谈砂仁基于“气”仿生嗅觉系统在中药品质整体评价中策略学

论文导读：称样量、进样量、粒12345下一页
摘要：[探讨背景]中药品质评价一直是中药探讨和运用的重点和难点,在长期的医疗实践历程中,人们积累了大量评定中药质量的办法。有传统的五大鉴定法,随着科学的现代化进展,许多新技术新手段渗透其中。但是,也有着着几点不足。例如现有对中药挥发性成分的GC-MS分析,所得结果主要是裂解后的小分子产物信息,与其在药材中的原始形态、或者说发挥药效的化学物质关联性较差。近年来,学者们一直在寻找一种综合的分类办法：在给出具体指标的同时,也能够解释这些指标所代表的更深层次的物质内涵和药效意义。传统性状鉴定是基于“辨状论质”论述、采取手摸、眼看、鼻闻、嘴尝等办法,建立了一整套优质药材的评价标准。这种标准是公认的、可靠的、有效的。同时,在现行的《中国药典》等标准中,“性状”标准始终占据重要地位,具有独特的优越性。其中,气味特点与中药所含化学成分直接相关,同时也与其他类成分间接相关,更重要的是与内在质量、药效密切相关,如“砂仁气香浓,质优效佳”。然而,传统嗅觉识别法主观经验性较强,不利推广运用。目前常用的气味分析技术(如气相色谱法),前处理繁琐、溶剂消耗多,且不能反映气味整体特点。由此,在传统性状鉴别原有的优势基础上,早日引入能数字化、量化气味特点的仪器迫在眉睫。需要特别指出的是,所谓“气味”一词的概念有广义和狭义之别。在本文中,提及的中药“气味”特点性指代在性状鉴别历程中,人类嗅觉感官体系接收的主观体会。仿生嗅觉体系的探讨已开展多年,其中从电子鼻技术的为主要代表。电子鼻是近年进展迅速的高新技术,具有快速、灵敏、准确、无损、无污染等特征。但其检测体系——传感器阵列具有广谱响应性、交叉敏感特性等特征,导致信息重叠冗余、方式识别繁杂耗时等不足。在实际运用中,需寻找方式识别最优解,建立适宜的传感器阵列优化办法,以而采取最简便、准确的识别办法和最小规模的传感器阵列实现不同样品的快速鉴别。本文针对从上不足,即如何科学、合理地将仿生嗅觉体系——电子鼻引入到中药‘气味”数字化、进而运用于中药品质整体评价之探讨领域及如何展开相关办法学的探讨等科学不足,从临床常用大宗药材砂仁等为探讨载体,采取目前公认的中药品质评价办法——传统性状鉴定法和理化分析法,旨在对符合中药特点的气敏传感器阵列的优化法和体系判别模型的筛选法进行较深入的探讨,明确药材气味与药材内部物质基础之间的联系,以而建立中药质量的气味判别模型,为药材质量标准的完善提供依据。为优选适合中药“气味”探讨的气敏传感器阵列,筛选智能的、符合中药整体特点的体系判别模型提供参考,为电子鼻合理运用于中药品质整体评价奠定基础。同时也为中医药论述指导下的中药研发提供新思路。[目的与作用]1、从性状鉴定为基础,建立砂仁药材质量的初步评价；找出优质砂仁性状特点的物质内涵,验证其科学性。2、确定电子鼻对砂仁气味的最佳测量参数,建立优良测量办法,为电子鼻在中药探讨领域中的运用提供实验依据。3、建立MOS传感器阵列优化法,筛选方式识别算法,建立最佳判别模型；为科学、合理地将电子鼻运用到中药品质评价中,提供保障。4、找到“感官气味—数字化气味—内在物质基础”之间的相关性,证明“电子鼻”代替‘人鼻”的合理性。5、确立电子鼻分辨中药优劣及预测中药成分的具体判别指标,为中药提供一种快捷、灵敏、准确的备选鉴别技术,促进中药品质评价智能化发展；同时为中药质量标准的完善提供新思路与新技术支持。[内容与办法]本文收集不同品种、不同产地砂仁样品,以五个方面开展探讨：1、在“辨状论质”论述指导下,基于传统性状鉴别法,尽量准确、详尽地对不同来源的砂仁进行性状描述,包括果实的形状、表面、颜色,种子团的质地、颜色、气味等,对其质量进行初步评价,建立感官评价表。另外,选择易于测量、可数字化的性状参数,确定纵径、横径及百果重为砂仁性状测量指标,分别代表果实的大小及种子团饱满程度。2、分别采取气相色谱法(GC)、高效液相法(HPLC)测定砂仁样品中乙酸龙脑酯、樟脑从及槲皮苷的含量,以而建立符合现行标准规定的参考指标。采取典型相关分析法,对砂仁性状特点和内在物质基础进行相关性分析,为作为优质砂仁质量标准的性状特点的科学性与合理性提供实验依据和数据支持。3、基于α-Fox3000电子鼻对样品气味的分析测定,从气敏传感器的最大响应为指标,采取单因素考察和正交试验法,以称样量、进样量、粒论文导读：
径、孵化温度、孵化时间等5个因素对电子鼻的测量参数进行摸索、优化,确定最佳测量参数。4、为提升办法的普适性与泛化性,从姜科常用10味药材为探讨载体,基于上面陈述的优选出的最佳实验条件,采取逐步判别分析法、主成分分析法、BC(BestFirst+CfsSubsetEval)属性筛选法等进行适用于中药气味特点提取的传感器阵列优化办法的摸索与建立,同时采取朴素贝叶斯、径向基函数网络、随机森林等进行最佳方式识别算法的摸索与建立,结合药材的传统鉴别特点及有效成分指标,对所建判别模型进行验证,为其提供实验依据和论述支持,最终寻求判别模型建立法的最优解。5、在已建判别模型的基础上,使用电子鼻提取的砂仁数字化气味数值对其内在物质进行预测,与实测值比对,初步探索了电子鼻基于中药气味特点对其“真伪优劣”的鉴别、预测潜力。[结果与结论]本文收集砂仁样品共25批,其中包括：广东省阳春砂、云南省阳春砂、广西省阳春砂、东南亚绿壳砂。建立的GC.HPLC等办法均准确、有效、可靠。所测25批样品结果为：纵径0.52～1.75cm、横径0.56～1.02cm、百果重20.18～84.03cm;乙酸龙脑酯含量0.48～6.64mg/g.樟脑含量0.33～3.50mg/g.槲皮苷含量0.01～0.18mg/g.不同来源样品间乙酸龙脑酯含量分布规律性最强：即广东阳春砂均在3.5mg/g从上、云南阳春砂大致范围为1.5～3.5mg/g、广西阳春砂为1.0～2.0mg/g.东南亚绿壳砂为0.3～1.6mg/g.以砂仁的感官评价表得出,基于传统性状鉴别法对25批砂仁进行初步评价,将其分为两大类：一类为种子团饱满、油润、气芳香浓烈,二类为种子团稍显干瘪、油润感差、气香较淡。结合化学成分指标测定结果,得出从下规律：一类砂仁乙酸龙脑酯含量较高,在3.5mg/g从上(3.6606～6.6441mg/g)；二类砂仁乙酸龙脑酯含量较低,在1.8mg/g从下(0.4845～1.7449mg/g).对砂仁性状、内在成分两组指标的典型相关性分析结果显示：第一典型相关变量中纵径、横径的权数较大,分别为1.0234、1.4685,而其在乙酸龙脑酯含量上的相联系数最大,为2.1374。说明果实较大、种子团较饱满(纵径、横径数值大)的砂仁样品中乙酸龙脑酯含量较高。因此证实,在临床实践中将“气味浓淡、果实大小、种子团饱满程度”作为砂仁传统性状鉴别中的重要依据之一,是科学合理的。对称样量、进样量、粒径、孵化温度、孵化时间等5个因素的单因素考察及正交试验结果表明：电子鼻检测砂仁气味的最佳测量参数为：称样量0.4g,进样量500μL,样品粒径为过2号筛,孵化温度为45℃,孵化时间为600s。所确立办法准确、可靠。采取多种手段进行传感器优化办法的摸索结果显示：从α-FOX3000的12根原始传感器阵列(U)为探讨对象,基于方差分析、累计相联系数分析、聚类分析结合典则指标筛选法、逐步判别分析法从及BestFirst+CfsSubsetEval(BC)属性筛选法,摸索出3种传感器优化法,所得传感器优化阵列分别为：U1:S1、S2、S5、S6、S8、S12;U2: S1、S3、S4、S10、S12;U3:S2、S3、S6、S8、S10、S12。采取PCA、Fisher LDA从及多种分类器(NBN、RBF、RF)等对优化前后的传感器分类效果进行对比分析,结果显示：聚类分析结合典则指标筛选法操作历程耗时、繁琐；逐步判别分析法虽可降维、消除奇异性,但从鉴别信息的损失为代价,无法保证所抽取的特点是最优的;BC属性筛选法通过返回进行贪心式爬山搜索,逐一评估单个属性的预测能力和属性之间的冗余度,判别结果与原始阵列一致性最高。最终确立了最佳了MOS传感器阵列的优化办法——BC属性筛选法。传感器阵列优化法的确立：优化后的传感器阵列既保证所获取信息的完整性和可靠性,也剔除了冗余信息、实现数据降维,能够代替原始阵列完成对中药的鉴别任务；并且优化后分类效果有一定程度的提升,例如BC属性筛选法优化后的传感器阵列,NBN、 RBF、RF3种分类器的正判率均在80%从上。此种优化办法有效、可行。分类器的筛选及确立：针对鉴别难点,从“级联分类器”方式摸索、建立最佳判别模型,即建立从径向基函数网络为一级分类器、随机森林为二级分类器的“二级级联分类器”论文导读：化学物质基础极为与传感器意义历程、反应机制提供更进一步的实验依据,为中药电子鼻的传感器阵列特异性、专属性的探讨与开发奠定基础。6、对电子鼻技术在中药领域的运用,除了对中药品种、上一页12345下一页
,实现对不同中药样品的鉴别。同时,结合传感器优化法,寻找更优解：BC属性筛选办法结合二级级联分类器构建判别模型。证实所建模型学习速度快、准确率高、无过拟合现象等优点,可望为中药气味鉴别提供一种简便、快速、有效的备选分析办法。为在传感器数量有限的前提下,实现电子鼻对中药的快速鉴别提供实验依据和办法参考。MOS传感器将中药“气味”数字化的结果：根据传感器(LY2/gCT)最大响应值对砂仁内在成分(乙酸龙脑酯)含量进行预测：响应值=0.04,质较优,乙酸龙脑酯的含量大多都在3.5mg/g从上、乙酸龙脑酯/樟脑含量比值大于2.0,基本可接受为道地阳春砂；而响应值=0.03的,则大多在1.8mg/g从下、乙酸龙脑酯/樟脑含量比值小于1.5,基本排除为道地阳春砂的可能。结合性状鉴别所建感官评价表,得出：电子鼻所得结果与性状鉴别结果一致,即可将样品分为二类：一类为气味浓、传感器响应值高、乙酸龙脑酯含量高,可接受为道地阳春砂；二类为气味稍淡、传感器响应值低、乙酸龙脑酯含量低,可排除为道地阳春砂。MOS传感器阵列的电子鼻具有对中药进行“品——真伪”定性、“质——优劣”定量分析的潜力。[讨论]1、不同性状砂仁样品之间内在有效成分有着的明显性差别,不仅仅表现于单一指标成分含量的高低,还体现在各指标成分比例的变化。以中医“君臣佐使”论述深思,某味中药的药效发挥很大程度上与多成分极为相互之间比例联系密切相关。由此,笔者倡议将来采取更表现中医药“整体观”的多指标、多成分的方式,进行砂仁质量评价系统的探讨。2、在对电子鼻提取中药(砂仁)参数设置时,本论文是在忠于传统性状鉴定的前提下进行的,即在选择孵化温度、孵化时间等参数时,首先考虑与性状鉴定保持一致,例如孵化温度制约在40℃左右,从保证与传感器意义的气体尽量接近于人鼻所闻的化学物质。鉴于第五章已对传感器阵列优化、分类器筛选做了较为深入、体系的探讨,再以第六章电子鼻对砂仁判别模型的建立及运用的结果——只能区分道地阳春砂与非道地阳春砂、而无法区分不同产地、不同品种的砂仁——来看,电子鼻的灵敏性、准确性未得到充分的发挥和验证。笔者深思,人类嗅觉鉴别本身有着生理性盲区、客观局限性和历史选择性,在将来进一步探讨中,倡议以传感器与多成分意义机制出发,充分尝试更宽泛的仪器参数,例如将孵化温度调高等,更透彻挖掘其响应广谱性、研发其判别专属性。3、实际运用中,对于电子鼻传感器阵列的优化法和判别模型的构建法选择上,倡议不必拘泥于一种办法,根据具体实验条件、分析对象和探讨目的,多法交叉、择优建模。数学算法更新迅速,例如贝叶斯算法的不断完善与补充、多种数学算法交叉融合。未来,分类器的可选择性和可适用性会日新月异。由此,笔者倡议对本论文所提出的“级联分类器”办法的基础上,应避开照搬套用。实际中,灵活应用可提升分类器选择的准确性和判别模型的正判率。4、电子鼻对道地阳春砂与其他砂仁样品较易区分,并且对主要挥发性成分(乙酸龙脑酯)的含量范围具有一定预测能力。然而,针对不同品种、不同产地砂仁样品,基于电子鼻建立的气味指纹图谱,所建判别方式无法完成分类任务；同时,在利用传感器响应值对样品内在成分进行预测时,只能给出大致范围,验证结果也出现了偏差。分析其理由可能有三：第一,样品量太少且收集时间不同,导致样品的代表性有着局限性,倡议在将来的探讨中能收集更多、更具代表性的样品；第二,样品质量的优劣、药效的好坏,还需要从后更进一步的药理学实验、临床药效的验证,根据药效学结果对样品进行分类,再与电子鼻分类结果进行对比；第三,传感器广谱响应性太强,专属性问题,无法完成对砂仁特殊气味特点的提取与表征,倡议在将来的探讨中能尝试数量更多、种类更丰富的传感器提取中药气味特点,在大量实验基础上对更适合分析中药特异性气味的传感器进行筛选,充分挖掘电子鼻对中药进行定性、定量分析的潜力。5、受时间和实验条件的限制,本论文设计上整体性不够完善、有着部分局限性,主要是对办法学进行了摸索与建立,希望在未来的探讨中得到补充和完善。例如：对中药原粉气味进行与电子鼻气味测定平行的GC-MS分析,为中药产生气味的具体化学物质基础极为与传感器意义历程、反应机制提供更进一步的实验依据,为中药电子鼻的传感器阵列特异性、专属性的探讨与开发奠定基础。

6、对电子鼻技术在中药领域的运用,除了对中药品种、论文导读：

质量的“真伪、优劣”的鉴别和预测之外,笔者考虑其在新药研发中的价值。某一类气味代表着某一类的化学物质、即意味着可能有某一类特定的药效意义。例如中药传统鉴别中常提到的“参味”、“辛香味”等,这两种特殊的气味分别代表着补益类药、化湿类药所具有的临床药效。由此,针对新药的开发,可基于电子鼻先将其气味分类,如此“有的放矢”地去寻找、开发它的药用价值,具有指导性作用和环保价值。[创新点]3.1首次对传统性状鉴别中感官气味与内在物质基础建立关系、揭示了优质砂仁性状特点的物质内涵,证实了传统性状鉴别经验,如“砂仁气浓、个大、坚实、仁饱满为佳”的科学性、合理性。3.2针对砂仁感官气味的主观性、模糊性,首次采取电子鼻技术将其量化、数字化,建立一套优良的砂仁气味测定法。3.3创新性地引入BestFirst+CfsSubsetEval属性筛选法,证实了将其运用于建立电子鼻MOS传感器阵列优化法的优越性和可行性,得到适用于中药气味特点提取的传感器阵列优化办法。3.4首次应用“级联分类器”方式构建中药气味判别模型,所建方式识别算法准确、有效、可行。3.5在电子鼻对中药的快速鉴别探讨中,首次提出了“拆分任务、剔除冗余、由易到难、分级递进”创新性原则,成功实现了对判别模型的改善与完善。关键词：传感器阵列论文电子鼻论文级联分类器论文方式识别算法论文砂仁论文中药论文
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ABSTRACT11-14
前言14-16
第一章 文献综述16-31
1 电子鼻技术及运用探讨发展16-26

1.1 工作原理16-21

1.2 数据统计办法21-22

1.3 运用发展22-25

1.4 小结与展望25-26

2 砂仁化学成分及药理活性现代探讨发展26-31

2.1 概述26

2.2 化学成分26-29

2.3 药理活性29-30

2.4 小结与展望30-31

第二章 立题依据与总体设计31-43
1 立题依据31-38

1.1 中药品质评价的近况与不足31-33

1.2 人类嗅觉及现代探讨33-34

1.3 电子鼻技术的探讨近况与不足34-36

1.4 从气味特点评价中药品质的探讨近况与不足——从砂仁为例36-38

2 探讨思路38
3 探讨目标38-39
4 探讨案例39-40

4.1 样品的搜集与整理规划39

4.2 探讨内容39-40

5 技术路线40-43
第三章 传统优质砂仁性状特点的内涵验证43-59
1 材料43-44

1.1 仪器及分析软件43

1.2 试剂及对照品43-44

1.3 试药44

2 办法44-52

2.1 性状分析44

2.2 乙酸龙脑酯含量测定44-47

2.3 樟脑含量测定47-49

2.4 槲皮苷含量测定49-52

3 结果52-58

3.1 感官评价表52-54

3.2 指标编号54

3.3 样品测定结果54-55

3.4 模糊感官气味与内在物质相关性分析55-56

3.5 可量化性状指标与内在物质相关性分析56-58

4 结论与讨论58-59
第四章 中药气味特点的提取与量化59-67
1 材料59-60

1.1 仪器及分析软件59

1.2 试剂及对照品59

1.3 试药59-60

2 办法60-66

2.1 单因素考察60-63

2.2 正交试验63-65

2.3 办法学考察65-66

3 结果——电子鼻检测参数的确立66
4 结论与讨论66-67
第五章 最佳判别模型的建立67-87
1 中药气味指纹图谱的建立67-69

1.1 仪器与材料67

1.2 办法67-68

1.3 结果68-69

2 方式识别算法的初步筛选69-70
3 不同检测器的筛选70-71
4 传感器阵列优化法的建立71-81
5 级联分类器的构建81-82
6 最优解的确立82
7 鉴别难点分类结果分析82-83
8 判别模型构建办法的验证83-84
9 结论与讨论84-87
第六章 砂仁气味判别模型的建立与运用87-95
1 砂仁气味判别模型的建立87-88

1.1 材料与办法87

1.2 道地砂仁、非道地砂仁判别模型的建立87-88

1.3 不同品种、不同产地砂仁判别模型的建立88

2 砂仁感官气味数字化的合理性验证88-89
3 砂仁气味判别模型的运用89-93
4 结论论文导读：与讨论93-95第七章结论与讨论95-991结论95-962讨论及倡议96-983创新点98-99参考文献99-109致谢109-112个人简历112-114附图114-119上一页12345
与讨论93-95
第七章 结论与讨论95-99
1 结论95-96
2 讨论及倡议96-98
3 创新点98-99
参考文献99-109
致谢109-112
个人简历112-114
附图114-119