研究目的
通过测定云南重楼药材根茎和叶片的傅里叶变换中红外光谱（FT-MIR），结合化学计量学方法评估其质量。
研究成果
研究表明，傅里叶变换中红外光谱结合化学计量学能有效对不同地理来源的云南松样本进行分类与鉴别。偏最小二乘判别分析（PLS-DA）在此用途上比随机森林（RF）更为适用。云南松叶片可用于快速准确的鉴定，且数据融合策略能提升分类能力。
研究不足
该研究未能对所有样本实现100%的识别准确率，表明所用模型和方法存在潜在优化空间。
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基于傅里叶变换中红外光谱结合化学计量学的滇重楼根茎与叶片比较鉴别研究
DOI：10.3390/molecules23123343
期刊：Molecules
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
重楼作为历史悠久的传统草药，在中国多个民族中被广泛用于疾病治疗。然而云南重楼的品质因地理来源不同而存在波动，因此有必要建立快速准确的分类方法。本研究采用傅里叶变换中红外光谱（FT-MIR）结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、随机森林（RF）和层次聚类分析（HCA）方法，分析了来自昆明、玉溪、楚雄、大理、丽江和红河的462份云南重楼根茎与叶片样本的地理来源。主成分分析（PCA）显示根茎和叶片FT-MIR光谱具有明显的聚类趋势。投影变量重要性（VIP）分布比RF获得的重要变量更均匀，而PLS-DA模型获得了更高的分类能力。因此，PLS-DA模型比RF模型更适合对云南重楼不同地理来源进行分类。此外，HCA树状图的聚类结果也证实了根茎与叶片间的化学信息差异。叶片FT-MIR矩阵的PLS-DA和RF模型识别性能优于根茎数据集，且组合数据集的模型分类能力高于单独的根茎和叶片光谱矩阵。本研究为资源合理利用及云南重楼样本的快速准确鉴别提供了参考依据。
作者：
Yi-Fei Pei，Qing-Zhi Zhang，Zhi-Tian Zuo，Yuan-Zhong Wang
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