基于聚丙烯咪唑两亲性衍生物吸附剂的涡旋辅助分散固相微萃取技术用于食品和水样中钼的灵敏检测

本文创新性地将电子眼(e-eye)、电子鼻(e-nose)和电子舌(e-tongue)三种智能感官技术与高效液相色谱(HPLC)和气相色谱(GC)相结合，建立了紫苏子颜色-气味-风味特征与α-亚麻酸等6种关键成分的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型（R2>0.94），为中药材质量评价提供了快速、无损的新型分析范式。

　　

Highlight

本研究首次系统整合电子感官技术与色谱分析方法，通过多维数据融合实现了紫苏子品质的智能化评估。

Sample collection

实验收集了来自12个不同产地的37批次紫苏子样品（编号Z1-Z37），均为唇形科植物紫苏(Perilla frutescens (L.) Britt.)的干燥成熟果实。

Chemicals

实验所用标准品包括亚麻酸甲酯、亚油酸甲酯、油酸甲酯等，均购自上海源叶生物科技有限公司。

Method validation of quantitative analysis

采用HPLC定量迷迭香酸，GC分析α-亚麻酸等脂肪酸。所有化合物均实现良好分离（图S1），校准曲线R2>0.999，连续6次进样的相对标准偏差(RSD)<3%，回收率91.2%-105.3%，符合方法学验证要求。

Discussion

研究发现电子舌信号与α-亚麻酸含量呈负相关，而电子鼻信号与油酸正相关。电子鼻和电子舌对产地区分的判别指数Q2分别达0.817和0.899，显著优于电子眼的判别能力。这种多模态感官-色谱联用策略为预测脂肪酸组成提供了创新解决方案。

Conclusion

通过智能感官与化学分析的协同整合，本研究不仅建立了紫苏子主要成分的快速预测模型，更开创了中药材"电子感官信号-化学成分"映射分析的新范式，为复杂食品体系的质量控制提供了理论指导和技术模板。