无机元素特征谱结合化学计量学鉴别黄芩的生长年限

李化; 黄国英; 张明晓; 杨立新; 董红敬; 杨滨

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20220350

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无机元素特征谱结合化学计量学鉴别黄芩的生长年限

药学基础 | 更新时间：2022-09-30

- 无机元素特征谱结合化学计量学鉴别黄芩的生长年限
  增强出版
- Identification of Growth Years of Scutellariae Radix By Characteristic Spectrum of Inorganic Elements Combined with Chemometrics
- 中国实验方剂学杂志 2022年28卷第21期页码：121-128
- 作者机构：
  
  1.中国中医科学院中药研究所，北京 100700
  2.成都大学附属医院，成都 610081
  3.山东省分析测试中心，济南 250014
- 作者简介：
  
  李化，博士，副研究员，从事中药及其复方的质量评价及其药效物质基础研究，E-mail：lihua621@hotmail.com
  杨滨，博士，研究员，从事中药质量评价及其药效物质基础研究，E-mail：ybinmm@126.com
- 基金信息：
  
  中国中医科学院科技创新工程项目(CI2021A04511);国家自然科学基金项目(81202903;81573534);山东省重点研发计划项目(2021CXGC010508)
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20220350
  中图分类号： R22;R28;R931;O657
- 收稿日期：2021-12-18，
  
  网络出版日期：2022-02-23，
  
  纸质出版日期：2022-11-05
- 稿件说明：
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李化,黄国英,张明晓等.无机元素特征谱结合化学计量学鉴别黄芩的生长年限[J].中国实验方剂学杂志,2022,28(21):121-128.

LI Hua,HUANG Guoying,ZHANG Mingxiao,et al.Identification of Growth Years of Scutellariae Radix By Characteristic Spectrum of Inorganic Elements Combined with Chemometrics[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2022,28(21):121-128.
李化,黄国英,张明晓等.无机元素特征谱结合化学计量学鉴别黄芩的生长年限[J].中国实验方剂学杂志,2022,28(21):121-128. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20220350.

LI Hua,HUANG Guoying,ZHANG Mingxiao,et al.Identification of Growth Years of Scutellariae Radix By Characteristic Spectrum of Inorganic Elements Combined with Chemometrics[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2022,28(21):121-128. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20220350.

摘要

目的

确定1~4年生黄芩中无机元素的含量特征，结合化学计量学模型，探讨基于无机元素特征图谱进行黄芩生长年限鉴别的可行性。

方法

样品经微波消解后，采用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-OES）和电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定21批样品中Mn、Zn、Ca、Fe、Mg、Na、K、Cr、Cu、Se、As、Cd、Hg、Pb和Ni共15种无机元素的含量，绘制黄芩无机元素特征图谱，结合主成分分析（PCA）、Fisher判别函数和支持向量机对测试结果进行系统分析，建立黄芩生长年限的鉴别模型。

结果

ICP-OES和ICP-MS结果显示，黄芩中富含元素Mn（7.79~36.48 μg·g

-1

）、Zn（10.12~31.43 μg·g

-1

）、Cu（6.38~17.20 μg·g

-1

）、K（2.98~13.89 μg·g

-1

）、Mg（3.45~7.78 μg·g

-1

）和Ca（2.32~7.09 μg·g

-1

），其含量整体随生长年限的延长而呈增加趋势。PCA结果表明Cu、Ni、Cd、Na、Mg、Fe、Ca、Zn、Mn、Hg是黄芩的特征元素；Fisher判别分析的空间特征图显示，1~4年生黄芩的生长年限可区分为4个类别；建立的支持向量机模型对黄芩年限的总正确率达95.2%。

结论

建立的黄芩年限鉴别方法准确、快速，可为其他中药材生长年限的鉴别提供参考。建议后续构建黄芩的质量评价体系时，应考虑将部分无机元素列为评价指标。

Abstract

Objective

To obtain content characteristics of inorganic elements in Scutellariae Radix （aged 1-4 years）， and to explore the feasibility of identifying the growth years of Scutellariae Radix based on characteristic spectrum of inorganic elements combined with chemometric models.

Method

After microwave digestion， the contents of Mn， Zn， Ca， Fe， Mg， Na， K， Cr， Cu， Se， As， Cd， Hg， Pb and Ni in 21 batches of Scutellariae Radix were determined by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry （ICP-OES） and inductively coupled plasma mass spectrometry （ICP-MS）. Meanwhile， characteristic spectrum of inorganic elements in samples was drawn. The identification model was constructed to discriminate the growth years of Scutellariae Radix based on the combination of principal component analysis （PCA）， Fisher discriminant function and support vector machine （SVM）.

Result

The contents of Mn （7.79-36.48 μg·g

-1

）， Zn （10.12-31.43 μg·g

-1

）， Cu （6.38-17.20 μg·g

-1

）， K （2.98-13.89 μg·g

-1

）， Mg （3.45-7.78 μg·g

-1

） and Ca （2.32-7.09 μg·g

-1

） in Scutellariae Radix were detected by ICP-OES and ICP-MS， and their contents increased with the prolongation of growth years. PCA results showed that Cu， Ni， Cd， Na， Mg， Fe， Ca， Zn， Mn and Hg were characteristic elements of Scutellariae Radix. Samples with different years could be divided into four categories in the spatial characteristic diagram of Fisher discriminant analysis. The correct rate of SVM model for identifying the growth years of samples was 95.2%.

Conclusion

This established method is accurate and rapid for discriminating the growth years of Scutellariae Radix， which can provide reference for the identification of other Chinese medicinal materials. It is suggested that some elements should be considered as indexes in subsequent construction of the quality evaluation system of Scutellariae Radix.

关键词

Keywords

references

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