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近年来,滇重楼野生资源匮乏,市售以次充好、以假乱真的现象频发;栽培环境和生长年限导致其根茎部位有效成分差异大,品质参差不齐;栽培植株地上部分资源严重浪费,没得到合理利用。因此,有必要建立快速、有效和准确的原料药质量评价方法,从源头控制滇重楼品质;加强资源利用度,从根本解决滇重楼资源匮乏问题。本研究以不同年限、不同产地的栽培及野生滇重楼根茎、茎及叶为研究对象,采集样品的傅里叶变换中红外光谱(Fourier transform-mid infrared spectroscopy,FT-MIR)、近红外光谱(Near-infrared spectroscopy,NIR)和紫外光谱(Ultraviolet spectrum,UV)信息数据,结合多源信息融合策略建立单一或融合的多个产地或年限鉴别模型,辅以主成分分析(Principal component analysis,PCA)及系统聚类分析(Hierarchical cluster analysis,HCA)方法系统分析不同部位、年限和产地的滇重楼品质差异,建立滇重楼光谱评价体系,为滇重楼质量评价与资源合理利用提供理论基础。论文共五章。首先进行栽培品产地及年限鉴别研究:第一章表明基于根茎部位衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱(Attenuated total reflection-FTMIR,ATR-FTMIR)建立的偏最小二乘判别分析(Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型可以作为一种快速准确的方法对其进行产地鉴别研究;第二章生物量分析表明云南省南部即红河州采集样品具有较高一致性,可为农民带来更大效益。地上部分(茎和叶)在快速有效地鉴定滇重楼产地和栽培年限研究方向中均存在一定的实用价值。其次对野生品进行产地鉴别研究,预试验发现基于样品根茎ATR-FTMIR、NIR及UV三种单一数据建立的模型均未达到最佳效果,因而结合多源信息融合策略进一步研究:第三章将样品根茎ATR-FTMIR及NIR数据有效融合后可有效用于产地判别研究,且前者较后者分类贡献大;第四章有效融合其ATR-FTMIR及UV信息建立产地判别模型。即多源信息融合策略基于光谱数据结合化学计量学方法可有效对滇重楼进行鉴别研究。综述部分总结了重楼属植物质量评价研究的主要分析工具及化学计量学应用进展综述。