靈芝紅外光譜規(guī)律及靈芝微量元素含量的研究.pdf

1、用紅外光譜對中藥進行鑒定和質量評價時，常用的有測定原始藥材粉末紅外光譜和藥材提取物粉末紅外光譜這兩種方法。作者分別測定了四類物質（即原始靈芝和靈芝水提物、95％乙醇提取物和石油醚提取物）的紅外光譜，由于三種溶劑極性的差異，故各溶劑中提取物的組分也不同，水提物富含極性較大的物質，石油醚提取物中脂溶性物質較多，乙醇提取物中含有較多極性較小的物質，紅外光譜能較好地揭示這一變化規(guī)律，依3416～3279、1541和723cm-1三處吸收峰面積與

2、2935～2852cm-1處吸收峰面積之比可將四者區(qū)分開來。依19個樣在1800～800cm-1特征波數段的紅外光譜，用歐氏距離法分別計算了四類物質樣本集的信息熵，原始靈芝樣本集的信息熵為8.1116bit，石油醚提取物的為6.3803bit，95％乙醇提取物的為4.4113bit，水提物的為4.0354bit，發(fā)現原始靈芝紅外光譜的信息熵最大，即承載的化學信息最豐富，信息熵大的樣本集有利于模式識別。以19號原始靈芝紅外光譜做參照譜，作

3、者進一步計算了19個樣品中四類物質的相似譜，對相似譜集做譜系聚類分析，結果發(fā)現，原始靈芝紅外光譜相似譜集能將黑芝、青芝、黃芝和赤芝分類，提取物相似譜集聚類結果較為混亂。這一聚類結果表明，原始靈芝紅外光譜包含了較多靈芝組分的信息，信息熵大，而提取物有組分的丟失，信息熵小，用紅外光譜法對靈芝藥材進行分類和真?zhèn)舞b別時，以原始靈芝的紅外光譜為最佳。本研究著重在以下幾個方面歸納了靈芝紅外光譜的變化規(guī)律，這對如何較好地用紅外光譜法進行中藥質量監(jiān)控具

4、有指導作用，而對中藥界究竟是選擇原始藥材還是藥材提取物來做藥材真?zhèn)舞b別這一問題的解答，也具有一定的啟發(fā)作用。
　　 一、用紅外光譜法全面系統(tǒng)地對靈芝提取物的組分進行了分析。采用不同極性的溶劑對靈芝進行提取時，提取物的組成不盡相同。依相似相溶原理，極性溶劑提出的主要是極性較強的物質，非極性溶劑提出的主要是極性較小的物質，但相互之間沒有明顯的界線，各提取物中各組分會按極性的大小呈一分布狀態(tài)。
　　 二、對紅外光譜圖中的部分特

5、征譜峰進行了指認，并找出了這些譜峰與提取物組成之間的關系。靈芝及靈芝提取物的特點之一就是極性與非極性物所含的比例不同，極性強，3416～3279cm-1處吸收峰的峰面積就大;非極性強，2935～2852cm-1處的吸收峰的峰面積就大;原始靈芝在1541cm-1處有一相對較大的吸收峰;石油醚提取物在723cm-1處有一明顯的小尖峰。抓住這4個特征峰峰面積的比例關系，可實現對四類物質的判定。作者還利用多分類支持向量機的方法對四類物質的樣本集

6、本進行預測分類，用80個樣本做為訓練樣本集，47個樣本做為預測樣本集，該方法也能對四類物質進行分類，且準確率為100％。
　　 三、對各樣本與參照樣之間的歐氏距離進行信息熵計算，用該方法計算的信息熵，能反映樣本集承載的化學信息量，信息量大的樣本集，有利于模式識別。這一結果對紅外光譜模式識別研究中特征參數的提取以及樣本集的構建具有指導作用，即可用信息熵來評價樣本集的優(yōu)劣。
　　 四、用1800-800cm-1波數段相似譜樣

7、本集，基于MATLAB對四類物質進行了譜系聚類分析。在對原始數據進行歸一化處理后，再用最短歐氏距離法繪制譜系聚類圖，在圖中發(fā)現，原始靈芝樣本集的譜系聚類圖對四類靈芝有較好的聚類作用。這一分析結果，支持信息熵判斷的結果，也支持國內部分專家堅持要用原始藥材紅外光譜來進行藥材質量監(jiān)控的觀點。值得指出的是，對不同目的的聚類分析，要選擇不同的特征波數段，波數段的選擇，亦可用信息熵對其評價。
　　 五、對粵北靈芝Zn、Cr、Cu、Mn、Fe