申晨曦，杜晨暉，李震宇，李愛平，秦雪梅，閆 艷,

（1.山西大學(xué)中醫(yī)藥現(xiàn)代研究中心，山西 太原 030006；2.山西中醫(yī)藥大學(xué)中藥學(xué)院，山西 太原 030619）

酸棗仁（Ziziphi spinosae Semen）為鼠李科植物酸棗（Ziziphus jujubaMill. var.spinosa(Bunge) Hu ex H. F.Chou）的干燥成熟種子[1]，具有“養(yǎng)心補(bǔ)肝，寧心安神，斂汗，生津”的功效，是中醫(yī)臨床養(yǎng)心安神的首選藥物[2]。酸棗仁是國(guó)家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)最早頒布的“既是食品又是中藥材物質(zhì)”的中藥材之一。由于其采收成本高，臨床需求量大，價(jià)格不斷攀升。市場(chǎng)上利用同科同屬植物滇刺棗（Ziziphus mauritianaLam.）的干燥成熟種子——理?xiàng)椚剩╖iziphi mauritianae Semen）冒充酸棗仁和摻偽現(xiàn)象越來越多。作為酸棗仁最常見的偽品，理?xiàng)椚室唷熬哂袑幮陌采?、除煩斂汗之功效”，作為云南地方?xí)用品，早在1974年已被收入《云南省藥品標(biāo)準(zhǔn)》[3]。

近年來，學(xué)術(shù)界對(duì)酸棗仁和理?xiàng)椚实蔫b別方法也進(jìn)行了大量研究，如性狀鑒別[4]、顯微鑒別[5]、理化鑒別[6-8]和DNA分子生物鑒別[9]等方法。以上方法為酸棗仁與理?xiàng)椚实恼鎮(zhèn)舞b別提供了科學(xué)基礎(chǔ)，但存在一定局限性，如性狀鑒別只適用于外觀未破損的樣品鑒別，顯微鑒別需要具有豐富鑒別經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員進(jìn)行真?zhèn)纹返蔫b別。然而理?xiàng)椚实耐庥^與酸棗仁極相似，不易區(qū)別，特別是打粉后或入中成藥后，難以區(qū)分和鑒定。為避免將廉價(jià)的理?xiàng)椚驶烊胨釛椚剩源纬浜?，亟需建立一種快速、靈敏、準(zhǔn)確的以理?xiàng)椚史勰┬问綋絺嗡釛椚史勰┑蔫b別方法。

植物代謝組學(xué)是代謝組學(xué)的一個(gè)重要分支。氫核磁共振（1H nuclear magnetic resonance，1H NMR）是植物代謝組學(xué)中常用的研究測(cè)試工具[10]，具有樣品預(yù)處理簡(jiǎn)單，對(duì)樣品無損害、檢測(cè)時(shí)間短、重復(fù)性好等優(yōu)勢(shì)。1H NMR代謝組學(xué)技術(shù)可獲得復(fù)雜混合體系中高通量的化學(xué)成分信息，包括化學(xué)位移和信號(hào)響應(yīng)等，但是，同時(shí)各種化學(xué)成分信號(hào)的重疊也使得圖譜變得十分復(fù)雜，僅靠肉眼觀察只能獲得有限的數(shù)據(jù)信息。多元統(tǒng)計(jì)分析能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中最大限度的提取信息，反映樣本分組的整體差異性[11]，具有很好的應(yīng)用性。常用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法包括無監(jiān)督識(shí)別模式的主成分分析（principal component analysis，PCA）、有監(jiān)督模式的偏最小二乘法-判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）和PLS回歸分析[12-13]。特別是應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法建立的數(shù)學(xué)模型，能從未知樣品的1H NMR圖譜中預(yù)測(cè)樣品的性質(zhì)等信息，適合于中藥材及飲片摻假的判別。

課題組前期采用1H NMR代謝組學(xué)技術(shù)對(duì)黃芪、款冬等中藥材[14-17]進(jìn)行了質(zhì)量評(píng)價(jià)。另有研究采用1H NMR代謝組學(xué)技術(shù)對(duì)茶油、老陳醋、咖啡、蜂蜜和啤酒等食品進(jìn)行了質(zhì)量?jī)?yōu)劣評(píng)價(jià)[18-28]。本研究利用1H NMR代謝組學(xué)技術(shù)獲得酸棗仁和理?xiàng)椚实幕瘜W(xué)信息，并結(jié)合PLS法對(duì)酸棗仁粉末摻偽比例進(jìn)行鑒別研究。首先表征和分析酸棗仁、理?xiàng)椚屎退釛椚史勰郊贅悠返?H NMR譜圖。然后利用PLS對(duì)譜圖的分段積分?jǐn)?shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分析，建立酸棗仁粉末摻偽定量模型，進(jìn)而對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。最后，通過PLS模型預(yù)測(cè)未知樣本的摻偽比例。該方法從整體的角度出發(fā)，以1H NMR結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用于酸棗仁粉末摻偽的鑒別工作中，旨在為酸棗仁的定性分析提供一種新的思路，同時(shí)也為酸棗仁及以酸棗仁粉末入藥的保健食品的質(zhì)量評(píng)價(jià)提供一條新途徑。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

酸棗仁和理?xiàng)椚史謩e采購(gòu)于河北安國(guó)藥材市場(chǎng)、昆明菊花村藥材市場(chǎng)和山西振東道地藥材有限公司，經(jīng)山西中醫(yī)藥大學(xué)杜晨暉副教授鑒定酸棗仁為Z. jujubavar.spinosa的干燥成熟種子，理?xiàng)椚蕿閆. mauritianaLam.的干燥成熟種子。共收集50 批樣品，酸棗仁（25 批）和理?xiàng)椚剩?5 批），樣品保存于山西大學(xué)中醫(yī)藥現(xiàn)代研究中心。

重水 美國(guó)Norell公司；氘代甲醇、三甲基硅烷丙酸鈉鹽 青島騰龍微波科技有限公司；氘代氫氧化鈉瑞士Armar公司。

1.2 儀器與設(shè)備

600 MHz Avance III1H NMR 瑞士Bruker公司；Neofuge 13R高速冷凍離心機(jī) 上海力申科學(xué)儀器有限公司；RE-52A旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀 上海亞榮生化儀器廠；pH計(jì) 奧豪斯儀器有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品制備

25 批酸棗仁樣品（酸棗仁1～25）各稱取50 g，分別粉碎，過3號(hào)篩（50 目），即得25 批酸棗仁粉末樣品。25 批理?xiàng)椚蕵悠罚ɡ項(xiàng)椚?～25）各稱取50 g，分別粉碎，過3號(hào)篩，即得25 批理?xiàng)椚史勰悠?。?5 批酸棗仁粉末樣品中隨機(jī)選取6 批，并從25 批理?xiàng)椚史勰悠分须S機(jī)選取6 批。將所選酸棗仁粉末（n=6）中分別摻入不同質(zhì)量比（5%、10%、20%、40%、60%、80%）的理?xiàng)椚史勰╪=6），共36 個(gè)摻偽樣品，樣品信息見表1。

表 1 實(shí)驗(yàn)樣品信息Table 1 Information about pure and mixed samples of ZSS and ZMS tested in this study

精密稱取以上粉末樣品各200 mg，置于10 mL離心管中，分別加蒸餾水及甲醇各1.5 mL，氯仿3 mL；旋渦混勻1 min；超聲提取25 min；3 500 r/min離心25 min，上層為甲醇水相（水溶性部分），下層為氯仿相；將甲醇水層移至25 mL圓底燒瓶中，減壓濃縮至干，氯仿層棄去。測(cè)定前用氘代甲醇400 μL與含有緩沖鹽的重水（KH2PO4溶于氘代水中，以1 mol/L氘代氫氧化鈉溶液調(diào)節(jié)pH值至6，含0.01%磷酸三鈉（trisodium phosphate，TSP））400 μL進(jìn)行溶解，移至1.5 mL離心管中，離心10 min（13 000 r/min），移取上清液600 μL于5 mm核磁管中，待測(cè)。

1.3.2 樣品1H NMR測(cè)試條件

樣品在25 ℃、600 MHz1H NMR上測(cè)定，測(cè)定頻率600.13 MHz，掃描范圍為δ-5～15，掃描次數(shù)64 scans，采用Noesygppr1d序列壓制水峰，用氘代甲醇進(jìn)行鎖場(chǎng)，內(nèi)標(biāo)為TSP。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理

將測(cè)得的各樣品自由衰減信號(hào)導(dǎo)入MestReNova（version 8.0.1, Mestrelab Research, Santiago de Compostlla,Spain）軟件并將圖譜以TSP（0.00）定標(biāo)，進(jìn)行相位調(diào)整和基線校正。然后以0.01分段對(duì)化學(xué)位移區(qū)間δ0.72～9.15進(jìn)行分段積分，其中對(duì)水峰區(qū)域δ4.68～4.92和殘余甲醇峰δ3.34～3.38不進(jìn)行積分，積分?jǐn)?shù)據(jù)采用峰面積歸一化處理。

1.3.4 精密度實(shí)驗(yàn)和重復(fù)性實(shí)驗(yàn)

取編號(hào)為酸棗仁1樣品，按照1.3.1節(jié)方法制備樣品，并按照1.3.2節(jié)方法連續(xù)測(cè)定6 次，將6 次所測(cè)圖譜分別按照1.3.3節(jié)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到6 組積分面積數(shù)據(jù)，依據(jù)夾角余弦法，采用夾角余弦公式，計(jì)算6 張譜圖之間的夾角余弦值，考察儀器的精密度。取編號(hào)為酸棗仁1樣品粉末，按照1.3.1節(jié)方法平行制備6 份樣品，并按照1.3.2節(jié)下方法測(cè)定，將6 個(gè)所測(cè)圖譜分別按照1.3.3節(jié)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到6 組積分面積數(shù)據(jù)，計(jì)算6 份樣品之間的夾角余弦值，考察制備方法的精密度[29]。夾角余弦值（cosθ）計(jì)算公式如下：

式中：Xi為樣品X的第i個(gè)峰的相對(duì)積分值；Yi為樣品Y的第i個(gè)峰的相對(duì)積分值。1.3.5 多元統(tǒng)計(jì)分析

1.3.5.1 PCA和PLS-DA

將歸一化后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SIMCA-P 13.0（Umetrics，瑞典）軟件進(jìn)行PCA和PLS-DA。PCA不能忽略組內(nèi)誤差和消除無關(guān)的隨機(jī)誤差，因此需要進(jìn)一步采用有監(jiān)督的PLS-DA，減小組內(nèi)差異，擴(kuò)大組間差異，以實(shí)現(xiàn)酸棗仁及其偽品的準(zhǔn)確鑒別。

1.3.5.2 PLS預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

在收集的樣品中隨機(jī)選取其中20 批酸棗仁（酸棗仁1、酸棗仁3～21）、21 批理?xiàng)椚剩ɡ項(xiàng)椚?～21）及24 批摻偽樣品（摻偽1～4、摻偽7～10、摻偽13～16、摻偽19～22、摻偽25～28、摻偽31～34）構(gòu)成訓(xùn)練集，共65 組強(qiáng)度積分值數(shù)據(jù)；余下的4 批酸棗仁（酸棗仁22～25）、4 批理?xiàng)椚剩ɡ項(xiàng)椚?2～25）和12 批酸棗仁摻偽樣品（摻偽5～6、摻偽11～12、摻偽17～18、摻偽23～24、摻偽29～30、摻偽35～36）組成測(cè)試集，共20 組強(qiáng)度積分值數(shù)據(jù)。

基于PLS原理[20]，按照樣本類別特征賦予訓(xùn)練集樣本分類變量值，作為因變量（Y變量）。首先將酸棗仁賦值為1，摻偽5%理?xiàng)椚寿x值1.05，摻偽10%理?xiàng)椚寿x值1.1，摻偽20%理?xiàng)椚寿x值1.2，摻偽40%理?xiàng)椚寿x值1.4，摻偽60%理?xiàng)椚寿x值1.6，摻偽80%理?xiàng)椚寿x值1.8，理?xiàng)椚寿x值為2。然后將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)導(dǎo)入SIMCA-P 13.0軟件中，采用pareto（帕雷托）換算對(duì)訓(xùn)練集65 個(gè)積分強(qiáng)度值數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，歸一化的強(qiáng)度積分值作為自變量（X變量）。采用PLS法將標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)矩陣X變量與類別變量（Y變量）進(jìn)行線性回歸，建立預(yù)測(cè)模型。

將測(cè)試集樣品的數(shù)據(jù)代入經(jīng)過檢驗(yàn)的模型，計(jì)算得到各樣品的類別變量預(yù)測(cè)值P，并將預(yù)測(cè)值與訓(xùn)練集得出的鑒別范圍比對(duì)，對(duì)測(cè)試集樣品進(jìn)行鑒別。

2 結(jié)果與分析

2.1 儀器精密度與方法精密度實(shí)驗(yàn)

圖1A為同一樣品連續(xù)測(cè)定6 次所得圖譜，按照1.3.3節(jié)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到6 組積分面積數(shù)據(jù)，計(jì)算6 張譜圖之間的夾角余弦值分別為1.000、0.997、0.999、0.998、0.998、0.997，計(jì)算值均在0.99以上，表明儀器精密度良好。圖1B為相同條件下同一批次酸棗仁平行制備6 份實(shí)驗(yàn)所得圖譜，按照1.3.3節(jié)方法進(jìn)行圖譜處理，得到6 組積分面積數(shù)據(jù)，計(jì)算6 份樣品之間的夾角余弦值分別為1.000、0.998、0.998、0.993、0.998、0.999，計(jì)算值均在0.99以上，表明制備方法精密度良好。這為定性鑒別酸棗仁和理?xiàng)椚侍峁┝朔€(wěn)定可靠的分析條件。

圖 1 儀器精密度實(shí)驗(yàn)和重復(fù)性實(shí)驗(yàn)1H NMR譜圖Fig. 1 1H NMR spectra showing instrumental precision and repeatability

2.2 1H NMR圖譜分析

圖 2 酸棗仁、摻偽樣品及理?xiàng)椚?H NMR（δ 0～3）譜圖Fig. 2 1H NMR (δ 0–3) spectra of ZSS, ZMS and their mixtures

由圖1可知，酸棗仁樣品的1H NMR譜圖，大致可以分為脂肪區(qū)（δ0.00～3.00）、糖類化合物區(qū)（δ3.00～6.00）和芳香區(qū)（δ6.00～9.00）。通過比較酸棗仁、理?xiàng)椚始八釛椚史蹞絺螛悠返?H NMR譜圖，脂肪區(qū)出現(xiàn)變化較大的信號(hào)。通過對(duì)化學(xué)位移、耦合常數(shù)J、HMDB數(shù)據(jù)庫(kù)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及1H-1H化學(xué)位移相關(guān)譜的分析，鑒定出5 個(gè)變化較為明顯的物質(zhì)[30]。分別為化合物1纈氨酸（δ=1.01，d，J=7.2 Hz；δ=1.07，d，J=7.2 Hz）、化合物2乳酸（δ=1.33，d，J=6.6 Hz）、化合物3丙氨酸（δ=1.49，d，J=7.2 Hz）、化合物4γ-氨基丁酸（δ=2.31，t，J=7.2 Hz）、化合物5半胱氨酸（δ=3.05，s）。隨著酸棗仁粉摻偽比例的增加，觀察到5 個(gè)特征峰的信號(hào)強(qiáng)度逐漸減弱（圖2）。表明酸棗仁粉末較偽品含有更高的氨基酸類成分。

2.3 酸棗仁粉及摻偽品的PCA

在進(jìn)行PCA之前，通過Hotelling’sT2Range算法判斷異常樣本。當(dāng)T2超過臨界值時(shí)，說明該樣本與其他樣本間存在較大的差異。如圖3所示，樣品中存在一個(gè)異常值（酸棗仁2），應(yīng)作為異常點(diǎn)剔除，剩余85 個(gè)樣品用于下一步的模型建立。

圖 3 酸棗仁粉及摻偽樣品的Hotelling’s T2 Range圖Fig. 3 Hotelling’s T2 Range plots of pure and adulterated samples

圖 4 剔除異常點(diǎn)后酸棗仁粉及摻偽樣品的PCA得分圖Fig. 4 PCA score plot for pure and adulterated samples after elimination of outliers

從圖4可知，酸棗仁粉和摻偽樣品的分類情況。前5 個(gè)主成分共解釋了72.4%的方差，酸棗仁和摻偽樣品在t[2]軸上有較好區(qū)分。大部分酸棗仁樣品在t[2]軸的下部，大部分摻偽樣品在t[2]軸的上部，由于化學(xué)成分的相似性，摻偽比例較低的樣品與酸棗仁有部分的重疊，隨著摻偽比例的增加，樣品的分布在t[1]軸上呈從右到左的分布。

2.4 酸棗仁粉及摻偽品PLS-DA

無監(jiān)督模式識(shí)別的PCA無法判斷未知樣品，且存在與研究目的無關(guān)的組內(nèi)誤差以及隨機(jī)誤差，不利于分組信息的準(zhǔn)確性。為確定分組樣品的差異，進(jìn)一步采用有監(jiān)督模式識(shí)別的PLS-DA。其分析過程中可以消除眾多化學(xué)信息中相互重疊的部分，使得分析數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確可靠[26]。

為準(zhǔn)確識(shí)別摻偽樣品，首先將25 個(gè)理?xiàng)椚蕵悠泛?6 個(gè)摻偽樣品歸為一類，酸棗仁作為另一類，建立PLSDA模型。如圖5A～C所示，當(dāng)摻偽比例分別為5%、10%和20%時(shí)，酸棗仁粉和摻偽品有部分交叉。當(dāng)摻偽比例不低于40%時(shí)（圖5D），酸棗仁粉和摻偽品在t[1]軸上可以完全分開。隨著摻偽比例的增加，酸棗仁樣品所在區(qū)域和摻偽品所在區(qū)域間的距離逐漸增加（圖5E～G）。為進(jìn)一步驗(yàn)證該模型的可靠性，采用排列實(shí)驗(yàn)法對(duì)圖5D中對(duì)應(yīng)的PLS-DA模型進(jìn)行驗(yàn)證。通過200 次隨機(jī)改變類別變量Y的排列順序，得到累計(jì)貢獻(xiàn)率R2和預(yù)測(cè)能力Q2。其中排列實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷腞2回歸線和Q2回歸線與縱軸的截距分別為0.474和-0.483，最右端鑒別模型的原始Q2值大于左邊任何一個(gè)Y變量隨機(jī)排列模型的Q2值（圖6），說明所構(gòu)建的PLS-DA模型沒有出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，且有較好預(yù)測(cè)能力，顯示模型可靠。

圖 5 酸棗仁和不同比例摻偽品的PLS-DA圖Fig. 5 Score plots of PLS-DA for pure ZSS and adulterated samples

圖 6 排列實(shí)驗(yàn)對(duì)PLS-DA模型的可靠性驗(yàn)證Fig. 6 Validation of PLS-DA model by permutation test

2.5 基于PLS的酸棗仁粉及摻偽品的定量分析

為更準(zhǔn)確地檢測(cè)實(shí)際摻偽比例，進(jìn)一步采用PLS法，建立摻假量預(yù)測(cè)回歸模型。訓(xùn)練集均方根誤差（root mean square error of estimation，RMSEE）、預(yù)測(cè)集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）和訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)（R2）可以評(píng)價(jià)PLS模型，R2越大，RMSEE和RMSEP越小，說明模型的準(zhǔn)確性和精確度越高。本研究訓(xùn)練集由65 個(gè)樣品構(gòu)成（酸棗仁樣品20 個(gè)、理?xiàng)椚蕵悠?1 個(gè)，摻偽樣品24 個(gè)），共獲得802 個(gè)強(qiáng)度積分變量，構(gòu)成65×802的數(shù)據(jù)矩陣。利用PLS對(duì)其進(jìn)行分析，建立模型。以訓(xùn)練集的真實(shí)值為橫坐標(biāo)，預(yù)測(cè)值為縱坐標(biāo)，繪制的散點(diǎn)圖（圖7）。訓(xùn)練集模型中R2為0.986 5，大于0.98，RMSEE為0.077 0。利用PLS預(yù)測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練集的類別變量進(jìn)行計(jì)算。由表2可知，酸棗仁粉的計(jì)算值范圍為0.86≤P≤1.15；摻偽5%理?xiàng)椚实念A(yù)測(cè)值范圍為1.00≤P≤1.18；摻偽10%理?xiàng)椚实念A(yù)測(cè)值范圍為1.06≤P≤1.18；摻偽20%理?xiàng)椚实念A(yù)測(cè)值范圍為1.15≤P≤1.33；摻偽40%理?xiàng)椚实念A(yù)測(cè)值為1.39≤P≤1.47；摻偽60%理?xiàng)椚实念A(yù)測(cè)值為1.51≤P≤1.69；摻偽80%理?xiàng)椚实念A(yù)測(cè)值范圍為1.68≤P≤1.75，理?xiàng)椚史鄣挠?jì)算值范圍為1.93≤P≤2.07。

圖 7 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集真實(shí)值和預(yù)測(cè)值關(guān)系圖Fig. 7 Plot of true values versus estimated values for training set and validation set

表 2 訓(xùn)練集的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值Table 2 True values and estimated values for training set samples

表 3 測(cè)試集的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值Table 3 True values and estimated values for validation set samples

為進(jìn)一步檢驗(yàn)PLS模型，將酸棗仁粉及不同比例摻偽品的測(cè)試集樣品代入訓(xùn)練集創(chuàng)建的PLS模型中（圖7），預(yù)測(cè)結(jié)果見表3。測(cè)試集RMSEP為0.058 200。RMSEE和RMSEP值均接近于0，說明模型可靠，可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)摻假理?xiàng)椚实牧?。測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果P值表明，酸棗仁粉摻偽5%和10%時(shí)，與酸棗仁粉預(yù)測(cè)值有交叉，無法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其含量。當(dāng)摻偽比例達(dá)到20%時(shí)，樣品計(jì)算所得P值除摻偽36號(hào)樣品稍有偏差其余樣本的P值均在在所建立模型的P值范圍之內(nèi)。說明該模型具有較好的預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)未知樣品摻偽量的能力。摻偽36號(hào)樣品為摻偽80%，與模型中的P值較為接近。

3 結(jié) 論

本研究利用1H NMR代謝組學(xué)技術(shù)獲得了酸棗仁粉及不同比例摻偽品的化學(xué)信息。直觀分析顯示纈氨酸、乳酸、丙氨酸、γ-氨基丁酸、半胱氨酸5 個(gè)氨基酸成分隨著摻偽比例的增加表現(xiàn)出信號(hào)強(qiáng)度逐漸減弱的趨勢(shì)。PCA表明摻偽比例較低的樣品與酸棗仁有部分的重疊。PLS-DA顯示，當(dāng)摻偽比例不低于40%時(shí)，酸棗仁粉和摻偽品沿t[1]軸完全分開。在此基礎(chǔ)上，通過PLS模型可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)摻假酸棗仁粉中理?xiàng)椚实膿饺肓俊?H NMR結(jié)合PLS-DA和PLS可以預(yù)測(cè)酸棗仁粉摻假量，具有分析時(shí)間短、可控性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高等優(yōu)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)未知樣本的準(zhǔn)確判別，對(duì)于酸棗仁和理?xiàng)椚实蔫b別及摻偽區(qū)分有明顯優(yōu)勢(shì)。該方法特別適合于性狀鑒別和薄層色譜等方法難以實(shí)現(xiàn)的酸棗仁藥材真?zhèn)舞b別。在后續(xù)研究中，應(yīng)增加樣本量，對(duì)本鑒別模型數(shù)據(jù)擴(kuò)充，使鑒別結(jié)果具有代表性，為酸棗仁及含酸棗仁的復(fù)方制劑質(zhì)量評(píng)價(jià)提供一種新方法和新途徑。