基于拉曼光谱的平性中药辨识研究
在传统中药中,平性药是极其重要的一类,数量占比为20%~33%,功效甚多,有广泛的应用。对于中药平性的认识自古以来颇有争议,有人认为平性是相对而言的,表现在寒、热偏向不明显但并未超出四性范围,不过历代大多数医家是肯定平性药的独立存在的。然而由于寒热偏性不显著、作用相对和缓且周期过长,以及作用的双向性和复平性,针对平性中药的生物、药理、药效等研究难以证实平性的客观、实际及实现中药平性的准确辨识。因此,为证明平性的客观存在、可入性味,并解决中药平性辨识问题,研究学者从多角度开展研究,如有研究基于“平性自古以来便存在”“历代医家承认平性存在及“平性药临床上的广泛应用”3 点论据,论证了平性的客观性。
拉曼光谱作为分子振动散射光谱,与分子极化率和能级相关,可呈现分子结构或化学基团信息。而绝大多数的中药可看作是由分子所构成的集合体系,因此,中药拉曼谱图是在分子层面对中药的整体反映,与中医药整体观念相契合,能够在分子水平作为中药的整体表征。
本实验使用如海拉曼光谱仪对中药进行拉曼检测。
研究内容
1、专属性实验
以山药、苏合香、合欢花、茯苓、枸杞子为例进行专属性考察,功率调至0 mW采集特征拉曼位移(cm-1)及其所对应的峰强(I)得到空白谱图(图1),表明不同中药因性质的差异表现出各异的拉曼谱图,峰形良好,对中药进行拉曼检测无明显荧光干扰。
图1.中药拉曼谱图专属性考察
2、重复性实验
以取自山东、河北、宁夏、江苏、湖南的桃仁、山药、枸杞及薏苡仁进行重现性考察。经样品预处理后,每味中药待测样品先后进行5次拉曼检测(图2),记录中药拉曼谱图的特征拉曼位移(cm-1 )及其所对应的I,并计算RSD。同时进行逆峰位匹配检索,计算谱图相似度。RSD 均小于3. 00%,相似性均大于87. 3%,结果表明重复性良好,且不同产地的同种中药拉曼谱图整体上基本一致。
图2.中药拉曼重复性考察谱图
3、特征筛选
通过 MDG 对中药拉曼数据进行初步特征筛选,选取重要性排名靠前 1000的拉曼位移及其峰强数据如2623、2553、2210、2818、2212 cm-1的I等,重要性排名前30的结果见图3。经特征筛选出的拉曼位移主要集中在2000~3000cm-1 ,在此范围内,非平性中药相较于平性中药,表现出更强的拉曼散射。
图3.基尼指数的特征筛选部分结果
为证实平性与筛选得到中药拉曼数据的相关性,基于拉曼数据非正态、非齐性、非连续等特点,利用SPSS 18. 0对特征筛选得到的前 1000 的拉曼数据进行非参数统计检验,平性药组与非平性药组均表 现出显著性差异,部分结果见表 1。结果表明在拉曼位移 2000~3000 cm-1范围内,非平性中药与平性中药的拉曼散射差异有统计学意义。
为进一步提高分类模型的性能,以RF模型为框架,分别以特征筛选得到 MDG 排名前 100~1000 的拉曼数据分别进行建模。经纵向比较发现,随着建模拉曼数据的增加,模型的准确性整体呈下降趋势(图4)。
图4.RF模型准确性趋势
4.评判模型的建立与评价
推以MDG排名前100的拉曼数据,结合RF、SVM、LR、ANN、NN算法建立针对平性与非平性的评判模型开展相关性分析,为平性的客观存在、可入性味提供可靠依据。此外,经参数自动寻优在十折交叉验证基础上绘制受试者工作特征曲线(ROC),通过准确率、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和精确度等进行模型评价,结果发现以MDG排名前100拉曼数据所建各模型均表现出良好的判别效果 (图5)。
图5. RF、SVM、ANN、LR、NN模型的ROC曲线
以AUC、准确度、精确度为首要评价标准,其值越高,代表该模型对平性分类效果越显著,准确率和精确度越高。由表1可知各模型的AUC 均大于0. 91,表明基于筛选出的中药拉曼数据,各模型均可高效区分平性与非平性;RF模型准确率和精确度均大于0. 93,优于其他模型的准确度和精确度,对于平性判别表现出最佳效果,为最优模型。因此,在以中药可量化的拉曼谱图作为中药整体性表征的研究体系下,本研究经特征筛选出的拉曼数据可高效、准确地实现平性与非平性的辨识分析,说明平性中药与其拉曼谱图具有显著相关性。
总结
文献来源
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体积小巧,重量轻,只有100×80×26 mm和280 g; 空间光、微型共聚焦设计,最小光斑≤30 μm; 高分辨率(~6 cm-1),高抑制荧光能力,能够轻松测量高荧光样品,获取拉曼光谱; 高灵敏度,500 ms即可实现常规化学品的拉曼光谱,最低可以检测0.3%的分析纯酒精; 可配置线扫式探头,可以采集4.5 mm*1 mm的线扫光斑,降低样品照射功率密度; 可配置浸入式拉曼探头,用于过程分析检测; 支持手机和电脑双平台,方便户外现场直接测量; 超低功耗,无须额外电源供电,通过USB手机可以直接实现光谱采集分析; 强大的软件分析功能,支持常规的HQI,峰位检索,深度学习神经网络等算法; 可以适配显微镜组成显微共聚焦拉曼。
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