白术药材中等级鉴别研究检测方案(感官智能分析)

广州 化 工Guangzhou Chemical Industry第48卷第21期2020年11月Vol.48 No.21Nov.2020 第48卷第21期梅桂林，等：基于电子鼻、电子舌技术的白术药材等级鉴别研究77 基于电子鼻、电子舌技术的白术药材等级鉴别研究* 梅桂林'2，陈娜2， 姚 洁，方成武 (1亳州职业技术学院，安徽 亳州 236800；2安徽中医药科学院亳州中医药研究所，安徽 亳州 236800；3安徽中医药大学，安徽 合肥2230012) 摘 要：利用电子鼻、电子舌技术对不同等级白术药材进行鉴别研究。应用 Loading 分析法对电子鼻传感器区分样品的能力进行分析，应用主成分分析(PCA)、线性判别分析法(LDA)分析不同等级白术药电电子鼻信号值，单因素方差分析电子舌获取的甜味值。结果显示电子鼻 LDA 与 PCA分析均可有效区分不同等级白术样品；电子舌能够客观测定不同等级白术药材“味”的变化参数，三个等级白术药材的甜味有差异。 关键词：白术；电子鼻；电子舌；主成分分析；线性判别分析； Loading 分析；方差分析 中图分类号：R282.71 文献标志码：A 文章编号：1001-9677(2020)21-0076-04 Study on the Classification of Baizhu Based on Electronic Noseand Electronic Tongue MEI Gui-lin2， CHEN Na， YAO Jie2， FANG Cheng-wu’ (1 Bozhou Vocational and Technical College， Anhui Bozhou 236800；2 Bozhou Institute of Chinese Medicine，Anhui Academy of Chinese Medicine， Anhui Bozhou 236800； 3 Anhui University of Chinese Medicine，Anhui Hefei 230012， China) Abstract： Electronic nose and electronic tongue were used to identify Atractylodes macrocephala from differentgrades. The ability of electronic nose sensor to distinguish samples was analyzed by using the method of loading analysis，the signal value of electronic nose of different grades of Atractylodes macrocephala was analyzed by principal componentanalysis (PCA)， linear discriminant analysis (LDA)， and the sweetness value of electronic tongue was analyzed by singlefactor variance method. The results showed that LDA and PCA analysis could effectively distinguish the samples ofdifferent grades of Atractylodes macrocephala， electronic tongue could objectively determine the change parameters of“taste"of different grades of Atractylodes macrocephala， and the sweetness of three grades of Atractylodes macrocephalawas different. Key words： Atractylodes macrocephala； electronic nose； electronic tongue； principal component analysis； lineardiscriminant analysis； Loading analysis； variance analysis 白术为菊科植物白术 Atractylodis macrocephala Koidz. 的干燥根茎，为常用大宗中药，始载于《神农本草经》，被列为上品。白白性温、味甘，人脾、胃二经，具有健脾益气、燥湿利水、固表止汗、安胎之功效。 传统的经验鉴别比较注重白术药材的重量大小，以此作为划分等级、评价质量、指导定价的主要指标之一，《七十六种药材商品规格等级》将白术按照重量分级，目前市场也将白术按重量大小进行分级定档，因此影响白术药材质量的评定标准除产地、加工方式、种植年限以外，还有等级大小等因素。目前已有学者利用电子鼻、电子舌技术对不同产地，不同加工方式，不同生长年年中药材进行鉴别研究13-61；但利用电子鼻技 术对白术药材等级的鉴别研究以及利用电子舌对不同等级白术药材“味”的研究尚未见报道。 电子鼻、电子舌能模拟人体的嗅觉和味觉，其工作原理与人的嗅觉形成相似：气味分子通过进样系统被人工嗅觉系统中的传感器阵列吸附而产生信号，生成的信号经各种计算方法加工处理并传输，最后将处理的信号经模式识别系统做出判断。仿生感官技术可快速准确地检测分析混合气体、液体，现已广泛用于食品、环境监测、疾病诊断及中药气、味的研究中(7-111。本文运用电子鼻、电子舌技术对不同等级白术药材进行气味检测，应用Loading 分析法、主成分分析法(principalcomponent analysis， PCA)、线性判别分析法(linear discriminant ( * 基金项目： 基 于 仿 生嗅觉系统 的 白 术 药材 及 饮片规格等级研究(项 目 编 号 ：B YK 17 08)；安徽省 重 大科 技 专项项 目 (项目编号：16 03 08 01113)；2019 年医疗服 务 与 保 障能力提升 补助 资 金 (中医药事业传承 与 发展部分) “ 全国中药资源普查项目”(财社 [2 01 9 ] 39号)。 ) ( 第一作者：梅桂 林 ( 1 985 - ) ， 女，助 教 ，硕士，研究 方 向 ： 中药资源与质量控制 。 ) ( 通讯作者： 方 成武 (1 96 1-) ， 男 ， 教授，研究生 导 师， 研 究 方向：中 药资源与质量控制。 ) analysis， LDA)及单因素方差分析对获取的实验数据进行分析，为白术药材的质量评价提供参考依据。 仪器与材料 1.1 药 材 课题组于2019年10月在亳州白术种植基地采挖了8批次两年生白术药材，经安徽中医药大学方成武教授鉴定为菊科植物白术 Atractylodes macrocephala Koidz. 。收集的白术进行统一加工，加工后的药材按照《七十六种药材商品规格标准》标准划分为一等品，二等品，三等品三个等级。 1. 2 仪 器 PEN3 电子鼻系统，德国 AIRSENSE 公司； SA-402B 味觉分析系统(电子舌)，日本； HH-6数显恒温水浴锅，常州国宇仪器有限公司； DV215CD 奥豪斯电子天平，美国； Direct-Q5UV超纯水机；高速粉碎机，浙江省五金药具厂。 2 方法与结果 2. 1 电子鼻分析方法 2.1.1 分析参数 检测参数：室温25℃，吸气速度300 mL·min， 数据获取持续时间120 s， 清洗时间 100 s。 2.1.2 样品检测 将白术药材打粉，过80目筛，精密称取2g白术粉末，置于同规格顶空进样瓶内，测量时用电子鼻进样针针头插人进样瓶中固定位置，进行样品气味信号采集。 2.2 电子舌分析方法 2.2. 1 实验准备 采集温度25℃，基准液(30 mM KCl+0.3 mM 酒石酸)；正极清洗液： 7.46g KCl+500 mL， 蒸馏水+300mL， 乙醇+0.56gKOH， 混合后定容至1L；负极清洗液：500 mL蒸馏水+300 mL，乙醇+8.3mL HCl， 混合后定容至1L；设置样品测试循环4次，每次测量样品前清洗传感器 10 s。 2.2.2 样品检测 白术药材打粉过80目筛，精密称取白术粉末5g，放置于250 mL容量锥形瓶中，加入超纯水100 mL， 水浴锅中加热30 min，水温60℃，将加热后的白术粉末混悬液置于离心管中，4000 rpm离心 10 min， 冷却至室温，取上清液20 mL置于特定容器内进行测定。传感器在3组基准液中分别清洗90 s、120 s、120s， 平衡位置归零30s， 达到平衡后进样测试30s，在另外两组基准液中再清洗3s， 传感器在新的基准液中测试回味30s。循环测试4次。 2.3 白术药材样品气味的特征分析 2.3.1 电子鼻精密度考察 PEN3型电子鼻所特有的10根金属传感器，编号分别为：W1C、W5S、W3C、W6S、W5C、W1S、W1W、W2S、W2W、W3S。这10根传感器对不同的化学物质敏感或具有选择性，具体信息见表1。电子鼻输出的检测信号是10条不同颜色曲线，横坐标为采样时间，纵坐标为信号响应值，标示出10根传感器在120s内的信号变化，见图1。为考察仪器精密度，取同一样品重复测定6次，得出的数据精密度结果见表1，各传感器响应值RSD<2.0%， 说明仪器精密度良好。 表1 传感器敏感成分信息及RSD结果 Table 1 Sensor sensitive component information and RSD results 阵列号 传感器名称 敏感成分 RSD/% W1C 芳香成分 0.08 2 W5S 氮氧化合物 0.98 3 W3C 氨水、芳香成分 1.11 4 W6S 对氢气有选择性 1.19 5 W5C 烷烃、芳香成分 1.03 6 W1S 甲烷 0.91 7 W1W 含硫氧化合物 1.45 8 W2S 乙醇 0.95 9 W2W 芳香成分、有机硫化物 1.90 10 W3S 烷烃类 1.35 图1 白术样品电子鼻信号曲线 Fig.1 Electronic nose signal curve of Atractylodes macrocephala 2.3.2 传感器分析 Loading 分析是针对电子鼻传感器的分析，可以计算出10根传感器的敏感成分信息以及区分样品的能力。利用 Loading 分析法对白术药材样品电子信号进行分析，结果见图2。可见7号传感器(W1W)与9号传感器(W2W)对第一主成分贡献率最大，2号传感器(W5S)对第二主成分贡献率最大。结合上表1信息可知，7号传感器对硫化物敏感，9号传感器对芳香类成分、有机硫化物敏感，2号传感器 W5S对氮氧化合物敏感，由此可知白术药材挥发性成分中可能含有机硫化物及氮氧化合物类成分。 图2 白术样品传感器贡献率分析图 Fig. 2 CContribution rate analysis of Baizhu sample sensor 2.3.3 PCA分析 主成分分析(PCA)是将数据降维，分为第一主成分贡献率(PC1)与第二主成分贡献率(PC2)，通过二者的总贡献率反映原始数据信息，从而分析电子鼻技术对样品的识别能力。将三个等级白术药材样品传感器响应值进行 PCA 分析，结果见图3，区分度见表2。 PC1 与PC2总贡献率达到95.126%，其中主要差异体现在第一一成分，贡献率达到81.346%。由表2可知三 个等级白术可以有效区分，其中一等品和二等品在气味上更加接近，一等品与三等品之差异最大。 图3 不同等级白术药材 PCA分析 Fig. 3 PCA analysis and discrimination results of differentgrades of Atractylodes macrocephala 表22不同等级白术药材区分度 Table 2 Differentiation of different grades of Atractylodesmacrocephala 样品等级 一等品 二等品 三等品 一等品 0.222 0.912 二等品 0.222 0.519 三等品 0.912 0.519 2.3.4 LDA 分析 利用线性判别分析(LDA)是缩小组内差距，扩大组间差距，组间距离越大说明差异性越大，若第一主成分贡献率和第二主成分之和的贡献率相近，说明样品之间气味味区分度小。 由图4可见，白术样品三个等级的LDA分析中，第一主成分贡献率达到95.586%，第二主成分贡献率4.3075%，总区分率99.894%，说明三个等级白术药材在气味上能很好地区分开，其中一等品与二等品相似度更高，与三等品的相差较大。 图4 白术药材三个等级样品 LDA 分析 Fig. 4 LDA analysis of three grades of Atractylodes macrocephala 2.4 白术样品味特征数据分析 2.4.1 电子舌精密度考察 本次实验检测白术的甜味，只用到一个甜味传感器，随机抽取一份白术样品重复测定5次，甜味值数据结果分别为：7.62，7.72，7.73，7.69，7.70，传感器响应值 RSD<2%，数据结果稳定，表明仪器精密度良好。 2.4.2 白术甜味检测 将8批次三个等级的白术药材按照上述2.2项下的方法检测，得到甜味值数据见表3，可见在同一批次中，三个等级白术药材的甜味值大小趋势为：一等品>二等品>三等品。 Table 3 Electronic tongue sweetness value of Atractylodes macrocephala 样品 1组 2组 3组 4组 样品 1组 2组 3组 4组 1A 9.05 9.07 9.01 8.99 5A 9.89 9.94 9.9 9.98 1B 8.36 8.4 8.4 8.35 5B 9.86 9.87 9.86 9.78 1C 7.62 7.72 7.73 7.69 5C 7.81 7.88 7.81 7.77 2A 10.16 10.18 10.19 10.12 6A 9.76 9.8 9.74 9.76 2B 9.97 10.0 10.07 10.07 6B 9.22 9.33 9.27 9.22 2C 9.19 9.18 9.19 9.1 6C 8.81 8.76 8.71 8.81 3A 8.33 8.43 8.38 8.35 7A 10.01 9.94 9.84 10.01 3B 8.01 8.04 8.05 8.02 7B 9.59 9.62 9.59 9.59 3C 7.2 7.2 7.2 7.2 7C 7.15 7.12 7.04 7.15 4A 7.16 7.2 7.15 7.14 8A 9.16 9.07 9.0 9.16 4B 7.4 7.39 7.32 7.3 8B 8.95 8.91 8.84 8.95 4C 6.45 6.45 6.41 6.43 8C 8.42 8.49 8.44 8.44 2.4.3 单因素方差分析 方差分析通过分析处理组均数之间的差别，推断试验中所代表的多个总体均数间是否存在差别。分析结果显中，方差齐性Levene 检验显示P>0.05， 故可认为三个等级白术药材甜味数据方差齐性，由组间与组内均方得出F值为19.824， P为0.000，差异有统计学意义，所以可以认为三个等级白术药材的甜味有差异。为了进一步了解三个等级间均值两两比较情况， SNK 检验显示，一等品白术药材与三等品甜味差异有统计学意义，一等品和二等品之间，二等品和三等品之间的甜味值 差异尚未达到显著性结果。 3 结 论 通过电子鼻对8个批次白术药材样品“气”味特征数据分析可知，不同等级白术药材气味之间存在差异，其中一等品和三等品的差异明显高于相邻两个等级的差异，通过 LDA 和PCA可以实现白术药材等级的快速鉴定。按照传统中医理论，甘味能补，白术作为“脾脏补气健脾第一要药”12，可知“甜”味 (下转第84页) 准偏差较小，不超过规定范围RSD%=3%，结果表明本方法重现性良好(见表3)。 2.3.6 加样回收试验 取同一已知含量(含量10.8867 mg)的供试品6份，每份取样量是供试品(1g)的50%，分别精密加入黄芩苷对照品6.0010 mg，按“2.3.2”项下供试品溶液的制备方法制备溶液，再按照上述相同的色谱条件进行含量测定，记录色谱图，按外标法计算黄芩苷的平均加样回收率。结果表明，6次同一供试品溶液中测得黄芩苷的平均回收率为98.70%， RSD%=0.2%，所测得结果不超过规定的平均回收率95%~105%范围，表明该方法可行(见表4)。 表44加样回收试验结果 Table 4Sample recovery test results 序号 供试品 对照品 测定结果/ 回收 平均 RSD/% 取样量/g 量/mg (mg/g) 率/% 值/% 0.5332 11.7312 98.8 2 0.5401 11.7532 97.95 3 0.5335 6.0010 11.7519 99.12 98.70 0.2 4 0.5319 11.7132 98.77 5 0.5333 11.7469 99.06 6 0.5349 11.7319 98.52 2.3.7 样品含量测定 取三个不同批号的样品，每一个批号的供试品平行取两份，根据“2.3.2”项下的方法制备供试品溶液，分别吸取已有的对照品和供供品各10 pL 注液液相色谱仪中进行测定，记录测定的图谱数据。结果显示，三个批号的鼻通丸中黄芩苷的含量略有不同，但是RSD%都较小，表明该方法稳定，且可行(见表5)。 (上接第78页) 是其药效主要基础成分之一，通过电子舌对8批次白术药材的甜味特征数据分析可知，三个等级的药材在“甜”味上有明显的差异，这个差异主要体现在一等品与三等品之间。因此，白术药材等级划分在一定程度上可以反映其内在成分的差异。仿生感官技术可作为传统经验鉴别的辅助工具加以利用。 ( 参考文献 ) ( [ 1 ] 中华人 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