基于近紅外和中紅外光譜的杜仲產(chǎn)地溯源

背景介紹杜仲(EucommiaeCortex)皮是一味在中國(guó)擁有悠久歷史的中藥材，早在兩千多年前，杜仲皮已被列入中國(guó)醫(yī)學(xué)經(jīng)典《神農(nóng)本草經(jīng)》。在最新的《中國(guó)藥典2020版》中規(guī)定，該味中藥基源為杜仲科(Eucommiaceae)杜仲屬(Eucommia)植物杜仲(EucommiaeulmoidesOliv.)的干燥樹(shù)皮。近紅外和中紅外等光譜技術(shù)因具有檢測(cè)速度快、無(wú)損和操作簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)，已成為中藥分析領(lǐng)域的重要工具，廣泛應(yīng)用于中藥物種鑒定、地理起源分析、摻假檢測(cè)和定量分析。文章亮點(diǎn)1.使用k-最鄰近分析(kNN)、主成分分析-線性判別分析(PCA-LDA)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)模型對(duì)杜仲樣品進(jìn)行了產(chǎn)地來(lái)源分類(lèi)。2.采用近中紅外光譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的方法，用于簡(jiǎn)便、快速和準(zhǔn)確地鑒別杜仲的產(chǎn)地，有望應(yīng)用于市場(chǎng)監(jiān)督領(lǐng)域。內(nèi)容簡(jiǎn)介１

實(shí)驗(yàn)部分本研究從8個(gè)省的50個(gè)地區(qū)采集了組杜仲樣品。首先采集了來(lái)自８

個(gè)不同省份的500個(gè)杜仲樣品的近紅外光譜與中紅外光譜數(shù)據(jù)，然后利用常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，包括k-最鄰近分析(kNN)、主成分分析-線性判別分析(PCA-LDA)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)對(duì)杜仲樣品按其地理來(lái)源進(jìn)行分類(lèi)。k-最鄰近分析(kNN)是一種非參數(shù)分類(lèi)方法，廣泛應(yīng)用于許多實(shí)際的分類(lèi)任務(wù)。主成分分析-線性判別分析(PCA-LDA)是一種無(wú)監(jiān)督降維技術(shù)，它將可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為若干線性不相關(guān)變量，即主成分(PC)，每個(gè)主成分是原始變量的線性組合。偏最小二乘判別分析(PLS-DA)是化學(xué)計(jì)量學(xué)中最流行的分類(lèi)方法之一，在各類(lèi)食品的檢測(cè)與控制、生物代謝組學(xué)以及制藥過(guò)程控制等領(lǐng)域已經(jīng)有很多的應(yīng)用，它巧妙地結(jié)合了經(jīng)典的偏最小二乘回歸和分類(lèi)技術(shù)。本文的所有數(shù)據(jù)分析都是在MATLAB軟件中進(jìn)行的。2

結(jié)果與討論2.1

近紅外光譜與中紅外光譜分析杜仲樣品的近紅外光譜如圖1所示，從原始光譜上看，8個(gè)產(chǎn)地的杜仲近紅外光譜從譜形上沒(méi)有明顯的波形差異，難以用肉眼進(jìn)行區(qū)分，這可能是由于不同產(chǎn)地杜仲的化學(xué)成分組成相似，導(dǎo)致其出峰位置相似以及譜形趨勢(shì)相似。圖1

不同預(yù)處理方式得到的八省份杜仲樣品的近紅外光譜杜仲樣品的中紅外光譜如圖2所示，8個(gè)產(chǎn)地的杜仲原始中紅外光譜具有非常相似的波形走向，這可能是因?yàn)椴煌a(chǎn)地杜仲的化學(xué)成分組成具有相似性，導(dǎo)致了基頻峰的出峰位置一致。圖2

不同預(yù)處理方式得到的8個(gè)省份杜仲樣品的中紅外光譜2.2

杜仲地理來(lái)源的判別采用隨機(jī)抽樣算法將來(lái)自不同產(chǎn)地的所有杜仲樣本分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。在近紅外光譜的分析中，基于多元散射校正光譜建模時(shí)，kNN模型的k值為2時(shí)，其交叉驗(yàn)證的判別準(zhǔn)確率為100%，為最佳模型。在中紅外光譜的分析中，由交叉驗(yàn)證程序的結(jié)果表明，基于多元散射校正光譜建模時(shí)，PLS-DA模型的LV為19時(shí)，其交叉驗(yàn)證的判別準(zhǔn)確率為99.11%為最佳模型。2.3

不同算法識(shí)別性能的比較為了進(jìn)一步評(píng)估這些分類(lèi)模型的性能，計(jì)算了SEN與SPE等性能參數(shù)?；诮t外光譜的交叉驗(yàn)證、訓(xùn)練集和測(cè)試集的SEN和SPE結(jié)果顯示，3

種算法在分類(lèi)性能上都具有很好的靈敏度和特異性。綜合結(jié)果，kNN模型更適合于本研究中基于近紅外光譜的杜仲產(chǎn)地的識(shí)別?；谥屑t外光譜的交叉驗(yàn)證、訓(xùn)練集和測(cè)試集的SEN和SPE結(jié)果，PCA-LDA模型與PLS-DA模型都具有較好的靈敏度與特異性。3

結(jié)論本研究采用近紅外光譜與中紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法，實(shí)現(xiàn)了我國(guó)8個(gè)主要產(chǎn)地杜仲的精準(zhǔn)