摘 要：本文總結(jié)了近紅外光譜技術(shù)在人參外觀檢驗、有效成分分析、重金屬和農(nóng)藥殘留檢測等質(zhì)量評價方法中的應(yīng)用，論述了近紅外光譜技術(shù)在提高評價準(zhǔn)確性和可靠性方面的重要性，同時總結(jié)了近紅外光譜技術(shù)在人參產(chǎn)地溯源、年限鑒別、種子鑒別、類別鑒別、皂苷和多糖檢測等多方面的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜技術(shù)；人參；質(zhì)量評價

Research Status of Near Infrared Spectroscopy in Quality Evaluation of Ginseng

LIU Rishuang1，2， JI Jinhui3， ZHAO Dan4*， ZHANG Jun1

（1.College of Agriculture， Jilin Agricultural University， Changchun 130118， China; 2.Jiaohe City Agricultural Environmental Protection Monitoring Station， Jiaohe 132500， China; 3.Jiaohe City Forward Township Comprehensive Service Center， Jiaohe 132517， China; 4.Jilin Agricultural University Agricultural and Rural Department Ginseng Antler Product Quality Inspection and Testing Center， Changchun 130118， China）

Abstract： This paper summarizes the application of near-infrared spectroscopy in the quality evaluation methods of ginseng appearance inspection， active ingredient analysis， heavy metal and pesticide residue detection， and discusses the importance of near-infrared spectroscopy in improving the accuracy and reliability of evaluation. At the same time， it summarizes the application of near-infrared spectroscopy in the traceability of ginseng origin， age identification， seed identification， category identification， saponin and polysaccharide detection.

Keywords： near infrared spectroscopy; ginseng; quality evaluation

人參為五加科人參屬植物的根或根莖。人參具有大補(bǔ)元?dú)?、?fù)脈固脫、補(bǔ)脾益肺、生津養(yǎng)血以及安神益智等功效，是我國名貴的中藥材，也是我國重要的特色農(nóng)產(chǎn)品之一[1]。根據(jù)種植方式可將人參分為野山參、林下山參、移山參及園參，不同人參產(chǎn)品的營養(yǎng)功能、有效成分含量、市場價格均有很大差異，人參的鑒定主要以外觀、有效成分、重金屬、農(nóng)藥殘留及無機(jī)成分等為依據(jù)。人參的質(zhì)量評價方法多樣，常用的方法包括物理性質(zhì)檢測、化學(xué)成分分析、微生物檢驗等。物理性質(zhì)檢測包括外觀特征的觀察和測定，如形狀、顏色、大小和紋理等?；瘜W(xué)成分分析可以通過氣相色譜、液相色譜、質(zhì)譜等技術(shù)來測定[2-5]。微生物檢驗則采用培養(yǎng)基法和分子生物學(xué)方法來評估。上述方法主要依靠人的感官經(jīng)驗、化學(xué)試劑、分析儀器相結(jié)合，需要花費(fèi)大量的時間、人力、物力。為提高人參質(zhì)量評價的準(zhǔn)確性和可靠性，可借助先進(jìn)的分析技術(shù)，如近紅外光譜技術(shù)。近紅外光譜技術(shù)（Near Infrared，NIR）是一種無損、快速、靈敏、精確和非接觸式的光學(xué)檢測技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于生物、食品、醫(yī)藥和農(nóng)產(chǎn)品等領(lǐng)域。

1 近紅外光譜技術(shù)概述

1.1 近紅外光譜技術(shù)原理

近紅外光一般是指波長在780～2 500 nm的光。近紅外光照射到試樣上時，試樣中的分子吸收特定頻率的光，在某些條件下會造成分子內(nèi)部振動能級躍遷，從而產(chǎn)生吸收光譜。近紅外吸收光譜主要與倍頻、合頻的分子振動相對應(yīng)。由于含氫基團(tuán)（X-H）的非諧性常數(shù)較大，在近紅外譜區(qū)的吸收強(qiáng)度更高；近紅外區(qū)的吸收光譜以X-H為主，其中吸收C-H、N-H、O-H合頻的光譜比較常見，吸收一、二、三級倍頻也較常見。氫鍵對倍頻和合頻譜的影響大于對基頻譜的影響，因為倍頻和合頻是基頻的倍數(shù)或多個基頻的總和。因此，氫鍵效應(yīng)是近紅外光譜的重要特性之一，在利用近紅外光譜對物質(zhì)成分進(jìn)行定性或定量分析時，需要考慮氫鍵對光譜吸收位置和強(qiáng)度的影響[6-8]。

1.2 近紅外光譜的化學(xué)計量學(xué)方法

（1）光譜預(yù)處理。對于光譜預(yù)處理，常用的主要有一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、圓滑、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量、基線校正、正交信號分解、小波變換濾波以及傅里葉變換濾波等。

（2）變量選擇方法。變量選擇方法主要有以波長點(diǎn)為基點(diǎn)、波長區(qū)間為基點(diǎn)?；诓ㄩL點(diǎn)的變量選擇方法主要有無信息變量消除[9]、連續(xù)投影算法[10]、遺傳算法[11]、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)[12]、變量投影的重要性[13]、模擬退火算法[14]以及粒子群優(yōu)化算法[15]等。

（3）建模方法。對于定性建模方法，主要有最小生成樹、K均值聚類分析、系統(tǒng)聚類分析、模糊聚類法以及簇類獨(dú)立軟模式方法[16]等。對于定量建模方法，主要有多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)回歸[17]等。

（4）模型優(yōu)化方法。一般采用交互驗證方法進(jìn)行模型優(yōu)化，較優(yōu)的主成分或變量數(shù)是根據(jù)交互驗證誤差或預(yù)測殘差平方和最小來確定的。具體的異常值識別、模型優(yōu)化與有效性驗證方法、驗證樣品選取標(biāo)準(zhǔn)參見國家標(biāo)準(zhǔn)《分子光譜多元校正定量分析通則》（GB/T 29858—2013）[18]和《近紅外光譜定性分析通則》（GB/T 37969—2019）[19]。

（5）模型傳遞方式。模型傳遞方式分為無標(biāo)樣方式和有標(biāo)樣方式。無標(biāo)樣方式主要代表的是有限脈沖響應(yīng)。有標(biāo)樣方式有兩種：基于預(yù)測結(jié)果的校正，如斜率/偏差[20]；以儀器所測光譜信號的校正為基礎(chǔ)。此外，光譜空間轉(zhuǎn)換算法是一種效果良好的方法，其主要參數(shù)為光譜空間之間的轉(zhuǎn)換消除測量條件變化或儀器引起的光譜差異。

1.3 近紅外光譜技術(shù)的特點(diǎn)

1.3.1 近紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢

（1）非破壞性。NIR技術(shù)不需要切割、磨損或以其他方式破壞樣品就可以進(jìn)行檢測，適合用于貴重物品或需要連續(xù)監(jiān)控的樣品。

（2）快速監(jiān)測。該技術(shù)只需幾秒鐘到幾分鐘就可以完成整個測試過程，特別適合于需要實時或者高效率的分析情況。

（3）易于實施。大部分NIR設(shè)備操作簡單，經(jīng)過基本的培訓(xùn)就可以使用，且設(shè)備體積較小，便于攜帶和現(xiàn)場直接測量。

（4）適應(yīng)性強(qiáng)。近紅外光譜技術(shù)能夠?qū)Ω鞣N物質(zhì)進(jìn)行分析，包括固體、液體、氣體，豐富的化學(xué)信息使其成為一個全面的分析工具。

（5）可同時測定多種成分。近紅外光譜包含樣品中各種化學(xué)組分的信息，因此通過建立合適的模型，可以在同一次測定中獲取多種成分的信息。

（6）環(huán)境保護(hù)。近紅外光譜技術(shù)是一種綠色分析方法，不需要使用化學(xué)試劑，也不會對環(huán)境造成污染。

（7）經(jīng)濟(jì)效益。NIR設(shè)備的投入及維護(hù)成本低，且因其快速、無損、多成分同時分析的特性，可以極大地提高檢測效率，從而帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

（8）易于在線監(jiān)測和過程控制。通過與特殊硬件設(shè)備和軟件相結(jié)合，近紅外光譜技術(shù)可實現(xiàn)在線實時監(jiān)控和過程控制。

1.3.2 近紅外光譜技術(shù)的局限性

雖然近紅外光譜技術(shù)在許多方面具有明顯的優(yōu)勢，但它的局限性和挑戰(zhàn)性也不容忽視。

（1）受環(huán)境影響較大。光源、溫度、濕度和粒度等因素都可能對近紅外光譜產(chǎn)生影響，因此在采集和分析數(shù)據(jù)時需要控制這些影響因素。

（2）模型建立依賴大樣本數(shù)據(jù)。由于光譜信息具有復(fù)雜性，模型的建立往往需要大量的樣本數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的獲取可能會耗費(fèi)大量時間和資源。

2 近紅外光譜技術(shù)在人參質(zhì)量評價方面的研究

2.1 人參產(chǎn)地溯源

由于環(huán)境條件、土壤成分等因素的差異，不同產(chǎn)地的人參含有的活性成分種類及含量可能存在差異[21-25]。人參產(chǎn)地鑒別的傳統(tǒng)方法主要為感觀鑒別，鑒別結(jié)果存在一定的主觀性。對于不同產(chǎn)地的人參，可通過近紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)有效識別。CHEN等[26]就近紅外光譜學(xué)與融合學(xué)相結(jié)合的可行性進(jìn)行了研究，以區(qū)分人參產(chǎn)地。試驗共收集了270個樣本，并將其均勻地分配到訓(xùn)練集和測試集中，利用近紅外光譜儀進(jìn)行采集。研究結(jié)果表明，近紅外光譜和RSE算法相結(jié)合可以有效區(qū)分人參產(chǎn)地。邢琳[27]對兩個不同產(chǎn)地的野山參移栽樣品進(jìn)行了產(chǎn)地溯源分析，使用模型對兩個產(chǎn)地的樣品分別進(jìn)行了鑒定，驗證合集的正確分類率為91%，識別率分別為91%和96%。這些數(shù)據(jù)表明，該模型可以實現(xiàn)不同產(chǎn)地野山參移植樣本的定性聚類。汪靜靜等[28]以6個不同產(chǎn)地的74份人參樣品為研究對象，通過近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行分析，74份樣品校正模型判定率是96%，預(yù)測模型判定率是90%。

2.2 人參年限鑒別

生長年份對于人參質(zhì)量有很大影響，生長時間越久的人參藥用價值越高[29-30]。確定人參年份的傳統(tǒng)方法需要依賴于外形特征，準(zhǔn)確度較低。也有學(xué)者應(yīng)用氣相色譜[31]、高效液相色譜[32]檢測其成分來確定人參年限，這些方法費(fèi)時費(fèi)力。而近紅外光譜技術(shù)能夠準(zhǔn)確且快速地鑒別人參年份，有助于提升人參的整體質(zhì)量控制水平。韓士冬等[33]利用近紅外線光譜掃描野生山參的蘆、體、須等，對生長年代不同的野山參進(jìn)行建模。研究發(fā)現(xiàn)，近紅外光譜技術(shù)可以快速檢測野山參生長年限。YONG-KOOK等[34]利用傅里葉紅外光譜儀對人參葉片全細(xì)胞提取物的生長時間進(jìn)行分析，結(jié)果表明，傅里葉紅外光譜結(jié)合人參葉片的多變量分析可以作為人參栽培年份的鑒別工具。卜海博等[35]對不同生長年限的林下參和園參進(jìn)行了近紅外光譜技術(shù)分析建模，模型對驗證集的正確判別率為100%，初步表明該方法可靠，可用于林下參和園參的質(zhì)量控制。

2.3 人參類別鑒別

不同類別人參的品質(zhì)不同，一般來說不同類別人參的品質(zhì)優(yōu)劣為野山參品質(zhì)優(yōu)于林下參優(yōu)于移山參優(yōu)于園參，且市場上常將其他類似藥材與人參混雜在一起銷售，損害消費(fèi)者的利益[36-39]。近紅外光譜技術(shù)不僅可以判斷人參的年份和產(chǎn)地，還可以準(zhǔn)確區(qū)分人參類別，從而更好地保護(hù)和管理人參資源。王靈靈等[40]、李玲等[41]、LUCIO-GUTIERREZ等[42]、LU等[43]均采用近紅外光譜技術(shù)分析人參的品種及人參原料真?zhèn)?，?shù)據(jù)表現(xiàn)良好，表明近紅外線光譜技術(shù)可用于鑒定人參類別及真?zhèn)巍?/p>

2.4 人參皂苷檢測

人參皂苷可以改善心血管疾病[44]、神經(jīng)系統(tǒng)疾病[45]、腫瘤[46]等疾病。目前，人參皂苷的檢測方法主要有質(zhì)譜法[47]、指紋圖譜法[48]等，此類方法檢測過程復(fù)雜，且需要用到很多化學(xué)試劑。近紅外線光譜技術(shù)可以有效、快速地對人參中皂苷進(jìn)行定量分析。肖雪等[49]、呂尚等[50]、TETSUYA等[51]利用近紅外光譜技術(shù)對人參單體皂苷含量進(jìn)行了分析研究，CHEN等[52]、XU等[53]利用近紅外光譜技術(shù)對人參總皂苷含量進(jìn)行了分析研究，結(jié)果表明，近紅外光譜技術(shù)可用于人參皂苷含量檢測。

2.5 人參多糖檢測

人參多糖是一類復(fù)雜的多糖化合物，存在于人參植物中，被廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)藥物和保健品中。人參多糖表現(xiàn)出較強(qiáng)的生物活性，如免疫調(diào)節(jié)、抗腫瘤[54]、抗氧化[55]等。目前，人參多糖的檢測方法主要有氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用[56]等，而BU等[57]開發(fā)了利用近紅外光譜技術(shù)檢測人參多糖的方法，采用偏最小二乘回歸法，通過相關(guān)系數(shù)和預(yù)測平均方根誤差對最終模型進(jìn)行評價，人參多糖的最佳平均方根誤差P值為2.20，相關(guān)系數(shù)為0.965。研究顯示，近紅外光譜法可用于人參多糖的快速測定。

3 結(jié)語

近紅外光譜技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景，但也存在一些亟待解決的問題，如光譜數(shù)據(jù)處理方法的選擇、模型建立和優(yōu)化、儀器的精度和穩(wěn)定性等。還可將近紅外光譜技術(shù)用于其他方面檢測，如蛋白質(zhì)、農(nóng)藥殘留、無機(jī)成分等。綜上所述，進(jìn)一步研究和發(fā)展近紅外光譜技術(shù)可使其在人參質(zhì)量評價中發(fā)揮更大的作用，更好地保障人參產(chǎn)品的質(zhì)量和安全。

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基金項目：省科技廳重點(diǎn)研發(fā)項目“基于傅里葉變換近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)建立人參紅外指紋圖譜無損鑒別技術(shù)的研究”（20210204021YY）。

作者簡介：劉日爽（1993—），女，遼寧蓋州人，本科，助理農(nóng)藝師。研究方向：農(nóng)藝與種業(yè)。

通信作者：趙丹（1982—），男，吉林柳河人，博士，實驗師。研究方向：農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。E-mail：zhaodan7096@jlau.edu.cn。