基于气味客观化的黄连及其炮制品鉴别研究

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇基于气味客观化的黄连及其炮制品鉴别研究范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

[摘要]气味是鉴别黄连炮制品的重要评价指标，其不同炮制品具有各自独特的气味。该研究以气味客观化为切入点，采用电子鼻技术，建立适合黄连的电子鼻检测方法，分别对生黄连、酒黄连、姜黄连及萸黄连的气味进行检测，依据获得的客观化气味信息，结合化学计量学方法对黄连及其不同炮制品进行区分判别。结果表明，黄连及其不同炮制品在气味特征上存在显著差异，统计质量控制分析（SQC）与软独立建模分析（SIMCA）模型能够实现黄连炮制品与生品的区分，主成分分析（PCA）分析可明显区分黄连及其不同炮制品;另外，对黄连及不同炮制品的区分识别，判别因子分析（DFA）模型正确判别率为100%，线性判别分析（LDA）模型的初始判别率以及交叉验证识别率分别为100%，94.4%。该研究采用电子鼻技术实现了黄连及其炮制品的气味特征差异表征，与化学计量学方法结合实现了黄连及其不同炮制品的鉴别区分;该研究为中药气味客观化鉴别研究提供了思路与方法，有利于传统气味鉴别经验的传承与发展。

[关键词]黄连;气味;客观化;炮制品;电子鼻; 化学计量学;鉴别

Discrimination of Coptidis Rhizoma and its processed products by odor objectify

XU Min1， YANG Shi-long1， ZHANG Chao1， WAN Jun2， WU Na1， LI Xin-yi1， HUANG Qin-wan1， ZHOU Xia2， WU Chun-jie1*

（1.Chengdu University of Traditional Chinese Medicine， Chengdu 611137， China;

2. Southwest Jiaotong University， Chengdu 610031， China）

[Abstract]Different processed products of Coptidis Rhizoma have its unique odor， which is an important assessment index for processed products identification of Coptidis Rhizoma. Objectify odor as an entry point in this study， an electronic nose technology was used， and a suitable method for Coptidis Rhizoma measurement was built firstly. Then different processed products of Coptidis Rhizoma were detected by the method built. Finally， different processed products were identified by combining with chemometrics based on the objective odor information obtained. Electronic nose detection indicated that a significant difference in odor between different processed products was performed. Coptidis Rhizoma processed or not can be distinguished based on statistical quality control （SQC） and soft independent modeling of class analogy （SIMCA）. Principle component analysis （PCA） model showed that Coptidis Rhizoma and its various processed products discriminated obviously. In addition， in order to identify the processed products of Coptidis Rhizoma， a correct recognition rate of 100% was acquired by discriminant factor analysis （DFA）， and the initial identification rate and cross-validation recognition rate of linear discriminant analysis （LDA） is 100%， 94.4% respectively. In conclusion， differentiationin odor of different processed Coptidis Rhizoma was performed by the electronic nose technology used， and different products Coptidis Rhizoma were discriminated by combining with chemometrics. This research can be a reference for objective identification in odor of traditional Chinese medicine， and is good for the inheritance and development of traditional experience in odor identification.

[Key words]Coptidis Rhizoma; odor; objectify; processed products; chemometrics; discrimination

doi：10.4268/cjcmm20150117

[收稿日期]2014-09-03

[基金项目]国家“十二五”科技支撑计划项目（2012BAI29B11）;四川省中医药管理局基金项目（2014-F-075）

[通信作者]*吴纯洁，研究员，博士生导师，研究方向为中药炮制与制剂，Tel：（028）61801001，E-mail：

[作者简介]胥敏，E-mail：

黄连为毛茛科植物黄连Coptis chinensis Franch.、三角叶黄连C. deltoidea C.Y. Cheng et Hsiao或云连C. teeta wall.的干燥根茎^[1]。《中国药典》2010年版一部收载的黄连饮片包括黄连片、酒黄连、姜黄连和萸黄连4种，但其收载的黄连及其饮片鉴别方法只有显微和薄层色谱2种。除萸黄连（鉴别吴茱萸）外，其他黄连饮片鉴别项下规定均为“同药材”或“同黄连片”。因此，现有的鉴别方法虽可定性鉴别是否为黄连，但并不能体现炮制品的特点和差异，缺乏专属性。因此，寻找一种适合黄连炮制品特点、体现不同炮制品差异的鉴别方法就显得尤为重要。

中药传统经验鉴别的精髓在于“辨状论质”，即根据药材外观性状所表现出来的特点，来判断药材的真伪优劣，从而阐明其本质^[2]。在外观性状的表征中，气味是重要的特征指标，依据气味不同对中药进行鉴别，是中药性状鉴别内容的重要组成部分^[3]。黄连炮制后气味发生改变，如黄连片为“气微”，而酒黄连为“略有酒香气”，萸黄连为“有吴茱萸的辛辣香气”，因此可利用黄连及其炮制品“气味各异”的特点，从而对其进行准确鉴别。目前关于中药气味的鉴别，主要以经验继承、人工评价为主，虽具有简便、实用的优点，但因其建立在人的生理感官基础上，主观性较强，重复性较差，且缺乏客观的评价指标。因此，对中药气味进行客观数据化，量化不同中药之间的气味差异，符合中药气味鉴别研究的发展趋势。

电子鼻，也称人工嗅觉或仿生嗅觉系统，是模拟人类的嗅觉系统而设计研制，利用其气敏传感器阵列，检测分析样品的整体气味特征，具有检测阈值低、样品前处理相对简单等优点^[4-5]。目前电子鼻技术在食品、茶叶、中药等领域得到了广泛应用^[6-8]。本研究立足于传统气味鉴别经验，以黄连及其炮制品为研究对象，采用电子鼻技术对黄连及其炮制品的气味进行检测，获取样品气味指纹信息。然后通过结合多种化学计量学方法，如统计质量控制分析（SQC）、软独立建模分析（SIMCA）、主成分分析（PCA）、判别因子分析（DFA） 及线性判别分析（LDA），实现黄连及其不同炮制品的区分与判别，通过电子鼻结合化学计量学的研究，为实现黄连气味鉴别提供思路与研究基础。

1材料

本研究共收集四川、重庆生黄连样品6批，经成都中医药大学中药标本中心卢先明教授鉴定为毛茛科植物黄连C. chinensis Franch.的干燥根茎。依据2010年版《中国药典》一部附录Ⅱ D炮制通则要求，将每批生黄连（S）样品分别炮制成酒黄连（A）、姜黄连（J）和萸黄连（Y）。

电子鼻系统（FOX 4000， Alpha MOS， France）由包含18根金属氧化物传感器阵列、HS-100型自动进样系统、空气发生器组成;数据处理软件（Alpha MOS， Version 2012.45）;SPSS 17.0 数据分析软件;中草药粉碎机（FW135型，天津市泰斯特仪器有限公司）;电子天平（BP211D， Sartorius）。

2方法

2.1方法学考察

为使电子鼻具有良好的分析效果，尽量保持电子鼻大部分传感器响应值在0.3～0.8，故对黄连电子鼻检测进行单因素方法学考察。本实验电子鼻检测固定称样量为1.0 g，自动进样器注射体积1 500 μL，分别对样品的粉碎粒度、震荡时间及震荡温度进行考察，以初步确立电子鼻检测方法。

2.1.1粉碎粒度选取生黄连（S1），打粉，分别制备过1，2，3，4，5，6号筛6种规格粉末，各称取1.0 g进行测量，检测参数设置为：进样体积1 500 μL，震荡温度35 ℃，震荡时间300 s，结果见图1。过3号筛样品各传感器响应值RSD最低，黄连打粉粒径定为过3号筛。

2.1.2震荡时间取生黄连，打粉过3号筛，称样1.0 g，震荡温度35 ℃，进样体积1 500 μL。震荡时间分别考察180，300，480，600，900 s进行检测。随着孵化时间的增加，传感器的响应值先升高，后趋于平稳，在300 s后测定值无明显变化，表明黄连气味溢出在300 s后逐渐趋于饱和稳定。依据不同震荡时间电子鼻测定黄连样品响应值，建立了PCA模型分析，见图2。震荡时间为180 s结果与其他时间差距较大，而300，480，600，900 s结果差距较小。黄连电子鼻检测震荡时间定为300 s。

2.1.3震荡温度取生黄连，打粉过3号筛，称样1.0 g，震荡时间300 s，进样体积1 500 μL。震荡温度分别考察35，45，55，65，75 ℃进行检测，结果显示，考察的震荡温度都同时满足大部分传感器响应值在0.3～0.8，且传感器未过载。该情况下，选取35 ℃为震荡温度。

2.2分析方法

2.2.1分析参数数据获取持续时间120 s，获取周期1 s，延滞时间600 s，空气流速150 mL・min^-1，注射体积1 500 μL，注射速度1 500 μL・s^-1。自动进样器参数：震荡时间300 s，震荡温度35 ℃，冲洗时间120 s，注射器温度45 ℃，搅动速度500 r・min^-1，单次搅动时间5 s，搅动暂停时间2 s。

2.2.2样品测定取生黄连，打粉过3号筛。精密称取黄连粉末1.0 g置于20 mL顶空进样瓶中，顶空进样，平行测定3次。另取酒黄连、姜黄连、萸黄连，同法制备，测定。

2.3重复性考察

电子鼻共包含有18个金属传感器，分别为LY2/LG，LY2/G，LY2/AA，LY2/GH，LY2/gCTL，LY2/gCT，T30/1，P10/1，P10/2，P40/1，T70/2，PA/2，P30/1，P40/2，P30/2，T40/2，T40/1，TA/2，因此每个样品有18组数据。数据采集见图3，以采集时间为横坐标，响应强度为纵坐标，采集120 s。实验以120 s内传感器最大特征响应值作为输出值。

按2.2项下方法进行重复性考察，连续测定同一批生黄连样品3次，结果见表1。除LY2/GH

传感器的RSD小于4.0%外，其余各传感器的RSD均小于2.0%，数据结果可靠，仪器稳定性良好。

3结果

3.1传感器响应值分析

生黄连及其炮制品传感器响应强度雷达图见图4。生黄连、酒黄连、姜黄连及萸黄连在电子鼻传感器响应上存在较大差异，说明黄连炮制后电子鼻传感器响应特征发生了明显变化;酒黄连与生黄连之间的差异远远大于姜黄连、萸黄连与生黄连之间的差异。

3.2统计质量控制分析

本实验将电子鼻获取的黄连及其炮制品传感器响应值进行SQC分析，以生黄连为参照组，建立SQC模型，见图5。黄连炮制后气味发生了明显的变化，以生黄连为参照，其他3种炮制品均在区域外，表明SQC模型能够区分生黄连和黄连炮制品;根据黄连及其炮制品之间的距离可以看出，萸黄连、姜黄连与生黄连的气味差异较小，酒黄连与生黄连的气味差异较大。

3.3软独立建模分析

本实验将电子鼻获取的黄连及其炮制品传感器响应值进行SIMCA分析，结果见图6。以生黄连为参照，炮制品酒黄连、姜黄连及萸黄连均在参照区域外，说明SIMCA分析能区分生黄连和黄连炮制品，SIMCA为有效模型，可用于生黄连和黄连炮制品的区分。

3.4主成分分析

本实验将电子鼻获取的黄连及其炮制品传感器响应值进行PCA分析，结果见图7。PC1与PC2总贡献率达到99.5%，能良好地反映原始数据特征。生黄连、酒黄连、姜黄连及萸黄连在PCA分析图上能进行较好区分，表明PCA模型能够区分生黄连及其各种炮制品。

3.5判别因子分析

本实验将电子鼻获取的黄连及其炮制品传感器响应值进行DFA分析，根据黄连及其炮制品获取的72组数据建立DFA模型，另将抽样获取的12组数据作为模型测试集，结果见图8。DF1与DF2总贡献率达到87.8%，较好地反映了原始数据信息，处理结果可靠。生黄连、酒黄连、姜黄连及萸黄连在DFA分析图上能进行较好的区分，表明DFA模型能够区分生黄连及其各炮制品;依据建立的DFA模型，对4个组的12个未知样本进行了判别，12个未知样本均落在相应的组别中，判别效果良好，判别识别率为100%。

3.6线性判别分析

本实验将电子鼻获取的黄连及其炮制品传感器响应值进行LDA分析，前2个主成分的累积方差贡献率超过85%，其中函数1方差贡献率为67.5%，函数2方差贡献率为17.7%。结果见图9，通过LDA分析能够很好的将黄连及各类炮制品分类，且每组样本分布均较集中。LDA对初始分组案例的判别识别率为100.0%，对交叉验证分组案例的判别识别率为94.4%。

4讨论

本研究立足于传统经验鉴别的基础上，采用电子鼻技术结合化学计量学的方法，对黄连及其炮制品的气味特征进行了分析研究。结果表明，电子鼻技术能够对黄连及其炮制品的气味进行数值化描述，SQC，PCA，SIMCA，DFA及LDA模型均可以用于电子鼻气味特征分析。其中，SQC与SIMCA能够实现黄连炮制品与生品的区分;PCA结果显示黄连及其不同炮制品区分明显;另外，对黄连及不同炮制品的区分识别，DFA模型正确判别率为100%，LDA模型的初始判别率以及交叉验证识别率分别为100%，94.4%。从电子鼻传感器响应特征以及化学计量学模型分析可知，黄连片、酒黄连、姜黄连和萸黄连之间气味特征存在显著差异：①姜黄连和萸黄连的气味特征与生黄连相比差异较小，而酒黄连气味特征与生黄连相比差异较大，这可能与电子鼻传感器对酒特异性敏感有关;②姜黄连和萸黄连炮制辅料不相同，但电子鼻检测出来气味差异却较小，这可能与两者在气味性状上均有较强的辛辣味有关;③从SQC及PCA分析结果看出，酒黄连样品波动较大，各样品较为分散，说明酒黄连各样品间气味差异较大，这可能是由于辅料酒受热易挥发，不同批炮制品受酒影响程度不一，导致炮制结果差异较大。

气味是中药的重要性状特征，也常作为判别炮制品质量优劣的重要因素。目前对中药气味的评价主要依据药工的经验掌控，依赖于个人长时间的经验积累，虽操作简便，但主观性较强，易发生感官疲劳，且缺乏客观科学的评价指标，难以继承和推广，一定程度上阻碍了中药气味鉴别的发展。因此，采用现代科学技术方法客观化中药气味并加以鉴别，对中药鉴别的发展具有极为重要的意义。本文通过电子鼻技术应用于黄连及其炮制品气味的数据客观化与鉴别区分研究，为中药的气味鉴别的研究提供思路与方法。

[参考文献]

[1]中国药典.一部[S]. 2010：285.

[2]谢宗万.中药品种传统经验鉴别“辩状论质”论[J].时珍国医国药，1993，5（36）：19.

[3]许舜军，杨柳，谢培山，等.中药气味鉴别的研究现状与展望[J].中药新药与临床药理，2011，22（2）：228.

[4]杜瑞超，冯怡，徐德生，等. 电子鼻技术及其在中药行业中的应用前景[J]. 中国实验方剂学杂志，2013，19（5）：348.

[5]Gardner J W， Bartlett P N. A brief history of electronic noses[J]. Sensor Actuat B-Chem， 1994，18（1/3）：210.

[6]Papadopoulou O S，Tassou C C， Schiavo L. Rapid assessment of meat quality by means of an electronic nose and support vector machines[J]. Procedia Food Science，2011，1：2003.

[7]Yang Ziyin， Dong Fang， Shimizu Kazuo. Identification of coumarin-enriched Japanese green teas and their particular flavor using electronic nose[J].J Food Eng，2009，3：312.

[8]邹慧琴，刘勇，陶欧，等. 电子鼻MOS传感器阵列优化及其在中药材快速鉴别中的应用[J]. 中国中药杂志，2013，38（2）：161.