材料检协会（ASTM）将其定义为波长在780～2 526 nm（波数为12 820～3 959 cm-1）的电磁波。近红外光谱区包含的信息量及其丰富，随着计算机技术的提高、分析技术的开发以及仪器制造技术的发展，对近红外光谱区谱图信息的解析正得到深入发展和进一步完善。如今，利用其分析速度快、样品前处理简单、无需试剂、无污染、多组分检测、高效的特点，使得近红外光谱分析法在农产品、食品、石油化工、质量监督等各领域均得到广泛应用，其中在中药分析领域也具有广阔的应用前景[3-4]。本实验采集到30多份何首乌和制首乌样品以及伪品白首乌、冀蓼、毛脉蓼的近红外光谱图， 通过对它们的近红外图谱比较研究， 以期能为准确鉴别何首乌和其伪品、何首乌和制何首乌提供可供借鉴的科学依据。
1仪器及试药
1.1仪器
德国 Bruker Matrix-F型傅里叶变换近红外光谱仪（配有1. 5m 长的固体光纤探头，InGaAs 型检测器；OPUS 5. 0及7.0光谱分析软件）； RT-02高速粉碎机、四号药典筛。
1.2试药
本实验所用样品分别来自广东德庆、广东信宜、广东高州、贵州凯里、云南等产地所有样品均经本所中药室鉴定， 见表1。
2方法与结果
2.1NIR 光谱的采集
将药材分别粉碎， 过四号筛， 装入玻璃试管中（装样高度1.8～2 cm） ， 用近红外光谱仪光纤探头采集光谱。扫描的条件： 扫描范围4 000～10 000 cm-1， 扫描次数32次， 分辨率8 cm-1， 每份样品采集3张光谱， 近红外光谱仪采集到的各种类型药材的原始光谱图分别经过求平均处理后的平均光谱图见图1。
2.2近红外定性判别模型的建立
2.2.1训练集、验证集样本的划分选择标准算法（Standard），在全谱段范围分别对何首乌、制何首乌总样本光谱图进行聚类分析，分别得到5个和4个不同的亚类，选取训练集样本使得涵盖所有亚类和几乎所有收集到的产地。由此划分，何首乌总样本中15批，制何首乌10批作为训练集的两组建模样品。剩下的何首乌4批、制何首乌2批以及白首乌、毛脉蓼、冀蓼各1批作为验证集样品。
2.2.2适合定性分析的谱区及光谱预处理选择首先扣除容易受空气中水分含量影响的7 500～6 900 cm-1，5 600～5 000 cm-1的水峰位置， 并选择具有合适吸收峰的谱段范围，本文选择吸光度在0.4～1.2波数为7 000～5 400，5 000～4 100 cm-1作为区别何首乌与其他品种的特征谱段。
全谱段范围扣除12 000～10 000 cm-1几乎没有吸收峰的谱段和4 200～4 000 cm-1容易受到仪器电噪音干扰的边缘谱段，因此全谱段鉴别模型谱段选取10 001.5～4 196.5 cm-1谱段范围。
2.2.3对原始光谱进行光谱预处理对于基线偏移，可以通过矢量归一化或者一阶导数化来消除； 对于基线旋转，可以采用一阶导数化结合矢量归一化处理来消除，或使用二阶导数化[5]。用不同的预处理光谱，对比不同品种光谱的差异，结果特征谱段范围光谱矢量归一化法处理后，不仅消除了光谱的漂移，而且最大限度地体现了不同品种光谱的差别。
2.2.4建立通用性定性分析模型在OPUS定性建模中，利用参考样本测得的光谱数据计算光谱距离来建立定性判别模型。每个品种的近红外光谱在空间上呈现出某一确定的分布，依此品种的平均光谱为球心，并以阈值为半径，从而建立定性模型。阈值DT=DMax+So×X3，其中DMax为匹配值的最大值（maximum hit），S0为标准偏差， X为缺省值0.25。
利用OPUS 7.0 光谱软件中“建立定性测试方法”选项，通过对训练集样品光谱按进行谱段选择和光谱预处理，建立具有特征谱段和全谱段的两层识别模型，对未知样品2次计算光谱距离，来综合判别样品的性质。
一层特征谱段鉴别模型，参数为：谱图预处理选择矢量归一化，谱段选择6 938.9～5 411.5，4 998.8～4 146.4 cm-1，光谱距离计算方法选择标准化法；二层全谱段鉴别模型，参数为谱图预处理选择一阶导数（9点平滑）加矢量归一化，谱段选择10 001.5～4 196.5 cm-1，光谱距离计算方法选择因子化法，得到2个因子，设置因子数为1（选择第二因子）。计算结果，选择性值（S）为1.09（应 >1），在95%置信水平上，何首乌与制何首乌能够实现唯一识别。
2.2.5模型验证结果2层复合模型能够对验证集9批样品进行正确区分：何首乌4批验证样品12张光谱中匹配值最大为0.712 7（近何首乌组并小于何首乌组的阈值0.821 8），因此判别为何首乌；制何首乌2批验证样品6张光谱中匹配值最大为0.317 5（近制何首乌组并小于制何首乌组的阈值0.481 3），因此判别为制何首乌；另外其中3批伪品9张光谱判别结果均为“NOT OK”，光谱距离及与阈值关系，见表2。
2.3一致性检验模型的建立
一致性检验是一种快捷的图谱比较方法，通过比较待测样品的光谱与已知样品的一组参考光谱是否具有一致性，从而判断待测样品与已知样品是否具有一致的药品质量[6]。将待测光谱在该波长点处的吸光度与参考光谱在该波长点处的平均值的差值除以标准偏差σ，得到的就是一致性指数（conformity index， CI）。
训练集、验证集样本的划分以何首乌15批样品作为训练集，其余何首乌4批、制首乌12批、伪品3批均作为验证集，利用OPUS 7.0光谱软件中“建立合格性测试方法”选项，建立一致性检验模型，参数为：谱图预处理选择一阶导数（17点平滑）加矢量归一化，谱段选择10 001.5～7 590.8，6 973.7～5 361.4，4 979.5～4 188.8 cm-1，CI限度为3.6，结果见图2。序号1～9伪品光谱均在所设定的CI限度以上，超出建模样品光谱图的可信区间；光谱序号10～21验证集何首乌在CI限度以下，跟建模样品一致。验证的结果与样品实际情况相符。序号22～57为制何首乌集中在CI限度附近，说明何首乌与制首乌图谱之间相似，不能完全区分。
2.4聚类分析
聚类分析属于无监督的分类方式，预先不需要知道光谱的属性，而只是根据计算得来的光谱距离自动分类。由于何首乌和制首乌光谱相似度高，亲缘关系紧密，聚类分析无法将两者完全区分；因此尝试利用聚类分析将不同产地何首乌以及何首乌与其伪品的亲疏关系表现出来。
将何首乌产地确定的11批样品分别求取每批的平均光谱，共11张平均光谱，以及三批伪品3张平均光谱作为建模分析样本，利用OPUS7.0 光谱软件中“聚类分析”选项，建立何首乌聚类分析模型。模型参数为：谱图预处理选择一阶导数+矢量归一化，9点平滑，谱段选择4 200～10 000 cm-1，光谱距离计算方法选择因子化法。计算结果见图3，伪品冀寥和毛脉寥，与其余样品分成两类，亲缘关系最远；其次是白首乌；另外聚类分析树状图提示同产地的何首乌光谱距离相近亲缘关系密切，如云南、贵州凯里；而德庆产地的大部分聚集在一类。
3讨论
何首乌与其同科同属的伪品冀寥、毛脉寥外形鉴别特征十分相近，而混淆品白首乌常由于药物功效相似或地方用药习惯不同而导致混用[7]。利用近红外光谱法建立何首乌定性判别模型和一致性检验模型均可将正品何首乌与伪品冀寥、毛脉寥及混淆品白首乌区分，相比其他薄层色谱、液相色谱法等，具有快速、简便、环保的应用特点。
何首乌与制何首乌在外观性状上有差异较易识别，但在打磨成粉以后两者不易区分，且功效不同不可混用，相比显微、薄层色谱等鉴别方法，近红外光谱法是能够将两者区分快速有效的分析手段。何首乌与制何首乌为同一植物，光谱图差异性不明显，如图1可见在近短波范围12 000～10 000 cm-1制首乌吸光度谱线上扬，或许是因为制何首乌经过黑豆汁蒸煮后颜色变深导致吸收增强的缘故。由于它们加工方法的不同，经过数学处理， 提取特征信息后， 近红外光谱技术还是可以准确地对他们进行鉴别，建立何首乌定性判别模型将两者区分。课题组曾采用高效液相指纹图谱对何首乌与制何首乌进行区分，发现样品的相似度均在0.95以上，样品间的相似度很高。
何首乌系广东著名道地药材，尽管何首乌在黄河以南各省区均有分布， 但是“德庆首乌”的优良品质已被千百年的用药实践所证实， 其道地药材的地位已为中医药传统所认可。本文采用近红外光谱技术在何首乌药材产地区分中的应用进行了尝试，发现何首乌的光谱差异性与其地理分布有一定的关系， 表现出一定的地带性差异。广东德庆4个样品先聚为一类，2个样品聚为一类，1个样品与贵州凯里的聚为一类。而来源于云南和贵州凯里的2 个样品也先聚在一起。
通过对何首乌近红外模型的建立，表明近红外光谱法适合用于何首乌药材的鉴别，显示了将近红外光谱技术应用于中药鉴别分析及产地判别的良好前景。但由于受实验的样本数量和时间的限制， 仍有大量的模型验证和检验工作等待完成。
[参考文献]
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[3]赵中振，梁之桃. 近红外光谱技术中在药鉴定中的应用与优势[J]. 中国中药杂志，2012，37（8）：1062.
[4]郭兰萍，黄璐琦，Christian W Huck. 近红外光谱技术及其在中药道地性研究中的应用[J]. 中国中药杂志，2009，34（14）：1751.
[5]褚小立，袁洪福，陆婉珍.近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J].化学进展，2004（4）：528.
[6]张学博，尹利辉. 近红外光谱一致性检验方法用于快速判断药品质量的研究[J]. 药物分析杂志，2011（3）： 603.
[7]王智民. 对何首乌基原和品种的再认识[J]. 中国中药杂志，2013，38（12）：3988.
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