电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析

李涵; 王艳丽; 范雪花; 李海洋; 侯富国; 桂新景; 施钧瀚; 张璐; 刘瑞新; 李学林

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20221447

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电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析

药学基础 | 更新时间：2023-06-02

- 电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析
  增强出版
- Analysis on Feasibility of Electronic Nose Technology for Rapid Identification of Bletillae Rhizoma and Its Approximate Decoction Pieces
- 中国实验方剂学杂志 2023年29卷第13期页码：157-165
- 作者机构：
  
  1.河南中医药大学，郑州 450046
  2.河南中医药大学第一附属医院，郑州 450000
- 作者简介：
  
  李涵，在读硕士，从事中药质量评价及临床应用研究，E-mail：1531409875@qq.com
  刘瑞新，博士，主任药师，从事中药饮片临床应用现代化关键技术研究，Tel：0371-66233562，E-mail：liuruixin7@163.com； *
  李学林，硕士，主任药师，从事中药应用形式研究，Tel：0371-66245142，E-mail：xuelinli450000@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(81773892);国家重点研发计划中医药现代化重点专项(2017YFC1703400;2017YFC1703401;2017YFC1703402);河南省中医药拔尖人才培养项目（重点项目）(2019ZYBJ07);河南省高层次人才特殊支持“中原千人计划”——“中原青年拔尖人才”项目(ZYQR201912158);河南省卫生健康中青年学科带头人专项(HNSWJW-2020014);河南省科技攻关项目(222102310377);河南省卫生健康委员会国家中医临床研究基地科研专项(2021JDZY104)
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20221447
  中图分类号： R22;R28;R94;O657
- 收稿日期：2022-08-11，
  
  网络出版日期：2022-11-08，
  
  纸质出版日期：2023-07-05
- 稿件说明：
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李涵,王艳丽,范雪花等.电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析[J].中国实验方剂学杂志,2023,29(13):157-165.

LI Han,WANG Yanli,FAN Xuehua,et al.Analysis on Feasibility of Electronic Nose Technology for Rapid Identification of Bletillae Rhizoma and Its Approximate Decoction Pieces[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2023,29(13):157-165.
李涵,王艳丽,范雪花等.电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析[J].中国实验方剂学杂志,2023,29(13):157-165. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20221447.

LI Han,WANG Yanli,FAN Xuehua,et al.Analysis on Feasibility of Electronic Nose Technology for Rapid Identification of Bletillae Rhizoma and Its Approximate Decoction Pieces[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2023,29(13):157-165. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20221447.

摘要

目的

探讨电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。

方法

收集134批白及及其近似饮片（白及45批、天麻30批、玉竹30批、黄花白及29批）作为待测样品，使用PEN3型电子鼻采集样品嗅觉感官数据作为自变量

，基于2020年版《中华人民共和国药典》和地方标准的鉴别结果，以及各饮片高效液相色谱法（HPLC）指纹图谱和原始采购信息，获得辨识模型的标杆数据

，分别采用主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）、最小二乘法-支持向量机（LS-SVM）及K-最近邻（KNN）4种化学计量学方法建立45批白及与89批非白及的二分类辨识模型和上述4种饮片的四分类辨识模型

Y=F

（

）。

结果

经留一法交互验证，在二分类辨识中，上述4种模型分类正判率分别为97.01%、97.01%、98.51%和97.01%；在四分类辨识中，这4种模型分类正判率分别为97.76%、89.55%、98.51%和97.01%。二分类和四分类辨识模型的最高正判率均可达到98.51%，且均以LS-SVM算法为最优，最优核函数分别选择径向基核函数和线性核函数。最优模型判别结果良好，没有未分类样本。

结论

电子鼻技术能够准确、快速地辨识白及及其近似饮片，可为其他中药饮片的快速质量评价提供新思路和新方法。

Abstract

Objective

To investigate the feasibility of applying electronic nose technology to rapidly identify Bletillae Rhizoma and its approximate decoction pieces.

Method

A total of 134 batches of Bletillae Rhizoma and its approximate decoction pieces， including 45 batches of Bletillae Rhizoma， 30 batches of Gastrodiae Rhizoma， 30 batches of Polygonati Odorati Rhizoma and 29 batches of Bletillae Ochraceae Rhizoma，

were collected as test samples. The olfactory sensory data of the samples were collected by PEN3 electronic nose as the independent variable（

）. Based on the identification results of the 2020 edition of

Chinese Pharmacopoeia

and local standards， as well as the high performance liquid chromatography（HPLC） fingerprint and original purchase information of 134 batches of the decoction pieces， the benchmark data

of the identification model were obtained， and four chemometric methods of principal component analysis-discriminant analysis（PCA-DA）， partial least squares-discriminant analysis（PLS-DA）， least square-support vector machine（LS-SVM） and K-nearest neighbor（KNN） were used to establish the binary identification model for 45 batches of Bletillae Rhizoma and 89 batches of non-Bletillae Rhizoma and the quadratic identification model of the four kinds of decoction pieces， that is，

（

）.

Result

After leave-one-out cross validation， the positive discrimination rates of the above four models were 97.01%， 97.01%， 98.51% and 97.01% in the binary identification， and 97.76%， 89.55%， 98.51% and 97.01% in the quadratic identification， respectively. The highest positive discrimination rate could reach 98.51% for the binary and quadratic identification models， and LS-SVM algorithm is both the optimal one， the most suitable kernel functions were chosen as radial basis function and linear kernel function， respectively. The optimal models discriminated well with no unclassified samples.

Conclusion

Electronic nose technology can accurately and rapidly identify Bletillae Rhizoma and its approximate decoction pieces， which can provide new ideas and methods for rapid quality evaluation of other decoction pieces.

关键词

Keywords

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