红外光谱结合偏最小二乘法对三七主要皂苷含量的预测研究.pdf

36 玉溪师范学院学报（第39卷）2023年第6期 Journal of Yuxi Normal University Vol.39 No.6 Nov.2023红外光谱结合偏最小二乘法对三七 主要皂苷含量的预测研究刘 飞1，杨春艳1，沈 涛2（1玉溪师范学院 物理与电子工程学院，云南 玉溪 653100；2.玉溪师范学院 化学生物与环境学院，云南 玉溪 653100）关键词红外光谱；偏最小二乘法；三七主根；皂苷含量预测摘 要利用傅里叶变换红外光谱结合偏最小二乘法对三七主根中 3 种皂苷 Rb1、Rg1、R1的总含量进行预测分析方法研究.测试了 7 个县 12 个种植点的 100 株三七主根样品和纯物质淀粉、皂苷 Rb1、Rg1、R1的红外光谱，利用光谱软件计算了每个样品红外光谱的导数光谱，按药典中测量三七有效成分含量的方法测量了 100 个三七主根样品中皂苷 R1、Rg1、Rb1的含量，利用偏最小二乘回归法建立模型研究了三七主根中 3 种皂苷总含量的预测方法.校正集样品的预测值与测量值的相关系数为 0.980 8，验证集样品的预测值与测量值的相关系数为 0.985 6，模型性能指数达到了 89.9.研究结果表明，红外光谱结合偏最小二乘法建立的模型能有效预测三七主根中 3 种皂苷的总含量，有望成为生产实践中快速准确预测三七主根主要皂苷总含量的方法.中图分类号 O657.3 文献标识码 A 文章编号1009-9506（2023）06-0036-06中药材三七为五加科人参属植物三七（Panax notoginsng（Burk）F.H.Chen.）的干燥根和根茎，是我国特有的名贵药材1；为人工种植，一般栽种 35 年采收，主要分布于云南文山和广西那坡靖西一带.三七药材的主要物质成分为淀粉和皂苷，主要药效成分为人参皂苷 Rg1（C14H72O23）、Rb1（C54H92O23）和三七皂苷 R1（C47H50O18），同时还有氨基酸、三七多糖、黄酮类化合物等2，已广泛应用于我国的药品和保健品生产由于三七种植连作困难，采收后的地块一般需要间歇 8 年以上才能播种，加之前些年市场需求旺盛，导致三七的种植地域扩散，市场上的三七品质参差不齐对三七药材的品质鉴别，传统方法以三七的质量大小来进行判别，市面上按每 500 克三七的头数来评判三七的等级，头数越少，说明三七的品质越高随着现代种植技术在三七种植中的应用和三七种植地域的扩散，传统的评判方法已经不能客观的评价三七的品质，研究建立能简便快速的鉴别三七质量的方法很有必要.中药材的品质鉴定，主要包括药材的道地性和有效成分含量两方面，中国药典 2010中规定，三七药材干燥品中人参皂苷 Rg1、Rb1和三七皂苷 R1的总量不得少于 5.0%对中药材有效成分含量的评价，主要采用高效液相色谱法来测量和评价，但此方法比较繁琐，用时长陈士林等人认为光谱鉴定技术具有指纹特性，在中药材及饮片的质量管理和鉴定中具有实用性3在光谱技术中，傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术反映样品的整体化学性质，仪器通用，操作简单，既可定性鉴别中药材品质，又可定量分析样本成分含量，在中药材的质量鉴定中有较强的应用发展前景偏最小二乘回归法是一种多元统作者简介刘飞，硕士，副教授，研究方向：生物红外光谱。37 刘 飞，杨春艳，沈 涛：红外光谱结合偏最小二乘法对三七主要皂苷含量的预测研究计数据分析方法，可实现多元线性回归分析、典型相关分析、主成分分析等多种分析方法的综合应用4 偏最小二乘回归法对中药材及中成药的药效成份预测已有报道5-7本文拟按中国药典中对三七药材主要有效成分含量的测量方法来测量三七主根样品中 R1、Rg1、Rb1的含量，以 3 种皂苷的总含量作为建模分析中的因变量（实际值），同时测试各三七主根样品的 FTIR 光谱，以样品的红外光谱作为自变量，利用偏最小二乘回归法建立定量分析模型来研究三七主根中 3 种皂苷 Rb1、Rg1、R1总含量的预测方法，以期为市场上三七的定量分析评价提供简便快捷和准确的方法.1 实验部分1.1 仪器设备与测试条件傅里叶变换红外光谱仪，型号 Frontier，美国 PerkinElmer 公司，装备 DTGS 检测器，光谱分辨率cm-1，扫描范围 4000400cm-1，累加扫描次数 16 次.高效液相色谱仪，型号 HPLC-10，日本岛津公司，包括泵（HPLC-10ATVP）、手动进样器（7725i）、二级管阵列检测器（SPD-M10AVP，190800nm）超声波清洗仪，型号 SY3200-T，上海声源超声波仪器设备有限公司.色谱条件，岛津液相色谱柱（Shim-packVP-ODS，150mm4.6mm，5m）；流动相，乙腈-水梯度洗脱 012min，19%乙腈，1245min19%4%乙腈流速 1.0mL/min；进样量 10L；柱温 30；检测波长，203nm.1.2 材料与试剂三七主根样品，采自云南文山州及周边 7 个县的 12 个种植点，共 100 株三年生三七的主根，样品在 45恒温下烘干至恒重，用中药粉碎机粉碎待测.试剂与标准品：乙腈为色谱纯（Fisher 公司）；水为超纯水，其他试剂均为分析纯三七皂苷 R1、人参皂苷 Rb1、人参皂苷 Rg1，购自中国食品药品检定研究院淀粉为分析纯（天津市福晨化学试剂厂）；溴化钾为分析纯（天津市福晨化学试剂厂）.1.3 试验三七主根样品主要有效成分含量的测量采用高效液相色谱法测量 100 个三七主根样品的主要有效成分 R1、Rg1、Rb1的含量，线性回归方程及试验样品所得数据的统计分析数值如表 1 所示.表 1 试验三七主根样品有效成分含量的统计分析数值（mgg-1）成分最大值最小值平均值标准偏差回归方程R2R153.341.5212.489.23y=1 593 497.088 1 x+51 844.876 70.999 5Rg1138.48.3454.3822.12y=2 010 723.957 4 x+77 815.368 20.999 6Rb1117.898.3041.5719.18y=1 551 443.468 4 x+4 938.039 80.999 9R1+Rg1+Rb1229.5832.40108.4238.161.4 光谱测量方法及数据处理测试样品光谱时，将所取样品放入玛瑙研钵磨为均匀粉末，过 200 目筛，按样品与溴化钾 175 质量比加入溴化钾，并搅磨均匀，然后压片测试光谱测试中实时扣除背景的影响，然后将所有光谱在Omnic8.0 软件中进行自动基线校正、九点平滑和归一化等预处理.偏最小二乘回归建模时，将预处理后的样品光谱信息和样品中 3 种皂苷的含量信息输入光谱分析软件 TQAnalyst8.6，并将 100 个样品分为校正集 75 个，验证集 25 个建模分析中，采用导数光谱时，在 TQAnalyst8.6 中计算样品光谱的导数光谱，并进行 NorrisDerivative 滤波处理.玉溪师范学院学报 38 2 结果与分析2.1 三七主根及其主要组成物质的红外光谱分析三七主根及其组成物质淀粉、R1、Rg1、Rb1的红外光谱如图 1 所示，图 2 为二阶导数光谱三七主根各组成成分在中红外区域都有明显的吸收，其红外光谱主要吸收峰的峰强及归属8如表 2 所示在淀粉的红外光谱中，主要显示了 3400cm-1、2929cm-1、1647cm-1、1465cm-1、1159cm-1、1082cm-1、1018cm-1、995cm-1、928cm-1、858cm-1、763cm-1等较明显的吸收峰，1159cm-1、1082cm-1、1018cm-1、995cm-1附近阶梯增强的峰为 CO 伸缩振动9，2929cm-1附近中等强度的吸收峰为亚甲基 C-H 的反对称伸缩振动和对称伸缩振动，1647cm-1附近中等强度的吸收峰为 O-H 弯曲振动，928cm-1、858cm-1附近中等强度的吸收峰为糖环中 C-C 伸缩振动，763cm-1附近的弱吸收为糖环骨架伸缩振动人参皂苷 Rg1、Rb1和三七皂苷 R1的红外光谱非常相似，1077cm-1、1042（1035）cm-1附近的双峰为光谱的强峰，1160cm-1附近为中等强度的吸收峰，均为 CO 伸缩振动；1458cm-1、1389cm-1、1359cm-1、1310cm-1附近的弱吸收峰为 C-H 弯曲振动、变角振动等的吸收峰；1640cm-1附近的弱吸收峰为羰基C=O 伸缩振动；2970cm-1、2929cm-1、2875cm-1附近中等强度的吸收峰来自甲基和亚甲基中 C-H 的反对称伸缩振动和对称伸缩振动.4000350030002500200015001000500DE C B A4000 350030002500200015001000500Wave number/cm-1图 1 三七、淀粉、R1、Rg1、Rb1的红外光谱（A：三七；B：淀粉；C：R1；D：Rg1；E：Rb1）表 2 三七主要红外吸收峰归属情况波数/cm-1峰强归属 3 390 cm-1强多聚体中分子缔合羟基的伸缩振动2 950 2 850 cm-1中等亚甲基和甲基中 CH 不对称和对称伸缩振动 1 736 cm-1弱羰基中 CO 伸缩振动 1 648 cm-1中等苷类、糖类、黄酮类物质 OH 弯曲振动和 C=O 伸缩振动 1 457、1 418 cm-1中等CH 弯曲振动和 CO 伸缩振动 1 372 cm-1中等亚甲基中 CH 的弯曲振动 1 245 cm-1弱CO 伸缩振动1 160 1 021 cm-1强糖类、苷类物质 CO 伸缩振动 926、855 cm-1弱甾体皂苷的特征吸收与糖环中 C-C 伸缩振动的吸收 763 cm-1弱糖环骨架伸缩振动 39 刘 飞，杨春艳，沈 涛：红外光谱结合偏最小二乘法对三七主要皂苷含量的预测研究350030002500200015001000E CD B A3500 30002500200015001000Wave number/cm-1图 2 三七、淀粉、R1、Rg1、Rb1的红外二阶导数光谱（A：三七；B：淀粉；C：R1；D：Rg1；E：Rb1）对比分析三七、淀粉、R1、Rg1、Rb1的红外光谱和二阶导数光谱，三七与淀粉光谱在 11601020cm-1范围的峰形、峰位和相对峰强都很相近，说明三七中淀粉的含量较高R1、Rg1、Rb1的红外二阶导数光谱在 30002850cm-1范围，亚甲基和甲基的振动形成了一系列的吸收峰；淀粉的红外二阶导数光谱在此范围的吸收峰较少且相对较弱，三七在此范围也显示了多个吸收峰，且吸收光谱与 R1、Rg1、Rb1的比较相似，说明此波段内三七的红外光谱主要为皂苷类物质亚甲基和甲基的振动.在 1050988cm-1范围，三七的二阶导数光谱显示了一系列吸收峰，对比淀粉及 R1、Rg1、Rb1的二阶导数光谱，淀粉的二阶导数光谱在此范围显示了 1 个很弱的吸收峰，而 R1、Rg1、Rb1的二阶导数光谱在此范围显示了一系列的吸收峰，且相对较强，说明此范围三七红外光谱的振动与皂苷类物质的振动关系密切.上述红外光谱及二阶导数光谱分析反映，三七中富含淀粉和皂苷类物质.2.2 三七中 3 种皂苷总量的定量建模分析在天然产物样品中，由于组成物质成分非常复杂，样品各组成成分的光谱重叠严重，含量高的物质成分光谱常常掩盖了含量低的物质成分光谱，且光谱变量间具有多重相关性，光谱变量数目大等，采用多元线性回归或主成分回归等方法来建立模型预测其中某种成分或某几种成分的含量比较困难偏最小二乘回归是一种多元统计数据分析方法，可以实现多因变量对多自变量的回归建模，能较好的解决自变量间的多重相关性、样本数量相比变量数较少的回归问题4三七药材是一种天然产物，本试验的测量结果以及前面的光谱分析表明，三七主根中主要皂苷 R1、Rg1、Rb1的含量相对较低，因此本试验采用三七主根样品的红外光谱结合偏最小二乘回归方法来建立 3 种皂苷总含量的定量预测模型将预处理后的样品光谱及各样品中 3 种主要皂苷的总含量输入 TQAnalyst8.6 软件，进行定量建模分析.2.2.1 3 种皂苷总含量的定量建模分析将 100 个样品按三种皂苷含量大小较均匀的分为校正集 75 个，验证集 25 个，采用二阶导数光谱，选择全光谱（4000400cm-1）范围的光谱变量进行 3 种皂苷总含量的偏最小二乘回归定量建模以软件自带的对模型性能指数（相对残差和，最大值为 100，越接近 100 越好）的计算结果来评价模型的优劣，反复调整校正集和验证集样品，直至得到较满意的模型为止固定校正集和验证集样品，分别对原红外光谱、一阶导数光谱、二阶导数光谱在全光谱范围进行 3 种皂苷总含量的偏最小二乘回归定量建模比较表 3 为不同级别的光谱在全光谱范围结合偏最小二乘回归定量分析 3 种皂苷总含量的建模情况由表 3 知，3 种级别的光谱结合偏最小二乘回归法建立的模型都能较好的预测三七主根样品中的 3 种皂苷总含量，相对而言，基于一阶导数光谱的偏最小二乘回归定量模型，性能更好校正集样品的预测值与实际值的相关系数为 0.9808，RMSEC 值为 7.87；验证集样品的预测值与实际值的相关系数为 0.9856，玉溪师范学院学报 40 RMSEP 值为 5.67，模型性能指数达到了 89.9图 3 为基于一阶导数光谱的偏最小二乘回归定量模型对各实验样品的预测值与实际值的相关曲线，由图可知，预测值与实际值的相关性较高.表 3 不同级别的光谱结合偏最小二乘回归法对 3 种皂苷总含量的定量分析情况光谱类型光谱范围（cm-1）主因子数校正集验证集模型性能指数RRMSECRRMSEP原红外光谱4 000400110.971 39.670.954 08.5584.8一阶导数光谱4 000400120.980 87.870.985 65.6789.9二阶导数光谱4 000400110.980 97.880.966 87.5586.45010015020025050100150200250CalculatedActual50 10015020025025020015010050CalculatedActual图 3 一阶导数光谱的预测模型对各样品的预测值与实际值的相关曲线表 4 不同范围的一阶导数光谱结合偏最小二乘回归法对 3 种皂苷总含量的定量分析情况光谱类型光谱范围（cm-1）主因子数校正集验证集模型性能指数RRMSECRRMSEP一阶导数光谱4 000400120.980 87.870.985 65.6789.9一阶导数光谱1 800700100.964 211.00.956 28.7684.4一阶导数光谱3 2502 65090.962 311.30.959 98.5184.92.2.2 不同光谱范围的一阶导数光谱对 3 种皂苷总含量的建模分析按照 2.2.1 中建模所用的校正集和验证集样品，分别对一阶导数光谱在全光谱、1800700cm-1、32502650cm-1等 3 个光谱范围的光谱变量进行偏最小二乘回归定量建模比较表 4 为不同光谱范围的一阶导数光谱结合偏最小二乘回归法对 3 种皂苷总含量的定量分析情况由表 4 知，一阶导数的 3 个不同光谱范围结合偏最小二乘回归法建立的 3 种皂苷总含量测定模型也都能预测三七的 3 种皂苷总量，相对而言，基于一阶导数全光谱的偏最小二乘回归定量模型，性能更好.3 结 论利用傅里叶变换红外光谱技术测试了采自云南文山州及周边 7 个县 12 个种植点，共 100 株三年生三七主根的傅里叶变换红外光谱，通过 Omnic8.0 软件计算各样品红外光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱.通过与纯物质淀粉、皂苷 Rb1、Rg1、R1的光谱比较，样品红外光谱反映，三七主根中富含淀粉和皂苷类物质.按中国药典中对三七药材主要有效成分含量的测量方法来测量三七主根样品中 R1、Rg1、Rb1的质量百分比，分别以样品的红外光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱作为自变量，利用偏最小二 41 刘 飞，杨春艳，沈 涛：红外光谱结合偏最小二乘法对三七主要皂苷含量的预测研究乘回归法建立定量分析模型来研究三七主根中 3 种皂苷 Rb1、Rg1、R1总含量的测量方法，相对而言，基于一阶导数光谱的偏最小二乘回归定量模型，性能更好.校正集样品的预测值与实际值的相关系数为0.9808，RMSEC 值为 7.87；验证集样品的预测值与实际值的相关系数为 0.9856，RMSEP 值为 5.67，模型性能指数达到了 89.9研究结果表明，基于三七主根的傅里叶变换一阶导数红外光谱结合偏最小二乘回归定量模型可以较好的预测三七主根中主要的皂苷含量，为生产实践中快速预测三七药材中的主要皂苷含量提供了简便快捷且准确的方法.参考文献：1 中华人民共和国药典委员会.中华人民共和国药典：第一部 M.北京：中国医药科技出版社，2010.2 夏鹏国，张顺仓，梁宗锁，等.三七化学成分的研究历程和概况 J.中草药，2014，45(17):2564-2567.3 陈士林，郭宝林，张贵群，等.中药鉴定学新技术新方法研究进展 J.中国中药杂志，2012，37(8):1043-1046.4 常星，王露，程江雪，等.基于偏最小二乘回归分析的逍遥软胶囊中柴胡-白芍药对抗抑郁作用谱-效关系研究 J.中草药，2023，54(8):2509-2515.5 李运，张霁，徐福荣，等.红外光谱结合化学计量学对三七总黄酮含量的快速预测研究 J.光谱学与光谱分析，2017，37(01):70-74.6 韩想，贺小刚，于佳萍，等.近红外光谱结合偏最小二乘回归所建模型快速预测雪菊的抗氧化活性 J.理化检验-化学分册，2023，59(7):792-797.7 黄广伟，陈淮臣，刘渝，等.基于灰色关联度和偏最小二乘回归分析的芩苏胶囊抑菌谱效关系研究 J.药物评价研究，2022，45(6):1060-1069.8 刘飞，王元忠，杨春艳，等.红外光谱结合判别分析对三七道地性及产地的鉴别研究 J.光谱学与光谱分析，2014，35(1):108-111.9 孙素琴，周群，陈建波.中药红外光谱分析与鉴定 M.北京：化学工业出版社，2010.Prediction of Main Saponins of Panax Notoginseng by Infrared Spectrum Combined with Partial Least Square MethodLIU Fei1,YANG Chunyan1,SHEN Tao2(1.School of Physics and Electronic Engineering,Yuxi Normal University,Yuxi 653100,China;2.School of Chemistry,Biology and Environment,Yuxi Normal University,Yuxi 653100,China)Key Words:infrared spectroscopy;partial least-square method;Notoginseng taproot;prediction of saponin contentAbstract:The prediction study of the total contents of three saponins Rb1,Rg1 and R1 in Panax Notoginseng taproot was made by combining Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR)with partial least square method.After the infrared spectra of 100 notoginseng taproot samples from 12 planting points in 7 counties,pure starch,Rb1,Rg1,and R1 were tested,the derivative spectra of each sample were calculated by OPUS software.The contents of saponins R1,Rg1 and Rb1 in the 100 samples were first measured according to the method stipulated for measuring the content of active components in Panax Notoginseng in pharmacopoeia,and then predicted with the model established on the basis of partial least squares regression.It is found that the correlation coefficient is 0.980 8 between the predicted value and the measured value of the calibration set and 0.985 6 between them of the verification set with a model performance index of 89.9.The research results show that FTIR combined with partial least-square regression is capable of predicting the total content of saponins in notoginseng taproot and can be used for fast and accurate prediction in production practice.