電子鼻技術(shù)的研究進(jìn)展及其在中藥行業(yè)中的應(yīng)用

費(fèi)程浩 戴輝 蘇杭 李林 陸兔林 李偉東 蔡寶昌 殷放宙

摘要? 21世紀(jì)仿生技術(shù)的飛速發(fā)展使得“氣味”能夠被客觀量化，打破了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)鑒別的局限，因其整體性的特點(diǎn)被廣泛用于中藥的質(zhì)量控制。該文詳細(xì)介紹了電子鼻技術(shù)的概念、原理及特點(diǎn)，系統(tǒng)歸納并總結(jié)了其近年來(lái)在中藥領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題。隨著電子鼻技術(shù)的進(jìn)步，其必將為中藥氣味的客觀化評(píng)價(jià)以及外在性狀與內(nèi)在質(zhì)量的關(guān)聯(lián)性的深入研究提供新的契機(jī)。

關(guān)鍵詞? 電子鼻;嗅覺(jué)傳感技術(shù);中藥;客觀化評(píng)價(jià);質(zhì)量控制;應(yīng)用進(jìn)展

Advances of Electronic Nose Technology and Its Application in Chinese Medicine Industry

Fei Chenghao1，Dai Hui1，Su Hang1，Li Lin1，2，Lu Tulin1，2，Li Weidong1，2，Cai Baochang1，2，Yin Fangzhou1，2

（1 College of Pharmacy，Nanjing University of Chinese Medicine，Nanjing 210023，China; 2 Key Research Laboratory of Chinese medicine processing of Jiangsu Province，Nanjing 210023，China）

Abstract? With the rapid development of bionic technology in 21st Century，the “odor” can be objectively quantified，which breaks the limitation of traditional experiential identification and is widely used in the quality control of traditional Chinese medicine because of its integrity.In this paper，the concept，principles and characteristics of electronic nose technology are introduced in detail，and its application status and the existing problems in the field of Chinese medicine are summarized systematically in recent years.With the progress of electronic nose technology，it will provide a new opportunity for the objective evaluation of traditional Chinese medicine and in-depth study of correlation between exterior character and internal quality on traditional Chinese medicine.

Key Words? Electronic nose; Olfactory sensor technology; Chinese medicine; Application progress

中圖分類號(hào)：R282.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? doi： 10.3969/j.issn.1673-7202.2019.02.001

近年來(lái)隨著人們?nèi)找鎸?duì)自然的崇尚，中藥在國(guó)內(nèi)甚至在國(guó)際上的地位越發(fā)顯得重要。然而，與此同時(shí)中藥的質(zhì)量出現(xiàn)也出現(xiàn)了令人堪憂的各種問(wèn)題。如銀杏葉事件[1]，部分企業(yè)私自改變銀杏葉提取工藝以達(dá)到降低成本的目的，其產(chǎn)品按現(xiàn)版藥典的標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)卻顯示合格;又如化學(xué)染色劑金胺O事件[2]，在黃柏中非法添加非食用染色劑達(dá)到增色的目的，受技術(shù)影響，按照目前的法定標(biāo)準(zhǔn)則無(wú)法檢測(cè)。這些事件均說(shuō)明現(xiàn)階段仍缺少可有效控制中藥質(zhì)量的完整評(píng)價(jià)體系，其嚴(yán)重阻礙了中藥的現(xiàn)代化、國(guó)際化。中藥品質(zhì)評(píng)價(jià)是中藥研究、生產(chǎn)及應(yīng)用至關(guān)重要的一步，建立快速、精準(zhǔn)的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法來(lái)保證中藥安全有效，已成為將中藥推向世界市場(chǎng)的當(dāng)務(wù)之急。

目前，中藥質(zhì)量的評(píng)價(jià)以主觀和客觀評(píng)價(jià)2種模式并存。主觀化評(píng)價(jià)即是傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)評(píng)價(jià)，其依據(jù)中藥外觀性狀所表現(xiàn)出來(lái)的特征對(duì)其進(jìn)行判別，即“辨狀論質(zhì)”[3];客觀化評(píng)價(jià)則是借助先進(jìn)的儀器對(duì)中藥所含的內(nèi)在成分或成分群進(jìn)行準(zhǔn)確定量。長(zhǎng)久以來(lái)，客觀化評(píng)價(jià)借助其數(shù)據(jù)的客觀性占據(jù)了主導(dǎo)地位，但是這種只以中藥中一種或某幾種成分的含量作為品質(zhì)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的方法，不僅不夠全面，而且耗時(shí)耗力[4]。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)鑒別就是從中藥整體入手，經(jīng)驗(yàn)化的評(píng)價(jià)手段因其簡(jiǎn)便、快速、直觀，極具特色，是幾千年來(lái)豐富經(jīng)驗(yàn)的積累與總結(jié)，在中藥的品質(zhì)評(píng)價(jià)中仍應(yīng)據(jù)有重要的地位。

而在中藥傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)評(píng)價(jià)中，氣味又是其中一個(gè)十分重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)，這是由于每味中藥均有其特殊的氣味，或濃或淡，中藥的真?zhèn)渭百|(zhì)量程度的高低從一定程度上決定了氣味的特質(zhì)及其強(qiáng)烈程度;另一方面，中藥的氣味與其所含的化學(xué)成分直接相關(guān)，能反映藥物的內(nèi)在本質(zhì)，成為中藥外在質(zhì)量表現(xiàn)與內(nèi)在物質(zhì)基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)點(diǎn)[5]。但不可否認(rèn)的是，氣味如借助人體感官評(píng)價(jià)，其檢測(cè)結(jié)果將受到感官差異和檢測(cè)環(huán)境的影響，客觀性與準(zhǔn)確性難以保證，在實(shí)際應(yīng)用和長(zhǎng)期推廣中受到限制，需要借助更為先進(jìn)的技術(shù)來(lái)完善。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，現(xiàn)代仿生技術(shù)飛速發(fā)展，人類對(duì)嗅覺(jué)的產(chǎn)生過(guò)程有了更為深入的理解，借助傳感器技術(shù)的更新，電子鼻技術(shù)被迅速而廣泛地運(yùn)用于食品、農(nóng)業(yè)、日用化工品及公共安全等諸多領(lǐng)域。該文從電子鼻技術(shù)的發(fā)展及其重點(diǎn)在中藥行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。

1 電子鼻技術(shù)的概述

1.1 起源與發(fā)展

對(duì)于電子鼻的起源，最早可以追溯到20世紀(jì)60年代初。1961年Moncrieff[6]制造了一種機(jī)械式的氣味檢測(cè)裝置。隨后1962年在瑞典的斯德哥爾摩舉行國(guó)際上最早的嗅覺(jué)和味覺(jué)學(xué)術(shù)交流會(huì)[7]，推動(dòng)了對(duì)人工嗅覺(jué)技術(shù)的研究。1964年，Wilkens和Hatman[8]依據(jù)氣味分子在電極上發(fā)生氧化還原反應(yīng)的原理，建立了第一個(gè)人工嗅覺(jué)模擬系統(tǒng)。1965年，Buck等[9]利用金屬和半導(dǎo)體電導(dǎo)的變化對(duì)氣體進(jìn)行了測(cè)量，同年Dravieks等[10]利用接觸電位變化也實(shí)現(xiàn)了對(duì)氣體的測(cè)量。然而，“電子鼻”這一概念直到20世紀(jì)80年代才首次出現(xiàn)。1984年，美國(guó)的Zaromb和Stetter[11]率先探討了氣體傳感器陣列的理論基礎(chǔ)，并將這一陣列用于檢測(cè)易燃、有毒的氣體。同期，由英國(guó)Persand[12]等人提出了作為氣體分類用的智能化學(xué)傳感器陣列概念，其制造的電子模型嗅覺(jué)系統(tǒng)包括了3個(gè)氣味探測(cè)器所組成的傳感器陣列和模式識(shí)別系統(tǒng)，這一簡(jiǎn)單的系統(tǒng)可分辨按樹(shù)腦、玫瑰油、丁香牙油等揮發(fā)性化學(xué)物質(zhì)。接著于1987年，在英國(guó)Warwick大學(xué)召開(kāi)的第八屆歐洲化學(xué)傳感研究組織年會(huì)上，人們正式認(rèn)可并使用了電子鼻（Electronic Nose）這一術(shù)語(yǔ)，且以Gardner為首的Warwick大學(xué)氣敏傳感研究小組正式提出了模式識(shí)別的概念[13]，引起了學(xué)術(shù)界廣泛的興趣。1989年，北大西洋公約組織（NATO）召開(kāi)了關(guān)于人工嗅覺(jué)系統(tǒng)的化學(xué)傳感器信息處理會(huì)議[14]，進(jìn)一步明確了人工嗅覺(jué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[15]。緊接著，1990年在德國(guó)柏林舉行了第一屆電子鼻國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議[16]，該會(huì)議是真正意義上的針對(duì)電子鼻的專題會(huì)議。然而“電子鼻”的完整定義直到1994年Gardner和Barttle[17]發(fā)表了關(guān)于電子鼻的綜述性文章時(shí)才被給出：“An electronic nose is an instrument，which comprises an array of electronic chemical sensors with partial specificity and an appropriate pattern recognition system，capable of recognizing simple or complex odors”。

1.2 基本結(jié)構(gòu)與工作原理

電子鼻，又被稱作人工嗅覺(jué)系統(tǒng)，其工作原理模仿了人類對(duì)氣味的識(shí)別機(jī)制[18]，該電子儀器由3個(gè)部分組成：1）氣味分子被人工嗅覺(jué)系統(tǒng)中的傳感器陣列吸附，并產(chǎn)生信號(hào)，模擬氣味分子與人嗅覺(jué)細(xì)胞表面受體蛋白結(jié)合的過(guò)程;2）生成的信號(hào)經(jīng)過(guò)各種方法加工處理與傳輸，模擬信號(hào)被嗅覺(jué)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和嗅球進(jìn)一步加工放大的過(guò)程;3）將處理后的信號(hào)由模式識(shí)別系統(tǒng)做出判斷，模擬人大腦對(duì)氣味做出判斷的過(guò)程。見(jiàn)圖1。其中傳感器陣列、模式判別系統(tǒng)是決定電子鼻工作效能的核心要素[19]。

1.3 傳感器陣列

國(guó)際電工委員會(huì)（International Electrotechnical Commission）對(duì)傳感器的定義是“The sensor is the primary part of a measuring chain which converts the input variable into a signal suitable for measurement”[20]。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T7665-2005對(duì)傳感器的定義是：“能感受被測(cè)量并按照一定的規(guī)律轉(zhuǎn)換成可用輸出信號(hào)的器件或裝置，通常由敏感元件和轉(zhuǎn)換元件組成”[21]。雖然傳感器的種類（溫度、濕度等）很多，但在藥學(xué)領(lǐng)域主要以化學(xué)傳感器為主。

國(guó)際電子鼻研究學(xué)會(huì)對(duì)化學(xué)傳感器的標(biāo)準(zhǔn)定義是：“A chemical sensor is a device that transforms a device that transforms chemical information，ranging from the concentration of a specific sample component to total composition analysis，into an analytically useful signal.The chemical information，mentioned above，may originate from a chemical reaction of the analyte or from a physical property of the system investigated”[22]。單一傳感器對(duì)氣體的響應(yīng)程度可用強(qiáng)度來(lái)表示，而由多個(gè)傳感器組成的陣列，除了具有多個(gè)響應(yīng)值外，其整體組成的多維空間數(shù)據(jù)還會(huì)呈現(xiàn)一定的響應(yīng)模式[23]，根據(jù)不同的響應(yīng)模式而采用相應(yīng)的模式識(shí)別方法，能確定氣味的類別和強(qiáng)度，顯示被測(cè)樣品整體信息。由此可見(jiàn)，所以單個(gè)傳感器與傳感器陣列在特性上有著本質(zhì)的區(qū)別。

傳感器陣列具有廣譜響應(yīng)性、交叉敏感性等特征，與人類的鼻子類似，聞到的是樣品的總體氣味。根據(jù)材料類型，常見(jiàn)氣體傳感器及其陣列可以分為3大類[24-25]：1）金屬氧化物型半導(dǎo)體傳感器及其陣列（Metal Oxide Semiconductor，MOS），如SnO2、ZnO、WO3等，當(dāng)其吸附某種氣體時(shí)會(huì)導(dǎo)致該氧化物的電阻發(fā)生變化，由此產(chǎn)生強(qiáng)弱不同的信號(hào)。優(yōu)點(diǎn)是其生產(chǎn)工藝穩(wěn)定，靈敏度較高，可建立長(zhǎng)期模型，已實(shí)現(xiàn)同機(jī)模型轉(zhuǎn)移，基準(zhǔn)響應(yīng)的漂移可在一定程度上得到校正。2）導(dǎo)電聚合物傳感器及其陣列（Conducting Polymers，CP），如吡咯、苯胺、吲哚、噻吩等堿性有機(jī)物的聚合物及衍生物，當(dāng)其與帶氣味的物質(zhì)接觸、反應(yīng)后，會(huì)引起電阻的增加產(chǎn)生正向信號(hào)，但這一電聚合化的過(guò)程不但困難而且耗時(shí)。此類傳感器生產(chǎn)工藝重復(fù)性差，對(duì)濕度較敏感，響應(yīng)會(huì)隨時(shí)間漂移且校正困難。3）質(zhì)量傳感器及其陣列（Quartz Crystal Microbalance，QCM;Surface Acoustic Wave，SAW），當(dāng)其吸附氣味分子時(shí)會(huì)引起振動(dòng)頻率的改變，從而產(chǎn)生信號(hào)，優(yōu)點(diǎn)是靈敏度高，缺點(diǎn)是需要更為復(fù)雜的電子學(xué)，且生產(chǎn)重復(fù)性差、需頻率檢出器、壽命短，共振頻率會(huì)隨著活性薄膜的老化而漂移且校正困難。

因?yàn)橹谱鞴に嚰靶盘?hào)漂移校正困難等問(wèn)題，后2種傳感器多已被淘汰，MOS傳感器成為商用電子鼻傳感器的主流。

1.4 模式判別

模式識(shí)別方法分為無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督的方法。無(wú)監(jiān)督的模式用來(lái)探索完全未知的數(shù)據(jù)特征，其根據(jù)樣本特性對(duì)原始數(shù)據(jù)的信息進(jìn)行歸類，最后運(yùn)用可視化技術(shù)將歸類直觀地呈現(xiàn);有監(jiān)督的模式是在已有先驗(yàn)知識(shí)和假設(shè)的基礎(chǔ)上，建立不同的信息組，并利用所建立的組對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)、歸類甚至預(yù)測(cè)[26]。

主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）是典型的無(wú)監(jiān)督方法。它是一種線性特征提取技術(shù)，通過(guò)提取變量中的主元變量從而降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，盡可能的保留并展示原始數(shù)據(jù)中所包含的信息。其他的無(wú)監(jiān)督識(shí)別模式還有聚類分析（Cluster Analysis，CA）等。

有監(jiān)督模式識(shí)別方法較多，包括線性判別分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）、K鄰近方法（The K-Nearest Neighbors，KNN）、偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）、分類模擬獨(dú)立模型（Soft Independent Modeling of Class Analogy，SIMCA）、分類回歸樹(shù)（Classification And Regression Trees，CART）、小等分布分類（Unequal Dispersed Classes，INEQ）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural networks，ANN）等。在這些方法中，ANN通常被人們認(rèn)為比較有前途。該方法是模仿腦細(xì)胞結(jié)構(gòu)和功能、腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)以及思維處理問(wèn)題等腦功能的新型信息處理系統(tǒng)[27]，它能對(duì)一組特定的包含正確的輸入與輸出的信息構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，并在環(huán)境產(chǎn)生變化時(shí)，重新對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行自主訓(xùn)練與調(diào)整，使得對(duì)給定輸入產(chǎn)生期望的輸出。因其高度的非線性、良好的容錯(cuò)性和計(jì)算的非精確性，在處理噪聲和漂移方而比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法要好，使之在智能控制、組合優(yōu)化、預(yù)測(cè)等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。其特點(diǎn)不僅由其結(jié)構(gòu)特征和基本處理單元的特性決定，還與其學(xué)習(xí)的算法有關(guān)。目前常用的算法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[28]（Back Propagation Trained Neural Network）、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[29]（Probabilistic Neural Network）、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[30]（Radial Basis Function Neural Network）、自組織網(wǎng)絡(luò)[31]（Self-Organizing Network）、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[32]（Fuzzy Neural Network）等。

1.5 儀器

國(guó)外對(duì)電子鼻系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)相對(duì)成熟，目前已經(jīng)出現(xiàn)了部分商業(yè)化的電子鼻[33]，使用范圍均涉及食品、醫(yī)藥、環(huán)境和化妝品等領(lǐng)域。代表性的公司及其產(chǎn)品見(jiàn)表1。國(guó)內(nèi)大多數(shù)電子鼻的研究還處在實(shí)驗(yàn)室研究階段。

2 電子鼻在中藥行業(yè)中的應(yīng)用

相比于傳統(tǒng)的嗅覺(jué)檢測(cè)方法，電子鼻具有自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。其檢測(cè)速度快，響應(yīng)迅速，評(píng)估范圍廣，能有效避免由人為因素產(chǎn)生的誤差，被集中應(yīng)用于食品[35]、農(nóng)業(yè)[36]、醫(yī)療[37]、環(huán)境科學(xué)[38]等領(lǐng)域。在國(guó)外電子鼻運(yùn)用在藥學(xué)領(lǐng)域的研究比較少，可能因?yàn)樵趪?guó)外占主導(dǎo)地位的西藥大多氣味特征不明顯。反觀國(guó)內(nèi)電子鼻在中藥領(lǐng)域的應(yīng)用，由于中藥本身大多有特異氣味，所以近年來(lái)電子鼻在中藥行業(yè)的應(yīng)用正呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長(zhǎng)。

2.1 電子鼻在中藥材中的應(yīng)用

中藥所具有的特殊氣味是從古至今真?zhèn)渭爱a(chǎn)地鑒別的重要依據(jù)。電子鼻能夠識(shí)別并客觀化地呈現(xiàn)中藥氣味的整體信息，現(xiàn)已初步被應(yīng)用于中藥質(zhì)量的控制，包括中藥真?zhèn)?、產(chǎn)地、采收期、貯藏期等的判斷。

由各個(gè)傳感器響應(yīng)值得最大值所組成的圖譜被稱為中藥的氣味指紋圖譜，不同中藥的指紋圖譜各異，據(jù)此可以實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥的快速鑒別，同時(shí)也為氣味的客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化提供了新思路。電子鼻技術(shù)在氣味濃郁的中藥中運(yùn)用較多。Zheng[39]等和Liu[40]等分別運(yùn)用電子鼻并結(jié)合多種識(shí)別模式成功區(qū)分了不同產(chǎn)地的當(dāng)歸。鄒慧琴等[41]引入電子鼻建立中藥砂仁的氣味指紋圖譜，采用不同的分類器建立其“品與質(zhì)”的判別模型，并采用盲樣回判的方法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。人參和西洋參有著相似的外表，僅從外表看較難區(qū)分。Cui[42]等采用電子鼻對(duì)兩者的氣味提取，運(yùn)用PCA對(duì)兩者進(jìn)行了良好區(qū)分，同時(shí)采用GC-MS技術(shù)分離并鑒定了2種參的特異成分，發(fā)現(xiàn)其成分在PCA上的分布與氣味特征值的PCA得分圖呈現(xiàn)了相似的趨勢(shì)，部分傳感器的響應(yīng)值與烯帖類和醇類高度相關(guān)，最后根據(jù)傳感器響應(yīng)值用PLS預(yù)測(cè)了參中的成分。任智宇[43]利用電子鼻獲取菊花氣味的整體信息，運(yùn)用PCA和DFA對(duì)其品種進(jìn)行了良好的區(qū)分。此外，在“氣微”的中藥中也有應(yīng)用。張超等[44]采用電子鼻技術(shù)獲取半夏及其不同種類與比例的摻偽樣品氣味指紋圖譜，根據(jù)氣味指紋特征快速鑒別半夏及其偽品。Zhou等[45]使用電子鼻建立針對(duì)硫熏半夏的鑒別模型，研究結(jié)果顯示該法能對(duì)半夏含硫量的等級(jí)進(jìn)行劃分。李羿等[46]采用電子鼻采集多個(gè)基原郁金的氣味特征參數(shù)，通過(guò)主成分分析和辨別因子分析實(shí)現(xiàn)了不同基原郁金的快速準(zhǔn)確鑒定。李陽(yáng)[47]對(duì)來(lái)自不同產(chǎn)地、不同規(guī)格的厚樸進(jìn)行氣味特征值提取，經(jīng)過(guò)PCA、LDA、DFA分析后，結(jié)果顯示該方法能對(duì)厚樸的產(chǎn)地和等級(jí)進(jìn)行良好的判定。

藥用植物在不同的生長(zhǎng)發(fā)育期間，其內(nèi)含的有效成分含量是不斷變化的。利用電子鼻監(jiān)測(cè)不同生長(zhǎng)期中藥材中揮發(fā)性成分的變化，鑒別不同采收期的藥材，能為中藥資源的合理利用提供保障。蔡泳等[48]對(duì)中藥金櫻子不同采收期的氣味指紋進(jìn)行分析，經(jīng)PCA和DFA分析均明顯分為2類，以10月下旬采收時(shí)間為界。韓邦興等[49]運(yùn)用電子鼻檢測(cè)了開(kāi)花前后2種前胡樣品氣味，結(jié)果表明電子鼻可以完全區(qū)分開(kāi)花前后的前胡。Cui等[50]運(yùn)用電子鼻和GC-MS技術(shù)分別對(duì)不同生長(zhǎng)年限的人參的氣味進(jìn)行了定量和定性分析，結(jié)果表明，兩項(xiàng)技術(shù)結(jié)合識(shí)別模式均能對(duì)人參的年限做良好區(qū)分，且使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子鼻數(shù)據(jù)較GC-MS數(shù)據(jù)有著更高的預(yù)測(cè)正確率。楊慶珍等[51]運(yùn)用電子鼻技術(shù)，結(jié)合超高效液相對(duì)不同生長(zhǎng)年限黃芪樣品進(jìn)行鑒別分析，研究發(fā)現(xiàn)黃芪有效成分含量與生長(zhǎng)年限有關(guān)，電子鼻測(cè)定結(jié)果不僅能夠區(qū)分不同生長(zhǎng)年限的黃芪，也為黃芪的采收時(shí)限提供了參考。

電子鼻亦可用于區(qū)分不同貯藏期的中藥材。貯藏時(shí)間對(duì)中藥質(zhì)量影響較大，特別是含揮發(fā)性成分的中藥，其隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的増加，氣味逐漸喪失，最終可能導(dǎo)致藥效的喪失。Xiong等[52]采用電子鼻成功區(qū)分了不同貯藏期的金銀花，并建立了相應(yīng)的質(zhì)控方法。鄒慧琴等[53]利用電子鼻技術(shù)對(duì)不同貯藏時(shí)間（1年、3年）的西洋參進(jìn)行氣味檢測(cè)，并結(jié)合多層感知器網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)建立判別模型。結(jié)果表明，該模型對(duì)不同貯藏時(shí)間西洋參的回判正確率達(dá)到100%，能對(duì)不同貯藏時(shí)間的西洋參進(jìn)行有效的鑒別。此外，韓玉等[54]運(yùn)用電子鼻對(duì)不同貯藏時(shí)間的蒼術(shù)也進(jìn)行了良好的區(qū)分，并對(duì)氣味特征值的變化與成分的變化進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性分析。

2.2 電子鼻在中藥飲片中的應(yīng)用

長(zhǎng)久以來(lái)，中藥飲片的炮制過(guò)程都由一些經(jīng)驗(yàn)豐富的老藥工把握，這一感官評(píng)價(jià)方式存在其局限性，如藥典中對(duì)“氣清香”“焦香氣”等的描述，過(guò)于主觀和模糊，而電子鼻可以較好地將中藥炮制過(guò)程中的“氣味”進(jìn)行量化表達(dá)。Lee等[55]同時(shí)運(yùn)用電子鼻、氣相色譜技術(shù)、人工評(píng)價(jià)3種方法綜合分析了紅參、鮮品人參及清蒸人參的氣味特點(diǎn)，并追蹤了紅參在制作過(guò)程中的香氣特征的變化。楊詩(shī)龍[56]運(yùn)用電子鼻技術(shù)快速、準(zhǔn)確地鑒別了姜黃連、酒黃連、萸黃連，經(jīng)LDA判別，識(shí)別率高達(dá)96.4%。盧一[57]采用電子鼻對(duì)2015年版《中華人民共和國(guó)藥典》收錄的8味酒制中藥炮制前后的氣味進(jìn)行采集分析，將不同炮制品的氣味差異數(shù)據(jù)化、可視化，所建立的判別模型經(jīng)檢驗(yàn)正判率達(dá)到96.7%。汪云偉等[58]成功運(yùn)用電子鼻技術(shù)區(qū)分了益智仁生品及其炮炙品（清水炒、鹽炙）。既然諸多研究表明電子鼻能夠識(shí)別同一品種不同炮制品之間的“氣味”差異，那么炮制品“氣味”與“內(nèi)在成分”之間的相關(guān)性研究勢(shì)必成為下一階段的熱點(diǎn)。黎量等[59]對(duì)同一批山楂樣品進(jìn)行不同時(shí)間的炒制，采用電子鼻獲取其氣味傳感器響應(yīng)值，發(fā)現(xiàn)山楂炮制過(guò)程中氣味的變化與5-HMF含量的變化有關(guān)，并推斷糖降解反應(yīng)及美拉德反應(yīng)可能是山楂炮制過(guò)程氣味變化的作用機(jī)制之一，該研究從飲片炮制過(guò)程中引起氣味變化的物質(zhì)基礎(chǔ)出發(fā)，從新的角度為解釋炮制機(jī)理奠定了基礎(chǔ)。由此可見(jiàn)，中藥炮制“火候”的客觀量化研究，不僅有助于完善與質(zhì)量相關(guān)的性狀指標(biāo)以及炮制輔料的檢查與測(cè)定，而且有助于建立適合中藥飲片的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，即填補(bǔ)藥典的空白。

2.3 電子鼻在中成藥及中間品中的應(yīng)用

Shafiqul Islama等[60]利用電子鼻收集了東革阿里提取物的氣味特征值，并將其與提取物的揮發(fā)油成分相關(guān)聯(lián)，結(jié)果顯示揮發(fā)油中某些成分與電子鼻響應(yīng)信號(hào)呈現(xiàn)高度的相關(guān)性。莊家俊[61]等采用便攜式電子鼻對(duì)4組不同生產(chǎn)批次的中成藥（百草油）進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)采樣得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同批次百草油的鑒別和分類，經(jīng)檢驗(yàn)有87.9%的正判率。這對(duì)實(shí)現(xiàn)中成藥及其中間品的在線監(jiān)控提供了新的模式。以上研究表明，電子鼻在實(shí)現(xiàn)中成藥及其中間品的鑒別分類，甚至在其質(zhì)量評(píng)判分析、產(chǎn)品監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

3 小結(jié)與展望

電子鼻技術(shù)作為一種現(xiàn)代仿生技術(shù)，相較于人的感官評(píng)價(jià)，可有效避免人為差異，其優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)化結(jié)果的客觀性、重復(fù)性好;而相較于其他儀器，如氣相色譜、高效液相色譜等需要對(duì)試樣進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理過(guò)程，其的優(yōu)勢(shì)是響應(yīng)時(shí)間短、檢測(cè)速度快。同時(shí)還能用于檢測(cè)一些人類嗅覺(jué)不適宜評(píng)價(jià)的氣體，如毒氣或一些刺激性氣體。電子鼻對(duì)中藥的氣味的分析，具有模糊性、整體性的特點(diǎn)，得到的是樣品中與氣味相關(guān)聯(lián)成分的整體信息，相比GC-MS技術(shù)有著不可替代的優(yōu)勢(shì)，近年來(lái)正逐步受到中藥領(lǐng)域研究人員的青睞。在中藥材規(guī)范化種植、中藥鑒定、中藥炮制、中藥制劑生產(chǎn)等研究領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景。

雖然電子鼻技術(shù)已顯示出其廣泛的用途，但在實(shí)際應(yīng)用中其對(duì)環(huán)境的要求很高，空氣中濕度、異味都會(huì)對(duì)其數(shù)據(jù)造成波動(dòng)，儀器穩(wěn)定性還需進(jìn)一步提高[62]。此外，國(guó)外在研發(fā)電子鼻傳感器時(shí)，因多是針對(duì)某一類物質(zhì)如烴類、醇類等[63]，所以將此類傳感器直接運(yùn)用于中藥研究中，其專屬性、特異性較弱，難以應(yīng)對(duì)氣味極其復(fù)雜的中藥。因此，應(yīng)加緊開(kāi)發(fā)與中藥氣味、成分相適宜的傳感器陣列，另外，對(duì)傳感器的敏感性、選擇性等特性也需要改進(jìn)?？傃灾?，通過(guò)電子鼻建立中藥的氣味指紋圖譜，能實(shí)現(xiàn)氣味的客觀化表達(dá)，使氣味成為可以量化的指標(biāo)。未來(lái)，通過(guò)將電子鼻數(shù)據(jù)與氣質(zhì)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，中藥“品與質(zhì)”的內(nèi)在關(guān)聯(lián)將完美詮釋，同時(shí)，在結(jié)合模式識(shí)別方法后，氣味完全可以成為控制中藥質(zhì)量的一個(gè)新的量化指標(biāo)，為中藥的深入研究提供新的契機(jī)，從而提高中藥產(chǎn)業(yè)的整體水平，推動(dòng)中藥現(xiàn)代化。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊揚(yáng)，周斌，趙文杰.“銀杏葉事件”的分析與思考[J].中草藥，2016，47（14）：2397-2407.

[2]北京商報(bào)記者吳穎實(shí)習(xí)記者郭秀娟.中藥產(chǎn)品為何頻頻涉事[N].北京商報(bào)，2015-11-12（D1）.

[3]彭華勝，張賀廷，彭代銀，等.黃芪道地藥材辨狀論質(zhì)觀的演變及其特點(diǎn)[J].中國(guó)中藥雜志，2017，42（9）：1646-1651.

[4]劉占京.論中藥質(zhì)量控制與評(píng)價(jià)模式的創(chuàng)新與發(fā)展[J].中醫(yī)臨床研究，2014，11（1）：127-128.

[5]楊詩(shī)龍，吳娜，袁星，等.中藥“氣味”鑒別的現(xiàn)狀與思考[J].世界科學(xué)技術(shù)-中醫(yī)藥現(xiàn)代化，2014，16（9）：1876-1879.

[6]殷勇.嗅覺(jué)模擬技術(shù)[M].北京：北京化學(xué)工業(yè)出版社，2005：12-13.

[7]Gardner J W，Bartlett P N.Electronic Noses.Principles and Applications[J].Meas Sci Technol，2000，11（7）：1087.

[8]Wilkens W F，Hartman J D.An Electronic Analog for the Olfactory Processesa[J].J Food Sci，1964，29（3）：372-378.

[9]Buck T M，Allen F G，Dalton J V.Detection of chemical species by surface effects on metals and semiconductors[M].Bell Telephone Laboratories，1965.

[10] Dravnieks A，Trotter P J.Polar vapour detector based on thermal modulation of contact potential[J].J Sci Instrum，1965，42（8）：624.

[11]Zaromb S，Stetter J R.Theoretical basis for identification and measurement of air contaminants using an array of sensors having partly overlapping selectivities[J].Sens Actuators，1984，6（4）：225-243.

[12]Persaud K，Dodd G.Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose[J].Nature，1982，299（5881）：352-355.

[13]Gardner J W，Bartlett P N，Dodd G H.Pattern recognition in the Warwick electronic nose[C].8th Int.Congress of the European Chemoreception Research Organisation，1988：9.

[14]Schild D.Chemosensory information processing[M].Springer Science & Business Media，2013.

[15]Gardner J W，Bartlett P N，Dodd G H，et al.The design of an artificial olfactory system[M].Springer，1990，131-173.

[16]Brezmes J，F(xiàn)erreras B，Llobet E，et al.Neural network based electronic nose for the classification of aromatic species[J].Anal Chim Acta，1997，348（1）：503-509.

[17]Gardner J W，Bartlett P N.A brief history of electronic noses[J].Sens Actuators B，1994，18（1）：210-211.

[18]Kurup P U.An electronic nose for detecting hazardous chemicals and explosives[C].Technologies for Homeland Security，2008 IEEE Conference on.IEEE，2008：144-149.

[19]Arshak K，Moore E，Lyons G M，et al.A review of gas sensors employed in electronic nose applications[J].Sensor Review，2004，24（2）：181-198.

[20]Committee I E.Termsand Definitions in Industrial Process Measurement and Control，（IEC-draft 65/84）[S].Committee I E，1982.

[21]宋洪烈.基于蝎子縫感受器的仿生應(yīng)變感知結(jié)構(gòu)制造及性能研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2017.

[22]Oliva S U.Smart Chemical Sensors：Concepts and Application[D].Universitat de Barcelona，2012.

[23]Hierlemann A，Gutierrez-Osuna R.Higher-order chemical sensing[J].Chem Rev，2008，108（2）：563-613.

[24]Albert K J，Lewis N S，Schauer C L，et al.Cross-reactive chemical sensor arrays[J].Chem Rev，2000，100（7）：2595-2626.

[25]James D，Scott S M，Ali Z，et al.Chemical Sensors for Electronic Nose Systems[J].Microchim Acta，2005，149（1）：1-17.

[26]吳君章，孔浩輝，郭偉清，等.電子鼻系統(tǒng)預(yù)處理方法和模式識(shí)別技術(shù)概述[J].廣東化工，2016，46（9）：141-144.

[27]彭驛茹.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷史與訓(xùn)練算法概述[J].科技傳播，2018，10（21）：129-130.

[28]Fu J，Li G，Qin Y，et al.A pattern recognition method for electronic noses based on an olfactory neural network[J].Sens Actuators B，2007，125（2）：489-497.

[29]Dutta R，Hines E L，Gardner J W，et al.Tea quality prediction using a tin oxide-based electronic nose：an artificial intelligence approach[J].Sens Actuators B，2003，94（2）：228-237.

[30] Evans P，Persaud K C，Mcneish A S，et al.Evaluation of a radial basis function neural network for the determination of wheat quality from electronic nose data[J].Sens Actuators B，2000，69（3）：348-358.

[31]Gardner J W，Bartlett P N.Performance definition and standardization of electronic noses[J].Sens Actuators B，1996，33（1）：60-67.

[32]Llobet E，Hines E L，Gardner J W，et al.Fuzzy ARTMAP based electronic nose data analysis[J].Sens Actuators B，1999，61（1）：183-190.

[33]Rck F，Barsan N，Weimar U.Electronic Nose：Current Status and Future Trends[J].Chem Rev，2008，108（2）：705-725.

[34]王亞雷，賈文珅，潘立剛，等.電子鼻技術(shù)在肉類品質(zhì)應(yīng)用中快速分析初探[J].食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào)，2016，7（2）：419-424.

[35]Berna A.Metal Oxide Sensors for Electronic Noses and Their Application to Food Analysis[J].Sensors，2010，10（4）：3882-3910.

[36]Baietto M，Wilson A D.Electronic-Nose Applications for Fruit Identification，Ripeness and Quality Grading[J].Sensors，2015，15（1）：899-931.

[37]Capelli L，Taverna G，Bellini A，et al.Application and Uses of Electronic Noses for Clinical Diagnosis on Urine Samples：A Review[J].Sensors，2016，16（10）：1708.

[38]Capelli L，Sironi S，Del Rosso R.Electronic noses for environmental monitoring applications[J].Sensors，2014，14（11）：19979-20007.

[39]Zheng S，Ren W，Huang L.Geoherbalism evaluation of Radix Angelica sinensis based on electronic nose[J].J Pharm Biomed Anal，2015，105：101-106.

[40]Liu J，Wang W，Yang Y，et al.A Rapid Discrimination of Authentic and Unauthentic Radix Angelicae Sinensis Growth Regions by Electronic Nose Coupled with Multivariate Statistical Analyses[J].Sensors，2014，14（11）：20134-20148.

[41]鄒慧琴，拱健婷，趙麗瑩，等.中藥砂仁“品與質(zhì)”電子鼻判別模型的建立[J].國(guó)際藥學(xué)研究雜志，2015，42（4）：513-518.

[42]Cui S，Wu J，Wang J，et al.Discrimination of American ginseng and Asian ginseng using electronic nose and gas chromatography-mass spectrometry coupled with chemometrics[J].J Ginseng Res，2017，41（1）：85-95.

[43]任智宇.電子鼻在菊花質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[D].北京：北京中醫(yī)藥大學(xué)，2016.

[44]張超，楊詩(shī)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.

[45]Zhou X，Wan J，Chu L，et al.Identification of sulfur fumed Pinelliae Rhizoma using an electronic nose[J].Pharmacogn Mag，2012，10（Suppl 1）：S135-S140.

[46]李羿，吳浩忠，譚勇，等.電子鼻在多基原郁金鑒定中的應(yīng)用[J].中國(guó)實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，2015，21（1）：99-101.

[47]李陽(yáng).基于電子鼻技術(shù)的厚樸商品規(guī)格等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)研究[D].北京：北京中醫(yī)藥大學(xué)，2018.

[48]蔡泳，王盛，黃孫娟，等.基于金屬氧化物傳感器陣列電子鼻技術(shù)的不同采收期金櫻子氣味分析[J].中華中醫(yī)藥雜志，2011，26（6）：1433-1435.

[49]韓邦興，陳乃富，周曉坤，等.基于電子鼻技術(shù)分析開(kāi)花對(duì)前胡氣味的影響[J].食品科學(xué)，2010，31（4）：132-134.

[50]Cui S，Wang J，Yang L，et al.Qualitative and quantitative analysis on aroma characteristics of ginseng at different ages using E-nose and GC-MS combined with chemometrics[J].2015，102：64-77.

[51]楊慶珍，鄭司浩，黃林芳，等.基于電子鼻技術(shù)和化學(xué)成分分析對(duì)不同生長(zhǎng)年限黃芪的研究[J].世界科學(xué)技術(shù)-中醫(yī)藥現(xiàn)代化，2015，17（3）：723-728.

[52]Xiong Y，Xiao X，Yang X，et al.Quality control of Lonicera japonica stored for different months by electronic nose[J].J Pharm Biomed Anal，2014，91：68-72.

[53]鄒慧琴，李碩，邢姝，等.電子鼻技術(shù)結(jié)合MLP網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同貯藏時(shí)間西洋參的鑒別研究[J].中華中醫(yī)藥學(xué)刊，2013，31（7）：1683-1685.

[54]韓玉.電子鼻在蒼術(shù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D].北京：北京中醫(yī)藥大學(xué)，2011.

[55]Lee S K，Kim J H，Sohn H J，et al.Changes in aroma characteristics during the preparation of red ginseng estimated by electronic nose，sensory evaluation and gas chromatography/mass spectrometry[J].Sens Actuators B，2005，106（1）：7-12.

[56]楊詩(shī)龍.基于智能感官分析技術(shù)的貝母及黃連飲片鑒別研究[D].成都：成都中醫(yī)藥大學(xué)，2015.

[57]盧一.基于“氣味”信息分析的中藥飲片快速鑒別研究[D].成都：成都中醫(yī)藥大學(xué)，2017.

[58]汪云偉，楊詩(shī)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(guó)實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，2014，20（19）：12-14.

[59]黎量，楊詩(shī)龍，劉玉杰，等.基于相關(guān)性分析的山楂炮制過(guò)程氣味變化機(jī)制研究[J].中國(guó)中藥雜志，2014，39（17）：3283-3286.

[60]Shafiqul Islam A K M，Ismail Z，Saad B，et al.Correlation studies between electronic nose response and headspace volatiles of Eurycoma longifolia extracts[J].Sens Actuators B，2006，120（1）：245-251.

[61]莊家俊，駱德漢，鄒宇華.百草油鑒別分類的電子鼻實(shí)現(xiàn)方法研究[J].傳感器與微系統(tǒng)，2010，29（7）：62-65.

[62]Harper W J.The strengths and weaknesses of the electronic nose[M].Springer，2001：59-71.

[63]Zou H Q，Li S，Huang Y H，et al.Rapid Identification of Asteraceae Plants with Improved RBF-ANN Classification Models Based on MOS Sensor E-Nose[J].Evid-Based Compl Alt，2014，2014：425341.