; 李学林; 刘瑞新

来源：中草药, 2022, 53(08): 2490-2498.

• 近红外光谱技术
• 川贝母
• 快速辨识
• 真伪
• 规格
• 主成分分析-判别分析

目的 探究近红外光谱技术应用于川贝母Fritillariae Cirrhosae Bulbus快速辨识的可行性。方法 收集80个川贝母待测样品（含炉贝、松贝、青贝及川贝母伪品等）,为获取上述样品的真伪和规格信息,首先进行传统人工鉴别（M1法）与《中国药典》法鉴别（M2法）,并以M1法和M2法相结合的辨识结果作为标杆信息（Y）;近红外光谱仪采集待测样品粉末的光谱信息（X）,结合主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）、最小二乘支持向量机（least squares support vector machines,LS-SVM）3种化学计量学方法建立并优化真伪及商品规格辨识模型[Y=M（X）]（M3法）。结果 80个样品均参与真伪辨识,经留一法交互验证,结果发现3种真伪辨识模型中均无未分类样品,准确率依次为98.75%、98.75%、97.50%;80个样品中有5个因专家对规格的判定意见难以达成一致或样品本身原因等不参与建模,最终以75个样品参与规格辨识,模型准确率分别为100.00%（无未分类样品）、100.00%（有4个未分类样品）、100.00%（无未分类样品）。结论 真伪辨识均以PCA-DA、PLS-DA为最终辨识模型,商品规格分类以PCA-DA、LS-SVM为最优辨识模型。表明近红外光谱技术在川贝母真伪和规格质量快速辨识方面具有良好应用前景。

• 单位
  河南中医药大学; 第一附属医院药学部