关于红外光谱在中药鉴别中的应用免费论文

： 【关键词】 红外光谱

摘要：综述了红外光谱鉴别中药材的前处理方法、利用化学模式识别和直观判断对红外光谱谱图进行分析的方法以及近红外光谱和拉曼光谱在中药鉴别中的应用。表明红外光谱鉴别中药材具有特征性强、取样量小、简便迅速等特点，对中药材的鉴别具有重要意义。

关键词：中药鉴别；谱学，近红外线；光谱分析，拉曼；红外光谱分析

红外光谱分析是一门历史悠久并且还在不断发展着的实用技术科学，由于红外光谱具有特征性强、取样量小、简便迅速、准确等特点，各国药典都将红外光谱作为法定的药物鉴别的主要方法。中药材组成十分复杂，其红外光谱是其中多个组分红外光谱的叠加，光谱的吸收峰强度与峰形是相同或不同的官能团互相作用的结果。中药中各种化学成分只要在质和量方面相对稳定，并且样品处理方法按统一要求进行，中药材的红外光谱就应该具有一定的客观性和可重复性［２］。因此，近年来红外光谱也越来越多地应用于中药材的鉴别研究。

1 红外光谱鉴别中药材的前处理方法

11 粉末直接压片法

闫景芳等［5］采用中药粉末溴化钾直接压片法测定丹参和栽培丹参粉末的红外光谱，结果表明各种不同中药的图谱都有自身明显的差异性，尤其是在1750～1000cm－１处特征性明显。华文俊等［6］采用中药粉末溴化钾直接压片法对常用中药石斛、天竺黄、牛蒡子与伪品进行红外光谱鉴别，结果表明，3种中药与伪品的图谱都有明显的差异性，尤其是在1750～1000cm－１处特征性明显。周红涛等［7］采用药材粉末直接压片法利用傅立叶变换红外光谱仪测定不同产地的赤芍样品，结果赤芍野生品与栽培品的红外吸收频率、吸收峰的相对强度都存在比较大的差异。孙静芸等［8］采用中药粉末溴化钾直接压片法对不同来源的10个省20批商品药材，16批家种或野生药材和6个混淆品种的桑白皮进行了红外光谱分析，归纳其特征。结果表明，利用红外线指纹谱特征和相对透射率的大小较容易鉴别正品与混淆品，从而建立了简便、可靠、专属性强的红外光谱指纹图谱。王永金［9］等用溴化钾压片法测定红外光谱，对熊胆进行了鉴定。

12 溶剂提取法

溶剂提取法就是选择几种极性不同的溶剂，在适当的实验条件下，把真伪品或易混淆品药材中的化学物质按不同的极性提取出来。药材的极性一般都会在某一种或几种溶剂浸出物中出现，从而反映到红外光谱上，对药材作出鉴别。姜大成等［10］用体积分数为50％乙醇、丙酮、氯仿、石油醚4种溶剂和直接粉末压片5种处理方法对16组54种动物进行处理，实验结果表明16组药材的5种处理条件下的样品，80％的红外光谱比较都有鉴别意义，并且每组药材至少有一种条件可以达到鉴别的目的。何淑华等［4］应用50％乙醇、丙酮、氯仿处理了126种中药材，其中118种的红外光谱都有明显的差异。田进国等［11］应用石油醚、乙醚和水提取灵芝、苦地丁等30种药材样品，并分别测定其提取物的红外光谱。结果表明其红外光谱具有较高的鉴别价值。后又用同样的方法鉴别了平贝母、浙贝母、湖北贝母、伊贝母、川贝母5种贝母，苍耳子与东北苍耳子，功劳木及同属6种药用植物，北五味子野生和栽培品种，南五味子和北五味子，人参和西洋参，不同产地、品种的当归，不同产地的赤芍和白芍，延胡索和全叶延胡索［12-20］。

张文惠等［21］利用溴化钾压片法和涂膜法对南、北葶苈子的粉末及甲醇、丙酮、正己烷的浸提物分别进行了红外光谱鉴别，实验结果表明，甲醇和丙酮浸提物的红外光谱在3344、2285、2038、1515、870、792、581、460cm－１处峰形不同。因此可利用葶苈子粉末溴化钾压片法及其以丙酮、甲醇为溶剂浸提物的涂膜法配合红外光谱作为葶苈子的鉴别依据。

13 借助OMNI采样器直接测定

借助OMNI采样器直接测定药材的红外光谱，可以排除萃取法和红外制样时的不确定因素。程存归等［２２］采用傅立叶变换红外光谱法，借助OMNI采样器直接测定了中药材威灵仙及其伪品华东菝葜、山木通和毛柱铁线莲的红外光谱，结果表明威灵仙及其伪品的红外光谱的特征吸收峰的差别较大，说明他们之间的主要化学成分不同，特别在指纹区，可以作为红外光谱区别鉴定的依据。程存归［23］利用此方法对艾、野艾及细叶艾进行了红外光谱测定，结果艾、野艾及细叶艾的红外光谱吸收差别较大，从而进行鉴别；对川贝母、珠贝和小东贝也进行了鉴别［24］。金文英等采用傅立叶变换红外光谱法［25］，借助OMNI采样器直接测定了中药材地骨皮及其伪品鹅绒藤和黑果枸杞的红外光谱，结果发现正伪品的红外光谱差别较大。

2 红外光谱分析

21 直观判断红外光谱的异同

主要根据红外光谱的峰数、峰位、峰形和峰的强度，以及某一波数吸收峰的有无，指纹区的面貌等进行判断。总的原则是比较红外光谱的全貌，而不是对吸收峰进行归类。曹先兰等［26］对95种矿物药280多个样品进行红外光谱的测定，结果表明，应用红外光谱法可鉴别不同种的矿物药及矿物炮制品，还可鉴别矿物药的真伪。邱泽雨等［27］对不同产地的珍珠、蟾蜍、蛤蟆油、冬虫夏草和五灵脂的红外光谱进行比较，结果表明不同产地的样品的红外光谱一致性很好，重现性也好，在特征区均有明显的宽峰吸收。对冬虫夏草和其伪品地蚕、五灵脂和其伪品泥灵脂、熊胆和其伪品以及麝香和掺假麝香的红外光谱进行比较，结果表明根据其特征区特征吸收峰可判断中药的真伪。由于牛黄制剂的增加，牛黄的需求量越来越大，而天然牛黄来源紧缺，因此，市场上不断出现假冒的天然牛黄。张汉明等［28］对猪胆结石、人胆结石、假牛黄(大黄、黄芩、黄连和黄柏制成)进行红外光谱测定，可以看出红外光谱能有效地将天然牛黄与人工牛黄、猪胆结石和人体胆结石区分开；以大黄等植物药材掺入少量面粉制成的伪品牛黄的红外光谱与天然牛黄相比更有明显的区别。王永刚等［29］利用红外光谱法鉴别羚羊角、山羊角及绵羊角。它们在1500～1000cm－１的峰形与峰位具有很大的相似性，羚羊角在1411cm-1左右有一比较尖锐的峰，而山羊角、绵羊角的红外光谱在该处无峰显示，在1384cm-1处则有一共同峰，可以准确地将羚羊角与其他两者加以鉴别。曾明等［30］对不同产地10个野葛、3个粉葛、2个食用葛及2个苦葛进行了测试，结果表明，不同产地的同种植物的红外光谱特征几乎一致，具有良好的重现性。陈黎等［31］采用红外光谱法对何首乌及其混伪品的氯仿和乙醇提取液分别进行鉴别，实验表明，在与药材对照品相同的实验条件下，红外光谱中吸收峰的位置、峰形、峰强度等特征具较强的种属特异性，可作为鉴别何首乌与混伪品的依据。

22 化学模式识别法

中药的化学成分十分复杂，每一种中药材的质量又受产地、采收期、生长年限等诸多因素的影响，所以单凭经验或专业知识来定性的分类远远不够的，随着数学与电子计算机在中药中的应用日益广泛，化学模式识别法逐步成为了中药研究中不可缺少的手段。

董彬等［32］利用聚类分析法对野生、栽培和不同产地的赤芍进行了快速的分类研究。结果表明，对赤芍的红外指纹图谱进行聚类分析，可以对野生、栽培和不同产地的赤芍进行快速鉴别。

张亮等［33］将人工神经网络用于中药材雷公藤和昆明山海棠的分类识别研究。应用误差反向传播学习算法可以对中药材雷公藤和昆明山海棠浸出物的红外光谱进行分类识别。

徐永群等［34］借助红外光谱的指纹谱特性，用主成分分析法对主产区的赤芍进行了产区聚类，用径向基函数人工神经网络法预测了赤芍的产区。结果表明，聚类结果与地理位置和气候条件有一定的相关性，与传统中医对赤芍质量的经验评价一致，说明所分产区有一定的合理性，产区预测结果较理想。

二维相关光谱可以提高分辨率，简化含有许多重叠峰的复杂光谱，是研究功能基团动态结构变化和分子内、分子间的相互作用的一种强有力手段。曹峰等［35］采用红外光谱法结合二维相关分析技术，利用真伪天麻化学成分的差异研究在热微扰过程中所引起药用植物结构变化的规律，凭借高分辨的二维谱图，用来鉴别药材的真伪，揭示两者相应各官能团的变化规律。在正品天麻和伪品芭蕉芋880～１５００cm－１区域的二维相关红外谱同步谱中，正品天麻在对角线上出现了2个较强的自相关峰，它们所对应的基团振动峰的位置分别是在1237cm－１和1415cm－１处，说明这些吸收峰所对应的基团随着温度的升高变化较明显。同时，正品天麻在对角线上出现2个正交叉峰，1415cm－１处的吸收峰和1237cm－１处的吸收峰正相关。而伪品芭蕉芋则在对角线上出现了4个较强的和1个次强的自相关峰，它们所对应的基团振动峰的位置分别是在1024、1055、1194、1225、1162cm－１处，说明这些吸收峰对应的基团随着温度的升高变化较明显。伪品芭蕉芋与正品天麻不同，在对角线两边出现了许多较弱的正交叉峰。

根据中药材粉末快速鉴别的需要，徐永群等［36］提出了阵列相关系数比对法，并设计了比对程序，将其与红外光谱数据库结合起来，以增强谱图比对的置信度，用于药材的快速鉴别。他们对桔梗和白术的红外光谱进行了比对，将4000～400cm－１的红外光谱分为10段，分别计算各段吸光度的相关系数和总体相关系数，这样在两光谱的一次性比对中，既可获得整体相关系数的信息，又可获得各波段相关系数的信息，可较好地显示不同药材之间的差异，为药材的鉴别提供了一个数字化的具有可比性差异的依据，凭借这些差异就可以进行药材的鉴别和分类。

3 近红外光谱在中药鉴别中的应用

近红外光谱(NIRS)是近年迅速发展起来的一种有效简便的分析方法，其波长范围为780～2526nm(波数范围为12820～3959cm－１)，该谱区主要是含氢基团(CH、NH、OH)的倍频与合频吸收，其吸收强度低，不需对样品作任何化学处理，可直接进行分析，而漫反射技术可直接测定固体样品，无需破坏样品及制样，操作简便、快速。何淑华等［38］将近红外光谱技术与计算机结合，采用漫反射光学检测方法，对吉林省产的西洋参、人参及其炮制品红参进行分析，应用系统聚类法获得分类结果，结果令人满意。刘国林等［37］利用近红外光谱结合非线性映射技术对不同种和不同产地的蛇床子进行鉴别，显示出不同地域的蛇床子在近红外光谱上也存在一定的差异性。刘荔荔等［39］用近红外漫反射光谱法对部分羊蹄类生药进行鉴别，采用聚类分析和判别分析，分析结果与传统植物分类学结果基本一致。白芷类中药具有很高的药用、经济价值，但其鉴别比较困难，吴拥军等［40］选用8种白芷及其近缘植物的叶进行近红外光谱测定，并结合聚类分析和非线性映射技术对其进行分类。结果两种分类方法获得了相同的分类结果，与植物学分类和实际应用情况相符。刘福强［41］等用人工神经网络――近红外光谱法非破坏监测芦丁药品的质量，成功地分出合格药品和不合格药品。 4 红外光谱与拉曼光谱配合鉴别中药

红外光谱与拉曼光谱可给出互补的信息。红外光谱检测的是分子振动时产生的偶极矩变化，因此它对极性基团较为灵敏，而拉曼光谱则对分子的形态以及极化度变化较为敏感，因此它对于非极性基团是一个很好的探头，两者结合对于中药鉴别将是非常有效的。同时，红外光谱无法测定水溶液的光谱，水在中红外区有许多吸收，严重干扰试样的测定，拉曼光谱则不受限制，以玻璃或石英为容器的水溶液试样同样可以得到满意的结果。孙素琴等［42］利用傅立叶变换近红外光谱和变换近红外傅立叶拉曼光谱对大黄(西宁大黄)与伪品大黄(华北大黄、山大黄、水根大黄)进行了无损快速鉴别。结果表明，尽管正品大黄与伪品大黄差别较小，大部分的化学成分有很大的相似之处，但在红外、拉曼谱图中各自的特征峰较突出，根据谱峰的强度和位置可将它们区别开来。

综上所述，中药红外光谱鉴别法是一种专属性强的鉴别方法，现已应用于植物药、动物药、矿物药的鉴别研究中。但是中药材是一个复杂的混合物体系，所含各化合物吸收强度的叠加，使其具有难以解析的复杂性，又因大多数药材的主体成分相似，故谱图又具有一定的相似性，如何区分这些相似而又复杂的谱图，这是方法学研究中一个关键的技术难点［36］。因此，各种解析复杂红外光谱的软件，例如化学计量学软件、比对软件等的开发和推广将会极大地推进红外光谱在中药鉴别中的应用。与此同时，正如国家药典委员会委员王健所讲，国家药典委员会最好能组织有关专家制定出一套规范的实验方法，选定合适的品种，进行系统深入的研究，使这一鉴别技术更加成熟，最终为各地药学工作者利用红外光谱进行中药质量控制提供依据。

总之，随着计算机和化学计量学在中药研究中的广泛应用，红外光谱法必将成为中药鉴别的主要方法。

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