電子鼻在陳皮“氣味”鑒別中的應用研究

陳林，胡媛，劉友平，閆珂巍，陳鴻平

·品種品質·

電子鼻在陳皮“氣味”鑒別中的應用研究

陳林，胡媛，劉友平，閆珂巍，陳鴻平

目的：基于“氣味”對廣陳皮藥材的揮發性成分整體信息進行分析研究，以期建立廣陳皮藥材的快速無損鑒別方法。方法：采用電子鼻對不同產地、不同來源的陳皮樣品的揮發性成分整體信息進行分析測試，獲得數據通過Alpha S0FTV12軟件進行處理。結果：不同產地、品種來源及不同貯藏年限的陳皮樣品揮發性成分存在相似性和差異性，采用DFA分析方法可以區分廣陳皮樣品和其他陳皮樣品。結論：采用電子鼻技術基于“氣味”對陳皮樣品進行鑒別研究是可行的，進一步增加樣品數量，有望建立陳皮快速無損識別模型。

電子鼻；氣味分析；陳皮；

陳皮為臨床常用中藥，因其多栽培品種、多產地來源，質量參差不齊，傳統以來源于茶枝柑的廣陳皮為道地藥材。但廣陳皮價高量少，加之陳皮藥用講究“陳久者良”，隨著儲藏年份增加，價格飆長，在市場上常存在以其他種陳皮充廣陳皮、以茶水染色新皮充當久置陳皮的現象，非長期從事陳皮鑒定專家能識別[1]。而現有以橙皮苷含量為評價指標的質控標準遠不能從整體上控制陳皮的內在質量[2]。近年來興起的電子鼻技術通過模擬人的嗅覺，給出被測樣品中揮發性成分的整體信息，已經初步應用于中藥氣味研究中[3]。

陳皮的氣味濃郁，揮發油成分含量也較高，陳皮傳統經驗鑒別中亦強調“氣濃，辛香”這一要點。本研究應用電子鼻技術表征廣陳皮“氣味”代表的揮發性成分整體信息，以期建立廣陳皮藥材的快速無損鑒別方法。

1 儀器與試藥

FOX 4000電子鼻（傳感器由18個金屬氧化物傳感器組成）：法國Alpha MOS 公司；Alpha SOFTV12.3軟件：法國Alpha MOS 公司。DFT-100型100 g手提式快速萬能粉碎機（浙江溫嶺市林大機械有限公司）、電子天平等。

采用產地購買、自采相結合的方式，本研究共收集廣陳皮樣品34批，其他產地、品種來源陳皮樣品6批，各樣品具體采集信息見表1。

表1 各批陳皮樣品一覽表

2 方法與結果

2.1 樣品準備與檢測參數

2.1.1 樣品準備 各陳皮藥材樣品均取適量粉碎，過藥典3號篩（50目），最終得各樣品粉末約10 g左右。

2.1.2 電子鼻的檢測參數 精密稱取樣品粉末1.0 g于10 mL頂空瓶中，加蓋密封待檢，每個樣品重復6次，取其中的4個數據進行統計分析。樣品檢測參數見表2：

表2 樣品檢測參數

2.1.3 傳感器分析 FOX4000電子鼻共有18個傳感器。檢測每一份樣品時，以采集時間為橫坐標，共采集120 s，縱坐標為響應強度，每條曲線代表一個傳感器在120 s內的響應值變化，此即為傳感器的原始數據。在進行數據分析和處理時，選擇每一個傳感器的最大響應強度值進行分析。

2.1.4 統計學分析 通過Alpha S0FTV12軟件對電子鼻獲得的數據信息進行主成分分析（Principal component analysis , PCA)、判別因子分析（discriminant factor analysis，DFA)、軟獨立建模分析（SIMCA）和統計質量控制分析（SQC）進行數據處理。

2.2 結果與分析

2.2.1 不同產地陳皮與廣陳皮比較分析 對產于廣東、四川、重慶、江西4個產地的陳皮樣品進行了比較分析，結果見圖2。

圖1 不同產地陳皮樣品PCA分析圖

一般情況下，總貢獻率超過70%～85%的方法即可使用，圖1中主成分1、主成分2以及成分3的總貢獻率達到了99.285%，足以收集特征性信息。結果表明，PCA分析不能區分陳皮和廣陳皮兩類不同的陳皮樣品。

圖2 不同產地陳皮樣品DFA分析（圖B為圖A中紅色方框部分放大圖）

圖3 不同產地陳皮樣品DFA分析三維圖

由圖3看出，產自四川、重慶、江西等地的陳皮樣品與廣陳皮樣品之間的區分效果比PCA分析要好，但是CP1、CP3和GCP16和GCP29之間相互重疊；而在三維圖中（圖3），不同的樣品在空間上可以區分為不同的區域，相互區分較好。說明采用DFA分析，可以區分陳皮和廣陳皮樣品，但是陳皮和廣陳皮樣品之間具有一定的相似性。

2.2.2 不同年限的廣陳皮比較分析 對同一產地不同年限的19個廣陳皮樣品進行了比較分析，結果如圖4～8。

圖4 廣陳皮樣品傳感器響應平均值柱形圖

從圖4可以看出，廣陳皮樣品在電子鼻傳感器上的響應值存在一定差異，說明雖然同為廣陳皮，但是不同的樣品之間還是存在一定差異的。

圖5 廣陳皮的PCA分析

圖6 廣陳皮的PCA分析三維圖

從圖5和圖6中可以看出，不同樣品之間存在一定的重疊和區分，說明同為廣陳皮樣品之間具有一定的相似性和差異性，同時當采用PCA分析時，電子鼻不能區分不同的廣陳皮樣品。

圖7 廣陳皮樣品的DFA分析

圖8 廣陳皮樣品的DFA分析三維圖

從DFA分析（圖7和圖8）中可以看出，電子鼻對樣品中一部分廣陳皮具有區分能力，能夠區分其不同年份。但是，對于絕大多數廣陳皮樣品，電子鼻不能進行區分。說明不同的廣陳皮樣品之間存在相似性和差異性，并且其相似性大于差異性，所以在用電子鼻進行分析時，不能對其進行完全區分。

2.2.3 統計質量控制分析（SQC）和軟獨立模型分析（SIMCA）

圖9 陳皮樣品的SQC分析

以34個廣陳皮樣品為標準建立SIMCA模型，在圖10中，藍色區域為標準樣品的可接受區域，陳皮樣品位于可接受區域內，說明采用SIMCA分析不能區分陳皮和廣陳皮樣品。

3 討論

本文應用電子鼻技術對陳皮樣品的揮發性成分整體信息進行了分析研究，結果表明不同產地、品種來源、貯藏年限的陳皮整體“氣味”信息存在相似性和差異性；采用DFA分析方法可區分廣陳皮和其他陳皮樣品；采用電子鼻技術基于“氣味”分析進行陳皮樣品的鑒別研究具有可行性。

本文擬通過獨立建模分析（SIMCA）和統計質量控制分析（SQC）以期建立廣陳皮藥材識別模型。但采用SIMCA和SQC分析均不能區分廣陳皮和其他陳皮藥材。后續研究中，一方面可采用適當的數據處理方法對測定數據進行前處理，找到各品種區別特征數據帶，建立廣陳皮藥材識別模型；另一方面需進一步增加樣品數量，增加樣品模型的準確性。

[1] 王惠清.中藥材產銷[M].四川:四川科學技術出版社,2007:420.

[2] 國家藥典委員會.中國藥典一部[S].北京:中國醫藥科技出版社,2010．

[3] 杜瑞超,馮怡,等,電子鼻技術及其在中藥行業中的應用前景[J].中國實驗方劑學雜志,2013,19(5):348．

（責任編輯:何瑤）

以34個廣陳皮樣品為標準建立統計質量控制分析圖，對其他6個陳皮樣品進行SQC 分析，結果見圖9，陳皮樣品均位于質量控制線內，說明SQC分析不能區分陳皮和廣陳皮樣品。

The application of electronic nose in smell identifcation of Chenpi

CHEN Lin, HU Yuan, LIU You-ping, YAN Ke-wei, CHEN Hong-ping//( Pharmacy College, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine; The Ministry of Education Key Laboratory of Standardization of Chinese Herbal Medicine; State Key Laboratory Breeding Base of Systematic Research, Development and Utilization of Chinese Medicine Resources Co-founded by Sichuan Province and MOST, Chengdu 611137, China)

Objective:To establish a rapid nondestructive identification method for Guang Chenpi medicinal material, through analyzing and researching whole information of the volatile components based on smell.Method:Whole information of the volatile components of Chenpi samples from different habitats and sources were analyzed and tested by electronic nose, and the data obtained were processed by Alpha S0FTV12 software.Result:There were similarity and dissimilarity of volatile components among Chenpi samples from different habitats and varieties source and in different storage condition. And DFA analysis can be used to distinguish Guang Chenpi samples from other samples.Conclusion:It is feasible to identify and investigate Chenpi samples based on “smell” by electronic nose technology. It is hopeful to establish a rapid nondestructive identifcation model for Chenpi by further increasing the number of samples.

Electronic nose；smell analysis；Chenpi

圖10 陳皮樣品的SIMCA分析

R 285.5

A

1674-926X(2014)03-003-04

四川省教育廳項目（13ZB0313）

成都中醫藥大學藥學院中藥材標準化教育部重點實驗室 中藥資源系統研究與開發利用省部共建國家重點實驗室培育基地，四川 成都 611137

陳林（1980-），男，四川夾江人，助理研究員，主要從事中藥材質量標準化研究Tel:028-61800024 Email:316291878@qq.com

陳鴻平，高級實驗師，主要從事中藥品質評價研究

2013-09-03