民族药是中国特色医药体系的一部分,其发展最大的阻碍是基础理论薄弱及质量控制体系不完善,中药指纹图谱的出现为民族药物质量控制供了新方法。中药指纹图谱技术广泛应用于中药鉴定与质量评价,方法涉及高效液相色谱、红外光谱、紫外光谱等。基于天然药物的同源性,中药指纹图谱技术可以作为建立民族药物质量控制体系的有效手段。本文利用现代分析技术结合化学指纹图谱鉴别不同产地川东獐牙菜和区分及评价3种獐牙菜属药用植物。论文的第一章论述了民族药和中药的联系,指纹图谱法在鉴别和评价民族药物中起到的作用,川东獐牙菜的介绍及其价值和目前该民族药主要的研究领域,在现阶段川东獐牙菜的研究中,利用指纹图谱鉴别及评价的报导较少。第二章采用傅里叶红外光谱指纹图谱鉴别不同产地川东獐牙菜,采集4个地区70株样品不同部位的红外光谱数据,原始光谱经预处理(自动基线校正,自动平滑,一阶求导,二阶求导)后导入OMNIC 8.2,比较吸收峰的差异;用SIMCA-P+10.0进行PLS-DA分析,以前三个主成分三维得分图比较产地鉴别效果;红外光谱数据导入SPSS 19.0,进行系统聚类分析,通过树状图比较不同部位分类效果。FTIR技术结合PLS-DA与HCA方法能够快速准确地鉴别不同产地川东獐牙菜,不同部位产地鉴别效果具有差异,二阶求导处理增强了光谱的特异性,使PLS-DA的三维主成分得分图分类效果更明显。第三章利用红外指纹图谱鉴别3种獐牙菜属药用植物(川东獐牙菜、狭叶獐牙菜和紫红獐牙菜),比较原始光谱图,进行判别分析和聚类分析。不同部位的分类效果是不一样的,茎和叶的分类效果比根的好。第四章采用超高效液相色谱指纹图谱结合相似度分析、主成分分析和聚类分析鉴别不同产地川东獐牙菜。文章比较了不同产地样品茎和叶中5种标准化合物的含量,不同部位中5种化合物的含量差异明显。聚类分析结果显示,单纯茎或者叶数据矩阵鉴别效果不佳,将两者矩阵结合得到聚类效果极佳的分类图。主成分3D得分图,叶数据矩阵的鉴别效果优于茎数据。第五章采集3种獐牙菜共27株样品色谱图,将色谱图导入中药色谱指纹图谱相似度评价系统软件,得到样品保留时间和峰面积数据,对3组样品进行相似度分析。峰面积数据导入SPSS和SIMCA-P+软件进行聚类分析和主成分分析,得到树状图和主成分得分图,观察聚类效果。不同种獐牙菜药用植物中指示化合物的含量差异大,相同种类獐牙菜不同个体中指示化合物含量差异大。聚类分析树状图分类准确率为85.2%,误判的紫红獐牙菜样品与其余的紫红獐牙菜样品相比,指示化合物含量极低。主成分分析得分图将3种獐牙菜区分开,相比川东獐牙菜和狭叶獐牙菜,紫红獐牙菜聚类效果较分散,个体之间差异大。第六章采集4个地区川东獐牙菜不同部位的紫外光谱,川东獐牙菜不同部位紫外光谱图均在240 nm、276 nm和324 nm处有特征吸收峰,前人研究中240 nm和276 nm为獐牙菜苦苷和龙胆苦苷最大吸收峰值,根据根、茎和叶的不同稀释倍数与比尔朗伯定律推测这两种化学成分在叶中含量最高。光谱数据导入UVProbe 2.34比较不同产地相同部位的紫外光谱图,将原始光谱数据以及经过8点平滑、一阶求导和二阶求导后的数据导入SIMCA-P 11.5,进行主成分分析(PCA),比较三维得分图的产地鉴别效果。主成分分析中以叶的原始数据以及8点平滑处理数据鉴别效果最佳,主成分累计贡献率均为98.8%,其余预处理方式无法取得较好的鉴别效果可能与主成分数累计值有关(一阶求导为83.9%,二阶求导为47.3%)。根部数据能将重庆、湖北的样品和湖南样品分开,但重庆和湖北的样品无法区分。建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,检测鉴别模型的可靠性,并为预测更多产地的区分提供依据。将验证集带入训练集建立的模型进行偏最小二乘判别分析,能区分产地,证明该模型产地鉴别效果可行。PLS-DA中训练集的预测值和真实值相关系数为0.985,其评估均方差(RMSEE)为0.159,验证集导入训练集后其预测值与真实值的相关系数为0.927,预测均方差(RMSEP)为0.327,RMSEE与RMSEP两者相近,且都小于0.500,该模型的预测可靠性高。