基于显微红外、近红外光谱分析技术对不同生长方式的人参快速、无损模式识别和质量控制研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
81073041
项目类别：
面上项目
资助金额：
33.0万
负责人：
李向日
依托单位：
北京中医药大学
学科分类：
H3204.中药质量评价
结题年份：
2013
批准年份：
2010
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至2013-12-31

项目参与者：
王钢力；聂黎行；张继；田金改；孙磊；王丹；徐丽媛；杨蕾；
关键词：
生长方式人参近红外光谱显微红外光谱质量

项目摘要

人参（Radix Ginseng），被誉为"百草之王"，按其生长方式不同，可分为园参、林下山参和野生山参。山参属珍稀药材，送检方要求无损检验，药检部门无法取样做组织、粉末及理化鉴别，导致其质量标准研究相对模糊。悬殊的市场价格，和质量标准的相对模糊，不法商人常以次充好、以假乱真，使人参市场鱼龙混杂。在不同生长方式人参间专属成分等尚不清楚的情况下，本研究计划收集东北各主产区、不同生长年限的园参、林下山参多批样品，借用经过专家鉴定的野生山参样品，首次采用显微红外和近红外光谱技术，分别按照优选的最佳扫描位置和测试条件进行扫描，采用化学计量法处理光谱，探索建立快速、无损识别野生山参、林下山参和园参的方法，为山参鉴别提供客观指标；探索采用近红外光谱分别建立单体皂苷、多糖等有效成分的快速含量测定模型。研究结果对野生山参、林下山参的识别和质量评价具有重要意义，也为珍稀药材的无损鉴定和质量研究提供参考。

结项摘要

摘要.本研究收集了不同产地、不同生长年限的园参、林下山参和野生人参。首次采用新型红外光谱分析技术——显微红外光谱和近红外光谱分析技术，成功建立了无损定性分析方法，准确识别了野生人参、林下山参和园参。其中利用显微红外光谱技术建立了林下山参和园参的定性分析模型，确定了最佳的光谱预处理方法、主成分数和扫描部位，模型的性能指数达到90%以上。利用近红外光谱分析技术分别对林下山参和园参，林下山参和野生山参，园参、林下山参、野生山参以及不同生长年限的林下山参建立了定性分析模型。优化选择了最佳的光谱预处理方法、主成分数和扫描部位，模型的性能指数分别达到85%、88%、85%、90%以上。另外，利用近红外光谱分析技术成功建立了人参皂苷、多糖等有效成分的快速定量分析模型。其中利用近红外光谱法建立了测定园参中人参9种皂苷、多糖和水分的定量模型，分别优化选择了最佳的扫描波段、光谱预处理方法、主成分数，以各组分测定的真实值为参考建立回归模型，模型的相关系数分别达到0.99、0.96、0.86以上。并利用近红外光谱法建立了测定园参中人参二醇型和人参三醇型人参皂苷的定量模型，优化最佳的扫描波段、光谱预处理方法、主成分数，模型的相关系数分别达到0.99、0.98以上。本次研究还探索总结了不同产地比较了不同产地、不同生长年限的园参和林下山参的性状区别规律不同生长年限的园参、林下山参和野生人参的性状特点。. 迄今为止，本项目共发表研究论文8篇，其中SCI收录4篇，核心期刊收录2篇，会议论文2篇。已申请国家发明专利1项。在国际国内学术会议专题报告或讲座5人次。培养硕士研究生3人，本科毕业生2人。. 本研究已超额完成了预期的目标，确立了现代红外光谱分析技术在贵重药材的无损鉴定和质量控制研究中的重要地位，为山参的鉴别提供了客观的指标，同时也是对传统经验鉴别的传承与创新，促进了中国林下山参的推广和发展，并培养了相关的专业人才。