王乾龍 汪亞芳 安麗燦 其美多吉

【摘要】目的：研究基于近紅外高光譜分析方法快速鑒別冬蟲夏草品級(jí)的可行性。方法：采集西藏那曲、青海玉樹和西藏林芝的冬蟲夏草各1 0根樣品的近紅外高光譜（800nm-2500nm）數(shù)據(jù)，經(jīng)Savitzky-Colay平滑和二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后進(jìn)行主成分分析，構(gòu)建載荷圖鑒別模型。結(jié)果：對(duì)冬蟲夏草的近紅外光譜進(jìn)行二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理，可以有效減弱近紅外光譜鑒別中藥材中的吸收峰重疊等影響;構(gòu)建的主成分分析載荷圖模型，鑒別冬蟲夏草品級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)到100%。結(jié)論：經(jīng)過預(yù)處理的冬蟲夏草近紅外高光譜數(shù)據(jù)能夠構(gòu)建出冬蟲夏草的品級(jí)鑒定模型，并成功應(yīng)用于實(shí)踐。

【關(guān)鍵詞】冬蟲夏草;品級(jí)鑒定;近紅外高光譜;二階導(dǎo)數(shù);主成分分析

冬蟲夏草是麥角菌科真菌冬蟲夏草菌（Cordyceps sinensis（Berk.） Sace.）寄生在蝙蝠蛾科昆蟲蝙蝠蛾幼蟲上的子座與幼蟲尸體的復(fù)合體[1]，與人參、鹿茸并稱為補(bǔ)品“三寶”，具有良好的醫(yī)療保健作用[2]。我國(guó)作為冬蟲夏草的主要產(chǎn)地，主要分布在西藏、青海、四川、甘肅、云南等海拔3000到5500米的高山草甸中，其中西藏那曲和青海玉樹等產(chǎn)地海拔超過4500米，被譽(yù)為優(yōu)質(zhì)產(chǎn)區(qū)，所產(chǎn)冬蟲夏草因其較高品質(zhì)一直備受廣大消費(fèi)者青睞。

青藏高原雖然是冬蟲夏草主產(chǎn)區(qū)，但由于生態(tài)地理環(huán)境的復(fù)雜性和多樣性，冬蟲夏草居群在區(qū)域尺度上呈不連續(xù)的斑塊狀分布[3]，在西藏自治區(qū)內(nèi)就有那曲、昌都、林芝等產(chǎn)區(qū)，區(qū)別于不同海拔高度及氣候、土壤、坡向等因素[4]，從而造成不同產(chǎn)區(qū)冬蟲夏草的藥理藥性等品質(zhì)差異[5]。近年來，隨著消費(fèi)者鑒別冬蟲夏草與偽蟲草能力日益增強(qiáng)，以及許多利用光譜等高科技手段鑒別真?zhèn)味x夏草的實(shí)例應(yīng)用技術(shù)日趨成熟[6-8]，一些不法商家不再使用亞香棒蟲草等易于識(shí)別的偽蟲草來冒充真冬蟲夏草，而改用西藏低海拔地區(qū)如林芝所產(chǎn)品級(jí)較差的冬蟲夏草冒充優(yōu)質(zhì)產(chǎn)區(qū)冬蟲夏草，二者形狀色澤極為接近，肉眼鑒別極其困難。而優(yōu)質(zhì)冬蟲夏草主產(chǎn)區(qū)青海玉樹和西藏那曲等地區(qū)每年政策允許的可采挖時(shí)間非常短暫，采挖難度逐年遞增，近幾年產(chǎn)量已經(jīng)大幅度下滑，但市場(chǎng)需求卻與日俱增。因此，對(duì)冬蟲夏草市場(chǎng)除了快速鑒別真?zhèn)沃猓绾慰焖勹b別出不同產(chǎn)區(qū)的冬蟲夏草品級(jí)，己成為目前亟需解決的另一個(gè)關(guān)鍵問題，具有凈化市場(chǎng)秩序，幫助消費(fèi)者購(gòu)買到優(yōu)品級(jí)產(chǎn)品的重要意義。

近年來，光譜分析方法因其能夠快速、高效獲取被檢測(cè)樣本的化學(xué)組分信息，在冬蟲夏草的真?zhèn)舞b別中發(fā)揮了重要作用，許多相關(guān)研究已取得成熟進(jìn)展，光譜技術(shù)完全能夠應(yīng)用于冬蟲夏草的真?zhèn)舞b別。張九凱等[6]利用傅里葉變換紅外光譜技術(shù)及模式識(shí)別方法，將冬蟲夏草真?zhèn)巫R(shí)別率提高到100%，并找到冬蟲夏草在中紅外范圍的光譜指紋區(qū);陳建波等[1]利用二階導(dǎo)數(shù)處理真?zhèn)味x夏草的中紅外原始光譜，指出光譜特征峰差異，并利用主成分得分圖對(duì)真?zhèn)蜗x草進(jìn)行量化區(qū)分。王鋼力等[2]基于近紅外光譜一階導(dǎo)數(shù)方法鑒別區(qū)分產(chǎn)自西藏青海和四川不同產(chǎn)地的102個(gè)冬蟲夏草樣品，藥材粉末產(chǎn)地判斷準(zhǔn)確率達(dá)100%。然而，與真?zhèn)味x夏草鑒別相比，不同品級(jí)的冬蟲夏草因外觀極為相似、都是正品但等級(jí)有差別，鑒別起來更加困難。近紅外高光譜分析技術(shù)在冬蟲夏草鑒定中的應(yīng)用極少，主要是因?yàn)榻t外光譜與中紅外相比，吸收峰重疊嚴(yán)重，難以采用常規(guī)分析方法[9]，必須對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行合理預(yù)處理變換之后，再充分利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析。因此，如何基于近紅外高光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建有效普適性強(qiáng)的鑒別模型，鑒別出不同產(chǎn)地不同品級(jí)的冬蟲夏草，是本研究的關(guān)鍵之處。

本研究針對(duì)不同產(chǎn)地不同品級(jí)的冬蟲夏草樣品，在測(cè)得的近紅外高光譜原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，進(jìn)行多元散射校正及二階導(dǎo)數(shù)高光譜預(yù)處理，通過主成分分析構(gòu)建出樣品載荷圖，建立冬蟲夏草品級(jí)鑒定的高光譜分析模型，來實(shí)現(xiàn)冬蟲夏草不同品級(jí)的快速測(cè)定。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 樣品收集與制備

目前共收集到來自西藏那曲、青海玉樹、西藏林芝和西藏日喀則正品冬蟲夏草各10根共計(jì)40根，所有樣品形態(tài)大小均勻相似。因西藏日喀則吉隆縣產(chǎn)冬蟲夏草外形顏色與其它產(chǎn)區(qū)差異較大，可直接識(shí)別出來，因此只選取西藏那曲、青海玉樹和西藏林芝三個(gè)地區(qū)的冬蟲夏草共計(jì)30根樣品做近紅外光譜數(shù)據(jù)測(cè)試和數(shù)據(jù)對(duì)比分析，每根樣品單獨(dú)研磨過65目篩，裝入12mm直徑、5mm高的圓柱形塑料器皿中。所有樣品均購(gòu)自當(dāng)?shù)卣?guī)大型藥店。

1.1.2 光譜測(cè)定與預(yù)處理

冬蟲夏草的近紅外高光譜測(cè)定儀器采用美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec 4型光譜儀，波長(zhǎng)測(cè)試范圍為3 50nm-2500nm，Inm重采樣間隔。光譜數(shù)據(jù)測(cè)試在嚴(yán)格控制光照條件的暗室內(nèi)進(jìn)行，冬蟲夏草樣品在盛放的容器內(nèi)表面刮平，光源采用實(shí)驗(yàn)專用設(shè)備50W鹵素?zé)?，?jīng)反復(fù)驗(yàn)證最佳光譜數(shù)據(jù)采集幾何位置設(shè)定為：光源與樣品容器天頂角300，距容器表面lOcm，光譜儀傳感器探頭垂直樣品上方2cm固定，確保無設(shè)備陰影影響光譜測(cè)定。

光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理操作包括Savitzky-Golay平滑（七窗口三次多項(xiàng)式），二階導(dǎo)數(shù)（2st derivation）處理。因樣品在可見光波段范圍光譜曲線無明顯差異，采集的數(shù)據(jù)不僅去除噪聲明顯的350-399nm和2451-2500nm邊緣波段數(shù)據(jù)，還去除了400-799nm波段數(shù)據(jù)，保留可見光800-2450nm數(shù)據(jù)。平滑處理可提高分析信號(hào)的信噪比，二階導(dǎo)數(shù)譜的靈敏度較高，可以看到更多的信息。以上所有數(shù)據(jù)處理在UnscramblerX 10.3軟件中完成。

1.2 主成分分析載荷圖模型

在近紅外高光譜數(shù)據(jù)分析方法中，主成分分析（principal components analysis，PCA）能夠有效簡(jiǎn)化光譜數(shù)據(jù)集。近紅外光譜中包含有大量冬蟲夏草綜合性信息，通過一系列的線性變化，對(duì)方差較大、信息量多的組分予以保留，從而達(dá)到降維的目的。降維之后各組分是原來包含的自變量的線性組合，且各組分之間相互獨(dú)立[8]。進(jìn)行主成分分析時(shí)，通常保留前幾個(gè)主成分貢獻(xiàn)較大，即累積方差在總方差所占百分比（貢獻(xiàn)率）較高的組分。獲取基于協(xié)方差的高光譜載荷分布圖模型，能夠清晰客觀反應(yīng)出樣本之間的光譜空間信息，有效解決近紅外光譜吸光強(qiáng)度低、吸收峰嚴(yán)重重疊等不足之處。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同產(chǎn)地冬蟲夏草近紅外高光譜比較分析

通過測(cè)定來自西藏那曲、青海玉樹和西藏林芝三個(gè)產(chǎn)地各10個(gè)、共計(jì)30個(gè)樣本的冬蟲夏草800-2450nm近紅外高光譜數(shù)據(jù)，將各產(chǎn)地樣本數(shù)據(jù)取平均，得到三條近紅外高光譜原始數(shù)據(jù)曲線圖（圖1）。

從圖1可以發(fā)現(xiàn)，三個(gè)產(chǎn)地的冬蟲夏草近紅外高光譜原始數(shù)據(jù)曲線走勢(shì)非常接近，這反映出三個(gè)產(chǎn)地冬蟲夏草所含成分非常相近。但西藏林芝冬蟲夏草的近紅外光譜曲線反射率明顯低于其它兩個(gè)產(chǎn)地，并且在2329 nm處（圖1中長(zhǎng)虛線）無反射峰，而那曲和玉樹兩個(gè)產(chǎn)地樣品在此處均有反射峰。林芝地區(qū)處于喜馬拉雅山脈、年輕唐古拉山脈與橫斷山脈對(duì)接之處，面向印度洋的缺口引入印度洋暖濕氣流，屬于高原溫帶濕潤(rùn)半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，平均海拔3000m左右，最低處約為900m，比西藏其它地區(qū)要低;那曲、玉樹兩個(gè)地區(qū)氣候與地貌條件相似，都為高原山地氣候，平均海拔為4500m的高海拔地區(qū)，常年高寒缺氧，低溫冰凍，是高品級(jí)冬蟲夏草的絕佳產(chǎn)地。

以上對(duì)原始數(shù)據(jù)光譜曲線的差異的分析，僅初步判斷出林芝冬蟲夏草與那曲玉樹產(chǎn)地的區(qū)別。為減弱近紅外光譜背景復(fù)雜、譜峰重疊等限制（進(jìn)展），看到更多光譜信息（2007），對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行二階微分處理（圖2）。圖2清晰反映出林芝冬蟲夏草與那曲、玉樹樣品在1360nm、1920nm、2095nm和23 58nm的顯著差異，可作為鑒別林芝產(chǎn)地的重要特征依據(jù)，但那曲與玉樹兩地樣品差異還不能在光譜圖及二階微分圖中作明顯區(qū)分。

2.2 不同品級(jí)冬蟲夏草的鑒別模型

將所有樣品的近紅外高光譜原始數(shù)據(jù)經(jīng)過Savitzky-Golay平滑（七窗口三次多項(xiàng)式）和二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后，所得數(shù)據(jù)再進(jìn)行構(gòu)建主成分分析載荷圖模型（圖3）。這比直接基于原始光譜數(shù)據(jù)主成分分析得到的結(jié)果更加準(zhǔn)確，因?yàn)樵脊庾V數(shù)據(jù)中包含有噪聲干擾信號(hào)、信息嚴(yán)重重疊等缺點(diǎn)。

主成分分析結(jié)果為：第一主分（PCl）占82%信息量，第二主分（PC2）占16%信息量，第三主分（PC3）占2%信息量。繪制出主成分分析載荷圖（圖3），所有樣品在載荷圖模型中的空間位置清晰展示出來，可以明顯看出不同產(chǎn)地的樣品主成分信息在載荷圖模型中的空間位置具有顯著差異，且相同產(chǎn)地樣品相對(duì)集中。這對(duì)于判斷未知樣品在載荷圖中的空間位置信息極為重要，為產(chǎn)地及品級(jí)鑒定提供客觀清晰的可視化科學(xué)依據(jù)。

其中，西藏那曲和青海玉樹所有20個(gè)樣品在載荷圖模型中的空間位置相對(duì)集中，而西藏林芝10個(gè)樣品的空間位置與其它產(chǎn)地明顯相距較遠(yuǎn)，表明西藏那曲和青海玉樹所產(chǎn)冬蟲夏草品質(zhì)相似，西藏林芝所產(chǎn)品質(zhì)差距較大。這與實(shí)際市場(chǎng)需求中對(duì)那曲和玉樹冬蟲夏草有較高需求相一致。

利用主成分分析載荷圖模型進(jìn)行冬蟲夏草產(chǎn)地及品級(jí)鑒定，只需將未知樣品的近紅外高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Savitzky-Golay平滑和二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后，再計(jì)算其主成分載荷數(shù)值，與已有模型進(jìn)行對(duì)比，未知樣品落入哪個(gè)產(chǎn)區(qū)的位置區(qū)間內(nèi)，來判斷產(chǎn)地及品級(jí)，經(jīng)測(cè)算判斷準(zhǔn)確率達(dá)到100%。在后續(xù)研究中，擴(kuò)大樣品的產(chǎn)地規(guī)模及樣品數(shù)量，豐富樣品的載荷圖模型中空間信息，構(gòu)建出具有冬蟲夏草全面空間信息的載荷圖模型，輔助冬蟲夏草的快速品級(jí)鑒定。

3 結(jié)論

本研究基于不同品級(jí)冬蟲夏草樣品的近紅外高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和主成分分析載荷模型建立，對(duì)冬蟲夏草品級(jí)鑒定進(jìn)行可行性研究，結(jié)果表明：二階微分處理能夠有效減弱吸收峰重疊嚴(yán)重的問題，為后續(xù)主成分分析獲取載荷圖提供清晰可靠的數(shù)據(jù);將未知樣本進(jìn)行主成分分析獲得的載荷數(shù)據(jù)放入模型中，能夠快速鑒別出其所在產(chǎn)地，鑒別準(zhǔn)確率達(dá)100%。因此，通過近紅外高光譜分析及主成分分析模型，能夠快速準(zhǔn)確對(duì)冬蟲夏草品級(jí)進(jìn)行鑒定。如果能夠提高樣品數(shù)量及擴(kuò)大采樣產(chǎn)地，將在主成分載荷圖上更準(zhǔn)確標(biāo)識(shí)出不同產(chǎn)區(qū)的三維圖位置及空間范圍，這將是后續(xù)研究的重要內(nèi)容。

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