基于拉曼光谱的平性中药辨识研究

2023-12-27 17:30:07 107阅读次数

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研究背景

在传统中药中，平性药是极其重要的一类，数量占比为20%～33%，功效甚多，有广泛的应用。对于中药平性的认识自古以来颇有争议，有人认为平性是相对而言的，表现在寒、热偏向不明显但并未超出四性范围，不过历代大多数医家是肯定平性药的独立存在的。然而由于寒热偏性不显著、作用相对和缓且周期过长，以及作用的双向性和复平性，针对平性中药的生物、药理、药效等研究难以证实平性的客观、实际及实现中药平性的准确辨识。因此，为证明平性的客观存在、可入性味，并解决中药平性辨识问题，研究学者从多角度开展研究，如有研究基于“平性自古以来便存在”“历代医家承认平性存在及“平性药临床上的广泛应用”3 点论据，论证了平性的客观性。

拉曼光谱作为分子振动散射光谱，与分子极化率和能级相关，可呈现分子结构或化学基团信息。而绝大多数的中药可看作是由分子所构成的集合体系，因此，中药拉曼谱图是在分子层面对中药的整体反映，与中医药整体观念相契合，能够在分子水平作为中药的整体表征。

本实验使用如海拉曼光谱仪对中药进行拉曼检测。

研究内容

1、专属性实验

以山药、苏合香、合欢花、茯苓、枸杞子为例进行专属性考察，功率调至0 mW采集特征拉曼位移（cm^-1）及其所对应的峰强（I）得到空白谱图（图1），表明不同中药因性质的差异表现出各异的拉曼谱图，峰形良好，对中药进行拉曼检测无明显荧光干扰。

图1.中药拉曼谱图专属性考察

2、重复性实验

以取自山东、河北、宁夏、江苏、湖南的桃仁、山药、枸杞及薏苡仁进行重现性考察。经样品预处理后，每味中药待测样品先后进行5次拉曼检测（图2），记录中药拉曼谱图的特征拉曼位移（cm^-1 ）及其所对应的I，并计算RSD。同时进行逆峰位匹配检索，计算谱图相似度。RSD 均小于3. 00%，相似性均大于87. 3%，结果表明重复性良好，且不同产地的同种中药拉曼谱图整体上基本一致。

图2.中药拉曼重复性考察谱图

3、特征筛选

通过 MDG 对中药拉曼数据进行初步特征筛选，选取重要性排名靠前 1000的拉曼位移及其峰强数据如2623、2553、2210、2818、2212 cm^-1的I等，重要性排名前30的结果见图3。经特征筛选出的拉曼位移主要集中在2000～3000cm^-1 ，在此范围内，非平性中药相较于平性中药，表现出更强的拉曼散射。

图3.基尼指数的特征筛选部分结果

为证实平性与筛选得到中药拉曼数据的相关性，基于拉曼数据非正态、非齐性、非连续等特点，利用SPSS 18. 0对特征筛选得到的前 1000 的拉曼数据进行非参数统计检验，平性药组与非平性药组均表现出显著性差异，部分结果见表 1。结果表明在拉曼位移 2000～3000 cm^-1范围内，非平性中药与平性中药的拉曼散射差异有统计学意义。

为进一步提高分类模型的性能，以RF模型为框架，分别以特征筛选得到 MDG 排名前 100～1000 的拉曼数据分别进行建模。经纵向比较发现，随着建模拉曼数据的增加，模型的准确性整体呈下降趋势（图4）。

图4.RF模型准确性趋势

4.评判模型的建立与评价

推以MDG排名前100的拉曼数据，结合RF、SVM、LR、ANN、NN算法建立针对平性与非平性的评判模型开展相关性分析，为平性的客观存在、可入性味提供可靠依据。此外，经参数自动寻优在十折交叉验证基础上绘制受试者工作特征曲线（ROC），通过准确率、受试者工作特征曲线下面积（AUC）和精确度等进行模型评价，结果发现以MDG排名前100拉曼数据所建各模型均表现出良好的判别效果（图5）。

图5. RF、SVM、ANN、LR、NN模型的ROC曲线

以AUC、准确度、精确度为S要评价标准，其值越高，代表该模型对平性分类效果越显著，准确率和精确度越高。由表1可知各模型的AUC 均大于0. 91，表明基于筛选出的中药拉曼数据，各模型均可高效区分平性与非平性；RF模型准确率和精确度均大于0. 93，优于其他模型的准确度和精确度，对于平性判别表现出Z佳效果，为Z优模型。因此，在以中药可量化的拉曼谱图作为中药整体性表征的研究体系下，本研究经特征筛选出的拉曼数据可高效、准确地实现平性与非平性的辨识分析，说明平性中药与其拉曼谱图具有显著相关性。

总结

在中药整体性表征和特征筛选的基础上所建立的相关模型均表现出良好的评判效果，尤以MDG前100拉曼数据所建随机森林模型Z佳，优于已报道平性与非平性的评判模型，且研究是在大批量中药拉曼光谱检测基础上进行的，其结果更具有说服力。此外，基于平性与非平性的评判模型和非参数检验均表明平性和非平性与中药拉曼谱图具有显著的相关性，而中药拉曼谱图则是中药的真实、客观反映。

文献来源

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