Geographical origin discrimination and polysaccharides quantitative analysis of Radix codonopsis with micro near-infrared spectrometer engine
本研究的标题是“基于微型近红外光谱仪的党参地理来源鉴别与多糖定量分析”，这一研究的目的是利用微型近红外光谱技术对党参（Radix codonopsis）的地理来源进行鉴别，并对其中的多糖含量进行定量分析。通过文献内容，可以挖掘出以下重要的知识点：
1. 中药材质量控制：在中草药现代化过程中，质量控制是一个非常重要的环节。传统中医（TCM）产业在中国正从经验性开发向产业化生产转变。在这个过程中，对中药材进行科学的质量评价是实现质量标准化、保证临床疗效和安全性的关键。近红外光谱（NIR）技术因其快速性、非破坏性、简单性、经济性等特点被广泛用于中药材的质量控制。
2. 近红外光谱技术（NIR spectroscopy）：近红外光谱技术是一种基于物质对近红外光吸收的光谱技术，它能够快速地获取样品的光谱信息，从而实现对物质的快速检测和分析。NIR光谱分析因其非破坏性检测手段，不会对样品造成任何损害，非常适合中药材的分析研究。
3. 微型近红外光谱仪（micro near-infrared spectrometer）：本研究采用的MicroNIR1700是一种便携式的微型近红外光谱仪。它的优点在于体积小、重量轻、携带方便，可实现现场快速检测，非常适合野外工作环境和实际生产过程中的应用。
4. 地理来源鉴别（geographical origin discrimination）：中药材的地理来源对药材品质有很大影响，不同地理来源的同种药材可能会因为生长环境、气候、土壤等因素的差异而具有不同的成分和疗效。因此，准确识别中药材的地理来源对于保证其质量和药效是非常重要的。本研究使用MicroNIR1700光谱仪建立了基于判别分析（DA）方法的定性模型，用于鉴别党参的地理来源和真伪，并且该模型具有100%的预测准确性。
5. 多糖含量定量分析：多糖是中药材中重要的有效成分之一，其含量的多少直接影响药材的疗效。传统的多糖含量测定方法通常比较繁琐，需要耗费大量时间和试剂。本研究利用MicroNIR1700光谱仪配合偏最小二乘法（PLS）算法建立了一种快速定量分析党参中多糖含量的方法。通过NIR光谱数据进行预处理和变量选择，最终确定了PLS模型。模型的评价指标包括校正相关系数（Rc）、预测相关系数（Rp）、交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP），其数值分别达到0.9775、0.9602、2.496和2.734g/mL，表明该方法可以快速准确地测定党参中的多糖含量。
6. 光谱预处理和变量选择：在利用NIR光谱数据进行化学计量学分析时，光谱预处理是一个关键步骤，它能够提高模型的准确性和稳定性。常见的预处理方法包括多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）等。此外，变量选择方法有助于从众多波长点中选出对特定成分含量变化最敏感的波长区域，以提升模型的预测性能。
通过上述研究，本工作展示了微型近红外光谱技术在中药材质量控制领域中的应用潜力，为党参等中药材的快速鉴别和成分分析提供了一种新的科学方法，对推进中药材的现代化和产业化进程具有重要意义。
