【摘要】：在大健康理念推動下,中藥在預防、治療、保健、康復等方面顯示出特有優(yōu)勢,已引起國內(nèi)外醫(yī)學人士的廣泛關(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,對中藥質(zhì)量進行評價,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、采收期等均會使藥材次生代謝產(chǎn)物積累發(fā)生變化,導致藥材質(zhì)量參差不齊。光譜技術(shù)分析待測樣品時表現(xiàn)出快速、無損的優(yōu)勢,通過指紋圖譜分析化學信息,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,通過測定指標成分,可直觀評價藥材質(zhì)量。將光譜與色譜化學信息融合,輔以化學計量學分析方法,為快速、簡便、全面評價中藥質(zhì)量提供了實踐基礎(chǔ)。本論文以重樓(主要為滇重樓)為研究對象,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)、紫外可見光譜法(Ultraviolet-visible spectrum,UV-Vis)、超高效液相色譜法(Ultra high performance liquid chromatography,UPLC),對不同產(chǎn)地(野生和栽培)和不同種(野生)重樓進行分析,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)、支持向量機網(wǎng)格式搜索(Support vector machine gird search,SVM-GS)、隨機森林(Random forest)等化學計量學方法,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)評價重樓質(zhì)量的模型,為重樓質(zhì)量評價提供基礎(chǔ)。論文包括五章,第一章對云南3個產(chǎn)區(qū)14個縣的177份野生滇重樓樣品進行FTIR和UV-Vis分析,采用低級和中級數(shù)據(jù)融合策略結(jié)合化學計量學分析方法,對產(chǎn)地進行鑒別研究;第二章對161份采自6個產(chǎn)區(qū)的野生滇重樓進行ATR-FTIR和UV-Vis分析,采用高級數(shù)據(jù)融合策略結(jié)合化學計量學,鑒別不同產(chǎn)地滇重樓;第三章對6個不同種重樓共87份野生樣品進行FTIR和UPLC分析,采用低級和中級數(shù)據(jù)融合結(jié)合化學計量學方法,對不同種重樓進行鑒別;第四章采集了219份栽培滇重樓根莖和葉(5個產(chǎn)地,3個年限)的ATR-FTIR光譜,結(jié)合生物量數(shù)據(jù),對產(chǎn)地進行鑒別;第五章對光譜和色譜在滇重樓質(zhì)量評價中的應(yīng)用進行了文獻綜述。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。光譜采用標準正態(tài)變換(Standard normal variate,SNV),二階導數(shù)(second derivative,SD)和卷積平滑(Savitsky-Golay,SG)預處理,建立單光譜數(shù)據(jù)矩陣(FTIR和UV-Vis)和融合數(shù)據(jù)矩陣(低級和中級)的PLS-DA和SVM-GS模型。與單光譜和低級數(shù)據(jù)融合建立的模型相比,基于中級數(shù)據(jù)融合策略建立的PLS-DA和SVM-GS模型對滇西北和滇東南樣品分類效果更好。對大樣本量(三個大產(chǎn)區(qū)177份樣本)和多分類(滇中樣本分為七個小產(chǎn)地)的研究結(jié)果顯示,中級數(shù)據(jù)融合結(jié)合化學計量學方法能正確鑒別不同產(chǎn)地樣品,且潛在變量(Latent variables,LVs)較主成分數(shù)(Principal components,PCs)更適用于中級數(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組分差異,且模型穩(wěn)健性更好。2.在建立SVM-GS和隨機森林模型基礎(chǔ)上,比較了低級、中級、和高級數(shù)據(jù)融合策略對161份采自6個產(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,中級數(shù)據(jù)融合方法可有效鑒別,高級數(shù)據(jù)融合建立的模型性能最優(yōu)�；诟呒墧�(shù)據(jù)融合建立的隨機森林模型訓練集和測試集正確率分別為99%和98%,顯著高于單一的ATR-FTIR、UV-Vis、低級和中級數(shù)據(jù)融合建立的模型分類結(jié)果。3.根據(jù)錯判樣本數(shù)以及訓練集和測試集正確率,比較了3種模式識別方法(PLS-DA,SVM-GS和隨機森林)對不同種和產(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。通過對比十個數(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和隨機森林分類模型,追溯不同栽培產(chǎn)地滇重樓樣品。通過對比單一部位(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模型訓練集和測試集中均無樣本錯分,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。紅外光譜分析方法因不使用有機試劑,減少廢液產(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 訓練集正確率 (%) 測試集正確率 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
【學位授予單位】：云南中醫(yī)藥大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R284.1

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 施洪;;滇重樓主要病蟲害及其防治[J];德宏師范高等�？茖W校學報;2017年02期

2 肖宇;;滇重樓產(chǎn)業(yè)應(yīng)提高準入門檻[J];致富天地;2019年06期

3 董麗;;滇重樓的高效栽培與安全管理技術(shù)[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2019年03期

4 李文興;;淺談林下滇重樓種植管理技術(shù)[J];云南農(nóng)業(yè);2018年05期

5 李云昌;;野生滇重樓馴化栽培技術(shù)的難點解析[J];農(nóng)民致富之友;2018年08期

6 李云昌;;野生滇重樓馴化栽培技術(shù)的難點解析[J];農(nóng)民致富之友;2018年12期

7 李瑪;蘇鈦;李云;陳明瑋;邱斌;段麗;;滇重樓種子檢驗規(guī)程研究[J];中國現(xiàn)代中藥;2018年07期

8 毛山海;寧加朝;;滇重樓種子育苗技術(shù)[J];現(xiàn)代農(nóng)村科技;2017年01期

9 張雪;申仕康;王躍華;;中藥至寶——滇重樓[J];百科知識;2016年23期

10 古今;吳梅;李文春;張潔;劉啟敏;;滇重樓種子中萌發(fā)抑制物質(zhì)活性的研究[J];現(xiàn)代中藥研究與實踐;2013年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 王世林;許云龍;;滇重樓研究進展[A];西部地區(qū)第二屆植物科學與開發(fā)學術(shù)討論會論文摘要集[C];2001年

2 黃瑋;孟繁蘊;張文生;崔曉星;王永炎;;滇重樓種子休眠機理研究[A];全國第8屆天然藥物資源學術(shù)研討會論文集[C];2008年

3 孟繁蘊;鄧子超;張文生;王永炎;;滇重樓種胚休眠和發(fā)育過程中內(nèi)源激素變化的研究[A];2006海峽兩岸暨CSNR全國第七屆天然藥物資源學術(shù)研討會論文集[C];2006年

4 曹曉冬;周立剛;李靜;徐利劍;趙江林;;滇重樓內(nèi)生真菌及其甾體化合物初步研究[A];中國植物病理學會2006年學術(shù)年會論文集[C];2006年

5 康利平;余河水;劉奕訓;趙陽;熊呈琦;譚大維;Kate Yu;高月;馬百平;;利用UPLC/oa-TOF MS~E快速分析鑒定滇重樓的化學成分[A];中國化學會第八屆天然有機化學學術(shù)研討會論文集[C];2010年

6 尹顯梅;尹鴻翔;蔣桂華;;重樓野生變家種研究現(xiàn)狀及展望[A];第四屆中國中藥商品學術(shù)大會暨中藥鑒定學科教學改革與教材建設(shè)研討會論文集[C];2015年

7 曹曉冬;周立剛;徐利劍;談滿良;汪冶;;滇重樓內(nèi)生真菌的生物學性狀及其甾體化合物含量[A];中國植物病理學第七屆青年學術(shù)討論會論文集[C];2005年

8 趙江林;徐利劍;黃永富;周立剛;;TLC-生物自顯影-MTT法檢測滇重樓內(nèi)生真菌中抗菌活性成分[A];中國植物病理學會2007年學術(shù)年會論文集[C];2007年

9 孟繁蘊;張文生;韓建萍;馮成強;張義玲;王永炎;;滇重樓種胚發(fā)育和休眠與種子內(nèi)源激素關(guān)系的研究[A];全國第二屆中藥資源生態(tài)學學術(shù)研討會論文集[C];2006年

10 李燕敏;陳兩綿;王晶晶;高慧敏;王智民;;基于UPLC-QTOF/MS和HPLC表征4種重樓屬植物根莖的化學組成[A];第一屆《藥學學報》藥學前沿論壇暨2015年中國藥學會中藥與天然藥物專業(yè)委員會會議論文摘要集[C];2015年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 本報特約記者 曹振華 通訊員 馬超;種植滇重樓成增收新途徑[N];曲靖日報;2019年

2 本報記者 和茜 李秀春 康平;玉龍主打“云藥”牌[N];云南日報;2017年

3 記者 馬銀彬;草藥芬芳沁人心[N];楚雄日報(漢);2017年

4 和華星;玉龍縣成為全省滇重樓云木香秦艽種植高產(chǎn)區(qū)[N];云南日報;2017年

5 記者 熊燕;滇重樓種子快速萌發(fā)有新突破[N];云南日報;2014年

6 巍山縣農(nóng)業(yè)局 沈嘉彬;滇重樓栽培管理[N];云南科技報;2011年

7 本報記者 陳澤;滇重樓種植走向規(guī)模化規(guī)范化[N];云南政協(xié)報;2013年

8 本報記者 楊文明;中藥材產(chǎn)業(yè)化，還要過幾關(guān)[N];人民日報;2016年

9 本報記者 唐文霖;銅廠大力發(fā)展林下重樓種植[N];玉溪日報;2014年

10 記者 陳云芬;我省建成10個中藥材GAP基地[N];云南日報;2014年

相關(guān)博士學位論文 前4條

1 申世安;滇重樓多糖的分離純化與結(jié)構(gòu)鑒定及其生物活性研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學;2017年

2 李燾;滇重樓與七葉一枝花化學成分及生物活性的研究[D];陜西師范大學;2011年

3 高成杰;滇重樓生物量分配與環(huán)境調(diào)控機制研究[D];中國林業(yè)科學研究院;2015年

4 楊玲玲;滇重樓根莖細菌多樣性與根瘤菌系統(tǒng)發(fā)育基因組學研究[D];云南大學;2016年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 吳雪梅;數(shù)據(jù)融合策略結(jié)合化學計量學對滇重樓產(chǎn)地溯源研究[D];云南中醫(yī)藥大學;2019年

2 李濤;滇重樓總皂苷對人舌鱗癌CAL-27細胞增殖抑制及其機制的研究[D];昆明醫(yī)科大學;2018年

3 熊偉;HMGB1在滇重樓治療膿毒癥所致腸道功能障礙中的表達研究[D];昆明醫(yī)科大學;2018年

4 吳U，

本文編號：2661821