2 質(zhì)量評價方法

2.1 傳統(tǒng)鑒別法

玫瑰花在我國有較長的用藥歷史，其栽培品種繁多，易于混雜，且常有利用其同屬植物月季花、鈍葉薔薇等摻假的現(xiàn)象。目前，性狀鑒別及顯微鑒別仍為玫瑰花質(zhì)量評價的重要手段。

屠聞婷利用顯微鑒別技術(shù)對玫瑰花及其易混淆品月季花的微觀性狀進行鑒別，發(fā)現(xiàn)玫瑰花中的非腺毛壁厚且彎曲，長136～680μm，木化，腺毛頭部多細胞，扁球形，直徑64～180μm，基部有時可見單細胞分枝，可見草酸鈣簇晶與少數(shù)棱晶，花粉粒極面觀為凹三角形，赤道面觀橢圓形，具3孔溝，內(nèi)孔直徑6.2μm，外壁2層，外層厚于內(nèi)層，表面具條狀雕紋；月季花粉末中非腺毛較玫瑰花中稍短，長125～660μm，腺毛頭部細胞多，扁球形，直徑60～335μm，柄部多列性，尚有少數(shù)短小非腺毛，含草酸鈣簇晶（無棱晶），花粉粒極面觀與玫瑰花相似，為三角形，赤道面觀橢圓形，具3孔溝，內(nèi)孔類圓形，直徑5.9μm，外壁2層，表面具條狀雕紋。

江菊仙等通過對玫瑰花與月季花近花托基部花梗橫切面的顯微鑒定，發(fā)現(xiàn)玫瑰花表皮密生非腺毛和腺鱗；維管束外韌型，略成環(huán)狀，韌皮部斷成波浪狀環(huán)節(jié)，導(dǎo)管群16～21個，而月季花表皮疏生或無非腺毛和腺鱗，有外突的細胞堆，外韌型維管束20～29束，韌皮部多呈“U”字形，包裹木質(zhì)部，束與束之間多呈“品”字形，錯開排列，進一步完善了玫瑰花藥材的顯微特征。

玫瑰花及其常見偽品（月季、鈍葉薔薇）在性狀上存在一定差異，主要性別鑒別特征詳見表1。

2.2 色譜法

色譜法因其強大的分離技術(shù)，成為目前分離復(fù)雜體系的有效分析手段，現(xiàn)已成為中藥分析中最常用的手段之一。根據(jù)流動相的狀態(tài)，可將色譜法分為4類：氣相色譜法、液相色譜法、超臨界流體色譜法及電色譜法。

在玫瑰花質(zhì)量評價中，常利用液相色譜或氣相色譜對其化學(xué)組分進行分離，再結(jié)合質(zhì)譜法等檢測手段，達到測定物質(zhì)的相對分子量、確定其化學(xué)式及結(jié)構(gòu)鑒定的目的，從而實現(xiàn)玫瑰花化學(xué)成分的分離鑒定。董一蕾等采用高效液相色譜（HPLC）法測定得到北京妙峰山玫瑰花中蘆丁含量為1.2549 mg／g，該方法準(zhǔn)確、可靠，重復(fù)性良好，適用于玫瑰花中黃酮類含量的測定，對促進該藥材質(zhì)量評價的進一步發(fā)展具有重大意義。

陳長春等以槲皮素作為對照品，采用薄層色譜法對和田產(chǎn)地的玫瑰花瓣進行了定性鑒別，為和田玫瑰花瓣的開發(fā)利用提供了理論基礎(chǔ)。張文等采用GC-MS技術(shù)對6個不同品種食用玫瑰樣品的香味物質(zhì)進行了分離和檢測，結(jié)果從中共檢測出117種芳香成分，其中烷烴類、醛類、醇類及烯萜類成分種類最多，分別為35，17，17，14種，為不同品種玫瑰花色譜分析技術(shù)提供了新的理論依據(jù)。

2.3 波譜分析法

波譜分析主要是以光學(xué)理論為基礎(chǔ)，以物質(zhì)與光相互作用為條件，建立物質(zhì)分子結(jié)構(gòu)與電磁輻射之間的相互關(guān)系，從而進行物質(zhì)分子幾何異構(gòu)、立體異構(gòu)、構(gòu)象異構(gòu)及分子結(jié)構(gòu)分析和鑒定的方法。主要包括紅外光譜、紫外光譜、核磁共振、質(zhì)譜分析及熒光光譜等。

由于中藥化學(xué)成分復(fù)雜，有效成分難以確定，因此需要要求更嚴(yán)格和更先進的分離、分析手段進行鑒別和含量測定，而波譜分析便是中藥研究中最為廣泛的一種技術(shù)。其中，質(zhì)譜法可以提供各種化合物的分子量、結(jié)構(gòu)碎片等信息，是鑒定有機物的有力工具。宋可珂利用硝酸鋁顯色法結(jié)合紫外-可見分光光度技術(shù)對同一產(chǎn)地的5個不同品種玫瑰花中的總黃酮含量進行了測定，發(fā)現(xiàn)妙峰山玫瑰中總黃酮含量最高，達66.040 mg／g，其次分別是豐華、摩洛哥、四季、大馬士玫瑰，其總黃酮含量依次為55.297，54.443，47.485，44.922 mg／g，該方法簡便、可靠，可為玫瑰花總黃酮含量測定的深度研究提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

余峰等采用GC-MS法測定了江西大馬士革玫瑰精油的化學(xué)成分，共匹配鑒定出其中的64個組分，并通過直觀推導(dǎo)式演進特征投影分析（HELP）法對6個主要色譜峰進行解析，結(jié)果結(jié)合美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)譜庫檢索，與純品色譜對照，共鑒定出D-檸檬烯、β-苯乙醇、香葉醇、橙花醇、α-松油醇、L-香茅醇、（E，E）-金合歡醇等7個組分，其總相對含量達49.77%。該方法避免了玫瑰花精油色譜峰存在的背景、重疊等干擾因素，可用于玫瑰花精油化學(xué)成分的定量分析。

2.4 指紋圖譜法

目前，以簡單測定一個或幾個成分含量為主的質(zhì)量分析方法不能真正地反映產(chǎn)品的質(zhì)量，因此，越來越多的現(xiàn)代新技術(shù)被運用于中藥材質(zhì)量評價中，以建立既具有特征性又能全面、系統(tǒng)地反映中藥材化學(xué)成分的指紋圖譜，可為玫瑰花藥材的質(zhì)量評價和控制提供一個有效的參考方法。

王波等通過UPLC法建立了中國苦水玫瑰花水（露）的UPLC指紋圖譜，其中共包括9個共有峰，且所有通過蒸餾所得的樣品相似度均在0.9以上，是中國苦水玫瑰花水（露）的質(zhì)量評價和控制的一種有效方法，可為其質(zhì)量鑒定和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的建立提供參考依據(jù)。

徐怡等以沒食子酸、山柰素為對照品，對11批玫瑰花樣品進行了指紋圖譜測試，建立了玫瑰花的HPLC指紋圖譜，并對其進行了聚類分析和相似度分析。結(jié)果顯示，不同品種玫瑰花質(zhì)量存在一定差異，不同產(chǎn)地玫瑰花質(zhì)量也具有差別，且該方法穩(wěn)定可靠、精密度高、重復(fù)性好，能夠較為全面地反映玫瑰花藥材中非油性成分的主要分布特征，為玫瑰花藥材質(zhì)量評價體系的建立提供一定的依據(jù)。

王彥淳通過UPLC技術(shù)，分析了13個苦水玫瑰花水樣品，利用歸一化法（設(shè)定在色譜圖中峰面積大于0.5%的色譜圖為色譜峰）選擇出9個共有指紋峰，并通過與對照品的保留時間結(jié)合紫外光譜圖進行定性鑒別，最終確定了芳樟醇、香茅醇、丁香酚、苯乙醇、苯甲醇、4-松油醇等6個主要指紋峰。該方法可為中國苦水玫瑰花水的質(zhì)量評價體系及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的建立提供科學(xué)依據(jù)，同時對于中國苦水玫瑰花水的UPLC指紋圖譜的建立提供了指紋峰對照的支持。

李向輝建立了新疆玫瑰花的紅外指紋圖譜，并通過紅外三級鑒別法對玫瑰花與月季花進行分析，發(fā)現(xiàn)2種藥材的芳香類化合物特征吸收峰之間存在一定差異，在二階導(dǎo)數(shù)圖譜中玫瑰花具有與月季花不同的3個特征吸收峰，分別為1455，1317，1156 cm-1，二維相關(guān)圖譜中自動峰依次為990，1050，1075，1110，1190，1260，1350 cm-1，該研究為玫瑰花紅外指紋圖譜研究提供了理論依據(jù)，同時可根據(jù)此特征對月季花和玫瑰花進行快速鑒別。

3 結(jié)語

近年來，隨著對玫瑰花藥材的深入研究，許多新技術(shù)被用于其質(zhì)量評價系統(tǒng)中，以保證玫瑰花臨床用藥的安全性。根據(jù)《中華人民共和國藥典（一部）》2015年版記載，玫瑰花的質(zhì)量評價包括性狀鑒別、顯微鑒別、水分和總灰分檢查以及醇溶性浸出物的檢測幾個方面；在中藥材商品規(guī)格等級中，主要根據(jù)玫瑰花顏色、完整花蕾比例、花開放程度、殘留花梗和含雜率等指標(biāo)來判斷其品質(zhì)。

以上質(zhì)量評價方法雖然簡便易行，但仍存在以下幾點不足：1）利用上述評價方法需要一定的經(jīng)驗，普通用藥者難以在眾多玫瑰花品種中辨別出能夠入藥的種類；2）玫瑰花經(jīng)濟價值較高，常有以月季花、鈍葉薔薇、刺玫花等冒充的現(xiàn)象，因其為同屬植物，故在性狀、顯微等特征上存在相似之處，難以區(qū)分，為玫瑰花真?zhèn)舞b別帶來一定的困難；3）利用性狀、顯微等方法鑒別藥材時存在一定的主觀性，導(dǎo)致在玫瑰花質(zhì)量評價時存在一定誤差。通過利用現(xiàn)代新技術(shù)可以有效避免以上問題，為玫瑰花藥材質(zhì)量評價提供更安全、有效的方法，以保證玫瑰花用藥安全性。

中藥指紋圖譜技術(shù)因其整體性、可量化的鑒別模式，能夠有效地控制中藥材質(zhì)量，克服以單一成分為標(biāo)準(zhǔn)對中藥材進行質(zhì)量評價的不足。中藥指紋圖譜技術(shù)在玫瑰花藥材質(zhì)量控制中應(yīng)用較少，主要集中在紅外光譜指紋圖譜、HPLC和UPLC指紋圖譜方面，尚缺乏系統(tǒng)性的研究，在該方面還有待進行深入的研究。

聲明：本文所用圖片、文字來源《甘肅中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報》2021年1月，版權(quán)歸原作者所有。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問題，請與本網(wǎng)聯(lián)系

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