基于电子鼻技术的酒制饮片快速鉴别研究

罗　霄，卢　一，杨小艳，曾　桢

(1.成都市食品药品检验研究院中药室，四川 成都　610045； 2.成都中医药大学药学院，四川 成都　611137)

*主管中药师，硕士。研究方向：中药材及中成药的检验。E-mail：76209608@qq.com

酒炙是中药最常见的炮制方法之一，可引药上行，增强祛风通络、矫味矫臭等作用[1]。《中华人民共和国药典》规定药材酒炙需酒浸润后炒炙，但实际生产过程中出现喷酒、撒酒炒炙，甚至未酒炙充当酒制品等不规范现象。有研究采用高效液相色谱法、药效学方法、分光光度法、近红外光谱法[2]和气相色谱法[3]等分析酒制与非酒制饮片，但尚无针对两者的快速鉴别方法。药材酒炙前后气味有所差别，而电子鼻为仿生嗅觉气味分析系统，原理是模拟动物嗅觉器官，利用传感器列阵将气味信号转换为电信号，其对样品进行分析后可将气味指纹存储在智能软件中建立数据库，新样品的指纹数据可与数据库对比并由软件作出真伪判断。目前该技术广泛应用于医疗、食品及环境监测等领域[4-6]。人工神经网络可从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种模型，按不同的连接方式组成不同的网络。BP人工神经网络是具有连续传递函数的多层前馈人工神经网络，是按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，为目前应用最广泛的神经网络模型之一[7]。本研究基于电子鼻技术快速分析鉴别酒制与非酒制饮片。

1　材料

1.1　药品

以6味酒炙中药以及2味酒制川产道地药材为研究对象，包括酒黄连、酒黄芩、酒丹参、酒大黄、酒续断、酒白芍、酒川牛膝及酒川芎，每个品种4个批次，共32批；8味非酒制饮片品种同酒制饮片，每个品种3个批次，共24批，购于四川某3家中药饮片公司，均为合格饮片。详细信息见表1。

1.2　仪器

α-FOX4000电子鼻(法国Alpha Mos公司)，主要由信号处理系统、HS-100型自动进样器及传感器阵列组成；传感器阵列为核心部件，由18根金属氧化物型半导体传感器构成，见图1。粉碎机(FW135型，天津市泰斯特仪器有限公司)；电子天平(BP211D,Sartorius)。

表1　酒制样品与非酒制样品资料Tab 1　Sample information of wine-processed and non-wine-processed herbal pieces

2　方法

2.1　样品制备

将酒制饮片与非酒制饮片样品打粉，过4号筛(65目)。

图1　快速气相电子鼻仪器Fig 1　Electronic nose instrument of rapid gas phase

2.2　传感器信号分析

电子鼻共有18根传感器，分别为LY2/LG、LY2/G、LY2/AA、LY2/Gh及LY2/gCTL等。将电子鼻数据绘制成坐标曲线图，纵坐标为响应值，横坐标为采集时间(120 s)，见图2。数据分析与处理时应选择每个传感器的最大绝对值。

2.3　方法学考察

2.3.1进样分析体积考察：称取样品1 g，振摇温度40 ℃，振荡时间10 min。分别对2 000、2 500及3 000 μl进行分析。结果显示，进样分析体积为2 500 μl时，传感器响应值分布在0.3～0.8，且与3 000 μl无明显变化，故最终选取2 500 μl为最终进样分析体积。

图2　电子鼻传感器响应值变化曲线(样品J9)Fig 2　Response value curve of the electronic nose sensor　(sample J9)

2.3.2振荡时间考察：称取酒制样品与非酒制样品各1 g，振荡温度50 ℃，进样体积2 500 μl。分别对振荡时间3、5、8、10及15 min进行考察。结果显示，随着振荡时间的增加，传感器响应值呈上升趋势；而10 min与15 min的大多数样品响应值在0.3～0.8，且无明显变化，表明样品气味在10 min后趋于饱和稳定，故最终确定样品分析振荡时间为10 min。

2.3.3振荡温度考察：称取酒制与非酒制样品各1 g，振荡时间10 min，进样体积2 500 μl。分别对振荡温度40、50及60 ℃进行考察。结果显示，50 ℃时传感器响应值分布在0.3～0.8，60 ℃响应值与50 ℃相比变化不大，表明振荡温度在50 ℃已达到气体饱和且传感器未过载，故最终确定样品振荡温度为50 ℃。

2.4　分析方法

2.4.1进样方式：电子鼻进样方式为顶空进样，精密称取酒制饮片与非酒制样品各1 g，置于20 ml顶空进样瓶中，进样分析，每份样品平行测定3次。

2.4.2检测参数设置：数据获取时间120 s，获取周期1 s，在120 s内有120个传感器响应值，取最大绝对值进行分析。自动进样器参数为进样体积2 500 μl，振荡时间10 min，振荡温度50 ℃，停滞吹气冲洗时间120 s，进样器温度60 ℃，搅拌速度500 r/min，搅拌开始5 s，停止搅拌2 s。

3　化学计量学方法分析

3.1　主成分分析(principal component analysis，PCA)

将酒制与非酒制样品的电子鼻传感器响应值进行PCA分析。结果显示，PC1与PC2贡献率之和达到99.807 8%；表明PCA模型对酒制饮片与非酒制饮片具有很好的鉴别能力，见图3。

3.2　判别因子分析(discriminant factor analysis，DFA)

将酒制与非酒制样品的电子鼻传感器响应值进行DFA分析。结果显示，DF1和DF2的累积方差总贡献率之和达到100%，表明电子鼻判别因子分析模型能很好的区分酒制饮片与非酒制饮片，见图4。

3.3　统计质量控制分析(statistical quality control，SQC)

将酒制与非酒制样品的电子鼻传感器响应值进行SQC分析，以酒制饮片为参照组，建立SQC模型。结果显示，酒制饮片与非酒制饮片区分明显，以酒制饮片为参照，其他非酒制饮片均在区域外，表明电子鼻SQC模型能够有效区分酒制与非酒制样品，见图5。

3.4　软独立建模分析(soft independent modeling of class analogy，SIMCA)

将酒制与非酒制样品的电子鼻传感器响应值进行SIMCA分析。结果显示，以酒制饮片为参照，非酒制饮片均在参照区域外，表明SIMCA分析能区分酒制与非酒制饮片，见图6。

上述结果表明，气味指纹分析技术能对酒制与非酒制样品的气味进行客观化描述，SQC、PCA、SIMCA及DFA模型均可以用于气味指纹特征分析。其中，PCA、SQC及SIMCA均能实现对酒制与非酒制样品的区分；DFA模型的正确判别率为100%。

图3　主成分分析Fig 3　Principal component analysis

图4　判别因子分析Fig 4　Discriminant factor analysis

图5　统计质量控制分析Fig 5　Statistical quality control analysis

图6　软独立建模分析Fig 6　Soft independent modeling analysis

4　BP人工神经网络模型的建立及运用

4.1　BP人工神经网络原理

BP人工神经网络结构包括输入层、隐含层和输出层，每层由若干神经元细胞构成，具有自主组织、自主适应、自主学习、高度错容性与稳健性及良好的函数逼近能力[8]。各层分工不同，输入层不具运算功能，主要负责信号的分配和传递；隐含层和输出层的神经元具有运算功能，负责输出整个网络的最终结果[9]。隐含层神经细胞元接受前一层的输入，通过传递函数将计算结果输出输出层，若输出层的计算输出值与实际输出值的误差达不到预定值，则进行误差反向传播，通过调整各层的连接权值及阈值，使计算值与实际值的误差逐渐减小直到达到预定要求[10]。具有3层结构的(1个隐含层)BP人工神经网络已被证实能以任意精度逼近任何有理函数[11]。因此，本研究采用3层BP神经网络对酒制与非酒制样品进行分析。

4.2　BP人工神经网络训练

本研究以电子鼻的采集数据为输入，所用的分析软件为Matlab R2 012 a。电子鼻共有18根传感器，故每个样品数据具有18个维度；同时将采集的数据归一化，即将所有数据都转化为[0,1]之间的数，避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大。隐藏节点的确定根据经典公式计算：

4.3　方法与结果

共收取酒制与非酒制样品61批，每批样品重复3次，共183组数据。随机抽取129组数据作为训练集，27组数据作为验证集，剩余27组数据作为测试集，训练集与验证集通过不断训练以及改变网络的参数，防止过度拟合，训练集只是判断模型是否满足要求。其中训练函数为trainscg，最大训练迭代次数为1 000，其他各项参数为默认值。结果显示，训练集、验证集及检验集的综合识别率>90%，非酒制样品的综合识别率达到100%，酒制样品的综合识别率达到94.6%，所有样品的综合识别率为96.7%；表明该人工神经网络对酒制与非酒制样品的判别效果良好，见表2。

表2　不同样品BP人工神经网络识别结果Tap 2 Identification of different processed products with BP artificial neural network

4　讨论

本研究结果表明，气味指纹分析技术能对酒制与非酒制样品的气味进行客观化描述，PCA、DFA、SQC及SIMCA模型均可用于气味指纹特征分析，且对酒制与非酒制样品的区分明显；BP人工神经网络模型训练集、验证集及检验集的综合识别率>90%，对酒制与非酒制样品的判别效果良好。目前，电子鼻技术已广泛应用于中药领域各方面的研究[12-13]。而本研究实现了对酒制与非酒制饮片的快速鉴别，为中药炮制工艺规范化提供了技术参考。

[1]邹明畅，楼成华.中药酒制法的研究进展[J].世界临床药物，2007，28(5)：313-316.

[2]史晶晶，张迪文，白雁，等.近红外光谱法快速测定酒女贞子中女贞苷含量[J].中国实验方剂学杂志，2016，22(8)：69-73.

[3]李锦霞.基于GC-MS生当归及其不同炮制品挥发油干预LPS炎症大鼠的代谢组学研究[D].兰州：甘肃农业大学，2015：20-23.

[4]Yang SL，Xie S P，Xu M，et al.A novel method for rapid disc-rimination of bulbus of Fritillaria by using electronic nose and elect-ronic tongue technology[J].Anal Methods，2015，7(3)：943-952.

[5]Peris M，Escuder-Gilabert L.On-line monitoring of food fermentation processes using electronic noses and electronic tongues： A review[J].Anal Chim Acta，2013，804：29-36.

[6]张超，杨诗龙，胥敏，等.基于气味指纹分析的半夏及其伪品鉴别研究[J].世界科学技术：中医药现代化，2015，17(11)：2300-2305.

[7]张巧超，曾昭冰.人工神经网络概述[J].辽宁经济职业技术学院·辽宁经济管理干部学院学报，2010(4)：68-69.

[8]毛健，赵红东，姚婧婧.人工神经网络的发展及应用[J].电子设计工程，2011，19(24)：62-65.

[9]张超，韩丽，杨秀梅，等.BP神经网络结合正交试验优化苦参方中荆芥挥发油的提取工艺[J].中成药，2015，37(1)：70-74.

[10]刘春艳，凌建春，寇林元，等.GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较[J].中国卫生统计，2013，30(2)：173-176.

[11]Gonzalo A，Manuel AIO，Oscar AM，et al.Predicting Critical Micelle Concentration Values of Non-Ionic Surfactants by using Artificial Neural Networks[J].Tenside Surfact Det，2013，50(2)：118-124.

[12]汪云伟，杨诗龙，钟恋，等.基于电子鼻技术区分益智仁的不同炮制品[J].中国实验方剂学杂志，2014，20(19)：12-14.

[13]杨诗龙，王瑾，汪云伟，等.基于电子鼻与人工神经网络的陈皮鉴别研究[J].时珍国医国药，2015，26(1)：112-114.