利用近紅外光譜技術快速鑒別三七粉及其偽品

★ 鐘玉蘭 樂智勇

(1.江西中醫(yī)藥大學附屬醫(yī)院 南昌 330006;2.康美藥業(yè)股份有限公司北京研究院 北京 102600)

三七，又名山漆、金不換、田三七、田漆、田七(嶺南采藥錄)，為五加科植物三七Panaxnotoginseng(Burk.)F.H.Chen的干燥根和根莖，始載于《本草綱目》，具有散瘀止血、消腫定痛的功效，近來更是作為心腦血管疾病的良藥被大量使用，是中國特有的名貴中藥材[1-3]?！吨袊幍洹芬?guī)定三七飲片可直接以粉入藥，取三七，洗凈，干燥，碾成細粉即得。市售三七粉根據(jù)其粒徑大小可分為細粉、最細粉、超細粉等不同規(guī)格。三七粉作為炮制品失去了原有的性狀鑒別特點，容易摻偽造假。據(jù)報道，市售摻雜三七粉主要有兩種類型。一種為顏色泛白者，主要是摻入米粉或面粉進行造假的，另一種為顏色泛綠者，其摻雜物質(zhì)主要是三七桿或三七葉，雖然葉和桿也有藥效，但與三七主根的功效與作用就不可以同日而語了。這兩類摻偽品單靠感官檢驗很難分辨出真?zhèn)?。傳統(tǒng)鑒別方法可采用顯微、薄層色譜、高效液相色譜等技術進行評價，對于摻偽樣品，單獨采取某單一傳統(tǒng)方法，并不能成功判別樣品真?zhèn)?，須多種方法綜合應用，耗時長，步驟繁瑣，且隨著摻雜成分的不同，鑒別結(jié)果變數(shù)也大。隨著近紅外漫反射技術在中藥行業(yè)的推廣，近紅外快速鑒別技術可被引入，作為一種快速、便捷的三七粉真?zhèn)舞b別技術[4-5]。

由于近紅外光譜技術具有快速、無損的檢測優(yōu)勢，自上個世紀70年代以來，在中藥真?zhèn)蝺?yōu)劣的鑒別、活性成分測定等方面被廣泛應用。近紅外分光光度法(near infrared，NIR)對中藥復雜組成的是通過采集波長范圍約在780～2500 nm(按波數(shù)計約為12 800～4000cm-1)的光譜信息，并利用化學計量學方法提取相關信息，對物質(zhì)進行定性、定量分析的一種光譜分析技術[6]。NIR光譜主要由C-H 、N-H 、O-H 和S-H 等含氫基團基頻振動的倍頻和合頻組成，對光譜數(shù)據(jù)進行數(shù)學處理后可以直接對藥品中的活性成分、水分以及脂肪類化合物的羥值等理化性質(zhì)進行測定。本研究針對市售三七的摻偽情況，有針對性的制備了摻入淀粉和摻偽三七葉兩種類型的三七粉偽品。利用近紅外光譜技術結(jié)合判別分析法對摻雜不同比例三七葉、淀粉的三七粉進行鑒別，建立了快速鑒別三七粉摻偽情況的定性鑒別模型。

1 儀器與試藥

Brimrose Luminar 5030便攜式近紅外光譜儀，Snap32！光譜采集處理軟件；The Unscrambler多元數(shù)據(jù)分析軟件(日本日立公司)；大德DFY-300搖擺式粉碎機(溫嶺市林大機械有限公司)；XPE 205型電子分析天平(瑞士梅特勒托利多公司)。

三七藥材60批和三七葉1批，由康美藥業(yè)股份有限公司提供，均來源于三七道地產(chǎn)區(qū)云南省文山州(見表1)；淀粉1批購自北京鳳禮精求商貿(mào)有限責任公司。

表1 60批三七藥材來源

2 方法與結(jié)果

2.1 樣品制備 三七粉的制備 取三七藥材，打碎，經(jīng)萬能粉碎機粉碎，過6號篩，即得。

三七偽品制備 隨機取三七粉5批，分別摻入不同比例的三七葉粉末和淀粉，即得(圖1-2，表2)。

圖1 摻雜不同比例三七葉(40%、20%、10%、4%、2%)的三七粉偽品

圖2 摻雜不同比例淀粉(40%、20%、10%、4%、2%)的三七粉偽品

偽品編號摻雜物摻雜比例/%SQCY01三七葉40SQCY02三七葉20SQCY03三七葉10SQCY04三七葉4SQCY05三七葉2SQCF01淀粉40SQCF02淀粉20SQCF03淀粉10SQCF04淀粉4SQCF05淀粉2

2.2 光譜采集 取55批三七粉末樣品，取5 g，分別倒入樣品杯中，裝樣厚度大于1cm，用專用的槽蓋將樣品壓勻，采用動態(tài)測樣方式，將樣品杯置于光譜儀的測量探頭上方，采用漫反射方式采集近紅外光譜。溫度(25±2)℃，相對濕度45%。設置波長范圍為1100～2300 nm，波長增量為2 nm，掃描平均次數(shù)為300 次。每個樣品重復掃描3次，取平均值作為該樣品的近紅外光譜。掃描模式設置為Ratio mode。

2.3 光譜的預處理 樣品背景、光的散射、電噪音及儀器響應等均會對光譜信息產(chǎn)生干擾[7]，為消除顆粒大小、環(huán)境、儀器穩(wěn)定性等因素造成的近紅外光譜基線散射、漂移、噪音等問題，需對光譜進行預處理方法。實驗運用不同光譜預處理方法建立了簇類軟模式獨立判別分析方法(independent soft-mode cluster class classification，SIMCA)定性判別模型，考察不同處理方法下模型的判別成功率。

表3 不同光譜預處理方法的SIMCA模型鑒別結(jié)果*

*Y：判定為三七粉；N：判定為非三七粉

表3為采用不同光譜預處理方法建立的SIMCA定性模型的測定結(jié)果。由表可知，不同預處理方法下，驗證集正確率均為100%。比較定性模型對預測集樣品的判定結(jié)果可知，平滑(smoothing)處理不影響模型結(jié)果，判定結(jié)果同原譜；標準歸一化(standard normal variate transformation, SNV)處理可提高對SQCY偽品的正確識別率，但對SQCF偽品的正確識別率有所降低；一階導數(shù)(first derivative ，1st)處理則對SQCF和SQCY兩種偽品的正確識別率均有所提高，所以一階導數(shù)處理方法判別結(jié)果最優(yōu)。本研究采用了一階微分與9點平滑綜合對光譜進行預處理，其中一階求導可消除基線漂移和背景影響，平滑法可消除噪音[7](圖3-8)。

圖3 三七粉末樣品的原始光譜

圖4 三七粉末樣品預處理后光譜

2.4 定性模型的建立 由于近紅外光譜吸收強度弱，遠低于物質(zhì)中紅外光譜(4000～400cm-1)的基頻振動，而且吸收峰重疊嚴重，需要結(jié)合化學計量學方法對光譜進行數(shù)學處理后才能用來進行定性鑒別。采用The Unscrambler分析軟件，調(diào)用55個校正集樣品的光譜圖，采用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)建立三七粉定性模型，見圖9。圖中橫坐標表示每個樣本的第一主成分得分值，縱坐標標志每個樣本的第二主成分得分值。經(jīng)過逐步優(yōu)化，最后得到分布均勻的PCA分類結(jié)果，以此建立定性分析模。圖10為三七粉PCA分析前20個主成分貢獻率曲線圖。其中前5個主成分的累積貢獻率為 91.027%，可以表征大部分的光譜信息，表明本研究使用的主成分分析方法對純粉末樣品原始光譜進行降維具有很好的可靠性，對應降維后的主成分得分值，充分代表了原始光譜的特征信息。

圖5 SQCY樣品的原始光譜

圖6 SQCY樣品一階求導預處理后光譜

2.5 定性模型的驗證及應用 采用SIMCA判別分析法，利用PCA分析結(jié)果建立定性判別模型，對5批三七粉驗證集樣品進行識別，以評價定性判別模型的優(yōu)異，結(jié)果見圖11。如圖所示，顯著水平為5%時，驗證集樣品全部落在校正集范圍之內(nèi)，同時，圖中左上角的鑒別結(jié)果表中，樣品SQYZ01-SQYZ05亦全部有“*”號標記，表明全部三七粉驗證樣品均被識別為真品，正確識別率為100%。由此可知，運用SIMCA法所建的定性分析模型對三七粉真品的正確識別率高，可靠性好。

進一步利用所建模型，對三七粉偽品進行識別。

圖7 SQCF樣品的原始光譜

圖8 SQCF樣品一階求導預處理后光譜

圖9 三七粉PCA得分圖

首先取摻雜不同比例三七葉的偽品進行驗證，摻雜比例由高到低依次為40%、20%、10%、4%、2%。摻雜后的樣品外觀見圖1，可以看到隨著摻雜比例的降低，三七粉的顏色逐漸變淺。但若僅憑感官來區(qū)別三七粉真?zhèn)?，存在一定難度。圖12為近紅外漫反射快速鑒別分析結(jié)果，如圖所示，顯著水平為5%時，摻偽樣品大部分落在校正集范圍之外，隨著摻雜比例的降低，偽品在圖中的分布距離越來越接近真品。圖中左上角的圖表表明樣品SQCY01、SQCY02、SQCY03均未被標記“*”號，表明模型判別這些樣品為偽品，即表明所建模型對摻雜三七葉比例在10%以上的三七粉偽品均能正確識別。然后，取摻雜不同比例淀粉的偽品進行驗證，摻雜比例由高到低依次為40%、20%、10%、

圖10 三七粉前20個主成分累積貢獻率

圖11 三七粉驗證集樣品SIMCA分析結(jié)果

圖12 摻雜三七葉三七粉SIMCA分析結(jié)果

圖13 摻雜三七葉三七粉SIMCA分析結(jié)果

4%、2%。摻雜后的樣品外觀見圖2，可以看到隨著摻雜比例的降低，三七粉的顏色逐漸變深。同樣，若僅憑感官來區(qū)別三七粉真?zhèn)?，仍存在一定難度。圖13為近紅外漫反射快速鑒別分析結(jié)果，如圖所示，顯著水平為5%時，摻偽樣品大部分落在校正集范圍之外，隨著摻雜比例的降低，偽品在圖中的分布距離越來越接近真品。圖中左上角的圖表表明樣品SQCF01、SQCF02、SQCF03均未被標記“*”號，表明模型判別這些樣品為偽品，即表明所建模型對摻雜三七葉比例在10%以上的三七粉偽品均能正確識別，模型建議使用的主成分數(shù)為5。

由圖12和圖13可知，偽品和真品在分布上是有明顯距離區(qū)別的，即使摻偽2%的偽品(SQCY05與SQCF05)，在圖中亦能與三七真品區(qū)別開來，其中SQCF樣品的區(qū)別距離更為明顯。

3 討論

本文采用近紅外光譜分析法，針對三七粉真品和偽品，建立了一種快速無損的鑒別方法。該方法經(jīng)真品驗證，識別成功率為100%，對于摻雜比例高于10%的偽品亦能100%成功識別，表明所建立定性分析模型質(zhì)量較髙。方法快速便捷，可以作為對現(xiàn)有方法的一種補充。由于中藥成分本身復雜，而且隨著產(chǎn)地、生長年限等的改變，對所建模型模型預測的準確性會產(chǎn)生影響，將通過擴大校正集樣品的數(shù)量和類型，對現(xiàn)有模型進行更新和維護。同時摸索更好的樣品前方法，以期對更低比例的摻偽樣品亦能成功識別。

[1]國家藥典委員會. 中華人民共和國藥典·一部[S].北京: 中國醫(yī)藥科技出版社, 2015: 11.

[2] [明]李時珍. 本草綱目(第二冊)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社, 1977: 767.

[3]馮陸冰, 潘西芬, 孫澤玲. 三七的藥理作用研究進展[J].中國藥師, 2008,11(10): 1 185-1 187.

[4]白鋼, 丁國鈺, 侯媛媛, 等. 引進近紅外技術用于中藥材品質(zhì)的快速評價[J].中國中藥雜志, 2016, 41(19): 3 501-3 505.

[5]陳佳樂, 金葉, 陳紅英, 等. 川芎藥材的近紅外多指標快速質(zhì)量評價[J].中草藥, 2016, 47(6): 1 004-1 009.

[6]國家藥典委員會. 中華人民共和國藥典·四部[S].北京: 中國醫(yī)藥科技出版社, 2015: 379.

[7]周昭露, 李杰, 黃生權, 等. 近紅外光譜技術在中藥質(zhì)量控制應用中的化學計量學建模: 綜述和展望[J].化工進展, 2016, 35(6): 1 627-1 645.

[8]潘圓媛. 辣椒品質(zhì)傅立葉近紅外光譜無損檢測研究[D].南昌: 華東交通大學, 2012.