基于性状客观化的五种芸香科中药鉴别研究

胥敏，杨诗龙，李欣逸，袁星，吴娜，张超，吴纯洁

【研究论著】

基于性状客观化的五种芸香科中药鉴别研究

胥敏，杨诗龙，李欣逸，袁星，吴娜，张超，吴纯洁

目的：依据客观化信息融合的方法，对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”进行客观数值化并实现鉴别。方法：采用色彩色差计、电子鼻与电子舌技术，对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”分别进行客观数值化，利用主成分分析（PCA）对其进行分析处理；将获取的原始数据信息进行综合，并加以归一化处理，依据PCA模型和聚类分析对其进行鉴别。结果：各样品在依据“颜色”、“气”、“味”及其综合数据建立的PCA模型中区分效果较好；利用聚类分析对综合数据进行分析，所得分类结果与PCA模型分析结果一致。结论：通过色彩色差计、电子鼻及电子舌技术能对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”进行客观数值化，结合PCA模型和聚类分析模型可实现其鉴别区分。将多种客观化的性状信息数据进行融合、分析可用于中药的鉴别。

颜色；气；味；客观化；芸香科；鉴别

性状鉴别作为中药鉴别的首要环节，一直以来主要靠人工评价，对药工的经验积累要求较高，难以传承和发展。中药性状鉴别包括形状、大小、颜色、表面、质地、气、味等方面［1］，其中“颜色”、“气”、“味”是中药的重要性状特征，依据“颜色”、“气”、“味”对中药进行鉴别，是性状鉴别的重要组成部分。如能够实现其客观数值化，提高性状鉴别的准确性与可重复性，将有利于中药传统经验鉴别的传承与发展。

色彩色差计是利用仪器内部的标准光源照明样品，样品通过选择性吸收、反射或散射光线，再由光电探测器检测反射光，最后与标准光源做出比较、计算得出样品颜色参数的仪器［2～3］。电子鼻是模拟人类的嗅觉系统而设计，利用其气敏传感器阵列，检测分析样品的整体气味特征的仪器［4～6］。电子舌是模拟人体味觉感受机理而设计，利用多传感阵列感测液体样品的特征响应信号，通过信号模式识别处理及专家系统学习识别，对样品进行定性或定量分析的一类新型分析测试技术［7～8］。

目前，已有采用上述技术方法进行中药鉴别研究的相关报道［9～11］，然而将上述三种技术同时应用于鉴别的相关研究还较少。本研究立足于性状鉴别，提出将中药性状进行客观数据化，并综合各客观化数据信息对其进行鉴别研究的方法。本研究拟定性状特征相似、来源为同科的五种芸香科中药枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手为研究对象，采用色彩色差计、电子鼻及电子舌技术，对性状“颜色”、“气”、“味”分别进行客观数值化，并结合化学计量学的方法，对其进行分析鉴别研究。本研究拟通过对性状客观化及相关技术的融合来实现中药的鉴别。

1　材料与仪器

1.1材料

本研究收集枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品各3批，购自四川省成都市荷花池药材市场。经由成都中医药大学中药标本中心卢先明教授鉴定，枳壳为芸香科植物酸橙Citrus aurantium L.的干燥未成熟果实，枳实为芸香科植物酸橙Citrus aurantium L.的干燥幼果，陈皮为芸香科植物橘Citrus reticulata Blanco的干燥成熟果皮，青皮为芸香科植物橘Citrus reticulata Blanco未成熟果实的果皮，佛手为芸香科植物佛手Citrus medica L. var. sarcodactylisSwingle的干燥果实。

1.2仪器

色彩色差计（CR-410，日本柯尼卡美能达有限公司）；电子鼻（FOX 4000，Alpha MOS，France）；电子舌（ASTREE，Alpha MOS，France）；优普超纯水制造系统（四川优普超纯科技有限公司）；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）；数据处理软件（Alpha MOS，Version 2012.45）；SPSS 16.0 数据分析软件。

2　方法

2.1样品准备

将枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品粉碎过三号筛，备用。枳壳编号zq1，zq2，zq3；枳实编号zs1，zs2，zs3；陈皮编号cp1，cp2，cp3；青皮编号qp1，qp2，qp3；佛手编号fs1，fs2，fs3。

2.2色彩色差计检测方法

检测条件：照明光源D65，标准观察角度2°，照明口径Φ50mm。

样品测定：将样品粉末置于测试盒中，装满压紧，采用色彩色差计对样品粉末进行颜色测定，得到色度空间值L*、a*、b*。平行测定3次，取其平均值作为最终测定结果。

重复性考察：重复测定枳壳（zq1）样品6次，计算色差值△E*ab，△E*ab的计算公式为

结果见表1，色差值△E*ab均小于0.6，仪器稳定性良好，数据结果可靠。

表1　色彩色差计重复性考察结果（n=6）

2.3电子鼻检测方法

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，注射体积500 μL，注射速度500 μL/s。自动进样器参数：孵化时间600 s，孵化温度35 ℃，冲洗时间120 s，注射器温度45 ℃，搅动速度500 r/min，单次搅动时间5 s，搅动暂停时间2 s。

样品测定：称取样品粉末0.5 g置于20 mL顶空进样瓶中，顶空进样，进行测定。实验以120 s内传感器最大特征响应值作为输出值。每份样品平行测定3次，取其平均值作为最终测定结果。

重复性考察：本研究采用的电子鼻由LY2/LG、LY2/G、LY2/AA等17个金属传感器构成，因此每个样品有17个数据。数据采集如图1所示，以采集时间为横坐标，响应强度为纵坐标，采集120 s。

图1　枳壳（zq1）电子鼻传感器响应强度曲线

实验采用上述方法，重复测定枳壳（zq1）样品6次。结果见表2，各传感器RSD值均小于2%，仪器稳定性良好，数据结果可靠。

2.4电子舌检测方法

分析参数：采集温度25℃，数据采集时间120s，采集周期1s。搅动速度1 r/s。以超纯水为清洗液，每次测量样品前清洗传感器10s。

样品制备：称取样品粉末1.0 g于250 mL锥形瓶中，加超纯水80 mL，浸泡30 min，加热回流1 h，放冷，过滤，取其续滤液20mL，加超纯水定容至100mL。

样品测定：将制备好的样品溶液置于100 mL电子舌专用烧杯中，进行测定。以100 s至120 s内的平均值作为传感器信号输出值，每份样品平行测定10次，取其最后3次数据的平均值作为最终测定结果。

重复性考察：本研究采用的电子舌由ZZ、AB、GA等7个脂质膜传感器构成，因此每个样品有7个数据。数据采集如图2所示，以采集时间为横坐标，响应强度为纵坐标，采集120 s。

图2　枳壳（zq1）电子舌传感器响应强度曲线

实验采用上述方法，重复测定枳壳（zq1）样品6次。结果见表3，各传感器RSD值均小于1%，仪器稳定性良好，数据结果可靠。

表3　电子舌重复性考察结果（n=6）

3　结果

3.1色彩色差计结果

本实验参照“2.2”所述方法，采用色彩色差计对枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品粉末分别进行颜色测定，最终测定结果见表4。以枳壳（zq1）作为参照，计算其他各样品的△L*、△a*、△b*、△E*ab值，从表中可以看出，枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手颜色数值存在明显差异，其中枳壳与陈皮的颜色相差较大，与佛手的颜色相差较小，而枳壳与佛手的颜色差异较小。

表4　色彩色差计颜色最终测定结果

根据色彩色差计获取样品粉末的L*、a*、b*值，建立色彩色差计PCA分析模型，结果见图3。由图可见，PC1与PC2的贡献率达到97.10%，能较好地反映原始数据信息。枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手在PCA分析图中能进行良好的区分，且区分指数为97。以枳壳作为参照，观察各类样品与其之间的空间距离，发现枳壳与陈皮的颜色差异较大，与佛手的颜色差异较小，PCA分析结果与表4中数据分析结果一致。结果表明，色彩色差计与PCA分析模型能够通过性状颜色区分枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品。

图3　色彩色差计PCA分析图

3.2 电子鼻结果

本实验参照“2.3”所述方法，利用电子鼻采集枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品粉末的整体气味信息，依据电子鼻获取的各样品传感器响应值建立电子鼻PCA分析模型，结果见图4。由图可见，PC1与PC2的贡献率达到99.61%，能较好地反映原始数据信息。PCA模型的区分指数为97，枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手在PCA分析图中得到较好区分。表明各类样品间的气味差异可通过电子鼻获取，再结合PCA分析模型将其鉴别区分。

图4　电子鼻PCA分析图

3.3电子舌结果

本实验参照“2.4”所述方法，利用电子舌采集枳壳、枳实、陈皮、青皮、佛手样品溶液的味觉特征信息，依据电子舌获取的各样品传感器响应值，建立电子舌PCA分析模型，结果见图5。由图可见，PC1与PC2的贡献率达到97.02%，能较好地反映原始数据信息。枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品在PCA分析图中区分良好，且PCA模型的区分指数达到98。表明电子舌技术结合PCA分析模型能有效地区分枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品的味觉特征。

图5　电子舌PCA分析图

3.4综合分析结果

采用数据归一化方法对色彩色差计、电子鼻和电子舌获取的信息原始数据进行处理，得到“颜色”、“气”、“味”的综合数据，包括色彩色差计获取的3个变量，电子鼻获取的17个变量及电子舌获取的7个变量。根据归一化的综合数据建立PCA分析模型，结果见图6。由图可见，PC1与PC2贡献率达到86.51%，能较好反映综合数据信息。PCA模型区分指数为96，且枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品在PCA分析图中区分效果较好。表明“颜色”、“气”、“味”信息的综合数据结合PCA分析模型能鉴别区分枳壳、枳实、陈皮、青皮及佛手样品。

图6　综合分析PCA分析图

此外，根据归一化的“颜色”、“气”、“味”综合数据进行聚类分析，结果见图7。由图可见，青皮首先与枳实聚为一类，再依次与枳壳、陈皮聚为一类，而佛手自聚一类，与其他4类样品距离较远，分析结果与上述PCA模型分析结果一致。表明PCA模型用于分析处理数据稳定、可靠，且聚类分析亦可用于“颜色”、“气”、“味”信息综合数据的分析处理。

图7　综合聚类分析图

4　讨论

性状鉴别操作简便、快速、直观，在中药鉴别中有着不可动摇的地位，如依据中药的气味可辨识中药的真伪优劣［12～13］。然而，目前性状鉴别仍然主要依赖人工评价，对药工经验要求较高，且存在主观性较强、缺乏客观评价指标等缺点，其传承与发展受到限制。因此，采用现代科学技术代替人工对中药性状进行客观评价并加以鉴别区分，对中药鉴别的发展有重要意义。

中药性状的客观化研究是中药性状鉴别研究的难题和重点内容，本文的研究结果表明，色彩色差

计、电子鼻及电子舌技术能对五种芸香科中药性状“颜色”、“气”、“味”分别进行客观数值化，各类样品在依据“颜色”、“气”、“味”及其综合数据建立的PCA模型中区分效果较好；利用聚类分析对综合数据进行分析，所得分类结果与PCA模型分析结果一致，亦可实现各类样品的准确区分。因此，通过对中药性状“颜色”、“气”、“味”进行客观数值化研究可实现对五种芸香科中药的鉴别。多种客观化的性状信息数据的融合、分析用于中药鉴别，为中药性状鉴别研究提供了思路与借鉴，同时有利于中药传统经验鉴别技术传承与发展。

［1］龙芳，李会军，李萍.新技术和新方法在中药性状与显微鉴别中的应用［J］.中国中药杂志，2012，37（8）:1076.

［2］黄学思，李文敏，张小琳，等.基于色彩色差计和电子鼻的槟榔炒制火候判别及其指标量化研究［J］.中国中药杂志，2009，34（14）:1786.

［3］严茂伟.半夏干燥过程褐变机制及抑制条件研究［D］.成都:成都中医药大学，2010.

［4］邹慧琴，刘勇，林辉，等.电子鼻技术及应用研究进展［J］.传感器世界，2011，17（11）:6.

［5］Gardner JW，Bartlett PN. A brief history of electronic noses［J］. Sens Actuators B-chem，1994，18（1-3）:210.

［6］Li H，Chen Q，Zhao J，et al. Non-destructive evaluation of pork freshness using a portable electronic nose （E-nose） based on a colorimetric sensor array［J］.Anal Methods，2014，6:6271.

［7］邓少平，田师一.电子舌技术背景与研究进展［J］.食品与生物技术学报，2007，26（4）:110.

［8］李文敏，吴纯洁，艾莉，等.基于电子鼻、电子舌技术实现中药性状气味客观化表达的展望［J］.中成药，2009，31（2）:282.

［9］张慧慧，陈楚明，刘粤江，等.基于色彩色差计的中药加工炮制颜色测量的可行性考察［A］；中华中医药学会中药炮制分会2008年学术研讨会论文集［C］.2008.

［10］Li S，Li X，G. Wang，et al. Rapid discrimination of Chinese red ginseng and Korean ginseng using an electronic nose coupled with chemometrics［J］. J Pharm Biomed Anal，2012，（70）: 605.

［11］Laureati M，Buratti S，Bassoli A，et al. Discrimination and characterisation of three cultivars of Perillafrutescens by means of sensory descriptors and electronic nose and tongue analysis［J］. Food Res Int，2010，（43）:959.

［12］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.

［13］杨诗龙，吴娜，袁星，等.中药“气味”鉴别的现状与思考［J］.世界科学技术—中医药现代化，2014，16（9）:1876.

（责任编辑：胡慧玲）

Research on discrimination of fi ve Rutaceae herbs by objectifying its characters

XU Min, YANG Shi-long, LI Xin-yi, YUAN Xing, WU Na, ZHANG Chao, WU Chun-jie
(School of Pharmacy, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine; Key Laboratory of Standardization for Chinese Herbal Medicine, Ministry of Education; National Key Laboratory Breeding Base of Systematic Research, Development and Utilization of Chinese Medicine Resources, Chengdu 611137,Sichuan)

Objective: To discriminate fi ve Rutaceae herbs by objectifying its characters （“color”，“odor”，“taste”） numerically according to the method of objective information data fusion. Method: Characters （“color”，“odor”，“taste”） of fi ve Rutaceae herbs were objectifi ed numerically by colorimeter，electronic nose and electronic tongue respectively，and principal component analysis（PCA） method was used to analyze the original data. Then the original data were integrated and normalized and discriminated using PCA and clustering analysis. Result: All samples were discriminated successfully by PCA analysis established based on“color”，“odor”，“taste” data and integrated data. The clustering analysis result was consistent with the PCA result. Conclusion:“Color”，“odor”，“taste” characters of five Rutaceae herbs can be objectified numerically by colorimeter，electronic nose and electronic tongue，and these fi ve Rutaceae herbs are discriminated successfully combining with PCA and clustering analysis. It is a feasible method to discriminate Traditional Chinese herbs by data fusion and analysis of a variety of objective information data.

Color； odor； taste； objectifi cation； Rutaceae； discrimination

R 282.5

A

1674-926X（2015）06-001-04

成都中医药大学药学院 中药材标准化教育部重点实验室 四川省中药资源系统研究与开发利用重点实验室省部共建国家重点实验室培育基地，四川 成都 611137

胥敏（1991-），女，硕士研究生，主要从事中药炮制与制剂研究 Tel:（028）61801001Email:hnxmcdzyy@126.com

吴纯洁 （1965-），男，研究员，博士生导师，成都中医药大学发展规划处处长，主要从事中药炮制与制剂研究

Tel: （028）61801001Email:wcj-one@263.net

2015-03-24