[摘要]目的： 采用色差儀及電子鼻對厚樸“發(fā)汗”所產(chǎn)生的性狀變化進行數(shù)值描述。方法：以“發(fā)汗”厚樸與未“發(fā)汗”厚樸為研究對象，采用色差儀和電子鼻測量其顏色特征參數(shù)和氣味特征參數(shù)，并最終建立判別模型。結(jié)果：在藥材顏色方面，建立了基于L*，a*，b*色度空間的“發(fā)汗”與未“發(fā)汗”厚樸顏色特征參數(shù)模型，“發(fā)汗”厚樸雙側(cè)90%參考值范圍L*（52.22～59.42），a*（5.36～7.68），b*（22.04～27.05）；未“發(fā)汗”厚樸雙側(cè)90%參考值范圍L*（38.42～47.31），a*（9.63～11.85），b*（18.48～25.53）；在藥材氣味方面，主成分分析及偏最小二乘法分析結(jié)果表明，“發(fā)汗”厚樸與未“發(fā)汗”厚樸存在顯著性差異。結(jié)論：厚樸“發(fā)汗”前后藥材顏色及氣味差異均可根據(jù)色差儀和電子鼻測得的厚樸顏色和氣味特征參數(shù)以數(shù)值的形式表述。
　　[關(guān)鍵詞]厚樸；“發(fā)汗”；色差儀；電子鼻；顏色與氣味；數(shù)值化
　　中藥材質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究的科學(xué)化一直是中藥研究領(lǐng)域的熱點，中藥材在顏色和氣味等方面的性狀特征常常是評價中藥材質(zhì)量的重要依據(jù)。然而，目前對這些性狀特征的評價多是基于經(jīng)驗的主觀描述，在實際過程中藥材的質(zhì)量會因評價人主觀感覺的差異而人為地劃歸成不同的質(zhì)量等級。將顏色、氣味等感官評價指標(biāo)以數(shù)值化的形式表示出來，進而定量化，將有助于中藥材質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)化的實現(xiàn)。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，色差儀、電子鼻、電子舌等設(shè)備被越來越多地應(yīng)用到對中藥材顏色和氣味的研究中，如黃學(xué)思等[1]運用色彩色差計和電子鼻，將經(jīng)驗指標(biāo)數(shù)據(jù)化，實現(xiàn)檳榔炒制“火候”判別的客觀數(shù)量化；劉紅秀等[2]運用電子鼻提取了川芎、丁香等7種中藥材的氣味信息，建立了氣味指紋圖譜，很好地鑒別了不同品種的中藥材。
　　厚樸為木蘭科植物厚樸Magnolia officinalis Rehd.et Wils.或凹葉厚樸M.officinalis var. biloba的干燥干皮、根皮和枝皮，具有燥濕消痰、下氣除滿的功效，用于濕滯傷中、脘痞吐瀉、食積氣滯、腹脹便秘、痰飲喘咳[3]。在2010年版《中國藥典》中規(guī)定厚樸的產(chǎn)地加工方法為“發(fā)汗”，傳統(tǒng)上厚樸以“紫色多潤”為質(zhì)量上乘。作者對產(chǎn)于道地產(chǎn)區(qū)湖北恩施的厚樸藥材進行“發(fā)汗”處理，比較了“發(fā)汗”前后厚樸藥材性狀的差別。本研究擬采用色差儀和電子鼻對厚樸“發(fā)汗”所產(chǎn)生的性狀變化進行數(shù)值描述，獲取厚樸“發(fā)汗”前后在顏色及氣味上的特征參數(shù)，建立判別厚樸“發(fā)汗”與否的判別模型。
　　1材料
　　FOX 3000電子鼻（法國Alpha.M.O.S.公司）；U-3010色差儀（日立高效技術(shù)那珂事業(yè)所）。
　　厚樸藥材于2011年6月采自湖北恩施，經(jīng)中國中醫(yī)科學(xué)院中藥研究所楊濱研究員鑒定為木蘭科植物厚樸M.officinalis的干皮。按2010年版《中國藥典》方法結(jié)合當(dāng)?shù)亓?xí)俗進行“發(fā)汗”處理，同時制備不“發(fā)汗”自然陰干的樣品，各15份。隨后，所有樣品制成粉末，過60目篩。
　　2方法
　　2.1色澤測定
　　以色差儀對“發(fā)汗”厚樸與未“發(fā)汗”厚樸樣品的顏色進行測定分析記錄樣品的參數(shù)L*，a*，b*值。每個樣品測定2次，以平均值計。色差儀測定條件：照明光源D⁶⁵，狹縫寬度1 nm，視場選擇10°角，波長掃描范圍380～780 nm。
　　2.2氣味測定
　　以電子鼻對“發(fā)汗”厚樸與未“發(fā)汗”厚樸樣品的氣味進行測定分析記錄樣品的數(shù)值曲線。每個樣品測定2次，以平均值計。電子鼻測定條件：樣品量1 g，孵化溫度80 ℃，孵化時間10 min，進樣量1 500 μL。
　　2.3數(shù)據(jù)分析方法
　　采用統(tǒng)計軟件SPSS 13.0對色差儀采集得到的L*，a*，b*參數(shù)值進行數(shù)據(jù)分析，主要采用探索性分析進行多元正態(tài)性檢驗和方差齊性檢驗，Kruskal-Wallis H檢驗，Mann-Whitney檢驗，秩相關(guān)分析，判別分析，參考值范圍應(yīng)用百分位數(shù)法等；采用SPSS 13.0軟件對電子鼻得到的氣味數(shù)據(jù)進行主成分分析（principal component analysis，PCA），采用SIMCA-P 11.5軟件進行偏最小二乘法（partial least squares method，PLS）建立判別模型。
　　3結(jié)果與討論
　　3.1色度研究
　　3.1.1秩和檢驗及秩相關(guān)本實驗樣品數(shù)據(jù)來源于“發(fā)汗”和未“發(fā)汗”2組厚樸樣品，對數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)所得到的L*，a*，b*參數(shù)值不滿足多元正態(tài)性分布和方差齊性，故數(shù)據(jù)處理選擇秩和檢驗。經(jīng)過秩和檢驗分析，Kolmogorov-Smirnov Test中的L*，a*，b*的χ²分別為19.061，2.739，0.913，P分別為0，0，0.375。Mann-Whitney Test中的L*，a*，b*的χ²分別為-33.023，-4.666，-1.970，P分別為0，0，0.05。表明“發(fā)汗”和未“發(fā)汗”厚樸在顏色上有差異，且在數(shù)值上體現(xiàn)為L*，a*具有顯著性差異。因此，分別以L*，a*為變量進行秩相關(guān)檢驗，Kendall′s tau-b相關(guān)系數(shù)為-0.646，雙側(cè)P為0；Spearman′s rho相關(guān)系數(shù)為-0.840，雙側(cè)P為0。說明L*，a*分別與厚樸色度的變化呈直線相關(guān)關(guān)系。
　　3.1.2判別分析根據(jù)樣本類型，建立了以L*，a*，b*為輸入的厚樸色度判別函數(shù)。由組間均值均等性檢驗的結(jié)果可知，L*，a*，b*3個自變量P均小于0.05，表明在厚樸“發(fā)汗”和未“發(fā)汗”的判別函數(shù)中L*，a*，b*均有統(tǒng)計學(xué)意義，其中L*的λ為0.118，a*的λ為0.077，b*的λ為0.812。根據(jù)λ越接近0，組間判別越顯著這一原則，可知a*判別更有意義。

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