基于電子鼻技術(shù)的酒制飲片快速鑒別研究

羅　霄，盧　一，楊小艷，曾　楨

(1.成都市食品藥品檢驗(yàn)研究院中藥室，四川 成都　610045； 2.成都中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，四川 成都　611137)

*主管中藥師，碩士。研究方向：中藥材及中成藥的檢驗(yàn)。E-mail：76209608@qq.com

酒炙是中藥最常見的炮制方法之一，可引藥上行，增強(qiáng)祛風(fēng)通絡(luò)、矯味矯臭等作用[1]?！吨腥A人民共和國藥典》規(guī)定藥材酒炙需酒浸潤后炒炙，但實(shí)際生產(chǎn)過程中出現(xiàn)噴酒、撒酒炒炙，甚至未酒炙充當(dāng)酒制品等不規(guī)范現(xiàn)象。有研究采用高效液相色譜法、藥效學(xué)方法、分光光度法、近紅外光譜法[2]和氣相色譜法[3]等分析酒制與非酒制飲片，但尚無針對兩者的快速鑒別方法。藥材酒炙前后氣味有所差別，而電子鼻為仿生嗅覺氣味分析系統(tǒng)，原理是模擬動物嗅覺器官，利用傳感器列陣將氣味信號轉(zhuǎn)換為電信號，其對樣品進(jìn)行分析后可將氣味指紋存儲在智能軟件中建立數(shù)據(jù)庫，新樣品的指紋數(shù)據(jù)可與數(shù)據(jù)庫對比并由軟件作出真?zhèn)闻袛?。目前該技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、食品及環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域[4-6]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立某種模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有連續(xù)傳遞函數(shù)的多層前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，為目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[7]。本研究基于電子鼻技術(shù)快速分析鑒別酒制與非酒制飲片。

1　材料

1.1　藥品

以6味酒炙中藥以及2味酒制川產(chǎn)道地藥材為研究對象，包括酒黃連、酒黃芩、酒丹參、酒大黃、酒續(xù)斷、酒白芍、酒川牛膝及酒川芎，每個(gè)品種4個(gè)批次，共32批；8味非酒制飲片品種同酒制飲片，每個(gè)品種3個(gè)批次，共24批，購于四川某3家中藥飲片公司，均為合格飲片。詳細(xì)信息見表1。

1.2　儀器

α-FOX4000電子鼻(法國Alpha Mos公司)，主要由信號處理系統(tǒng)、HS-100型自動進(jìn)樣器及傳感器陣列組成；傳感器陣列為核心部件，由18根金屬氧化物型半導(dǎo)體傳感器構(gòu)成，見圖1。粉碎機(jī)(FW135型，天津市泰斯特儀器有限公司)；電子天平(BP211D,Sartorius)。

表1　酒制樣品與非酒制樣品資料Tab 1　Sample information of wine-processed and non-wine-processed herbal pieces

2　方法

2.1　樣品制備

將酒制飲片與非酒制飲片樣品打粉，過4號篩(65目)。

圖1　快速氣相電子鼻儀器Fig 1　Electronic nose instrument of rapid gas phase

2.2　傳感器信號分析

電子鼻共有18根傳感器，分別為LY2/LG、LY2/G、LY2/AA、LY2/Gh及LY2/gCTL等。將電子鼻數(shù)據(jù)繪制成坐標(biāo)曲線圖，縱坐標(biāo)為響應(yīng)值，橫坐標(biāo)為采集時(shí)間(120 s)，見圖2。數(shù)據(jù)分析與處理時(shí)應(yīng)選擇每個(gè)傳感器的最大絕對值。

2.3　方法學(xué)考察

2.3.1進(jìn)樣分析體積考察：稱取樣品1 g，振搖溫度40 ℃，振蕩時(shí)間10 min。分別對2 000、2 500及3 000 μl進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，進(jìn)樣分析體積為2 500 μl時(shí)，傳感器響應(yīng)值分布在0.3～0.8，且與3 000 μl無明顯變化，故最終選取2 500 μl為最終進(jìn)樣分析體積。

圖2　電子鼻傳感器響應(yīng)值變化曲線(樣品J9)Fig 2　Response value curve of the electronic nose sensor　(sample J9)

2.3.2振蕩時(shí)間考察：稱取酒制樣品與非酒制樣品各1 g，振蕩溫度50 ℃，進(jìn)樣體積2 500 μl。分別對振蕩時(shí)間3、5、8、10及15 min進(jìn)行考察。結(jié)果顯示，隨著振蕩時(shí)間的增加，傳感器響應(yīng)值呈上升趨勢；而10 min與15 min的大多數(shù)樣品響應(yīng)值在0.3～0.8，且無明顯變化，表明樣品氣味在10 min后趨于飽和穩(wěn)定，故最終確定樣品分析振蕩時(shí)間為10 min。

2.3.3振蕩溫度考察：稱取酒制與非酒制樣品各1 g，振蕩時(shí)間10 min，進(jìn)樣體積2 500 μl。分別對振蕩溫度40、50及60 ℃進(jìn)行考察。結(jié)果顯示，50 ℃時(shí)傳感器響應(yīng)值分布在0.3～0.8，60 ℃響應(yīng)值與50 ℃相比變化不大，表明振蕩溫度在50 ℃已達(dá)到氣體飽和且傳感器未過載，故最終確定樣品振蕩溫度為50 ℃。

2.4　分析方法

2.4.1進(jìn)樣方式：電子鼻進(jìn)樣方式為頂空進(jìn)樣，精密稱取酒制飲片與非酒制樣品各1 g，置于20 ml頂空進(jìn)樣瓶中，進(jìn)樣分析，每份樣品平行測定3次。

2.4.2檢測參數(shù)設(shè)置：數(shù)據(jù)獲取時(shí)間120 s，獲取周期1 s，在120 s內(nèi)有120個(gè)傳感器響應(yīng)值，取最大絕對值進(jìn)行分析。自動進(jìn)樣器參數(shù)為進(jìn)樣體積2 500 μl，振蕩時(shí)間10 min，振蕩溫度50 ℃，停滯吹氣沖洗時(shí)間120 s，進(jìn)樣器溫度60 ℃，攪拌速度500 r/min，攪拌開始5 s，停止攪拌2 s。

3　化學(xué)計(jì)量學(xué)方法分析

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

將酒制與非酒制樣品的電子鼻傳感器響應(yīng)值進(jìn)行PCA分析。結(jié)果顯示，PC1與PC2貢獻(xiàn)率之和達(dá)到99.807 8%；表明PCA模型對酒制飲片與非酒制飲片具有很好的鑒別能力，見圖3。

3.2　判別因子分析(discriminant factor analysis，DFA)

將酒制與非酒制樣品的電子鼻傳感器響應(yīng)值進(jìn)行DFA分析。結(jié)果顯示，DF1和DF2的累積方差總貢獻(xiàn)率之和達(dá)到100%，表明電子鼻判別因子分析模型能很好的區(qū)分酒制飲片與非酒制飲片，見圖4。

3.3　統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制分析(statistical quality control，SQC)

將酒制與非酒制樣品的電子鼻傳感器響應(yīng)值進(jìn)行SQC分析，以酒制飲片為參照組，建立SQC模型。結(jié)果顯示，酒制飲片與非酒制飲片區(qū)分明顯，以酒制飲片為參照，其他非酒制飲片均在區(qū)域外，表明電子鼻SQC模型能夠有效區(qū)分酒制與非酒制樣品，見圖5。

3.4　軟獨(dú)立建模分析(soft independent modeling of class analogy，SIMCA)

將酒制與非酒制樣品的電子鼻傳感器響應(yīng)值進(jìn)行SIMCA分析。結(jié)果顯示，以酒制飲片為參照，非酒制飲片均在參照區(qū)域外，表明SIMCA分析能區(qū)分酒制與非酒制飲片，見圖6。

上述結(jié)果表明，氣味指紋分析技術(shù)能對酒制與非酒制樣品的氣味進(jìn)行客觀化描述，SQC、PCA、SIMCA及DFA模型均可以用于氣味指紋特征分析。其中，PCA、SQC及SIMCA均能實(shí)現(xiàn)對酒制與非酒制樣品的區(qū)分；DFA模型的正確判別率為100%。

圖3　主成分分析Fig 3　Principal component analysis

圖4　判別因子分析Fig 4　Discriminant factor analysis

圖5　統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制分析Fig 5　Statistical quality control analysis

圖6　軟獨(dú)立建模分析Fig 6　Soft independent modeling analysis

4　BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立及運(yùn)用

4.1　BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層，每層由若干神經(jīng)元細(xì)胞構(gòu)成，具有自主組織、自主適應(yīng)、自主學(xué)習(xí)、高度錯容性與穩(wěn)健性及良好的函數(shù)逼近能力[8]。各層分工不同，輸入層不具運(yùn)算功能，主要負(fù)責(zé)信號的分配和傳遞；隱含層和輸出層的神經(jīng)元具有運(yùn)算功能，負(fù)責(zé)輸出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最終結(jié)果[9]。隱含層神經(jīng)細(xì)胞元接受前一層的輸入，通過傳遞函數(shù)將計(jì)算結(jié)果輸出輸出層，若輸出層的計(jì)算輸出值與實(shí)際輸出值的誤差達(dá)不到預(yù)定值，則進(jìn)行誤差反向傳播，通過調(diào)整各層的連接權(quán)值及閾值，使計(jì)算值與實(shí)際值的誤差逐漸減小直到達(dá)到預(yù)定要求[10]。具有3層結(jié)構(gòu)的(1個(gè)隱含層)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證實(shí)能以任意精度逼近任何有理函數(shù)[11]。因此，本研究采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對酒制與非酒制樣品進(jìn)行分析。

4.2　BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

本研究以電子鼻的采集數(shù)據(jù)為輸入，所用的分析軟件為Matlab R2 012 a。電子鼻共有18根傳感器，故每個(gè)樣品數(shù)據(jù)具有18個(gè)維度；同時(shí)將采集的數(shù)據(jù)歸一化，即將所有數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)化為[0,1]之間的數(shù)，避免因?yàn)檩斎胼敵鰯?shù)據(jù)數(shù)量級差別較大而造成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差較大。隱藏節(jié)點(diǎn)的確定根據(jù)經(jīng)典公式計(jì)算：

4.3　方法與結(jié)果

共收取酒制與非酒制樣品61批，每批樣品重復(fù)3次，共183組數(shù)據(jù)。隨機(jī)抽取129組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，27組數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，剩余27組數(shù)據(jù)作為測試集，訓(xùn)練集與驗(yàn)證集通過不斷訓(xùn)練以及改變網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，防止過度擬合，訓(xùn)練集只是判斷模型是否滿足要求。其中訓(xùn)練函數(shù)為trainscg，最大訓(xùn)練迭代次數(shù)為1 000，其他各項(xiàng)參數(shù)為默認(rèn)值。結(jié)果顯示，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及檢驗(yàn)集的綜合識別率>90%，非酒制樣品的綜合識別率達(dá)到100%，酒制樣品的綜合識別率達(dá)到94.6%，所有樣品的綜合識別率為96.7%；表明該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對酒制與非酒制樣品的判別效果良好，見表2。

表2　不同樣品BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果Tap 2 Identification of different processed products with BP artificial neural network

4　討論

本研究結(jié)果表明，氣味指紋分析技術(shù)能對酒制與非酒制樣品的氣味進(jìn)行客觀化描述，PCA、DFA、SQC及SIMCA模型均可用于氣味指紋特征分析，且對酒制與非酒制樣品的區(qū)分明顯；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及檢驗(yàn)集的綜合識別率>90%，對酒制與非酒制樣品的判別效果良好。目前，電子鼻技術(shù)已廣泛應(yīng)用于中藥領(lǐng)域各方面的研究[12-13]。而本研究實(shí)現(xiàn)了對酒制與非酒制飲片的快速鑒別，為中藥炮制工藝規(guī)范化提供了技術(shù)參考。

[1]鄒明暢，樓成華.中藥酒制法的研究進(jìn)展[J].世界臨床藥物，2007，28(5)：313-316.

[2]史晶晶，張迪文，白雁，等.近紅外光譜法快速測定酒女貞子中女貞苷含量[J].中國實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，2016，22(8)：69-73.

[3]李錦霞.基于GC-MS生當(dāng)歸及其不同炮制品揮發(fā)油干預(yù)LPS炎癥大鼠的代謝組學(xué)研究[D].蘭州：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)，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]張超，楊詩龍，胥敏，等.基于氣味指紋分析的半夏及其偽品鑒別研究[J].世界科學(xué)技術(shù)：中醫(yī)藥現(xiàn)代化，2015，17(11)：2300-2305.

[7]張巧超，曾昭冰.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述[J].遼寧經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院·遼寧經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2010(4)：68-69.

[8]毛健，趙紅東，姚婧婧.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及應(yīng)用[J].電子設(shè)計(jì)工程，2011，19(24)：62-65.

[9]張超，韓麗，楊秀梅，等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合正交試驗(yàn)優(yōu)化苦參方中荊芥揮發(fā)油的提取工藝[J].中成藥，2015，37(1)：70-74.

[10]劉春艷，凌建春，寇林元，等.GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能比較[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，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]汪云偉，楊詩龍，鐘戀，等.基于電子鼻技術(shù)區(qū)分益智仁的不同炮制品[J].中國實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，2014，20(19)：12-14.

[13]楊詩龍，王瑾，汪云偉，等.基于電子鼻與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的陳皮鑒別研究[J].時(shí)珍國醫(yī)國藥，2015，26(1)：112-114.