本技术属于中药材质量控制领域,具体涉及基于多模态分子光谱特征重组的道地药材产地判别方法。通过采集样品的近红外、中红外和太赫兹光谱实现对中药材饮片/粉末产地的准确鉴别,同时能够可视化展示中药材饮片/粉末在近红外光谱、中红外光谱和太赫兹波段的重组特征光谱,具有识别针对性更强、准确度更高、适应范围更广的特点。
背景技术
中药材是中医治疗疾病、调理身体、保健养生的重要物质基础,具有治疗广泛、安全性高、毒副作用小、可个性化配方和文化传承深厚等特点。中药材种类和道地性是疗效的重要保障。不同种中药材的成分相差很大,很多长相相似,肉眼无法准确识别。不同产地的同种中药材成分也存在一定差异,有些还会受到地质和环境污染的影响。因此,为了确保中药材疗效的可靠性,准确鉴别中药材的种类和产地对于中医药的发展具有重要意义。
中药材产地鉴别的传统方法包括性状鉴别法、气相色谱法、薄层色谱法和高效液相色谱法等。性状鉴别法依赖于主观经验,虽然操作简便、成本较低,但准确性难以保证。而化学分析方法,尽管能够提供详细的成分信息,却存在样品制备复杂、可能破坏样品、分析周期长、效率不高以及可能引起化学污染等不足。
光谱分析技术因其高效率、精确性和成本效益在中药材质量评估中备受推崇。目前大多数方法仅依赖单一光谱技术来评估中药材质量,但单一光谱技术在实际应用中存在容易被干扰,复杂样品处理能力不足,在部分样品中检测分析精度不高等局限性,不能全面揭示中药材复杂的化学成分和结构,这些不足极大地限制了光谱技术在中药材产地鉴别领域的应用。相较于单一光谱方法,多光谱技术能提供更全面的化学成分和结构信息,通过多波段数据组合,显著提升识别精度。此外,多光谱技术有效降低环境干扰,增强检测的稳定性与可靠性。
然而现有多光谱技术大多是针对单一组分特征,提供的信息有限,对于实际复杂样品中不同物质之间相互作用会影响光谱响应,进而与单一物质相应不同,上述方法不能全面揭示中药材复杂的化学成分和结构,缺乏多维数据支持也意味着单一光谱技术的识别准确率无法满足更高精度鉴别的要求,且某些技术可能只对特定类型的样本有效。
实现思路