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      保圣電子鼻助力量色譜-感官-光譜法用于不同加工程度鱉甲鑒別

      點擊次數(shù):549 更新時間:2025-09-08

      湖北中醫(yī)藥大學(xué)劉艷菊教授團隊在《Talanta》雜志(IF=6.1)上發(fā)表文章提出結(jié)合多變量算法的新型色譜-感官-光譜法鑒別不同加工程度鱉甲。研究構(gòu)建多技術(shù)分析框架,明確表面顏色參數(shù)(a背面、b正/背面)、粉末顏色參數(shù)(b*、L*)為關(guān)鍵區(qū)分指標(biāo),電子鼻可區(qū)分生品與加工品,近紅外光譜結(jié)合歸一化預(yù)處理能有效區(qū)分加工度,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型鑒別率達91.7%,揭示了加工中氨基酸動態(tài)變化與美拉德反應(yīng)、蛋白質(zhì)水解的關(guān)聯(lián),為鱉甲加工質(zhì)量控制及中醫(yī)藥保健食品數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

      圖解摘要

      一、研究背景與意義

      鱉甲(Trionycis Carapax)作為常用保健食品原料,其加工程度直接決定品質(zhì)。傳統(tǒng)加工依賴經(jīng)驗判斷,缺乏定量標(biāo)準(zhǔn),且單一分析技術(shù)難以全面表征加工過程中的多維質(zhì)量變化,導(dǎo)致產(chǎn)品批次差異大、質(zhì)量不穩(wěn)定,嚴(yán)重制約了其標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)與在保健食品中的應(yīng)用。

      此前研究多采用單一分析工具,無法全面評估鱉甲在炮制和制備過程中的多維質(zhì)量變化。鑒于此,本研究將食品化學(xué)領(lǐng)域成熟的多模態(tài)分析框架引入中醫(yī)藥保健食品加工體系,以鱉甲為研究模型,旨在構(gòu)建結(jié)合多種技術(shù)的綜合分析框架,實現(xiàn)對不同加工程度鱉甲的精準(zhǔn)鑒別,為鱉甲制備工藝優(yōu)化提供理論依據(jù),同時為傳統(tǒng)經(jīng)驗型質(zhì)量控制向數(shù)據(jù)驅(qū)動型轉(zhuǎn)變提供技術(shù)支持,對推動中醫(yī)藥保健食品生產(chǎn)現(xiàn)代化和標(biāo)準(zhǔn)化具有重要意義。

      二、實驗材料與方法

      樣品:采購自湖北、安徽、江蘇的10批次中華鱉,制備得到40個鱉甲樣品,包括凈鱉甲和醋制鱉甲(分為欠制、適中、過制三個等級)。

      cNose電子鼻系統(tǒng)上海保圣實業(yè)發(fā)展有限公司,中國)由10個用于樣品分析的金屬氧化物傳感器組成。每個樣品(4 g)置于20 mL頂空玻璃瓶中,在25 ℃下平衡6 h。測試條件如下:清洗時間為120 s,流速為6 L/min,等待時間為5 s,測試時間為60 s,流速為1 L/min。每個樣品重復(fù)分析三次。響應(yīng)值表示為G/Go比,該比值表示樣品氣體與純空氣之間的電阻率比。每個傳感器的平均響應(yīng)值用作該樣品的數(shù)據(jù)。

      三、實驗結(jié)果與討論

      研究發(fā)現(xiàn),鱉甲的加工程度變化會影響其氨基酸組成、顏色和近紅外光譜特征。通過HPLC分析,隨著加工程度增加,賴氨酸含量下降,丙氨酸與色氨酸含量上升,PCA與OPLS-DA模型篩選出8個氨基酸差異指標(biāo)。E-eye分析表明,鱉甲表面及粉末的L*、E值下降,a值上升,b值先升后降,OPLS-DA模型確定了顏色差異的主要指標(biāo)。NIR光譜分析顯示,經(jīng)過預(yù)處理的光譜能有效區(qū)分不同加工程度鱉甲。

      電子鼻(E-nose)分析

      圖中A為不同加工程度鱉甲電子鼻氣味響應(yīng)值雷達圖,其中響應(yīng)值最高的是S8(短鏈烷烴),其次是S6(有機氣體、苯酮類、醛類、芳香族化合物),最后是 S5(氮化物、氨),說明鱉甲中的主要揮發(fā)性成分為短鏈烷烴、有機氣體、苯酮類、醛類、芳香族化合物、氮化物和氨。柱狀圖B、C、G、I表明鱉甲及加工品對傳感器1、2、6、8的響應(yīng)值存在明顯差異,說明烷烴、煙熏味、醇類、醛類、短鏈烷烴、有機氣體、苯酮類、醛類、芳香族化合物是造成生鱉甲與加工品氣味差異的成分。生鱉甲各傳感器響應(yīng)多高于加工品;氣味雷達圖表現(xiàn)出傳感器1、2、6、8可區(qū)分生品與加工品。通過OPLS-DA分離生品與加工品的趨勢略好。

      多模態(tài)數(shù)據(jù)分析進一步揭示了鱉甲外觀與內(nèi)在成分之間的動態(tài)關(guān)聯(lián),且基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型,測試集總準(zhǔn)確率達91.7%,可精準(zhǔn)識別不同加工程度的鱉甲。


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