中药材产地快速判别 | 基于集成多种算法的电子鼻技术测定三叶青的地理原产地

南方药用植物——三叶青

三叶青别名：金线吊葫芦、蛇附子、石老鼠，葡萄科崖爬藤属多年生草质藤本，我国南方药用植物。

植物形态：典型三出复叶，小叶 3 枚，叶缘带锯齿；卷须与叶片对生，用于攀附岩石、灌木。

地下具卵形 / 类球形块根，棕褐色，是传统主要药用部位；叶片同样含挥发性物质。

性味：微苦，平。

功效：清热解毒，消肿止痛，化痰散结。

该研究发表于Heliyon，采用AIRSENSE电子鼻（10 个金属氧化物传感器）结合多种算法，对来自我国南方 12 个产地的三叶青叶片挥发性物质开展检测，实现三叶青产地快速判别。

实验方法

样品：10‑11 月采集浙江、福建、湖南、贵州等 12 个产地三叶青叶片；每个产地采集 3‑5 株健康植株。

电子鼻检测：称取 1 g 叶片置于顶空瓶平衡 1 h，抽取顶空气体检测，流速 400 mL/min，测定 60 s；以R=G0/G计算传感器响应值，仪器重复测试变异系数＜1%，重复性良好。

数据分析算法：主成分分析 PCA、偏最小二乘回归 PLS、系统聚类分析 HCA、径向基函数 RBF 神经网络；36 份样本对半划分训练集、测试集，采用 MSE、RMSE 评价预测效果。

结果与分析

01

传感器响应特征

各传感器信号先快速上升后趋于稳定；W5S、W2W 传感器贡献度高，W1W、W1S、W2S、W1C 信号较低，其余传感器响应微弱。提取检测 50 s 时的信号用于后续分析，雷达图显示不同产地气味指纹模式存在差异。

02

PCA 与 PLS分析

PCA 前两个主成分累计解释总方差 85%，判别准确率91.31%；PLS 分析同样实现样本区分；地理距离近的样本聚类在一起，距离远的样本区分明显；舟山海洋气候样本和其余产地分离度高。

03

HCA 聚类分析

样本分为两大支，舟山样本单独为一支；其余 11 份产地样本内部，武夷山周边样本挥发性物质相似度高，浙江部分产地聚为一类；遗传漂变、交配系统等因素会对聚类结果产生干扰。

04

RBF 神经网络分析

10 个传感器作为输入，12 个产地为输出，预测均方误差 MSE=2.677×10^{-14}，未知产地样本预测成功率高。

研究结论

1、对比 GC‑MS、HPLC‑MS 等传统仪器，电子鼻成本低、无需复杂前处理、无损检测；DNA 指纹技术操作繁琐、耗时长。电子鼻结合多算法适合中药材产地溯源。土壤、气候、降水等环境差异造成不同产地三叶青挥发性组分不同，造成气味指纹差异。

2、研究证实电子鼻结合 PCA、PLS、HCA、RBF 神经网络可有效判别三叶青地理来源；无需针对特定挥发性化合物定制设备。

为三叶青药材产地快速鉴别提供新方案，有利于规避伪劣药材，保护使用者权益，也为其他药用植物化学型‑香气关系研究提供参考。