基于近红外和中红外光谱的杜仲产地溯源

杜仲是一种重要而有价值的中药,具有多种医疗功能,多年来在中国、日本和韩国等亚洲国家被广泛用作保健食品。杜仲的功效和质量与产地密切相关。采用近中红外光谱与化学计量学相结合的方法,用于简便、快速和准确地鉴别杜仲的产地。使用k-最邻近分析(kNN)、主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型对杜仲样品进行了产地来源分类。结果表明,kNN模型更适合基于近红外光谱的不同省份杜仲样品的识别,kNN模型对来自8个省份的杜仲样本在训练集和测试集上的识别率均达到100%,交叉验证识别率为100%;PLS-DA模型更适合基于中红外光谱的不同省份杜仲样品的识别,PLS-DA模型在训练集和测试集中对来自8个省份的杜仲样品的识别率分别达到99.40%和98.61%,交叉验证识别率为99.11%。该方法可以快速、准确地确定杜仲的省份来源,有望应用于市场监督领域。