穿山龙是穿龙薯蓣的根茎,属植物类中药,具有抗炎、祛痰、降糖、降尿酸、抗疲劳、抗氧化、祛风除湿,舒筋通络,活血止痛,止咳平喘等功效,其有效成分薯蓣皂苷是制作多种甾体激素类药物的重要原料。与穿山龙外观性状接近、别称相同的混淆品有常山、南蛇藤根、熟山药、黄山药几种,它们相互之间不易区别,现有穿山龙的鉴定方法有性状鉴别、显微鉴别、薄层色谱和高效液相色谱法等,这些方法有准确度不高、操作繁琐、测试周期长、试剂消耗大、不易学习掌握等缺陷,因此需要一种更快速简便、准确高效的分析鉴别方法。近红外光谱技术是将近红外光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术,具有快速准确、简单方便、绿色环保、不破坏样品等特点,可以同时测定样品中的多种化学成分和物理参数,主要用于复杂样品的直接快速分析,现已被用于中药的鉴别分析。本课题采用近红外光谱定性鉴别方法,建立了一个快速、准确鉴别穿山龙及其混淆品的方法。主要研究成果如下:1、调查全国穿山龙的产区,优选了来自我国17个省份的302个穿山龙饮片样品,以及混淆品常山、南蛇藤根、熟山药、黄山药饮片样品共计71份,用近红外光谱仪测量了各类样品的近红外光谱图。2、使用TQ Analyst软件对样品光谱图进行平滑、Savitzky-Golay导数和Norris导数处理;使用相似度匹配算法、距离匹配算法、判别分析算法和QC(Quality Control)比较检索算法,选择不同参数建立了20多种分析鉴别模型,用验证样品集检验模型的分析结果,筛选出最佳鉴定模型。3、本研究通过大量模型计算,详细研究了不同建模算法和不同建模参数对模型分析效果的影响,比较了各种因素对定性分析模型的影响效果,得到以下结果。(1)最佳鉴别模型是判别分析方法模型(对光谱做7点平滑处理),该模型对穿山龙和各类混淆品识别率均达到100%,并且可以准确的将样品分辨为穿山龙、常山、南蛇藤、熟山药和黄山药中的一种。使用Savitzky-Golay导数、Norris导数处理的建立的判别分析方法模型,也能分辨出这五种中药,但可靠性稍差。(2)其次是距离匹配法分析模型和QC比较检索法分析模型,它们只能分辨出样品是否为穿山龙,不能分辨出是哪一种混淆品,可用于穿山龙和混淆品的鉴别。(3)相似度匹配法模型最差,不能作为穿山龙和混淆品的鉴别方法。(4)光谱处理参数方面,平滑处理和Norris导数处理都可以提高模型的分辨效果,Savitzky-Golay导数处理对提高模型的分辨能力帮助不大。(5)建模方面,对于复杂的天然产物,由于它们的谱图很相似,用距离匹配和判别分析算法建模效果较好,用相似度匹配和QC比较检索分析算法建模效果较差。本研究的创新点:1、本研究建立了一种快速、准确鉴别穿山龙与4种混淆品的近红外光谱方法,填补了穿山龙近红外光谱法鉴别的空白,对提高中药材鉴别效率和可靠性有重要作用,对其它中药材近红外光谱鉴别方法的研究,有很好的借鉴作用。2、通过大量模型计算,详细研究了不同建模算法和不同建模参数对模型分析效果的影响,比较了各种因素对定性分析模型的影响效果,对其它物质定性分析模型的建立具有良好的指导意义。