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電子鼻技術(shù)鑒別金銀花真?zhèn)?、產(chǎn)地、貯藏年份

2021-09-27 09:38:12白上圓張維瑞楊柯楠袁王俊
中成藥 2021年7期
關(guān)鍵詞:電子鼻響應(yīng)值金銀花

劉 鵬,白上圓,張維瑞,楊柯楠,袁王俊*

(1.河南大學(xué)藥學(xué)院,河南 開封475004; 2.河南大學(xué)民生學(xué)院,河南 開封 475004)

金銀花為忍冬科植物忍冬Lonicera japonicaThunb.的干燥花蕾或帶初開的花,具有清熱解毒、疏散風(fēng)熱的作用,用于癰腫疔瘡、喉痹、丹毒、熱毒血痢、風(fēng)熱感冒、溫病發(fā)熱,其氣清香,味淡、微苦[1],分布廣泛[2],主要化學(xué)成分包括有機(jī)酸、黃酮、三萜皂苷、揮發(fā)油等[3],作為大宗中藥材在大量中藥處方、中成藥、食品、保健食品中廣泛應(yīng)用[4]。但金銀花同屬植物多,種植品種混雜,導(dǎo)致其質(zhì)量良莠不齊,目前常見偽品有山銀花、金銀忍冬等[5]。在相關(guān)檢測方法中,經(jīng)驗(yàn)鑒別更多的是依賴鑒定人多年經(jīng)驗(yàn)積累;顯微、理化鑒別作用有限;色譜(HPLC?UV、GC?FID)、質(zhì)譜與色譜聯(lián)用(HPLC?MS、GC?MS)、DNA 分析等技術(shù)雖然準(zhǔn)確性高,但均有樣品前處理復(fù)雜、成本高昂、耗費(fèi)時(shí)間長的缺點(diǎn)[6?7]。

20 世紀(jì)90 年代,人們發(fā)明了電子鼻技術(shù),它由采樣裝置、包含傳感器陣列的探測器、分析系統(tǒng)組成,是模擬生物嗅覺系統(tǒng)以分析和識別單一或復(fù)雜氣味的檢測儀器,其優(yōu)點(diǎn)是操作簡單、檢測快捷、靈敏度高[8],可檢測樣品整體信息而形成氣味指紋圖譜[9],現(xiàn)已應(yīng)用于食品、化工、農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域[10],而在藥物方面常用于配方開發(fā)和質(zhì)量保證[11],同時(shí)在中藥材鑒別、中藥炮制氣味變化、中藥“五味”辨識中也有相關(guān)研究[12?13]。武文奇[14]等研究表明,超快速氣相電子鼻對不同調(diào)配比例金銀花粉末具有良好識別效果;Xiong[15]等證實(shí),同一批金銀花即使儲藏月份不同,電子鼻也可以快速分析并成功區(qū)分,但尚無采用該技術(shù)識別其真?zhèn)?、產(chǎn)地的報(bào)道。因此,本實(shí)驗(yàn)通過電子鼻技術(shù)來鑒別金銀花真?zhèn)?、產(chǎn)地、年份,經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析建立該藥材氣味識別方法,以期為其快速鑒別提供參考依據(jù)。

1 材料

1.1 藥材 金銀花共41 批,編號H1~H41(2017 年產(chǎn)12批、2018 年產(chǎn)13 批、2019 年產(chǎn)16 批),收集于山東、河南、河北等地;金銀忍冬共2 批,編號H42~H43,于2019年5 月采自開封市禹王臺公園和河南大學(xué)校園內(nèi);山銀花共3 批,編號H44~H46,購自安國藥材市場,具體信息見表1,經(jīng)筆者鑒定分別為忍冬科植物忍冬L.japonicaThunb.、金銀忍冬L.maackii(Rupr.)Maxim.、華南忍冬L.confuseDC.的干燥花蕾。各批藥材均于當(dāng)年5~6 月份采摘,烘干干燥法處理后裝在塑封袋中,貯存于干燥密閉條件下。

表1 藥材信息

1.2 儀器 SuperNose?14 電子鼻(美國ISENSO 公司),測量氣室內(nèi)放置14 個(gè)金屬氧化物半導(dǎo)體傳感器組合成傳感器陣列,性能見表2;AB135?S 電子分析天平(瑞士梅特勒?托利多公司)。

表2 傳感器性能

2 方法

2.1 樣品處理方法篩選 以電子鼻對H6 號樣品的傳感器響應(yīng)值為評價(jià)指標(biāo),單因素試驗(yàn)篩選粉碎度、稱樣量、孵化溫度、孵化時(shí)間。測量條件為手動進(jìn)樣;傳感器清洗時(shí)間10 s;測定時(shí)間60 s;采樣時(shí)間10 s。

2.1.1 粉碎度 將樣品過20、40、60 目篩,置于進(jìn)樣瓶中靜置2 h 后測定傳感器響應(yīng)值,發(fā)現(xiàn)過20 目篩時(shí)最高,故確定粉碎粒度為過20 目篩。

2.1.2 稱樣量 取過20 目篩樣品,精密稱取0.1、0.3、0.6、1.0、1.5 g 后測定傳感器響應(yīng)值,發(fā)現(xiàn)稱定1.0、1.5 g時(shí)最高,而且無明顯差異,考慮到檢測效率問題,確定稱樣量為1.0 g。

2.1.3 孵化溫度 精密稱取過20 目篩的樣品1.0 g,置于35、45、60 ℃水浴中加熱40 min 后測定傳感器響應(yīng)值,發(fā)現(xiàn)在60 ℃時(shí)最高,故確定水浴溫度為60 ℃。

2.1.4 孵化時(shí)間 精密稱取過20 目篩的樣品1.0 g,置于60 ℃水浴中孵化20、30、40 min 后測定傳感器響應(yīng)值,發(fā)現(xiàn)在30 min 時(shí)最高,故確定孵化時(shí)間為30 min。

2.2 電子鼻響應(yīng)值測定

2.2.1 分析條件 采用直接頂空吸氣法,在“2.1”項(xiàng)最優(yōu)處理方法下直接將進(jìn)樣針頭插入含樣品的進(jìn)樣瓶中吸氣,測定條件為室溫(24±2)℃;采樣時(shí)間每組10 s;傳感器自清洗時(shí)間10 s;分析采樣時(shí)間60 s,每批樣品連續(xù)測量3次。以采樣時(shí)間為橫坐標(biāo),傳感器響應(yīng)電壓為縱坐標(biāo)繪制響應(yīng)曲線,結(jié)果見圖1。

圖1 電子鼻對H6 號樣品的響應(yīng)曲線

2.2.2 精密度試驗(yàn) 取H6 號樣品,測定14 個(gè)傳感器響應(yīng)值,重復(fù)5 次,測得其RSD 均小于2.0%,表示儀器精密度良好。

2.3 數(shù)據(jù)分析

2.3.1 主成分分析 主成分分析可對包含在數(shù)據(jù)集中的所有信息進(jìn)行簡化處理,是利用降維的思想,即從原始的多個(gè)變量中取少數(shù)線性組合作為綜合指標(biāo),能最大限度地保持原有變量的信息,確定樣本間的內(nèi)在聚類特性[16]。

2.3.2 判別因子分析 判別因子分析是用于構(gòu)建模型并識別未知樣品類別的算法,可縮小同一數(shù)據(jù)集之間的差異,并通過數(shù)學(xué)變換擴(kuò)大不同組別之間的差異,從而建立數(shù)據(jù)識別模型。它與主成分分析的區(qū)別在于可根據(jù)已知信息重新組織所收集的信息,從而使結(jié)果盡量與已知信息一致[17]。

3 結(jié)果

3.1 真?zhèn)舞b別 采用電子鼻對2019 年產(chǎn)金銀花、山銀花、金銀忍冬進(jìn)行檢測,將所得氣味數(shù)據(jù)調(diào)入系統(tǒng)自帶軟件中,分別進(jìn)行主成分分析、判別因子分析,結(jié)果見圖2~3。主成分分析中第一、第二主成分貢獻(xiàn)率分別為95.27%、1.73%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為97.00%,可涵蓋樣品大部分原始信息,在不考慮異常數(shù)據(jù)信息的情況下可將三者區(qū)分開,但其分離度不高,DI 值僅為24.48,而判別因子分析區(qū)分度更好。

圖2 不同品種樣品主成分分析圖

3.2 產(chǎn)地鑒別 對2017 年產(chǎn)3 個(gè)產(chǎn)地金銀花的氣味響應(yīng)值進(jìn)行主成分分析、判別因子分析。結(jié)果見圖4~5,主成分分析中第一、第二主成分貢獻(xiàn)率分別為83.56%、6.35%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為89.91%,可涵蓋樣品大部分原始信息,DI 值為-112.94,但不同產(chǎn)地樣品的特征數(shù)據(jù)點(diǎn)大多均重疊;判別因子分析中3 個(gè)產(chǎn)地區(qū)別明顯,可被明確分為3 類,其原因可能是上述樣品因貯藏問題導(dǎo)致氣味減弱及缺失。

圖3 不同品種樣品判別因子分析圖

圖4 不同產(chǎn)地樣品主成分分析圖

圖5 不同產(chǎn)地樣品判別因子分析圖

3.3 貯藏年份鑒別 對2017、2018、2019 年產(chǎn)自河南封丘的金銀花氣味響應(yīng)值進(jìn)行主成分分析、判別因子分析,結(jié)果見圖6~7。主成分分析中第一、第二主成分貢獻(xiàn)率分別為88.42%、4.74%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為93.16%,可涵蓋樣品大部分原始信息,DI 值為-73.04,2017 年產(chǎn)樣品的特征數(shù)據(jù)與2018、2019 年產(chǎn)區(qū)別明顯,而2018、2019 年產(chǎn)樣品的有交叉現(xiàn)象;判別因子分析中3 個(gè)年份產(chǎn)樣品分別聚集在不同區(qū)域,表明該方法更適合用于鑒別貯藏年份。

圖6 不同貯藏年份樣品主成分分析圖

圖7 不同貯藏年份樣品判別因子分析圖

3.4 氣味成分分析 計(jì)算每個(gè)傳感器對金銀花及其混淆品氣味響應(yīng)值的貢獻(xiàn)率,繪制雷達(dá)圖,結(jié)果見圖8。由此可知,傳感器響應(yīng)值前六位依次為2、5、1、9、4、6,結(jié)合

圖8 氣味響應(yīng)值貢獻(xiàn)率雷達(dá)圖

4 討論

本實(shí)驗(yàn)采用電子鼻技術(shù)對金銀花真?zhèn)?、產(chǎn)地、貯藏年份進(jìn)行了初步鑒別,通過測定各批藥材響應(yīng)值,結(jié)合主成分分析、判別因子分析構(gòu)建了相關(guān)識別模型,發(fā)現(xiàn)前者僅可用于真?zhèn)舞b別,而后者能用于真?zhèn)?、產(chǎn)地、貯藏年份鑒別,從而為中藥氣味標(biāo)準(zhǔn)化、中藥快速鑒別提供新思路。表2 顯示,金銀花主要成分為芳香族化合物、氮氧化合物、低分子胺類、有機(jī)酸酯、萜類,與田麗梅[18]等采用GC?MS聯(lián)用技術(shù)所得結(jié)果一致。

中藥具有的氣味是評價(jià)其質(zhì)量的主要依據(jù)之一,也是其真?zhèn)渭爱a(chǎn)地鑒別的重要依據(jù)。電子鼻作為模擬人工嗅覺系統(tǒng)的機(jī)器,相比傳統(tǒng)GC、GC?MS 等技術(shù)而言具有整體性、快捷、環(huán)保、樣品預(yù)處理簡單等優(yōu)點(diǎn),故將其引入中藥鑒別中是可行的。但本實(shí)驗(yàn)僅對金銀花氣味進(jìn)行了鑒別,其具體成分及與藥效作用的相關(guān)性尚不明確,還需深入探索。

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