甄 臻，李慧芬，劉 靜，王 楊，孔慶悅，張學蘭, 2*

·藥劑與工藝·

基于粉末和顯微特征顏色數(shù)字化的生地黃與熟地黃判別

甄 臻1，李慧芬1，劉 靜1，王 楊1，孔慶悅1，張學蘭1, 2*

1. 山東中醫(yī)藥大學，山東 濟南 250355 2. 山東省高校中藥質量控制與全產(chǎn)業(yè)鏈建設協(xié)同創(chuàng)新中心，山東 濟南 250355

采用色差法和顯微成像技術獲取生地黃與熟地黃粉末和顯微特征顏色信息，通過統(tǒng)計分析探究基于色度學原理對生地黃與熟地黃進行快速鑒別的可行性。利用色差儀測定地黃生、熟品粉末顏色，使用顯微鏡攝取生地黃與熟地黃木栓細胞、導管的顯微特征圖像，使用“顯微特征顏色提取”軟件測定顯微特征顏色，以生地黃與熟地黃粉末和顯微特征顏色值（*、*、*）及總色值（*ab）為基礎，利用Kruska-Wallis秩和檢驗、聚類分析和正交偏最小二乘-判別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）研究生地黃與熟地黃的差異，利用Fisher判別分析建立二者粉末與顯微特征顏色的非標準化典則判別函數(shù)。*為生地黃與熟地黃主要差異性顏色值，木栓細胞為生地黃與熟地黃主要差異性顯微特征。生地黃與熟地黃粉末顏色的非標準化典則判別函數(shù)為＝0.629*＋0.379*－2.754*＋1.494*ab－40.662，顯微特征顏色的非標準化典則判別函數(shù)為＝0.497*－0.659*＋0.267*ab－5.428；上述2個函數(shù)判別規(guī)則為＞0判為生地黃，＜0判為熟地黃。利用色差法和顯微成像技術實現(xiàn)了生地黃與熟地黃粉末和顯微特征顏色的數(shù)字化表達，F(xiàn)isher判別分析利用飲片粉末和顯微特征顏色信息可有效判別生地黃與熟地黃，為中藥生、制飲片的判別提供了一種新方法，為中藥飲片的質量評價提供了借鑒。

生地黃；熟地黃；粉末顏色；顯微特征顏色；數(shù)字化；色差法；顯微成像技術；Kruska-Wallis秩和檢驗；聚類分析；正交偏最小二乘-判別分析；Fisher判別分析

地黃為玄參科植物地黃Libosch.的新鮮或干燥塊根，生地黃（RR）炮制成熟地黃（RRP）后藥性由寒性轉變?yōu)闇匦?，作用由清轉化為補，味由苦轉甜。生地黃具有清熱涼血、養(yǎng)陰生津的作用，熟地黃則具有滋陰補血、益精填髓的作用[1]?！吨袊幍洹?020年版一部收載了生地黃與熟地黃飲片，規(guī)定了生地黃的顯微鑒別內(nèi)容，對其粉末顏色及顯微特征顏色僅進行了主觀描述，無客觀的顏色量化評價指標，熟地黃則無顯微鑒別內(nèi)容，不能體現(xiàn)炮制對其顯微特征的影響。徐曼菲等[2]提出“辨色論質”的思想，認為顏色作為最直觀的指標與藥材內(nèi)在質量具有直接關系，但是，傳統(tǒng)的經(jīng)驗鑒別法對于中藥飲片顏色的評價依賴于主觀判斷，存在主觀性強、個體差異大的缺點?，F(xiàn)在，已有研究利用色差儀實現(xiàn)了一些中藥飲片外觀和粉末顏色的客觀化評價，如大黃、黨參、穿心蓮[3-5]。有學者還將顏色與成分含量、生物活性等質量評價指標進行了相關性研究，結果表明，飲片顏色與成分含量、生物活性密切相關[6-9]，同時也證明了顏色作為質量評價指標之一的科學性。

顯微鑒定技術利用光學系統(tǒng)或電子光學系統(tǒng)設備，觀察肉眼所不能分辨的微小物體形態(tài)結構及其特征[10]，具有快捷、簡單、準確的特點[11]。目前，該技術在中藥飲片質量研究中已廣泛應用，主要用于中藥材（飲片）的定性鑒別[12-15]，及通過顯微特征定量、顯微組織測定實現(xiàn)顯微特征數(shù)量的定量分析[16-19]。目前研究已建立了生地黃與熟地黃的含量測定方法、HPLC指紋圖譜、炮制工藝[20-23]，但未見生地黃與熟地黃粉末與顯微特征顏色數(shù)字化評價相關研究報道。本研究采用色差法和顯微成像技術量化生地黃與熟地黃飲片粉末和顯微特征的顏色，并通過多種數(shù)理統(tǒng)計方法分析生地黃與熟地黃粉末、顯微特征顏色的差異性，建立生地黃與熟地黃飲片的判別函數(shù)，為進一步完善生地黃與熟地黃飲片的質量標準提供科學依據(jù)。

1 儀器與材料

1.1 儀器

WF30精密色差儀，深圳市威福光電科技有限公司；Olympus BX 53顯微鏡，廣州市明美光電技術有限公司，配套成像軟件，Mshot Image Analysis System；New Classic MF型電子天平，瑞士Mettler Toledo公司；101-1ES電熱鼓風干燥箱，北京市永光明醫(yī)療儀器有限公司；粘附載玻片，1.0～1.2 mm，25 mm×75 mm，Wuhan Goodbio Technology Co.，Ltd.；SAIL BRAND蓋玻片，0.13～0.17 mm，22 mm×22 mm，天津市奧淇洛譜商貿(mào)有限公司。

1.2 藥品與試劑

水合氯醛（質量分數(shù)為99.5%，批號J09S10H97118）、甘油（質量分數(shù)為99%，批號Z20A10Y95672），上海源葉生物科技有限公司。

水合氯醛試液的配制[1]：取水合氯醛50 g，加水15 mL與甘油10 mL使溶解，即得。

1.3 生地黃與熟地黃飲片樣品收集信息

共收集生地黃、熟地黃飲片各10批樣品，具體樣品信息見表1、2，經(jīng)山東中醫(yī)藥大學李峰教授鑒定為玄參科植物地黃Libosch.的干燥塊根的炮制加工品。所有樣品均粉碎過4號篩，備用。

表1 10批生地黃飲片樣品信息

表2 10批熟地黃飲片樣品信息

2 方法與結果

2.1 生地黃與熟地黃飲片外觀顏色比較

取生地黃與熟地黃飲片各10批，室內(nèi)自然光下觀察其外觀顏色，結果10批生地黃飲片外表皮棕黑色或棕灰色，切面棕黃色至黑色或烏黑色，10批熟地黃飲片外表皮和斷面均呈烏黑色，生地黃與熟地黃飲片的外觀顏色均符合《中國藥典》2020年版要求。飲片性狀見圖1。

2.2 生地黃與熟地黃飲片粉末和顯微特征顏色比較

《中國藥典》2020年版一部地黃飲片“鑒別”項下規(guī)定，生地黃粉末深棕色，其顯微特征包括木栓細胞、薄壁細胞、分泌細胞、導管[1]。

取生地黃與熟地黃飲片粉末各10批，按照《中國藥典》2020年版四部2001顯微鑒別法（粉末制片法）制備生地黃、熟地黃粉末制片[1]，置于顯微鏡下觀察。結果10批生地黃飲片粉末均呈深棕色，10批熟地黃粉末均呈棕褐色或棕黑色；10批生地黃與熟地黃飲片均檢出木栓細胞、薄壁細胞、分泌細胞、導管。與生地黃飲片比較，熟地黃飲片粉末和顯微特征的顏色均呈不同程度加深。顯微特征見圖2。

圖1 生地黃(A)與熟地黃(B)飲片實物圖

2.3 生地黃與熟地黃飲片粉末顏色測定

2.3.1 色差法原理 色差法是利用CIE***均勻色空間及色差公式進行顏色測定，為國際通用的測色標準。該法采用*、*、*3個指標表征被測物質的顏色：*為亮度值，值越大亮度越高；*為紅-綠色軸，+*表示紅色，?*表示綠色，值越大顏色偏紅，反之偏綠；*為黃-藍色軸，+*表示黃色，?*表示藍色，值越大顏色偏黃，反之偏藍[24]；*ab為總色值，表示待測物質的總體顏色情況，計算公式為*ab=[*2＋*2＋*2]1/2[25]。

2.3.2 測定條件 可選光源：D65；色系：LAB；口徑8 mm；照明8/d；含光：SCI。

1.1 一般資料 2018年1月至 2018年6月，在海軍軍醫(yī)大學（第二軍醫(yī)大學）東方肝膽外科醫(yī)院泌尿外科行后腹腔鏡下腎部分切除術治療的腎臟腹側腎腫瘤患者 15例，術中應用自制簡易腹膜反折懸吊裝置。其中男 9例、女 6例，平均年齡為（62.5±9.2）歲，腫瘤平均最大徑為（2.9±1.0）cm，腫瘤位于右腎 7例、左腎 8例，均為位于腎臟腹側的單發(fā)腫瘤，腫瘤分期均為 T1N0M0 期，R.E.N.A.L 評分為 6～10 分。無淋巴結、腎靜脈或下腔靜脈癌栓及遠處轉移。

2.3.3 精密度試驗 取生地黃飲片粉末（過4號篩），均勻平鋪于測試盒中，連續(xù)測定6次，記錄*、*、*值，結果RSD分別為0.08%、0.35%、0.95%，均小于3.0%，表明儀器精密度良好。

2.3.4 樣品飲片粉末顏色測定 生地黃與熟地黃飲片粉末（過4號篩），利用精密色差儀進行顏色測定，記錄樣品的*、*、*值，并計算*ab值，每份樣品粉末平均測定3次，取平均值。結果見表3。

2.4 生地黃與熟地黃飲片顯微特征顏色測定

2.4.1 粉末裝片制備 精密稱取生地黃與熟地黃飲片樣品粉末（過4號篩）1.00 mg置于載玻片上，滴加水合氯醛試液60 μL，蓋上蓋玻片，置于烘箱內(nèi)90 ℃加熱10 min。

2.4.2 顯微特征攝取條件 對Mshot Image Analysis System成像軟件的分辨率、曝光控制、顏色控制、圖像調整、熒光控制模塊進行設置，具體參數(shù)見表4。調整顯微鏡光圈數(shù)值3，設置光圈大小3，光源強度3，放大倍數(shù)200倍（目鏡×10，物鏡×20），木栓細胞、導管2種顯微特征各攝取3張不同的顯微圖像。

圖2 生地黃(A) 與熟地黃(B) 飲片顯微特征圖(×200)

表3 生地黃與熟地黃飲片粉末顏色測定結果(n = 3)

2.4.3 精密度試驗 取同一批生地黃粉末（過4號篩），約1 mg，精密稱定，按“2.4.1”項下粉末裝片制備方法制備粉末裝片1份，置顯微鏡下觀察并攝取木栓細胞顯微圖像，采用“顯微特征顏色提取”軟件對同一木栓細胞連續(xù)測定6次，記錄木栓細胞的*、*、*值，結果*、*、*值的RSD分別為0.04%、0.01%、0.02%，表明儀器精密度良好。

2.4.4 穩(wěn)定性試驗 取同一批生地黃粉末（過4號篩），約1 mg，精密稱定，按“2.4.1”項下粉末裝片制備方法制備粉末裝片1份，在室溫（25 ℃）條件下自然放置24 h，分別于0、2、4、8、12、24 h置顯微鏡下觀察并攝取同一木栓細胞顯微圖像，采用“顯微特征顏色提取”軟件測定并記錄木栓細胞的*、*、*值，結果*、*、*值的RSD分別為 0.03%、0.06%、0.03%，表明樣品在24 h內(nèi)顏色值穩(wěn)定性良好。

表4 Mshot Image Analysis System軟件參數(shù)

2.4.5 重復性試驗 取同一批生地黃粉末（過4號篩）平行6份，各約1 mg，精密稱定，按“2.4.1”項下粉末裝片制備方法制備，置于顯微鏡下觀察并攝取木栓細胞顯微圖像，測定并記錄木栓細胞的*、*、*值，結果*、*、*值的RSD分別為0.02%、0.04%、0.02%，表明該方法重復性良好。

2.4.6 顯微特征顏色測定 取生地黃與熟地黃飲片粉末（過4號篩），按“2.4.1”項下方法制備粉末裝片，置于顯微鏡下觀察木栓細胞、導管，按“2.4.2”項下顯微特征攝取條件攝取木栓細胞與導管顯微圖像，將顯微圖像導入“顯微特征顏色提取”軟件，測定并記錄*、*、*值，取3張圖像*、*、*值的平均值，并計算*ab值。結果見表5。

2.5 生地黃與熟地黃飲片粉末顏色差異性分析

表5 生地黃與熟地黃飲片顯微特征顏色測定結果(n = 3)

2.5.2 聚類分析 運用SPSS 21.0軟件進行聚類分析，采用系統(tǒng)聚類法，以生地黃與熟地黃各10批飲片的粉末顏色值*、*、*、*ab值為變量，結合平方歐式距離為度量標準，對20批樣品進行聚類分析，見圖3。結果顯示，當距離為5～10時，SD1～SD10為生地黃聚為一類，JD1～JD10為熟地黃聚為一類，表明生地黃與熟地黃飲片粉末顏色具有差異。

表6 生地黃與熟地黃飲片粉末顏色Kruska-Wallis H秩和檢驗結果(, n = 10)

與生地黃組比較：**＜0.01，下表同

**< 0.01RR group, same as below tables

圖3 生地黃與熟地黃飲片粉末顏色值聚類分析

2.5.3 正交偏最小二乘-判別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA） 將生地黃與熟地黃各10批飲片的粉末顏色值*、*、*導入SIMCA14.1軟件中，啟動PLS-DA分析程序。模型解釋率參數(shù)2＝1.000，2＝0.824，預測能力參數(shù)2＝0.769，說明所建模型具有較高的穩(wěn)定性和預測率。分別生成得分散點圖與變量重要性投影（variable importance in projection，VIP）值圖，見圖4。由圖4-A可見，生地黃與熟地黃飲片樣品被分為2類，10批生地黃（SD1～SD10）聚為一類，10批熟地黃（JD1～JD10）聚為一類。VIP值圖（圖4-B）可直觀的表現(xiàn)出各顏色值影響生、熟地黃分類的權重大小，3個顏色參數(shù)根據(jù)VIP值大小排序依次為*＞*＞*。VIP＞1的為*，認為*值是生地黃與熟地黃飲片粉末主要差異性顏色參數(shù)。

圖4 生地黃與熟地黃飲片粉末顏色值PLS-DA得分圖(A)及VIP圖(B)

2.5.4 Fisher判別分析 將樣本分為生地黃、熟地黃兩組，利用SPSS 21.0軟件，以組別為因變量，以飲片粉末顏色值*、*、*、*ab為自變量進行Fisher判別分析，建立判別函數(shù)，并用訓練樣本對判別式作回代考核，對判別函數(shù)進行可靠性檢驗。

組均值的均等性檢驗表明*、*、*、*ab值的λ值分別為0.324、0.310、0.459、0.338，值均為0.00，認為在生地黃與熟地黃的判別函數(shù)中，*、*、*、*ab值均具有統(tǒng)計學意義。建立非標準化典則判別函數(shù)＝0.629*＋0.379*－2.754*＋1.494*ab－40.662，該函數(shù)判別規(guī)則為＞0判為生地黃，＜0判為熟地黃。回代驗證結果見表7，認為該函數(shù)能通過粉末顏色有效判別生地黃、熟地黃飲片。

表7 回代檢驗結果

2.6 生地黃與熟地黃飲片顯微特征顏色差異性分析

2.6.1 Kruska-Wallis秩和檢驗 由于數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)性，故采用Kruska-Wallis秩和檢驗對生地黃與熟地黃飲片木栓細胞與導管顏色的*、*、*、*ab值進行差異性比較。結果熟地黃木栓細胞和導管的*、*、*ab值均較生地黃顯著降低（＜0.01），而二者木栓細胞和導管的*值均無顯著性差異。結果見表8、9。

2.6.2 聚類分析 運用SPSS 21.0軟件進行聚類分析，采用系統(tǒng)聚類法，以生地黃與熟地黃各10批飲片的木栓細胞、導管的*ab值為變量，結合平方歐式距離為度量標準，對20批樣品進行聚類分析，見圖5。結果顯示，SD1～SD10為生地黃聚為一類，JD1～JD10為熟地黃聚為一類，表明生地黃與熟地黃飲片顯微特征顏色具有差異。

表8 生地黃與熟地黃飲片木栓細胞顏色Kruska-Wallis H秩和檢驗結果(, n = 10)

表9 生地黃與熟地黃飲片導管顏色Kruska-Wallis H秩和檢驗結果(, n = 10)

圖5 生地黃與熟地黃飲片顯微特征E*ab值聚類分析

2.6.3 OPLS-DA 將生地黃與熟地黃各10批飲片的木栓細胞、導管的*ab值導入SIMCA14.1軟件中，啟動PLS-DA分析程序。模型解釋率參數(shù)2＝1.000，2＝0.824，預測能力參數(shù)2＝0.769，說明所建模型具有較高的穩(wěn)定性和預測率。分別生成得分散點圖與VIP值圖，見圖6。由圖6-A可見，生地黃與熟地黃飲片樣品被分為2類，10批生地黃（SD1～SD10）聚為一類，10批熟地黃（JD1～JD10）聚為一類。如圖6-B所示，2種顯微特征根據(jù)VIP值大小排序依次為木栓細胞＞導管。VIP＞1的為木栓細胞，認為該顯微特征是生地黃與熟地黃飲片的主要差異性顯微特征。

圖6 生地黃與熟地黃顯微特征PLS-DA得分圖(A) 及VIP圖(B)

2.6.4 Fisher判別分析 由“2.6.1”項Kruska-Wallis秩和檢驗表明，生地黃與熟地黃木栓細胞和導管顏色的*、*、*ab值存在顯著差異。由“2.6.3”項研究結果可知，木栓細胞為生地黃與熟地黃飲片的主要差異性顯微特征。故將樣本分為生地黃、熟地黃2組，利用SPSS 21.0軟件，以組別為因變量，以生、熟地黃飲片的木栓細胞*、*、*ab值為自變量進行Fisher判別分析，建立判別函數(shù)，并用訓練樣本對判別式作回代考核，對判別函數(shù)進行可靠性檢驗。

組均值的均等性檢驗表明*、*、*ab值的值分別為0.268、0.364、0.220，*、*、*ab值的值均為0.000，認為生、熟地黃的判別函數(shù)中，*、*、*ab值均具有統(tǒng)計學意義。建立非標準化典則判別函數(shù)＝0.497*－0.659*＋0.267*ab－5.428，該函數(shù)判別規(guī)則為＞0判為生地黃，＜0判為熟地黃?；卮炞C結果見表10，認為該函數(shù)能通過木栓細胞顏色有效判別生地黃、熟地黃飲片。

表10 回代檢驗結果

3 小結

本研究運用色差法與顯微成像技術量化生地黃與熟地黃飲片粉末與顯微特征的顏色；通過OPLS- DA分析確定*為二者粉末顏色的主要差異性參數(shù)，木栓細胞為二者主要差異性顯微特征；利用Fisher判別分析建立了生地黃與熟地黃飲片粉末、顯微特征顏色的非標準化典則判別函數(shù)，規(guī)定函數(shù)判別規(guī)則為＞0判為生地黃，＜0判為熟地黃。本研究實現(xiàn)了生地黃與熟地黃粉末與顯微鑒別特征顏色的數(shù)字化評價，提供了一種通過粉末與顯微特征顏色測定快速判別生地黃與熟地黃飲片的方法。

4 討論

4.1 顯微特征顏色測定時粉末裝片工藝的優(yōu)選

目前多采用冷法裝片和酒精燈加熱透化后裝片后進行顯微特征觀察，本研究前期對冷法裝片、酒精燈加熱透化裝片、烘箱加熱透化裝片的透化效果進行比較，結果發(fā)現(xiàn)，酒精燈和烘箱加熱透化的粉末裝片中顯微特征透化程度完全，內(nèi)部結構清晰，但酒精燈加熱透化程度不穩(wěn)定，導致顯微特征顏色差異較大，測定結果誤差大，而烘箱加熱透化程度穩(wěn)定，且便于控制，因此，確定采用烘箱加熱透化裝片。對不同烘制工藝進行比較，結果以90 ℃烘制10 min裝片中顯微特征結構清晰，透化程度統(tǒng)一，顏色均勻，因此確定透化工藝為90 ℃烘10 min。

因本研究需要待測定顯微特征在成像范圍內(nèi)單獨存在，以減少其他顯微特征或物質對待測特征的干擾，保證測定結果的準確度，因此，本研究還曾對粉末裝樣量進行優(yōu)選，以顯微鏡視野下的特征分布密度是否適合特征單獨拍攝的需要以及特征細胞數(shù)量是否可以滿足拍攝數(shù)量的需要為評價標準，確定粉末裝樣量為1.00～2.00 mg。在上述上對水合氯醛試液用量同樣進行了優(yōu)選，以制備好的裝片邊緣平整，試液充滿整個蓋玻片范圍，稍有溢出可擦拭干凈，內(nèi)部無氣泡為評價標準，選取最佳水合氯醛試液用量為60～70 μL。

4.2 外界光線對顯微特征顏色測定的影響

本研究曾對外界光線是否會影響顯微特征顏色測定結果進行了考察，選擇早、午、晚3個不同光照強度的時間段，分別在不避光（開燈＋不拉簾）和避光（關燈＋拉簾）的環(huán)境中獲取顯微特征圖像，測定顯微特征顏色，結果顯示，不同時間段、不同光照環(huán)境下各顯微特征顏色*、*、*、*ab值的RSD均小于3%，說明外界光線的強弱對顯微特征顏色測定無明顯影響。

4.3 顯微特征顏色提取

本研究基于圖像分割技術與Lab顏色空間原理，以“顯微特征顏色提取”軟件，實現(xiàn)顯微特征的分割與顏色數(shù)字化測定。該軟件基于無監(jiān)督聚類和數(shù)學形態(tài)學的方法對攝取的顯微特征圖像進行分割，進一步采用深度學習模型的圖像分割方案，以大量的顯微特征分割的標注圖像為基礎，區(qū)分待測顯微特征與顯微圖像背景，實現(xiàn)待測顯微特征的圈定[26]，然后測定顯微特征顏色，結果以*、*、*表示。

4.4 顯微特征的選擇

本研究曾對《中國藥典》2020年版地黃與熟地黃顯微鑒別項下收錄的4種顯微特征木栓細胞、薄壁細胞、分泌細胞、導管顏色均進行了測定。實驗中發(fā)現(xiàn)，薄壁細胞與分泌細胞的邊緣結構不清晰，該兩種顯微特征與顯微圖像背景的分割效果不好，特征圈定范圍或大或小，導致顏色測定結果存在較大誤差，因此本實驗未對這兩種顯微特征顏色進行數(shù)字化分析。

4.5 生地黃與熟地黃差異性顯微特征的篩選

由于每個顯微特征的顏色指標有3個參數(shù)，分別為*、*、*，即1個變量下有3個分變量，不能實現(xiàn)生地黃與熟地黃差異性顯微特征的篩選。本研究利用國際公認的色差公式計算每種顯微特征的總色值*ab，將*ab值作為變量進行PLS-DA分析，可實現(xiàn)生地黃與熟地黃飲片的差異性顯微特征的快速篩選。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

[1] 中國藥典[S]. 一部. 2020: 129-130, 230, 418.

[2] 徐曼菲, 吳志生, 劉曉娜, 等. 從辨色論質談中藥質量評價方法 [J]. 中國中藥雜志, 2016, 41(2): 177-181.

[3] 肖井雷, 劉玉翠, 劉媛媛, 等. 熟大黃炮制工藝優(yōu)選及判定標準量化研究 [J]. 中草藥, 2017, 48(8): 1571-1576.

[4] 王清浩, 王云, 張雪, 等. 基于“表里關聯(lián)”的米炒黨參炮制過程質量傳遞規(guī)律研究 [J]. 中草藥, 2019, 50(12): 2848-2855.

[5] 張曉, 吳宏偉, 于現(xiàn)闊, 等. 基于電子眼技術的穿心蓮質量評價 [J]. 中國實驗方劑學雜志, 2019, 25(1): 189-195.

[6] 宿瑩, 侯曉琳, 劉戰(zhàn), 等. 基于色差原理分析黃柏有效成分含量與顏色的相關性 [J]. 中藥材, 2019, 42(8): 1766-1770.

[7] 劉偉, 周冰謙, 王曉, 等. 丹參藥材粉末色澤與有效成分含量的相關性 [J]. 中華中醫(yī)藥雜志, 2019, 34(4): 1466-1470.

[8] 晏宇杭, 盧麗潔, 周永峰, 等. 川白芷產(chǎn)地趁鮮切制與傳統(tǒng)切制方法對其質量的影響[J]. 中草藥, 2021, 52(14): 4176-4184.

[9] 奚亞亞, 鄭文華, 曲叢叢, 等. 基于形性與生物活性結合的酒炙丹參炮制程度研究 [J]. 中藥材, 2019, 42(11): 2538-2541.

[10] 康廷國. 中藥鑒定學[M]. 北京: 中國中醫(yī)藥出版社, 2003: 24-29.

[11] 魏曉楠, 郝鐵成, 劉慶華, 等. 中藥鑒別方法與技術探究 [J]. 中國野生植物資源, 2018, 37(4): 65-69.

[12] 石佳, 康帥, 張南平, 等. 茺蔚子的性狀和顯微鑒定研究與數(shù)字化表征[J]. 藥物分析雜志, 2021, 41(8): 1306-1315.

[13] 劉家水, 魯輪, 張丹雁, 等. 中藥菟絲子與其混偽品的鑒定 [J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學, 2017, 45(3): 145-149.

[14] 王麗, 劉銘, 楊釩, 等. 顯微定量法鑒別林下山參和園參 [J]. 世界科學技術—中醫(yī)藥現(xiàn)代化, 2020, 22(2): 318-322.

[15] 楊軍. 中藥材鑒定中應用顯微鑒定技術的研究進展 [J]. 光明中醫(yī), 2021, 36(16): 2828-2830.

[16] 陳妍月, 龔恒佩, 汪紅, 等. 不同地區(qū)海芋與混淆品尖尾芋的生藥鑒定與顯微定量分析研究 [J]. 浙江中醫(yī)藥大學學報, 2020, 44(1): 89-98.

[17] 劉旭穎, 王紋嵐, 葛朝暉, 等. 基于優(yōu)化顯微定量法的吳茱萸質量評價 [J]. 中國現(xiàn)代中藥, 2018, 20(5): 561-564.

[18] 那紅宇, 張振秋, 許亮. 中藥錦燈籠果實顯微特征指數(shù)的定量研究 [J]. 中華中醫(yī)藥學刊, 2021, 39(6): 249-252.

[19] 劉子薇, 謝林辰, 靳羽含, 等. 七厘散中紅花的顯微定量研究 [J]. 藥學研究, 2020, 39(7): 385-387.

[20] 夏夢瑩, 曹杰楠, 王媛媛, 等. 基于含量測定及指紋圖譜評價酒地黃的質量[J]. 中藥材, 2021, 44(5): 1108-1112.

[21] 黃春躍, 歐陽丹薇, 牛莉鑫, 等. 基于HPLC二維指紋圖譜結合化學計量分析對生地黃質量評價研究 [J]. 中國中藥雜志, 2018, 43(8): 1667-1674.

[22] 閆妍, 侯曉琳, 宿瑩, 等. 基于指紋圖譜和化學計量法的生地黃藥材質量評價研究[J]. 中藥材, 2020, 43(10): 2482-2486.

[23] 張振凌, 吳若男, 于文娜, 等. 生地黃產(chǎn)地加工炮制一體化工藝研究 [J]. 中草藥, 2018, 49(20): 4767-4772.

[24] 趙于前, 陳真誠, 李凌云, 等. 基于對比度信息的彩色圖像分割 [J]. 計算機工程與應用, 2005(34): 19-20.

[25] 張雪, 李曉慶, 王云, 等. 焦梔子炒制過程中HPLC圖譜變化與外觀顏色的動態(tài)關聯(lián)研究 [J]. 中草藥, 2018, 49(17): 4029-4037.

[26] Liu J, Qiu D W, Zhang X L,. An efficient cell segmentation algorithm based on unsupervised clustering and morphology [J] // 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) [C]. San Diego: IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2019: 2455-2460.

Identification ofandbased on color digitization of powder and microscopic characteristics

ZHEN Zhen1, LI Hui-fen1, LIU Jing1, WANG Yang1, KONG Qing-yue1, ZHANG Xue-lan1, 2

1. Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, China 2. Shandong Province University Collaborative Innovation Center of Traditional Chinese Medicine Quality Control and Construction of Whole Industry Chain, Jinan 250355, China

To study the color information of powder and microscopic characteristics of Dihuang (, RR) and Shudihuang (, RRP) by the color difference method and the microscopic imaging technology, and explore the feasibility of rapid identification of RR and RRP based on colorimetric principle through statistical analysis.The precision colorimeter was used to measure the powder color of RR and RRP, the microscope was used to obtain the microscopic images of cork cells and conduits of RR and RRP, the “microscopic characteristics color extraction” software was used to measure the microscopic characteristics color, based on the values of*,*,*and*abof powder and microscopic characteristics of RR and RRP, Kruska-Wallistest, hierarchical cluster analysis and OPLS-DA was used to compare the differences between RR and RRP, Fisher discriminant analysis was used to establish the non-standardized criterion discriminant function of powder color and microscopic characteristics color of RR and RRP.*was the main difference color value and the cork cells was the main difference in microscopic characteristics of RR and RRP. The non-standardized criterion discriminant function of powder color := 0.629*+ 0.379*－2.754*+ 1.494*ab－40.662 and the non-standardized criterion discriminant function of microscopic characteristics color:= 0.497*－0.659*+ 0.267*ab－5.428, the discriminant rules of the two functions were as follows:> 0 corresponding to RR,< 0 corresponding to RRP.The digital expression of powder color and microscopic characteristics color of RR and RRP is realized by the color difference method and the microscopic imaging technology, Fisher discriminant analysis are feasible to distinguish the RR and RRP using the color information of powder and microscopic characteristics, which provides a new method for the identification of raw and processed Chinese medicine, with view to providing reference for quality evaluation of Chinese medicine.

;; color of powder; color of microscopic characteristics; digitization; color difference method; microscopic imaging technology; Kruska-Wallistest; hierarchical cluster analysis; OPLS-DA; fisher discriminant analysis

R283.6

A

0253 - 2670(2021)24 - 7438 - 09

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.24.005

2021-07-08

國家重點研發(fā)計劃課題（2018YFC1707002）；國家重點研發(fā)計劃課題（2018YFC1707204）；山東省高校中藥質量控制與全產(chǎn)業(yè)鏈建設協(xié)同創(chuàng)新中心資助課題（CYLXTCX2021-12）；《山東省中藥飲片炮制規(guī)范》（2022年版）飲片標準研究課題（2020-272）；《山東省中藥飲片炮制規(guī)范》（2022年版）飲片標準研究課題（2020-273）；《山東省中藥飲片炮制規(guī)范》（2022年版）飲片標準研究課題（2020-274）

甄 臻（1996—），女，在讀碩士研究生，研究方向為中藥飲片制備技術與質量控制研究。Tel: 13280011703 E-mail: zz961018@126.com

張學蘭（1963—），女，教授，博士生導師，從事中藥飲片制備技術與質量控制研究。Tel: 13406062766 E-mail: zhang8832440@sina.com

[責任編輯 鄭禮勝]