楊春艷，劉 飛，王元忠，李開毅

(1.玉溪師范學院 物理系，云南 玉溪 653100； 2.云南省農業(yè)科學院 藥用植物研究所，云南 昆明 650200)

三七種植土壤類型及產地的紅外光譜鑒別方法研究

楊春艷1，劉 飛1，王元忠2*，李開毅1

(1.玉溪師范學院 物理系，云南 玉溪 653100； 2.云南省農業(yè)科學院 藥用植物研究所，云南 昆明 650200)

為建立一種基于傅里葉變換紅外光譜技術結合光譜檢索的三七種植土壤類型和產地的鑒別方法，以3個產地6種土壤類型種植的102株三七植株主根木質部和韌皮部的紅外光譜為指標，利用Omnic 8.0軟件中光譜檢索功能分別對主根木質部和韌皮部的紅外光譜與相應光譜庫進行種植土壤類型和產地檢索和鑒別。結果表明：基于韌皮部光譜的鑒別效果比木質部的好。利用韌皮部光譜對種植土壤類型和產地進行鑒別時，匹配正確率分別為90.20%和97.06%。表明傅里葉變換紅外光譜技術結合光譜檢索法可鑒別三七的種植土壤類型和產地。

紅外光譜； 光譜檢索； 土壤類型； 產地； 三七

三七又名田七、三七參等,為傘形目五加科人參屬多年生草本植物,是我國傳統(tǒng)的珍貴藥材，主要功效為清熱解毒、活血化瘀[1]、止血兼補虛[2]、降壓、鎮(zhèn)痛、抗炎[3]、抗衰老和免疫調節(jié)[4]；主要用于治療外傷出血、胸腹刺痛和跌撲腫痛等[4]。此外，三七還具有抗纖維化、抗腫瘤和抗風濕的作用。隨著對三七研究的不斷深入，其市場需求量也不斷增加，三七的種植地域也在不斷擴大。生態(tài)地理環(huán)境(產地)被普遍認為是在剔除遺傳因素后，影響中藥材“道地性”的最關鍵因素，它包括溫度、經緯度、海拔、土壤、氣候、光照等[5-7]，氣候條件相差不大的情況下，土壤類型是影響中藥材質量的關鍵。因此，產地和種植土壤類型的鑒定是三七品質鑒定的重要組成部分。

傅里葉變換紅外光譜技術(FTIR)具有既不破壞樣品的物質組分，又能全面反映物質內部分子結構的定量和定性信息等優(yōu)點，在中藥材的鑒別方面已有較多成功應用的報道[8-10]。目前已有多位學者應用此技術對三七進行多方面的研究，如劉飛等[8]應用傅里葉變換紅外光譜技術對5個品種的三七、三七花進行測定，分析主要特征吸收峰上吸光度比的差異等。光譜檢索是將紅外光譜數字化，然后利用某種算法將未知物譜圖與譜庫中譜圖進行點對點的光譜匹配，以找到最佳匹配，從而獲得對未知物鑒定的方法。此方法在品種鑒別研究方面已有成功的應用報道[9-10]。但基于傅里葉變換紅外光譜技術結合光譜檢索對三七產地和種植土壤類型的鑒別尚未見報道。鑒于此，基于3個產地6種土壤類型種植的102株三七植株主根木質部和韌皮部樣品的紅外光譜，采用光譜檢索的不同算法對樣品的產地和種植土壤類型進行鑒別研究，以期為三七品質鑒定提供方便、快捷的方法。

1 材料和方法

1.1 樣品采集與制備

選擇主產三七的文山縣、硯山縣及紅河州建水縣作采樣區(qū)。樣品采集時均選取根質量、株高、莖粗、葉長、葉寬各項指標相近，且生長健康的3年生植株，樣品經清洗、晾干后置入烘箱以50 ℃恒溫烘烤至恒定質量，備用。取三七植株主根木質部樣品和韌皮部樣品分別放入瑪瑙研缽，磨為均勻細粉，再按樣品與溴化鉀1∶50的質量比加入溴化鉀攪磨均勻，壓片，測試光譜，每株三七植株主根木質部樣品和韌皮部樣品各壓制1個掃描片，測試中實時扣除背景的影響。表1為各試驗樣品的種植土壤類型、產地及編號。

表1 三七樣品產地及土壤類型

1.2 光譜預處理與數據準備

使用Omnic 8.0軟件對測試得到的所有光譜進行自動基線校正、九點平滑和縱坐標歸一化處理，并對每種土壤類型種植植株主根木質部的光譜和韌皮部的光譜分別求平均光譜,備用。

1.3 試驗方法

Omnic 8.0軟件的譜圖分析模塊中帶有譜圖檢索的功能，并設置有專家檢索和設定檢索2種檢索類型，其中設定檢索類型中又設置有相關性、絕對微分差、平方微分差、絕對差、平方差5種檢索算法。本研究選擇專家檢索和相關性算法、絕對微分差算法和平方微分差算法進行光譜檢索鑒別。由于不同土壤類型種植的三七主根木質部以及韌皮部樣品的光譜都非常相似，為更好地鑒別，取每種土壤類型種植植株的所有主根木質部樣品和韌皮部樣品光譜的平均光譜分別組成光譜數據庫Lib1和Lib2。將102株三七主根木質部的光譜和韌皮部的光譜作為未知樣品光譜與相應的光譜庫進行檢索匹配鑒別。匹配得分的高低表示彼此間的相似程度，未知樣品光譜與光譜庫中光譜匹配得分最高的，即視為屬于該類型。

2 結果與分析

2.1 三七主根木質部和韌皮部的紅外光譜特征

從圖1可以看出，不同種植土壤類型三七主根木質部的平均紅外光譜非常相似，主要在3 393、2 929、1 643、1 415、1 373、1 242、1 154、1 079、1 023、927、850、762、707、577、530、477 cm-1附近出現吸收峰。3 393 cm-1附近的強寬峰為O-H和N-H伸縮振動吸收疊加峰；2 929 cm-1附近弱吸收峰來自亞甲基C-H的伸縮振動吸收；在酰胺、羰基和苯環(huán)的振動吸收區(qū)(1 800～1 500 cm-1)，1 643 cm-1附近吸收峰主要來自甾體苷類中C=O的伸縮振動和多糖類物質中O-H彎曲振動；在脂類、蛋白質和多糖的混合振動區(qū)(1 500～1 200 cm-1)，1 415 、1 373 cm-1附近吸收峰來自C-H彎曲振動；1 242 cm-1附近的弱吸收峰為苯環(huán)中C-H彎曲振動和C-OH伸縮振動的疊加峰。在皂苷、淀粉等多糖類物質的特征吸收區(qū)(1 200～950 cm-1)，各樣品光譜在此區(qū)域均呈現了1 154、1 079、1 023 cm-1附近階梯增強的強吸收峰，主要來自淀粉、皂苷等多糖類物質中C-O伸縮振動和甾體皂苷元中羰基O-H的彎曲振動吸收。在皂苷類物質和糖環(huán)的骨架振動區(qū)(950～700 cm-1)，927、850、762 cm-1附近出現的弱吸收峰來自甾體皂苷的特征吸收和糖環(huán)中C-C伸縮振動吸收，說明樣品含有α-型糖苷鍵。光譜中3 393、2 929、1 643、1 415、1 373、1 242、1 154、1 079、1 023、927、850、762、707、577、530、477 cm-1附近的14個吸收峰與淀粉的紅外光譜在相應位置附近的特征峰的峰形和相對峰強非常相似，此特征結合1 023、1 079 cm-1附近吸收峰為光譜最強峰和第二強峰，說明三七主根木質部淀粉含量較高。綜合以上分析，三七主根木質部的主要物質成分為淀粉、皂苷等糖類物質。

圖1 不同土壤類型種植三七主根木質部的平均紅外光譜

從圖2可以看出，與木質部的紅外光譜相比，二者光譜峰的總體形狀相似，但峰位和峰高有差異，主要表現在1 800～1 500 cm-1和1 500～1 200 cm-1區(qū)域，在兩區(qū)域中，韌皮部光譜顯示的吸收峰數量比木質部的多；在2 855、1 740、1 323 cm-1附近的吸收峰比木質部的明顯。光譜特征表明，韌皮部和木質部的主要物質成分基本相同。

2.2 基于紅外光譜的種植土壤類型和產地鑒別分析

2.2.1 基于三七不同部位的紅外光譜對其產地和種植土壤類型的鑒別 將全部主根木質部樣品的紅外光譜和韌皮部樣品的紅外光譜分別與相應光譜庫進行專家檢索，產地和種植土壤類型匹配不正確的樣品植株編號及得分高的前3種土壤類型見表2，其中正體表示產地和土壤類型匹配均不正確，斜體表示產地匹配正確，斜體加粗表示產地和土壤類型均匹配正確。由于篇幅限制，木質部和韌皮部2個部位的土壤類型和產地均匹配正確的48株植株檢索結果詳情未列出。

圖2 不同土壤類型種植三七主根韌皮部的平均紅外光譜

從表2可以看出，木質部樣品光譜和韌皮部樣品光譜對三七產地和種植土壤類型的鑒別效果差異明顯。盡管韌皮部樣品光譜的檢索匹配得分值總體低于木質部樣品光譜的得分值，但前者的產地和種植土壤類型的鑒別分類正確率明顯高于后者。將未知的102個木質部樣品與光譜庫Lib1進行檢索，按最高得分值計算的產地和種植土壤類型均匹配正確的樣品數為52個，正確率為50.98%，僅產地匹配的樣品數為71個，正確率為69.61%；將未知的102個韌皮部樣品分別與Lib2進行檢索，按最高得分值計算的產地和種植土壤類型均匹配正確的樣品數為76個，正確率為74.51%，僅產地匹配正確的樣品數為84個，正確率為82.35%。上述分析表明，基于主根韌皮部光譜的三七產地和種植土壤類型的鑒別效果明顯優(yōu)于基于木質部光譜的鑒別效果。

表2 基于三七不同部位的紅外光譜對其產地和種植土壤類型鑒別中匹配不正確的樣品植株編號及得分高的前3種土壤類型

續(xù)表2 基于三七不同部位的紅外光譜對其產地和種植土壤類型鑒別中匹配不正確的樣品植株編號及得分高的前3種土壤類型

2.2.2 基于韌皮部光譜的不同檢索算法對三七產地和種植土壤類型的鑒別 由表3可以看出，絕對微分差和平方微分差檢索算法的鑒別效果明顯優(yōu)于專家檢索和相關性檢索法。在種植土壤類型和產地的鑒別中，絕對微分差和平方微分差2種算法的檢索匹配正確率均相同，分別為90.20%和97.06%。因此利用三七植株主根韌皮部的光譜進行光譜檢索匹配來鑒別其種植土壤類型和產地是可行的，且絕對微分差和平方微分差2種檢索算法更合適。

表3 基于韌皮部光譜的不同檢索算法對三七產地和

3 結論與討論

本研究利用FTIR技術測試了3個產地、6種種植土壤類型、102株三七植株主根木質部和韌皮部的紅外光譜。利用Omnic 8.0軟件建立由各種植土壤類型植株主根木質部樣品和韌皮部樣品的平均光譜組成的數據庫，各樣品光譜分別與相應光譜庫在全譜范圍作光譜檢索，通過第一匹配得分鑒別種植土壤類型和產地。對比了木質部和韌皮部2個部位的檢索分類效果，以及專家檢索、相關性、絕對微分差和平方微分差4種算法的效果。結果表明，基于韌皮部紅外光譜數據的光譜檢索方法可用于三七種植土壤類型和產地的鑒別，且絕對微分差和平方微分差2種算法的檢索正確率高于相關性檢索和專家檢索。因此，采用絕對微分差和平方微分差算法的光譜檢索算法，更適合于基于主根韌皮部光譜的不同產地和不同種植土壤類型的三七的鑒別。

本研究中，代號為D、E和F的樣品間按最高得分匹配的產地錯判率相對較高，這可能與文山州硯山縣和紅河州建水縣相似的地理背景有關(建水縣位于北緯23°49′～24°2′，東經102°39′～102°51′；硯山縣位于北緯23°19′～23°59′，東經103°35′～104°45′)。

樣品來源地分布較密集，若樣品的采集點分布更廣些，鑒別效果也許會更佳。此外，從本研究的鑒別分類結果可以看出，種植土壤類型確實是影響三七品質的一個重要因素。

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Identification ofPanaxnotoginsengfrom Different Planting Soil and Geographical Origins by Fourier Transform Infrared Spectroscopy

YANG Chunyan1,LIU Fei1，WANG Yuanzhong2*,LI Kaiyi1

(1.Department of Physics,Yuxi Normal University,Yuxi 653100,China; 2.Institute of Medicinal Plants,Yunnan Academy of Agricultural Sciences,Kunming 650200,China)

The phloems and xylems of 102Panaxnotoginsengtaproot samples from three geographical origins including six planting soil types were determined by Fourier transform infrared(FTIR) spectroscopy.By the spectral professional software Omnic 8.0,the expert search,correlation search,the square differential difference retrieval and absolute differential difference retrieval of the spectra of phloems and xylems were carried out with corresponding spectral database.The result showed that phloems samples had a better discrimination effect than xylems,which yielded correct rate of 90.20% for soil type and 97.06% for origin.FTIR combing with the spectral retrieval method could identify different origins and planting soil types ofPanaxnotoginseng.

infrared spectra; spectral retrieval; soil type; origin；Panaxnotoginseng

2016-06-05

國家自然科學基金項目(81260610)；玉溪師范學院青年教師資助計劃項目

楊春艷(1979-)，女，云南大理人，副教授，碩士，主要從事激光紅外光譜的研究。E-mail：ychyky@163.com

*通訊作者：王元忠(1981-)，男，云南怒江人，副研究員，碩士，主要從事藥用植物資源研究。E-mail：boletus@126.com

S567.23+6

A

1004-3268(2016)10-0114-05