【摘要】采用傅里叶红外技术对不同产地的甘草进行考察，获得植物内在的成分信息，以800-1-1800cm-1范围内的吸收峰为指标，应用聚类方法进行数据分析，最终将甘草分为2个类别，同类别甘草的化学组分相似，聚类分析结果可作为甘草药材质量评价的依据。基于FTIR谱的聚类分析能够在一定程度表征出甘草在不同地理位置和气候条件的多样性分化，能对甘草的合理利用提供依据。
　　
【关键词】红外 甘草 聚类分析
　　
在中药分析中，植物的内在化学性质，是从分子水平上研究植物类群及其亲缘关系，增加分类依据，以检验、修正原有的分类系统，来建立预测性高的、自然的分类群[1]。但若对植物中的全部化学成分都定量分离，定性鉴别，使之用于分类，依然是一个难题。而中红外光谱技术使用于各种形态的样品，一般不需要做任何处理，样品用量少，信息量大，指纹性强，对样品无污染[2]。本研究借助于无损红外光谱的指纹性，用模式识别方法中的聚类分析对谱图差异较小的同种药材甘草的产区进行了聚类。从聚类结果来看，采用红外光谱聚类分析能很好地将同一地理位置和气候条件的样品归类在一起，同时也表明采用红外数据进行聚类时，完全能体现出聚类算法侧重于揭示具有最相近关系的优点来。本试验结果对中草药甘草的质量签定具有一定实践价值。 a.哈萨克斯坦 b.天德 c.新疆 d.安徽大
　　
东方
　　
图1 不同产地甘草样品红外光谱图
　　
2.2 光谱特征的提取
　　
从图1可以看出，典型不同产地甘草的红外光谱如图非常相似，因此在进行聚类分析前对红外光谱数据阵列进行相关系数比对，发现在800 cm-1-1800cm-1波段范围内不同产地甘草峰位置和峰强度均有较明显的差异，并具有一定的特征性和指纹性，这一差异为甘草的聚类分析和产区的鉴别奠定了一定的数学基础。因此特采集该段样本吸光度值作为模式识别的原始数据。以吸光度值为指标，不同分布地的甘草为对象，构建原始数据矩阵，并作归一化处理。
　　
2.3 聚类分析
　　
用于聚类分析的34种不同产地甘草样品及编号見表1，利用Matlab编程可直接得出不同算法的聚类结果，如图2～图4所示。图中横轴表示谱图编号，竖轴为计算距离。距离越近则谱图相似程度越大，建立指纹谱图的可靠性越高。从新疆（中亚）甘草和各地甘草聚类分析图可以看出，新疆（中亚）甘草具有较好的相似性而归为一类。同时，各地（中国其他省份）甘草表现出的相似性较差，出现了较多的与新疆（中亚）甘草交替归类的情况。
　　
在图2中，17、18、34、20、32中除了34（安徽）外，具有很大的相似性；6、 26、31、22、27中除了27（安徽）外，也表现出了同一性。另外，4、5与13、14能聚为一类。可以看出各地（非中亚地区）甘草归类情况既有相似之处，又表现出了较大的分散性，如8、34、27等。在图3中，11、23、17、34、18、20、32中除34（安徽）外，都具有一定的相似性而归为一类。同时，如图中所示：1、9；4、7；13、14；15、28能较好地两两聚在一起，也说明这些甘草具有某些相似之处。不难发现，非中亚地区甘草表现出“大杂居，小聚居”的特点。在图4中，1、16、25、9、29、7、19、2、30、20、21、24、11、、23、32、17、18、34中除去1、9、29、7、2、34的分散外，中亚地区甘草表现出了很大的相似性。
　　
综上所述，根据不同产地的甘草聚类分析图显示，不同地源甘草在很大程度上决定了甘草的相似程度，新疆（中亚）地区甘草能较好地聚为一类，说明其在各方面都有较好的相似性，同时，各地（非中亚地区）甘草既表现出相似性，又呈现出较大的分布差异。
　　
3 结论
　　
植物的正确分类需综合大量的分类信息，而本实验中用红外光谱结合模式识别和计算机技术，探讨解决一些植物存在的分类系统建立，属间界限划分与化学成分之间对应程度的问题。从聚类结果来看，采用红外光谱聚类分析能很好地将同一地区的样品归类在一起，同时也表明采用红外数据进行聚类时，体现出聚类算法侧重于揭示具有最相近关系的优点来。结果表明，本法作为一种辅助工具用于解决植物分类问题是可行和有效的。
　　
参考文献
　　
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作者简介
　　
莫文龙（1987-），男，贵州铜仁人，新疆大学化学化工学院硕士研究生，研究方向：化学工程。