无机元素与计量学模型结合的半夏产地溯源研究

目的:建立不同产地半夏无机元素的分析方法和溯源体系,为半夏药材的质量控制和道地性评价提供技术支持。方法:采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)和电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)对我国6个主产区72份半夏样品中K、Ca、Na、Mg、Al等37种无机元素的含量进行测定,并采用方差分析、主成分分析、因子分析等计量学方法进行统计与评价。通过对比BP-神经网络算法、K-最近邻算法、最小二乘支持向量机等多种模式识别方法,探索适合半夏产地溯源的最佳模型。结果:不同产地半夏中无机元素的构成各具特征,各无机元素含量在产地间差异显著(P＜0.05),其中La、Pb、As、Na、Bi、Hg、Sn、Cd、Ag 9种元素在不同产区间的差异最为明显;3D-plots图显示不同产地半夏样品分布相对集中,具备产地分类的可行性;KNN分类模型(曼哈顿距离)是半夏产地溯源的最佳方法,测试集的正确率达到100%。结论:无机元素分析技术结合适当的计量学模型可以实现半夏的产地溯源。     

不同产地艾叶35种矿物元素的分析与评价

矿物元素的种类和含量是中药材质量评价的重要指标,与中药材的生长发育、药用物质的形成以及临床疗效的发挥密切相关。中药材矿物元素的分布因产地间气候、土壤、水文等生态因子不同而凸显的质量特征和作用规律是值得探索的问题。以4个省份5个主产区的75份艾叶样品为实验材料,利用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）和电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）法测定Ca,K,Mg,Na,Fe,Sn,Be,As,Al,V,Sc,Cr,Mn,Co,Bi,Ga,Ni,La,Mo,Ag,Hg,Cu,Nb,Zn,Ge,Se,Tl,Cd,Sb,Ba,Y,Ti,Pb,Zr和Sr等元素的含量,并采用方差分析、主成分分析、因子分析等计量学方法进行统计与评价。结果表明：（1）所建立的分析方法线性关系良好,加标回收率高,具有较高的准确度和精密度。（2）35种矿物元素中有33种矿物元素的含量在不同产地间存在显著差异（p＜0.05）。（3）以35种矿物元素的含量为变量,共提取7个主成分,累计方差贡献率达82.75%,主成分得分图显示不同产地艾叶样品的分布相对集中,具备分类和评价的条件。（4）选择前7个因子对艾叶进行综合评价,评价函数为F=0.449 1F₁＋0.118 0F₂＋0.097 2F₃＋0.055 5F₄＋0.042 5F₅+0.034 5F₆+0.030 7F₇,通过计算总因子得分值F可知,河北安国的祁艾与湖北蕲春的蕲艾排在前列,表明从矿物元素角度考虑,以上2个产地的艾叶品质较好。研究建立了不同产地艾叶中矿物元素的准确高效分析方法及评价体系,为艾叶的质量控制及标准建立提供科学依据,也为其他药材的等同性研究提有益参考。     

基于傅里叶变换红外光谱指纹技术的艾叶产地溯源研究

中药材产地对中药材品质与安全有直接影响。从生物学角度,中药材是物种受特定生态环境的影响,在长期生态适应过程中所形成的。药材生长所需的气候、土壤、水文等生态因素与其生长发育和品质唇齿相关,并带有地域信息的指纹特征。近年来,中医药产业的快速发展带来了中药材资源需求量的激增,但同时也存在诸多安全隐患,药材产地难以区分和溯源已成为制约中医药发展的主要瓶颈之一。以国内4个省份5个主产区的75份艾叶样品为实验材料,采用FTIR法进行红外特征分析和数据挖掘,通过比较多种光谱信号预处理方法（如高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶/二阶导数等）和多种模式识别技术（如BP神经网络、随机森林、K-最近邻算法、贝叶斯算法、粒子群优化支持向量机模型等）,探索适合艾叶产地溯源的计量学方法。结果表明,K-最近邻算法、贝叶斯算法及粒子群优化支持向量机3种模式识别效果最为理想,测试集的正确率均为100%。基于运行时间、鉴别正确率与模型稳定性综合考虑,最终确定K-最近邻算法是艾叶产地鉴别的最优方法。整体来看,红外光谱指纹技术结合适当的化学计量学方法能够用于艾叶的产地溯源,研究结果为艾叶的道地性评价和质量控制提供技术支持,也为其他药材的等同性研究提有益参考。