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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(cè)樣品:白芨及其飲片

檢測(cè)項(xiàng)目:氣味 味道 成分

方案概述:結(jié)論:本研究通過(guò)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(píng)價(jià)提供了創(chuàng)新方法。該技術(shù)體系已成功應(yīng)用于多批次市場(chǎng)抽檢樣品的真?zhèn)舞b別。

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更新時(shí)間2025年06月17日

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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(lài)形態(tài)學(xué)和色譜分析,存在效率低、主觀性強(qiáng)等問(wèn)題。“河南中醫(yī)藥大學(xué)”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(jī)(SVM)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合建模,構(gòu)建智能化鑒別體系,實(shí)現(xiàn)對(duì)白及(Bletilla striata)及其易混偽品飲片的快速、準(zhǔn)確鑒別。多源數(shù)據(jù)融合策略顯著提升鑒別效率與準(zhǔn)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(chǎng)景。

 

1、德國(guó)AIRSENSE電子鼻和日本INSENT電子舌基礎(chǔ)檢測(cè)結(jié)果

所有134個(gè)樣本都用電子鼻、電子舌和電子眼進(jìn)行了分析。大多數(shù)樣品對(duì)電子鼻傳感器W1W、W2WW1S的響應(yīng)最高,其次是W5SW2S(圖5A)。值得注意的是,BOS樣品在傳感器W5SW2S上的響應(yīng)值明顯高于BS樣品。大多數(shù)樣品在檢測(cè)烷烴和氫氣(如W3SW6S)以及芳香族化合物(如W1C、W5CW3C)的傳感器上的響應(yīng)值較低。在電子舌感器檢測(cè)中,樣品類(lèi)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(yīng)值相對(duì)較低,而某些BOS樣品的苦味和澀味響應(yīng)值非常大。其他BOS樣品與BS樣品具有較高的相似性,表明29BOS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(qiáng)。在所有樣本中,電子眼在數(shù)字37843785、3786、37673494、3512、3513、2677、3221、3222、294929673240處檢測(cè)到最強(qiáng)的顏色值(圖5C)。這些對(duì)應(yīng)于中等黃色和淺黃褐色的樣品顏色。

2、真實(shí)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(zhǔn)集的準(zhǔn)確度為97%,在驗(yàn)證集的準(zhǔn)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(zhǔn)確區(qū)分BS與同類(lèi)飲片。優(yōu)化后的BP-NN模型校準(zhǔn)集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確度分別為98%97.06%SeSp分別為0.941.0。因此,利用電子鼻數(shù)據(jù)建立的BP-NN模型可以準(zhǔn)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(zhǔn)集中,準(zhǔn)確率為98%,在其他參數(shù)不變的情況下,動(dòng)量項(xiàng)由0.2逐漸增大到0.5時(shí),模型精度提高最大。然而,當(dāng)動(dòng)量項(xiàng)從0.4增加到0.5時(shí),由于未分類(lèi)樣本數(shù)量的增加,準(zhǔn)確率下降。這表明較大的動(dòng)量項(xiàng)不適合模型分類(lèi),BP-NN模型中的參數(shù)需要進(jìn)一步優(yōu)化。模型SeSp分別為1.00.98。

 

結(jié)論:本研究通過(guò)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(píng)價(jià)提供了創(chuàng)新方法。該技術(shù)體系已成功應(yīng)用于多批次市場(chǎng)抽檢樣品的真?zhèn)舞b別。

 

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