齊路明，王元忠，張霽，金航，*（1.云南中醫(yī)學(xué)院，云南昆明650500；.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院藥用植物研究所，云南昆明65000）

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薯蕷屬5種藥食同源植物紅外光譜鑒別研究

齊路明1，2，王元忠2，張霽2，金航1，2，*
（1.云南中醫(yī)學(xué)院，云南昆明650500；2.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院藥用植物研究所，云南昆明650200）

摘要：采用傅里葉變換紅外光譜（FT-IR）結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)鑒別不同種藥食同源薯蕷植物。采集云南5種藥食同源薯蕷屬（淮山藥、黃獨(dú)、高山薯蕷、粘山藥、參薯）樣品紅外光譜數(shù)據(jù)，選擇基線校正、9點(diǎn)平滑、自動(dòng)歸一化、二階導(dǎo)數(shù)等預(yù)處理方法對(duì)光譜進(jìn)行優(yōu)化。原始光譜顯示，除粘山藥樣品，其余4種薯蕷屬樣品紅外光譜相似度較高，在1154、1081、1021、928、763、577cm(-1)附近均出現(xiàn)表征淀粉和一些糖苷類成分的吸收峰。選取1 800 cm(-1)～400 cm(-1)波段二階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合聚類分析（HCA）和偏最小二乘判別分析（PLS-DA）法進(jìn)一步挖掘紅外光譜數(shù)據(jù)信息。通過(guò)HCA提取727個(gè)變量建立矩形陣列獲得樹(shù)狀圖，分類正確率為91.2 %。PLS-DA模型前6個(gè)主成分累積貢獻(xiàn)率為97.3 %；得分圖顯示，5種樣品分類效果理想。證明FT-IR結(jié)合HCA和PLS-DA方法，對(duì)5種不同種薯蕷植物的鑒別可行。

關(guān)鍵詞：薯蕷；藥食同源；紅外光譜；聚類分析；偏最小二乘判別分析

藥食同源是中醫(yī)藥獨(dú)有特色之一，許多中藥因?yàn)樵撔再|(zhì)而被廣泛的使用。薯蕷屬（Dioscorea）植物是百合綱薯蕷科（Dioscoreaceae）下的物種，其種類繁多、分布廣泛[1]。該屬植物在我國(guó)有悠久的食、藥用歷史，最有代表性的是山藥，《神農(nóng)本草經(jīng)》就有相關(guān)的藥食兩用記載[2]。隨著中藥相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，薯蕷屬植物的用途越來(lái)越廣泛，可作為食用、藥用及工業(yè)原料[3]，具有較大的研究空間。目前關(guān)于薯蕷的研究多是圍繞薯蕷皂苷元展開(kāi)，色譜、質(zhì)譜技術(shù)先后運(yùn)用到這個(gè)領(lǐng)域中來(lái)[4-5]。同時(shí)，許多薯蕷屬植物具有相對(duì)平和的藥性，對(duì)于調(diào)理人體五臟六腑機(jī)能、協(xié)調(diào)氣血津液通暢療效確切，可以達(dá)到治未病的效果，是我國(guó)著名的補(bǔ)益之品。隨著生活水平不斷提高，人們對(duì)健康的觀念正在悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變，薯蕷屬植物藥食兩用的性質(zhì)符合當(dāng)前人們對(duì)于健康的要求。在中藥產(chǎn)業(yè)中，該類植物有可能憑借獨(dú)特功效占據(jù)重要的市場(chǎng)位置。因此，對(duì)藥食同源薯蕷屬植物的研究也有重要意義。

薯蕷屬物種中，淮山藥、參薯、黃獨(dú)等都是有一定營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的藥膳食品[3，6-8]，其塊莖含有氨基酸、多糖、礦物質(zhì)、維生素等對(duì)人體有益的營(yíng)養(yǎng)因子[9-10]。這些植物養(yǎng)生保健效用強(qiáng)度具有較大差異，其中山藥的補(bǔ)益效果最好，以往多有研究通過(guò)比較外觀性狀以及顯微特征的差異，以達(dá)到山藥與其它薯蕷屬植物鑒別的目的[11-12]。另有研究表明，一些薯蕷屬物種的過(guò)多食用會(huì)引起一定毒副作用[13]。隨著以預(yù)防、保健[14]為目的的藥食同源產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和利用，薯蕷屬植物可能越來(lái)越多面臨加工化、包裝化、商品化，難免會(huì)出現(xiàn)以次充好的現(xiàn)象，僅靠外觀性狀和顯微特征的鑒別難以滿足穩(wěn)定市場(chǎng)秩序的需要。因此尋找一種更加有效快速的鑒別方法顯得重要。

目前消費(fèi)者對(duì)藥品、食品關(guān)注度不斷增加，對(duì)其品質(zhì)快速檢測(cè)也提出更高標(biāo)準(zhǔn)[15]。有機(jī)物分子中，組成化學(xué)鍵或官能團(tuán)的原子處于不斷振動(dòng)狀態(tài)，利用紅外光譜技術(shù)，分子中的化學(xué)鍵或官能團(tuán)可發(fā)生不同吸收頻率的振動(dòng)吸收，因此在紅外光譜上可獲得分子中化學(xué)鍵或官能團(tuán)的信息[16]。與其它鑒別方法相比，傅里葉變換紅外光譜可獲得樣品的整體信息，有直接、快速、無(wú)損、簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn)[17-18]。近年來(lái)，該項(xiàng)技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法廣泛用于食品藥品的產(chǎn)地、真?zhèn)舞b別。Kwon 等[19]用紅外光譜結(jié)合聚類分析鑒別亞洲山藥和非洲山藥，結(jié)果表明兩個(gè)地區(qū)的山藥在表征多糖和蛋白質(zhì)的紅外光譜波段上存在明顯差異。Anjos[20]等結(jié)合偏最小二乘回歸模型預(yù)測(cè)不同產(chǎn)地蜂蜜中糖的含量，取得較好效果。Fan[21]等結(jié)合主成分分析和偏最小二乘判別分析方法對(duì)不同產(chǎn)區(qū)的天麻進(jìn)行了準(zhǔn)確鑒別。本試驗(yàn)采用傅里葉變換紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)5種藥食同源薯蕷屬植物進(jìn)行鑒別研究，以期為薯蕷屬植物提供一種有效、快速的鑒別方法。

1　材料與方法

1.1材料

試驗(yàn)中5種藥食同源薯蕷屬植物共34份樣品均采自云南地區(qū)，經(jīng)云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院藥用植物研究所張金渝研究員鑒定為淮山藥（Dioscorea opposita）、高山薯蕷（Dioscorea henryi）、黃獨(dú)（Dioscorea bulbifera）、粘山藥（Dioscorea hemsleyi）、參薯（Dioscorea alata）。樣品信息見(jiàn)表1。

表1　五種薯蕷屬植物的來(lái)源Table 1 Source of five species in genus Dioscorea

樣品采集后，清洗干凈，去皮，保留塊莖部位，將塊莖切成薄片，置于干凈白紙上，常溫下陰干，用中藥粉碎機(jī)粉碎，過(guò)100目篩，存放于干燥密封袋中，備用。

1.2儀器與試劑

Frontier型傅里葉變換紅外光譜儀：Perkin Elmer公司，配備DTGS檢測(cè)器，掃描范圍為4000cm-1～400cm-1，分辨率為4 cm-1，掃描信號(hào)累加16次；100目標(biāo)準(zhǔn)篩：浙江上虞市道墟五四儀器廠；FW-100型高速萬(wàn)能粉碎機(jī)：天津市華鑫儀器廠；XS125A型電子分析天平：瑞士Precisa公司；YP-2型壓片機(jī)：上海市山岳科學(xué)儀器有限公司。

溴化鉀（分析純）：天津市風(fēng)船化學(xué)試劑科技有限公司。

1.3光譜采集

按1∶40質(zhì)量比稱取薯蕷樣品和溴化鉀粉末，以先后順序?qū)悠泛弯寤浄湃氍旇а欣徶醒心ゾ鶆颍瑝浩瑴y(cè)定光譜。光譜平均掃描3次，取平均光譜進(jìn)行分析。

1.4光譜預(yù)處理

原始光譜中，除了與樣品化學(xué)物質(zhì)相關(guān)的信息，還包含各種因素產(chǎn)生的噪音信號(hào)，對(duì)光譜信息會(huì)產(chǎn)生干擾，影響校正模型建立和對(duì)未知樣品組成的預(yù)測(cè)[22]。為減弱試驗(yàn)過(guò)程基線漂移、樣品濃度等非目標(biāo)因素影響，利用Omnic 8.0軟件依次對(duì)原始光譜進(jìn)行9點(diǎn)平滑、基線校正、歸一化處理。

1.5精密度、穩(wěn)定性和重復(fù)性試驗(yàn)

1.5.1精密度試驗(yàn)

以1號(hào)淮山藥樣品為考察對(duì)象，同1.3中的方法，重復(fù)掃描5次紅外光譜，所得光譜經(jīng)1.4預(yù)處理，利用TQ軟件分別將5條紅外光譜與平均光譜進(jìn)行相似度匹配，匹配值在99.98～100.00之間，用光譜數(shù)據(jù)的匹配值計(jì)算平均相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD為0.009 %，表明該方法精密度好。

1.5.2穩(wěn)定性試驗(yàn)

以1號(hào)淮山藥樣品為考察對(duì)象，每隔10 min進(jìn)行一次紅外光譜測(cè)定，所得光譜經(jīng)1.4預(yù)處理，匹配值在99.11～99.99之間，用光譜數(shù)據(jù)匹配值計(jì)算平均相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD為0.37 %，表明該方法重現(xiàn)性好。

1.5.3重現(xiàn)性試驗(yàn)

以1號(hào)淮山藥樣品為考察對(duì)象，同1.3分別壓片5次，所得光譜經(jīng)1.4預(yù)處理，匹配值在99.43～99.87之間，用光譜數(shù)據(jù)的匹配值計(jì)算平均相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD 為0.54 %，表明該方法穩(wěn)定性好。

2　結(jié)果與討論

2.1不同種薯蕷紅外光譜分析

紅外光譜反映物質(zhì)的整體吸收特性，與中醫(yī)的整體觀念一致，能全面反映出樣品官能團(tuán)和化學(xué)鍵信息[23]，根據(jù)紅外光譜可以大致分析出5種藥食兩用薯蕷屬植物的化學(xué)成分特征。

5種薯蕷屬樣品的平均紅外光譜圖見(jiàn)圖1。

圖1　5種薯蕷屬植物的原始光譜Fig.1 The original spectra of five species in genus Dioscorea

除粘山藥樣品外，其余4種薯蕷屬樣品紅外光譜相似度較高，在3 400 cm-1附近為O-H伸縮振動(dòng)吸收峰；2 929 cm-1附近為亞甲基CH2反對(duì)稱伸縮振動(dòng)吸收峰；1 645 cm-1附近主要為O-H彎曲振動(dòng)吸收峰，也有可能包含羰基C=O伸縮振動(dòng)[24]。在1 154、1 081、1 021 cm-1附近C-O吸收峰最強(qiáng)，和928、763、577 cm-1附近吸收峰都表征淀粉和一些糖苷類成分[25]，提示薯蕷屬植物塊莖中含有豐富的淀粉和糖類成分[26]，也許是表征薯蕷屬植物藥食兩用性質(zhì)的特征之一。粘山藥樣品和其它4種樣品的紅外光譜差異較大，在1 733、1 625、1 377、1 249、1 062、1 030 cm-1等吸收峰都顯示出不同特征。通過(guò)原始光譜分析，能夠?qū)⒄成剿帢悠穮^(qū)別出來(lái)。

2.2不同種薯蕷的二階導(dǎo)數(shù)光譜分析

二階導(dǎo)數(shù)光譜可放大樣品光譜的信息，準(zhǔn)確顯示樣品之間的差異，5種薯蕷屬樣品二階導(dǎo)數(shù)譜見(jiàn)圖2。

圖2　5種薯蕷屬植物的二階導(dǎo)數(shù)光譜Fig.2 The second derivative spectra of five species in Dioscorea

在1 800 cm-1～400 cm-1波段范圍內(nèi)，能夠得到更多的光譜特征差異。參薯和高山薯蕷樣品在1645cm-1處都出現(xiàn)中等強(qiáng)度的吸收峰，可以與其它樣品區(qū)分出來(lái)；高山薯蕷在1 619 cm-1附近的吸收峰可以與其它樣品區(qū)分；通過(guò)1 379 cm-1和1 362 cm-1吸收峰可以對(duì)黃獨(dú)樣品進(jìn)行區(qū)分；另外，淮山藥和參薯樣品在1 020 cm-1和990 cm-1附近峰強(qiáng)相當(dāng)，黃獨(dú)和高山薯蕷這兩個(gè)峰的峰強(qiáng)明顯不同，也可以作為區(qū)分這4個(gè)物種的依據(jù)。由此可見(jiàn)，5種薯蕷屬樣品紅外光譜在1 800 cm-1～400 cm-1波段范圍存在較多特征差異，為實(shí)現(xiàn)對(duì)5種具有藥食同源性質(zhì)的薯蕷屬植物鑒別研究奠定基礎(chǔ)。

2.3HCA分析

HCA是一種無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別方法，常用于樣品分類，特別適用于樣品歸屬不清楚的情況，不需要輸入其它任何信息[27]。選取5種薯蕷屬物種特征性較強(qiáng)的1 800 cm-1～400 cm-1波段內(nèi)的二階導(dǎo)數(shù)光譜，通過(guò)SPSS 20.0分析軟件，提取727個(gè)變量建立矩形陣列，應(yīng)用平均組內(nèi)聯(lián)接算法，采用余弦相似度作為度量標(biāo)準(zhǔn)，獲得這5種薯蕷屬樣品的樹(shù)狀分類效果，見(jiàn)圖3。

圖3　五種薯蕷屬植物聚類分析樹(shù)狀圖Fig.3 Dendrogram for cluster analysis of five species in genus Dioscorea plants

由圖3可知，參薯、黃獨(dú)和粘山藥樣品都被準(zhǔn)確分類，3號(hào)、5號(hào)高山薯蕷樣品以及3號(hào)淮山藥樣品分類錯(cuò)誤，正確率為91.2 %。樹(shù)狀圖顯示，淮山藥和參薯樣品首先聚為一類，說(shuō)明這兩個(gè)物種具有較近的親緣關(guān)系；粘山藥樣品最后和其它4種薯蕷屬樣品聚在一起，表明粘山藥與其它4種薯蕷屬樣品的差異性較大，這和紅外光譜初步分析的結(jié)論一致。由于淮山藥和參薯化學(xué)成分和藥理作用非常相似，在實(shí)際應(yīng)用中參薯常常會(huì)代替山藥入藥[28]，所以參薯在樹(shù)狀圖中最先和淮山藥聚為一類。至于粘山藥，在云南某些地區(qū)經(jīng)過(guò)煮和蒸熟后一般代糧食用[7]，幾乎沒(méi)有研究表明粘山藥具備與養(yǎng)生保健的功效，這可能是在HCA中粘山藥最后與其他樣品聚在一起的原因。兩個(gè)高山薯蕷樣品分類錯(cuò)誤，可能是隨機(jī)誤差所致，也有可能與該物種和其它薯蕷相似度較高有關(guān)。綜上所述，除高山薯蕷樣品，傅里葉變換紅外光譜結(jié)合HCA對(duì)薯蕷屬樣品分類效果準(zhǔn)確，通過(guò)余弦相似度，能夠大致判斷這5種薯蕷屬植物的親緣關(guān)系。

2.4PLS-DA分析

鑒于HCA過(guò)程中出現(xiàn)聚類錯(cuò)誤的樣本，本文嘗試用PLS-DA對(duì)5種薯蕷屬樣品進(jìn)行鑒別，以期獲得更好的鑒別效果。PLS-DA是一種有監(jiān)督的降維方法，通過(guò)提取主成分或者潛在變量達(dá)到鑒別目的[29]。為了獲取更多的差異特征，選取樣品在1 800 cm-1～400 cm-1波段內(nèi)的二階導(dǎo)數(shù)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行PLS-DA分析。通過(guò)提取主成分，前6個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為97.3 %，能夠解釋5種樣品紅外光譜的大部分?jǐn)?shù)據(jù)信息。以主成分1、主成分2和主成分3得分值為坐標(biāo)軸建立該類植物紅外光譜得分圖見(jiàn)圖4。

圖4　五種薯蕷屬植物偏最小二乘判別分析散點(diǎn)得分圖Fig.4 Scattered 3D scores plot for PLS-DA analysis of five species in genus Dioscorea

得分圖顯示，相較于HCA，PLS-DA對(duì)5種薯蕷屬樣品的分類效果更好。但是3號(hào)高山薯蕷樣品分類仍然和淮山藥分為一組，可能是由于誤差所致。其余薯蕷屬樣品在圖中位置分類界限清楚，所建立的分類模型可清晰的將不同物種樣品分為5類，傅里葉變換紅外光譜技術(shù)結(jié)合PLS-DA模型，可以對(duì)5種藥食兩用的薯蕷屬植物準(zhǔn)確的鑒別分類。

3　結(jié)論

藥食同源的性質(zhì)是我國(guó)中藥的鮮明特色之一，薯蕷屬植物在我國(guó)民間歷史悠久，在應(yīng)用過(guò)程中積累了眾多寶貴的經(jīng)驗(yàn)。本文認(rèn)為在注重利用先進(jìn)科學(xué)技術(shù)對(duì)其有效成分提取的同時(shí)，回歸其本身自然質(zhì)樸的保健護(hù)理效用研究有較大的價(jià)值，也更能體現(xiàn)出我國(guó)傳統(tǒng)中醫(yī)藥獨(dú)樹(shù)一幟的思想觀念。另外，隨著現(xiàn)在社會(huì)對(duì)于養(yǎng)生保健要求的不斷加強(qiáng)，薯蕷屬植物因其獨(dú)特的性質(zhì)將會(huì)面臨著更加廣泛的應(yīng)用。本文主要意義是探究傅里葉紅外光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)藥食兩用薯蕷屬植物快速準(zhǔn)確鑒別的可行性，以為其在市場(chǎng)中的真?zhèn)舞b別打下基礎(chǔ)。

本文通過(guò)傅里葉變換紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘判別分析和聚類分析法對(duì)5種薯蕷屬樣品進(jìn)行鑒別。對(duì)原始光譜進(jìn)行9點(diǎn)平滑，基線校正，歸一化等預(yù)處理。對(duì)紅外光譜初步分析，選取具有指紋性的1 800 cm-1～400 cm-1光譜波段進(jìn)行二階導(dǎo)數(shù)處理，除粘山藥外，其它4種薯蕷屬物種的相似度比較高。結(jié)合HCA和PLS-DA兩種方法，可以將這5種藥食同源的薯蕷屬植物完全鑒別開(kāi)，表明傅里葉變換紅外光譜技術(shù)對(duì)藥食同源的薯蕷屬植物的鑒別可行，可提供一種有效、快速的鑒別方法。夾角余弦相似度顯示，淮山藥和參薯的相似度比較高，說(shuō)明參薯的化學(xué)性質(zhì)與淮山藥最相似，而粘山藥的藥理作用和養(yǎng)生保健的功效則可能與其它物種差異最大。如若明確薯蕷屬植物藥理和保健功效差異，則需對(duì)其主要有效成分進(jìn)行更加詳細(xì)的分析。

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Study on Discrimination of Five Species of Medicinal and Edible Dioscorea Plants by Fourier Transform Infrared（FT-IR）Spectroscopy

QI Lu-ming1，2，WANG Yuan-zhong2，ZHANG Ji2，JIN Hang1，2，*
（1. Yunnan University of Traditional Chinese Medicine，Kunming 650500，Yunnan，China；2. Institute of Medicinal Plants，Yunnan Academy of Agricultural Sciences，Kunming 650200，Yunnan，China）

Abstract：Fourier transform infrared（FT-IR）spectroscopy combined with chemometrics methods were used to discriminate different species of medicinal and edible plants of genus Dioscorea. The infrared spectra of five species of medicinal and edible plants of genus Dioscorea（Dioscorea opposita、Dioscorea bulbifera、Dioscorea henryi、Dioscorea hemsleyi、Dioscorea alata）were collected. The original spectra were optimized by 9-point smoothing，multipoint baseline correction and automatic normalization. According to the preliminary analysis of spectra data，apart from D. hemsleyi，we could find that other four species of Dioscorea plants had high similarities. The peaks at 1 154，1 081，1 021，928，763，577 cm(-1)were strongest characterize the chemical composition of starch and some glycosides. The second derivative spectra in the region from 1 800 cm(-1)to 400 cm(-1)were selected for hierarchical cluster analysis（HCA）and partial least square discriminant analysis（PLS-DA）. By HCA，727 variables were extracted to build a rectangular array for obtaining the dendrogram. The rate of correct classification was 91.2 %. The results of PLS-DA showed that，the cumulative contribution of first six principal components was 97.3 %. At the same time，the classification result in scores plot was satisfactory. The study demonstrated that FT-IR spectroscopy coupled with HCA and PLS-DA could discriminate the different species of medicinal and edible plants of Dioscorea satisfactorily.

Key words：Dioscorea；medicinal and edible；fourier transform infrared spectroscopy；hierarchical cluster analysis；partial least squares discriminant analysis

收稿日期：2015-02-02

*通信作者：金航（1964—），男（漢），研究員，學(xué)士，主要從事藥用植物資源學(xué)方面的研究。

作者簡(jiǎn)介：齊路明（1990—），男（漢），碩士研究生，主要從事中藥資源與開(kāi)發(fā)研究。

基金項(xiàng)目：農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201303117）

DOI：10.3969/j.issn.1005-6521.2016.08.033