基于超快速气相电子鼻对不同产地枸杞子快速识别及气味差异物质研究

目的通过气味测定研究,快速识别不同产地枸杞子及气味差异物质。方法收集甘肃、内蒙古、宁夏、新疆及青海等5个产地枸杞子,利用超快速气相电子鼻对样品进行检测,建立气味指纹图谱,并利用AroChemBase数据库对13个共有气味峰进行指认。运用判别因子分析(Discriminant factor analysis,DFA)、卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)判别模型、主成分分析(Principal component analysis,PCA)及偏最小二乘判别分析(Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)对所得数据进行处理,并通过变量权重重要性排序(Variable importance in projection,VIP)值作图筛选差异成分。结果不同产地枸杞子能区分开,气味色谱峰峰8(己醛)、峰9(糠醛)为5个产地枸杞子样品间的主要差异成分,己醛含量排序为:内蒙古>甘肃>宁夏>新疆>青海;糠醛含量排序为:甘肃>新疆>宁夏>青海>内蒙古。结论超快速气相电子鼻可较好分析枸杞子气味特征,并快速、准确识别差异物质,为不同产地枸杞子的用药选择和综合利用提供参考。

基于超快速气相电子鼻及Feller加成模型的胡椒精油特征香气成分分析

本文以胡椒精油为研究对象,基于超快速气相电子鼻及Feller加成模型对其特征香气进行分析,结果表明:胡椒精油主要由α-蒎烯、桧烯、β-蒎烯、3-蒈烯、D-柠檬烯、月桂烯、反式石竹烯等萜类及倍半萜类化合物构成,明确胡椒精油香气贡献度:3-蒈烯>月桂烯>D-柠檬烯>α-蒎烯>桧烯>β-蒎烯>反式石竹烯。利用Feller加成模型对关键呈香成分柠檬烯、α-蒎烯、β-蒎烯、月桂烯、3-蒈烯、反式石竹烯进行相互作用分析,除柠檬烯+α-蒎烯为加成作用,其余均为掩盖。利用超快速气相电子鼻及Feller加成模型对胡椒精油特征香气成分进行分析,明确呈香物质间的相互作用,为胡椒精油风味特征研究提供理论指导。

基于超快速气相电子鼻研究不同类型UHT牛奶的挥发性风味特征

采用超快速气相电子鼻对超高温灭菌(ultra high temperature,UHT)全脂、低脂和脱脂牛奶共36种样品的挥发性风味成分进行定性、定量分析,并结合主成分分析和多层感知器神经网络,对UHT牛奶的香气特征进行分类预测。结果表明,UHT牛奶中含有29种共同的挥发性风味成分,主要为丙酮、正丁醇和δ-癸内酯等,其中丙酮含量最高,癸醛含量最低。异丁醇、乙偶姻、1-戊醇、E-3-己烯醛和癸醛只在UHT全脂牛奶中存在;3-甲基庚烷、2,6-二甲基吡嗪、E-2-壬烯-1-醇是UHT低脂牛奶的特有成分;α-蒎烯、5-甲基糠醛、癸酸仅在UHT脱脂牛奶中被检出。UHT牛奶主要香气特征体现为蔬菜味、奶油味、草香味、水果味及麦芽味。其中蔬菜味、奶油味、麦芽味在UHT全脂牛奶中分布最广泛;水果味在UHT低脂牛奶中分布最广泛;青草味在UHT脱脂牛奶中分布最广泛。主成分分析显示不同品牌UHT牛奶之间存在显著差异;多层感知器神经网络对UHT牛奶种类的预测准确率高达98.6%。

基于HeraclesⅡ超快速气相电子鼻的硫熏麦冬快速鉴别研究

目的:通过HeraclesⅡ超快速气相电子鼻技术,建立麦冬硫熏样品与未硫熏样品的快速鉴别方法。方法:采用HeraclesⅡ超快速气相电子鼻对硫熏与未硫熏麦冬样品进行气味分析,根据获取的气味色谱信息,结合Kovats保留指数及Arochembase数据库内容,对两类样品的差异化合物进行定性分析;另外,通过建立的化学计量学模型实现了对硫熏与未硫熏麦冬的快速鉴别。结果:通过Arochembase数据库对比分析,硫熏麦冬硫化物明显比未硫熏麦冬多,气味特征差异大;PCA模型可明显区分硫熏麦冬与未硫熏麦冬;运用SIMCA模型能够实现对硫熏麦冬的快速鉴别。结论:HeraclesⅡ超快速气相电子鼻技术可用于硫熏麦冬与未硫熏麦冬的快速鉴别,为中药材的硫熏快速鉴别提供新技术和新方法。

超快速气相电子鼻分析山茱萸炮制过程气味成分动态变化

目的建立山茱萸炮制过程中气味成分动态变化的监测方法。方法采用酒蒸法制备不同炮制时间的山茱萸饮片(即酒萸肉)。采用超快速气相电子鼻采集气味图谱,与AroChemBase数据库对比得到气味成分信息,结合峰面积分析气味成分动态变化并进行化学模式识别分析。结果净山萸肉共识别出12个共有气味色谱峰,酒萸肉共识别出21个共有气味色谱峰。在炮制过程中,乙醇、异丙醇、2-甲基丙醛、乙酸乙酯、2-甲基丁醛、异戊醇、2-己醇、糠醛8个气味成分的峰面积占比较高,其中乙醇、异戊醇、2-己醇、异丙醇的峰面积随炮制时间增加呈先增加后降低趋势,炮制24 h时仍高于净山萸肉;乙酸乙酯、2-甲基丁醛、糠醛的峰面积随炮制时间增加而增加,且上述8个气味成分的变量重要性投影值均大于1。结论建立了山茱萸炮制过程中气味成分的动态变化监测方法,乙醇等8个气味成分可作为山茱萸炮制过程的监测指标。

基于HeraclesⅡ超快速气相电子鼻的牛膝种子快速鉴别研究

通过HeraclesⅡ超快速气相电子鼻技术,建立不同牛膝种子的快速鉴别方法。结果表明,通过Arochembase数据库对比分析,秋子与蔓苔子的气味特征差异小;PCA模型可明显区分不同牛膝种子;运用判别因子模型能够实现对牛膝种子的快速鉴别。HeraclesⅡ超快速气相电子鼻技术可用于不同牛膝种子的快速鉴别,为中药材种子资源鉴别提供新技术和新方法。

基于Heracles Ⅱ超快速气相电子鼻技术对炮天雄气味定性分析

目的:通过HeraclesⅡ超快速气相电子鼻对炮天雄的气味进行定性分析,确定其气味可能成分。方法:采用HeraclesⅡ超快速气相电子鼻技术,获取炮天雄气味色谱信息,进行PCA分析和雷达特征图谱分析,结合Kovats保留指数及Arochembase数据库内容,对炮天雄气味成分进行定性分析。结果:PCA模型可以明显区分不同厂家炮天雄;由雷达特征图谱可知不同厂家炮天雄其气味成分差别大;根据Arochembase数据库对比分析,炮天雄气味成分最可能为二溴乙烷。结论:HeraclesⅡ超快速气相电子鼻技术可对不同厂家炮天雄进行快速鉴别,且炮天雄"气微"的说法有待改善,为炮天雄具有"特殊气味"提供依据。

基于超快速气相电子鼻构建不同品种花椒和花椒提取物指纹图谱库及应用研究

使用超快速气相电子鼻技术,解析不同品种花椒及花椒提取物挥发性化合物,通过主成分分析建立产品有效判别模型,为市售花椒及花椒提取物品质评价及产地区分提供理论参考依据,同时解析花椒物质构成特征,进一步明确花椒及花椒提取物气味特征描述和香气贡献值,为花椒提取物香气成分调配及差异化产品开发提供理论支撑。

基于超快速气相电子鼻构建不同产地胡椒及胡椒提取物指纹图谱库及应用研究

利用超快速气相电子鼻技术,解析不同产地胡椒及胡椒提取物挥发性电子鼻响应特征并构建指纹图库,通过主成分分析建立胡椒及胡椒提取物分类的有效判别模型,为市售胡椒及胡椒提取物品质评价及产地区分提供理论参考依据,同时解析胡椒物质构成特征,进一步明确胡椒及胡椒提取物气味特征描述和香气贡献值,为胡椒提取物香气成分调配及差异化产品开发提供理论支撑。

基于Heracles NEO超快速气相电子鼻对枳壳麸炒前后气味差异标志物的快速识别研究

目的基于Heracles NEO超快速气相电子鼻对枳壳Aurantii Fructus饮片麸炒前后气味差异标志物进行快速识别研究,拟建立一种基于气味的有效快速识别生、麸炒枳壳饮片的方法。方法通过建立生、麸炒枳壳饮片Heracles NEO超快速气相电子鼻检测方法,结合Arochembase数据库,采用主成分析、判别因子分析方法对生、麸炒枳壳饮片气味色谱峰进行数据处理和分析。结果建立了生、麸炒枳壳饮片超快速气相电子鼻分析方法,通过对生、麸炒枳壳饮片气味指纹图谱分析,匹配出11个气味特征成分,推测D-柠檬烯、β-月桂烯、γ-松油烯为生、麸炒枳壳饮片气味差异标志物。结论Heracles NEO超快速气相电子鼻可较好地快速识别生、麸炒枳壳饮片气味特征成分,可应用于饮片生产过程的质量在线监测,为饮片不同炮制品的快速识别及质量控制提供新思路和新方法。

基于Heracles Neo超快速气相电子鼻对不同基原郁金饮片的快速识别及差异标志物研究

基于郁金饮片存在的基原繁多、依靠传统性状难以鉴别区分、基原混用影响临床疗效等问题,该研究采用Heracles Neo超快速气相电子鼻技术,对来自四川、浙江和广西3个省份的40批郁金样品进行气味成分分析与快速识别研究。该研究在建立多基原郁金饮片气味指纹图谱的基础上对其气味成分信息进行识别分析,并对多基原郁金饮片的气相电子鼻色谱峰进行数据处理和分析以建立快速识别方法,并构建主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)和软独立建模聚类分析(SIMCA)3个模型进行验证。同时对多基原郁金饮片的气味成分进行单因素方差分析(One-way ANOVA)结合变量投影重要性指标分析(VIP)得出P<0.05且VIP>1的气味成分,推测β-石竹烯、柠檬烯等13个气味成分为不同基原郁金饮片的气味差异标志物。研究结果表明Heracles Neo超快速气相电子鼻可较好地分析不同基原郁金饮片的气味特征并进行快速而准确的鉴别区分,可应用于饮片生产的在线检测等质量监控环节,为多基原郁金饮片的快速识别与质量控制提供了新的方法与思路。

基于Heracles NEO超快速气相电子鼻麸炒白术炮制全过程气味变化识别研究

目的建立麸炒白术Atractylodis Macrocephalae Rhizoma炮制全过程的定性判别模型,筛选出可以表征麸炒白术不同炮制程度的气味成分。方法制备麸炒白术饮片,不同时间点取样进行分析。采用Heracles NEO超快速气相电子鼻采集气味图谱,与Arochembase数据库对比得到气味成分信息,结合峰面积分析气味成分的变化规律并进行化学计量学分析。结果通过判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)、正交偏最小二乘-判别分析(orthogonal partial least squaresdiscriminant analysis,OPLS-DA)、层次聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)等将麸炒白术炮制全过程样品成功分为4类:生品、炮制不及、炮制成品和炮制太过。在炮制过程中,3-甲基十五烷、十二烷基丙酸酯、正辛基环己烷、1,3-二硝基苯、8-甲基十五烷5个气味成分的峰面积占比较高,其中1,3-二硝基苯在炮制全过程中峰面积呈降低趋势;3-甲基十五烷从炮制不及到炮制成品的过程中峰面积呈增加的趋势,从炮制成品到炮制太过的过程中峰面积呈降低趋势;十二烷基丙酸酯从生品到炮制不及和炮制成品到炮制太过的过程中峰面积呈降低趋势;正辛基环己烷、8-甲基十五烷从生品到炮制不及的过程中峰面积呈降低趋势,从炮制不及到炮制成品的过程中峰面积呈增加趋势,从炮制成品到炮制太过的过程中峰面积呈降低趋势,且上述5个气味成分的变量重要性投影值均大于1。结论Heracles NEO超快速气相电子鼻能通过气味对麸炒白术不同炮制程度样品进行定性判别,3-甲基十五烷、十二烷基丙酸酯、正辛基环己烷、1,3-二硝基苯及8-甲基十五烷5个气味成分的变化可作为麸炒白术不同炮制程度的判断依据。

基于超快速气相电子鼻结合化学计量学比较不同方法炮制苦杏仁的挥发性成分差异

目的:通过超快速气相电子鼻(FGC E-Nose)结合化学计量学方法探讨苦杏仁不同炮制品挥发性成分差异。方法:利用FGC E-Nose获取色谱数据,采用聚类热图分析、主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和人工神经网络(ANN)区分苦杏仁及炮制品,并获得差异标志物。结果:苦杏仁及炮制品中共鉴定出37个挥发性成分。所建立的多种模式识别模型可准确区分苦杏仁及炮制品;ANN模型预测正确率为100%;并筛选出7个差异标志物。经炒制、蜜制和麸制后,苯甲醛含量升高,增加了芳樟醇和吡嗪类成分,去油制霜后大量挥发性成分消失,燀制的影响较小。结论:通过FGC E-Nose技术结合化学计量学分析,明确了苦杏仁炮制前后挥发性成分变化规律,为阐明苦杏仁炮制机理提供了物质基础。

基于超快速气相电子鼻的黄精蒸制过程气味成分变化规律研究

目的分析黄精蒸制过程中气味成分的物质基础及其变化规律。方法采用清蒸法和酒蒸法分别制备不同蒸晒次数的黄精炮制样品,建立黄精的超快速气相电子鼻分析方法,对黄精蒸制过程中的气味成分进行定性分析,并分析气味成分的动态变化。运用主成分分析(PCA)对所得数据进行处理。结果生黄精识别出19个气味色谱峰,清蒸九蒸九晒黄精识别出16个气味色谱峰,酒蒸九蒸九晒黄精识别出17个气味色谱峰。黄精蒸制过程中有多处色谱峰发生明显变化,丙醛、乙酸甲酯、3-己醇、乙醛的色谱峰峰面积在清蒸与酒蒸后均降低;糠醇的色谱峰峰面积随着蒸晒次数的增加,整体呈增加趋势;糠醛、5-甲基糠醛的色谱峰峰面积均随着蒸晒次数的增加,呈先降低后增加的趋势。在PCA模型中,生黄精与黄精炮制品明显分为两个不同区域。结论Heracles Neo超快速气相电子鼻可以快速分析黄精蒸制过程气味变化的物质基础,可应用于生、蒸黄精的气味差异标志物快速识别,具有重要的应用价值。

基于电子鼻技术结合网络药理学分析半夏不同炮制品的气味差异标志物

目的借助HeraclesⅡ超快速气相电子鼻获取半夏不同炮制品的气味指纹图谱信息,并结合网络药理学分析半夏不同炮制品之间的气味差异标志物。方法使用HeraclesⅡ超快速气相电子鼻获取半夏不同炮制品的气相色谱图,利用多元分析方法,得到半夏不同炮制品的气味差异标志物,结合网络药理学分析,得到差异成分的靶点和通路,从而预测半夏不同炮制品潜在的气味差异标志物。结果半夏不同炮制品共鉴定出21个与气味相关的化学成分,其中甲基丁香酚、二乙基酮等5个成分是半夏不同炮制品的气味差异标志物,经网络药理学分析,这些成分具有止咳、抗炎等作用。结论所建立的半夏及其炮制品气味指纹图谱专属性强,筛选出5种可作为半夏不同炮制品的潜在气味差异标志物的化学成分,可为中药炮制机制及工艺研究提供新思路和适用方法。

基于Heracles Neo超快速气相电子鼻技术的麦芽炒制过程气味变化物质基础研究

目的采用超快速气相电子鼻技术,解析麦芽炒制过程中产生的香气成分的物质基础及其变化规律。方法采用炒药机炒制得不同炮制时间的麦芽样品,以顶空进样方式,使用超快速气相电子鼻对麦芽炒制过程中产生的香气成分进行检测,运用AroChemBase数据库得出定性结果,再根据峰面积数据,筛选出区分能力强的色谱峰作为传感器进行化学计量学分析。结果生麦芽中固有及加热过程中产生的成分共18种,包括乙醇、丙烯醛、叔丁醇、丙-2-酮、异丁醛、丁醛、2,3-丁二酮、2-甲基呋喃、3-甲基丁醛、2-甲基丁醛、2,3-戊二酮、己醛、3-己醇、糠醛、3-甲基丁酸乙酯、糠醇、5-甲基糠醛、2-乙基-3,6-二甲基吡嗪。根据外观性状判别,综合气味信息描述与文献研究,推测3-甲基丁醛、2-甲基丁醛为炒制过程中"香气"产生的物质基础,糠醛、2,3-丁二酮、2-乙基-3,6-二甲基吡嗪为"焦香气"产生的物质基础。结论随着麦芽炒制程度的不断增加,气味变化呈现出一定规律性。使用Heracles Neo超快速气相电子鼻可以快速分析麦芽炒制过程中"香气"产生可能的物质基础。

Heracles Neo超快速气相电子鼻对不同产地、生长年限及采收期黄芪药材品质评价研究

目的建立以气味特征为指标的黄芪药材品质评价方法。方法采用Heracles Neo超快速气相电子鼻技术,获取黄芪药材气味色谱信息,进行主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)、聚类分析(cluster analysis,CA),对不同产地、生长年限及采收期黄芪药材进行品质评价。结果产地为山西南坪村、生长年限为4年、采收期为秋季的黄芪药材综合评分最高。结论Heracles Neo超快速气相电子鼻能够快速、准确地区分不同来源的黄芪药材,能用于黄芪的品质评价,对黄芪药材质量标志物(quality marker,Q-Marker)的确立提供参考。

基于Heracles Neo超快速气相电子鼻对广藿香饮片的快速鉴别及气味指纹图谱研究

目的通过Heracles Neo超快速气相电子鼻技术,建立广藿香饮片快速鉴别方法,建立专属性特征性强的广藿香饮片气味指纹图谱。方法采用Heracles Neo超快速气相电子鼻对广藿香饮片及黑龙江、四川和湖南3个产地的藿香饮片样品进行气味分析,根据获取的气味色谱信息,结合Kovats保留指数及Arochembase数据库内容,通过建立的化学计量学模型实现广藿香饮片的快速鉴别,通过2个不同极性色谱柱,即MXT-5(低极性)和MXT-1701(中极性),对广藿香饮片真实气味进行气味指纹图谱的研究。结果通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)、软独立建模分析(soft independent modeling of class analysis,SIMCA)3种化学计量学模型能够实现对广藿香饮片的快速鉴别,通过方法学考察得到2个不同极性色谱柱下专属性特征性强的广藿香饮片的气味指纹图谱。结论所建立的广藿香饮片气味指纹图谱专属性强,可以根据所建立的气味指纹图谱对广藿香饮片进行快速鉴别,为中药材的真伪快速鉴别及中药饮片整体性质量的评价控制提供新技术和新方法。

基于Heracles NEO超快速气相电子鼻的硫熏白芍快速鉴别研究

基于当前硫熏白芍检测方法操作繁琐复杂、耗时较长、对技术要求较高等问题,采用Heracles NEO超快速气相电子鼻技术,对硫熏与未硫熏白芍饮片样品进行鉴别研究,以期建立一种硫熏白芍的快速鉴别方法。利用Heracles NEO超快速气相电子鼻对硫熏与未硫熏白芍饮片样品进行气味分析,根据获取的气味色谱信息,建立化学计量学模型,运用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)、软独立建模聚类分析(SIMCA)以及偏最小二乘法-判别因子分析(PLS-DA)对所得数据进行处理。同时结合Kovats保留指数以及Arochembase数据库内容,对白芍饮片硫熏前后2类样品的差异化合物进行定性分析。对硫熏与未硫熏白芍饮片样品的气相色谱图进行对比分析,发现白芍饮片硫熏后多处色谱峰峰高均发生明显变化;其中,乙苯因在硫熏过程中发生磺化反应,所产生的色谱峰(8号峰)完全消失,这表明乙苯可能是鉴别硫熏白芍的关键成分;在PCA、DFA、SIMCA和PLS-DA模型中,2类样品明显分为2个不同区域,表明所建模型能够明显区分硫熏与未硫熏白芍饮片。研究结果表明,Heracles NEO超快速气相电子鼻技术能够实现对硫熏白芍的快速鉴别,为硫熏中药饮片的快速鉴别提供了新的方法与思路。

基于超快速气相电子鼻对不同硫熏程度天麻的快速鉴别

目的:通过超快速气相电子鼻技术对不同硫熏程度天麻进行气味识别,以期寻求一种基于气味快速鉴别硫熏天麻的方法。方法:利用Heracles NEO型超快速气相电子鼻采集未硫熏和不同硫熏程度天麻饮片的气相色谱图,气相色谱条件为程序升温(初始温度40℃,以0.2℃·s^(-1)升温至60℃,再以4℃·s^(-1)升温至250℃),进样量5 mL,孵化温度65℃,孵化时间35 min,结合Kovats保留指数和AroChemBase数据库进行定性分析,并以此为基础进行化学计量学分析,建立主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)和偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)等模型,达到对不同硫熏程度天麻饮片进行有效鉴别的目的。结果:根据AroChemBase数据库对比分析,硫熏天麻和未硫熏天麻气味特征差异大,环戊烷、丙酮、庚烷可能是鉴别天麻饮片硫熏与否及硫熏程度的气味成分。PCA模型识别指数81,DFA模型的判别因子累计区分指数92.09%,PLS-DA模型的监督模型解释率0.963,预测能力参数0.956,说明PCA、DFA和PLS-DA模型均能较好地区分不同硫熏程度的天麻饮片。结论:Heracles NEO型超快速气相电子鼻可用于快速鉴别和区分不同硫熏程度天麻饮片,可为中药饮片的硫熏鉴别提供快速、简便、绿色的新方法和新技术。