王小鵬，張 璐，陳鵬舉，王艷麗，李 涵，桂新景, ，劉瑞新*，李學(xué)林, 5*

近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于中藥四類味覺分類辨識(shí)的可行性分析

王小鵬1，張 璐2, 3, 4，陳鵬舉1，王艷麗2, 3, 4，李 涵1，桂新景1, 2, 3, 4，劉瑞新2, 3, 4*，李學(xué)林2, 3, 4, 5*

1. 河南中醫(yī)藥大學(xué)，河南 鄭州 450046 2. 河南中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院 藥學(xué)部，河南 鄭州 450000 3. 河南省中藥臨床應(yīng)用、評(píng)價(jià)與轉(zhuǎn)化工程研究中心，河南 鄭州 450000 4. 河南中醫(yī)藥大學(xué) 呼吸疾病中醫(yī)藥防治省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 鄭州 450046 5. 鄭州眾生實(shí)業(yè)集團(tuán)有限公司，河南 鄭州 450001

探討近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）技術(shù)用于不同味覺中藥分類辨識(shí)的可行性。以分別具有苦、甜、酸、咸4種味道的35種飲片水煎液和12種常用食品類成分溶液為研究載體，獲取其NIRS信息作為自變量（），以《中國(guó)藥典》2020年版一部飲片性狀項(xiàng)下味覺描述結(jié)合口嘗結(jié)果作為標(biāo)桿信息（），比較5種光譜預(yù)處理方法，然后利用主成分分析-判別分析（principal component analysis-discriminant analysis，PCA-DA）、偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）、-近鄰算法（-nearest neighbor algorithm，KNN）分別對(duì)中藥苦、甜、酸、咸4類味覺進(jìn)行模型辨識(shí)探討，并基于留一法交互驗(yàn)證結(jié)果的混淆矩陣（confusion matrix，CM）和敏感性、特異性、精度等指標(biāo)對(duì)模型的性能進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variable transformation，SNV）是相對(duì)更有效的預(yù)處理方法，以預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)建立的PCA-DA模型為最優(yōu)辨識(shí)模型，其對(duì)苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、咸與非咸、四分類辨識(shí)的留一法交互驗(yàn)證正判率分別為89.4%、93.6%、87.2%、97.9%、87.2%。四分類辨識(shí)混淆矩陣也以PCA-DA模型性能較好，對(duì)苦、甜、酸、咸的分類正確率分別為87%、94%、73%、100%。PCA-DA模型的敏感性、特異性、精度分別平均為0.89、0.91、0.88，均極顯著優(yōu)于PLS-DA和KNN模型（＜0.01）。基于NIRS技術(shù)初步建立了中藥苦、甜、酸、咸4類味覺的分類辨識(shí)模型，可為中藥五味的定性辨識(shí)研究提供新的方法參考。

中藥；近紅外光譜；五味；味覺辨識(shí)；化學(xué)計(jì)量學(xué)；苦；甜；酸；咸；主成分分析-判別分析；偏最小二乘-判別分析；-近鄰算法；標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換

中藥五味是指藥物具有苦、甘、酸、辛、咸5種基本味道[1]，是中藥藥性理論的核心內(nèi)容之一，也是中醫(yī)遣方用藥、辨證論治的重要理論基礎(chǔ)?，F(xiàn)代的五味藥性研究以“功能味”為主[2-4]，即根據(jù)該藥的功效作用進(jìn)行反推確定，該研究對(duì)于指導(dǎo)臨床遣藥組方和保障中藥的安全、合理應(yīng)用具有重要意義。然而，中藥的“口嘗味”也不容小覷，“口嘗味”作為中藥五味藥性的原始定義，反映了人們對(duì)于藥物最直觀、最真實(shí)的味覺感受，故有“非口不能味也”，這也是五味界定的最主要的依據(jù)之一[2]。通過(guò)對(duì)中藥五味（口嘗味）進(jìn)行分類辨識(shí)研究，將有助于豐富中藥五味定性定量辨識(shí)技術(shù)和手段，促進(jìn)中藥五味藥性理論的現(xiàn)代化發(fā)展。

目前中藥口嘗味的常用辨識(shí)方法有口嘗法[5-6]、仿生技術(shù)評(píng)價(jià)法[7]等。其中口嘗法具有檢測(cè)成本低、能直觀反應(yīng)味覺感受等優(yōu)勢(shì)，是中藥五味評(píng)價(jià)應(yīng)用最早、最廣泛的方法，如《荀子·正名篇》：“甘、苦、咸、淡、辛、酸、奇味以口異”，但其同時(shí)存在易疲勞、操作繁瑣費(fèi)時(shí)、主觀性強(qiáng)、重復(fù)性差、安全性差等不足，無(wú)法滿足當(dāng)前中藥味覺評(píng)價(jià)的需求。近年來(lái)備受青睞的電子舌、電子鼻等現(xiàn)代仿生技術(shù)[8]，相比口嘗法具有簡(jiǎn)便快捷、客觀性強(qiáng)、靈敏度高、安全性好、可智能檢測(cè)等特點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于中藥滋味、氣味等的客觀評(píng)價(jià)[9-10]，為中藥五味定性、定量辨識(shí)研究提供了可參照的技術(shù)方法。然而，該類仿生技術(shù)的傳感器數(shù)量有限，如目前大多電子舌一般需要5～20個(gè)傳感器來(lái)組成陣列[11]，相比于人類9000多個(gè)味蕾[12]，傳感器數(shù)量顯得較少，所獲得的味覺信息相對(duì)有限。能否應(yīng)用一種能夠獲取豐富的味覺相關(guān)成分信息的方法對(duì)中藥五味進(jìn)行辨識(shí)研究？近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）技術(shù)為此提供了可能。NIRS技術(shù)系指通過(guò)測(cè)定物質(zhì)在NIRS區(qū)的特征光譜并利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法提取相關(guān)信息，對(duì)物質(zhì)進(jìn)行定性、定量分析的一種光譜分析技術(shù)。該技術(shù)主要利用O-H、N-H、C-H等含氫基團(tuán)化學(xué)鍵伸縮振動(dòng)的倍頻及合頻吸收NIRS特點(diǎn)[13]，可以獲得絕大多數(shù)物質(zhì)的物理、化學(xué)、生物學(xué)信息[14]，并用于中藥生產(chǎn)過(guò)程中在線監(jiān)測(cè)[15]。中藥飲片的味覺信息與其內(nèi)在的物質(zhì)基礎(chǔ)密切相關(guān)，如苦味飲片多含有生物堿、苷類、黃酮等成分[16]，甜味飲片多含有糖類、蛋白質(zhì)、氨基酸類等成分[17]，酸味飲片多含有有機(jī)酸、鞣質(zhì)等成分，咸味飲片多含有無(wú)機(jī)鹽、礦物質(zhì)類等成分[18]。目前，已有相關(guān)學(xué)者基于NIRS對(duì)紅茶風(fēng)味[19]、咖啡口感[20]進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)中藥及食品的味覺相關(guān)成分如龍膽苦苷[21]、總多糖[22]、總酸[23]等進(jìn)行定量辨識(shí)研究，模型的整體預(yù)測(cè)性能較好（2＞0.8），表明NIRS信息與中藥飲片及食品類成分味覺表達(dá)的物質(zhì)基礎(chǔ)具有一定的相關(guān)性，將該技術(shù)用于不同味覺中藥分類辨識(shí)具有一定的可行性。因此，本研究基于《中國(guó)藥典》2020年版一部篩選35種代表性中藥飲片，并補(bǔ)充12種味覺信息明確的常用食品類成分，擬采用NIRS技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)對(duì)其苦、甜、酸、咸4類味覺進(jìn)行分類辨識(shí)研究，以期為中藥五味定性辨識(shí)研究提供新的方法參考。

1 儀器與材料

1.1 儀器

Nicolet 6700傅里葉變換近紅外光譜儀，配InGaAs檢測(cè)器、Opus 5.5分析軟件和TQ analyst軟件，美國(guó)Thermo Nicolet公司；LCD-A200型電子天平，福州華志科學(xué)儀器有限公司；CP225D型十萬(wàn)分之一電子天平，德國(guó)Sartorius公司；SDHC07- 210型電磁爐，浙江紹興蘇泊爾生活電器有限公司；LXJ-IIB型低速大容量多管離心機(jī)，上海安亭科學(xué)儀器廠；HK250型科導(dǎo)臺(tái)式超聲清洗器，上?？茖?dǎo)超聲儀器有限公司；TD360型紅外測(cè)溫儀，深圳市泰克曼電子有限公司；AM-5250B型磁力攪拌器，天津奧特賽恩斯儀器有限公司；HHS電熱恒溫水浴鍋，常州普天儀器制造有限公司。

1.2 材料

中藥飲片及食品類樣品信息如表1所示，其中蔗糖、無(wú)水檸檬酸、氯化鈉（NaCl）既是樣品，也分別為甜、酸、咸味的標(biāo)準(zhǔn)參比物質(zhì)。鹽酸小檗堿（berberine hydrochloride，BH）為苦味的標(biāo)準(zhǔn)參比物質(zhì)，批號(hào)為140406，質(zhì)量分?jǐn)?shù)98.62%，購(gòu)自于四川省玉鑫藥業(yè)有限公司。

表1 樣品信息

*表示食品類樣品，其中除黑醋和白醋為體積分?jǐn)?shù)外，其余均為質(zhì)量分?jǐn)?shù)

*indicates food sample, the dosage unit of black vinegar and white vinegar is volume fraction, and the dosage unit of other food samples is mass fraction

2 方法與結(jié)果

2.1 口嘗評(píng)價(jià)

2.1.1 樣品溶液的制備

（1）口嘗參比樣品溶液的制備：分別取BH、蔗糖、無(wú)水檸檬酸、NaCl適量，加純化水配制成一系列不同質(zhì)量濃度的溶液，分別作為苦、甜、酸、咸味的參比溶液。經(jīng)口嘗實(shí)驗(yàn)志愿者對(duì)多個(gè)質(zhì)量濃度進(jìn)行預(yù)試后，確定對(duì)應(yīng)各味覺等級(jí)的參比溶液質(zhì)量濃度。結(jié)果見表2。

（2）中藥飲片水煎液的制備：以龍膽為例，精密稱取45 g，置于適宜容器內(nèi)，加水2000 mL，浸泡30 min，電磁爐加熱煎煮（功率2100 W），沸騰后轉(zhuǎn)小火（功率600 W），煎煮20 min，濾過(guò)，濾液另器收集備用；二煎加水2 L，沸騰后煎煮10 min，余同一煎。合并濾液，混勻，冷卻至室溫，4000 r/min（離心半徑19.6 cm）離心15 min，取上清液，定容至4 L，灌裝，壓蓋，滅菌（105 ℃流通蒸汽滅菌45 min），備用。中藥飲片的用量以《中國(guó)藥典》2020年版規(guī)定用量平均值的10倍量為依據(jù)，各飲片具體用量見表1。

表2 4類味覺參比物質(zhì)味覺程度(I)的定性描述、等級(jí)及定量范圍

（3）食品類樣品溶液的制備：以麥芽糖為例，精密稱取麥芽糖適量，加純化水溶解，定容，配置成4%的麥芽糖溶液。各食品類樣品的用量通過(guò)口嘗預(yù)試驗(yàn)確定，見表1。

2.1.2 志愿者篩選與口感標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn) 參考文獻(xiàn)志愿者篩選方法[6]，選擇27名健康志愿者作為受試者，在試驗(yàn)前簽訂知情同意書。使用口嘗參比溶液（表2）對(duì)志愿者進(jìn)行口感標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)，目的是使志愿者具有統(tǒng)一的味覺等級(jí)感受，以便于口嘗樣品時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的味覺評(píng)價(jià)。

2.1.3 口嘗試驗(yàn) 27名志愿者根據(jù)自己的口嘗感受，結(jié)合口嘗參比溶液，對(duì)“2.1”項(xiàng)下制備的待測(cè)樣品溶液進(jìn)行口感評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果記錄于預(yù)先設(shè)計(jì)好的“口感評(píng)價(jià)表”中，口嘗測(cè)試具體步驟參照文獻(xiàn)方法[24]。

2.1.4 離群值的處理 本實(shí)驗(yàn)對(duì)象為生物樣本，參與口嘗試驗(yàn)的志愿者間存在個(gè)體化差異，為保證整體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，采用Grubbs檢驗(yàn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值的循環(huán)檢驗(yàn)和剔除?？紤]口嘗試驗(yàn)中過(guò)大和過(guò)小的異常值均有存在的可能，采用雙側(cè)檢驗(yàn)進(jìn)行剔除，選擇檢出水平為0.1、剔除水平為0.05。

2.1.5 口嘗評(píng)價(jià)結(jié)果 經(jīng)Grubbs檢驗(yàn)循環(huán)剔除異常值后，苦、甜、酸、咸4類樣品的口嘗結(jié)果如表3所示。

表3 樣品的口嘗結(jié)果(,20 ≤ n ≤ 26)

2.2 NIRS信息的采集

取中藥飲片水煎液及食品類樣品溶液適量，采用透射方式采集其光譜信息。檢測(cè)條件為光譜范圍10 000～4000 cm?1，分辨率8.0 cm?1，掃描次數(shù)32次。環(huán)境條件為溫度（25±2）℃，相對(duì)濕度50%～60%。每個(gè)樣品平行掃描3次，取其平均光譜作為樣品的NIRS。47種樣品的NIRS圖見圖1-a。

圖1 47種樣品的原始光譜曲線(a)和經(jīng)SNV處理后的光譜曲線(b)

2.3 NIRS預(yù)處理

由于樣本形態(tài)、表面特征以及儀器噪聲等因素的影響，采集的光譜信息通常會(huì)包含一些冗雜信息。為了較少或消除各種非目標(biāo)因素的干擾，提高模型的性能，需要對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。常用的光譜預(yù)處理方法主要包括一階導(dǎo)數(shù)（first derivative，1st）、二階導(dǎo)數(shù)（second derivative，2nd）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variate transformation，SNV）、多元散射校正（multiplica-tive signal correction，MSC）、SG（Savitzky-Golay）平滑等，其中導(dǎo)數(shù)可以消除儀器背景或漂移對(duì)信號(hào)的影響，SNV和MSC用于消除樣品分布不均導(dǎo)致的散射對(duì)光譜的干擾，SG平滑能夠降低光譜中隨機(jī)噪聲的影響[25]。本研究使用主成分分析-判別分析（principal components analysis-discriminant analysis，PCA-DA）方法結(jié)合5種常用的光譜預(yù)處理方法建立中藥苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、咸與非咸及苦、甜、酸、咸四分類5種分類辨識(shí)模型，對(duì)比分析不同預(yù)處理方法對(duì)模型判別能力的影響，并以留一法交互驗(yàn)證的分類正確率結(jié)果選擇光譜預(yù)處理方法。另外，由于極端波長(zhǎng)區(qū)域的噪聲通常比較顯著[16-18]，如圖1-a所示，在10 000～8000 cm?1波段范圍內(nèi)無(wú)明顯的特征信息，而在4500～4000 cm?1波段范圍內(nèi)噪聲信號(hào)比較強(qiáng)烈。因此，為了降低該波段的噪聲干擾，將NIRS范圍縮小至8000～4500 cm?1的波數(shù)區(qū)域。

PCA-DA結(jié)合不同預(yù)處理方法的模型判別結(jié)果如表4所示，除苦與非苦分類模型中SNV與其他幾種預(yù)處理方法的結(jié)果相當(dāng)，咸與非咸分類模型以不預(yù)處理和SG平滑的結(jié)果較好外，其余均以SNV預(yù)處理的結(jié)果較好，且相比不預(yù)處理（87.2%、78.7%、80.9%），SNV預(yù)處理（93.6%、87.2%、87.2%）提高了模型5%～9%的準(zhǔn)確率，可見經(jīng)SNV預(yù)處理能夠提升模型的性能。經(jīng)SNV預(yù)處理后的NIRS圖見圖1-b，從圖中可知，經(jīng)過(guò)SNV預(yù)處理后，能夠消除或減少散射對(duì)光譜的干擾，有助于光譜中特征信息的獲取。因此，選取SNV作為5種分類模型的預(yù)處理方法。

2.4 中藥四類味覺分類辨識(shí)模型的建立

本研究分別采用PCA-DA、偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS- DA）、-近鄰算法（-nearest neighbor，KNN）3種常用算法建立中藥四類味覺的分類辨識(shí)模型，并對(duì)3種方法建立的模型進(jìn)行對(duì)比分析。PCA-DA算法是在PCA分析的基礎(chǔ)上應(yīng)用DA，主要利用主成分分析的原理，通過(guò)最大化類間方差的比率和最小化類內(nèi)方差的比率來(lái)進(jìn)一步壓縮高維數(shù)據(jù)，從而探索能夠解釋數(shù)據(jù)集主要趨勢(shì)的變量的組合[26-27]；PLS- DA是一種基于PLS回歸模型的判別分析算法[28]，該算法根據(jù)已知樣品集的特性建立判別模型，對(duì)未知樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，通過(guò)建立光譜數(shù)據(jù)與類別特征之間的回歸模型進(jìn)行判別分析[29]；KNN算法是在近鄰算法（nearest neighbor，NN）的基礎(chǔ)上改進(jìn)的分類方法，通過(guò)查詢前個(gè)與測(cè)試數(shù)據(jù)最相似的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并根據(jù)個(gè)最近鄰數(shù)據(jù)的特征判斷測(cè)試數(shù)據(jù)的類別[30]。建模過(guò)程以MATLAB 2016b數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行，PCA-DA的主成分?jǐn)?shù)、PLS-DA的潛變量數(shù)以及KNN的值均通過(guò)留一法交互驗(yàn)證程序選擇。

以四分類PCA-DA模型為例，當(dāng)選擇主成分?jǐn)?shù)為14、15、16時(shí)，判別錯(cuò)誤率最低；前6個(gè)主成分可以解釋原變量99%以上的信息，見圖2。辨識(shí)結(jié)果如表5所示，在全樣本建模時(shí)，除咸與非咸分類辨識(shí)模型中PLS-DA模型（100.0%）與PCA-DA模型（100.0%）性能相當(dāng)外，余下4種分類辨識(shí)模型中的PLS-DA模型（100.0%、100.0%、100.0%、100.0%）性能均優(yōu)于PCA-DA模型（95.7%、95.7%、97.9%、93.6%），但經(jīng)留一法交互驗(yàn)證后，除苦與非苦、酸與非酸分類辨識(shí)模型中PLS-DA模型（91.5%、89.4%）略優(yōu)于PCA-DA模型（89.4%、87.2%）外，其余3種分類辨識(shí)模型均以PCA-DA較優(yōu)或二者相當(dāng)，尤其在四分類辨識(shí)時(shí)，PCA-DA模型（87.2%）明顯優(yōu)于PLS-DA模型（74.5%），表明PCA-DA模型具有相對(duì)更好的分類性能。將PCA-DA模型與KNN模型相比，除咸與非咸全樣本建模時(shí)以KNN模型性能略好外，其余均以PCA-DA模型較好。因此，經(jīng)綜合對(duì)比分析，考慮選擇以SNV預(yù)處理的NIRS建立的PCA-DA模型為中藥四類味覺分類辨識(shí)的最優(yōu)模型。

表4 不同預(yù)處理方法的5種中藥味覺分類辨識(shí)PCA-DA模型的判別結(jié)果

圖2 四分類PCA-DA模型主成分優(yōu)選結(jié)果(a)、主成分貢獻(xiàn)百分比(b)及得分圖(c)

表5 不同預(yù)處理方法與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法成對(duì)組合的5種辨識(shí)模型的判別結(jié)果

2.5 中藥四類味覺分類辨識(shí)模型的性能評(píng)估

模型的性能通常采用準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)價(jià)，但當(dāng)分類數(shù)據(jù)不平衡時(shí)，準(zhǔn)確率就難以全面反映模型的性能[31]。因此，本研究采用混淆矩陣以及敏感性、特異性和精度等指標(biāo)來(lái)更加客觀、全面地評(píng)價(jià)模型的性能?；煜仃囉纸姓`差矩陣，是數(shù)據(jù)分析中對(duì)分類模型預(yù)測(cè)結(jié)果的一種評(píng)價(jià)方式，可以直觀反映模型對(duì)不同種類樣品的分類性能好壞，其每一行表示樣本的真實(shí)分類結(jié)果，每一列表示樣本的實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果[32]。敏感性、特異性、精度等是常用的模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，其數(shù)據(jù)越大（越接近1），模型的性能越好。

敏感性＝TP/(TP＋FN)

特異性＝TN/(TN＋FP)

精度＝TP/(TP＋FP)

TP是真陽(yáng)性，F(xiàn)P代表假陽(yáng)性，TN代表真陰性，F(xiàn)N表示假陰性

如圖3所示，以中藥味覺四分類辨識(shí)模型為例，圖中顯示了不同模型判別結(jié)果的混淆矩陣，其中PCA-DA對(duì)中藥的苦、甜、酸、咸4種味覺的樣品均有較強(qiáng)的識(shí)別能力，除對(duì)酸味樣品的判別結(jié)果較低外，判別準(zhǔn)確率均在0.85以上，且準(zhǔn)確率均優(yōu)于PLS-DA和KNN，表明PCA-DA對(duì)不同味覺中藥辨識(shí)能力相對(duì)更佳，顯示了良好的分類性能。

基于PCA-DA、PLS-DA、KNN 3種算法的5種分類辨識(shí)模型性能評(píng)價(jià)結(jié)果如表6所示，在苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、甜與非甜4種二分類辨識(shí)模型中，PCA-DA和PLS-DA的敏感性、特異性、精度差異較小，二者基本相當(dāng)，然而在四分類辨識(shí)時(shí)，PCA-DA的性能明顯優(yōu)于PLS-DA，原因可能為PLS-DA用于四分類辨識(shí)時(shí)，澤瀉、蘆根等7種樣品未分類。

圖3 中藥味覺四分類辨識(shí)PCA-DA (a)、PLS-DA (b)、KNN (c) 模型判別結(jié)果的混淆矩陣

表6 基于不同化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的5種辨識(shí)模型的敏感性、特異性和精度

在5種分類辨識(shí)模型中，PCA-DA的敏感性、特異性、精度均優(yōu)于KNN。結(jié)合圖3和表5，相比PLS-DA和KNN算法，NIRS技術(shù)結(jié)合PCA-DA算法建立的中藥不同味覺分類辨識(shí)模型較為精準(zhǔn)，且性能良好。

2.6 NIRS信息對(duì)模型貢獻(xiàn)度分析

為了進(jìn)一步明確NIRS信息對(duì)模型的貢獻(xiàn)度差異，本研究通過(guò)載荷圖對(duì)模型貢獻(xiàn)度較高的光譜范圍進(jìn)行追蹤解析。載荷圖表示原始變量信息對(duì)主成分的綜合作用的貢獻(xiàn)度，圖中每1個(gè)點(diǎn)表示1個(gè)波數(shù)變量，變量距離原點(diǎn)越遠(yuǎn)，其解釋的變異信息越大[33]。由于主成分載荷表示原始變量與主成分間的相關(guān)性大小，與自變量數(shù)據(jù)矩陣有關(guān)，而不同模型的數(shù)據(jù)矩陣輸入是相同的，僅標(biāo)桿信息不同，因此，苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、咸與非咸以及四分類辨識(shí)5種模型的載荷圖基本一致。

如圖4所示，由于第1主成分（PC1）能夠解釋原變量63.91%的信息，而第2主成分僅解釋原變量21.84%的信息，因此，以PC1為主對(duì)貢獻(xiàn)較大的光譜信息進(jìn)行追蹤。對(duì)模型分類貢獻(xiàn)率最大的波數(shù)范圍是7390～7274、6700～6534 cm?1，分別對(duì)應(yīng)于CH3和CH2伸縮振動(dòng)的組合頻、游離NH和氫鍵鍵合NH伸縮振動(dòng)的一級(jí)倍頻。

圖4 中藥四類味覺分類辨識(shí)模型的變量貢獻(xiàn)度分析

3 討論

3.1 研究載體的選擇依據(jù)

由于中藥五味中苦、甜、酸、咸4味與辛味的感受機(jī)制不同，前者由味覺器官及受體感知和傳遞，而后者由嗅覺器官及受體感知和傳遞[3]；現(xiàn)代生理學(xué)也認(rèn)為前者與機(jī)體的其它感覺信息一樣，有其專門的神經(jīng)傳入通路，而后者則是熱感與痛感的綜合感覺[34]。因此，本研究初步選擇了味覺感受機(jī)制相同的苦、甜、酸、咸味類樣品進(jìn)行分類辨識(shí)研究。

本研究以《中國(guó)藥典》一部飲片性狀項(xiàng)下的味覺描述為依據(jù)，以飲片“氣較微、味強(qiáng)且無(wú)兼味”為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行研究載體的選擇，共篩選了80種飲片。然而，部分飲片水煎液的口嘗味覺值較低，不符合建模的要求，剔除后樣本數(shù)量較少，直接建模可能效果不佳。為了擴(kuò)大樣本的數(shù)量，將部分味微及含兼味的飲片納入篩選范圍，包括澤瀉、炒山楂等8種，由于甜、酸、咸味類樣本數(shù)量相對(duì)較少，進(jìn)一步增補(bǔ)了12種味覺明確的常用食品類成分，其中包含葡萄糖、蔗糖、乳酸、-蘋果酸、無(wú)水檸檬酸、NaCl等單體成分。雖然單體類成分與成分復(fù)雜的中藥水煎液相比具有一定的差異性，但其味覺信息明確（表1），且在建立5種模型辨識(shí)中均未錯(cuò)分類（表7），表明補(bǔ)充的單體類樣品不影響模型的辨識(shí)能力。因此，最終以35種飲片和12種食品類成分為研究載體。

3.2 樣本錯(cuò)分類原因分析

以樣品在PCA-DA、PLS-DA和KNN 3種算法所建立模型中被錯(cuò)分次數(shù)≥2為依據(jù)，對(duì)樣品的錯(cuò)分類情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。如表7所示，其中青風(fēng)藤、蓮子心、醋五味子3種樣品多次出現(xiàn)錯(cuò)分類的情況。分析錯(cuò)分類的原因可能為：①雖然總樣本數(shù)量能夠滿足建模分析，但各類樣本數(shù)量相對(duì)較少，且不同類別樣品數(shù)量差異較大，如甜味類樣品最多，為17種，而咸味類樣品僅4種，可能會(huì)影響樣品不同類別的特征獲取，從而影響模型的辨識(shí)能力；②中藥飲片成分復(fù)雜，其味覺信息豐富，尤其含兼味的飲片，可能會(huì)對(duì)模型造成干擾。例如，甘草和炒山楂在《中國(guó)藥典》性狀項(xiàng)目味覺描述分別為“氣微，味甜而特殊”“味酸、微甜”，雖然其分類正確，但可能會(huì)影響模型對(duì)特征信息的獲??；又如五味子，其名源自其具有酸、苦、甘、辛、咸5種味道，《唐本草》中記述五味子曰：“其果實(shí)五味，皮肉甘、酸，核中辛、苦，都有咸味。此則五味俱也”，因此其被錯(cuò)判為苦、甜、咸味類。

表7 5種辨識(shí)模型中錯(cuò)分類樣品統(tǒng)計(jì)

3.3 樣品未分類原因分析

樣品未分類的情況主要存在于四分類的PLS-DA判別模型中，這可能與PLS-DA的判別機(jī)制有關(guān)。由于PLS-DA是一種線性分析方法，要求變量之間存在高度的相關(guān)性，若建模時(shí)分類變量值與真實(shí)類別值的偏差大于0.5，PLS-DA將難以識(shí)別該樣本[10]。另外，PLS-DA多用于處理二分類問(wèn)題，當(dāng)用于多分類辨識(shí)時(shí)，部分樣品的特征信息可能不明顯，不符合幾種類別的任何一種，因此，最終顯示為未分類。

3.4 NIRS的不足分析

本研究基于NIRS技術(shù)結(jié)合不同化學(xué)計(jì)量學(xué)方法初步建立了中藥四類味覺的分類辨識(shí)模型，表明NIRS技術(shù)用于中藥味覺辨識(shí)研究具有良好的可行性。然而，該技術(shù)仍有不足之處：①NIRS技術(shù)在獲取待測(cè)樣品的物質(zhì)結(jié)構(gòu)組成信息的同時(shí)，也難免會(huì)獲取部分無(wú)關(guān)信息，而光譜預(yù)處理及波段選擇等方式優(yōu)化能力相對(duì)有限，殘留的冗余信息可能會(huì)影響模型的性能，降低模型的辨識(shí)能力。②由于水在NIRS區(qū)具有較強(qiáng)的吸收，可能會(huì)干擾水溶液中目標(biāo)成分的響應(yīng)能力[35]，而本研究的待測(cè)樣品為水溶液（或水煎液）形式，相比于固體形式樣品，NIRS可能對(duì)液體形式樣品的響應(yīng)較低，從而弱化不同樣品之間的差異，影響模型的辨識(shí)能力。

綜上，本研究基于NIRS技術(shù)建立了中藥苦、甜、酸、咸四類味覺的分類辨識(shí)模型，建立的模型正判率較高，且模型整體性能較好，能夠滿足不同味覺中藥分類辨識(shí)的目的，可為中藥五味定性辨識(shí)研究提供新的方法參考。在后續(xù)的研究中，將嘗試進(jìn)一步提取特征光譜信息，并與電子鼻、電子舌等智能感官信息融合建模分析，同時(shí)將獲取樣品粉末的光譜信息，對(duì)比溶液型樣品與粉末型樣品對(duì)模型的貢獻(xiàn)度差異，以期進(jìn)一步提高模型的性能，豐富中藥五味藥性的辨識(shí)方法。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Feasibility analysis of near-infrared spectroscopy technology applied to classification and identification of four kinds of taste in traditional Chinese medicine

WANG Xiao-peng1, ZHANG Lu2, 3, 4, CHEN Peng-ju1, WANG Yan-li2, 3, 4, LI Han1, GUI Xin-jing1, 2, 3, 4, LIU Rui-xin2, 3, 4, LI Xue-lin2, 3, 4, 5

1. Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China 2. Department of Pharmacy, the First Af?liated Hospital of Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 3. Henan Engineering Research Center for Clinical Application, Evaluation and Transformation of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 4. Co-construction Collaborative Innovation Center for Chinese Medicine and Respiratory Diseases by Henan & Ministry of Education, Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China 5. Zhengzhou Zhongsheng Industrial Group Co., Ltd., Zhengzhou 450001, China

To explore the feasibility of near-infrared spectroscopy (NIRS) technology for classification and identification of traditional Chinese medicine with different tastes.The 35 kinds of traditional Chinese medicine decoctions and 12 kinds of common food ingredient solutions with four tastes of bitterness, sweetness, sourness and saltiness were taken as research object. The spectral information of samples which was obtained by near-infrared spectroscopy technology was used as independent variable (), the taste description of Chinese medicinal decoction pieces feature in the first part of(2020 edition) combined with the results of traditional human taste panel method were used as benchmarking information (). After compared five kinds of spectral pretreatment methods, three chemometric methods including principal component analysis-discriminant analysis (PCA-DA), partial least square-discriminant analysis (PLS-DA) and KNN (-nearest neighbor) were used to establish the identification model of four kinds of traditional Chinese medicine tastes, respectively. The performance of models was evaluated synthetically by confusion matrix (CM), sensitivity, specificity and precision of leave-one-out cross validation results.Standard normal variate transformation (SNV) was a relatively effective pretreatment method. The PCA-DA model established with the pretreatment spectral data was the optimal identification model, and the accuracy of leave-one-out cross validation of bitterness or non-bitterness, sweetness or non-sweetness, sourness or non-sourness, saltiness and non-saltiness and four-class identification were 89.4%, 93.6%, 87.2%, 97.9% and 87.2%, respectively. The PCA-DA model performed better in confusion matrix of four-class identification, and the classification accuracy of bitterness, sweetness, sourness and saltiness were 87%, 94%, 73% and 100%, respectively. The average sensitivity, specificity and precision of PCA-DA model were 0.89, 0.91 and 0.88, respectively, which were significantly higher than PLS-DA and KNN models (< 0.01).In this study, the identification models to bitterness, sweetness, sourness and saltiness of traditional Chinese medicine were established by near-infrared spectroscopy technology, which provided a new method for qualitative identification of five flavors of traditional Chinese medicine.

traditional Chinese medicine; near-infrared spectroscopy; five flavors; tastes identification; chemometrics; bitterness;bitteress; sweetess; sourness; saltiness; principal component analysis-discriminant analysis; partial least squares-discriminant analysis;-nearest neighbor algorithm; standard normal variable transformation

R283.6

A

0253 - 2670(2023)04 - 1076 - 11

10.7501/j.issn.0253-2670.2023.04.007

2022-09-20

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃中醫(yī)藥現(xiàn)代化重點(diǎn)專項(xiàng)課題（2017YFC1703400）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃中醫(yī)藥現(xiàn)代化重點(diǎn)專項(xiàng)課題（2017YFC170 3402）；河南省中醫(yī)藥拔尖人才培養(yǎng)項(xiàng)目資助（2019ZYBJ07）；河南省高層次人才特殊支持“中原千人計(jì)劃”—“中原青年拔尖人才”項(xiàng)目（ZYQR201912158）；河南省衛(wèi)生健康中青年學(xué)科帶頭人專項(xiàng)（HNSWJW-2020014）；河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目（222102310377）；河南省中醫(yī)藥科學(xué)研究專項(xiàng)（2021JDZY104）；河南省中醫(yī)藥科學(xué)研究專項(xiàng)（2021JDZY106）；2022年協(xié)同創(chuàng)新中心研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目（協(xié)同中心[2022]002號(hào)）

王小鵬（1994—），碩士研究生，從事中藥飲片臨床應(yīng)用現(xiàn)代化研究。E-mail: wxp940320@163.com

李學(xué)林（1960—），教授，主任藥師，博士生導(dǎo)師，博士后合作導(dǎo)師，主要從事中藥應(yīng)用形式研究。E-mail: xuelinli450000@163.com

劉瑞新（1980—），博士，主任藥師，研究生導(dǎo)師，博士后合作導(dǎo)師，從事中藥飲片臨床應(yīng)用現(xiàn)代化關(guān)鍵技術(shù)研究。E-mail: liuruixin7@163.com

[責(zé)任編輯 鄭禮勝]