4种牡荆属植物来源生药的近红外漫反射指纹图谱聚类分析

4种牡荆属植物来源生药的近红外漫反射指纹图谱聚类分析

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1、4种牡荆属植物来源生药的近红外漫反射指纹图谱聚类分析作者:辛海量,胡园,张巧艳,郑汉臣,秦路平【摘要】目的对不同来源的蔓荆子、黄荆子、牡荆子,进行近红外漫反射指纹图谱聚类分析,建立基于近红外漫反射指纹图谱的快速、简便的鉴别方法。方法采用近红外漫反射光谱技术及聚类分析方法进行分析。结果4种生药聚类分析结果与传统植物分类结果一致,可以据此进行鉴别;多个产地来源的单叶蔓荆子聚类分析结果与其地域、纬度分布及品质关系密切,可据此分为3个居群类型。结论该方法可用于蔓荆子、黄荆子、牡荆子的鉴别,也可用于蔓荆子品质分析、种内变异研究。【关键词

2、】蔓荆子;黄荆子;牡荆子;近红外漫反射光谱;聚类分析  Abstract:ObjectiveToprovideaneethodforidentifying4fruits,asmedicinalmaterialsfromVitexspecies,Vitex.trifoliaL.;V.trifoliaL.var.simplicifoliaCham.V.negundoL.,V.negundovar.cannabifolia(Sieb.etZucc.)Hand.-Mazz..MethodsClusteranalysisetry.Res

3、ultsThemethodcouldidentifythemandtheresultsy.TheclusteranalysisresultsofthesesamplesofV.trifoliaL.var.simplicifoliaCham.indifferentpopulations,ethodcanbeusedfortherapidandaccuratediferentiationofthem,andmaybemeaningfulfortheresearchonthequalityanalysisandintraspecie

4、svariationofV.trifoliaL.var.simplicifoliaCham..  KeyplicifoliaCham.V.negundoL.;V.negundovar.cannabifolia(Sieb.etZucc.)Hand.-Mazz.;Near-InfraedDiffuseReflectanceSpectrometing  马鞭草科(Verbenaceae)牡荆属(Vitex)有多种植物具有较高的药用价值,其中较为常用的有单叶蔓荆VitextrifoliaL.var.simplicifoliaCham.

5、,蔓荆V.trifoliaL.,黄荆V.negundoL.以及牡荆V.negundovar.cannabifolia(Sieb.etZucc.)Hand.-Mazz.,它们的叶、果实、根等多个部位都作药用。由于亲缘关系较近,对这些植物之间、来源于这些植物的生药之间的准确鉴别存在困难。如单叶蔓荆和蔓荆植物容易鉴别,果实之间准确鉴别难度较大。牡荆和黄荆植物与植物、果实与果实之间准确鉴别均较困难。并且就市场流通情况来看,存在以牡荆子、黄荆子假冒蔓荆子牟利的情况[1],这必然会给临床用药带来危害。因此,很有必要建立简便、快速的鉴别此类

6、生药的方法,以确保临床用药安全。由于传统上生药多为多居群来源,势必存在种内变异,品质参差不齐。因此,探索单叶蔓荆子的种内变异规律,对于保证生药品质,遴选优良种质,推动GAP的实施,具有重要意义。  目前,近红外漫反射光谱技术(NIRDS)无需破坏样品、制样,可直接测定固体样品,操作简便、快速,已被广泛应用于化学、化工、医药、农业、食品、烟草等行业的定性、定量分析。在中药学领域,已被用于生药鉴别[2]、指纹图谱[3]、含量测定[4]、品质分析[5,6]等方面,展示出广阔的应用前景。本文应用NIRDS技术,所得光谱数据进行聚类分析

7、,建立基于近红外漫反射指纹图谱的快速、简便的鉴别方法,以及蔓荆子的品质分析方法,初步分析单叶蔓荆子的种内化学变异规律。  1仪器与材料  1.1仪器VECTOR22/N傅立叶变换近红外光谱仪(德国Bruker公司)。    1.2材料各产地样品(果实)多由作者在各产地采集(表1),并经第二军医大学生药学教研室郑汉臣教授鉴定。  表1实验样品采集情况(略)   2方法  2.1实验条件测定方式:积分球漫反射,扫描次数:64次,扫描范围:3700~12000cm-1,分辨率:4cm-1。  2.2方法药材经40℃烘干12h,粉碎,

8、过80目筛,取约2g置测量杯中,以金箔为参比,按实验条件进行扫描,每个样品重复测定5次,求平均光谱。  2.3数据处理原谱处理:2l点平滑后求一阶导数,用OPUS/INDENT定性分析软件进行聚类分析,预处理方法:VectorNormalization,聚类方法:。  3结果

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