電子舌對中藥滋味的區分辨識

杜瑞超，王優杰，吳飛，馮怡，徐德生，洪燕龍，阮克鋒

[摘要] 目的：利用電子舌對中藥的滋味進行區分辨識。方法：對22種常用中藥的水煎液進行電子舌檢測，采用主成分分析、判別因子分析等統計分析方法對檢測數據進行分析。結果：通過主成分分析可以區分不同滋味的藥材以及相同滋味的不同藥材；在主成分分析圖上，22種中藥按酸、苦、甜、咸的規律聚類分布；得到的酸、苦、甜、咸特征雷達圖形狀不同，可以很好的區分中藥不同滋味；用判別因子分析建立滋味判別模型，并進行交叉驗證，正確率為88.2%。結論：電子舌能夠對中藥滋味進行精確地區分辨識，結合統計方法，可以建立中藥滋味判別模型。

[關鍵詞] 電子舌；中藥滋味；主成分分析；雷達圖譜；判別因子分析

中藥滋味是中藥材的重要特性，自古有“神農嘗百草”，口嘗中藥滋味是辨別中藥的主要方式。隨著新興分析技術應用于中藥，中藥滋味不再是辨別中藥的主要方式，人們對中藥滋味的研究越來越淡化。但是，隨著醫藥市場的國際化，中藥產業面臨著著日益激烈的競爭，這就要求中藥現代化研究必須規范中藥產品研發及生產過程，提高中藥順應性，運用現代科學技術，合理解釋傳統中醫藥理論，中藥滋味的重要性也突顯出來。客觀表征中藥滋味，對合理解釋中藥五味有著積極意義。同時能為中藥材的鑒定，中藥掩味，中藥安慰劑的研制等進行指導。

歷來中藥滋味主要由口嘗獲得，但是由于人工評價的個體差異和描述的主觀性，歷代醫學典籍對中藥滋味的記載并不一致。現今，滋味的獲得仍是依賴于感官評價，但是感官評價結果數據往往比較模糊，難以用客觀的數據表達出來。在最新版的藥典中，對于中藥滋味的描述仍是主觀的，模糊的。基于這種模糊描述，得到的研究結果都是欠缺科學性的。因此，有必要對中藥滋味進行系統研究。

電子舌技術是近年來發展起來的一種分析、識別液體“味道”的新型檢測手段。這種技術也被稱為味覺傳感器技術或人工味覺識別技術。電子舌是由具有非專一性、弱選擇性、對溶液中不同組分（有機和無機，離子和非離子）具有高度交叉敏感特性的傳感器單元組成的傳感器陣列，結合適當的模式識別算法和多變量分析方法對陣列數據進行處理，從而獲得樣品定性定量信息的一種分析儀器[1]。電子舌在食品飲料，茶葉，酒類區分和環境分析[26]中已經有了一定的應用研究基礎。與食品相似，中藥同樣來源于自然界的植物、動物或部分礦物質，因此，基于電子舌在食品行業的研究基礎，將電子舌應用于中藥的研究是可行的。

日本學者Masumi Kataoka等嘗試將電子舌用于有苦味或澀味的藥用植物和中藥復方的味覺評價和質量控制[7]，國內也有學者嘗試用電子舌檢測中藥五味[8]。但之前的研究只針對于中藥的苦澀之味或是將中藥簡單的區分為苦寒、辛溫2種，并沒有對中藥的滋味進行系統的研究，也沒有對中藥滋味做出準確的客觀描述。

現代生理學認為辛味是熱感與痛感的綜合感覺[9]。因此本研究嘗試用電子舌對酸、苦、甜、咸中藥進行分析辨識。對相同或相近滋味中藥的電子舌檢測結果進行橫向統計，運用多元統計學方法對味道相同的中藥的檢測結果進行建模，尋找已知樣本的共性特點，提煉共性味譜圖，客觀表征中藥滋味。

1 材料

中藥飲片均購自上海養和堂中藥飲片有限公司；食鹽（批號 080605，中鹽集團）。αASTREE 電子舌系統（法國Alpha MOS公司）：由第二套傳感器陣列（7個味覺傳感器ZZ，AB，GA，BB，CA，DA，JE和1個氯化銀參比電極）、16位自動進樣器、數據采集系統及Alphasoft V12工作站軟件組成；LXJIIB臺式離心機（上海安亭科學儀器廠）；XP 205分析天平（0.01 mg，瑞士Mettlertoledo儀器有限公司）。

2 方法

選取22種中藥，苦味藥5種，甜味藥6種，酸味藥6種，咸味藥5種。其中苦、甜味藥均為藥典記載的藥味單一的常用中藥。酸味藥則為藥典記載藥味單一或有兼味的常用酸味藥。咸味藥中4種為藥典記載的藥味單一的常用中藥[10]。此外，食鹽常作為咸味的代表性物質，《本草綱目》中有記載食鹽味甘、咸，性寒[11]。食鹽溶液也作為一種咸味藥，進行實驗分析（表1）。

2.1 待測藥液的制備

某些中藥因質地及特殊成分的原因，煎法比較特殊，若不正確操作會影響藥效的發揮，為與傳統用藥更貼切，結合本研究樣品的特征，采用不同的煎煮方法，分為常規煎煮類中藥，先煎類中藥和后下類中藥。

2.1.1 常規煎煮類中藥藥液的制備 取中藥飲片20 g于燒杯中，100 mL水浸泡30 min，煎煮30 min， 趁熱300目篩過濾，濾渣加水80 mL，煎煮30 min，趁熱300目篩過濾，合并濾液，加水定容至200 mL，5 000 r·min^-1離心10 min，取上清液，得生藥含量0.1 g·mL^-1的藥液。0.45 μm微孔濾膜濾過，取0.8 mL濾液于樣品杯中，加純水稀釋至80 mL。

2.1.2 先煎類中藥藥液的制備 石決明、牡蠣飲片，各取20 g于燒杯中，100 mL水浸泡30 min，煎煮1 h，趁熱300目篩過濾，濾渣加水80 mL，煎煮30 min，趁熱300目篩過濾，合并濾液，加水定容至200 mL，5 000 r·min^-1離心10 min，取上清液，得生藥量0.1 g·mL^-1的藥液。0.45 μm微孔濾膜濾過，取0.8 mL濾液于樣品杯中，加水稀釋至80 mL。

2.1.3 后下類中藥藥液的制備 取芒硝10 g，加入80 mL沸水中，煎煮10 min，趁熱300目篩過濾，濾液加水定容至100 mL，5 000 r·min^-1離心10 min，取上清液得生藥量0.1 g·mL^-1的藥液。0.45 μm微孔濾膜濾過，取0.8 mL濾液于樣品杯中，加水稀釋至80 mL。

取食鹽3 g，于100 mL量瓶中，加水溶解，定容至刻度。0.45 μm微孔濾膜濾過，取0.8 mL濾液于樣品杯中，加水稀釋至80 mL。

2.2 電子舌分析

電子舌經活化、校正、診斷通過，確保采集得到的數據可靠、穩定。室溫條件下進行測定，每份樣品體積為80 mL，電子舌傳感器在每個樣品中的采集時間為120 s，清洗時間為10 s，每秒采集1個數據，數據被軟件記錄和分析。本研究每份樣品重復測定6次。電子舌的響應與中藥液濃度在實驗涉及的范圍內（生藥量 0.125～3.000 mg·L^-1）呈線性相關。

2.3 數據處理方法

本研究采用電子舌的Alphasoft V12軟件進行數據分析。利用主成分分析對不同口感的藥材進行區分聚類，利用判別因子分析建立味道模型，對未知樣品進行判別分析。

2.3.1 主成分分析（PCA） 主成分分析（PCA）是從多個數值變量之間的相互關系入手，利用降維的思想，將多個變量化為少數幾個互不相關的綜合變量的統計方法。在盡量保留原有信息量的條件下減少信息維數，用復雜的多維數據建立有良好可視性的2D/3D 圖表，原始數據中最大量的信息將被投影在PC1軸，其次是PC2，PC3軸。每個樣品將在PCA圖上形成一個集合，各樣品集合之間的距離通常用來表示其相互間的化學物質或者味道上的相似度。它可以無需先驗知識，找到一組新的數軸來最大限度的展示數據間的差異性，以此挖掘有用的信息，給出具有不同風味區域和簇的描述性圖表。同時軟件將給出判別指數（discrimination index）、各樣品集合間的距離（distance）、各電極在測定每個樣品時各輪數據之間的精密度（RSD）。當各組之間相互獨立，則判別指數為正，DI指數越大各樣品間的區分越好；距離越大，兩者之間的口味差別越明顯。

2.3.2 判別因子分析 （DFA）判別因子分析（DFA）是一種通過重新組合傳感器數據來優化區分的分類技術，它的目的是使組間距離最大同時保證組內差異最小，使各個組間的重心距離最大。在有多個組需要識別的情況下，通過先驗知識找到使各個組群區分最好的圖表并建立模型，然后可以進行識別新樣本屬于哪個組群。識別率可用于判定DFA模型是否有效，識別率越大，模型越可靠。

3 結果與分析

3.1 傳感器響應信號處理

傳感器的代號分別為CA，BB，AB，JE，GA，DA，ZZ，橫軸為測量時間，縱軸為采集到的感應強度值。采用第120 s所得的穩定數據作為輸出值。剛開始測量時，傳感器感應強度會有波動，測量2～3次后，響應強度趨于穩定，故選取后3次的測量數據作為分析數據（圖1）。

Alphasoft V12軟件給出傳感器響應值的標準偏差，7根電極響應精密度良好（RSD<3%），說明所有傳感器檢測過程中穩定性良好（表2）。

3.2 主成分分析

3.2.1 相同滋味中藥的主成分分析 分別對酸、苦、甜、咸中藥進行主成分分析。從主成分得分圖上可以看出電子舌能夠將相同滋味的不同樣品完全分開（圖2～5），每一個樣品的3個點之間離散度較小，不同的樣品間相互無干擾。判別指數（discrimination index）均達到94或以上。

實驗選擇的6種酸味藥中，烏梅、木瓜的口嘗滋味是單純酸味，而山楂、訶子、山茱萸、五味子都帶有不同的兼味。從酸味藥的主成分得分圖上可以看到（圖4），PC1方向上，自右至左依次為沒有兼味的木瓜（S1）、烏梅（S6），兼有苦味的山茱萸（S5）、五味子（S2），兼有甜味的訶子（S3）、山楂（S4）。在PC1軸上有純酸酸苦酸甜的變化趨勢。五味子（S2）兼有辛味，在PC2方向上，與其他樣品有明顯不同。

咸味藥主成分得分圖上（圖5），5種中藥分為3簇，石決明（X2）、牡蠣（X4）為一組，芒硝（X1）與食鹽（X5）為一組，海螵蛸（X3）自為一組。海螵蛸與石決明、牡蠣在PC1軸上的投影較為接近，其主要區別在PC2上。由于第一主成分保存了樣本的大部分信息，其貢獻率達到97.37%，而第二主成分貢獻率僅為2.11%，因此可以認為海螵蛸與石決明牡蠣的響應相似，分為一組。

3.2.2 不同滋味中藥的主成分分析 22種樣品進行主成分分析。從主成分得分圖（圖6，7）上可以看出，電子舌能夠將進行實驗的22個樣品完全分開，在第1，第3主成分得分圖（圖7）上判別指數（discrimination index）達到97。在第1，第2主成分得分圖（圖6）上，除玉竹（G4）、制黃芪（G5）有重疊外，其他藥都可以完全分開，說明電子舌對22種樣品可以取得很好的區分效果。從第1，第2主成分得分圖（圖6）和第1，第3主成分得分圖（圖7）上可以看到樣品明顯地分為5簇，6種酸味藥、6種甜味藥和5種苦味藥各自聚為一組，而咸味藥則進一步分為2組，與3.2.1中咸味藥分組情況相同，組間相互之間無干擾。

甜味和苦味藥在主成分得分圖上（圖6，7）組間距離很小，在PC1軸上的投影基本相同，說明甜味藥與苦味藥的電子舌響應非常類似。

從主成分分析貢獻率上可以看出，前3個主成分的貢獻率分別為87.05%，6.77%，4.99%，前3個主成分累計貢獻率達到98.81%，所以前3個主成分對應的特征向量所決定的三維子空間就能夠充分保存原始數據的信息。

3.3 雷達圖分析

每個樣品響應的雷達圖，能直觀的反應樣品各電極的響應值大小，便于對樣品響應值情況進行比較。從22種中藥的雷達圖譜中可以看出，苦味藥BB，CA，DA響應值大于甜味藥，甜味藥AB響應值稍大于苦味藥，2種味道中藥的ZZ，JE，GA的響應值較接近（圖8）。而咸味藥2組（芒硝、食鹽）與酸味藥響應值較接近，但是在ZZ上有較大的響應值。相同滋味中藥的雷達圖形狀比較相似，代表同種滋味中藥的各電極之間的比值相似。結合主成分分析結果，分別以同種滋味樣品的電子舌響應值的均值做雷達圖（圖9）。每種滋味都有其獨特的形狀，得到酸、苦、甜以及2種咸味中藥特征圖譜。

3.4.1 DFA模型建立 以17種中藥的51個測定值進行建模，得到甜、苦、酸味的判別分析模型。

3.4.2 DFA模型交叉驗證 順序剔除一個樣品的3次測定結果，用余下16個樣品的48個測定值建立DFA模型對被剔除樣品進行判別，重復17次。甜、苦、酸交叉驗證的正確率分別為100%，60%，100%，整體判別正確率為88.2%。

4 結論

本研究應用電子舌，以22種常用中藥為檢測對象，并用主成分分析法和判別因子分析法對所得的數據進行了分析。各樣品重復性好，說明電子舌測定中藥滋味，結果穩定可靠。主成分分析結果顯示，電子舌能夠區分相同滋味的不同藥材，22種中藥按酸、苦、甜、咸的規律聚類分布，組間無相互干擾。以同種滋味中藥的均值建立雷達圖，得到酸、苦、甜以及兩種咸味特征圖譜。不同滋味的圖譜形狀不同，可以很好的區分不同滋味。利用酸、苦、甜味中藥的17個樣品的51次檢測結果建立DFA判別模型，甜、苦、酸交叉驗證的正確率分別為100%，60%，100%，整體判別正確率為88.2%。甜、酸味模型交叉驗證結果較好，而苦味模型交叉驗證正確率僅為60%，其中2種藥錯判為甜味藥。說明所建立的甜、酸味判別模型較穩定，苦味模型不夠穩定，還需通過擴大樣本量等方式進一步優化。

酸味中藥主成分得分圖上，在PC1方向上自右至左有純酸酸苦酸甜的變化趨勢，推測與其兼味有關，其電子舌響應規律還需進一步實驗研究。在PC2方向上，五味子與其他樣品有較大不同，可能與其辛辣之味有關。雖然常規認為辛味是熱感和痛感的綜合感覺，但是電子舌反應的是液體樣品綜合口感特點，因此可以嘗試用電子舌對有辛辣之味的樣品進行辨識。

通過對幾種咸味藥的入藥部位研究發現，石決明、牡蠣、海螵蛸為動物外殼、骨骼類中藥，在PCA圖上聚為1組。礦物類中藥芒硝和食鹽聚為1組。動物貝殼類中藥石決明、牡蠣與動物骨骼類中藥海螵蛸，其響應又有一定的區別。由此推測，電子舌對中藥的響應規律還可能與中藥的生物學來源有關。電子舌是對液體樣品的綜合信息的響應，其響應規律可能同時存在多種，對數據進一步挖掘，還可能得到更多的信息。

甜味藥與苦味藥的電子舌響應非常類似。可以解釋為甜、苦味中藥的某些化學成分可以與傳感器上相同的膜受體結合，得到相似的響應值變化。而在掩味研究中，常用甜味劑來掩蓋苦味[1214]。現代味覺理論證明[9]，味覺的產生是由味覺分子與分布于口腔中的味蕾化學感受器作用，產生電信號傳輸到大腦的味覺皮質區而得到的一種感覺。因此筆者推測，甜、苦味藥的某些成分可以與相同的味蕾化學感受器作用，當甜、苦味的成分同時存在時，會競爭味蕾的化學感受器，使大腦感知到的苦味程度降低。

本研究首次應用電子舌對中藥滋味進行系統研究。通過對樣品水煎液的分析，電子舌能夠對不同滋味的中藥進行區分并對相同或相似滋味的中藥進行聚類，按照酸、苦、甜、咸的規律給出辨識結果。得到酸、苦、甜、咸特征雷達圖譜，以及酸、苦、甜味判別分析模型。下一步須擴大樣本量，優化酸、苦、甜味識別模型，建立咸味中藥的判別模型，對中藥味道進行量化表征。運用電子舌表征中藥滋味，為中藥的現代化研究開拓了思路。

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Discrimination of traditional Chinese medicinal materials with

different tastes based on electronic tongue

DU Ruichao1，2， WANG Youjie1，3， WU Fei1，3， FENG Yi1，3*， XU Desheng1，4， HONG Yanlong1，3， RUAN Kefeng1，3

（1. Engineering Research Center of Modern Preparation Technology of Traditional Chinese Medicine，

Ministry of Education， Shanghai University of Traditional Chinese Medicine， Shanghai 201203， China；

2. College of Chinese Materia Medica， Shanghai University of Traditional Chinese Medicine， Shanghai 201203， China；

3. Engineering Research Center of Modern Preparation Technology of Traditional Chinese Medicine of Zhangjiang，

Shanghai 201203， China； 4.Shanghai University of Traditional Chinese Medicine， Shuguang Hospital， Shanghai 201203， China）

[Abstract] Objective： To investigate the use of the electronic tongue in the evaluation of traditional Chinese medicinal materials with sour， bitter， sweet or salty tastes， and assess the possible application of the sensor in the evaluation of different tastes of traditional Chinese medicinal materials. Method： Aqueous extracts of 22 traditional Chinese medicinal materials were measured by the electronic tongue. The data collected with the tongue was evaluated for discrimination of the samples with multivariate statistical methods： principal component analysis （PCA） and discriminant factor analysis （DFA）. Result： The electronic tongue was capable of discriminating between samples with different taste modalities and could also distinguish different samples eliciting the same basic taste. Twentytwo traditional Chinese medicinal materials could be classified into five clusters based on PCA. These differences seem to derive from the different tastes. DFA was applied to construct a model to discriminate traditional Chinese medicinal materials with different tastes. And the samples yielded about 88.2% accuracy for crossvalidation. Conclusion： We confirmed that the electronic tongue may provide an analytical procedure for classification of the samples with respect to tastes of the traditional Chinese medicinal materials.

[Key words] electronic tongue； tastes of traditional Chinese medicinal materials； principal component analysis； radar map； discriminant factor analysis

doi：10.4268/cjcmm20130203

[責任編輯 呂冬梅]