基于经典人群口尝法和电子舌法的中药饮片水煎液苦度叠加规律研究

目的探索苦味中药饮片水煎液(decoction of Chinese materia medica,DCMM)的苦度叠加规律。方法以生物碱类(黄连Coptidis Rhizoma、黄柏Phellodendron Chinensis Cortex、苦参Sophora Flavescens Radix)、萜类(穿心莲Andrographis Herba、野菊花Chrysanthemi Indici Flos、苦楝皮Melia Cortex)、糖苷类(龙胆Gentianae Radix et Rhizoma、黄芩Scutellariae Radix、连翘Forsythiae Fructus)9种苦味DCMM为研究载体,在单味载体呈味规律研究基础上,采用均匀设计法进行二元(6组)、三元(10组)叠加实验,通过经典人群口尝法(traditional human taste panel method,THTPM)及电子舌法(electrionic tongue,E-tongue)分别评价其苦度,建立二元、三元叠加时叠加苦度-质量浓度对数(IZ-ln C)、叠加苦度-叠加前分苦度(IZ-I)、口尝叠加苦度-电子舌叠加苦度(IZo-IZe)拟合模型,探索其苦度叠加规律。结果 THTPM法中,二元叠加IZ-ln C、IZ-I共12组,均拟合出有意义模型(Rc2≥0.868,P0.05,n=6),模型类型为二次多项式或近似结构的模型(下同);三元叠加IZ-ln C、IZ-I共20组,拟合出18组有意义模型(Rc2≥0.659,P0.05,n=6)。E-tongue法中,针对3类味觉信息进行分析,二元叠加IZ-ln C、IZ-I共36组,均拟合出有意义模型(Rc2≥0.689,P0.05,n=6);三元叠加IZ-ln C、IZ-I共60组,拟合出52组有意义模型(Rc2≥0.662,P0.05,n=6)。IZo-IZe中,二元叠加共18组,拟合出8组有意义线性模型(Rc2≥0.727,P0.05,n=6);三元叠加共30组,拟合出13组有意义的线性或对数模型(Rc2≥0.670,P0.05,n=6)。结论叠加后苦度随浓度增加呈上升趋势;叠加实验良好模型获取率为(二元100%,Rc2=0.936;三元87.5%,Rc2=0.906),而IZo-IZe中有意义的模型获取率较低,即以IZe预测IZo的方法目前尚不成熟;二元、三元叠加中原始苦度越高的饮片对IZ贡献度越大;黄连在同类型和不同类型叠加中苦度贡献度均最大;除黄连+黄柏+黄芩组存在因成分间可能发生沉淀反应等导致叠加后的苦度降低外,未发现更多因各成分交互作用而产生异常的苦度促进或拮抗现象;IZo-IZe相关性随组分增加而降低。     

基于人工智能感官与多源信息融合技术的五味药性二分类辨识方法探讨

目的 探究人工智能感官与多源信息融合技术用于中药五味药性二分类辨识方法的可行性,为中药药性评价提供新的方法借鉴。方法 选取122种仅含单一味不含兼味的5类代表性中药饮片（源自《中国药典》2020年版）及14种常用的食品类样本,使用PEN3型电子鼻及ASTREE、SA402B型电子舌采集136种样本的智能感官信息,以得到的信息矩阵作为自变量（X）,药典项下的性味描述等作为标杆信息（Y）,利用主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA）、最小二乘-支持向量机（least squares-support vector machine,LS-SVM）2种化学计量学方法,分别基于单一型号智能感官设备（单源）和多智能感官信息融合（多源）建立五味二分类（酸/非酸、咸/非咸、辛/非辛、甘/非甘、苦/非苦）辨识模型Y=F(X),以交互验证的正判率作为模型优选指标。结果 经留一法交互验证,基于单源信息的五味二分类模型中最大正判率分别是98.53%(ASTREE/PCA-DA、LS-SVM)、97.06%(ASTR...     

基于HPLC指纹图谱的黄柏配方颗粒汤剂与标准汤剂、传统汤剂对比研究

目的对比黄柏配方颗粒汤剂(DGD)与标准汤剂(SD)、传统汤剂(TD)的差异,对市售配方颗粒(DG)的质量进行评价,并建立SD、TD的相关标准及DG的评价方法。方法采用HPLC建立指纹图谱,从化学成分种类、代表性指标成分含量、指纹图谱相似度、共有峰峰面积总和、主成分分析(PCA)5个方面对DGD(A～E 5个厂家各3批)与SD(10批)、TD(10批)共7类35个供试品进行全面对比研究;对DGD进行临床建议当量校正。结果①SD和TD中的21个共有峰均在DGD指纹图谱中得到保留。②DGD中A厂木兰花碱含量比SD低34.3%(P0.05);C厂木兰花碱含量比SD低35.6%(P0.01),比TD低37.0%(P0.05);D厂盐酸黄柏碱含量比SD低22.0%(P0.05),比TD低27.5%(P0.05);D厂盐酸小檗碱的含量比SD低20.8%(P0.05),比TD低23.8%(P0.05);其他厂家各成分与SD、TD无显著性差异(P0.05)。③各DGD与SD平均图谱相似度均大于0.9926,与TD平均图谱相似度均大于0.9912,成分相似度较高。④采用归一化法以SD的21个共有峰的总峰面积值为1个单位,7类供试品比值分别为0.90、1.03、0.69、0.77、0.73、1.00、1.06。⑤PCA显示B厂与SD、TD距离接近,差异小。以SD的21个共有峰信息为标准,采用峰面积加和法对DG的临床建议当量进行校正,建议A、C、D、E厂家由1 g相当于原饮片12 g分别降低至10.7、8.3、9.2、8.8 g,B厂家无需校正,仍为1 g相当于原饮片10 g。结论真实世界中多数黄柏DGD与SD、TD间存在成分含量上的差异,并无成分种类和成分种类间比例的明显差异;这些整体基本一致的差异可通过对临床建议当量进行校正加以调整,从而促进临床合理用药。     

电子鼻技术应用于川贝母真伪及规格辨识的可行性分析

目的 基于电子鼻技术,建立一种快速而准确的川贝母真伪及规格辨识新方法,并探讨该技术用于中药饮片鉴定的可行性。方法 以川贝母为研究对象,收集80批待测样品,以电子鼻嗅觉感官数据为自变量X,以2020年版《中华人民共和国药典》所载方法结果为主,并参考传统经验辨识结果作为标杆辨识信息Y,利用判别分析（DA）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）,主成分分析-判别分析（PCA-DA）,偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）4种化学计量学方法分别建立川贝母饮片真伪及商品规格辨识模型Y=F（X）;以辨识准确率、耗时为指标,对结果进行探讨。结果 经留一法交互验证,在真伪辨识中,上述4种模型正确率分别为93.75%,91.25%,95.00%和95.00%,以PCA-DA与PLS-DA辨识模型为最优;在规格辨识中,4种模型辨识正确率分别为86.67%,88.00%,89.33%和68.00%,以PCA-DA辨识模型为最优。电子鼻辨识真伪及规格模型的准确率均较高,耗时相对较短。结论 电子鼻技术可准确、快速地对川贝母进行鉴别,在时效性和正判率方面均具有显著优势。     

中药鉴定学教学模式及方法探索

中药鉴定学是中药学专业最重要的课程之一。主要通过调整其教学内容,根据学生的基本情况和课程的不同部分阐述不同的教学方法,构建不同层次,同时结合实际,不断更新并丰富教学内容,逐步提高学生中药鉴定能力,使学生真正掌握中药鉴定的基础理论、技术方法和实验技能,提高教学质量,培养出高素质的中医药现代化人才,确保中药的质量,保障人民的健康和生命安全。     

基于电子舌的白及及其近似饮片的快速辨识研究＊

目的 探讨电子舌方法用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。方法 收集45批白及饮片及其近似品天麻饮片30批、玉竹饮片30批、黄花白及饮片29批，分别进行药典与地方标准辨识（M₁法）、HPLC指纹图谱辨识（M₂法），并结合原始采购信息获取最终饮片种类的标杆信息（Y），再采集电子舌味觉感官数据（X）并利用化学计量学方法分别建立主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）的45批白及饮片与剩余89批饮片的二分类辨识模型和45批白及饮片、30批天麻饮片、30批玉竹饮片、29批黄花白及饮片的四分类辨识模型（Y=F（X），M₃法）。结果 经留一法交互验证，基于PCA-DA、PLS-DA二分类辨识模型的正判率分别为98.51%、100.00%，基于PCA-DA、PLS-DA四分类辨识模型的正判率分别为100.00%（无未分类样本）、100.00%（有4个未分类样本），模型判别良好，结合正判率与模型未分类样本数两项指标，最终选择二分类辨识以PLS-DA为最终辨识模型、四分类辨识以PCA-DA为最终辨识模型，两种模型正判率均为最高，且均未出现未分类样本。结论 电子舌可快速准确辨识白及及其近似饮片，为未来研发智能化中药饮片快速辨识设备提供了思路。