胥敏，楊詩龍，李欣逸，袁星，吳娜，張超，吳純潔

【研究論著】

基于性狀客觀化的五種蕓香科中藥鑒別研究

胥敏，楊詩龍，李欣逸，袁星，吳娜，張超，吳純潔

目的：依據客觀化信息融合的方法，對五種蕓香科中藥性狀“顏色”、“氣”、“味”進行客觀數值化并實現鑒別。方法：采用色彩色差計、電子鼻與電子舌技術，對五種蕓香科中藥性狀“顏色”、“氣”、“味”分別進行客觀數值化，利用主成分分析（PCA）對其進行分析處理；將獲取的原始數據信息進行綜合，并加以歸一化處理，依據PCA模型和聚類分析對其進行鑒別。結果：各樣品在依據“顏色”、“氣”、“味”及其綜合數據建立的PCA模型中區(qū)分效果較好；利用聚類分析對綜合數據進行分析，所得分類結果與PCA模型分析結果一致。結論：通過色彩色差計、電子鼻及電子舌技術能對五種蕓香科中藥性狀“顏色”、“氣”、“味”進行客觀數值化，結合PCA模型和聚類分析模型可實現其鑒別區(qū)分。將多種客觀化的性狀信息數據進行融合、分析可用于中藥的鑒別。

顏色；氣；味；客觀化；蕓香科；鑒別

性狀鑒別作為中藥鑒別的首要環(huán)節(jié)，一直以來主要靠人工評價，對藥工的經驗積累要求較高，難以傳承和發(fā)展。中藥性狀鑒別包括形狀、大小、顏色、表面、質地、氣、味等方面［1］，其中“顏色”、“氣”、“味”是中藥的重要性狀特征，依據“顏色”、“氣”、“味”對中藥進行鑒別，是性狀鑒別的重要組成部分。如能夠實現其客觀數值化，提高性狀鑒別的準確性與可重復性，將有利于中藥傳統(tǒng)經驗鑒別的傳承與發(fā)展。

色彩色差計是利用儀器內部的標準光源照明樣品，樣品通過選擇性吸收、反射或散射光線，再由光電探測器檢測反射光，最后與標準光源做出比較、計算得出樣品顏色參數的儀器［2～3］。電子鼻是模擬人類的嗅覺系統(tǒng)而設計，利用其氣敏傳感器陣列，檢測分析樣品的整體氣味特征的儀器［4～6］。電子舌是模擬人體味覺感受機理而設計，利用多傳感陣列感測液體樣品的特征響應信號，通過信號模式識別處理及專家系統(tǒng)學習識別，對樣品進行定性或定量分析的一類新型分析測試技術［7～8］。

目前，已有采用上述技術方法進行中藥鑒別研究的相關報道［9～11］，然而將上述三種技術同時應用于鑒別的相關研究還較少。本研究立足于性狀鑒別，提出將中藥性狀進行客觀數據化，并綜合各客觀化數據信息對其進行鑒別研究的方法。本研究擬定性狀特征相似、來源為同科的五種蕓香科中藥枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手為研究對象，采用色彩色差計、電子鼻及電子舌技術，對性狀“顏色”、“氣”、“味”分別進行客觀數值化，并結合化學計量學的方法，對其進行分析鑒別研究。本研究擬通過對性狀客觀化及相關技術的融合來實現中藥的鑒別。

1　材料與儀器

1.1材料

本研究收集枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手樣品各3批，購自四川省成都市荷花池藥材市場。經由成都中醫(yī)藥大學中藥標本中心盧先明教授鑒定，枳殼為蕓香科植物酸橙Citrus aurantium L.的干燥未成熟果實，枳實為蕓香科植物酸橙Citrus aurantium L.的干燥幼果，陳皮為蕓香科植物橘Citrus reticulata Blanco的干燥成熟果皮，青皮為蕓香科植物橘Citrus reticulata Blanco未成熟果實的果皮，佛手為蕓香科植物佛手Citrus medica L. var. sarcodactylisSwingle的干燥果實。

1.2儀器

色彩色差計（CR-410，日本柯尼卡美能達有限公司）；電子鼻（FOX 4000，Alpha MOS，France）；電子舌（ASTREE，Alpha MOS，France）；優(yōu)普超純水制造系統(tǒng)（四川優(yōu)普超純科技有限公司）；中草藥粉碎機（FW135型，天津市泰斯特儀器有限公司）；電子天平（BP211D，Sartorius）；數據處理軟件（Alpha MOS，Version 2012.45）；SPSS 16.0 數據分析軟件。

2　方法

2.1樣品準備

將枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手樣品粉碎過三號篩，備用。枳殼編號zq1，zq2，zq3；枳實編號zs1，zs2，zs3；陳皮編號cp1，cp2，cp3；青皮編號qp1，qp2，qp3；佛手編號fs1，fs2，fs3。

2.2色彩色差計檢測方法

檢測條件：照明光源D65，標準觀察角度2°，照明口徑Φ50mm。

樣品測定：將樣品粉末置于測試盒中，裝滿壓緊，采用色彩色差計對樣品粉末進行顏色測定，得到色度空間值L*、a*、b*。平行測定3次，取其平均值作為最終測定結果。

重復性考察：重復測定枳殼（zq1）樣品6次，計算色差值△E*ab，△E*ab的計算公式為

結果見表1，色差值△E*ab均小于0.6，儀器穩(wěn)定性良好，數據結果可靠。

表1　色彩色差計重復性考察結果（n=6）

2.3電子鼻檢測方法

分析參數：數據獲取持續(xù)時間120 s，獲取周期1 s，延滯時間600 s，空氣流速150 mL/min，注射體積500 μL，注射速度500 μL/s。自動進樣器參數：孵化時間600 s，孵化溫度35 ℃，沖洗時間120 s，注射器溫度45 ℃，攪動速度500 r/min，單次攪動時間5 s，攪動暫停時間2 s。

樣品測定：稱取樣品粉末0.5 g置于20 mL頂空進樣瓶中，頂空進樣，進行測定。實驗以120 s內傳感器最大特征響應值作為輸出值。每份樣品平行測定3次，取其平均值作為最終測定結果。

重復性考察：本研究采用的電子鼻由LY2/LG、LY2/G、LY2/AA等17個金屬傳感器構成，因此每個樣品有17個數據。數據采集如圖1所示，以采集時間為橫坐標，響應強度為縱坐標，采集120 s。

圖1　枳殼（zq1）電子鼻傳感器響應強度曲線

實驗采用上述方法，重復測定枳殼（zq1）樣品6次。結果見表2，各傳感器RSD值均小于2%，儀器穩(wěn)定性良好，數據結果可靠。

2.4電子舌檢測方法

分析參數：采集溫度25℃，數據采集時間120s，采集周期1s。攪動速度1 r/s。以超純水為清洗液，每次測量樣品前清洗傳感器10s。

樣品制備：稱取樣品粉末1.0 g于250 mL錐形瓶中，加超純水80 mL，浸泡30 min，加熱回流1 h，放冷，過濾，取其續(xù)濾液20mL，加超純水定容至100mL。

樣品測定：將制備好的樣品溶液置于100 mL電子舌專用燒杯中，進行測定。以100 s至120 s內的平均值作為傳感器信號輸出值，每份樣品平行測定10次，取其最后3次數據的平均值作為最終測定結果。

重復性考察：本研究采用的電子舌由ZZ、AB、GA等7個脂質膜傳感器構成，因此每個樣品有7個數據。數據采集如圖2所示，以采集時間為橫坐標，響應強度為縱坐標，采集120 s。

圖2　枳殼（zq1）電子舌傳感器響應強度曲線

實驗采用上述方法，重復測定枳殼（zq1）樣品6次。結果見表3，各傳感器RSD值均小于1%，儀器穩(wěn)定性良好，數據結果可靠。

表3　電子舌重復性考察結果（n=6）

3　結果

3.1色彩色差計結果

本實驗參照“2.2”所述方法，采用色彩色差計對枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手樣品粉末分別進行顏色測定，最終測定結果見表4。以枳殼（zq1）作為參照，計算其他各樣品的△L*、△a*、△b*、△E*ab值，從表中可以看出，枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手顏色數值存在明顯差異，其中枳殼與陳皮的顏色相差較大，與佛手的顏色相差較小，而枳殼與佛手的顏色差異較小。

表4　色彩色差計顏色最終測定結果

根據色彩色差計獲取樣品粉末的L*、a*、b*值，建立色彩色差計PCA分析模型，結果見圖3。由圖可見，PC1與PC2的貢獻率達到97.10%，能較好地反映原始數據信息。枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手在PCA分析圖中能進行良好的區(qū)分，且區(qū)分指數為97。以枳殼作為參照，觀察各類樣品與其之間的空間距離，發(fā)現枳殼與陳皮的顏色差異較大，與佛手的顏色差異較小，PCA分析結果與表4中數據分析結果一致。結果表明，色彩色差計與PCA分析模型能夠通過性狀顏色區(qū)分枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手樣品。

圖3　色彩色差計PCA分析圖

3.2 電子鼻結果

本實驗參照“2.3”所述方法，利用電子鼻采集枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手樣品粉末的整體氣味信息，依據電子鼻獲取的各樣品傳感器響應值建立電子鼻PCA分析模型，結果見圖4。由圖可見，PC1與PC2的貢獻率達到99.61%，能較好地反映原始數據信息。PCA模型的區(qū)分指數為97，枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手在PCA分析圖中得到較好區(qū)分。表明各類樣品間的氣味差異可通過電子鼻獲取，再結合PCA分析模型將其鑒別區(qū)分。

圖4　電子鼻PCA分析圖

3.3電子舌結果

本實驗參照“2.4”所述方法，利用電子舌采集枳殼、枳實、陳皮、青皮、佛手樣品溶液的味覺特征信息，依據電子舌獲取的各樣品傳感器響應值，建立電子舌PCA分析模型，結果見圖5。由圖可見，PC1與PC2的貢獻率達到97.02%，能較好地反映原始數據信息。枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手樣品在PCA分析圖中區(qū)分良好，且PCA模型的區(qū)分指數達到98。表明電子舌技術結合PCA分析模型能有效地區(qū)分枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手樣品的味覺特征。

圖5　電子舌PCA分析圖

3.4綜合分析結果

采用數據歸一化方法對色彩色差計、電子鼻和電子舌獲取的信息原始數據進行處理，得到“顏色”、“氣”、“味”的綜合數據，包括色彩色差計獲取的3個變量，電子鼻獲取的17個變量及電子舌獲取的7個變量。根據歸一化的綜合數據建立PCA分析模型，結果見圖6。由圖可見，PC1與PC2貢獻率達到86.51%，能較好反映綜合數據信息。PCA模型區(qū)分指數為96，且枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手樣品在PCA分析圖中區(qū)分效果較好。表明“顏色”、“氣”、“味”信息的綜合數據結合PCA分析模型能鑒別區(qū)分枳殼、枳實、陳皮、青皮及佛手樣品。

圖6　綜合分析PCA分析圖

此外，根據歸一化的“顏色”、“氣”、“味”綜合數據進行聚類分析，結果見圖7。由圖可見，青皮首先與枳實聚為一類，再依次與枳殼、陳皮聚為一類，而佛手自聚一類，與其他4類樣品距離較遠，分析結果與上述PCA模型分析結果一致。表明PCA模型用于分析處理數據穩(wěn)定、可靠，且聚類分析亦可用于“顏色”、“氣”、“味”信息綜合數據的分析處理。

圖7　綜合聚類分析圖

4　討論

性狀鑒別操作簡便、快速、直觀，在中藥鑒別中有著不可動搖的地位，如依據中藥的氣味可辨識中藥的真?zhèn)蝺?yōu)劣［12～13］。然而，目前性狀鑒別仍然主要依賴人工評價，對藥工經驗要求較高，且存在主觀性較強、缺乏客觀評價指標等缺點，其傳承與發(fā)展受到限制。因此，采用現代科學技術代替人工對中藥性狀進行客觀評價并加以鑒別區(qū)分，對中藥鑒別的發(fā)展有重要意義。

中藥性狀的客觀化研究是中藥性狀鑒別研究的難題和重點內容，本文的研究結果表明，色彩色差

計、電子鼻及電子舌技術能對五種蕓香科中藥性狀“顏色”、“氣”、“味”分別進行客觀數值化，各類樣品在依據“顏色”、“氣”、“味”及其綜合數據建立的PCA模型中區(qū)分效果較好；利用聚類分析對綜合數據進行分析，所得分類結果與PCA模型分析結果一致，亦可實現各類樣品的準確區(qū)分。因此，通過對中藥性狀“顏色”、“氣”、“味”進行客觀數值化研究可實現對五種蕓香科中藥的鑒別。多種客觀化的性狀信息數據的融合、分析用于中藥鑒別，為中藥性狀鑒別研究提供了思路與借鑒，同時有利于中藥傳統(tǒng)經驗鑒別技術傳承與發(fā)展。

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（責任編輯：胡慧玲）

Research on discrimination of fi ve Rutaceae herbs by objectifying its characters

XU Min, YANG Shi-long, LI Xin-yi, YUAN Xing, WU Na, ZHANG Chao, WU Chun-jie
(School of Pharmacy, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine; Key Laboratory of Standardization for Chinese Herbal Medicine, Ministry of Education; National Key Laboratory Breeding Base of Systematic Research, Development and Utilization of Chinese Medicine Resources, Chengdu 611137,Sichuan)

Objective: To discriminate fi ve Rutaceae herbs by objectifying its characters （“color”，“odor”，“taste”） numerically according to the method of objective information data fusion. Method: Characters （“color”，“odor”，“taste”） of fi ve Rutaceae herbs were objectifi ed numerically by colorimeter，electronic nose and electronic tongue respectively，and principal component analysis（PCA） method was used to analyze the original data. Then the original data were integrated and normalized and discriminated using PCA and clustering analysis. Result: All samples were discriminated successfully by PCA analysis established based on“color”，“odor”，“taste” data and integrated data. The clustering analysis result was consistent with the PCA result. Conclusion:“Color”，“odor”，“taste” characters of five Rutaceae herbs can be objectified numerically by colorimeter，electronic nose and electronic tongue，and these fi ve Rutaceae herbs are discriminated successfully combining with PCA and clustering analysis. It is a feasible method to discriminate Traditional Chinese herbs by data fusion and analysis of a variety of objective information data.

Color； odor； taste； objectifi cation； Rutaceae； discrimination

R 282.5

A

1674-926X（2015）06-001-04

成都中醫(yī)藥大學藥學院 中藥材標準化教育部重點實驗室 四川省中藥資源系統(tǒng)研究與開發(fā)利用重點實驗室省部共建國家重點實驗室培育基地，四川 成都 611137

胥敏（1991-），女，碩士研究生，主要從事中藥炮制與制劑研究 Tel:（028）61801001Email:hnxmcdzyy@126.com

吳純潔 （1965-），男，研究員，博士生導師，成都中醫(yī)藥大學發(fā)展規(guī)劃處處長，主要從事中藥炮制與制劑研究

Tel: （028）61801001Email:wcj-one@263.net

2015-03-24