[1]不同产地大黄红外指纹图谱及相似度分析

郭兴蕾¹,徐海星¹,许沛虎¹,林世和^2*,杨全伟²

(1 武汉理工大学化学化工与生命科学学院,武汉,430070;2 武汉中西医结合医院药学部,武汉,430022)

摘要 目的：建立红外指纹光谱鉴定大黄药材的方法。方法:收集不同产地的大黄药材样品10批，对不同产地大黄药材进行红外光谱指纹测定，并进行相似度计算及化学模式识别。结果：获得10批不同产地大黄药材红外指纹图谱，图谱相似度均大于0.96。结论：红外指纹图谱鉴定法可用于大黄药材的鉴别。

关键词 大黄；鉴别；红外指纹图谱；相似度

Infrared Fingerprints and Similarity Analysis of Rhubarb from Different Areas

Guo Xinglei 1, Xu Haixing 1, Xu Peihu 1, Lin Shihe 2 *, Yang Quanwei 2

(1 College of Chemistry and Life Science, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China; 2 Department of Pharmacy, Wuhan Traditional Chinese and Western Medicine Hospital, Wuhan 430022, China)

ABSTRUCT:Objective：To establish a method of the identification of Radix et Rhizoma Rhei by infrared spectrum Methods：10 samples of Radix et Rhizoma Rhei from different habitats was identified and similarity calculation and chemical pattern recognition were used. Results：10 IR fingerprint was obtained, the similarity of the graphs were greater than 0.96 Conclusion：The method of IR fingerprint can be used for the identification of different origin of Radix et Rhizoma Rhei.

KEYWORDS: Radix et Rhizoma Rhei；Identification；Infrared Fingerprint；Similarity

大黄为蓼科植物掌叶大黄Rheum palmatum L.唐古特大黄R. tanguticum Maxim. Ex Balf.或药用大黄R. officinale Bail的干燥根和根茎，.掌叶大黄和唐古特大黄药材称北大黄，主产于青海，甘肃等地，药用大黄药材称南大黄，主产于四川。于秋末茎叶枯萎或次春发芽前采挖，除去根茎，刮去外皮切块干燥，生用，或酒炒，酒蒸，炒炭用。主要功效为泻下攻积，清热泻火，凉血解毒，逐瘀通经，临床主要用于治疗，积滞便秘，血热呕吐，目赤咽肿，热毒疮疡，烧烫伤，血瘀证等，其中生大黄泻下作用较强，多用于便秘患者，酒制大黄泻下力较弱，活血作用较好，宜用于瘀血证，大黄炭则多用于出血症 ADDIN NE.Ref.{A804F17A-81AB-4EEF-9619-AC815DA8796B}^[1]。由于其作用广泛，疗效显著，大黄一直是中药研究者们的研究重点，然而由于大黄产地较多，品种复杂，目前大黄药材没有明确的质量标准，临床多见伪品，质量标准也多以经验感知为依据进行判断,划分标准不规范、欠严密,缺乏系统性整理和现代科技的支持 ADDIN NE.Ref.{A7E4D282-CDEE-4732-89BE-A3A50BE109A2}^[2],也未得到普遍认可,制约了在中药材质量标准评价体系的发展,目前中药材质量标准的研究主要是面向生产检验领域的,而对于临床合理用药以及调剂规范方面的标准研究却鲜有关注 ADDIN NE.Ref.{036B2E8A-771F-48F1-B755-120144511699}^[3]。因此本文选取了10种不同产地的大黄药材进行红外指纹图谱的鉴定，并对各吸收峰位置进行聚类分析，化学模式识别 ADDIN NE.Ref.{E2FA9223-3490-4488-B312-69791D922B8D}^[4]，进一步确定了利用红外指纹图谱鉴定的可行性。对中药材大黄的鉴定提供可靠与科学的分析。

1 仪器与试药

1.1仪器

    傅里叶红外光谱仪（型号：Nicolet6700厂家：Thermo Electron Scientific Instruments，USA）；压片机（型号：BJ-15厂家：天津博君科技有限公司）；十万分之一电子天平（Sartorius，德国）；研钵。

1.2材料

    各产地大黄经余南才主任药师鉴定为药典正品大黄的干燥根和根茎，各产地大黄，见表1，甲醇为色谱纯，溴化钾(光谱纯，上海国药集团公司提供)，水为双重蒸馏水，其他所用试剂均为分析纯。

表1大黄样品采集时间和产地

编号 采集时间	1 2016.10月	2 2016.10月	3 201611月	4 201610月	5 201611月	6 201611月	7 201610月	8 201611月	9 201610月	10 201610月
产地	陕西西乡	青海	湖南	广西	四川广元	四川绵阳	甘肃陇南	甘肃渭源	甘肃陇西	甘肃

2方法 ^{ADDIN NE.Ref.{B802751C-42D9-4E16-B15D-36F37E67CAC2}[5]}与结果

2.1 制备大黄样品：将各产地生大黄各称取100g，烘干，并粉碎成细粉。

2.2 供试品的制备：取样品于60℃下干燥至恒重，粉碎，过160目筛，备用。分取各样品粉末约2mg，与烘干的KBr粉末按样品：KBr粉末=1:100于研钵中研磨均匀并通过压片机压成KBr片。

2.3红外光谱测试：

    用红外光谱仪测定，性能指标波数范围：中红外光区4000~400cm^-1，快速扫描1次/秒，最高分辨率为0.019cm^-1 ，红外变温附件（温度范围：室温~400℃）。

2.4方法学考察

2.4.1. 精密度试验：取同一批供试品（批号20161011,产地甘肃）连续测定5次，所得红外谱图完全一致，RSD为1.5%（n=6），表明仪器精密度良好。

2.4.2 重复性试验：取同一批供试品，按供试品的制备方法平行制备5份，分别测定，所得红外谱图比较一致，RSD为1.2%(n=6)，表明方法重复性良好。

2.4.3稳定性试验：取同一批供试品放入真空干燥器内保存，分别在0、1、2、3、4、5h测定1次，记录红外谱图，结果5h内所得谱图基本一致，RSD为0.8%(n=6)，表明供试品在5h内基本稳定。

2.5供试品红外分析测试结果

    取10批不同产地大黄样品，按上述方法制样，测试红外吸收光谱图见图1，红外指纹图谱特征吸收峰峰位值见表2

 

图1 不同产地大黄的红外吸收光谱图

 

 

 

 

编号                                                       峰位值/cm-1
1	3415	2928	1734	1628	1529	1496	1448	1383	1349	1318	1245	1148	1102	1054	845	829	747	582	519
2	3419	2930	1621	1517	1448	1369	1317	1239	1153	1034	871	780	662	583	518
3	3405	2927	1629	1521	1445	1384	1244	1144	1107	1050	876	755	670	578	519	472
4	3415	2930	1627	1448	1373	1317	1245	1136	1104	1052	926	867	831	780	580	519
5	3407	2927	1628	1518	1447	1384	1243	1154	1107	1077	1025	763	706	576	528
6	3397	2929	1629	1448	1371	1244	1156	1103	1082	1034	765	669	577	528
7	3388	2930	1629	1449	1370	1318	1245	1052	767	670	577	519
8	3416	2929	1627	1448	1382	1317	1244	1104	1053	780	670	579	519
9	3419	2931	1625	1445	1384	1318	1246	1105	1054	870	781	674	592	518
10	3407	2930	1628	1450	1372	1318	1245	1144	1103	1051	997	925	864	831	767	576	519	407

表2 不同产地大黄红外指纹图谱峰位置

 

 

2.5.1共有峰确定

    由图1，表2可知，通过对供试品红外光谱的比较，发现共有峰峰位波长为3415，2929，1629，1448，1370，1317，1245，1136，1104，1050(单位：cm^-1)，10批不同产地的大黄红外图谱非常相似，峰位基本相同，基本上可作为大黄药材共有的特征峰，而不同产地样品在指纹区内的主要吸收峰有一定差异。

2.5.2 相似度分析

    通过OMNIC 7.3红外操作软件 ADDIN NE.Ref.{5FF7C93D-4A3F-4FF7-B34A-5D5E6C3180DC}^[6]得到的共有峰信息，以所有产地样品红外光谱中共有峰透过率的均值为参照，以相关系数和夹角余弦评价相似度相关公式，用Excel2003分别计算各产地大黄供试品的 ADDIN NE.Ref.{EEEB65EC-809D-43CE-BC38-5C32CED8EEC4}^[7]，结果见表3

由相关系数可以看出数值均在0.91以上，说明不同产地大黄药材质量稳定，具有很好的一致性。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

表3不同产地大黄指纹图谱分析结果(透过率/%)

编号 峰位波长/cm-2     1          2          3          4          5          6          7          8          9          10        均值
1	3415	32.1	28.4	29.1	29.4	27.4	31.2	33.4	35.7	31.9	30.3	30.89
2	2929	55.2	51.5	49.4	50.5	51.4	46.7	49.5	58.6	51.5	52.0	51.63
3	1629	42.5	43.4	41.5	44.6	45.7	41.5	40.4	45.6	43.5	41.3	43.00
4	1448	54.3	48.9	51.7	56.1	49.1	52.9	49.7	49.5	54.1	53.9	52.02
5	1370	51.4	47.2	49.1	48.5	50.9	49.8	53.1	54.5	50.0	50.4	50.49
6	1317	53.5	51.5	52.4	52.1	51.5	54.9	53.1	52.8	51.7	51.9	52.54
7	1245	54.6	49.1	49.7	51.4	54.1	54.4	55.1	55.5	53.9	50.8	52.86
8	1136	51.4	45.4	50.9	51.5	54.3	52.4	53.1	50.7	52.9	53.1	51.57
9	1104	0.465	0.441	0.475	0.495	0.475	0.485	0.471	0.481	0.471	0.478	0.4737
10	1050	0.432	0.405	0.412	0.441	0.425	0.412	0.413	0.421	0.435	0.428	0.4224
相关系数		0.985	0.962	0.990	0.962	0.970	0.961	0.957	0.913	0.991	0.986

 

 

表4不同产地大黄相似度分析表

 

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	1.000
2	0.994	1.000
3	0.995	0.999	1.000
4	0.999	0.997	0.998	1.000
5	0.996	0.997	0.999	0.998	1.000
6	0.994	0.998	0.999	0.997	0.997	1.000
7	0.979	0.992	0.992	0.987	0.988	0.989	1.000
8	0.987	0.998	0.996	0.993	0.993	0.995	0.996	1.000
9	0.993	0.999	0.999	0.997	0.997	0.997	0.995	0.999	1.000
10	0.999	0.995	0.996	1.000	0.997	0.995	0.984	0.990	0.995	1.000

2. 5.3 化学模式识别

    根据10批不同产地大黄红外图谱分析结果，通SPSS17.0统计分析软件 ADDIN NE.Ref.{957FE451-4DD8-4888-81C2-8B28208B961F}^[8]对数据进行Q型聚类分析，分析结果见表4，图2，由图2可知10种不同产地大黄在欧式平方和为25处聚为一类，Q型聚类分析表明10种不同产地大黄具有较高相似度，通过识别大黄指纹图谱可以建立大黄的质量标准控制。

 

图2  10种不同产地大黄聚类分析矩阵图

 

 

3讨论

本文对10批大黄药材的红外指纹图谱进行了相似度考察，结果表明不同产地的大黄供试品的红外指纹图谱相似程度较高，一致性良好，并对供试品进行化学模式识别，采用聚类分析法对10批大黄药材的红外指纹图谱进行Q型聚类，结果表明10批大黄药材在欧氏距离平方和为25处聚为一类。以上结果说明相似度分析法和聚类分析法对10批大黄药材的红外指纹图谱的分析结果是一致的。

本实验初步建立了对不同产地大黄药材的红外指纹图谱及其研究方法，可用于该产品的质量控制。对大黄药材，采用红外指纹图谱结合相似度计算及化学模式识别，能很好地控制大黄的质量，结果较理想，为大黄药材的品质评价和质量控制提供了科学依据。也对中药指纹图谱的建立具有借鉴意义。

       

 

 

参考文献

 

[1] 刘佳，李莉，胡会娟，等. 不同道地产区大黄功效组分含量的差异分析[J]. 中国现代中药,2017,19(05):662-669.

[2] 辛敏通，李铮，郭洪祝，等. 对中药质量标准研究现状和发展的思考[J]. 中国新药杂志,2012,21(07):710-713.

[3] 陈振华，刘苏珍，周斌，等. 浅谈中药质量标准现状与几种质量评价方法[J]. 时珍国医国药,2016,27(03):694-696.

[4] 刘江，陈兴福，邹元锋. 基于中药指纹图谱多维信息的化学模式识别研究进展[J]. 中国中药杂志,2012,37(08):1081-1088.

[5] 杨天鸣，张璐，付海燕，等. 不同产地甘草的近红外指纹图谱模式识别鉴别方法[J]. 亚太传统医药,2015,11(14):11-14.

[6] 王栋，王永禄，郭啸，等. 中药金礞石红外指纹图谱相似度分析[J]. 光谱学与光谱分析,2011,31(10):2715-2718.

[7] 苗爱东，孙殿甲. Excel 2002在中药指纹谱相似度计算中的应用[J]. 药学进展,2003,27(01):51-54.

[8] 徐海星，刘小平，瞿国义，等. 中药材海金沙X射线衍射Fourier指纹图谱鉴定[J]. 中药材,2006,29(02):123-126.