鄭 捷,肖鳳霞,林 勵,鄭宇翔,林靖然,雷胄熙
(廣州中醫(yī)藥大學(xué)中藥學(xué)院,廣東 廣州 510006)
土茯苓為百合科植物光葉菝葜(Smilax glabraRoxb.)的干燥根莖,性味甘、淡、平。具有除濕、解毒、通利關(guān)節(jié)的功效。常用于濕熱淋濁、帶下、癰腫、瘰疬、疥癬、梅毒及汞中毒所致的肢體拘攣、筋骨疼痛[1]。當(dāng)前,土茯苓不但在臨床上作為藥品廣泛使用,在生活和生產(chǎn)中也較多的作為食品或食品原料使用,在南方常被用作湯羹材料。隨著人們飲食保健意識的加強,原屬廣東、廣西地區(qū)食用龜苓膏的習(xí)慣己被越來越廣區(qū)域的人們接受,進一步擴大了土茯苓的市場需求量。由于各地使用土茯苓的歷史沿革不一致,導(dǎo)致市場上長期出現(xiàn)以其他菝葜屬、肖菝葜屬及薯蕷科的部分植物作代用品[2]。菝葜屬、肖菝葜屬部分植物及飲片的外觀性狀與土茯苓與極為相似,從外形上鑒別區(qū)分比較困難,不法商販常以相對更加廉價易得的金剛藤等冒充土茯苓出售,謀取利益[3]。近年報道的液相指紋圖譜鑒別、薄層鑒別等方法都存在著鑒別時間長、破壞樣品等較多問題,因此,針對目前土茯苓混用嚴重及飲片等級難以劃分的現(xiàn)狀,迫切需要建立有效的土茯苓真?zhèn)渭捌焚|(zhì)鑒別、溯源控制方法。
傅里葉變換紅外光譜(Fourier transform infrared spectroscopy,F(xiàn)TIR)分析法,可以反映藥材化學(xué)成分的整體信息[4-5],可快速鑒別藥材及各類食品[6-10],紅外光譜結(jié)合統(tǒng)計學(xué)分析方法,如聚類分析、主成分分析等,可為大量藥材及食品的質(zhì)量控制提供較好的解決方案[11-15]。本研究選取15 批市售土茯苓樣品、10 批金剛藤樣品及5 批粉萆薢樣品,利用FTIR并結(jié)合聚類分析、二階導(dǎo)數(shù)圖譜[16-20]等方法,對其紅外指紋圖譜進行分析處理,以期建立一種土茯苓真?zhèn)渭捌焚|(zhì)鑒別、溯源監(jiān)控的有效方法。
KBr(光譜純,批號:20120109) 國藥集團化學(xué)試劑有限公司;土茯苓及其常見混用品均來自市售(表1),各樣品均經(jīng)廣州中醫(yī)藥大學(xué)高明副教授鑒定,其中土茯苓為百合科(Liliaceae)植物光葉菝葜的干燥根莖,金剛藤為百合科植物菝葜(Smilax chinaL.)的干燥根莖,粉萆薢為薯蕷科植物粉背薯蕷(Dioscorea hypoglaucaPalibin.)的干燥根莖。藥材標本存放于廣州中醫(yī)藥大學(xué)實驗管理中心。
表1 樣品來源及種類Table 1 Sources and types of samples
Avatar360傅里葉變換紅外光譜儀、DTGS檢測器美國Nicolet公司;FW-4/4A型壓片機、HF-2紅外壓片模具 天津光學(xué)儀器有限公司;BS110S電子分析天平美國Sartorius公司;DHG-9053A型電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱上海精宏實驗設(shè)備有限公司;DFY-200搖擺式高速中藥粉碎機 溫嶺大德中藥機械公司;瑪瑙研缽 天津天光光學(xué)儀器有限公司。
1.3.1 樣品測定與儀器條件
樣品粉碎,分別在60 ℃干燥至恒質(zhì)量,過80 目篩,備用。精密稱取樣品粉末約2 mg、KBr約150 mg,在紅外光燈下混合研磨,均勻放入模具內(nèi),壓強為16 MPa時維持1 min進行壓片。光譜范圍4 000~400 cm-1,掃描信號累加32 次(扣除H2O、CO2干擾),分辨率4 cm-1。
1.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
每個樣品測定3 次,然后將各次測得的光譜曲線加和取平均得到數(shù)據(jù)曲線,所有圖譜吸光度均經(jīng)過13點平滑、自動基線矯正和縱坐標標準化處理。
2.1.1 精密度
取同一樣品供試片(土茯苓-致信100101)連續(xù)測定5 次,用Matlab 7.0軟件計算相似度,測得的紅外圖譜與其所得共有模式圖譜的相似度分別為1.000 0、0.992 1、0.992 0、0.991 3、0.990 9,相對標準偏差(relative standard deviation,RSD)為0.382 6%。
2.1.2 重復(fù)性
取同一樣品(土茯苓-致信100101),分別取樣5 次進行壓片測定,用Matlab 7.0軟件計算相似度,測得的紅外圖譜與其所得共有模式圖譜的相似度分別為1.000 0、0.991 5、0.988 2、0.986 6、0.979 1,RSD為0.769 4%。
2.1.3 穩(wěn)定性
取同一樣品片(土茯苓-致信100101)放入干燥器內(nèi)保存,分別放置0、1、2、3、4、24 h后測定,用Matlab 7.0軟件計算相似度,測得的紅外圖譜與其所得共有模式圖譜的相似度分別為1.000 0、0.991 9、0.981 2、0.967 3、0.954 1和0.940 1,RSD為2.39%。
2.2.1 指紋圖譜建立
圖1 15 批土茯苓一維紅外圖譜疊加圖Fig.1 Overlapped infrared spectra of 15 batches of Smilax glabra Roxb.
圖2 10 批金剛藤一維紅外圖譜疊加圖Fig.2 Overlapped infrared spectra of 10 batches of Smilax china L.
圖3 5 批粉萆薢一維紅外圖譜疊加圖Fig.3 Overlapped infrared spectra of 5 batches of Dioscorea hypoglauca Palibin.
將處理好的土茯苓、金剛藤及粉萆薢樣品分別壓片,按照1.3.1節(jié)方法進行實驗,以波數(shù)為橫坐標,吸光度為縱坐標,土茯苓樣品一維紅外光譜疊加圖見圖1,金剛藤樣品一維紅外疊加圖見圖2,粉萆薢樣品一維紅外疊加圖見圖3。
2.2.2 共有峰的確定
通過對15 批土茯苓樣品進行紅外光譜分析與比較,確定10 個共有峰作為土茯苓紅外指紋圖譜的共有峰,分別為523、575.1、856.6、978.2、1 160.8、1 369.4、1 638.9、2 930.3、3 176.8、3 599.0 cm-1;對10 批金剛藤樣品進行紅外光譜分析與比較,確定9 個共有峰,峰波數(shù)分別為569.3、852.6、975.3、1 161.4、1 461.8、1 635.2、1 732.6、2 921.7、3 415.2 cm-1;對5 批粉萆薢樣品進行紅外光譜分析與比較,確定7個共有峰,峰波數(shù)分別為861.0、1 017.6、1 241.0、1 368.7、1 656.4、2 921.2、3 327.38 cm-1。結(jié)果顯示,金剛藤在856.0、975.0、1 160.0、1 636、2 921 cm-1峰波附近與土茯苓樣品具有相似的波峰特點,說明土茯苓與同科植物金剛藤化學(xué)成分存在一定的相似之處;粉萆薢則僅在1 368、2 925.5 cm-1峰波附近處與土茯苓樣品存在重合,提示土茯苓與粉萆薢化學(xué)成分差異較大。
2.2.3 相似度評價
從圖1~3可以看出,15 批土茯苓之間、10 批金剛藤之間的紅外光譜大體相似,5 批粉萆薢之間的紅外光譜相似度也極高。用Matlab 7.0軟件分別計算不同藥材的相似度,并建立其共有模式見圖4~6。15 批土茯苓樣品指紋圖譜與其共有模式圖譜(圖4)的相關(guān)系數(shù)(中位數(shù))在0.962 4~0.991 8之間,說明所建立的紅外指紋圖譜方法具有較高的代表性,其中廣東產(chǎn)地的7批樣品之間及廣西產(chǎn)地6 批樣品之間相似度極高,相似性都在0.990 1以上;10 批金剛藤樣品指紋圖譜與其共有模式圖譜(圖5)的相關(guān)系數(shù)(中位數(shù))在0.976 5~0.994 5之間;5 批粉萆薢樣品指紋圖譜與其共有模式圖譜(圖6)的相關(guān)系數(shù)(中位數(shù))在0.986 3~0.994 5之間。
圖4 15 批土茯苓紅外光譜共有模式Fig.4 Common FTIR fingerprint patterns of 15 batches of Smilax glabra Roxb.
圖5 10 批金剛藤紅外光譜共有模式Fig.5 Common FTIR fingerprint patterns of 10 batches Smilax china L.
圖6 5 批粉萆薢紅外光譜共有模式Fig.6 Common FTIR fingerprint patterns of 5 batches of Dioscorea hypoglauca Palibin.
2.2.4 土茯苓與金剛藤、粉萆薢的聚類分析
表2 30 個樣本的聚類分析結(jié)果Table 2 Cluster analysis of 30 samples
根據(jù)15 批土茯苓樣品及15 批常見混淆品的紅外圖譜分析結(jié)果,以各峰位的波數(shù)為變量,以各峰透光率為測度,通過SPSS 17.0統(tǒng)計分析軟件進行Q型聚類分析,分析結(jié)果如表2。15 批土茯苓樣品及混用品被聚為3大類,其中10 批土茯苓樣品聚為1類,10 批金剛藤樣品及5 批粉萆薢樣品各聚為1類,這也很好地解釋了相似度分析的結(jié)果,說明通過聚類分析法也可以對土茯苓樣品及其混用品做出有效的區(qū)分鑒別。
2.2.5 土茯苓與金剛藤、粉萆薢紅外圖譜對比分析
從樣品一維紅外光譜圖及共有峰上可以看出,土茯苓與金剛藤、粉萆薢間的一維紅外圖譜整體特點、主要吸收峰及各自共有峰均差異較大,尤其在1 800~400 cm-1信息量較大的波數(shù)段,土茯苓與金剛藤、粉萆薢差異明顯,此區(qū)域內(nèi)3 種藥材間吸收峰的峰位及相應(yīng)的吸光度存在較大差異。如金剛藤在1 730、1 630 cm-1處吸收峰有明顯強弱對比,且基本強于1 500~1 200cm-1處吸收峰,土茯苓則無此特征;粉萆薢與土茯苓在1 800~400 cm-1區(qū)域內(nèi)吸光度強弱對比差異明顯。另外,土茯苓樣品在3 660、2 930 cm-1處有明顯的吸收峰,金剛藤樣品則在3 410 cm-1附近有明顯吸收峰,而粉萆薢在3 000 cm-1處有明顯吸收。根據(jù)紅外光譜特征及各自特征吸收峰,可快速、有效地對3 種藥材進行鑒別。
圖7 6 批廣西土茯苓二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜(1 800~1 200 cm-1)Fig.7 Second derivative spectra of 6 batches of Smilax glabra Roxb.from Guangxi autonomous region (1 800–1 200 cm-1)
圖8 7批廣東土茯苓二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜(1 800~1 200 cm-1)Fig.8 Second derivative spectra of 7 batches of Smilax glabra Roxb.from Guangdong province (1 800–1 200 cm-1)
利用一維紅外圖譜上可以較好地實現(xiàn)土茯苓與其常見混淆品的區(qū)分鑒別;但對于不同來源的土茯苓藥材,其差別在一維紅外圖譜上基本不能體現(xiàn),利用土茯苓紅外圖譜1 800~1 200 cm-1波數(shù)段豐富的信息并結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)圖譜進行分析,可實現(xiàn)土茯苓產(chǎn)地區(qū)分鑒別,同時為土茯苓的溯源研究提供參考。
以一維紅外圖譜相似度最高的廣東、廣西產(chǎn)地為例,與廣東7 個來源的土茯苓相比,廣西產(chǎn)地土茯苓二階導(dǎo)數(shù)圖譜在1 800~1 200 cm-1(尤其在1 600~1 400 cm-1,見圖7、8中方框位置)波數(shù)段內(nèi)峰位、峰強、峰形、峰數(shù)的差異明顯;其中,在1 640、1 467、1 446 cm-1附近兩產(chǎn)地土茯苓差異尤其明顯。利用上述兩產(chǎn)地的不同光譜特征,可實現(xiàn)對廣東、廣西兩個不同省區(qū)產(chǎn)地土茯苓的區(qū)分鑒別,并為其溯源識別研究提供了參考。
根據(jù)紅外一維指紋特征可很好地快速區(qū)分土茯苓及其常用混淆品金剛藤、粉萆薢,本實驗建立的方法準確、快速、穩(wěn)定,可為土茯苓的合理使用及質(zhì)量控制提供參考依據(jù)。另外,對產(chǎn)自廣西、廣東兩省內(nèi)不同來源的土茯苓樣品的紅外二階導(dǎo)數(shù)圖譜特征進行了分析,找出兩省區(qū)土茯苓的紅外二階導(dǎo)數(shù)圖譜差異性特征,根據(jù)這些特征,實現(xiàn)了對若干廣西、廣東產(chǎn)地的土茯苓樣品的有效區(qū)分及識別,為土茯苓紅外溯源研究提供了參考。
[1]國家藥典委員會.中國藥典[M].北京: 中國醫(yī)藥科技出版社, 2010: 17.
[2]中國藥品生物制品鑒定所, 廣東省藥品檢驗所.中國中藥材真?zhèn)舞b別圖典: 常用根及根莖藥材分冊[M].廣州: 廣東科學(xué)技術(shù)出版社,1997: 4-6.
[3]黃慧蓮, 劉科蘭, 劉榮華, 等.國內(nèi)外菝葜科植物藥效研究進展[J].中華中醫(yī)藥雜志, 2012, 27(11): 2899-2902.
[4]張聲俊, 許長華, 陳建波, 等.全蝎不同部位的紅外光譜分析與評價[J].光譜學(xué)與光譜分析, 2011, 31(10): 2711-2714.
[5]周清, 溫金蓮, 肖樹雄, 等.黃芪的紅外指紋圖譜鑒別研究[J].中國實驗方劑學(xué)雜志, 2011, 17(10): 79-82.
[6]陳全勝, 趙杰文, 張海東, 等.SIMCA模式識別方法在近紅外光譜識別茶葉中的應(yīng)用[J].食品科學(xué), 2006, 27(4): 186-189.
[7]楚剛輝, 阿吉姑·阿布都熱西提, 丁曉麗.喀什樹莓酒及其5 種偽品的紅外指紋圖譜鑒別[J].食品科學(xué), 2012, 33(20): 157-161.
[8]趙延華, 劉成雁, 韓旭, 等.傅里葉變換紅外光譜法快速鑒別摻假蜂蜜[J].理化檢驗: 化學(xué)分冊, 2012, 48(2): 136-139.
[9]劉海靜, 許長華, 李偉明, 等.基于紅外指紋圖譜的螺旋藻品質(zhì)分析和蛋白含量測定[J].光譜學(xué)與光譜分析, 2013, 33(4): 977-981.
[10]王錫昌, 陸燁, 劉源.近紅外光譜技術(shù)快速無損測定狹鱈魚糜水分和蛋白質(zhì)含量[J].食品科學(xué), 2010, 31(16): 168-171.
[11]盧麗萍, 林勵, 黃愛華, 等.化橘紅藥材紅外指紋圖譜的研究[J].中藥新藥與臨床藥理, 2011, 22(3): 319-323.
[12]盧麗萍, 汪金玉, 林勵, 等.化橘紅藥材紅外指紋圖譜的聚類分析[J].廣東藥學(xué)院學(xué)報, 2011, 27(3): 284-287.
[13]張倩茹, 婁方明, 王強.紅外指紋光譜法鑒定黔產(chǎn)苦丁茶的植物來源[J].中國野生植物資源, 2012, 31(2): 38-40.
[14]王燕, 王斌, 徐銀峰, 等.基于聚類分析法和雙指標分析法的淡菜紅外指紋圖譜比較研究[J].中國食品學(xué)報, 2013, 13(1): 178-182.
[15]龐濤濤, 杜黎明.苦丁茶紅外指紋圖譜共有峰率和變異峰率雙指標序列分析法[J].光譜學(xué)與光譜分析, 2007, 27(3): 486-489.
[16]關(guān)明, 李曉靜, 郭勇, 等.基于化學(xué)模式識別的大蒜傅里葉變換紅外光譜指紋圖譜多樣性[J].理化檢驗: 化學(xué)分冊, 2012, 48(5): 552-555.
[17]麥曦, 歐陽婷, 曹郁生, 等.紅外二階導(dǎo)數(shù)指紋圖譜用于紫花地丁藥材的產(chǎn)地分類[J].理化檢驗: 化學(xué)分冊, 2011, 47(1): 12-14.
[18]張艷玲, 夏遠, 于彥珠, 等.金銀花不同提取物的紅外光譜[J].光譜實驗室, 2013, 30(1): 9-13.
[19]胡伊力格, 王朝魯, 孫素琴, 等.不同產(chǎn)地枳實原藥材及提取物的紅外光譜鑒別[J].中國實驗方劑學(xué)雜志, 2013, 19(16): 127-131.
[20]白雁, 鮑紅娟, 王東, 等.菊花不同炮制品的紅外原譜、二階導(dǎo)數(shù)譜及二維相關(guān)譜譜圖分析[J].中藥材, 2006, 29(6): 544-547.