[发明专利]一种基于1H‑NMR数据库的珍贵植物木材的鉴定装置及方法

权利要求书

1.一种基于1H-NMR数据库的珍贵植物木材的鉴定装置，其特征在于包括依序连接的核磁共振NMR装置、超声波提取装置、带模式识别软件的计算机装置，所述核磁共振（NMR）装置包括依序连接的：

一个产生高性能恒定磁场的磁体，提供均匀、稳定的磁场，以保证实验方法的高分辨率和高灵敏度；一个产生激发场的射频系统，用以控制射频脉冲的发射；

一个负责发射激发脉冲到样品和接收放射出信号的探头；

一个增强和检测自旋响应的检测系统，包括有前置放大器和接收机，该检测系统将共振信号转换成感应电流信号，并根据增益对信号进行适当的放大；

以及计算机与控制系统；

和一些样品温度控制单元、空压机的辅助装置；

其中，在超导磁体提供的恒定磁场环境下，射频系统控制探头发射全频射频脉冲，不同进动频率的质子在相应的射频脉冲频率下发生共振，产生的共振信号经探头采集，再经由检测系统转换、放大成感应电流信号（FID）传至谱仪，计算机将感应电流信号（FID）信号转换成共振谱图。

2.一种基于1H-NMR数据库的珍贵植物木材的鉴定方法，其特征在于包括以下步骤：

对收集的多个树种N个木材标准样品进行测定，其中采用纯甲醇测定各标准样品的色谱，采用超导核磁共振谱仪测定标准样品的波谱信号，得到标准样品的核磁共振氢谱；

利用MestReNova软件对上述核磁共振氢谱谱图依次进行相位校正、基线校正、扣除溶剂峰，分段积分，归一化处理，导出数据，得到化学位移及相应积分面积；经过上述信号处理之后，建立标准样品的N×M结构的1H-NMR数据库；

对未知的木材待测样品进行测定，其中采用纯甲醇测定各未知的待测样品的色谱，采用超导核磁共振谱仪测定未知的待测样品的波谱信号，得到未知的待测样品的核磁共振氢谱；利用MestReNova软件对谱图依次进行相位校正、基线校正、扣除溶剂峰，分段积分，归一化处理，导出数据，得到化学位移及相应积分面积；经过上述信号处理得到未知的待测样品的1H-NMR数据；

将待测样品的1H-NMR数据与1H-NMR数据库的数据进行比较分析实现对未知样本的归类和鉴别。

3.根据权利要求2所述的基于1H-NMR数据库的珍贵植物木材的鉴定方法，其特征在于在于上述步骤1中采用纯甲醇测定各标准样品的色谱包括以下优化方法：

通过考察加入氘代甲醇的量和超声提取时间两方面因素对信噪比的影响，来确认最优提取方法，确定氘代甲醇加入量1ml，超声提取时间30min，

12.用电钻在木材样品上均匀钻孔4～6个，取出粉末木材样，混匀，称取100mg于2mL离心管中，加入1ml氘代甲醇，超声提取30min，高速离心10min（转速13000 rpm），转移上清液至5mm口径核磁管，测定核磁共振氢谱，得到含峰更多、更强的信息更为丰富、稳定性更强、重复性更强的标准样品图谱——核磁共振氢谱。

4.根据权利要求2所述的基于1H-NMR数据库的珍贵植物木材的鉴定方法，其特征在于在于上述步骤1中采用超导核磁共振谱仪测定标准样品的波谱信号包括以下方法和条件：采用标准一维zgpr脉冲对标准样品进行测定，主要参数设置：谱宽16ppm，采样点64k，采样时间4s，扫描次数24，将所收集的多个树种的M个木材标准样品，用电钻在木材上均匀钻孔4～6个，取出粉末样，混匀，称取100mg粉末于2mL离心管，加入1ml氘代甲醇，超声提取30min，高速离心10min（转速13000rpm），转移上清液至5mm口径核磁管，对标准样品进行核磁共振氢谱的测定。

5.根据权利要求2所述的基于1H-NMR数据库的珍贵植物木材的鉴定方法，其特征在于上述步骤2中利用MestReNova软件对上述核磁共振氢谱谱图依次进行相位校正、基线校正、扣除溶剂峰，分段积分，归一化处理，导出数据，得到化学位移及相应积分面积，其包括以下步骤：

根据已知标准样本信息对样本进行分类，将已知信息的标准木材的标准样本数据集按照不同类型分组；

根据步骤21的分类进行建模，根据变量与所设置分类的相关性计算变量的权重，保留对分类贡献大的变量，由惩罚函数，使服从计算精简模型，里脊回归使对分类贡献小的系数βj=0，即变量的权重为零，从而将其忽略不用于建模；具体步骤如下：LASSO有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数，根据设置好的参数，让算法自动挑选若干个不同的变量，拟合出系数不同的模型，此时，算法只接受数值矩阵作为模型输入，如果自变量中有离散变量的话，需要将这一列离散变量转化为几列只含有0和1的向量，因而，惩罚函数计算方程是线性不等式约束的二次规划问题，调节参数t≥0控制着用于压缩估计的数量，令为完全最小二乘估计，令，t＜t₀将导致解决方案向0的方向压缩，并且导致一些系数完全等于0；

对保留的变量进行偏最小二乘判别分析，将保留的非零权重变量进行多变量的PLS回归分析：

由公式计算得到主成分和载荷向量；

绘制PLS-DA分析的得分图，根据判别分析可以将样本进行二维投影得到sPLS-DA得分图，相同组样本互相靠近，不同组样本相互远离；

根据样本分布情况绘制置信椭圆，依据mixOmics包的帮助文件计算置信区间，默认为0.95，并在得分图上绘制置信度为95%的椭圆；

将待判定的样本加入标准数据集，与标准样本一同建模分类，将未知样本数据加入标准样本数据集中；

判断是否与其中一组样本同类

（a）落入其中一组样本的置信椭圆中

（b）不落入任何一组样本的置信椭圆中。