【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种中药材的溯源方法，具体涉及茅苍术产地的溯源方法。
技术介绍
1、苍术(atractylodis rhizoma)为菊科植物茅苍术atractylodes lancea(thunb.)dc.或北苍术atractylodes chinensis(dc.)koidz.的干燥根茎，最早记载于《神农本草经》(汉代)，用于消化系统疾病、夜盲症和流感的治疗。苍术质量会受到多种因素的影响，包括基原、土壤(肥力、矿质元素含量等)、地理位置(经度、纬度、海拔等)以及气候条件(温度、湿度、降雨量等)。自古以来，茅苍术质量显著优于北苍术，以江苏茅山地区产者品质最佳，为公认的优质商品。近年来，由于环境及人为因素的影响，野生茅苍术资源濒临绝迹，栽培品逐渐成为茅苍术商品的主流，以江苏、湖北、河南等省产者居多。目前，市场上流通的苍术商品较为复杂，不同基原、产地、生产方式的商品鱼龙混杂，严重影响了茅苍术商品的品质、临床疗效的发挥以及茅苍术产业的发展。
2、茅苍术溯源专利技术中常用的分析手段有气质联用(gc-ms)、高效液相色谱(hplc)、超高效液相色谱(uplc)、近红外光谱(nir)等，通过这些分析手段，以苍术的挥发性成分、低聚糖等代谢物为专利技术指标，部分实现了不同基原苍术、不同产地茅苍术的区分。此外，前期专利技术基于挥发性代谢物成功探索出了一种采用顶空气相质谱谱(hs-gc-ms)和快速气相电子鼻(flash gc-e-nose)对苍术基原、茅苍术产地及生产方式进行溯源的方法。虽然该方法为解决茅苍术的质量问题提供了新的思路，
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的在于提供一种基于稳定同位素比例质谱仪(ea-irms)与电感耦合等离子体质谱仪(icp-ms)结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法。本专利技术首次采用ea-irms检测苍术样品中的碳、氮稳定同位素比值，并使用icp-ms测定苍术样品中7li、9be、11b等22种元素的含量，使用化学计量学寻找不同类型苍术样品中的特征元素，利用机器学习算法构建茅苍术溯源模型。本专利技术有望为茅苍术及其它中药材的产地溯源专利技术提供依据，为茅苍术质量控制体系的完善提供一个新的思路。
2、技术方案：为了实现以上目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其包括以下步骤：
4、(1)样品采集
5、采集菊科植物茅苍术与北苍术的干燥根茎样品，经洗涤、切片，干燥，用打粉机粉碎为粉末，过筛(优选60目)后装入自封袋内，真空冷冻(优选-20℃)下保存，备用；
6、(2)取步骤(1)的供试品采用ea-irms测定苍术供试品的碳、氮稳定同位素比值信息；
7、(3)取步骤(1)的供试品采用icp-ms测定苍术供试品7li、9be、11b等22种矿质元素含量信息；
8、(4)采用正交偏最小二乘判别分析对不同类型苍术供试品的稳定同位素比值数据与矿质元素含量数据进行化学计量学分析，通过vip评分与student’s t-test评分，筛选出区分不同基原、产地、生产方式苍术的主要元素作为特征元素；
9、(5)利用步骤(2)的ea-irms测定得到的苍术供试品碳、氮稳定同位素比值数据与步骤(3)icp-ms测定得到的苍术供试品矿质元素含量数据，采用机器学习算法，进一步建立茅苍术溯源模型，实现茅苍术基原、产地、生产方式的一次性精准溯源。
10、作为优选方案，以上所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，步骤(2)ea-irms测定碳、氮稳定同位素比值的方法包括：首先，用5mm×8mm锡杯包裹适量苍术样品(根据碳、氮含量不同，约1mg-40mg不等)，压实成小圆球，经自动进样器(mas plus autosampler)载入960℃的高温氧化炉中(载气流速180ml/min,吹扫气流速100ml/min)；经注氧高温燃烧后(氧气o2流速200ml/min，纯度99.999％)，样品中的碳、氮元素被氧化成二氧化碳、氮气、氮氧化物和其他杂质气体的混合气体；混合气体随氦气流(he，纯度99.999％)进入还原炉(800℃)，氮氧化物在高温铜还原管中被还原为氮气；随后，含有氮气和二氧化碳的氦气流经化学阱除水，然后通入色谱柱(50℃)中进一步纯化。最后，纯化后的气体通过专用接口(confloⅳ)进入稳定同位素比质谱仪(delta virms)中，以乙酰苯胺(thermo acetanilide)(δ15nair＝-2.78‰,δ13cvpdb＝-25.43‰)为内标物进行单点校正，计算茅苍术样品有机碳、氮的同位素组成。使用国际标样-l-谷氨酸usgs40(δ15n＝-4.52‰,δ13c＝-26.39‰)对乙酰苯胺进行标定，连续测试6次，δ13c的标准偏差(1σ)值为0.04‰，δ15n的标准偏差(1σ)为0.06‰。
11、作为优选方案，以上所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，步骤(3)采用icp-ms测矿质元素含量方法为：
12、供试液制备：称取过60目筛的苍术样品，放入消解管中，加入hno3和hf后加盖密封，放入微波消解系统中；微波消解升温程序:120℃保持2min；升温至150℃保持5min，然后升温至190℃保持30min，微波功率1500kw，待微波消解仪温度下降到室温，取出管体，用超纯水将消解液转移至坩埚内，置于电热套上蒸至近干，最后用超纯水转移至容量瓶定容后备用；
13、icp-ms工作参数：高频等离子体功率为1200w，探测器电压为-1950v，载气为高纯氩气(ar,99.999％)。等离子体气体、雾化气体和辅助气体的流速分别为17l/min、0.92ml/min和1.2ml/min。采用跳峰模式进行三次重复采样。用标准多元素溶液构建外部校准曲线，计算每种元素的浓度。内标ge和rh(20μg/l)与多元素同时测定，以确保分析的稳定性和准确性。
14、作为优选方案，以上所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，步骤(4)化学计量学分析方法为：
15、碳、氮稳定同位素比值数据与矿质元素数据分别在matlab中进行zscore归一化处理，将归一化后的数据合并，导入simca-p软件进行正交偏最小二乘判别分析，根据置换检验结果评估模型拟合情况，使用得分图评价模型对不同基原、产地、生产方式的苍术样品的分类性能，以变量重要性投影值≥1、p_value<0.05为标准，筛选区分不同类型苍术样品的特征元素。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，从基原角度分析，茅苍术δ13C中位数比北苍术低，而南北苍术δ15N中位数近乎相等，说明δ13C对南北苍术的区分作用更强；从产地角度分析，河南省茅苍术的δ13C显著高于江苏、湖北所产的茅苍术；从生产方
7.根据权利要求3所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，采用ICP-MS测22种矿质元素含量，包括7Li、9Be、11B、24Mg、27Al、51V、52Cr、55Mn、57Fe、59Co、60Ni、63Cu、66Zn、69Ga、88Sr、111Cd、118Sn、121Sb、138Ba、205Tl、208Pb、209Bi；作为判别元素，其中7Li、9Be、11B元素在茅苍术中的含量显著高于北苍术，59Co、88Sr在北苍术中的含量显著高于茅苍术；从产地角度分析，7Li、9Be、27Al元素在江苏省茅苍术中的含量显著高于河南省茅苍术；24Mg在江苏省茅苍术中的含量显著低于河南省茅苍术；7Li、208Pb在江苏省茅苍术中的含量显著高于湖北省茅苍术；24Mg、69Ga、88Sr、138Ba在江苏省茅苍术中的含量显著低于湖北省茅苍术；从生产方式角度分析，7Li、51V、52Cr、57Fe、60Ni在茅苍术栽培品中含量更高，24Mg在茅苍术野生品中含量更高。
8.根据权利要求4所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，69Ga、138Ba、27Al、55Mn、51V、57Fe、7Li、52Cr、9Be、208Pb、111Cd共11种特征元素作为识别茅苍术与北苍术的潜在判别标记，它们在茅苍术中的平均含量均显著高于北苍术；88Sr、52Cr、7Li、24Mg、69Ga、138Ba、9Be、55Mn、208Pb共9个特征元素，作为识别不同产地茅苍术的潜在判别标记；2种稳定同位素δ13C、δ15N和3种矿质元素24Mg、7Li、52Cr作为识别不同生产方式茅苍术的潜在判别标记，7Li、52Cr在栽培品中的平均含量更高，24Mg在野生品中的平均含量更高，δ13C、δ15N在野生品中的平均值显著低于栽培品。
9.根据权利要求5所述的一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，步骤(5)的机器学习模型为极致梯度提升模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，从基原角度分析，茅苍术δ13c中位数比北苍术低，而南北苍术δ15n中位数近乎相等，说明δ13c对南北苍术的区分作用更强；从产地角度分析，河南省茅苍术的δ13c显著高于江苏、湖北所产的茅苍术；从生产方式的角度分析，栽培茅苍术的δ13c、δ15n中位数均高于野生茅苍术。
7.根据权利要求3所述的一种基于ea-irms与icp-ms结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，采用icp-ms测22种矿质元素含量，包括7li、9be、11b、24mg、27al、51v、52cr、55mn、57fe、59co、60ni、63cu、66zn、69ga、88sr、111cd、118sn、121sb、138ba、205tl、208pb、...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷巍，彭永波，郭兰萍，甘逸夫，杨涛，邱蓉丽，杨增财，
申请(专利权)人：南京中医药大学，
类型：发明
国别省市：
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