利用近红外光谱技术快速鉴别三七粉及其伪品

★ 钟玉兰 乐智勇

(1.江西中医药大学附属医院 南昌 330006;2.康美药业股份有限公司北京研究院 北京 102600)

三七，又名山漆、金不换、田三七、田漆、田七(岭南采药录)，为五加科植物三七Panaxnotoginseng(Burk.)F.H.Chen的干燥根和根茎，始载于《本草纲目》，具有散瘀止血、消肿定痛的功效，近来更是作为心脑血管疾病的良药被大量使用，是中国特有的名贵中药材[1-3]。《中国药典》规定三七饮片可直接以粉入药，取三七，洗净，干燥，碾成细粉即得。市售三七粉根据其粒径大小可分为细粉、最细粉、超细粉等不同规格。三七粉作为炮制品失去了原有的性状鉴别特点，容易掺伪造假。据报道，市售掺杂三七粉主要有两种类型。一种为颜色泛白者，主要是掺入米粉或面粉进行造假的，另一种为颜色泛绿者，其掺杂物质主要是三七杆或三七叶，虽然叶和杆也有药效，但与三七主根的功效与作用就不可以同日而语了。这两类掺伪品单靠感官检验很难分辨出真伪。传统鉴别方法可采用显微、薄层色谱、高效液相色谱等技术进行评价，对于掺伪样品，单独采取某单一传统方法，并不能成功判别样品真伪，须多种方法综合应用，耗时长，步骤繁琐，且随着掺杂成分的不同，鉴别结果变数也大。随着近红外漫反射技术在中药行业的推广，近红外快速鉴别技术可被引入，作为一种快速、便捷的三七粉真伪鉴别技术[4-5]。

由于近红外光谱技术具有快速、无损的检测优势，自上个世纪70年代以来，在中药真伪优劣的鉴别、活性成分测定等方面被广泛应用。近红外分光光度法(near infrared，NIR)对中药复杂组成的是通过采集波长范围约在780～2500 nm(按波数计约为12 800～4000cm-1)的光谱信息，并利用化学计量学方法提取相关信息，对物质进行定性、定量分析的一种光谱分析技术[6]。NIR光谱主要由C-H 、N-H 、O-H 和S-H 等含氢基团基频振动的倍频和合频组成，对光谱数据进行数学处理后可以直接对药品中的活性成分、水分以及脂肪类化合物的羟值等理化性质进行测定。本研究针对市售三七的掺伪情况，有针对性的制备了掺入淀粉和掺伪三七叶两种类型的三七粉伪品。利用近红外光谱技术结合判别分析法对掺杂不同比例三七叶、淀粉的三七粉进行鉴别，建立了快速鉴别三七粉掺伪情况的定性鉴别模型。

1 仪器与试药

Brimrose Luminar 5030便携式近红外光谱仪，Snap32！光谱采集处理软件；The Unscrambler多元数据分析软件(日本日立公司)；大德DFY-300摇摆式粉碎机(温岭市林大机械有限公司)；XPE 205型电子分析天平(瑞士梅特勒托利多公司)。

三七药材60批和三七叶1批，由康美药业股份有限公司提供，均来源于三七道地产区云南省文山州(见表1)；淀粉1批购自北京凤礼精求商贸有限责任公司。

表1 60批三七药材来源

2 方法与结果

2.1 样品制备 三七粉的制备 取三七药材，打碎，经万能粉碎机粉碎，过6号筛，即得。

三七伪品制备 随机取三七粉5批，分别掺入不同比例的三七叶粉末和淀粉，即得(图1-2，表2)。

图1 掺杂不同比例三七叶(40%、20%、10%、4%、2%)的三七粉伪品

图2 掺杂不同比例淀粉(40%、20%、10%、4%、2%)的三七粉伪品

伪品编号掺杂物掺杂比例/%SQCY01三七叶40SQCY02三七叶20SQCY03三七叶10SQCY04三七叶4SQCY05三七叶2SQCF01淀粉40SQCF02淀粉20SQCF03淀粉10SQCF04淀粉4SQCF05淀粉2

2.2 光谱采集 取55批三七粉末样品，取5 g，分别倒入样品杯中，装样厚度大于1cm，用专用的槽盖将样品压匀，采用动态测样方式，将样品杯置于光谱仪的测量探头上方，采用漫反射方式采集近红外光谱。温度(25±2)℃，相对湿度45%。设置波长范围为1100～2300 nm，波长增量为2 nm，扫描平均次数为300 次。每个样品重复扫描3次，取平均值作为该样品的近红外光谱。扫描模式设置为Ratio mode。

2.3 光谱的预处理 样品背景、光的散射、电噪音及仪器响应等均会对光谱信息产生干扰[7]，为消除颗粒大小、环境、仪器稳定性等因素造成的近红外光谱基线散射、漂移、噪音等问题，需对光谱进行预处理方法。实验运用不同光谱预处理方法建立了簇类软模式独立判别分析方法(independent soft-mode cluster class classification，SIMCA)定性判别模型，考察不同处理方法下模型的判别成功率。

表3 不同光谱预处理方法的SIMCA模型鉴别结果*

*Y：判定为三七粉；N：判定为非三七粉

表3为采用不同光谱预处理方法建立的SIMCA定性模型的测定结果。由表可知，不同预处理方法下，验证集正确率均为100%。比较定性模型对预测集样品的判定结果可知，平滑(smoothing)处理不影响模型结果，判定结果同原谱；标准归一化(standard normal variate transformation, SNV)处理可提高对SQCY伪品的正确识别率，但对SQCF伪品的正确识别率有所降低；一阶导数(first derivative ，1st)处理则对SQCF和SQCY两种伪品的正确识别率均有所提高，所以一阶导数处理方法判别结果最优。本研究采用了一阶微分与9点平滑综合对光谱进行预处理，其中一阶求导可消除基线漂移和背景影响，平滑法可消除噪音[7](图3-8)。

图3 三七粉末样品的原始光谱

图4 三七粉末样品预处理后光谱

2.4 定性模型的建立 由于近红外光谱吸收强度弱，远低于物质中红外光谱(4000～400cm-1)的基频振动，而且吸收峰重叠严重，需要结合化学计量学方法对光谱进行数学处理后才能用来进行定性鉴别。采用The Unscrambler分析软件，调用55个校正集样品的光谱图，采用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)建立三七粉定性模型，见图9。图中横坐标表示每个样本的第一主成分得分值，纵坐标标志每个样本的第二主成分得分值。经过逐步优化，最后得到分布均匀的PCA分类结果，以此建立定性分析模。图10为三七粉PCA分析前20个主成分贡献率曲线图。其中前5个主成分的累积贡献率为 91.027%，可以表征大部分的光谱信息，表明本研究使用的主成分分析方法对纯粉末样品原始光谱进行降维具有很好的可靠性，对应降维后的主成分得分值，充分代表了原始光谱的特征信息。

图5 SQCY样品的原始光谱

图6 SQCY样品一阶求导预处理后光谱

2.5 定性模型的验证及应用 采用SIMCA判别分析法，利用PCA分析结果建立定性判别模型，对5批三七粉验证集样品进行识别，以评价定性判别模型的优异，结果见图11。如图所示，显著水平为5%时，验证集样品全部落在校正集范围之内，同时，图中左上角的鉴别结果表中，样品SQYZ01-SQYZ05亦全部有“*”号标记，表明全部三七粉验证样品均被识别为真品，正确识别率为100%。由此可知，运用SIMCA法所建的定性分析模型对三七粉真品的正确识别率高，可靠性好。

进一步利用所建模型，对三七粉伪品进行识别。

图7 SQCF样品的原始光谱

图8 SQCF样品一阶求导预处理后光谱

图9 三七粉PCA得分图

首先取掺杂不同比例三七叶的伪品进行验证，掺杂比例由高到低依次为40%、20%、10%、4%、2%。掺杂后的样品外观见图1，可以看到随着掺杂比例的降低，三七粉的颜色逐渐变浅。但若仅凭感官来区别三七粉真伪，存在一定难度。图12为近红外漫反射快速鉴别分析结果，如图所示，显著水平为5%时，掺伪样品大部分落在校正集范围之外，随着掺杂比例的降低，伪品在图中的分布距离越来越接近真品。图中左上角的图表表明样品SQCY01、SQCY02、SQCY03均未被标记“*”号，表明模型判别这些样品为伪品，即表明所建模型对掺杂三七叶比例在10%以上的三七粉伪品均能正确识别。然后，取掺杂不同比例淀粉的伪品进行验证，掺杂比例由高到低依次为40%、20%、10%、

图10 三七粉前20个主成分累积贡献率

图11 三七粉验证集样品SIMCA分析结果

图12 掺杂三七叶三七粉SIMCA分析结果

图13 掺杂三七叶三七粉SIMCA分析结果

4%、2%。掺杂后的样品外观见图2，可以看到随着掺杂比例的降低，三七粉的颜色逐渐变深。同样，若仅凭感官来区别三七粉真伪，仍存在一定难度。图13为近红外漫反射快速鉴别分析结果，如图所示，显著水平为5%时，掺伪样品大部分落在校正集范围之外，随着掺杂比例的降低，伪品在图中的分布距离越来越接近真品。图中左上角的图表表明样品SQCF01、SQCF02、SQCF03均未被标记“*”号，表明模型判别这些样品为伪品，即表明所建模型对掺杂三七叶比例在10%以上的三七粉伪品均能正确识别，模型建议使用的主成分数为5。

由图12和图13可知，伪品和真品在分布上是有明显距离区别的，即使掺伪2%的伪品(SQCY05与SQCF05)，在图中亦能与三七真品区别开来，其中SQCF样品的区别距离更为明显。

3 讨论

本文采用近红外光谱分析法，针对三七粉真品和伪品，建立了一种快速无损的鉴别方法。该方法经真品验证，识别成功率为100%，对于掺杂比例高于10%的伪品亦能100%成功识别，表明所建立定性分析模型质量较髙。方法快速便捷，可以作为对现有方法的一种补充。由于中药成分本身复杂，而且随着产地、生长年限等的改变，对所建模型模型预测的准确性会产生影响，将通过扩大校正集样品的数量和类型，对现有模型进行更新和维护。同时摸索更好的样品前方法，以期对更低比例的掺伪样品亦能成功识别。

[1]国家药典委员会. 中华人民共和国药典·一部[S].北京: 中国医药科技出版社, 2015: 11.

[2] [明]李时珍. 本草纲目(第二册)[M].北京:人民卫生出版社, 1977: 767.

[3]冯陆冰, 潘西芬, 孙泽玲. 三七的药理作用研究进展[J].中国药师, 2008,11(10): 1 185-1 187.

[4]白钢, 丁国钰, 侯媛媛, 等. 引进近红外技术用于中药材品质的快速评价[J].中国中药杂志, 2016, 41(19): 3 501-3 505.

[5]陈佳乐, 金叶, 陈红英, 等. 川芎药材的近红外多指标快速质量评价[J].中草药, 2016, 47(6): 1 004-1 009.

[6]国家药典委员会. 中华人民共和国药典·四部[S].北京: 中国医药科技出版社, 2015: 379.

[7]周昭露, 李杰, 黄生权, 等. 近红外光谱技术在中药质量控制应用中的化学计量学建模: 综述和展望[J].化工进展, 2016, 35(6): 1 627-1 645.

[8]潘圆媛. 辣椒品质傅立叶近红外光谱无损检测研究[D].南昌: 华东交通大学, 2012.