三维荧光结合化学计量学快速鉴别艾叶道地产区及其品质调控机制研究

　　本文推荐：本研究创新性地将三维荧光光谱（3D-EEM）与化学计量学（PARAFAC、U-PLS-DA等）结合，建立了艾叶（Artemisia Argyi Folium, AAF）道地产区快速鉴别体系。通过解析5大产区150批次样本的荧光指纹特征，发现黄酮类（flavonoids）和多酚类（polyphenols）为关键荧光标记物，其中U-PLS-DA模型训练集与测试集识别准确率达100%，为中药材产地溯源提供了高效无损检测新范式。

　　

Highlight

艾叶（AAF）作为传统妇科要药，其"温经止血、散寒止痛"功效与产地密切相关。本研究突破性地捕捉到不同产区AAF样本在200-500 nm激发波长和300-700 nm发射波长范围内的特征荧光指纹，首次揭示尽管五地产区样本发光团性质相似，但荧光强度存在显著梯度差异——这极可能源于其黄酮类与多酚类成分的"分子身份证"效应。

Three-dimensional fluorescence spectra analysis

通过F-7000荧光分光光度计获取的三维荧光数据矩阵（61×81）经插值法消除拉曼/瑞利散射干扰后，PARAFAC算法像"化学显微镜"般精准解析出样本的荧光特征谱。研究发现，AAF内源性荧光团在三维空间中形成的"光谱云图"，可作为区分湖北蕲春、河南南阳等道地产区的生物标记物。

Conclusion

本研究构建的U-PLS-DA分类模型如同"产地鉴别神器"，对五大地域样本实现100%精准识别，较传统PLS-DA和LDA模型展现出显著优势。该技术不仅为AAF产地真伪鉴定树立新标准，更开创了三维荧光技术应用于中药材全产业链质量追溯的创新范式，未来可延伸至人参、当归等贵重药材的快速质控。