【摘要】：在大健康理念推動(dòng)下,中藥在預(yù)防、治療、保健、康復(fù)等方面顯示出特有優(yōu)勢(shì),已引起國(guó)內(nèi)外醫(yī)學(xué)人士的廣泛關(guān)注。藥材質(zhì)量是影響臨床用藥安全性和有效性的重要因素,對(duì)中藥質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),既是保證臨床用藥的前提,亦是中藥發(fā)展與研究的核心。中藥質(zhì)量受眾多因素影響,如品種、產(chǎn)地、采收期等均會(huì)使藥材次生代謝產(chǎn)物積累發(fā)生變化,導(dǎo)致藥材質(zhì)量參差不齊。光譜技術(shù)分析待測(cè)樣品時(shí)表現(xiàn)出快速、無(wú)損的優(yōu)勢(shì),通過(guò)指紋圖譜分析化學(xué)信息,全面反映藥材品質(zhì),符合中醫(yī)藥傳統(tǒng)的整體觀。色譜作為常規(guī)的定量分析儀器,通過(guò)測(cè)定指標(biāo)成分,可直觀評(píng)價(jià)藥材質(zhì)量。將光譜與色譜化學(xué)信息融合,輔以化學(xué)計(jì)量學(xué)分析方法,為快速、簡(jiǎn)便、全面評(píng)價(jià)中藥質(zhì)量提供了實(shí)踐基礎(chǔ)。本論文以重樓(主要為滇重樓)為研究對(duì)象,采用衰減全反射傅里葉變換紅外光譜法(Attenuate total reflection Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)、紫外可見(jiàn)光譜法(Ultraviolet-visible spectrum,UV-Vis)、超高效液相色譜法(Ultra high performance liquid chromatography,UPLC),對(duì)不同產(chǎn)地(野生和栽培)和不同種(野生)重樓進(jìn)行分析,結(jié)合主成分分析(Principal component analysis,PCA)、偏最小二乘判別分析(Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、支持向量機(jī)網(wǎng)格式搜索(Support vector machine gird search,SVM-GS)、隨機(jī)森林(Random forest)等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,深入分析不同種和不同產(chǎn)地重樓樣品間差異,建立系統(tǒng)評(píng)價(jià)重樓質(zhì)量的模型,為重樓質(zhì)量評(píng)價(jià)提供基礎(chǔ)。論文包括五章,第一章對(duì)云南3個(gè)產(chǎn)區(qū)14個(gè)縣的177份野生滇重樓樣品進(jìn)行FTIR和UV-Vis分析,采用低級(jí)和中級(jí)數(shù)據(jù)融合策略結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)分析方法,對(duì)產(chǎn)地進(jìn)行鑒別研究;第二章對(duì)161份采自6個(gè)產(chǎn)區(qū)的野生滇重樓進(jìn)行ATR-FTIR和UV-Vis分析,采用高級(jí)數(shù)據(jù)融合策略結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué),鑒別不同產(chǎn)地滇重樓;第三章對(duì)6個(gè)不同種重樓共87份野生樣品進(jìn)行FTIR和UPLC分析,采用低級(jí)和中級(jí)數(shù)據(jù)融合結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,對(duì)不同種重樓進(jìn)行鑒別;第四章采集了219份栽培滇重樓根莖和葉(5個(gè)產(chǎn)地,3個(gè)年限)的ATR-FTIR光譜,結(jié)合生物量數(shù)據(jù),對(duì)產(chǎn)地進(jìn)行鑒別;第五章對(duì)光譜和色譜在滇重樓質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。1.本章節(jié)采集了177份野生滇重樓樣品的FTIR和UV-Vis光譜,FTIR的光譜范圍為4000-400 cm~(-1),UV-Vis光譜范圍為200-500 nm。光譜采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(Standard normal variate,SNV),二階導(dǎo)數(shù)(second derivative,SD)和卷積平滑(Savitsky-Golay,SG)預(yù)處理,建立單光譜數(shù)據(jù)矩陣(FTIR和UV-Vis)和融合數(shù)據(jù)矩陣(低級(jí)和中級(jí))的PLS-DA和SVM-GS模型。與單光譜和低級(jí)數(shù)據(jù)融合建立的模型相比,基于中級(jí)數(shù)據(jù)融合策略建立的PLS-DA和SVM-GS模型對(duì)滇西北和滇東南樣品分類效果更好。對(duì)大樣本量(三個(gè)大產(chǎn)區(qū)177份樣本)和多分類(滇中樣本分為七個(gè)小產(chǎn)地)的研究結(jié)果顯示,中級(jí)數(shù)據(jù)融合結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能正確鑒別不同產(chǎn)地樣品,且潛在變量(Latent variables,LVs)較主成分?jǐn)?shù)(Principal components,PCs)更適用于中級(jí)數(shù)據(jù)融合特征變量的篩選。因此,相比于單光譜建立的PLS-DA和SVM-GS模型,基于數(shù)據(jù)融合,尤其是中級(jí)數(shù)據(jù)融合策略建立的產(chǎn)地鑒別模型,更適用于鑒別野生滇重樓的產(chǎn)地。該方法全面地反映了不同產(chǎn)地野生滇重樓之間化學(xué)組分差異,且模型穩(wěn)健性更好。2.在建立SVM-GS和隨機(jī)森林模型基礎(chǔ)上,比較了低級(jí)、中級(jí)、和高級(jí)數(shù)據(jù)融合策略對(duì)161份采自6個(gè)產(chǎn)區(qū)野生滇重樓樣品的產(chǎn)地鑒別效果。結(jié)果表明,低級(jí)數(shù)據(jù)融合建立的SVM-GS模型不能鑒別不同產(chǎn)地滇重樓樣品,中級(jí)數(shù)據(jù)融合方法可有效鑒別,高級(jí)數(shù)據(jù)融合建立的模型性能最優(yōu)。基于高級(jí)數(shù)據(jù)融合建立的隨機(jī)森林模型訓(xùn)練集和測(cè)試集正確率分別為99%和98%,顯著高于單一的ATR-FTIR、UV-Vis、低級(jí)和中級(jí)數(shù)據(jù)融合建立的模型分類結(jié)果。3.根據(jù)錯(cuò)判樣本數(shù)以及訓(xùn)練集和測(cè)試集正確率,比較了3種模式識(shí)別方法(PLS-DA,SVM-GS和隨機(jī)森林)對(duì)不同種和產(chǎn)地重樓的鑒別效果。結(jié)果顯示,不同種重樓的模型鑒別正確率高于產(chǎn)地判別模型,表明不同種間化學(xué)組分差異大于不同產(chǎn)地樣品,該結(jié)論與重樓皂苷的定量結(jié)果和單因素方差分析(One-way analysis of variance,ANOVA)結(jié)果一致。此外,在鑒別不同種重樓方面,FTIR光譜表現(xiàn)出比UPLC色譜圖更優(yōu)的分類結(jié)果。通過(guò)對(duì)比十個(gè)數(shù)據(jù)矩陣建立判別模型得出:數(shù)據(jù)融合策略因提供了較重樓皂苷含量、單一FTIR光譜和UPLC色譜圖更多的化學(xué)信息,故建立的模型正確率更高,模型穩(wěn)健性更好,尤其是中級(jí)數(shù)據(jù)融合。4.將不同部位栽培滇重樓ATR-FTIR光譜融合,建立PLS-DA和隨機(jī)森林分類模型,追溯不同栽培產(chǎn)地滇重樓樣品。通過(guò)對(duì)比單一部位(根莖或葉)ATR-FTIR光譜和數(shù)據(jù)融合結(jié)果,表明基于數(shù)據(jù)融合策略建立的分類模型正確率更高。此外,PLS-DA模型訓(xùn)練集和測(cè)試集中均無(wú)樣本錯(cuò)分,該結(jié)果由5年生、6年生和7年生的栽培滇重樓樣品相互驗(yàn)證。因此,ATR-FTIR光譜結(jié)合數(shù)據(jù)融合策略,可用于鑒別不同產(chǎn)地栽培滇重樓樣品,且該方法具有直接、快速、易操作等優(yōu)點(diǎn)。紅外光譜分析方法因不使用有機(jī)試劑,減少?gòu)U液產(chǎn)生,分析物可回收等,可視為一種綠色的分析方法。
【圖文】：

1735 v C=O 酯類 [50]1686, 1554 酰胺 I 和 II 帶 蛋白質(zhì) [5, 49]1619 v C=C 木質(zhì)素 [49]1446, 1336 δ CH2多糖類 [47, 51]1365 δ C-H 或 C-O-H 多糖類 [52]1235 v C-O 半纖維素 [53]1147 δ C-O 醇類或酯類 [49]1123 v C-O 葡萄糖 [54]1034 v C-C 和 C-O 皂苷類 [52, 55, 56]988 v C-O 碳水化合物類 [57]889 v C-O-C β-D-葡萄糖 [58]

品 FTIR 0.3726 0.0952 0.3618 0.4239 0.3883 70.43 71.1UV-Vis 0.6220 0.3623 0.2967 0.3727 0.4291 89.83 61.0SVM-GS 數(shù)據(jù)集 C γ 訓(xùn)練集正確率 (%) 測(cè)試集正確率 FTIR 64.0000 0.0007 71.43 91.30UV-Vis 2.8284 45.2525 88.10 100.00南 FTIR 16.0000 0.0007 91.67 94.74UV-Vis 181.0190 0.0007 91.67 89.47北 FTIR 1.4142 0.0156 85.00 100.00UV-Vis 1.0000 0.0313 97.50 88.24品 FTIR 11.3137 0.0028 76.27 83.05UV-Vis 4.0000 0.0884 76.27 66.10
【學(xué)位授予單位】：云南中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R284.1

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4 吳U，

本文編號(hào)：2661821