圖1. Thermo Antaris II傅立葉轉換近紅外光譜儀
位於捷克布爾諾的IREL公司的研究人員,探索了利用FT-NIR光譜技術來快速鑑別用於營養補充品、化妝品及藥品中萃取物的草藥。由於草藥具有生物來源的特性,因此許多草藥含有相似的成分,例如纖維素、蛋白質和糖類,這些成分往往會導致相似的光譜結果。本應用說明的目的是要展示,與傳統技術相比,使用FT-NIR光譜技術能以更快速的方式正確分類這些複雜的草藥原料。
表1. 用於分析的草藥樣本清單
每種草藥的三到四個樣本,使用Antaris II FT-NIR分析儀進行掃描,掃描範圍為10,000到4,000 cm-1。樣本放置於一個閉合的旋轉樣本杯中,並將其30毫米的視窗對準積分球,見圖2。光譜及其他校準數據使用經過驗證的Thermo Scientific RESULT軟體進行收集並存檔。每個樣本的光譜是通過50次掃描,並以4 cm-1的解析度得到的。這些參數使得樣本能夠在不到一分鐘的時間內,通過樣本杯的兩次完整旋轉進行掃描。
圖2. 帶有閉合樣本杯和旋轉器的Antaris II分析儀
所得到的光譜使用Thermo Scientific TQ Analyst軟體進行評估,並使用判別分析演算法對樣本進行分類。選擇了乘法訊號校正(MSC)光程類型,因為這種方法適用於分析固體樣本,在這些樣本中很難獲得獨立的光程測量。由於光散射,光程被視為對光譜訊號的乘法貢獻。軟體對標準樣本和未知樣本應用相同的函數。校準演算法使用了在9,900到4,100 cm-1範圍內的原始光譜。使用了線性去除基線校正,但未應用其他數學平滑或導數函數。
圖3. 14個樣本的代表性光譜
這種方法正確地分類了所有標準樣本以及從每個類別隨機選擇的驗證光譜。評估化學計量學方法品質的一種方式是通過馬哈拉諾比斯距離分析。馬哈拉諾比斯距離可以描述為某個特定樣本與該類別“質心”之間的光譜距離。對於與某個特定類別或群組光譜相似的樣本,馬哈拉諾比斯距離將較小。而對於那些與該類別光譜差異較大的樣本,馬哈拉諾比斯距離將較大。對於本研究中的樣本,最近的錯誤類別的馬哈拉諾比斯距離至少是正確類別距離的兩倍;這表明光譜分離良好且分類準確。最近和次近類別的距離顯示在表2中。
表2. 顯示樣本與識別類別的馬哈拉諾比斯距離
主成分得分圖顯示樣本的光譜變異,並以二維方式呈現。圖4是主成分得分圖,顯示了由前兩個主成分描述的不同類別的聚類。大多數類別與彼此相近的標準樣本緊密聚集。極為均質的樣本聚集得最為緊密(例如,辣椒粉)。那些分散的聚類則是具有不規則形狀顆粒或異質樣本的類別(例如,胡桃葉、壓碎的橡樹瘤)。主成分得分圖顯示,在多維空間中,不同類別之間沒有重疊,這表明樣本可以成功且輕鬆地進行分類。
圖4:主成分得分圖顯示類別聚類