本發(fā)明涉及中藥產品質量監(jiān)控領域，具體地，涉及一種鑒別山藥破壁飲片摻假的方法。

背景技術：

山藥（Shanyao），本品為薯蕷科植物薯蕷 Dioscorea opposita Thunb. 的干燥根莖。冬季莖葉枯萎后采挖，切去根頭，洗凈，除去外皮和須根，干燥?；虺悯r切厚片，干燥，也有選擇肥大順直的干燥山藥，置清水中，浸至無干心，悶透，切齊兩端，用木板搓成圓柱狀，曬干，打光，習稱“光山藥”。

中藥破壁飲片是利用現(xiàn)代超微粉碎技術將傳統(tǒng)飲片進行破細胞壁粉碎成粒度分布D90小于45um的微細顆粒，再制成30-100目的顆粒。相對于傳統(tǒng)飲片具有色澤一致，質量均一，穩(wěn)定性好的特點為創(chuàng)新型中藥飲片。近年來，破壁飲片作為中藥飲片創(chuàng)新品類，憑借其促進中藥有效成分更好吸收及攜帶、服用方便等獨特優(yōu)勢，備受廣大消費者青睞，在中醫(yī)藥及保健食品市場所占份額不斷加大、經濟價值日益增長。

山藥破壁飲片為一種不添加任何添加劑或藥用輔料、全成分入藥的產品，山藥由于自身營養(yǎng)與藥用價值相當高，廣為消費者接受，一些不法企業(yè)為了獲取不正當利益，在山藥中摻入廉價的玉米、小麥淀粉或輔料制成顆粒偽造山藥破壁飲片進行銷售，這種違法行為不僅嚴重破壞了市場秩序，造成消費者經濟損失，而且不利于消費者的身體健康。而對于添加其他藥用輔料或小麥玉米淀粉制成的非法山藥破壁飲片，從外觀上難于辨別。因此，研究開發(fā)一種快速、準確、穩(wěn)定的方法定性與定量檢測山藥破壁飲片非法添加物顯得尤為重要。

目前，尚未發(fā)現(xiàn)有關破壁飲片或類似飲片（超微粉等）摻假鑒別技術方法?，F(xiàn)有常規(guī)的高效液相色譜、色譜-質譜聯(lián)用、顯微鑒別、電子鼻、DNA分子鑒定等分析技術均需要繁瑣的樣品前處理過程，費時費力，且對操作人員專業(yè)素質要求較高，實驗過程會對樣品或環(huán)境造成污染，且檢測成本高。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了克服現(xiàn)有技術的上述不足，提供一種鑒別山藥破壁飲片摻假的模型。

本發(fā)明的另一個目的是提供一種鑒別山藥破壁飲片摻假的方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過以下技術方案予以實現(xiàn)的：

一種鑒別山藥破壁飲片摻假的模型，建立方法如下：

（1）淀粉摻假山藥破壁飲片定性模型建立：采集純的山藥破壁飲片樣品、摻假山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為校正集和預測集；將校正集光譜數(shù)據(jù)導入SIMCA-P 12.0軟件進行一階導數(shù)/MSC預處理，建立OPLS-DA定性模型；所述淀粉為玉米淀粉、小麥淀粉或木薯淀粉中的一種或任一組合；

（2）添加輔料山藥破壁飲片定性模型建立：采集純的山藥破壁飲片樣品、添加輔料山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為校正集和預測集；將校正集光譜數(shù)據(jù)導入SIMCA-P 12.0軟件進行Row-Center預處理，建立OPLS-DA定性模型；所述輔料為糊精、乳糖、硬脂酸鎂、微粉硅膠、微晶纖維素、滑石粉、羥丙基纖維素或淀粉中的一種或任一組合；

（3）淀粉摻假山藥破壁飲片定量模型建立：采集純的山藥破壁飲片樣品、摻假山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為校正集和預測集；將校正集光譜數(shù)據(jù)導入MATLAB 7.0.4軟件，將樣品近紅外光譜劃分為10,25,50個子區(qū)間，再分別進行兩個、三個、四個區(qū)間組合運算，篩選最佳區(qū)間組合建立siPLS模型；所述淀粉為玉米淀粉、小麥淀粉或木薯淀粉中的一種或任一組合。

優(yōu)選地，一種鑒別山藥破壁飲片摻假的模型，建立方法如下：

（1）在山藥破壁飲片加工過程中摻入不同比例的淀粉，得到不同添加比例的淀粉摻假山藥破壁飲片樣品，所述淀粉為玉米淀粉、小麥淀粉或木薯淀粉中的一種或任一組合；

（2）在山藥破壁飲片加工過程中摻入輔料，得到添加輔料山藥破壁飲片樣品，所述輔料為糊精、乳糖、硬脂酸鎂、微粉硅膠、微晶纖維素、滑石粉、羥丙基纖維素或淀粉中的一種或任一組合；

（3）淀粉摻假山藥破壁飲片樣品的OPLS-DA定性模型建立：采集純的山藥破壁飲片樣品、步驟（1）摻假山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為校正集和預測集；將校正集光譜數(shù)據(jù)導入SIMCA-P 12.0軟件進行預處理及判別分析，摻假山藥破壁飲片定性模型采用一階導數(shù)/MSC預處理方法；OPLS-DA模型驗證：掃描預測集樣品近紅外光譜，采用建立好的OPLS-DA模型對預測集樣品進行所屬類別預測；

（4）添加輔料山藥破壁飲片樣品的OPLS-DA定性模型建立：采集純的山藥破壁飲片樣品、步驟（2）添加輔料山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為校正集和預測集；將校正集光譜數(shù)據(jù)導入SIMCA-P 12.0軟件進行預處理及判別分析，摻假山藥破壁飲片定性模型采用Row-Center預處理方法；OPLS-DA模型驗證：掃描預測集樣品近紅外光譜，采用建立好的OPLS-DA模型對預測集樣品進行所屬類別預測；

（5）淀粉摻假山藥破壁飲片樣品的siPLS定量模型建立：采集純的山藥破壁飲片樣品、步驟（1）摻假山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為校正集和預測集；將校正集光譜數(shù)據(jù)導入MATLAB 7.0.4軟件，將樣品近紅外光譜劃分為10,25,50個子區(qū)間，再分別進行兩個、三個、四個區(qū)間組合運算，篩選最佳區(qū)間組合建立siPLS模型；siPLS定量模型驗證：將建好的模型導入，對校正集模型進行檢驗，驗證siPLS模型對未知樣品摻假淀粉含量的預測能力。

優(yōu)選地，步驟（3）中光譜數(shù)據(jù)的采集條件為使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，采樣間隔設置為2 nm；光譜掃描范圍1100～2300 nm；掃描次數(shù)32次。

本發(fā)明在建立模型之前，要先制備淀粉摻假山藥破壁飲片樣品，優(yōu)選地，所述淀粉摻假山藥破壁飲片樣品的制備方法為：在純山藥破壁飲片加工過程中摻入10%、20%、25%、30%、40%、50%、55%、60%、70%、75%、80%、95%（w/w）的玉米淀粉或小麥淀粉，得到摻假10%、20%、25%、30%、40%、50%、55%、60%、70%、75%、80%、95%（w/w）玉米淀粉的山藥破壁飲片樣品，和摻假10%、20%、25%、30%、40%、50%、55%、60%、70%、75%、80%、95%（w/w）小麥淀粉的山藥破壁飲片樣品。

本發(fā)明在建立模型之前，要先制備添加輔料山藥破壁飲片樣品，優(yōu)選地，所述添加輔料山藥破壁飲片樣品的制備方法為：在純山藥破壁飲片加工過程中按照1:1（w/w）摻入輔料，輔料分別為糊精、乳糖、硬脂酸鎂、微粉硅膠、微晶纖維素、滑石粉、羥丙基纖維素、淀粉。

一種鑒別山藥破壁飲片摻假的方法，具體步驟為，采集待測山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜，利用本發(fā)明所建的模型對待測山藥破壁飲片樣品的近紅外光譜進行判別，從而得到待測山藥破壁飲片樣品的判別結果。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

本發(fā)明可直接對山藥破壁飲片摻假情況進行準確地定性、定量分析，省去繁瑣的前處理過程，具有操作簡便、分析時間短、對樣品無損壞、綠色環(huán)保等常規(guī)分析方法無可比擬的優(yōu)勢，大大縮短了分析周期，降低了實驗成本。

附圖說明

圖1為40個純草晶華山藥破壁飲片樣品近紅外光譜圖。

圖2為192個淀粉摻假山藥破壁飲片樣品近紅外光譜圖。

圖3為192個添加輔料山藥破壁飲片樣品近紅外光譜圖。

圖4為摻假山藥破壁飲片的OPLS-DA模型。

圖5為采用OPLS-DA模型判別82個純山藥破壁飲片及淀粉摻假山藥破壁飲片的判別結果。

圖6為添加輔料的山藥破壁飲片的OPLS-DA模型。

圖7為采用OPLS-DA模型判別82個純山藥破壁飲片及添加輔料的山藥破壁飲片的判別結果。

圖8為玉米淀粉摻假山藥破壁飲片檢驗集定量模型結果。

圖9為小麥淀粉摻假山藥破壁飲片檢驗集定量模型結果。

圖10為使用PLS-DA方法建立的淀粉定性模型。

圖11為使用2階導數(shù)預處理、OPLS-DA方法建立的輔料定性模型。

圖12為使用PLS-DA方法建立的輔料定性模型。

圖13為使用SNV預處理、OPLS-DA方法建立的輔料定性模型。

具體實施方式

下面結合說明書附圖和具體實施例對本發(fā)明作出進一步地詳細闡述，所述實施例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。下述實施例中所使用的試驗方法如無特殊說明，均為常規(guī)方法；所使用的材料、試劑等，如無特殊說明，為可從商業(yè)途徑得到的試劑和材料。

實施例1

（1）樣品制備：制備3個批次共40個純山藥破壁飲片樣品，各批次生產過程中均留取足量半成品山藥超微粉，分別用于山藥破壁飲片摻假樣品的制備。

玉米淀粉、小麥淀粉摻假山藥破壁飲片樣品的制備：玉米淀粉、小麥淀粉分別按比例與上述3個批次半成品山藥超微粉按照純山藥破壁飲片樣品制備方法，最終制成含玉米淀粉（小麥淀粉）10%、20%、25%、30%、40%、50%、55%、60%、70%、75%、80%、95%（w/w）的摻假破壁飲片樣品。不同摻假比例的樣品重復制備8個，制備2種淀粉（小麥淀粉、玉米淀粉）摻假樣品共計192個。

添加各種輔料山藥破壁飲片摻假樣品的制備：分別使用糊精、乳糖、硬脂酸鎂、微粉硅膠、微晶纖維素、滑石粉、羥丙基纖維素、淀粉與上述3個批次半成品山藥超微粉按照純山藥破壁飲片樣品制備方法，最終制成含輔料比例為1:1（w/w）的添加不同輔料的摻假破壁飲片樣品。添加不同輔料的樣品重復制備8個，制備8種添加輔料樣品共計192個。

（2）數(shù)據(jù)采集：采用Luminar 5030 AOTF近紅外光譜分析儀采集樣品近紅外光譜信息，使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，采樣間隔設置為2nm；光譜掃描范圍1100～2300 nm；掃描次數(shù)32次，取平均值作為樣品的近紅外光譜。40個純山藥破壁飲片樣品近紅外光譜圖如圖1；192個淀粉摻假山藥破壁飲片樣品近紅外光譜圖如圖2；192個添加輔料山藥破壁飲片樣品近紅外光譜圖如圖3。

（3）數(shù)據(jù)集劃分：將40個純山藥破壁飲片樣品和192個淀粉摻假山藥破壁飲片樣品共232個樣品進行分組，其中校正集數(shù)目為150個，檢驗集為82個。將40個純山藥破壁飲片樣品和192個添加輔料山藥破壁飲片樣品共232個樣品進行分組，其中校正集數(shù)目為150個，檢驗集為82個。

（4）淀粉摻假山藥破壁飲片定性分析：OPLS-DA模型的建立，將校正集光譜數(shù)據(jù)導入SIMCA-P 12.0軟件進行預處理及判別分析，采用一階導數(shù)/MSC(多元散射校正)預處理方法，模型參數(shù)R²Y=0.866，Q²=0.809。結果如圖4，模型能夠很好地將3個類別樣品區(qū)分開來（A代表純山藥破壁飲片集合；B代表玉米淀粉摻假山藥破壁飲片集合；C代表小麥淀粉摻假破壁飲片集合），同時可以明顯看出，摻偽淀粉含量隨著第一個主成分軸從左到右越來越高。置換檢驗（n=100）顯示該判別模型不存在過耦合缺陷。

模型檢驗：對82個純山藥破壁飲片及淀粉摻假山藥破壁飲片進行類別預測，結果采用OPLS-DA模型判別正確率為100%，結果如圖5。

（5）添加輔料山藥破壁飲片定性分析：OPLS-DA模型的建立，將校正集光譜數(shù)據(jù)導入SIMCA-P 12.0軟件進行預處理及判別分析，采用Row-Center預處理方法，模型參數(shù)R²Y=0.9，Q²=0.832。結果如圖6，模型能夠很好地將9個類別樣品區(qū)分開來（A代表純添加糊精破壁飲片集合；B代表添加乳糖破壁飲片集合；C代表添加硬脂酸鎂破壁飲片集合；D代表添加微粉硅膠破壁飲片集合；E代表添加微晶纖維素破壁飲片集合；F代表添加滑石粉破壁飲片集合；G代表添加羥丙基纖維素破壁飲片集合；H代表添加淀粉破壁飲片集合；J代表純山藥破壁飲片集合）。置換檢驗（n=100）顯示該判別模型不存在過耦合缺陷。

模型檢驗：對82個純山藥破壁飲片及輔料摻假山藥破壁飲片進行類別預測，結果采用OPLS-DA模型判別正確率為100%，結果如圖7。

（6）淀粉摻假樣品的定量分析：

siPLS模型的建立：將校正集光譜數(shù)據(jù)導入MATLAB7.0.4軟件，將樣品近紅外光譜劃分為10,25,50個子區(qū)間，再分別進行兩個、三個、四個區(qū)間組合運算，同時與PLS(偏最小二乘法)、iPLS(區(qū)間偏最小二乘法)分析結果比較，選擇RMSECV值最小的方法建模，結果如表1，表2。

表1 玉米淀粉摻假山藥破壁飲片校正集PLS模型分析比較結果

^aLV為潛在變量

表2 小麥淀粉摻假山藥破壁飲片校正集PLS模型分析比較結果

^aLV為潛在變量

分析比較可得出，采用siPLS建立玉米淀粉摻假山藥破壁飲片定量模型最可靠，將樣品近紅外光譜劃分為10個子區(qū)間，四個區(qū)間[2,3,6,8]時，校正模型RMSECV值最小為1.7872。采用siPLS建立小麥淀粉摻假山藥破壁飲片定量模型最可靠，將樣品近紅外光譜劃分為10個子區(qū)間，四個區(qū)間[3,4,6,9]時，校正模型RMSECV值最小為1.6462。

模型檢驗：將建好的模型導入，對校正集進行檢驗，驗證siPLS模型對未知樣品的預測能力。玉米淀粉摻假山藥破壁飲片檢驗集模型結果如圖8：校正集相關系數(shù)為0.9975，預測相關系數(shù)為0.9980，預測能力好。小麥淀粉摻假山藥破壁飲片檢驗集模型結果如圖9：校正集相關系數(shù)為0.9979，預測相關系數(shù)為0.9971，預測能力好。

本發(fā)明可直接對山藥破壁飲片摻假情況進行準確地定性、定量分析，省去繁瑣的前處理過程，具有操作簡便、分析時間短、對樣品無損壞、綠色環(huán)保等常規(guī)分析方法無可比擬的優(yōu)勢，大大縮短了分析周期，降低成本。

對比例1

本對比例在建立淀粉摻假山藥破壁草本定性分析模型時，建立模型的方法與實施例1不同，采用的是PLS-DA模型，其他同實施例1，最后得到的模型結果如圖10所示。說明建立的模型不穩(wěn)定。

對比例2

本對比例在建立添加輔料山藥破壁草本定性分析模型時，數(shù)據(jù)的預處理方法與實施例1不同，采用的是2階導數(shù)處理，其他同實施例1，最后得到的模型結果如圖11所示。說明建立的模型不穩(wěn)定。

對比例3

本對比例在建立添加輔料山藥破壁草本定性分析模型時，建立模型的方法與實施例1不同，采用的是PLS-DA模型，其他同實施例1，最后得到的模型結果如圖12所示。說明建立的模型不穩(wěn)定。

對比例4

本對比例在建立添加輔料山藥破壁草本定性分析模型時，數(shù)據(jù)的預處理方法與實施例1不同，采用的是SNV處理，其他同實施例1，最后得到的模型結果如圖13所示。說明建立的模型不穩(wěn)定。