近紅外光譜技術應用于中藥四類味覺分類辨識的可行性分析

王小鵬，張 璐，陳鵬舉，王艷麗，李 涵，桂新景, ，劉瑞新*，李學林, 5*

近紅外光譜技術應用于中藥四類味覺分類辨識的可行性分析

王小鵬1，張 璐2, 3, 4，陳鵬舉1，王艷麗2, 3, 4，李 涵1，桂新景1, 2, 3, 4，劉瑞新2, 3, 4*，李學林2, 3, 4, 5*

1. 河南中醫藥大學，河南 鄭州 450046 2. 河南中醫藥大學第一附屬醫院 藥學部，河南 鄭州 450000 3. 河南省中藥臨床應用、評價與轉化工程研究中心，河南 鄭州 450000 4. 河南中醫藥大學 呼吸疾病中醫藥防治省部共建協同創新中心，河南 鄭州 450046 5. 鄭州眾生實業集團有限公司，河南 鄭州 450001

探討近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）技術用于不同味覺中藥分類辨識的可行性。以分別具有苦、甜、酸、咸4種味道的35種飲片水煎液和12種常用食品類成分溶液為研究載體，獲取其NIRS信息作為自變量（），以《中國藥典》2020年版一部飲片性狀項下味覺描述結合口嘗結果作為標桿信息（），比較5種光譜預處理方法，然后利用主成分分析-判別分析（principal component analysis-discriminant analysis，PCA-DA）、偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）、-近鄰算法（-nearest neighbor algorithm，KNN）分別對中藥苦、甜、酸、咸4類味覺進行模型辨識探討，并基于留一法交互驗證結果的混淆矩陣（confusion matrix，CM）和敏感性、特異性、精度等指標對模型的性能進行綜合評價。標準正態變量變換（standard normal variable transformation，SNV）是相對更有效的預處理方法，以預處理后的光譜數據建立的PCA-DA模型為最優辨識模型，其對苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、咸與非咸、四分類辨識的留一法交互驗證正判率分別為89.4%、93.6%、87.2%、97.9%、87.2%。四分類辨識混淆矩陣也以PCA-DA模型性能較好，對苦、甜、酸、咸的分類正確率分別為87%、94%、73%、100%。PCA-DA模型的敏感性、特異性、精度分別平均為0.89、0.91、0.88，均極顯著優于PLS-DA和KNN模型（＜0.01）。基于NIRS技術初步建立了中藥苦、甜、酸、咸4類味覺的分類辨識模型，可為中藥五味的定性辨識研究提供新的方法參考。

中藥；近紅外光譜；五味；味覺辨識；化學計量學；苦；甜；酸；咸；主成分分析-判別分析；偏最小二乘-判別分析；-近鄰算法；標準正態變量變換

中藥五味是指藥物具有苦、甘、酸、辛、咸5種基本味道[1]，是中藥藥性理論的核心內容之一，也是中醫遣方用藥、辨證論治的重要理論基礎。現代的五味藥性研究以“功能味”為主[2-4]，即根據該藥的功效作用進行反推確定，該研究對于指導臨床遣藥組方和保障中藥的安全、合理應用具有重要意義。然而，中藥的“口嘗味”也不容小覷，“口嘗味”作為中藥五味藥性的原始定義，反映了人們對于藥物最直觀、最真實的味覺感受，故有“非口不能味也”，這也是五味界定的最主要的依據之一[2]。通過對中藥五味（口嘗味）進行分類辨識研究，將有助于豐富中藥五味定性定量辨識技術和手段，促進中藥五味藥性理論的現代化發展。

目前中藥口嘗味的常用辨識方法有口嘗法[5-6]、仿生技術評價法[7]等。其中口嘗法具有檢測成本低、能直觀反應味覺感受等優勢，是中藥五味評價應用最早、最廣泛的方法，如《荀子·正名篇》：“甘、苦、咸、淡、辛、酸、奇味以口異”，但其同時存在易疲勞、操作繁瑣費時、主觀性強、重復性差、安全性差等不足，無法滿足當前中藥味覺評價的需求。近年來備受青睞的電子舌、電子鼻等現代仿生技術[8]，相比口嘗法具有簡便快捷、客觀性強、靈敏度高、安全性好、可智能檢測等特點，已廣泛應用于中藥滋味、氣味等的客觀評價[9-10]，為中藥五味定性、定量辨識研究提供了可參照的技術方法。然而，該類仿生技術的傳感器數量有限，如目前大多電子舌一般需要5～20個傳感器來組成陣列[11]，相比于人類9000多個味蕾[12]，傳感器數量顯得較少，所獲得的味覺信息相對有限。能否應用一種能夠獲取豐富的味覺相關成分信息的方法對中藥五味進行辨識研究？近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）技術為此提供了可能。NIRS技術系指通過測定物質在NIRS區的特征光譜并利用化學計量學方法提取相關信息，對物質進行定性、定量分析的一種光譜分析技術。該技術主要利用O-H、N-H、C-H等含氫基團化學鍵伸縮振動的倍頻及合頻吸收NIRS特點[13]，可以獲得絕大多數物質的物理、化學、生物學信息[14]，并用于中藥生產過程中在線監測[15]。中藥飲片的味覺信息與其內在的物質基礎密切相關，如苦味飲片多含有生物堿、苷類、黃酮等成分[16]，甜味飲片多含有糖類、蛋白質、氨基酸類等成分[17]，酸味飲片多含有有機酸、鞣質等成分，咸味飲片多含有無機鹽、礦物質類等成分[18]。目前，已有相關學者基于NIRS對紅茶風味[19]、咖啡口感[20]進行評價，并對中藥及食品的味覺相關成分如龍膽苦苷[21]、總多糖[22]、總酸[23]等進行定量辨識研究，模型的整體預測性能較好（2＞0.8），表明NIRS信息與中藥飲片及食品類成分味覺表達的物質基礎具有一定的相關性，將該技術用于不同味覺中藥分類辨識具有一定的可行性。因此，本研究基于《中國藥典》2020年版一部篩選35種代表性中藥飲片，并補充12種味覺信息明確的常用食品類成分，擬采用NIRS技術結合化學計量學對其苦、甜、酸、咸4類味覺進行分類辨識研究，以期為中藥五味定性辨識研究提供新的方法參考。

1 儀器與材料

1.1 儀器

Nicolet 6700傅里葉變換近紅外光譜儀，配InGaAs檢測器、Opus 5.5分析軟件和TQ analyst軟件，美國Thermo Nicolet公司；LCD-A200型電子天平，福州華志科學儀器有限公司；CP225D型十萬分之一電子天平，德國Sartorius公司；SDHC07- 210型電磁爐，浙江紹興蘇泊爾生活電器有限公司；LXJ-IIB型低速大容量多管離心機，上海安亭科學儀器廠；HK250型科導臺式超聲清洗器，上海科導超聲儀器有限公司；TD360型紅外測溫儀，深圳市泰克曼電子有限公司；AM-5250B型磁力攪拌器，天津奧特賽恩斯儀器有限公司；HHS電熱恒溫水浴鍋，常州普天儀器制造有限公司。

1.2 材料

中藥飲片及食品類樣品信息如表1所示，其中蔗糖、無水檸檬酸、氯化鈉（NaCl）既是樣品，也分別為甜、酸、咸味的標準參比物質。鹽酸小檗堿（berberine hydrochloride，BH）為苦味的標準參比物質，批號為140406，質量分數98.62%，購自于四川省玉鑫藥業有限公司。

表1 樣品信息

*表示食品類樣品，其中除黑醋和白醋為體積分數外，其余均為質量分數

*indicates food sample, the dosage unit of black vinegar and white vinegar is volume fraction, and the dosage unit of other food samples is mass fraction

2 方法與結果

2.1 口嘗評價

2.1.1 樣品溶液的制備

（1）口嘗參比樣品溶液的制備：分別取BH、蔗糖、無水檸檬酸、NaCl適量，加純化水配制成一系列不同質量濃度的溶液，分別作為苦、甜、酸、咸味的參比溶液。經口嘗實驗志愿者對多個質量濃度進行預試后，確定對應各味覺等級的參比溶液質量濃度。結果見表2。

（2）中藥飲片水煎液的制備：以龍膽為例，精密稱取45 g，置于適宜容器內，加水2000 mL，浸泡30 min，電磁爐加熱煎煮（功率2100 W），沸騰后轉小火（功率600 W），煎煮20 min，濾過，濾液另器收集備用；二煎加水2 L，沸騰后煎煮10 min，余同一煎。合并濾液，混勻，冷卻至室溫，4000 r/min（離心半徑19.6 cm）離心15 min，取上清液，定容至4 L，灌裝，壓蓋，滅菌（105 ℃流通蒸汽滅菌45 min），備用。中藥飲片的用量以《中國藥典》2020年版規定用量平均值的10倍量為依據，各飲片具體用量見表1。

表2 4類味覺參比物質味覺程度(I)的定性描述、等級及定量范圍

（3）食品類樣品溶液的制備：以麥芽糖為例，精密稱取麥芽糖適量，加純化水溶解，定容，配置成4%的麥芽糖溶液。各食品類樣品的用量通過口嘗預試驗確定，見表1。

2.1.2 志愿者篩選與口感標準化培訓 參考文獻志愿者篩選方法[6]，選擇27名健康志愿者作為受試者，在試驗前簽訂知情同意書。使用口嘗參比溶液（表2）對志愿者進行口感標準化培訓，目的是使志愿者具有統一的味覺等級感受，以便于口嘗樣品時進行標準的味覺評價。

2.1.3 口嘗試驗 27名志愿者根據自己的口嘗感受，結合口嘗參比溶液，對“2.1”項下制備的待測樣品溶液進行口感評價，評價結果記錄于預先設計好的“口感評價表”中，口嘗測試具體步驟參照文獻方法[24]。

2.1.4 離群值的處理 本實驗對象為生物樣本，參與口嘗試驗的志愿者間存在個體化差異，為保證整體實驗數據的準確性，采用Grubbs檢驗法對數據進行異常值的循環檢驗和剔除。考慮口嘗試驗中過大和過小的異常值均有存在的可能，采用雙側檢驗進行剔除，選擇檢出水平為0.1、剔除水平為0.05。

2.1.5 口嘗評價結果 經Grubbs檢驗循環剔除異常值后，苦、甜、酸、咸4類樣品的口嘗結果如表3所示。

表3 樣品的口嘗結果(,20 ≤ n ≤ 26)

2.2 NIRS信息的采集

取中藥飲片水煎液及食品類樣品溶液適量，采用透射方式采集其光譜信息。檢測條件為光譜范圍10 000～4000 cm?1，分辨率8.0 cm?1，掃描次數32次。環境條件為溫度（25±2）℃，相對濕度50%～60%。每個樣品平行掃描3次，取其平均光譜作為樣品的NIRS。47種樣品的NIRS圖見圖1-a。

圖1 47種樣品的原始光譜曲線(a)和經SNV處理后的光譜曲線(b)

2.3 NIRS預處理

由于樣本形態、表面特征以及儀器噪聲等因素的影響，采集的光譜信息通常會包含一些冗雜信息。為了較少或消除各種非目標因素的干擾，提高模型的性能，需要對光譜進行預處理。常用的光譜預處理方法主要包括一階導數（first derivative，1st）、二階導數（second derivative，2nd）、標準正態變量變換（standard normal variate transformation，SNV）、多元散射校正（multiplica-tive signal correction，MSC）、SG（Savitzky-Golay）平滑等，其中導數可以消除儀器背景或漂移對信號的影響，SNV和MSC用于消除樣品分布不均導致的散射對光譜的干擾，SG平滑能夠降低光譜中隨機噪聲的影響[25]。本研究使用主成分分析-判別分析（principal components analysis-discriminant analysis，PCA-DA）方法結合5種常用的光譜預處理方法建立中藥苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、咸與非咸及苦、甜、酸、咸四分類5種分類辨識模型，對比分析不同預處理方法對模型判別能力的影響，并以留一法交互驗證的分類正確率結果選擇光譜預處理方法。另外，由于極端波長區域的噪聲通常比較顯著[16-18]，如圖1-a所示，在10 000～8000 cm?1波段范圍內無明顯的特征信息，而在4500～4000 cm?1波段范圍內噪聲信號比較強烈。因此，為了降低該波段的噪聲干擾，將NIRS范圍縮小至8000～4500 cm?1的波數區域。

PCA-DA結合不同預處理方法的模型判別結果如表4所示，除苦與非苦分類模型中SNV與其他幾種預處理方法的結果相當，咸與非咸分類模型以不預處理和SG平滑的結果較好外，其余均以SNV預處理的結果較好，且相比不預處理（87.2%、78.7%、80.9%），SNV預處理（93.6%、87.2%、87.2%）提高了模型5%～9%的準確率，可見經SNV預處理能夠提升模型的性能。經SNV預處理后的NIRS圖見圖1-b，從圖中可知，經過SNV預處理后，能夠消除或減少散射對光譜的干擾，有助于光譜中特征信息的獲取。因此，選取SNV作為5種分類模型的預處理方法。

2.4 中藥四類味覺分類辨識模型的建立

本研究分別采用PCA-DA、偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS- DA）、-近鄰算法（-nearest neighbor，KNN）3種常用算法建立中藥四類味覺的分類辨識模型，并對3種方法建立的模型進行對比分析。PCA-DA算法是在PCA分析的基礎上應用DA，主要利用主成分分析的原理，通過最大化類間方差的比率和最小化類內方差的比率來進一步壓縮高維數據，從而探索能夠解釋數據集主要趨勢的變量的組合[26-27]；PLS- DA是一種基于PLS回歸模型的判別分析算法[28]，該算法根據已知樣品集的特性建立判別模型，對未知樣品進行預測分析，通過建立光譜數據與類別特征之間的回歸模型進行判別分析[29]；KNN算法是在近鄰算法（nearest neighbor，NN）的基礎上改進的分類方法，通過查詢前個與測試數據最相似的訓練數據，并根據個最近鄰數據的特征判斷測試數據的類別[30]。建模過程以MATLAB 2016b數據處理軟件進行，PCA-DA的主成分數、PLS-DA的潛變量數以及KNN的值均通過留一法交互驗證程序選擇。

以四分類PCA-DA模型為例，當選擇主成分數為14、15、16時，判別錯誤率最低；前6個主成分可以解釋原變量99%以上的信息，見圖2。辨識結果如表5所示，在全樣本建模時，除咸與非咸分類辨識模型中PLS-DA模型（100.0%）與PCA-DA模型（100.0%）性能相當外，余下4種分類辨識模型中的PLS-DA模型（100.0%、100.0%、100.0%、100.0%）性能均優于PCA-DA模型（95.7%、95.7%、97.9%、93.6%），但經留一法交互驗證后，除苦與非苦、酸與非酸分類辨識模型中PLS-DA模型（91.5%、89.4%）略優于PCA-DA模型（89.4%、87.2%）外，其余3種分類辨識模型均以PCA-DA較優或二者相當，尤其在四分類辨識時，PCA-DA模型（87.2%）明顯優于PLS-DA模型（74.5%），表明PCA-DA模型具有相對更好的分類性能。將PCA-DA模型與KNN模型相比，除咸與非咸全樣本建模時以KNN模型性能略好外，其余均以PCA-DA模型較好。因此，經綜合對比分析，考慮選擇以SNV預處理的NIRS建立的PCA-DA模型為中藥四類味覺分類辨識的最優模型。

表4 不同預處理方法的5種中藥味覺分類辨識PCA-DA模型的判別結果

圖2 四分類PCA-DA模型主成分優選結果(a)、主成分貢獻百分比(b)及得分圖(c)

表5 不同預處理方法與化學計量學方法成對組合的5種辨識模型的判別結果

2.5 中藥四類味覺分類辨識模型的性能評估

模型的性能通常采用準確率進行評價，但當分類數據不平衡時，準確率就難以全面反映模型的性能[31]。因此，本研究采用混淆矩陣以及敏感性、特異性和精度等指標來更加客觀、全面地評價模型的性能。混淆矩陣又叫誤差矩陣，是數據分析中對分類模型預測結果的一種評價方式，可以直觀反映模型對不同種類樣品的分類性能好壞，其每一行表示樣本的真實分類結果，每一列表示樣本的實際預測結果[32]。敏感性、特異性、精度等是常用的模型性能評價指標，其數據越大（越接近1），模型的性能越好。

敏感性＝TP/(TP＋FN)

特異性＝TN/(TN＋FP)

精度＝TP/(TP＋FP)

TP是真陽性，FP代表假陽性，TN代表真陰性，FN表示假陰性

如圖3所示，以中藥味覺四分類辨識模型為例，圖中顯示了不同模型判別結果的混淆矩陣，其中PCA-DA對中藥的苦、甜、酸、咸4種味覺的樣品均有較強的識別能力，除對酸味樣品的判別結果較低外，判別準確率均在0.85以上，且準確率均優于PLS-DA和KNN，表明PCA-DA對不同味覺中藥辨識能力相對更佳，顯示了良好的分類性能。

基于PCA-DA、PLS-DA、KNN 3種算法的5種分類辨識模型性能評價結果如表6所示，在苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、甜與非甜4種二分類辨識模型中，PCA-DA和PLS-DA的敏感性、特異性、精度差異較小，二者基本相當，然而在四分類辨識時，PCA-DA的性能明顯優于PLS-DA，原因可能為PLS-DA用于四分類辨識時，澤瀉、蘆根等7種樣品未分類。

圖3 中藥味覺四分類辨識PCA-DA (a)、PLS-DA (b)、KNN (c) 模型判別結果的混淆矩陣

表6 基于不同化學計量學方法的5種辨識模型的敏感性、特異性和精度

在5種分類辨識模型中，PCA-DA的敏感性、特異性、精度均優于KNN。結合圖3和表5，相比PLS-DA和KNN算法，NIRS技術結合PCA-DA算法建立的中藥不同味覺分類辨識模型較為精準，且性能良好。

2.6 NIRS信息對模型貢獻度分析

為了進一步明確NIRS信息對模型的貢獻度差異，本研究通過載荷圖對模型貢獻度較高的光譜范圍進行追蹤解析。載荷圖表示原始變量信息對主成分的綜合作用的貢獻度，圖中每1個點表示1個波數變量，變量距離原點越遠，其解釋的變異信息越大[33]。由于主成分載荷表示原始變量與主成分間的相關性大小，與自變量數據矩陣有關，而不同模型的數據矩陣輸入是相同的，僅標桿信息不同，因此，苦與非苦、甜與非甜、酸與非酸、咸與非咸以及四分類辨識5種模型的載荷圖基本一致。

如圖4所示，由于第1主成分（PC1）能夠解釋原變量63.91%的信息，而第2主成分僅解釋原變量21.84%的信息，因此，以PC1為主對貢獻較大的光譜信息進行追蹤。對模型分類貢獻率最大的波數范圍是7390～7274、6700～6534 cm?1，分別對應于CH3和CH2伸縮振動的組合頻、游離NH和氫鍵鍵合NH伸縮振動的一級倍頻。

圖4 中藥四類味覺分類辨識模型的變量貢獻度分析

3 討論

3.1 研究載體的選擇依據

由于中藥五味中苦、甜、酸、咸4味與辛味的感受機制不同，前者由味覺器官及受體感知和傳遞，而后者由嗅覺器官及受體感知和傳遞[3]；現代生理學也認為前者與機體的其它感覺信息一樣，有其專門的神經傳入通路，而后者則是熱感與痛感的綜合感覺[34]。因此，本研究初步選擇了味覺感受機制相同的苦、甜、酸、咸味類樣品進行分類辨識研究。

本研究以《中國藥典》一部飲片性狀項下的味覺描述為依據，以飲片“氣較微、味強且無兼味”為標準進行研究載體的選擇，共篩選了80種飲片。然而，部分飲片水煎液的口嘗味覺值較低，不符合建模的要求，剔除后樣本數量較少，直接建模可能效果不佳。為了擴大樣本的數量，將部分味微及含兼味的飲片納入篩選范圍，包括澤瀉、炒山楂等8種，由于甜、酸、咸味類樣本數量相對較少，進一步增補了12種味覺明確的常用食品類成分，其中包含葡萄糖、蔗糖、乳酸、-蘋果酸、無水檸檬酸、NaCl等單體成分。雖然單體類成分與成分復雜的中藥水煎液相比具有一定的差異性，但其味覺信息明確（表1），且在建立5種模型辨識中均未錯分類（表7），表明補充的單體類樣品不影響模型的辨識能力。因此，最終以35種飲片和12種食品類成分為研究載體。

3.2 樣本錯分類原因分析

以樣品在PCA-DA、PLS-DA和KNN 3種算法所建立模型中被錯分次數≥2為依據，對樣品的錯分類情況進行統計分析。如表7所示，其中青風藤、蓮子心、醋五味子3種樣品多次出現錯分類的情況。分析錯分類的原因可能為：①雖然總樣本數量能夠滿足建模分析，但各類樣本數量相對較少，且不同類別樣品數量差異較大，如甜味類樣品最多，為17種，而咸味類樣品僅4種，可能會影響樣品不同類別的特征獲取，從而影響模型的辨識能力；②中藥飲片成分復雜，其味覺信息豐富，尤其含兼味的飲片，可能會對模型造成干擾。例如，甘草和炒山楂在《中國藥典》性狀項目味覺描述分別為“氣微，味甜而特殊”“味酸、微甜”，雖然其分類正確，但可能會影響模型對特征信息的獲取；又如五味子，其名源自其具有酸、苦、甘、辛、咸5種味道，《唐本草》中記述五味子曰：“其果實五味，皮肉甘、酸，核中辛、苦，都有咸味。此則五味俱也”，因此其被錯判為苦、甜、咸味類。

表7 5種辨識模型中錯分類樣品統計

3.3 樣品未分類原因分析

樣品未分類的情況主要存在于四分類的PLS-DA判別模型中，這可能與PLS-DA的判別機制有關。由于PLS-DA是一種線性分析方法，要求變量之間存在高度的相關性，若建模時分類變量值與真實類別值的偏差大于0.5，PLS-DA將難以識別該樣本[10]。另外，PLS-DA多用于處理二分類問題，當用于多分類辨識時，部分樣品的特征信息可能不明顯，不符合幾種類別的任何一種，因此，最終顯示為未分類。

3.4 NIRS的不足分析

本研究基于NIRS技術結合不同化學計量學方法初步建立了中藥四類味覺的分類辨識模型，表明NIRS技術用于中藥味覺辨識研究具有良好的可行性。然而，該技術仍有不足之處：①NIRS技術在獲取待測樣品的物質結構組成信息的同時，也難免會獲取部分無關信息，而光譜預處理及波段選擇等方式優化能力相對有限，殘留的冗余信息可能會影響模型的性能，降低模型的辨識能力。②由于水在NIRS區具有較強的吸收，可能會干擾水溶液中目標成分的響應能力[35]，而本研究的待測樣品為水溶液（或水煎液）形式，相比于固體形式樣品，NIRS可能對液體形式樣品的響應較低，從而弱化不同樣品之間的差異，影響模型的辨識能力。

綜上，本研究基于NIRS技術建立了中藥苦、甜、酸、咸四類味覺的分類辨識模型，建立的模型正判率較高，且模型整體性能較好，能夠滿足不同味覺中藥分類辨識的目的，可為中藥五味定性辨識研究提供新的方法參考。在后續的研究中，將嘗試進一步提取特征光譜信息，并與電子鼻、電子舌等智能感官信息融合建模分析，同時將獲取樣品粉末的光譜信息，對比溶液型樣品與粉末型樣品對模型的貢獻度差異，以期進一步提高模型的性能，豐富中藥五味藥性的辨識方法。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Feasibility analysis of near-infrared spectroscopy technology applied to classification and identification of four kinds of taste in traditional Chinese medicine

WANG Xiao-peng1, ZHANG Lu2, 3, 4, CHEN Peng-ju1, WANG Yan-li2, 3, 4, LI Han1, GUI Xin-jing1, 2, 3, 4, LIU Rui-xin2, 3, 4, LI Xue-lin2, 3, 4, 5

1. Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China 2. Department of Pharmacy, the First Af?liated Hospital of Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 3. Henan Engineering Research Center for Clinical Application, Evaluation and Transformation of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 4. Co-construction Collaborative Innovation Center for Chinese Medicine and Respiratory Diseases by Henan & Ministry of Education, Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China 5. Zhengzhou Zhongsheng Industrial Group Co., Ltd., Zhengzhou 450001, China

To explore the feasibility of near-infrared spectroscopy (NIRS) technology for classification and identification of traditional Chinese medicine with different tastes.The 35 kinds of traditional Chinese medicine decoctions and 12 kinds of common food ingredient solutions with four tastes of bitterness, sweetness, sourness and saltiness were taken as research object. The spectral information of samples which was obtained by near-infrared spectroscopy technology was used as independent variable (), the taste description of Chinese medicinal decoction pieces feature in the first part of(2020 edition) combined with the results of traditional human taste panel method were used as benchmarking information (). After compared five kinds of spectral pretreatment methods, three chemometric methods including principal component analysis-discriminant analysis (PCA-DA), partial least square-discriminant analysis (PLS-DA) and KNN (-nearest neighbor) were used to establish the identification model of four kinds of traditional Chinese medicine tastes, respectively. The performance of models was evaluated synthetically by confusion matrix (CM), sensitivity, specificity and precision of leave-one-out cross validation results.Standard normal variate transformation (SNV) was a relatively effective pretreatment method. The PCA-DA model established with the pretreatment spectral data was the optimal identification model, and the accuracy of leave-one-out cross validation of bitterness or non-bitterness, sweetness or non-sweetness, sourness or non-sourness, saltiness and non-saltiness and four-class identification were 89.4%, 93.6%, 87.2%, 97.9% and 87.2%, respectively. The PCA-DA model performed better in confusion matrix of four-class identification, and the classification accuracy of bitterness, sweetness, sourness and saltiness were 87%, 94%, 73% and 100%, respectively. The average sensitivity, specificity and precision of PCA-DA model were 0.89, 0.91 and 0.88, respectively, which were significantly higher than PLS-DA and KNN models (< 0.01).In this study, the identification models to bitterness, sweetness, sourness and saltiness of traditional Chinese medicine were established by near-infrared spectroscopy technology, which provided a new method for qualitative identification of five flavors of traditional Chinese medicine.

traditional Chinese medicine; near-infrared spectroscopy; five flavors; tastes identification; chemometrics; bitterness;bitteress; sweetess; sourness; saltiness; principal component analysis-discriminant analysis; partial least squares-discriminant analysis;-nearest neighbor algorithm; standard normal variable transformation

R283.6

A

0253 - 2670(2023)04 - 1076 - 11

10.7501/j.issn.0253-2670.2023.04.007

2022-09-20

國家重點研發計劃中醫藥現代化重點專項課題（2017YFC1703400）；國家重點研發計劃中醫藥現代化重點專項課題（2017YFC170 3402）；河南省中醫藥拔尖人才培養項目資助（2019ZYBJ07）；河南省高層次人才特殊支持“中原千人計劃”—“中原青年拔尖人才”項目（ZYQR201912158）；河南省衛生健康中青年學科帶頭人專項（HNSWJW-2020014）；河南省科技攻關項目（222102310377）；河南省中醫藥科學研究專項（2021JDZY104）；河南省中醫藥科學研究專項（2021JDZY106）；2022年協同創新中心研究生科研創新基金項目（協同中心[2022]002號）

王小鵬（1994—），碩士研究生，從事中藥飲片臨床應用現代化研究。E-mail: wxp940320@163.com

李學林（1960—），教授，主任藥師，博士生導師，博士后合作導師，主要從事中藥應用形式研究。E-mail: xuelinli450000@163.com

劉瑞新（1980—），博士，主任藥師，研究生導師，博士后合作導師，從事中藥飲片臨床應用現代化關鍵技術研究。E-mail: liuruixin7@163.com

[責任編輯 鄭禮勝]