牛膝為莧科牛膝屬多年生草本植物，以干燥根入藥。主產(chǎn)于我國河南溫縣、武陟等地，在漢代被收載于《神農(nóng)本草經(jīng)》。
超快速氣相色譜電子鼻已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域，在實際生產(chǎn)中電子鼻可用于建立產(chǎn)品質(zhì)量控制模型，實現(xiàn)對產(chǎn)品品質(zhì)的快速有效監(jiān)控，近年來逐漸應(yīng)用于中藥材的質(zhì)量評價，在中藥行業(yè)中有廣泛的應(yīng)用前景。本研究通過電子鼻對不同來源牛膝種子的氣味進行檢驗和區(qū)分，以期通過該技術(shù)客觀描述牛膝種子揮發(fā)性化合物的差異，為其鑒別研究提供一定參考。
材料
樣品信息見表１。 
結(jié)果與分析
主成分分析（PCA）
圖1為不同產(chǎn)地、不同類型牛膝種子的主成分分析圖。由圖1可知,PCA區(qū)分指數(shù) 為 88，區(qū)分指數(shù)框為綠色，表明區(qū)分有效。第一PCA（PC１）的累積貢獻率為69.423%，第一PCA（PC1）和第二PCA（PC2）的累積貢獻率之和為82.425%，表明牛膝不同炮制品氣味的差異主要由PC1決定。 
表３為樣品氣味兩兩間相對距離表。樣品間的相對距離越近，則整體氣味越接近，反之亦然。由表3可知，溫縣秋子與溫 縣蔓苔子的相對距離最近（37859.68），其次是武陟秋子與武陟蔓苔子（48654.46），秋子與蔓苔子是牛膝的２種不同繁殖類型的種子，其整體氣味較相近，符合實際生產(chǎn)規(guī)律。而河北安國與武陟秋子相對距離最遠（171160.05），即其氣味與武陟秋子差異最大。
物質(zhì)定性分析
用AroChembase數(shù)據(jù)庫對樣品中的揮發(fā)性化合物進行定性分析，其可能含有的化合物如 表 ４所 示。由表４可知，不同牛膝種子樣品的揮發(fā)性氣味化合物在含量上存在差異。牛膝種子中揮發(fā)性化合 物etha-nol平均含量最高，峰面積范圍為59819～170；揮發(fā)性化合物(E)-2-hexenal平均含量最低，峰面積范圍為567～1185。武陟秋子和蔓苔子的揮發(fā)性氣味化合物在含量上較為接近，溫縣秋子和蔓苔子的揮發(fā)性氣味化合物在含量上也較為接近，說明秋子與蔓苔子的揮發(fā)性氣味化合物較為相似。不同來源牛膝種子的氣味化合物含量差異較大，證明Heracles Ⅱ超快速氣相電子鼻能夠快速準(zhǔn)確地識別出不同來源牛膝種子之間的差異，牛膝種子檢測提供了新技術(shù)。
判別因子分析
對不同產(chǎn)地、不同類型的牛膝種子進行判別因子分析，結(jié)果如圖２所示，６種樣品均能被較好地區(qū)分。武陟秋子與武陟蔓苔子較相近，二者區(qū)分效果較差。
判別因子分析常用于建立樣本數(shù)據(jù)庫，再對未知樣品進行定性判別，確定未知樣品的信息。鑒定未知樣品不僅能夠投影單個樣品，也能夠?qū)⒍鄠€樣品作為一個數(shù)據(jù)庫進行投影。判別因子分析法建立的模型可以用來鑒定樣品的品種、真?zhèn)魏彤a(chǎn)地等。選擇未進行分析的樣品數(shù)據(jù)進行投影鑒定，鑒定結(jié)果見圖３、表５。
未知樣品分別為屬于河北安國樣品組的河北安國Ｘ、河北安國Ｙ及屬于河南溫縣蔓苔子樣品組的河南溫縣蔓苔子Ｘ、河南溫縣蔓苔子Ｙ。由此可知判別因子模型為有效模型，可用于不同產(chǎn)地牛膝種子的區(qū)分，使PCA結(jié)果得到進一步驗證。
軟獨立建模分析（SIMCA）
以不同牛膝種子樣品為研究對象，假設(shè)其為品質(zhì)不同的樣品，河北安國樣品為合格樣品，對６種牛膝種子樣品進行SIMCA分析。圖４為６種牛膝種 子 樣 品 的SIMCA分析結(jié)果，將河北安國樣品為參考樣，其他樣品為未知樣，圖中藍色部分代表可接受區(qū)域。由圖4可知，其他樣品均落在藍色區(qū)域外，即不被河北安國樣品接受，說明其他樣品不屬于河北安國樣品氣味合格范圍內(nèi)。說明SIMCA為有效模型,可用于不同產(chǎn)地牛膝種子的區(qū)分。
圖片
討論與結(jié)論
HeraclesⅡ超快速氣相電子鼻技術(shù)是一種新穎的氣味分析技術(shù)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于食品領(lǐng)域。本實驗以牛膝種子為研究對象，關(guān)注種植中種子資源混雜問題，為種子基源快速鑒定提供一個可行辦法。HeraclesⅡ 超快速氣相電子鼻根據(jù)Kovats保留指數(shù)定性，在Arochembase數(shù)據(jù)庫中對不同產(chǎn)地牛膝種子進行定性分析，并通過化學(xué)計量學(xué)方法實現(xiàn)氣味差異分析；實現(xiàn)了對不同來源牛膝種子的快速鑒別，與傳統(tǒng)鑒別方法相比更加快速方便，為中藥材種子資源檢測提供了新思路。
來源：感官科學(xué)與評定 轉(zhuǎn)載請注明來源。
參考文獻：王鑫源,董誠明,李曼,楊朝帆.基于HeraclesⅡ超快速氣相電子鼻的牛膝種子快速鑒別研究[J].種子,2021,40(04):135-138.轉(zhuǎn)載請注明來源。
提醒：文章僅供參考，如有不當(dāng)，歡迎留言指正和交流。且讀者不應(yīng)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(dǎo)致的損失，運營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
超快速氣相色譜電子鼻已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域，在實際生產(chǎn)中電子鼻可用于建立產(chǎn)品質(zhì)量控制模型，實現(xiàn)對產(chǎn)品品質(zhì)的快速有效監(jiān)控，近年來逐漸應(yīng)用于中藥材的質(zhì)量評價，在中藥行業(yè)中有廣泛的應(yīng)用前景。本研究通過電子鼻對不同來源牛膝種子的氣味進行檢驗和區(qū)分，以期通過該技術(shù)客觀描述牛膝種子揮發(fā)性化合物的差異，為其鑒別研究提供一定參考。
材料
樣品信息見表１。
主成分分析（PCA）
圖1為不同產(chǎn)地、不同類型牛膝種子的主成分分析圖。由圖1可知,PCA區(qū)分指數(shù) 為 88，區(qū)分指數(shù)框為綠色，表明區(qū)分有效。第一PCA（PC１）的累積貢獻率為69.423%，第一PCA（PC1）和第二PCA（PC2）的累積貢獻率之和為82.425%，表明牛膝不同炮制品氣味的差異主要由PC1決定。
用AroChembase數(shù)據(jù)庫對樣品中的揮發(fā)性化合物進行定性分析，其可能含有的化合物如 表 ４所 示。由表４可知，不同牛膝種子樣品的揮發(fā)性氣味化合物在含量上存在差異。牛膝種子中揮發(fā)性化合 物etha-nol平均含量最高，峰面積范圍為59819～170；揮發(fā)性化合物(E)-2-hexenal平均含量最低，峰面積范圍為567～1185。武陟秋子和蔓苔子的揮發(fā)性氣味化合物在含量上較為接近，溫縣秋子和蔓苔子的揮發(fā)性氣味化合物在含量上也較為接近，說明秋子與蔓苔子的揮發(fā)性氣味化合物較為相似。不同來源牛膝種子的氣味化合物含量差異較大，證明Heracles Ⅱ超快速氣相電子鼻能夠快速準(zhǔn)確地識別出不同來源牛膝種子之間的差異，牛膝種子檢測提供了新技術(shù)。
對不同產(chǎn)地、不同類型的牛膝種子進行判別因子分析，結(jié)果如圖２所示，６種樣品均能被較好地區(qū)分。武陟秋子與武陟蔓苔子較相近，二者區(qū)分效果較差。
軟獨立建模分析（SIMCA）
以不同牛膝種子樣品為研究對象，假設(shè)其為品質(zhì)不同的樣品，河北安國樣品為合格樣品，對６種牛膝種子樣品進行SIMCA分析。圖４為６種牛膝種 子 樣 品 的SIMCA分析結(jié)果，將河北安國樣品為參考樣，其他樣品為未知樣，圖中藍色部分代表可接受區(qū)域。由圖4可知，其他樣品均落在藍色區(qū)域外，即不被河北安國樣品接受，說明其他樣品不屬于河北安國樣品氣味合格范圍內(nèi)。說明SIMCA為有效模型,可用于不同產(chǎn)地牛膝種子的區(qū)分。
圖片
討論與結(jié)論
HeraclesⅡ超快速氣相電子鼻技術(shù)是一種新穎的氣味分析技術(shù)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于食品領(lǐng)域。本實驗以牛膝種子為研究對象，關(guān)注種植中種子資源混雜問題，為種子基源快速鑒定提供一個可行辦法。HeraclesⅡ 超快速氣相電子鼻根據(jù)Kovats保留指數(shù)定性，在Arochembase數(shù)據(jù)庫中對不同產(chǎn)地牛膝種子進行定性分析，并通過化學(xué)計量學(xué)方法實現(xiàn)氣味差異分析；實現(xiàn)了對不同來源牛膝種子的快速鑒別，與傳統(tǒng)鑒別方法相比更加快速方便，為中藥材種子資源檢測提供了新思路。
來源：感官科學(xué)與評定 轉(zhuǎn)載請注明來源。
參考文獻：王鑫源,董誠明,李曼,楊朝帆.基于HeraclesⅡ超快速氣相電子鼻的牛膝種子快速鑒別研究[J].種子,2021,40(04):135-138.轉(zhuǎn)載請注明來源。
提醒：文章僅供參考，如有不當(dāng)，歡迎留言指正和交流。且讀者不應(yīng)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(dǎo)致的損失，運營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
