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白芨及其飲片鑒定:電子鼻、電子舌、電子眼、高效液相色譜數(shù)據(jù)融合方法
檢測樣品:白芨及其飲片
檢測項目:氣味 味道 成分
方案概述:結(jié)論:本研究通過電子鼻、電子舌等智能感官技術(shù),建立了白及飲片“氣味-味道-成分“多維鑒別體系,為中藥質(zhì)量快速評價提供了創(chuàng)新方法。該技術(shù)體系已成功應用于多批次市場抽檢樣品的真?zhèn)舞b別。
Identification of Bletilla striata andrelated decoction pieces: a datafusion method combiningelectronic nose, electronictongue, electronic eye, andhigh-performance liquidchromatography data?
白芨及其飲片鑒定:電子鼻、電子舌、電子眼、高效液相色譜數(shù)據(jù)融合方法
白及(Bletilla striata)作為常用中藥,常與小白及、黃花白及等近緣物種混淆。傳統(tǒng)鑒別方法依賴形態(tài)學和色譜分析,存在效率低、主觀性強等問題。“河南中醫(yī)藥大學”在本研究中創(chuàng)新性地整合電子鼻(E-nose)、電子舌(E-tongue)、電子眼(E-eye)和高效液相色譜(HPLC)技術(shù),采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘判別分析(PLS-DA)及支持向量機(SVM)對多源數(shù)據(jù)進行融合建模,構(gòu)建智能化鑒別體系,實現(xiàn)對白及(Bletilla striata)及其易混偽品飲片的快速、準確鑒別。多源數(shù)據(jù)融合策略顯著提升鑒別效率與準確性,為中藥飲片質(zhì)量控制的智能化提供新方法,尤其適用于基層藥檢場景。
1、德國AIRSENSE電子鼻和日本INSENT電子舌基礎(chǔ)檢測結(jié)果
所有134個樣本都用電子鼻、電子舌和電子眼進行了分析。大多數(shù)樣品對電子鼻傳感器W1W、W2W和W1S的響應最高,其次是W5S和W2S(圖5A)。值得注意的是,BOS樣品在傳感器W5S和W2S上的響應值明顯高于BS樣品。大多數(shù)樣品在檢測烷烴和氫氣(如W3S和W6S)以及芳香族化合物(如W1C、W5C和W3C)的傳感器上的響應值較低。在電子舌感器檢測中,樣品類型之間的苦味、澀味、回味- b和鮮味差異最大(圖5B)。BS樣品的苦味和澀味響應值相對較低,而某些BOS樣品的苦味和澀味響應值非常大。其他BOS樣品與BS樣品具有較高的相似性,表明29批BOS樣品存在廣泛的異質(zhì)性。結(jié)果還表明,與BS樣品相比,PO的澀味明顯更強。在所有樣本中,電子眼在數(shù)字3784、3785、3786、3767、3494、3512、3513、2677、3221、3222、2949、2967和3240處檢測到最強的顏色值(圖5C)。這些對應于中等黃色和淺黃褐色的樣品顏色。
2、真實性鑒定模型
用電子鼻數(shù)據(jù)建立的模型
總體而言,該模型在校準集的準確度為97%,在驗證集的準確度為97.06%。模型敏感性(Se)為0.94,特異性(Sp)為0.98。這表明電子鼻數(shù)據(jù)可以準確區(qū)分BS與同類飲片。優(yōu)化后的BP-NN模型校準集和驗證集的準確度分別為98%和97.06%,Se和Sp分別為0.94和1.0。因此,利用電子鼻數(shù)據(jù)建立的BP-NN模型可以準確區(qū)分BS與相關(guān)飲片。
用電子舌數(shù)據(jù)建立的模型
最優(yōu)BP-NN模型,在校準集中,準確率為98%,在其他參數(shù)不變的情況下,動量項由0.2逐漸增大到0.5時,模型精度提高最大。然而,當動量項從0.4增加到0.5時,由于未分類樣本數(shù)量的增加,準確率下降。這表明較大的動量項不適合模型分類,BP-NN模型中的參數(shù)需要進一步優(yōu)化。模型Se和Sp分別為1.0和0.98。
結(jié)論:本研究通過電子鼻、電子舌等智能感官技術(shù),建立了白及飲片"氣味-味道-成分"多維鑒別體系,為中藥質(zhì)量快速評價提供了創(chuàng)新方法。該技術(shù)體系已成功應用于多批次市場抽檢樣品的真?zhèn)舞b別。
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