基于FTIR的黄芪药材产地鉴别及预测研究

采集12个主产县90批黄芪药材的FTIR指纹图谱,分析各产地药材的光谱特征,采用正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)及反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立其产地的快速鉴别及预测模型。结果表明,不同产地黄芪药材FTIR指纹图谱及平均光谱均具有一定差异;所建OPLS-DA模型能够对不同产地黄芪药材进行较为明确的分类鉴别;不同产地黄芪药材的FTIR光谱差异主要分布在3400~2920、1650~1420、1370~1050、930~770 cm-1及590~520 cm-1波数范围;所建BP-ANN模型对测试集黄芪药材产地的预测准确率大于83%。因此,基于FTIR指纹图谱的OPLS-DA模型及BP-ANN模型能够用于黄芪药材的产地鉴别及预测。