一种基于HS-GC-MS与fastGCe-nose技术的机器学习算法的茅苍术产地溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种基于顶空气相质谱(HS

【技术实现步骤摘要】
一种基于HS
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GC
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MS与fast GC e
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nose技术的机器学习算法的茅苍术产地溯源方法


[0001]本专利技术涉及一种中药材的溯源方法，具体涉及茅苍术产地的溯源方法。

技术介绍

[0002]近年来，追溯中药材的基原、产地、生产方式，从而保障中药材品质，保证中药的药效，已成为中药研究领域的一大热点。苍术(Atractylodis rhizoma)为菊科植物茅苍术Atractylodeslancea(Thunb.)DC.或北苍术Atractylodes chinensis(DC.)Koidz.的干燥根茎，最早记载于《神农本草经》(汉代)，用于消化系统疾病、夜盲症和流感的治疗。自古以来，茅苍术质量明显优于北苍术，且以江苏茅山地区产者品质最佳，为公认的优质商品。近年来，由于环境及人为因素的影响，野生茅苍术资源濒临绝迹，栽培品逐渐成为茅苍术商品的主流，以江苏、湖北、河南等省产者居多。目前，市场上流通的苍术商品较为复杂，不同基原、产地、生产方式的商品鱼龙混杂，严重影响了茅苍术商品的品质、临床疗效的发挥以及茅苍术产业的发展。因此，急需建立一个能够快速、准确地识别茅苍术基原、地理来源及生产方式的方法。
[0003]目前，茅苍术的产地识别与质量评估研究中常用的分析手段有气质联用(GC
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MS)、高效液相色谱(HPLC)、超高效液相色谱(UPLC)、近红外光谱(NIR)等。前人对不同基原苍术和不同产地茅苍术的挥发性成分、低聚糖等代谢物进行测定，部分实现了不同基原苍术、不同产地茅苍术的区分，但是对于不同生产方式茅苍术的研究仍是空白。此外，在先前的研究中，研究者只是单一地从基原或产地层面对茅苍术样品进行简单分类，这并不能解决茅苍术商品实际面临的基原、产地、生产方式三个层面的综合性难题，茅苍术商品的质量差异问题始终没有得到有效解决。
[0004]性状鉴别是识别中药产地、评价中药品质的重要手段。中药"辨状论质"理论是根据中药所表现的性状特征，判断中药的真伪优劣，从而阐明其质量的本质，是历代中药鉴定的精华和特色。性状特征主要指药材的"形、色、气、味"，其中的"气"是"辨状论质"的关键依据之一。《本草衍义》形容苍术“气味辛烈”，《中国药典》中提到茅苍术“气香特异”，北苍术“香气较淡”，《中华本草》提到苍术“以香气浓者为佳”。可见气味是苍术产地溯源与质量评价的重要指标，但是此类主观的描述性语言缺乏客观性和标准性。
[0005]顶空(Headspace，HS)是一种用于测定与待采样基质平衡的气相中的挥发物的采样技术，可以快速提取中药材的挥发性代谢物，具有前处理简单、分析周期短、全程自动的优点，目前已经广泛地与GC
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MS相结合，可以对中药的挥发性代谢物进行精确的定性分析。快速气相电子鼻也是一种基于HS的“电子传感”技术，它结合了GC和电子鼻的功能，模仿人类嗅觉功能，能够快捷、灵敏、准确全面、完整地反映中药材的整体气味特征，在中药气味识别中具有优势，应用于香气类型评价等研究之中。
[0006]为了对茅苍术的基原、产地、生产方式进行精准、快速的溯源，本专利技术采用HS
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GC
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MS与fast GC e
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nose检测苍术代谢物并评估气味特征，使用多元统计分析和机器学习算法
进行苍术溯源分析。本专利技术有望为茅苍术道地性及品质评价提供依据，为茅苍术质量评价体系的完善提供一个新的思路。

技术实现思路

[0007]专利技术目的：本专利技术的目的是构建有效的茅苍术产地溯源模型，以解决临床应用中茅苍术药材的质量差异问题。本专利技术采用顶空气相色谱
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质谱法(HS
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GC
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MS)与快速气相电子鼻(fastGC e
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nose)分析全国8个主产区的苍术样品，利用化学计量学分析寻找差异代谢物，使用极致梯度提升(XGBoost)等八种机器学习算法建立茅苍术产地溯源模型。实验结果：HS
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GC
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MS共鉴定出萜类等162个代谢物，包括倍半萜(119)、和单萜(28)、烷烃类(4)、脂肪酯类(1)、脂肪醛类(1)、脂肪羧酸类(3)、芳香烃类(5)、聚炔类(1)；fast GC e
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nose鉴定出了9个代谢物并绘制了苍术专属风味轮；其中倍半萜类化合物是影响茅苍术质量的主要差异代谢物，β
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Sesquiphellandrene、β
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Elemene、α
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Ferulene、Agarospirol、Valencene、Guaiol等13个倍半萜类差异代谢物在茅苍术中的含量显著高于北苍术，Agarospirol、Bulnesol、Italicene等8个倍半萜类差异代谢物在不同产地茅苍术中的含量差异显著，α
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Curcumene、α
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Copaene、Guaia
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6,9
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diene等5个倍半萜类差异代谢物以及β
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Ocimene、β
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Pinene、3
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Carene等7个单萜类差异代谢物在茅苍术野生品与栽培品之间的含量存在显著差异；不同类型苍术样品的气味特征信息存在显著差异，甜味的Ambroxide在江苏省茅苍术中含量最高。在八种机器学习算法中，XGBoost具有最佳的分类和预测性能，模型预测准确率为86.17
±
7.48％。因此本专利技术使用HS
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GC
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MS、fast GC e
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nose分析苍术样品评估了苍术的气味特征，并基于机器学习算法开发了一个快速、准确的产地溯源模型以识别茅苍术的基原、产地及生产方式，用于解决茅苍术商品的质量差异问题，为茅苍术道地性及品质评价研究提供参考，可应用于在线检测等质量监控环节，也为其他饮片快速检测方法的建立提供依据。
[0008]技术方案：为了实现以上目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0009]一种基于HS
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GC
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MS与fast GC e
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nose技术的机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，包括以下步骤：
[0010](1)样品采集
[0011]采集菊科植物茅苍术与北苍术的干燥根茎样品，所有样品均用打粉机粉碎为粉末，过60目筛后作为供试品，于自封袋中真空冷冻保存；
[0012](2)取步骤(1)的供试品采用顶空气相质谱采集苍术供试品的质谱信息；
[0013](3)取步骤(1)的供试品使用快速气相电子鼻采集苍术供试品色谱信息与气味信息；
[0014](4)将步骤(3)的苍术供试品气味信息导入excel，绘制苍术风味轮；
[0015](5)采用正交部分最小二乘判别分析OPLS
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于HS
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GC
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MS与fast GCe
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nose技术的机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)样品采集采集菊科植物茅苍术与北苍术的干燥根茎样品，所有样品均用打粉机粉碎为粉末，过筛后作为供试品，于自封袋中真空冷冻保存；(2)取步骤(1)的供试品采用顶空气相质谱采集苍术供试品的质谱信息；(3)取步骤(1)的供试品使用快速气相电子鼻采集苍术供试品色谱信息与气味信息；(4)将步骤(3)的苍术供试品气味信息导入excel，绘制苍术风味轮；(5)采用正交部分最小二乘判别分析OPLS
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DA对不同类型苍术供试品的代谢物数据进行化学计量学分析，通过VIP评分与Student
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s t
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test评分，筛选出区分不同基原、产地、生产方式苍术的主要代谢物作为特征代谢物；(6)利用步骤(2)的顶空气相质谱采集得到的苍术供试品质谱信息与步骤(3)快速气相电子鼻采集得到的苍术供试品色谱信息的数据，采用机器学习算法，进一步建立茅苍术溯源模型，实现茅苍术基原、产地、生产方式的一次性精准溯源。2.根据权利要求1所述的一种基于HS
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GC
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MS与fast GCe
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nose技术的机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，步骤(2)顶空气相质谱的样品前处理条件为：精密称取0.2g苍术供试品，置于10ml顶空进样瓶中，密封后依次置于样品盘上。顶空进样条件：Agilent 7697A型顶空进样器；样品瓶加热温度120℃；平衡时间20min；定量环温度135℃；初始定量环压力15psi；定量环阶升速率20psi/min；最终定量环压力2psi；定量环平衡时间0.05min；传输线温度150℃；进样时间0.5min。色谱条件：Agilent 7890B型气相色谱仪；色谱柱Agilent DB
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WAX 122
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7032，规格30m
×
250μm
×
0.25μm；载气He，流量1.0mL/min；进样口温度240℃；分流比30:1。程序升温：起始温度50℃，以5℃/min升温至200℃，保持0min；进样量0.8μL；溶剂延迟时间3min。质谱条件：MS型号7000C；离子源类型EI；离子源能量70eV；离子源温度230℃；四极杆温度150℃；接口温度280℃；质量扫描范围m/z 40～400；扫描速率0.20s/scan；淬灭气He，流量2.25mL/min；碰撞气N2，流量1.5mL/min。代谢物的识别：根据NIST14标准质谱图库检索结果、匹配度，并结合苍术素对照品确认苍术样品中代谢物的成分信息。3.根据权利要求1所述的一种基于HS
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GC
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MS与fast GCe
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nose技术的机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，步骤(3)的快速气相电子鼻采集所使用条件为：样品孵化：对于用快速气相电子鼻进行的孵化方法是：精密称取0.1g苍术供试品至20mL顶空进样瓶中，在90℃下孵化20分钟，搅拌速度为500rpm，工作5s，休息2s；分析方法：采用带嵌入式气味浓缩器的Heracles Neo快速气相色谱分析仪进行分析；将4500μL孵化后的顶空气体注入进样器，并在冷阱中浓缩，然后阱将在冲洗后被加热，浓缩的气味被快速注入，并在注入阶段，在规格为10m
×
0.18mm
×
0.4μm的DB
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5柱和规格为10m
×
0.18mm
×
0.4μm的DB
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1701柱之间进行划分；每根柱子中的代谢...

【专利技术属性】
技术研发人员：谷巍，郭兰萍，甘逸夫，杨涛，邱蓉丽，汤敏，杨增财，
申请(专利权)人：南京中医药大学，
类型：发明
国别省市：