傅里叶变换红外光谱技术在茶叶领域研究中的应用与展望

随着人们对傅里叶变换红外光谱技术研究的深入,FTIR在茶叶领域中的应用也越来越广泛。文章阐述了傅里叶变换红外光谱仪的发展历程、原理及其技术在茶叶品质鉴定和茶叶定性识别领域中的研究概况,同时对傅里叶变换红外光谱技术在茶叶领域的应用前景做出了展望。     

三七的傅里叶变换红外光谱鉴别技术

[目的]寻找简便快捷的中药材品质分级方法。[方法]利用傅里叶变换红外光谱法对5种不同等级的三七（Radix notoginseng）和三七花进行测定。[结果]三七和三七花的光谱在1 800~700 cm-1范围差别明显;在特定吸光度比值上也表现出明显差异,吸光度比A1 242/A2 928、A1 080/A2 928、A1 020/A2 928三七比三七花大,而A1 643/A2 928、A1 416/A2 928、A1 372/A2 928三七比三七花小。不同等级三七的红外光谱峰形和峰位基本相同,但在特征吸收峰上的吸光度比值上存在着差别。不同头数的三七,其吸光度比A1 640/A2 928、A1 240/A2 928、A1 080/A2 928、A1 022/A2 928、A928/A2 928表现出的规律为20头〉40头〉60头〉80头〉100头。[结论]各样品的红外光谱,主要特征吸收峰上吸光度比的差异,说明它们中所含主要物质基本相同,但主要物质含量有差异。红外光谱法在鉴别中药材方面具有方便、快速、无损的特点,有望成为三七等级以及产地鉴别的标准方法。     

辣椒根腐病的傅里叶变换红外光谱

用傅里叶变换红外光谱仪测定了成株期辣椒(Capsicum annuum)正常植株和根腐病植株的叶片、主根和须根3个部位的光谱。结果表明,两种植株叶片中的主要成分是蛋白质和多糖,主根和须根的主要成分是纤维素和木质素;与正常植株相比,根腐病植株叶片中蛋白质和多糖的组成发生了变化,主根中显示纤维素相对含量减少,且出现了新的蛋白质组分,须根中则显示纤维素的相对含量增加。傅里叶变换红外光谱(FTIR)可以区分根腐病对辣椒植株不同部位的影响,为辣椒根腐病的研究提供参考。     

薯的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱结合主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)方法对8种薯进行了鉴别研究,测试了40个薯样的红外光谱。结果表明,8种薯红外图谱相似,但在1 800~700 cm-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及强度差异明显。将8种薯的傅里叶变换红外光谱与可溶性淀粉的光谱进行相似性分析,结果显示,相似度从大到小依次为:马铃薯、木薯、薯蓣、毛薯、红薯、姜薯、豆薯、菊薯,表明马铃薯含淀粉量最多,其次是木薯,最少是菊薯。对原始红外光谱作二阶导数处理,并利用1 800~700 cm-1范围内的二阶导数光谱数据对8种薯40个样品进行主成分分析和聚类分析,主成分分析前3个主成分的累计贡献率达89.18%,正确率为97.5%,聚类分析正确率为100%。傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析的方法可鉴别区分不同种的薯类。     

辣椒的傅里叶变换红外光谱研究

[目的]利用傅里叶变换红外（FTIR）光谱结合主成分分析（PCA）和系统聚类分析（HCA）技术对不同品种辣椒（Capsicum frutescens L）进行鉴别研究.[方法]测试了5种辣椒50个辣椒的红外光谱.[结果]5个不同品种辣椒的红外图谱相似,但在1 800 ～ 800 cm-范围内红外光谱的峰位、峰形及吸收强度有一些微小差异.对原始光谱作二阶导数光谱处理,发现在1 800～ 800 cm-1范围内5种辣椒的二阶导数光谱图差异明显,利用1 800～800 cm-1范围二阶导数光谱数据对5个品种50个样品进行聚类和主成分分析.聚类分析其正确率为100％;主成分析前3个主成分的累计贡献率达到94.47％,其正确率达98％,能把5个辣椒品种分开.[结论]傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析的方法可以把不同品种的辣椒区分开来.     

傅里叶变换红外光谱技术评估玉米器官含氮量的可行性研究

探究傅里叶红外光谱（FTIR）技术评估作物器官含氮量的可行性,对快速掌握作物氮素状况、优化氮肥管理具有重要意义。利用低分子量较少的腐植酸（HA1）和低分子量较多的腐植酸（HA2）开展玉米水培试验,通过设置不同的腐植酸浓度短期内获得了器官氮素含量差异较大的植物样品;在测定/采集玉米各器官含氮量与FTIR光谱数据的基础上,利用主成分分析方法探究了玉米各器官含氮量与FTIR特定波数吸光度的相关性,以明确可用于评价玉米样品含氮量的FTIR特征参数。结果显示：（1）不同浓度HA1与HA2对玉米各器官含氮量产生了差异化影响,表现为2.5 mg·L^-1 HA1显著提高了叶片、茎秆及根系的含氮量（P < 0.05）,含氮量较对照分别提高20.8%,19.9%以及64.2%,但各器官含氮量随HA1浓度的提高呈降低趋势,当HA1浓度达到25 mg·L^-1时,各器官含氮量均低于对照;HA2整体上提高了各器官的含氮量,其中显著提高了根系含氮量,提高幅度达到了35.0%～45.4%。（2）不同浓度HA1与HA2对玉米各器官在1 051.0、1 159.0、1 247.7、1 635.3、1 650.8、1 731.8以及2 919.7 cm^-1处FTIR吸光度的影响与含氮量相似,即各浓度HA2与低浓度HA1可提高玉米器官蛋白质、脂类、糖类等有机组分的含量。（3）主成分分析结果表明,与叶片含氮量高度相关的3个特征波数分别为1 635.3、1 247.7以及1 159.0 cm^-1;茎秆为1 650.8和1 159.0以及 1247.7 cm^-1;根系为1 635.3、1 650.8以及1 159.0 cm^-1,即比较玉米各器官上述波数处FTIR的吸光度可用于评估玉米样品的含氮量,吸光度越高,含氮量越高。通过比较玉米各器官FTIR特定波数处的吸光度可以初步评估不同农艺措施对玉米各器官含氮量的影响,这为将来FTIR在植物氮素营养诊断方面的应用提供了重要参考。     

六种桂花的傅里叶变换红外光谱快速鉴别

采用傅里叶变换红外光谱仪的衰减全反射附件—OMNI采样器,对湖北咸宁所产的金桂、银桂、蒲城丹桂、硬叶丹桂、天香台阁四季桂、小叶四季桂等4个种群的6个不同品种的桂花(Osmanthus fragrans)进行了红外光谱对比分析。结果表明,6个桂花样品在1 731~1 022 cm-1区域的红外光谱吸收峰差异明显。应用衰减全反射红外光谱技术可对不同品种的桂花进行快速鉴别。     

傅里叶变换红外光谱结合判别分析法诊断蚕豆病虫害

为建立一种基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合判别分析的蚕豆病虫害诊断方法,以病虫害危害的蚕豆叶片样品FTIR数据为指标,采用逐步判别法,依据Fisher线性判别准则建立判别模型,对样品的病虫害种类和病原物类别进行诊断,比较了不同光谱范围和不同级别光谱数据以及挑选判别指标建立判别函数时5种方法的判别效果。结果表明,基于FTIR数据的判别分析能较好地诊断蚕豆病虫害种类和病原物类别,以波数1 800~1 200 cm-1的一阶导数光谱数据为判别指标进行诊断时效果较好;采用Unexplained variance逐步判别法对病虫害种类诊断时,正确率相对最高,为93.1%;采用Wilks’lambda逐步判别法对病原物类别诊断时,正确率为91.8%。FTIR光谱技术与判别分析方法相结合,可为蚕豆病虫害诊断提供一种简便易行的方法。     

苹果叶部病害的傅里叶变换红外光谱鉴别研究

为建立一种基于傅里叶变换红外光谱技术结合光谱检索和逐步判别分析的苹果叶部病害快速鉴别方法,以白粉病、花叶病、炭疽叶枯病和早期落叶病4种病害,共60份样本的红外光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱为指标,利用Omnic 8.5软件中光谱检索功能依次与相应光谱库进行检索鉴别。检索结果显示:基于一阶导数光谱和二阶导数光谱的检索正确率均为96.7%,高于基于红外光谱检索的83.3%。同时,以样品光谱差异较大的1 800~1 000 cm~(-1)波数内的二阶导数红外光谱数据作为判别变量,利用SPSS 20.0软件中的逐步判别分析功能,比较了基于5种挑选判别变量方法建立的判别模型的鉴别效果。鉴别结果显示:采用Mahalanobis距离逐步判别法建立的模型对苹果叶部病害的鉴别效果最好,对训练样本的回判正确率为100.0%,对测试样本的预测正确率为80.8%,总正确率最高,为92.3%。综上表明,傅里叶变换红外光谱技术结合光谱检索法或逐步判别分析法,均能较好地诊断苹果叶部病害种类,可为苹果叶部病害的鉴别和诊断提供一种省时、易行的方法。     

不同品种油菜籽仁的傅里叶变换红外光谱鉴别

用傅里叶变换红外光谱法测试了9个油菜品种的45个油菜籽仁样品的光谱。光谱显示,油菜籽仁的主要成分是油脂、蛋白质和碳水化合物等。对各品种油菜籽仁的平均光谱差异和吸光度比A1657/A1054和A1576/A1512进行比较,发现它们可用于区分不同品种的油菜籽仁。对1 700～1 600 cm-1范围的二阶导数光谱进行分析,发现各品种的振动谱带差异明显,可用以区分不同品种的油菜籽仁。研究表明,傅里叶变换红外光谱法结合二阶导数光谱,可以鉴别不同品种的油菜籽,具有方便、快捷的特点。     

不同类别白菜傅立叶变换红外光谱判别研究

[目的]利用傅立叶变换红外光谱（FTIR）技术对不同类别的白菜进行判别区分分析.[方法]将不同类别的白菜打浆处理,经冷冻真空干燥后结合FTIR技术对白菜溴化钾压片扫描,对中红外光谱数据进行DA聚类判别分析,并对模拟甲醛白菜样品做预测判别分析.[结果]试验得出,30个普通白菜、78个绿色白菜及30个模拟甲醛处理白菜建模样品能有效地聚类分布在不同区域;预测4个模拟甲醛处理的白菜样品都能准确判别分布在甲醛白菜范围内,准确率超过95％.[结论]利用FTIR技术结合光谱数据的DA判别分析,能较准确地对普通白菜、绿色白菜、模拟甲醛处理白菜进行区分分析,并对抽样验证甲醛白菜的类别进行准确预测判别.     

三种檀香木的红外光谱比较研究

使用傅立叶红外光谱(FTIR)对3种檀香木进行检测和分析.结果表明,3个样本木质素、纤维素和半纤维素的主要红外吸收峰的出峰位置接近,峰位1595/1510的强度比均为1,表明3个样本木质素结构较为一致,愈疮木基和紫丁香基的作用强度极为接近,反映了三者之间的亲缘关系.每个样本可以得到特征性的红外图谱,其出峰位置具有一定的种间差异;M1的主要吸收峰强度明显低于M2和M3,而M2和地的主要吸收峰强度较接近;1371/1510强度比反映出3个样本的综纤维素的含量M3和M2相同,略高于M1,这些特征可应用于3种檀香木样本的红外识别.     

3种颜色玉米胚乳胚芽的FTIR结合聚类分析研究

[目的]研究玉米胚乳胚芽的傅里叶变换红外光谱,为鉴别不同种类玉米提供科学手段。[方法]利用傅里叶变换红外光谱技术,结合系统聚类分析对3种类型的玉米实体样本的胚乳胚芽进行研究。[结果]原始红外光谱700~1800 cm-1总体特征相似,主要是由多糖、蛋白质、脂类等吸收谱峰组成,在此范围内三种样本的原始光谱存在微小的差异。对光谱进行一阶导数和二阶导数处理,用二阶导数光谱进行系统聚类分析（HCA）,结果表明二阶导数光谱700~1800 cm-1范围按玉米胚芽和胚乳样本聚类效果较好,52个样本能按3个种类很好地聚类,分类正确率达96.1%。[结论]红外光谱结合系统聚类分析方法可用于鉴别不同种玉米胚乳胚芽,具有方便、快速的优点。     

硒胁迫下彩叶草主要化学组分的FTIR和PXRD分析

为了阐明彩叶草(Coleus blumei Benth.)对硒(Se)胁迫的耐性机理,采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)和粉末X射线衍射法(PXRD)研究在不同Se浓度(0、0.1、0.5、1.0、2.5、5.0mg/L)处理下彩叶草根、茎、叶化学组分及其结构的变化。结果表明,不同浓度Se处理下彩叶草各器官中化学组分的FTIR峰形基本不变,只有某些参与重金属吸收、转运及其积累的官能团如羟基(3 360~3 906cm-1)、羧基(1 321~1 333cm-1)、酰胺基(1 611~1 646cm-1)、芳烃的C-H基(800~840cm-1)及其C-Cl(618~706cm-1)等的透射峰发生了不同程度的位移。彩叶草各器官中与植物生理有关的化学成分的特征峰大多数随Se浓度变化而变化。说明这些基团与Se的结合密切相关,进一步解释了彩叶草的耐Se及其在各器官积累Se的机理。不同浓度Se处理的彩叶草各器官物相结构主要组分以非晶体物质组分为主且均含有晶体成分,但处理浓度高低影响了其晶体物质组分含量的多少。     

虚拟现实技术在植物学教学中的应用研究

植物学教学要求具有交互性的三维模型作为提高教学效果的方法和手段,虚拟现实技术为解决上述问题提供了一种有效的途径。讨论了用VRML和3DMAX对植物和组织建模的方法和途径,分析了模型优化的方法。     

差异蛋白质组学在植物研究中的应用

差异蛋白质组学是蛋白质组学的研究策略之一,主要目标是研究有意义的因素引起的蛋白质组成的变化以发现有差异的蛋白质。介绍了差异蛋白质组学应用于植物研究中的基本方法和新兴技术。植物样品制备方法主要为TCA/丙酮法和植物组织分级提取法。2-DE仍是目前主要的分离方法,多维液相色谱等新型分离模式可以弥补2-DE的不足,新型质谱和蛋白质芯片技术的应用可大大提高差异蛋白质的鉴定速度。差异蛋白质组学目前在植物生理、植物组织器官和亚细胞、植物突变体、植物遗传多样性等多方面研究中都有应用。     

植物标本在植物学教学中的应用

植物标本在植物教学中占有重要地位,主要有腊叶标本和浸制标本2种类型。该文阐述了腊叶标本在采集时的注意事项及浸制标本的制作方法。笔者根据野外采集及教学经验,总结了植物标本在植物学教学中是理论联系实际的重要桥梁,为植物学教学打下良好的基础,极大的提高了学生学习植物学的积极性,为本科生将来继续研究生的学习奠定基础,并且能够增强学生的环保意识。     

巨大口蘑不同年限和部位的红外光谱鉴定

为快速准确地鉴别不同部位和不同采集年限的巨大口蘑,采集88份巨大口蘑样品的傅里叶红外光谱进行分析,建立判别模型,鉴别不同部位、不同采集年限的巨大口蘑。对波段进行筛选,并比较多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变量（standard normal variate,SNV）、一阶微分（first derivative,FD）、二阶微分（second derivative,SD）等预处理方法对模型的影响。结果表明：巨大口蘑子实体主要含蛋白质、糖类、脂类等物质,在光谱波数为1655 cm－1、1554 cm－1和243 cm－1附近是蛋白质的特征峰,在1410 cm－1、1376 cm－1、1243 cm－1、1160 cm－1和952 cm－1附近有脂肪类物质的特征峰,在 1154 cm－1、901 cm－1、880 cm－1和814 cm－1附近为多糖的特征吸收峰。原始光谱结合标准正态变量校正,在1800～600 cm－1对不同部位的巨大口蘑样品的鉴别正确率为100％;对不同年限巨大口蘑菌柄校正集和预测集分类正确率分别为100％和92．3％;不同采集年限的巨大口蘑菌盖校正集和预测集分类正确率均为100％。     

野生和栽培巨大口蘑的红外光谱分析

采用傅里叶红外光谱仪采集58份巨大口蘑样品的红外光谱,对光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,进行判别分析.结果表明,样品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有2295、2851、1652、1149、1075、1030、995和807 cm-1.在500-3000cm-1波段范围内,用原始光谱结合标准正态变量校正法,能够对野生和栽培样品菌盖和菌柄校正集、预测集的样品进行正确识别.表明用傅里叶红外光谱法结合判别分析法对野生和栽培巨大口蘑进行鉴别,方法简便,结果可靠.     

6种动物毛发红外光谱特征分析

为探索红外光谱分析在动物毛发纤维司法鉴定领域的应用,采用傅立叶变换红外光谱(FTIR)法测定6种动物毛发纤维的红外光谱。结果表明,通过各自的特征峰比较可以鉴别出家兔和獭兔毛发纤维,但无法有效区别其他4种动物毛发纤维;通过傅立叶自去卷积技术对狐狸、水貂、安哥拉兔和羊毛发红外光谱进行解析,则可以鉴别这4种动物毛发纤维。