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基于電子鼻技術(shù)鑒別不同產(chǎn)地半夏藥材

2021-03-10 09:25:50王俊斐張露平張運(yùn)民劉耀武
關(guān)鍵詞:電子鼻響應(yīng)值貢獻(xiàn)率

王俊斐,張露平,張運(yùn)民,劉耀武,

(1.安徽中醫(yī)藥大學(xué) 藥學(xué)院,安徽 合肥 230000;2.安徽精誠本草中藥飲片有限公司,安徽 亳州 236800; 3.亳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 藥學(xué)院,安徽 亳州 236800)

半夏為天南星科植物半夏Pinellia ternata(Thunb.) Breit.的干燥塊莖,具有燥濕化痰、降逆止嘔、消痞散結(jié)等功效[1]。用于治療痰多咳喘、胃氣上逆、惡心嘔吐、胸脘痞悶、梅核氣等癥。半夏產(chǎn)地來源豐富,廣泛分布于長江流域以及東北、華北等地區(qū)。半夏藥材的臨床應(yīng)用歷史已經(jīng)有近千年[2]。

氣、味是中藥重要的性狀特征,能明確反映藥物的內(nèi)在本質(zhì)[3]。電子鼻是一種根據(jù)仿生學(xué)原理模擬人類嗅覺系統(tǒng)的人工智能電子儀器,能夠識別簡單與復(fù)雜氣味,主要由采樣裝置、含有傳感器陣列的探測器和分析系統(tǒng)組成,具有操作簡單、檢測快捷、靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)[4],通過檢測樣品整體信息而形成氣味指紋圖譜[5],現(xiàn)已應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、化工等多個領(lǐng)域[6]。在中藥材鑒定方面也具有廣泛的應(yīng)用[7-9]。目前,運(yùn)用該技術(shù)分析半夏藥材未見相關(guān)文獻(xiàn)報道。因此,本試驗(yàn)通過電子鼻技術(shù)來探索鑒別不同產(chǎn)地的半夏藥材,經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析建立氣味識別方法,以期為不同產(chǎn)地的半夏藥材的快速鑒別提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 主要儀器 PEN 3 型電子鼻(北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司)。

1.1.2 藥材 半夏藥材收集于全國7 個產(chǎn)地,共15 批,所有樣品均經(jīng)亳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院劉耀武教授鑒定為正品。具體信息見表1。

表1 樣品信息Tab.1 Sample information

1.2 方法

1.2.1 采樣方式 采用手動頂空進(jìn)樣。取適量藥材粉末于一次性樣品杯中,保鮮膜封口,再將進(jìn)樣針頭插入樣品杯中進(jìn)行氣味數(shù)據(jù)采集。

1.2.2 稱樣量的考察 精密稱取半夏藥材2.0、3.0、4.0、5.0 g,將進(jìn)氣流速量固定為100 mL/min,測定傳感器響應(yīng)值,稱定3.0、4.0、5.0 g 藥材時的響應(yīng)值最高,無明顯變化,考慮節(jié)約藥材的原則,最終確定稱樣量為3.0 g。

1.2.3 進(jìn)氣流速的考察 精密稱取半夏藥材3.0 g,分別考察100、200、300 mL/min 進(jìn)氣速度下的響應(yīng)值;結(jié)果顯示,進(jìn)氣流速為100 mL/min 時,響應(yīng)值曲線比較穩(wěn)定。

1.2.4 電子鼻響應(yīng)值測定 測定條件為稱樣量3.0 g;進(jìn)氣流速:100 mL/min;采樣時間:每組1 s;傳感器自清洗時間:150 s;分析采樣時間:60 s。以采樣時間為橫坐標(biāo),傳感器響應(yīng)值(G/G0)為縱坐標(biāo)繪制響應(yīng)曲線。以1 號樣品為例,結(jié)果見圖1。

1.2.5 精密度考察 重復(fù)測定同一樣品5 次,結(jié)果如表2 所示,10 個傳感器響應(yīng)值RSD 值均小于3%,試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果穩(wěn)定,表明儀器精密度良好。

圖1 電子鼻對1 號樣品的響應(yīng)曲線Fig. 1 Response curve of electronic nose to sample No. 1

表2 傳感器信息及其 RSD 結(jié)果Tab. 2 Sensor information and RSD results

1.3 數(shù)據(jù)分析

將電子鼻測得的不同產(chǎn)地半夏藥材響應(yīng)值的數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)自帶軟件中,分別進(jìn)行PCA 主成分分析、Loading 分析、LDA 線性判別分析。

1.3.1 PCA 主成分分析 主成分分析法(PCA)是將原始數(shù)據(jù)(十個傳感器的輸出)通過算法降維成兩個新的指標(biāo)主成分1(PC1)和主成分2(PC2),值越高意味著包含主要原始信息的量越大,如果兩個變量的總方差貢獻(xiàn)率不低于95%,基本上可以包含樣品的所有原始信息。區(qū)分度的數(shù)值越接近于 1,表明樣品的區(qū)分越顯著。

1.3.2 Loading 分析 Loading 分析是對傳感器的分析,可以分析出傳感器區(qū)分樣品的能力;傳感器在Loading 分析中所在的方向與PCA 方向一致。

1.3.3 LDA 線性判別分析 由原始數(shù)據(jù)經(jīng)線性組合構(gòu)造判別函數(shù),將多維空間分成子空間,能夠最大限度地區(qū)分不同的樣品集,分類效果好且易實(shí)現(xiàn)[10]。

2 結(jié)果與分析

2.1 傳感器分析

利用 Loading 分析法對半夏樣品進(jìn)行分析,結(jié)果見圖2。從圖2 可知,對第一主成分貢獻(xiàn)率最大的是7 號傳感器W1W,對第二主成分貢獻(xiàn)率最大的6 號傳感器W1S。結(jié)合表2,半夏氣味成分中可能主要是含硫氧化物和烷烴類化合物。

2.2 不同產(chǎn)地半夏比較分析

利用PCA 分析對不同產(chǎn)地半夏藥材進(jìn)行分析,結(jié)果見圖3 及表3。第一主成分貢獻(xiàn)率(PC1)為93.45%,第二主成分貢獻(xiàn)率(PC2)為4.16%,總貢獻(xiàn)率為97.61%,可較好地反映原始數(shù)據(jù)信息。分析結(jié)果顯示整體區(qū)分度較好,但四川和湖北兩個產(chǎn)地的區(qū)分度值僅為0.359,區(qū)分度較低。

圖2 不同產(chǎn)地半夏Loading 分析圖Fig. 2 Loading analysis diagram of Pinellia ternate from different producing areas

圖3 不同產(chǎn)地半夏主成分分析圖Fig. 3 Principal component analysis diagram of Pinellia ternate from different producing areas

表3 PCA 區(qū)分度表Tab. 3 PCA discrimination table

利用LDA 分析對不同產(chǎn)地半夏藥材進(jìn)行分析,結(jié)果見圖4。第一主成分貢獻(xiàn)率(PC1)為57.11%,第二主成分貢獻(xiàn)率(PC2)為19.87%,總貢獻(xiàn)率為76.98%,能較好區(qū)分開不同產(chǎn)地半夏藥材。

圖4 不同產(chǎn)地半夏線性判別分析圖Fig. 4 Linear discriminant analysis diagram of Pinellia ternate from different producing areas

3 討論

本研究通過電子鼻技術(shù)對7 個不同產(chǎn)地半夏藥材的氣味進(jìn)行了研究。結(jié)合主成分分析及線性判別分析構(gòu)建了相關(guān)識別模型,主成分分析(PCA)結(jié)果顯示湖北產(chǎn)區(qū)與四川產(chǎn)區(qū)區(qū)分度較低,可能是因?yàn)檫@兩個產(chǎn)地藥材揮發(fā)性成分較為接近。通過對傳感器Loading 分析,區(qū)分不同產(chǎn)地半夏藥材的傳感器主要是7 號含硫氧化物和6 號含甲烷等烷烴類,同時,10號傳感器長鏈烷烴類對第二主成分貢獻(xiàn)率也較大,因此推測區(qū)分不同產(chǎn)地半夏藥材的氣味成分可能主要是硫氧化物和烷烴類化合物。

目前市場流通半夏藥材以人工栽培品為主。半夏藥材主產(chǎn)于為貴州、甘肅、四川等地。中藥材的品質(zhì)與其產(chǎn)地環(huán)境密切相關(guān),已有文獻(xiàn)表明,不同產(chǎn)地半夏藥材質(zhì)量參差不齊[11]。

判別因子分析(LDA)能完全區(qū)分不同產(chǎn)地半夏藥材,因此,可以確定半夏藥材因?yàn)闅夂颉⑼寥?、溫度等因素?dǎo)致的差異同樣體現(xiàn)在氣味上。

4 結(jié)論

電子鼻技術(shù)能簡便、快速區(qū)分開不同產(chǎn)地半夏藥材。由于本試驗(yàn)所收集樣品范圍及數(shù)量有限,后期會進(jìn)一步擴(kuò)大樣本采集范圍與數(shù)量,并對分析模型進(jìn)一步優(yōu)化;此外,本研究僅對半夏藥材氣味進(jìn)行了研究,但藥材具體揮發(fā)性成分以及是否與藥效相關(guān),有待于進(jìn)一步研究,建議將氣味與揮發(fā)性成分以及藥效相結(jié)合來綜合分析。

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