基于傅里叶变换近红外光谱与化学计量学的酸枣仁快速鉴别、真实性验证及掺伪定量研究

《Foods》：Authentication and Quantitative Analysis of Adulteration in Ziziphi Spinosae Semen Based on Near-Infrared Spectroscopy and Chemometrics

　　

摘要

酸枣仁是一种药食同源的中药材，但掺伪和替换可能影响其真实性和质量。本研究选取十批正品酸枣仁及五类掺伪物各一批来源样本，制备了325个实验室样品。本研究旨在建立一种基于傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）的酸枣仁快速鉴别及掺伪定量方法。利用PCA-X、PLS-DA和OPLS-DA对六类样品的光谱分布进行分析，并比较了SVM、DA、ANN和KNN的分类性能。采用DD-SIMCA进行单类认证，利用15种光谱预处理方法，采用PLSR对五种掺伪物进行定量分析。在内部测试集中，SVM达到了98.0%的准确率和98.4%的平衡准确率。在所研究的实验室样品中，DD-SIMCA达到了100%的准确率、灵敏度和特异度。在五选PLSR模型中，预测集R²介于0.9272至0.9940之间，RMSEP介于1.36至4.33个掺伪物质量分数百分点之间。这些结果表明，将FT-NIR与化学计量学方法结合用于酸枣仁的快速分类、真实性评估和掺伪水平预测是可行的。在实际应用前，需使用额外的来源批次进行独立验证。