基于經典人群口嘗法和電子舌法的中藥飲片水煎液苦度疊加規律研究

張 璞，張 耀，桂新景，施鈞瀚，張慧杰，馮文豪，李媛媛，王艷麗，張 璐，姚 靜，劉瑞新*，李學林*

1.河南中醫藥大學，河南 鄭州 450008

2.河南中醫藥大學第一附屬醫院 藥學部，河南 鄭州 450000

3.國家中醫藥管理局 中藥制劑三級實驗室，河南 鄭州 450000

4.河南省中藥飲片臨床應用現代化工程研究中心，河南 鄭州 450000

5.河南中醫藥大學呼吸疾病中醫藥防治省部共建協同創新中心，河南 鄭州 450000

苦味作為一種人體的主觀感受，其產生機制主要是苦味質與味覺細胞中的苦味受體蛋白結合使其活化，引發細胞內信號變化，從而引發神經細胞興奮，之后傳入大腦中的味覺神經中樞，使人類感知苦味[1]。目前，關于苦味的相關研究不在少數，如對中藥苦味的物質基礎研究[2-3]、苦味物質與苦味表達的化學結構研究[4]等，本課題組前期也對中藥的苦味進行苦度的量化以及部分苦味單體化合物的疊加苦度規律進行研究[5]，但對于苦味中藥水煎液的苦味疊加規律研究目前未見報道。

據不完全統計發現，中醫門診處方中應用湯劑約占50%[6]，經組方配伍后一個方劑中往往含有多種苦味飲片[7]，經水煎煮后味道繁雜，苦味強烈，難以下咽，嚴重影響了患者的服藥依從性，影響療效。研究中藥飲片的苦味疊加規律，可為復合湯劑呈味規律的發展以及針對性研究中藥掩味劑提供參考。因此，本實驗擬通過經典人群口嘗評價法（traditional human taste panel method，THTPM）以及電子舌法（electrionic tongue，E-tongue）開展二元（2 種組分）、三元（3 種組分）疊加中藥飲片水煎液（decoction of Chinese materia medica，DCMM）的苦度疊加規律研究。

1 儀器與材料

1.1 儀器

BSA224S-CW 型萬分之一電子天平、CP225D型十萬分之一電子天平，德國Sartorius 公司；HK250型科導臺式超聲清洗器，上海科導超聲儀器有限公司；LCD-A200 型電子天平，福州華志科學儀器有限公司；HHS 型電熱恒溫水浴鍋，常州普天儀器制造有限公司；AM-5250B 型磁力攪拌器，天津奧特賽恩斯儀器有限公司；TS-5000Z 型電子舌，日本Insent 公司，本實驗使用C00 傳感器、AN0 傳感器、BT0 傳感器、AE1 傳感器。

1.2 材料

鹽酸小檗堿，批號170406，質量分數98.62%，四川省玉鑫藥業有限公司；水為純化水，自制；本實驗用中藥飲片均經河南中醫藥大學第一附屬醫院陳天朝主任藥師鑒定均合格，符合《中國藥典》2020年版規定，具體信息見表1。

2 方法

2.1 苦味參比液的質量濃度選擇及制備

參照文獻報道[8-9]，將苦味分為5 個等級，每個等級對應一定的苦度范圍，以不同質量濃度的鹽酸小檗堿溶液作為苦味參比液對應不同苦度等級，以THTPM 為苦度評價方法，以苦度值（Ⅰ）作為量化指標，評價單味飲片待測樣品、二元疊加待測樣品、三元疊加待測樣品的苦度，中藥Ⅰ值定性定量范圍具體見表2。

表1 9 種中藥飲片信息Table 1 Information of nine kinds of Chinese medicines

表2 中藥苦度值 (Ⅰ) 的定性描述、等級及定量范圍Table 2 Qualitative description,grade and quantitative range of bitterness value (Ⅰ) of Chinese medicines

2.2 單味飲片待測樣品的制備及質量濃度選擇

2.2.1 單味飲片待測樣品制備 根據韋伯-費希納定律及本課題組前期研究成果[10]，并參考《中國藥典》2015年版[11]規定用量，稱取不同量中藥飲片制備單味待測樣品，將飲片置于適宜容器內；加水600 mL，浸泡30 min，于電磁爐上加熱，功率2100 W；待沸騰后，功率改為800 W，煎煮30 min，濾過；二煎加水400 mL，煎煮20 min，余同一煎，合并濾液，混勻，冷卻至室溫，4000 r/min 離心15 min，取上清液至1 L 量瓶中，用蒸餾水稀釋至刻度，灌裝，壓蓋，滅菌（105 ℃流通蒸汽滅菌45 min），備用。

2.2.2 待測樣品質量濃度選擇 根據《中國藥典》2015年版中飲片的推薦用量范圍進行預實驗，并結合韋伯-費希納定律，設定樣品的質量濃度（以生藥量計）梯度，具體如表3 所示。

表3 DCMM 待測樣品所選質量濃度Table 3 Selected concentrations of samples to be tested

2.3 苦味疊加的均勻設計及樣品制備

以均勻設計法作為二元、三元疊加的實驗設計，以2 種、3 種飲片的共煎液作為二元、三元疊加的待測樣品。

2.3.1 二元疊加均勻設計及樣品制備 以生物堿類、萜類、糖苷類中藥作為因素，以6 個質量濃度梯度為6 水平，質量濃度梯度同“2.2”項下，使用U6*(64)均勻設計表進行2 因素6 水平的實驗設計。煎煮以黃連＋苦參二元疊加的待測樣品制備為例，取黃連0.5 g、苦參3 g 共同煎煮得1 L 待測液，其余同“2.2”項下制備方法，具體實驗設計見表4。

表4 二元疊加U6*(64) 2 因素6 水平實驗設計Table 4 Binary superposition U6*(64) 2-factor 6-level design

2.3.2 三元疊加均勻設計及樣品制備 以生物堿類、萜類、糖苷類作為因素，以6 個質量濃度梯度為6 水平，使用U6*(64)均勻設計表進行3 因素6 水平的實驗設計。煎煮方法同“2.2”項，具體實驗設計見表5。

表5 三元疊加U6*(64) 3 因素6 水平實驗設計Table 5 Ternary superposition U6*(64) 3-factor 6-level design

2.4 THTPM 評價法

2.4.1 志愿者篩選 本研究經河南中醫藥大學第一附屬醫院醫學倫理委員會審查批準后，對招募的志愿者進行了包括苦味敏感度等在內的篩選（倫理號：2017HL-066-03）。納入標準：（1）因苦味感受隨著年齡的升高而降低，故選擇20歲左右成年人[12]；（2）無嚴重過敏史、遺傳病史，無膽囊炎，無不良嗜好，且近期無疾病史。排除標準：（1）最近2 d曾飲酒或吸煙者；（2）心態過于緊張者；（3）口嘗檸檬黃水溶液覺得有苦味的志愿者；（4）品嘗溶液前3 h 進食（尤其是刺激性食物）者。本研究最終選擇健康志愿者21 名（男性5 名、女性16 名）。上述志愿者均知情同意并簽署了知情同意書。

2.4.2 志愿者口嘗評價標準化培訓 具體參照文獻方法[5]，分別取20 mL，37 ℃下表2 中各質量濃度的鹽酸小檗堿參比溶液于口嘗杯中，由志愿者含于口中，計時15 s，在口腔進行漱口動作，目的是使舌根及舌側苦味的感受區域能夠感知樣品的苦味，根據表2 的描述對比記憶參比溶液的Ⅰ分級和具體Ⅰ值，吐出后用蒸餾水漱口至少3 次，直至口腔中不再有苦味感受，15 min 后測定另一質量濃度的參比溶液，最終完成苦味的標準化感官記憶。

2.4.3 待測樣品組的口嘗評價 待測樣品組具體的口嘗操作要求同標準化培訓，口嘗后記錄樣品的Ⅰ等級及Ⅰ值。

2.5 E-tongue 評價法

2.5.1 電子舌參比液制備

（1）正極清洗液配制：準確稱量7.46 g 氯化鉀，500 mL 蒸餾水攪拌溶解，然后準確加入300 mL 無水乙醇，邊攪拌邊加入準確稱量的0.56 g 氫氧化鉀，溶解完畢后，轉移到1000 mL 量瓶中，定容，即得。

（2）負極清洗液配制：準確量取300 mL 無水乙醇，與500 mL 蒸餾水震蕩混合，然后加入8.3 mL濃鹽酸攪拌混合，轉移到1000 mL 量瓶中，定容，即得。

（3）參比液配制：準確稱量2.24 g 氯化鉀和0.045 g 酒石酸，取適量蒸餾水溶解并轉移至1000 mL 量瓶中，定容，即得。

2.5.2 電子舌測試方法 首先將傳感器在清洗液中清洗90 s，接著用參比液清洗120 s、繼續用另一參比液清洗120 s，傳感器在平衡位置歸零30 s，達到平衡條件后，開始測試，樣品測試時間30 s，輸出先味值；后在2 組參比液中分別短暫清洗3 s，傳感器插入新的參比液中測試回味30 s，循環測試4次，去掉第1 次循環，取后3 次平均數據作為測試結果。

2.5.3 電子舌傳感器選擇 TS-5000Z 型電子舌共有C00、AN0、BT0、AE1、GL1、CA0、CT0 7 根傳感器，其中C00 和AE1 傳感器有前、后2 種苦味信息，稱為先味和回味，而AN0 和BT0 傳感器只輸出回味值。因此本實驗選取跟苦味有關的4 根傳感器，分別為C00、AN0、BT0、AE1 傳感器，共輸出6 種味覺信息值，具體如表6。

表6 傳感器味覺信息Table 6 Sensor taste information

2.6 數據處理與分析

2.6.1 異常值處理 本實驗由志愿者進行感官評價，由于人的主觀性及個體差異，可能造成不同志愿者之間的苦味評價結果存在差異，實際測試中個別數據會偏離整體水平，但又不能作為異常值直接予以剔除，因此參照文獻采用Grubbs 檢驗法[13]對數據進行異常值的循環檢驗和剔除。每組數據每輪僅剔除1 個異常值，進行多輪的循環檢驗剔除。此外，測試數據值過大和過小均有可能成為異常值，因此采用雙側檢驗進行剔除[14]，本實驗選擇檢出水平為0.1、剔除水平為0.05。

2.6.2 模型構建 本實驗在單味苦味DCMM 的研究基礎上，探索不同苦味DCMM 二元、三元相互疊加規律，構建二元、三元疊加DCMM 的疊加苦度-質量濃度對數（IZ-lnC）、疊加苦度-疊加前分苦度（IZ-I）、口嘗疊加苦度-電子舌疊加苦度（IZo-IZe）擬合模型。

單元構建模型：I＝f1(C)＝β[1－e-(C－α)m/k]，I＝f2(C)＝alnC＋b，其中，C表示質量濃度，a、b、α、β、m、k為待定參數。

二元、三元構建模型：IZ＝f3(lnC1,…lnCn)，IZ＝f4(I1,…In)，IZo＝f5(IZe)，其中，C表示疊加前各組分質量濃度，lnC表示疊加前各組分質量濃度的對數，Ⅰ表示疊加前各組分苦度，IZ表示疊加苦度，IZo表示口嘗疊加苦度，IZe表示電子舌疊加苦度，n＝2或3。

用SPSS 22.0 軟件對實驗結果進行多元線性回歸分析，P＜0.05 為差異有統計學意義。擬合過程中如果曲線形式可表示為X的某種變換形式與Y的線性關系，即“曲線直線化”[15]，擬合度應以調整后的R2為準，故結果中R2均為調整后R2，用Rc2表示。

2.6.3 貢獻率判斷標準 本實驗擬合方程為二次多項式或近似結構的模型，各組分對疊加后Ⅰ的貢獻率判斷方法如下：（1）同次項以標準化回歸系數分析組分對疊加后Ⅰ的貢獻率；（2）一次項與二次項同時存在，則根據變量取值范圍并結合標準化回歸系數綜合分析。

3 結果

3.1 THTPM 結果

3.1.1 異常值剔除結果 對口嘗實驗的苦度測試結果進行異常值相關檢驗，查Grubbs 臨界值Gp(n)表，對25 組（2483 個）數據進行循環檢驗剔除，剩余數據經過剔除后不再補充測試，以剔除后剩余的每組的平均值作為最終測試的I值。25 組樣品共剔除43 個異常值。

3.1.2 單味DCMM 口嘗苦度（Io）與質量濃度（C）的關系 根據韋伯-費希納定律，以單味飲片質量濃度C作為自變量，口嘗苦度Io為因變量，對9 種單味DCMM 進行Io-C擬合，其威布爾、對數方程的擬合結果如表7 所示。其中，威布爾方程整體上優于對數方程，因此采用威布爾模型作為一元口嘗苦度的擬合模型。整體而言，3 種類型的單味DCMM的口嘗苦度均隨質量濃度的增加而增加。

表7 單味DCMM 質量濃度 (C) 與口嘗苦度 (Io) 的擬合模型結果 (n = 6)Table 7 Fitting model results of concentration (C) and bitterness (Io) of single-flavor DCMM (n = 6)

圖1 二元疊加口嘗苦度 (IZo) 與 質量濃度 (C) 的三維圖Fig.1 Three-dimensional graph of binary superposition of bitterness (IZo) and concentration (C)

3.1.3 口嘗疊加苦度的均勻設計回歸分析

（1）二元疊加實驗：對“2.3.1”項下6 組二元疊加實驗樣品進行口嘗測定，其中3 組為同類型疊加，以每組中各飲片水煎液質量濃度C、疊加后口嘗苦度IZo進行繪圖，結果見圖1。

采用多元線性回歸法擬合疊加苦度IZo與lnC的最佳回歸方程，結果如表8 所示。其中，擬合度Rc2≥0.875，P＜0.01，擬合方程類型為二次多項式或其近似結構。根據單味DCMM 質量濃度可以很好地擬合出疊加DCMM 口嘗苦度的預測方程。

表8 二元疊加DCMM 口嘗苦度 (IZo) 與單味DCMM 質量濃度的對數 (lnC) 的最佳擬合方程 (n = 6)Table 8 Best-fitting equation of binary superposition DCMM bitterness (IZo) and concentration logarithm (lnC) of single-flavor DCMM (n = 6)

根據二元疊加DCMM 口嘗結果，擬合二元疊加DCMM 口嘗苦度IZo與單味DCMM 口嘗苦度Io關系的最佳回歸方程（表9）。其中，5 組方程P＜0.01，Rc2≥0.868，結果表明，根據單味DCMM 的口嘗苦度可以很好地擬合出疊加DCMM 的口嘗苦度預測方程。

（2）三元疊加實驗：根據10 組三元疊加DCMM的口嘗結果，采用多元線性回歸法擬合疊加DCMM苦度IZo與lnC的最佳回歸方程（表10），共9 組，其中6 組P＜0.01，Rc2≥0.871，但黃芩＋連翹＋野菊花未擬合出有意義的最佳方程。

根據三元疊加DCMM 口嘗結果，擬合三元疊加DCMM 口嘗苦度IZo與單味DCMM 口嘗苦度Io關系最佳回歸方程（表11）。共得到9 組有效方程，Rc2≥0.659，P＜0.05，但黃芩＋連翹＋野菊花組未得到有顯著性意義的擬合方程。

在二元、三元疊加中，IZ-lnC、IZ-I共得到30組有意義的擬合方程，P＜0.05，其中23 組擬合方程P＜0.01，Rc2≥0.855，即單味DCMM 的質量濃度與口嘗苦度可以很好地擬合出疊加DCMM 口嘗苦度的預測方程。

綜合標準化回歸方程的系數以及在一定范圍內各組分飲片質量濃度或苦度對疊加后苦度影響程度分析發現，三元疊加中苦參＋黃柏＋苦楝皮組由于各組分取值范圍部分重疊，且IZ-lnC、IZ-I擬合方程中一次項與二次項同時存在，在變量取值范圍內分析各組分變化率發現，IZ-lnC中當黃柏質量濃度C黃柏＞15.34 g/L 時黃柏貢獻率較大，反之則苦參貢獻度大，IZ-I中當黃柏苦度I黃柏＜2.6 時苦參影響較大、I黃柏＞2.6 時黃柏影響較大；各組別中組分1 對IZ的貢獻度最大，其中14 組最佳擬合方程只與一個組分相關，且組別中出現黃連時黃連對疊加后苦度的貢獻率往往大于其余組分；多類型疊加中黃連、穿心蓮、龍膽的苦味貢獻度均高于同組其他飲片。

表9 二元疊加DCMM 口嘗苦度 (IZo) 與單味DCMM 苦度 (Io) 的最佳擬合方程 (n = 6)Table 9 Best-fitting equation of binary superposition DCMM bitterness (IZo) and single-flavor DCMM bitterness (Io) (n = 6)

表10 三元疊加口嘗苦度 (IZo) 與質量濃度的對數 (lnC) 的最佳擬合方程 (n = 6)Table 10 Best fitting equation of ternary superposition bitterness (IZo) and concentration logarithm (lnC) (n = 6)

表11 三元疊加DCMM 口嘗苦度 (IZo) 與單味DCMM 苦度 (Io) 的最佳擬合方程 (n = 6)Table 11 Best fitting equation of ternary superposition DCMM tongue bitterness (IZo) and single-flavor DCMM bitterness (Io)(n = 6)

3.2 電子舌法結果

以質量濃度對數為自變量，以6 根傳感器的響應值為因變量，收集25 組電子舌苦度，根據實驗結果，全部樣品的B-bitterness2 味覺信息響應值都很高并且能區分出不同質量濃度，其次是澀味味覺信息值和苦味味覺信息值。龍膽的味覺信息響應值在所有飲片中最低。黃連和黃柏的H-bitterness 味覺信息響應值較大，但是對其余6 味藥的響應及質量濃度區分都較小，因此著重分析 25 組樣品的B-bitterness2、澀味和苦味味覺信息值。因篇幅原因，此處以黃連、穿心蓮和龍膽為示例，結果見圖2。

圖2 黃連、穿心蓮、龍膽的電子舌傳感器靈敏度以及苦度結果Fig.2 Sensitivity and bitterness results of electronic tongue sensors of CR,AH and GRR

3.2.1 單味DCMM 電子舌苦度Ie與質量濃度C關系 采用規劃求解建立威布爾和對數的單味DCMM質量濃度和電子舌苦度的擬合模型。根據對電子舌傳感器響應值的分析，本實驗只針對3 種傳感器結果進行擬合，共計27 組數據，最終擬合出24 組有顯著性意義的方程，其中，威布爾方程擬合度明顯優于對數方程，因此采用威布爾模型作為一元電子舌苦度的擬合模型。具體見表12。其中，生物堿類飲片黃連、黃柏的苦味味覺信息響應值隨質量濃度增加而降低，其余各單味DCMM 的電子舌傳感器味覺信息響應值均隨質量濃度的增加而增加。

3.2.2 電子舌疊加苦度均勻設計回歸分析結果

（1）二元疊加電子舌苦度結果：根據二元疊加DCMM 電子舌結果，擬合疊加樣品電子舌苦度IZo與lnC最佳回歸方程，如表13 所示。共擬合出18組方程，Rc2≥0.756，P＜0.05，其中15 組方程P＜0.01，Rc2≥0.837。

根據二元疊加DCMM 電子舌測定結果，擬合二元疊加DCMM 電子舌苦度IZe與單味DCMM 電子舌苦度Ie關系最佳回歸方程，結果如表14 所示。共得到18 組最佳擬合方程，其中13 組方程擬合度Rc2≥0.864，P＜0.01，表明單味DCMM 的電子舌苦度可以擬合出二元疊加DCMM 電子舌苦度的預測方程。

表12 單味DCMM 電子舌苦度 (IZo) 與質量濃度 (C) 的擬合模型結果 (n = 6)Table 12 Fitting model results of single-flavor DCMM electronic tongue bitterness (IZo) and concentration (C) (n = 6)

表13 二元疊加DCMM 電子舌苦度 (IZo) 與質量濃度的對數 (lnC) 的擬合方程 (n = 6)Table 13 Fitting equation of binary superposition DCMM electronic tongue bitterness (IZo) and concentration logarithm (lnC)(n = 6)

（2）三元疊加DCMM 電子舌結果：根據三元疊加混合樣品電子舌苦度測定結果，采用多元線性回歸法擬合疊加DCMM 苦度IZe與lnC的最佳回歸方程。如表15 所示，共計27 組有顯著性差異方程（P＜0.05）。其中，14 組方程P＜0.01，Rc2≥0.853。

根據三元疊加DCMM 電子舌結果，擬合三元疊加DCMM 電子舌苦度IZe與單味DCMM 電子舌苦度Ie關系最佳回歸方程。共得到25 組有顯著性差異方程，其中14 組擬合方程P＜0.01，Rc2≥0.925，黃芩＋連翹＋野菊花組均未得到有顯著性意義的擬合方程。結果如表16 所示。

在二元、三元疊加中，IZe-lnC、IZe-I共96 組實驗結果，通過多元線性回歸進行分析，共88 組得到了有效的最佳擬合方程，P＜0.05，其中56 組擬合方程P＜0.01，Rc2≥0.853，表明單味DCMM 的質量濃度與電子舌苦度可以很好地擬合出疊加DCMM 的電子舌苦度預測模型。36 組最佳擬合模型中僅與組別中某一組分相關，28 組模型與組別中所有組分均相關。

綜合標準化回歸方程的系數以及在一定范圍內各組分飲片質量濃度或苦度對疊加后苦度影響程度分析發現，二元疊加中黃連＋苦參組IZ-lnC的澀味信息擬合方程中當C苦參＞4.3 時苦參貢獻度高于黃連；穿心蓮＋野菊花組的B-bitterness2 信息擬合方程中在穿心蓮質量濃度范圍內穿心蓮貢獻度較大，當野菊花質量濃度取值高于穿心蓮范圍時野菊花貢獻度較大；在澀味信息擬合方程中當C野菊花＞15.93時野菊花貢獻度高于穿心蓮，反之則穿心蓮影響較大；三元疊加中黃芩＋連翹＋野菊花組B-bitterness2信息擬合方程中當C野菊花＞38.28 時野菊花貢獻度較高，反之則黃芩影響較大；澀味信息擬合方程中當C野菊花＞24.92 時野菊花貢獻度較高，反之則黃芩影響較大；而IZe-Ie中I野菊花＞7.33 時野菊花貢獻度較高，反之則黃芩影響較大；含有S1 的組別中，S1對疊加后苦度影響更大；同類型疊加中苦味貢獻最大的分別是黃連、穿心蓮、黃芩；不同類疊加中生物堿類的苦味貢獻度較高。

表14 二元疊加DCMM 電子舌苦度 (IZe) 與單味DCMM 苦度 (Ie) 的最佳擬合方程 (n = 6)Table 14 Best fitting equation of binary superposition DCMM electronic tongue bitterness (IZe) and single-flavor DCMM bitterness (Ie) (n = 6)

3.3 口嘗法與電子舌法苦度對比模型建立

根據樣品測試結果，結合回歸分析，能夠得到單味飲片、二元疊加、三元疊加的口嘗苦度和電子舌苦度之間的最佳擬合模型為線性模型或對數模型。以電子舌苦度Ie為自變量，以口嘗苦度Io為因變量，擬合電子舌苦度Ie與口嘗苦度Io關系回歸方程，并構建擬合模型。

從IZo-IZe的結果（表17～19）來看，27 組單味DCMM 苦度數據得到24 個有意義的線性方程（P＜0.05），91.67%的擬合度Rc2≥0.800；18 組二元疊加DCMM 苦度數據，共8 個有意義的線性方程（P＜0.05），75%的擬合度Rc2≥0.800；30 組三元疊加DCMM 苦度數據，共13 個有意義方程，方程類型為線性或對數方程（P＜0.05），69.23%的擬合度Rc2≥0.800。

25 組樣品共75 組數據，其中，S1、T3、G3、S1＋S2、T1＋G1、T3＋T2＋G3 6 組樣品整體擬合效果最優，而G1＋G3、S1＋S3＋G2、G1＋G2＋G3、G1＋G2＋S3 4 組樣品3 個傳感器無任何有意義方程，其余樣品每組至少有一個有意義的方程。單味DCMM 的口嘗苦度與電子舌苦度有良好相關性，疊加DCMM 的口嘗苦度與電子舌苦度相關性隨著疊加元素的增多而減少。

表15 三元疊加DCMM 電子舌苦度 (IZe) 與質量濃度的對數 (lnC) 的最佳擬合方程 (n = 6)Table 15 Best fitting equation of ternary superposition DCMM electronic tongue bitterness (IZe) and concentration logarithm(lnC) (n = 6)

4 討論

4.1 載體的選擇

根據《中國藥典》2015年版[11]中對飲片的性味描述，選擇“極苦”“苦”且沒有其他兼味描述的飲片，同時查閱相關文獻報道，根據中藥飲片中含有的特征苦味物質進行分類，生物堿類：黃連（小檗堿、表小檗堿等）[16-17]、黃柏（小檗堿、黃柏堿）[18]、苦參（苦參堿、氧化苦參堿）[19]；萜類：穿心蓮（穿心蓮內酯、新穿心蓮內酯）[20]、野菊花（單萜類、倍半萜類化合物）[21]、苦楝皮（三萜類化合物川楝素和異川楝素）[22-23]；糖苷類：龍膽（龍膽苦苷）[24]、黃芩（黃芩苷、漢黃芩苷）[25]、連翹（連翹酯苷類）[26]。

根據《中國藥典》2015年版中飲片的推薦用量范圍進行預實驗，設定樣品的濃度梯度，如藥典中苦楝皮的【用法與用量】3～6 g，外用適量。用量系指每日常用劑量，按照一付藥常規煎得400 mL藥液，苦楝皮最高推薦質量濃度為15 g/L。苦楝皮味苦寒，有毒，但性狀味為味苦，經水煎煮后苦味較極苦類飲片弱，故根據韋伯-費希納定律及預實驗確定苦楝皮的濃度梯度為1.88、3.75、7.50、15、30、60 g/L，最高質量濃度超過了藥典推薦，但是作為研究探索，且經過口嘗感知到樣品的苦度后，會將藥液吐出并漱口，藥液不進入體內，保證了人體的安全。疊加實驗煎藥方法基于傳統中藥的實際煎藥方法，即多種飲片共煎，本實驗也采用共煎法制備水煎液，最終制得水煎液1 L，與單味中藥飲片水煎液保持一致，既與實際對應也方便后續進行二元、三元疊加擬合模型的構建。

表16 三元疊加DCMM 電子舌苦度 (IZe) 與單味DCMM 苦度 (Ie) 的擬合方程 (n = 6)Table 16 Fitting equation of ternary superposition DCMM electronic tongue bitterness (IZe) and single-flavor DCMM bitterness (Ie) (n = 6)

4.2 THTPM 測試結果分析討論

THTPM 是最常用的味覺評價方法之一，本實驗通過THTPM 進行二元、三元疊加實驗（32 組）測試，其中30 組均得到最佳擬合方程（P＜0.05）。二元疊加均得到有意義的擬合方程，三元疊加中，黃芩＋連翹＋野菊花（IZ-lnC、IZ-I）未擬合出有意義的最佳方程。14 組疊加后苦度僅與組別中某一組分相關，10 組疊加后苦度與組別中所有組分均相關。從表8～11 中標準化回歸系數分析發現，同類型疊加中黃連、穿心蓮、龍膽等極苦類中藥對疊加后苦度的貢獻度更大；不同類型同為味極苦藥物的疊加中，黃連與同類別飲片、不同類別的飲片比較中，均表現出“力壓眾苦、唯我最苦”的呈苦特點，這與古代對黃連作為代表性苦味中藥以及眾多民諺中如“啞巴吃黃連，有苦說不出”“吃過黃連苦，方知蜜糖甜”“不吃黃連、不知藥苦”等選擇黃連作為代表的事實相吻合。萜類與糖苷類的疊加中萜類占據主導位置。

表17 單味DCMM 苦度Io-Ie 預測模型Table 17 Single-flavor DCMM bitterness Io-Ie prediction model

表18 二元疊加DCMM 苦度IZo-IZe 預測模型Table 18 Binary superposition DCMM bitterness IZo-IZe prediction model

表19 三元疊加DCMM 苦度IZo-IZe 預測模型Table 19 Three-dimensional superposition DCMM bitterness IZo-IZe prediction model

在口嘗三元疊加中，黃連＋黃柏＋黃芩組擬合方程中出現黃連黃芩交互作用并與疊加后苦度呈負相關，可以推測是由于黃連、黃柏中生物堿類成分與黃芩中黃酮苷類成分相互作用，生成沉淀析出。其余組別未發現飲片之間因成分酸堿復合或沉淀反應出現的拮抗作用或協同作用影響疊加后苦度的情況。僅黃芩＋連翹＋野菊花一組未擬合出有意義的最佳方程，考慮3 種飲片均為味苦飲片，苦味強度差異不明顯，疊加后組間變異較小，難以擬合出有意義的回歸方程，且本次實驗濃度水平數較少，后期將增加實驗濃度水平數，進一步分析規律。

4.3 電子舌傳感器對中藥飲片的響應規律

電子舌是采用同人舌頭味覺細胞工作原理相類似的人工脂膜傳感器技術，對待測樣品進行識別、分析、檢測，在食品的風味檢測中應用居多，課題組前期基于電子舌技術在中藥苦味定量化檢測方面進行了深入的研究。本實驗是在課題組研究基礎上利用日本Insent 公司TS-5000Z 型電子舌對苦味中藥水煎液的疊加苦度規律進行研究。根據實驗數據分析發現B-bitterness2（苦味回味）、澀味和苦味3 組味覺信息對待測樣品的響應值較高，因此后續實驗主要針對以上3 組傳感器的電子舌苦度值進行分析。

電子舌測定結果顯示，龍膽響應值明顯低于其他飲片，與藥典中龍膽“極苦”以及口嘗結果均不相符，但整體上苦度隨濃度增加而增加。經查閱文獻發現[27]，多采用龍膽粉末冷浸液進行電子舌測試，而本實驗是采用龍膽水煎液作為研究對象，出現響應值低可能是龍膽經水煎煮后成分發生變化或者傳感器對龍膽水煎液中的苦味物質響應不完全。大多數樣品的各傳感器味覺信息響應值都隨濃度升高而升高，而黃連與黃柏的苦味味覺信息響應值均隨濃度的升高而降低，苦參與龍膽的苦味響應值未擬合出有意義的方程，這表明隨著濃度的升高，苦味響應值無顯著的變化規律。而苦味DCMM的苦味味覺信息響應值測試結果較差有兩種可能性，一種是濃度梯度設置不合適，不能使苦味響應值有較大變化，一種是使苦味特征響應的物質經水加熱煎煮后成分發生變化。

4.4 影響苦味疊加預測的因素

中藥湯劑的苦味是多種成分的集中表達，本實驗對不同類型苦味中藥DCMM 采用二元、三元疊加進行相關苦度測定，由簡到繁，初步探索苦味DCMM 的苦度疊加規律。通過結果進行分析發現，影響口嘗苦度與電子舌苦度疊加預測的原因可能有，一是質量濃度：單個待測樣品濃度合適，但經疊加后溶液中苦味質質量濃度是否已超出電子舌測定范圍；二是響應程度：中藥水煎液是十分復雜的體系，引發電子舌的傳感器響應的物質在測定過程中易受到干擾，與人體味蕾細胞感受到的物質有差異性；三是樣品組成個數：本實驗中隨著樣品中含有的飲片越多，口嘗苦度和電子舌苦度相關性越差。后期需通過增加實驗設計水平數（樣本測試數）、優化濃度梯度以降低實驗偏差，提高模型精確度。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突