周海波 陳 林 閆永利

（寧夏出入境檢驗檢疫局 寧夏銀川 750001）

近紅外光譜技術(shù)在寧夏枸杞子產(chǎn)地鑒別中的應用研究

周海波 陳 林 閆永利*

（寧夏出入境檢驗檢疫局 寧夏銀川 750001）

利用近紅外光譜技術(shù)對寧夏、新疆、青海、內(nèi)蒙的4 個不同產(chǎn)地427份枸杞子樣品進行光譜掃描。在主成分分析基礎(chǔ)上利用判別分析法，在4500-9000 cm-1光譜波數(shù)范圍內(nèi)，光譜經(jīng)用二階導數(shù)，Norris derivative filt-5點平滑的預處理方法建立判別模型。結(jié)果表明：利用該模型可以將寧夏產(chǎn)地枸杞子與其他三地分開，且寧夏產(chǎn)地分別于新疆、內(nèi)蒙、青海產(chǎn)地比較，判別準確率分別為98.3％、98.1％、 97.9％。表明該方法在枸杞子產(chǎn)地識別中具有可行性，能夠滿足寧夏產(chǎn)地枸杞子的鑒別需求。

枸杞子；近紅外光譜；產(chǎn)地鑒別

1 前言

近現(xiàn)代醫(yī)學研究表明，枸杞子（Lyciun barbarum Linn.）具有抗氧化、抗疲勞、降血脂、降血糖等多方面的藥理功效[1-3]。我國的枸杞屬植物共有7種3個變種，集中種植在寧夏、新疆、河北、內(nèi)蒙等地區(qū), 以寧夏產(chǎn)枸杞子最為上乘[4,5]。如何科學、快速地對不同產(chǎn)地的枸杞子進行鑒別，以保證其質(zhì)量，促進寧夏地區(qū)枸杞子貿(mào)易，已成為當前研究的重要課題。近年來，已有SDS-聚丙烯酰胺凝膠電泳[6]和高效液相色譜技術(shù)[7]等用于區(qū)分不同產(chǎn)地、不同品種的枸杞子樣品，但這些方法存在前處理繁雜、耗時長、需要有機試劑、成本高等缺點。

近紅外光譜（NIR）分析技術(shù)以其速度快、

無需樣品預處理、不破壞樣品、操作簡單、穩(wěn)定性好、效率高、無污染、成本低等特點, 目前在農(nóng)業(yè)品質(zhì)育種、農(nóng)牧產(chǎn)品品質(zhì)評價及產(chǎn)地鑒別、食品品質(zhì)分析中得到廣泛應用，許多方法已經(jīng)成為AOAC、AACC、ICC的標準方法[8]。盡管已有學者利用NIR對人參[9]以及黃芩[10]、靈芝[11]、枸杞子[5,12]等多種中藥材的產(chǎn)地鑒別進行了研究，但相對當前的迫切程度，實際應用技術(shù)依然較少，不能滿足當前枸杞子市場的產(chǎn)地鑒別工作。本研究利用NIR儀采集枸杞子表面光譜，結(jié)合判別分析建立枸杞子NIR數(shù)據(jù)庫和寧夏枸杞子產(chǎn)地光譜模型，為枸杞子產(chǎn)地鑒別提供理論依據(jù)。

2 材料與方法

2.1 材料

2.1.1 樣品

枸杞子干燥成熟果實，分別產(chǎn)自寧夏、內(nèi)蒙古、新疆和青海。為增加模型的穩(wěn)定性和適用性，從每個產(chǎn)地中隨機抽取不同顏色深淺、不同大小的枸杞子樣本，每份250g。其中：寧夏157份，內(nèi)蒙古103份，新疆83份，青海84份。

2.1.2 儀器

Nicolet Antaris II近紅外光譜儀：配備有積分球固體采樣模塊和透射分析模塊，儀器波長范圍為780-2500nm。

2.1.3 試劑

甲醇：色譜純，購于Fisher Scientific, Inc.

2.2 方法

2.2.1 光譜采集參數(shù)

分辨率：8.0cm-1；樣品掃描次數(shù)：32；增益：8％；使用標準光譜掃描范圍：4000.00-10000.00 cm-1；數(shù)據(jù)格式：吸光率；每小時采集1次背景頻率。

2.2.2 樣品光譜采集

光譜采集前，用載玻片將枸杞子表面壓平，然后將50g處理好的枸杞子樣品置于積分球窗口進行光譜采集。為避免樣品間光譜干擾，每采集10個樣品，用甲醇清洗1次積分球窗口，晾干后繼續(xù)采集。

2.2.3 數(shù)據(jù)處理

采用與該光譜儀配套的TQ Analyst光譜數(shù)據(jù)處理軟件。分析方法為判別分析法（Discrimination analysis）；數(shù)據(jù)格式：second derivative；平滑方式：Smoothing/Norris derivative filt：segment 5，gap between segment 5；采用10個主成份進行計算。

3 結(jié)果與討論

3.1 枸杞子的原始光譜圖

在建立枸杞子產(chǎn)地判別模型之前，為消除基線漂移、高頻隨機噪聲等因素對樣品NIR的影響，提高模型的預測準確性和穩(wěn)定性，需要對光譜進行預處理以獲得有用信息[13]。

不同產(chǎn)地枸杞子的NIR原始光譜圖見圖1，該原始光譜信息量較大，具有一定的代表性，達到了NIR預測的要求。枸杞子樣品成分含量不同以及噪聲等因素使得不同光譜存在差異，光譜之間的強度變化較明顯，但由于光譜信息重疊情況嚴重，各樣品的特征信息很難從峰位、峰強等方面直觀鑒別。因此，必須經(jīng)過數(shù)學方法處理提取特征信息后，才能利用NIR分析技術(shù)對枸杞子樣品進行定性分析。采用平滑處理方法在4000.00-10000.00 cm-1全光譜波數(shù)范圍內(nèi)，比較Savitzky-Golay filter與Norris derivative filt方法平滑對光譜預處理的影響；同時，在平滑處理的基礎(chǔ)上對原始光譜分別進行一階導數(shù)、二階導數(shù)等2種預處理方法。通過對比發(fā)現(xiàn)Norris derivative filt-5 點平滑效果優(yōu)于其他方法，二階導數(shù)的方法效果優(yōu)于一階導數(shù)預處理方法。因此，本研究最終采用二階導數(shù)，Norris derivative filt-5點平滑的預處理方法建立模型。

圖1 不同產(chǎn)地枸杞子的NIR原始光譜圖

3.2 波長范圍篩選

波長選擇一方面可以簡化模型，更主要的是由于不相關(guān)或非線性變量的剔除，可以得到預測能力強、穩(wěn)健性好的校正模型[14]。預處理后的枸杞子樣品NIR圖（見圖2 ）表明，枸杞子NIR比較粗糙，并且易受到外界雜散光影響，光譜兩端波段噪音較大。因此，在后續(xù)數(shù)據(jù)分析時采用4500-9000 cm-1這一波段建立模型，以增加模型的穩(wěn)健性。

圖2 預處理后的一個枸杞子樣品NIR圖

3.3 判別模型的建立

對原始光譜進行二階導數(shù)和Norris derivative filt-5點平滑的預處理后，在4500-9000 cm-1光譜范圍內(nèi)對4個產(chǎn)地枸杞子樣品NIR進行主成分分析，主成分數(shù)選取10。全部427份樣品的樣品點在該二維平面上的投影見圖3，整個樣品集光譜矩陣的第一主成分、第二主成分的方差貢獻率分別為85.1％、14.0％，累計方差貢獻率大于99％，因此，樣本在二維平面的投影分布能夠充分反映樣品在多維空間的分布特征。

圖3 4個產(chǎn)地枸杞子樣品的主成分得分圖

圖3顯示，4個產(chǎn)地的樣品基本可以區(qū)分開，而寧夏與其他3個產(chǎn)地樣品可以明顯分開；其他3個產(chǎn)地的樣品分布較集中，且樣品有部分重疊。新疆、內(nèi)蒙、青海樣品分別與寧夏樣品判別分析得到的分類分布圖（見圖4）顯示，3地樣品均可以與寧夏樣品分開。統(tǒng)計結(jié)果（見表1）表明，新疆、內(nèi)蒙、青海樣品與寧夏樣品的判別準確率分別為98.3％、98.1％、97.9％，且誤判為寧夏的枸杞子樣品僅有5份，所建立的寧夏產(chǎn)地判別模型基本能夠達到正確識別寧夏枸杞子樣品的目的。

4 結(jié)論

本研究利用NIR技術(shù)，采用主成分分析法結(jié)合判別分析法判別枸杞子產(chǎn)地，建立了枸杞子樣品的判別模型，該模型基本能夠正確識別4 個產(chǎn)地的枸杞子，尤其是可以將寧夏枸杞子與其他產(chǎn)地區(qū)分，且準確率在95％以上。說明運用NIR技術(shù)可以準確、無損地對枸杞子品種進行產(chǎn)地鑒別，能滿足實驗室處理方法簡單、出入境檢驗檢疫快速通關(guān)及國內(nèi)貿(mào)易產(chǎn)地判別的要求，具有廣闊的應用前景。

表1 寧夏樣品分別與新疆、內(nèi)蒙、青海樣品比較的判別結(jié)果

圖4 新疆、內(nèi)蒙、青海樣品分別與寧夏樣品的判別分析分類分布圖

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Origin Identif cation of Chinese Wolfberry from Ningxia Using Infrared-Based Discrimination Analysis

Zhou Haibo, Chen Lin, Yan Yongli*
(Ningxia Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Yinchuan, Ningxia, 750001)

427 Chinese wolfberry samples from 4 different regions of China were scanned by near infrared spectrometer. The original spectra were preprocessed by the second derivative, norris derivative f lt-5 point smoothing and discrimination analysis and were subjected to principle component analysis over the wave number range of 4500-9000 cm-1. The results revealed that Chinese wolfberry from Ningxia and other place can be distinguished by the discriminant model. Compared Ningxia with Xinjiang, Neimeng and Qinghai, precision rate of discriminant was 98.3％, 98.1％, 97.9％, respectively. These results supported the feasibility of applying NIR to identify the geographic origin of Chinese wolfberry from Ningxia.

Chinese Wolfberry；Near Infrared Spectroscopy；Origin Identif cation

∶ 寧夏科技支撐計劃項目（寧夏枸杞揮發(fā)性次生物質(zhì)鑒定及其生態(tài)功能研究）；2013年度留學人員科技活動項目擇優(yōu)

資助項目（E-β-法尼烯對寧夏枸杞蚜蟲的生態(tài)功能評估）；寧夏科技廳科技公關(guān)項目（枸杞真實屬性表征與特征及枸杞產(chǎn)地識別技術(shù)研究）

*通訊作者E-mail∶ yanyl@nxciq.gov.cn

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