在漫長的實踐探索中，古人發(fā)現(xiàn)中藥的功效作用與某些口嘗滋味有直接的關系，然后抽象地推演出中藥的藥性。電子鼻和電子舌是模擬嗅覺、味覺而設計的傳感陣列分析新技術，是整體信息綜合反應。將電子鼻與電子舌相結合，氣味兼?zhèn)洌艹尸F(xiàn)出味覺與嗅覺的總體信息。中藥因其獨特的氣味和質(zhì)量要求，在中藥材基原鑒別、質(zhì)量檢測、產(chǎn)地區(qū)分以及中藥材炮制品等方面都在廣泛使用這種智能感官分析技術，在中藥行業(yè)有著廣闊的應用前景。
本文將茯苓作為研究對象，利用以電子鼻和電子舌為主的人工智能感官分析技術，探索茯苓藥性理論及其產(chǎn)地差異，為揭示茯苓的藥性理論、地域鑒別和品質(zhì)評價提供科學依據(jù)。依據(jù)智能感官技術模擬人的味覺系統(tǒng)表征了茯苓氣味、滋味信息，研究發(fā)現(xiàn)茯苓含有豐富的嗅覺和味覺信息，以甜味、苦味和鮮味最為顯著。
一 材料和方法
1材料
藥材樣品采集于安徽、云南、貴州、廣西、湖北、湖南等6個?。▍^(qū)）18個產(chǎn)地。
02儀器
PEN3便攜式電子鼻
日本INSENT電子舌
03電子鼻檢測
精確稱取茯苓粉2.0g，放入200mL頂空取樣杯中，檢測后密封。在室溫下重復測量5次。預采樣階段5s后，電子鼻測量時間設置為100s，沖洗時間為60s。腔內(nèi)流速為300mL·min-1，初始注射流速為300mL·min-1。這10個電子鼻傳感器的響應曲線如圖1所示。在測量過程中，各傳感器的響應值在70s后逐漸增大，然后趨于穩(wěn)定，因此提取80s的信號作為原始數(shù)據(jù)。
04電子舌檢測
精確稱取茯苓粉2.0g，用100mL純凈水溶解，回流提取1h，得到濾液，冷卻過濾。取30mL濾液到電子舌專用燒杯中。電子舌傳感器和參考電極在安裝前應在激活液中激活24h。隨后，在測量過程中使用基準液校正使數(shù)據(jù)穩(wěn)定。所有樣品在25℃室溫下測定，以基準液作為清洗液。在1r·s-1攪拌速度條件下，傳感器持續(xù)清洗120s后測量30s。如圖2所示，每個傳感器的響應信號直到15s時穩(wěn)定，因此提取30s時的響應值進行進一步分析。
二 基于電子鼻技術的氣味分析
01茯苓的氣味組成
取電子鼻傳感器陣列響應值的平均值作雷達圖，如圖3所示。每個傳感器的響應值都在零以上，不同產(chǎn)地的茯苓氣味組成基本相同，強度略有差異。
02電子鼻主成分分析
電子鼻主成分分析的結果表明，前三個主成分的特征值均大于1，其累積貢獻率達95.05%，由圖4可知，安徽和湖北的茯苓樣品存在較大的重疊，云南、貴州、廣西和湖南的樣品重疊更為嚴重。
03Loadinsg分析
Loadings分析的算法與PCA的算法相同，是對傳感器的分析，得出傳感器區(qū)分樣品的能力。由圖分析可推測，各產(chǎn)地的茯苓樣品在氣味上的差異主要來自于無機硫化物、有機硫化物、甲基類化合物和氮氧化合物。
三 基于電子舌技術的氣味分析
01茯苓樣品的整體味覺信息
不同于以往人們對茯苓滋味的認識，茯苓樣品除咸味、酸味外，其他的味覺屬性基本都在無味點以上，說明茯苓具有豐富的味覺信息。茯苓最突出的味道是甜味和苦味。另外，不同產(chǎn)地茯苓的某些味覺屬性在雷達圖上重疊度較低，如酸味、澀味和苦味的回味，但各個產(chǎn)地的樣品酸味響應值在無味點-13以下，見圖6。
02電子舌主成分分析
圖7為電子舌檢測結果的響應值降維后所得的主成分分析結果。總體來看，西南地區(qū)（云南、廣西、貴州）的茯苓樣品與岳西地區(qū)（安徽、湖北）的茯苓樣品能夠得到大致劃分。
03聚類分析
R型系統(tǒng)聚類是根據(jù)變量之間的親疏程度，將具有共同特征的對象聚集在一起?，F(xiàn)以組間聯(lián)接方法，區(qū)間采用平方歐氏距離作為測量，做聚類分析，聚類結果見圖8。
四 茯苓氣味和滋味的產(chǎn)地差異
從茯苓氣味的PCA分析結果可知，在地理位置上以長江為分界點，能有效區(qū)分長江以北和長江以南的茯苓樣品。云南、貴州、廣西、湖南的樣品生長和采收于長江以南，湖北和安徽的樣品生長和采收于長江以北。根據(jù)雷達圖可知，W5S、W1S和W1W傳感器響應值較高，Loadings分析結果顯示茯苓氣味的差異主要來源于無機硫化物、有機硫化物、甲基類化合物和氮氧化合物。因此選擇對上述氣味靈敏的傳感器進一步分析茯苓氣味的產(chǎn)地差異，結果如圖9所示，安徽和湖北的茯苓樣品氣味響應值顯然低于云南、貴州、廣西、湖南的樣品，說明長江以北和長江以南的樣品在無機硫化物、有機硫化物、甲基類化合物和氮氧化合物氣味成分上存在較大差異。
茯苓味覺信息的雷達圖分析可知，茯苓甜味顯著，但各產(chǎn)地之間差異不顯著。各產(chǎn)地的茯苓樣品味覺值的差異主要集中在苦味、澀味和苦味的回味上。因此，選擇苦味、澀味、苦味的回味進行分析探討產(chǎn)地之間的差異，結果如圖10所示。由圖可知，湖北和安徽的茯苓樣品苦味和苦味的回味都顯著高于長江以南——云南、貴州、廣西、湖南的茯苓樣品，且湖北和安徽的茯苓樣品苦味的回味在無味點0以上，長江以南的樣品苦味的回味都在無味點以下。對于澀味，長江以北的茯苓澀味在無味點以下，而長江以南的茯苓澀味都在人的無味點以上。
來源：感官科學與評定整理，轉載請注明來源。封面圖及文章配圖來源：創(chuàng)客貼。參考文獻：修慧迪,程磊,王文全,等.基于智能感官分析技術探討茯苓藥性理論及其產(chǎn)地差異[J].文山學院學報,2023,36(05):7-12.
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本文將茯苓作為研究對象，利用以電子鼻和電子舌為主的人工智能感官分析技術，探索茯苓藥性理論及其產(chǎn)地差異，為揭示茯苓的藥性理論、地域鑒別和品質(zhì)評價提供科學依據(jù)。依據(jù)智能感官技術模擬人的味覺系統(tǒng)表征了茯苓氣味、滋味信息，研究發(fā)現(xiàn)茯苓含有豐富的嗅覺和味覺信息，以甜味、苦味和鮮味最為顯著。
一 材料和方法
1材料
藥材樣品采集于安徽、云南、貴州、廣西、湖北、湖南等6個?。▍^(qū)）18個產(chǎn)地。
PEN3便攜式電子鼻
精確稱取茯苓粉2.0g，放入200mL頂空取樣杯中，檢測后密封。在室溫下重復測量5次。預采樣階段5s后，電子鼻測量時間設置為100s，沖洗時間為60s。腔內(nèi)流速為300mL·min-1，初始注射流速為300mL·min-1。這10個電子鼻傳感器的響應曲線如圖1所示。在測量過程中，各傳感器的響應值在70s后逐漸增大，然后趨于穩(wěn)定，因此提取80s的信號作為原始數(shù)據(jù)。
精確稱取茯苓粉2.0g，用100mL純凈水溶解，回流提取1h，得到濾液，冷卻過濾。取30mL濾液到電子舌專用燒杯中。電子舌傳感器和參考電極在安裝前應在激活液中激活24h。隨后，在測量過程中使用基準液校正使數(shù)據(jù)穩(wěn)定。所有樣品在25℃室溫下測定，以基準液作為清洗液。在1r·s-1攪拌速度條件下，傳感器持續(xù)清洗120s后測量30s。如圖2所示，每個傳感器的響應信號直到15s時穩(wěn)定，因此提取30s時的響應值進行進一步分析。
01茯苓的氣味組成
取電子鼻傳感器陣列響應值的平均值作雷達圖，如圖3所示。每個傳感器的響應值都在零以上，不同產(chǎn)地的茯苓氣味組成基本相同，強度略有差異。
02電子鼻主成分分析
電子鼻主成分分析的結果表明，前三個主成分的特征值均大于1，其累積貢獻率達95.05%，由圖4可知，安徽和湖北的茯苓樣品存在較大的重疊，云南、貴州、廣西和湖南的樣品重疊更為嚴重。
Loadings分析的算法與PCA的算法相同，是對傳感器的分析，得出傳感器區(qū)分樣品的能力。由圖分析可推測，各產(chǎn)地的茯苓樣品在氣味上的差異主要來自于無機硫化物、有機硫化物、甲基類化合物和氮氧化合物。
三 基于電子舌技術的氣味分析
不同于以往人們對茯苓滋味的認識，茯苓樣品除咸味、酸味外，其他的味覺屬性基本都在無味點以上，說明茯苓具有豐富的味覺信息。茯苓最突出的味道是甜味和苦味。另外，不同產(chǎn)地茯苓的某些味覺屬性在雷達圖上重疊度較低，如酸味、澀味和苦味的回味，但各個產(chǎn)地的樣品酸味響應值在無味點-13以下，見圖6。
圖7為電子舌檢測結果的響應值降維后所得的主成分分析結果。總體來看，西南地區(qū)（云南、廣西、貴州）的茯苓樣品與岳西地區(qū)（安徽、湖北）的茯苓樣品能夠得到大致劃分。
R型系統(tǒng)聚類是根據(jù)變量之間的親疏程度，將具有共同特征的對象聚集在一起?，F(xiàn)以組間聯(lián)接方法，區(qū)間采用平方歐氏距離作為測量，做聚類分析，聚類結果見圖8。
從茯苓氣味的PCA分析結果可知，在地理位置上以長江為分界點，能有效區(qū)分長江以北和長江以南的茯苓樣品。云南、貴州、廣西、湖南的樣品生長和采收于長江以南，湖北和安徽的樣品生長和采收于長江以北。根據(jù)雷達圖可知，W5S、W1S和W1W傳感器響應值較高，Loadings分析結果顯示茯苓氣味的差異主要來源于無機硫化物、有機硫化物、甲基類化合物和氮氧化合物。因此選擇對上述氣味靈敏的傳感器進一步分析茯苓氣味的產(chǎn)地差異，結果如圖9所示，安徽和湖北的茯苓樣品氣味響應值顯然低于云南、貴州、廣西、湖南的樣品，說明長江以北和長江以南的樣品在無機硫化物、有機硫化物、甲基類化合物和氮氧化合物氣味成分上存在較大差異。
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內(nèi)容采取行動，因此導致的損失，運營方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
