[發明專利]無損檢測冬蟲夏草蟲體真偽的方法在審
| 申請號: | 201610020409.9 | 申請日: | 2016-01-13 |
| 公開(公告)號: | CN105606544A | 公開(公告)日: | 2016-05-25 |
| 發明(設計)人: | 張雪峰;譚福元 | 申請(專利權)人: | 青海春天藥用資源科技利用有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/27 | 分類號: | G01N21/27 |
| 代理公司: | 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124 | 代理人: | 吳中偉 |
| 地址: | 810007 青海*** | 國省代碼: | 青海;63 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 無損 檢測 冬蟲夏草 蟲體 真偽 方法 | ||
技術領域
本發明屬于藥材鑒別領域,具體涉及無損檢測冬蟲夏草蟲體真偽的方法。
背景技術
冬蟲夏草Cordycepssinensis(Berkeley)Saccardo為麥角菌科真菌冬蟲夏草菌寄生在 鱗翅目蝙蝠蛾科蝠蛾屬(Hepialus)幼蟲上形成的蟲生子囊真菌,為麥角菌科蟲草屬真菌冬 蟲夏草的子座及其寄主鱗翅目蝙蝠蛾科昆蟲蝙蝠蛾的幼蟲尸體的復合物,性甘平,補肺益腎, 止血化痰,用于久咳虛喘,勞咳咯血,陽痿遺精,腰膝酸痛,是我國傳統的名貴中藥材。
冬蟲夏草生長環境特殊,主要分布于我國青藏高原海拔3000~5000米的高山草甸和高山 灌叢。青海、西藏、四川、甘肅和云南是冬蟲夏草的主要產區,青海的產量和質量居各省區 之首,玉樹、果洛等是青海冬蟲夏草主產地。冬蟲夏草目前尚不能進行人工培育,而野生冬 蟲夏草的分布區域狹小,自然寄生率低,對環境條件要求苛刻,加之近年來的生態破壞和掠 奪式采挖,使冬蟲夏草的產量逐年下降,價格不斷攀升。因此,市場上存在嚴重的摻偽、增 重等造假現象。除了冬蟲夏草之外,其他蟲草屬真菌寄生在昆蟲體上形成的復合體也被稱為 “蟲草”,其中一些常被用作冬蟲夏草的偽品,性狀相似而難以區分。
傳統技術中的鑒定方法主要是依據中藥的來源、品種形態、性狀、顯微特征、理化鑒別、 檢查、含量測定等依靠經驗或者精密儀器進行檢驗,尤其是顯微特征、理化鑒別、檢查、含 量測定等方法均需要消耗原材料,通過藥材表面的特征很難進行鑒定。
近年來,使用DNA分子標記的檢測方式進行藥材的檢測與鑒別也常見報道。但是,這種檢 測方式操作繁瑣,試劑和檢測費用較高,樣品準備程序復雜,難以推廣。
最重要的是,目前的各種檢測方法都需要消耗樣品,故只能抽樣檢測,不可能做到全部 產品的檢測,因此難以滿足中藥材產業的需要。
蟲體是冬蟲夏草菌寄生在蝙蝠蛾幼蟲尸體上形成的,具有很強的專屬性,因此建立快速 準確的無損檢測冬蟲夏草蟲體真偽的方法,對冬蟲夏草真偽的鑒別,對規范市場、保證藥材 質量具有非常重要的意義。
發明內容
本發明要解決的技術問題是:提出一種無損檢測冬蟲夏草蟲體真偽的方法,解決傳統技 術中檢測方式存在操作繁瑣、檢測成本高、需要消耗樣品的問題。
本發明解決上述技術問題所采用的技術方案是:無損檢測冬蟲夏草蟲體真偽的方法,包 括以下步驟:
建立冬蟲夏草蟲體PLS-DA預測模型,在進行冬蟲夏草蟲體鑒別時,將待檢測樣品放置 入高光譜反射圖像采集系統中,利用所述高光譜反射圖像采集系統采集所述待檢測樣品的高 光譜信息,并對采集的高光譜信息進行圖像處理后輸入已建立的冬蟲夏草蟲體PLS-DA預測 模型進行預測,根據預測輸出值對該樣品進行鑒別。
具體的,在進行冬蟲夏草蟲體鑒別時,利用高光譜反射圖像采集系統采集的高光譜信息 為待檢測樣品的像元光譜信息。
具體的,所述建立冬蟲夏草蟲體PLS-DA預測模型的步驟包括:
A1.選取冬蟲夏草蟲體樣品分別經預處理后作為正樣品集;
A2.選取易與冬蟲夏草蟲體混淆的樣品分別經預處理后作為負樣品集;
A3.分別將正樣品集中的正樣品和負樣品集中的負樣品放置入高光譜反射圖像采集系統 中,利用所述高光譜反射圖像采集系統采集樣品的高光譜信息;
A4.對采集的高光譜信息進行圖像處理后提取光譜特征,將提取的光譜特征錄入數據庫;
A5.重復步驟A3-A4,直至完成正、負樣品集中的所有樣品的光譜特征的提取和錄入;
A6.隨機選取一定數量樣品的光譜特征建立PLS-DA預測模型。
具體的,在建立冬蟲夏草蟲體PLS-DA預測模型時,步驟A3和A4中,所述高光譜反射 圖像采集系統采集的樣品高光譜信息為該樣品的平均光譜信息。
具體的,步驟A1中,選取全國不同產地的冬蟲夏草原草樣品,截取蟲體部分,分別經預 處理后作為正樣品集。
具體的,步驟A1中,所述選取全國不同產地的冬蟲夏草樣品具體包括:選自全國主產 區青海玉樹、青海果洛、青海海南、青海海東、四川、西藏、甘肅、云南八個地區冬蟲夏草 樣品。
具體的,步驟A2中,選取市面上多種易與冬蟲夏草原草混淆的樣品,截取蟲體部分, 分別經預處理后作為負樣品集。
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