[发明专利]一种叠鞘石斛的质量检测方法

说明书

本发明公开叠鞘石斛的质量检测方法，包括：1)以ITS‑26SE和ITS‑17SE为引物，进行测序，以鉴定待测石斛药材的品种；2)对样本容量为n的样本进行色谱检测，获取以化学小分子成分夏佛托苷和/或柚皮素作为参照成分的检测数据；3)对样本分别进行指纹图谱检测，获取叠鞘石斛的全化学成分的指纹图谱峰面积值；4)以色谱数据中夏佛托苷和/或柚皮素的成分含量值作为响应变量，将指纹图谱中的其它成分的峰面积值作为自变量建立分析模型，通过Lasso方法筛选变量建立化学小分子成分的相关特征指纹图谱模型。通过一代测序及特征指纹图谱，精确地鉴别和控制叠鞘石斛药材的质量。

技术领域

本发明属于中药成份检测分析领域，具体涉及一种叠鞘石斛的质量检测方法。

背景技术

叠鞘石斛(学名：Dendrobium denneanum Kerr)：茎纤细，圆柱形，长25cm～35cm，直径0.4cm～0.7cm，不分枝，具多节，节间长2.5cm～4cm，干后常淡黄色或黄褐色。叶基部具抱茎的鞘。总状花序侧生于二年生落叶老茎的上端，长约1cm，通常疏生2朵～7朵花；花序柄近直立，长约0.5cm，基部套叠3枚～4枚鞘；鞘纸质，浅白色，杯状或筒状，基部鞘较短，向上逐渐变长，长0.5cm～2.0cm；花苞片膜质，浅白色，舟状，长约1.2cm，宽约0.5cm，先端钝；花梗和子房长约3cm；花黄色或橙黄色，开展；中萼片长圆状椭圆形，长2.3cm～2.5cm，宽1.1～1.4cm，先端钝，全缘，具5条脉；侧萼片长圆形，等长于中萼片而稍狭窄，先端钝，基部歪斜，具5条脉；萼囊圆锥形，长约0.6cm；花瓣椭圆形或宽椭圆状卵形，长2.4cm～2.6cm，宽1.3cm～1.7cm，先端钝，全缘，具3条脉，侧边的主脉具分支；唇瓣近圆形，长2.5cm，宽约2.2cm，基部具长约0.3cm的爪并且其内面有时具数条红色条纹，中部以下两侧围抱蕊柱，上面密布绒毛，边缘具不整齐的细齿；唇瓣具一大紫色斑块；蕊柱长约0.4cm，具长约0.3cm的蕊柱足；药帽狭圆锥形，长约0.4cm，光滑，前端近截形。产于海南、广西西南至西北部、贵州南部至西南部、云南，生于海拔600～2500米的山地疏林中树干上。

石斛一直被人们视为珍贵的中草药，具有十分重要的滋补功效。在临床上，石斛被用于治疗多种疾病，具有增强免疫力、抗氧化、降血糖和抑制癌症等药理功效。由于人为长期无节制采挖及不合理利用石斛，其野生资源日趋减少，市场上出现了一些以假乱真、以次充好的现象。此外，由于石斛品种较多，其品种间的杂交使得其近缘的种存在性状交叉现象，分类区别比较困难。因此，有必要建立石斛的特征指纹图谱对石斛的药材质量进行评价。

色谱指纹图谱是一种综合的、可量化的鉴别手段，作为一种全局分析的全景模式，反映的是样品的整体情况。但在色谱指纹图谱分析过程中，很多数据都是高维的，即数据包含很多属性或特征，比如有关叠鞘石斛色谱指纹图谱，就能更好地对叠鞘石斛进行描述，但在实际应用中对高维数据直接进行操作将会面临“维数灾难”的问题，“维数灾难”会导致建模过程所需要的样本数随着维数升高而呈指数级增长。面对高维数据，常规的最小二乘方法不再适用，为了提高模型的可解释性和预测的准确度，变量选择变得很重要。如何高效地从众多的变量中筛选出对因变量有重要作用的若干个变量，是在对指纹图谱进行分析时亟需解决的问题。

目前国家药典采用定量测定中药材中某一活性成分或有效成分即小分子成分的含量的高低来评价其质量。但研究证明，中药的疗效是来自其多种“活性成分”之间的协同作用，甚至是被普遍公认的有效的“活性成分”与“非活性成分”之间的协同作用或“生克作用”才能达到中药的疗效，而不是某一活性成分单独作用的结果。在中医理论指导下的中药，任何一种活性成分均不能全面反映中医用药所体现的整体疗效。

发明内容

本发明提供了一种叠鞘石斛的质量检测方法，通过一代测序鉴定石斛药材的品种，利用Lasso方法筛选变量建立叠鞘石斛中的化学小分子成分的相关特征指纹图谱模型，通过一代测序和相关特征指纹图谱模型准确评价叠鞘石斛的药材的质量。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种叠鞘石斛的质量检测方法，包括：