基于性状电子检测技术结合机器学习的不同产地薏苡仁的快速鉴别

目的 基于性状电子检测技术,结合多元分析算法,建立不同产地薏苡仁的快速鉴别方法。方法 使用CM-5分光测色仪测定薏苡仁的色度值,建立决策树（decision tree,DT）模型、k最邻近算法（k-nearest neighbor,KNN）模型和贝叶斯（Bayes）判别模型。其次,根据超快速气相电子鼻检测气味成分,建立不同产地薏苡仁的判别因子分析（discriminant factor analysis,DFA）模型及热图,探究不同产地薏苡仁的气味信息差异。同时,采用偏最小二乘法判别分析（partial least squares discrimination analysis,PLS-DA）模型探究不同产地的差异标志物。最后,将薏苡仁表面颜色与内在气味成分进行相关性分析。结果 2-丙烯酸、2-甲基丁醛、甲苯、丙醛可以作为区分不同产地薏苡仁的主要气味标志物,丁二酮、2,3-乙酰基丙酮、3-己醇等多种气味成分与L^*、a^*、b^*值存在显著相关性。结论 电子眼联合超快速气相电子鼻技术能够快速、准确鉴别不同产地的薏苡仁,该方法对于多产地中药的鉴别和质量控制具有借鉴意义。     

基于电子鼻和顶空气质联用技术的不同产地北柴胡气味差异分析

目的 研究不同产地柴胡气味差异及其气味形成的物质基础。方法 利用电子鼻和顶空气相色谱-质谱法（HS-GC-MS）检测来自山西、内蒙古及黑龙江3个地区18批柴胡样品的气味及具体挥发性成分,通过偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）分析不同产地柴胡样品-传感器响应值-挥发性成分之间的关系。结果 雷达图显示不同产地柴胡响应值存在差异,电子鼻的检测结果经主成分分析（PCA）后进行线性判别分析（LDA）能较好区分来自山西、内蒙古和黑龙江的柴胡样品。采用HS-GC-MS共检测出76个挥发性成分,主要包括醛类、芳香类、酮类、醇类等物质。通过SIMCA 14.0筛选变量投影重要性分析值（VIP）>1的挥发性成分,得出11种主要差异性物质,包括2-正戊基呋喃、α-蒎烯、β-蒎烯、庚醛、三乙胺、十一烷、对异丙基甲苯、2-正丁基呋喃、1-戊醇、己醛、2-辛酮。结论 利用挥发性物质的相对质量分数和电子鼻感应值做PLS分析,发现造成山西省与其他地区柴胡电子鼻检测气味差异的物质基础主要是己醛、1-戊醇、2-辛酮、2-正丁基呋喃。     

基于仿生识别系统对金银花颜色与“气”的鉴别研究＊

目的 基于仿生识别系统,建立金银花“颜色”与“气”数字化分析方法,并建立金银花的电子鼻判别模型。方法 针对“颜色”、“气”两方面,采用传统性状鉴别法对金银花样品进行感官评价,再分别利用仿生识别系统——色度仪和电子鼻进行测定;采用判别因子分析（DFA）、正交偏最小二乘判别分析法（OPLS-DA）等进行数据分析并建立判别模型。结果 不同金银花样品“颜色与气”差异显著,性状鉴别法和仿生识别系统的鉴别结果基本一致。基于电子鼻MOS传感器对金银花的响应值所建立的DFA判别模型正判率较高,能给出正确的识别。结论 仿生识别系统（色度仪和电子鼻技术）能将传统性状鉴别中的经验性、主观性感官评价具体化、数字化,且电子鼻能用于区分不同产地及处理方式、储藏期的金银花;所建立的判别模型可为指导中药材鉴别实践工作提供参考。     

基于电子鼻技术的秦艽药材产地鉴别

目的利用电子鼻技术建立气味指纹图谱进行秦艽药材产地鉴别探索,为秦艽药材产地快速鉴别提供新方法。方法采用电子鼻技术对收集的10个产地的10批秦艽样品进行检测,获得不同产地秦艽药材气味信息的电子鼻传感器响应值,利用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)对传感器响应值进行处理和分析。结果 PCA分析不能很好地对不同产地的秦艽药材进行区分,DFA分析能很好地进行秦艽药材产地鉴别。结论采用电子鼻技术对不同产地秦艽药材的气味信息进行数据化分析,可以实现秦艽药材产地的快速区分鉴别。     

基于气味分析系统的不同产地秦艽的区分及相关性研究

目的：基于电子鼻PEN3系统结合多元统计分析对不同产地秦艽进行鉴别。方法：先通过电子鼻系统动态采集秦艽芳香成分并得到响应值,通过单因素试验确定最佳试验条件,再应用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）及负荷加载分析法（Loadings）对结果进行分析。结果：秦艽电子鼻最佳试验条件为样品称样量3.0 g、进气量250 mL·min–1、样品室温放置时间15 min、颗粒度60目。PCA和LDA均对不同产地的秦艽有一定的区分能力,并且LDA优于PCA。结论：电子鼻对秦艽的种类和产地鉴别准确性好且简便可行,能更准确、客观地对不同种、不同产地、不同栽培方式的秦艽进行鉴别。     

基于电子鼻技术鉴别不同产地半夏药材

目的 基于电子鼻技术鉴别不同产地的半夏药材.方法 收集不同产地半夏药材,采用PEN 3型电子鼻系统对半夏药材进行定量表征,应用Loading分析法、主成分分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)对检测数据进行分析.结果 不同产地半夏药材的电子鼻响应值有所差异;7号传感器W1W和6号传感器W1S对不同产地半夏药材的区分...     

电子鼻技术区分不同产地不同采收时间不同处理方法的枸杞子研究

目的采用电子鼻技术区分不同产地、不同采收期和不同处理方法的枸杞子。方法利用电子鼻技术通过获得样品气味信息,对6个不同产地的18批样品,同一产地16批不同采收期样品以及3种不同处理方法的样品的挥发性成分进行检测,并对每个样品对各传感器的响应值进行主成分(PCA)分析。结果不同产地的枸杞子气味之间存在显著差异,除甘肃省靖远县和青海德令哈两个产地区分不明显外,其余样品间区分区分明显。不同采收期样品中7月中旬之前采摘枸杞子样品在气味上差异较大,之后采摘样品气味的差异逐渐减小,两年间采收的枸杞子均显示出此趋势。3种不同干燥处理方法的枸杞子样品气味信息经PCA分析后总贡献率达到98.80%,能够区别。结论利用电子鼻技术可以有效地对不同产地、不同采收期、不同处理方法的枸杞子进行区分,该方法简捷、快速,可为枸杞子的快速鉴别提供实验依据。     

基于稳定同位素技术的竹节参产地识别研究

目的 利用稳定同位素质谱测定6个产区的竹节参Panax Japonicus中碳、氮、氢、氧4种同位素比率。方法 采用基于机器学习分类器的线性判别法（LD）,高斯核支持向量机（SVM）和基于神经网络工具箱的模式识别反向传播学习算法（BPN）对竹节参的产地进行判别。结果 结果表明,稳定同位素碳（d¹³C）具有明显的地域特征,可有效地区分竹节参产地;LD法和BPN法均能区分6个产地的竹节参,判定准确率均达100%。结论 基于稳定同位素技术并结合LD和BPN法能有效进行竹节参的产地溯源。     

基于电子鼻技术区分川产益母草的研究

目的：采用电子鼻技术,实现不同产地与生长环境（野生和栽培）的川产益母草药材区分鉴别。方法：采集不同产地、不同生长环境（野生和栽培）益母草药材,采用电子鼻获取各样品气味信息的传感器响应值,通过主成分分析（PCA）、判别因子分析（DFA）对响应值进行处理和分析。结果：不同产地益母草样品PCA 区分指数值为82,DFA综合判别率97.96%;不同生长环境（野生和栽培）益母草样品PCA 区分指数值为84,DFA 综合判别率100%,区分与判别有效。结论：电子鼻技术可用于不同产地及生长环境（野生和栽培）川产益母草药材的区分,可作为其气味鉴别手段。     

基于形性与化学指标关联分析的当归挥发油质量评价和当归产地鉴别

目的 分析当归颜色、气味与挥发油化学指标之间的关联性,为建立基于形性指标评价当归挥发油质量和综合指标鉴定当归产地的方法提供参考。方法 通过测色仪和电子鼻测定当归粉末的颜色与气味,气相色谱法（GC）测定当归挥发油中14个成分的相对含量,利用多元统计方法分析三者之间的相关性。结果 颜色指标L^*,气味指标LY2/LG、P10/1和化学指标C₂（蒎烯）含量之间呈显著正相关,与颜色指标a^*、气味指标LY2/gCTl呈显著负相关;化学指标C₁₁（Z-藁本内酯）含量与气味指标P10/1呈正相关,与颜色指标a^*呈负相关。主成分分析结果表明,云南样品与其他3个产地样品差异显著;青海样品基本可与甘肃、四川样品分离;甘肃和四川样品较为相似,在以颜色和综合指标进行分析时可进行区分。结论 当归颜色、气味与挥发油化学指标之间具有显著相关性,对通过形性指标分析当归挥发油化学指标特点具有一定的参考价值,可为生产流通领域中建立一种简便快捷的当归质量评价方法提供参考。     

Heracles Neo超快速气相电子鼻对不同产地、生长年限及采收期黄芪药材品质评价研究

目的 建立以气味特征为指标的黄芪药材品质评价方法.方法 采用Heracles Neo超快速气相电子鼻技术,获取黄芪药材气味色谱信息,进行主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)、聚类分析(cluste...     

基于灰色关联度法和FCM算法的木香质量评价研究

目的采用灰色关联度法和FCM(Fuzzy C-Means)算法相结合的模式识别模型进行木香质量多指标综合评价研究。方法 HPLC法测定木香烃内酯、去氢木香内酯的含量及水蒸气蒸馏法测定木香挥发油的含量作为木香评价考察指标。采用灰色关联度法进行中药质量排序,FCM算法进行中药质量分类。结果不同产地木香平均关联度排序为云南广东广西湖南四川安徽亳州北京河北,FCM算法将不同产地木香样品分为3类。由2种方法结合分析可知云南、广东、广西在质量高的类组中;湖南、四川在质量中等的类组中;北京、安徽亳州、河北在质量低的类组中。结论构建了用于评价中药材质量的综合模式识别模型体系,首次在木香药材中采用模糊聚类算法,旨在形成一种木香质量评价研究方法,为现代模式识别、数据挖掘等新方法在中药质量评价方面的应用提供思路引领和经验借鉴。     

木香HPLC指纹图谱的建立及其抗氧化、抗辐射作用谱效关系研究

目的 建立木香Aucklandia lappa的高效液相色谱（HPLC）指纹图谱并对特征峰进行液相色谱串联三重四级杆质谱仪（LC-MS）分析,考察木香抗氧化、抗辐射的谱效关系。方法 对12批不同产地的木香药材进行HPLC分析,建立指纹图谱。采用LC-MS技术对指纹图谱中的共有特征峰进行结构分析。以1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（DPPH）自由基清除率为抗氧化作用的药效指标,研究其抗氧化作用。采用MTT法检测辐射后的UC-MSC细胞活性,以细胞活力值为抗辐射作用的药效指标,研究其抗辐射作用。采用灰色关联分析法建立谱效关系,研究木香抗氧化与抗辐射的物质基础。结果 通过指纹图谱的建立,共标定了12个共有峰,其中12批药材相似度均大于0.971。通过文献比对和LC-MS数据解析,确定了3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸、东莨菪内酯、木香烃内脂和去氢木香内酯等12个特征峰成分。通过清除DPPH自由基结果发现,12批木香均有抗氧化能力,谱效分析结果显示,去氢木香内酯同分异构体和去氢木香内酯与抗氧化能力有密切关系。通过细胞活力值显示,12批木香部分批次具有抗辐射能力。根据谱效关系分析,发现木香抗辐射与诱导...     

基于仿生嗅觉技术的不同产地枳壳鉴别研究

目的建立了基于仿生嗅觉技术的枳壳气味指纹图谱鉴别方法,为枳壳质量控制提供参考。方法采用仿生嗅觉系统电子鼻(PEN3)检测不同产地枳壳气味信息,用线性判别分析(LDA)进行气味指纹图谱构建与分析,采用MATLAB 2013实现鉴别仿真。结果不同产地枳壳气味指纹图谱的整体"相貌"是相似,但各自的特征指纹峰值有明显差异。建立的枳壳气味指纹图谱可实现对不同产地枳壳的已知样品和未知样品96%的准确分类。结论该方法操作简单、重复性好、检测速度快,建立的枳壳气味指纹图谱可为其质量控制提供方法。     

基于仿生技术的制川乌炮制过程变化研究

目的 研究制川乌炮制过程中各个阶段的气、味变化特征,表征制川乌炮制过程的气、味变化与内在有效成分之间的变化关系。方法 制作3批不同炮制时间的制川乌样品,使用电子鼻、电子舌对制川乌炮制过程中“气”“味”变化进行检测,通过雷达图、线性判别分析法（LDA）、主成分分析（PCA）对获取的数据进行分析处理,并与制川乌炮制过程中生物碱类成分进行相关性分析。结果 电子鼻、电子舌可以区分出制川乌不同炮制程度的样品。通过Pearson相关性分析得出,电子鼻FAC1与乌头碱、新乌头碱、苯甲酰乌头原碱、苯甲酰新乌头原碱、单酯型生物碱总量均呈显著相关性（P<0.01）,电子舌FAC2与苯甲酰新乌头原碱、单酯型生物碱总量均呈显著相关（P<0.01）,与苯甲酰乌头原碱含量呈相关性（P<0.05）。结论 电子鼻、电子舌仿生技术可运用于制川乌炮制过程质量研究,为中药炮制研究提供了一种新思路。     

基于电子鼻、电子舌技术的山楂气、味鉴别

目的:采用电子鼻、电子舌技术客观化表达山楂气、味,并基于此进行不同产区、不同基源山楂的鉴别区分研究。方法:采集不同产区、不同基源的山楂样品,运用电子鼻、电子舌技术对不同山楂样品进行检测,通过主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)以及统计质量控制分析(SQC)对获取的特征数据进行处理和分析。结果:电子鼻技术能有效区分不同产区及不同基源的山楂样品,电子舌技术能有效区分不同基源的山楂样品。结论:电子鼻、电子舌技术可用于不同产地及不同基源山楂的鉴别区分,其二者结合化学计量学可作为气、味鉴别的新方法。     

基于电子鼻技术的不同品质鹿茸饮片气味特征分析

目的:基于电子鼻技术对不同品质鹿茸饮片气味特征进行分析与表征。方法:采用PEN3型电子鼻系统,分析22批鹿茸样品的气味特征,以对传感器响应值为指标,进行传感器区别贡献率分析(Loadings)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)。结果:Loadings分析表明,5个传感器对鹿茸饮片气味特征具有较好的响应,不同规格鹿茸饮片气味差异贡献率主要体现为氮氧化物类、甲烷等短链烷烃、有机硫化物、醇醚醛酮类、芳香成分、无机硫化物等成分;PCA表明不同品种与规格鹿茸饮片,其气味的差异性比较明显;LDA发现不同品种及规格鹿茸饮片(除梅花鹿白片与粉片外)样品的气味差异均较明显,表明构成气味的物质存在差异性。结论:电子鼻技术可阐明不同品质鹿茸饮片气味的物质基础;不同品质鹿茸饮片气味存在差异性可揭示鹿茸饮片气味的科学内涵并为其质量控制提供参考。     

基于电子鼻技术的胆南星定性鉴别研究

目的:采用电子鼻技术建立气味指纹图谱,对胆南星不同发酵时间及不同胆汁比例样品进行定性鉴别。方法:分别搜集不同胆汁比例的胆南星样品18批和不同发酵时间的样品24批,采用电子鼻获取各样品气味信息,通过主成分分析(PCA),统计质量控制分析(SQC)等化学计量学分析方法对气敏传感器响应值进行处理与分析。结果:不同发酵时间的胆南星,气味变化显著,PCA,SQC及雷达图分析均能判别;不同胆汁比例胆南星样品PCA区分指数值较高,能显著区分。结论:依据电子鼻技术获取"气味"信息可实现对胆南星样品的区分,为胆南星的定性鉴别提供思路与参考。     

基于指纹图谱和多指标定量的蜜炙黄芪饮片质量控制研究

目的采用HPLC法建立蜜炙黄芪饮片指纹图谱,并测定异黄酮类成分和皂苷类成分含量,进行聚类分析与主成分分析(PCA-主成分分析),比较炙黄芪饮片中4种异黄酮成分(毛蕊异黄酮苷、芒柄花苷、毛蕊异黄酮和芒柄花素)和4种皂苷类成分(黄芪甲苷、黄芪皂苷I、黄芪皂苷II和黄芪皂苷III)的差异。方法采用HPLC法对15批甘肃不同产地炙黄芪饮片8种成分进行测定,运用国家药典委员会"中药色谱指纹图谱相似度评价软件(2012版)"进行评价,并结合PCA和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA-正交偏最小二乘判别分析)等化学计量学方法对15批不同产地炙黄芪饮片进行区分与比较。结果建立了炙黄芪饮片异黄酮类成分和皂苷类成分HPLC指纹图谱,相似度均达0.90以上,确定了8个共有峰(毛蕊异黄酮苷、芒柄花苷、毛蕊异黄酮、芒柄花素、黄芪甲苷、黄芪皂苷I、黄芪皂苷II和黄芪皂苷III)构成炙黄芪饮片的特征峰,毛蕊异黄酮苷、芒柄花苷、毛蕊异黄酮、黄芪皂苷I和黄芪皂苷III是差异性化合物,可作为鉴别和区分炙黄芪饮片的质量控制指标。结论该法所建立的炙黄芪异黄酮成分和皂苷类成分指纹图谱特征性强、方法简便,结合8种成分含量测定可更好控制其质量,对炙黄芪饮片的鉴定及质量控制具有指导意义和参考价值。     

基于HPLC指纹图谱不同产地板蓝根主要活性成分与其根际土壤理化性质的相关性研究

目的 分析不同产地板蓝根Isatidis Radix主要活性成分与其根际土壤理化性质的相关性,探究土壤理化性质对板蓝根质量的影响。方法 采用HPLC建立板蓝根的指纹图谱,测定板蓝根中胞苷、尿苷、腺苷、鸟苷和(R, S)-告依春5个指标成分的含量;应用Origin软件对板蓝根主要指标成分与其根际土壤理化性质进行相关性分析。结果 建立了16批板蓝根的HPLC指纹图谱,指认了5个成分,指纹图谱相似度为0.858～0.998,具有较好的相似性;含量测定结果表明,不同产地板蓝根药材中5个指标成分含量存在较大差异;板蓝根主要活性成分胞苷含量与土壤有效磷含量呈显著正相关（P<0.05）,尿苷含量与pH呈显著负相关（P<0.05）,腺苷含量与含水量和速效钾含量呈显著正相关（P<0.05）。结论 板蓝根主要活性成分含量与其根际土壤理化性质具有一定的相关性,土壤pH、含水量、有效磷、速效钾是影响板蓝根药材质量的主控因子。为进一步探讨板蓝根适宜的土壤环境和提升其质量标准提供一定依据,为板蓝根药材的标准化种植与质量控制提供参考。