整合电子鼻、电子舌与GC-IMS的商业‘Boju’（Chrysanthemum morifolium Ramat.）品质评价与判别标志物研究

《Frontiers in Nutrition》：Quality evaluation of commercial ‘Boju’ (Chrysanthemum morifolium Ramat.) using integrated electronic nose, electronic tongue, and GC-IMS analysis

　　

商品‘Boju’（Chrysanthemum morifolium Ramat.）来源于菊科（Asteraceae）干燥头状花序，是具有重要价值的药用草本。目前市场流通两种主要商业规格‘Boju’：Chrysanthemum morifolium Hemsl cv. ‘Da Boju’（DBJ）与Chrysanthemum morifolium Hemsl cv. ‘Xiao Boju’（XBJ），其原植物来源分别为Chrysanthemum × morifolium Hemsl cv. ‘Damaya’.与Chrysanthemum × morifolium Hemsl cv. ‘Boju’。‘Boju’为全球消费的功能性草本，以其独特感官特性而受重视。为应对品种特异性鉴别挑战，研究部署了整合电子鼻（E-nose）、电子舌（E-tongue）与气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）的多传感器平台。E-nose图谱有效区分DBJ与XBJ；E-tongue分析显示两组传感器响应大体重叠，以咸味样（saltiness-like）和鲜味样（umami-like）通道占优势；DBJ主要因显著更强的苦味后味（bitter-aftertaste）响应而被区分。GC-IMS代谢组学解析125个挥发性信号，注释66个化合物；后续多变量建模分离出28个富含萜类（terpenoid-enriched）的生物标志物，支撑所观察到的香气差异。该无损数据融合框架为菊花基功能食品的质量分级与标准化提供了稳健范式。

研究背景与问题：商业‘Boju’（Chrysanthemum morifolium Ramat.）为菊科（Asteraceae）干燥头状花序来源的重要药用草本，也是全球消费的功能性草本。市场主要有大亳菊（DBJ）与小亳菊（XBJ）两种商业规格，原植物来源分别为Chrysanthemum × morifolium Hemsl cv. ‘Damaya’.与Chrysanthemum × morifolium Hemsl cv. ‘Boju’。两者形态感官表型差异影响消费者适口性和经济价值。已有研究关注黄酮、酚酸等生物活性成分，但食品消费视角下风味组学（flavorome）全面阐释尚不充分，DBJ与XBJ风味组学差异的系统研究缺乏。因此研究人员比较商业可得DBJ与XBJ批次的风味轮廓，而非仅在受控条件下分离品种固有差异。

研究开展、结论与意义：研究人员采用电子鼻（E-nose，模拟嗅觉的传感器阵列）、电子舌（E-tongue，模拟味觉的传感器阵列）与气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS，挥发性化合物分离与离子迁移检测联用）整合平台，结合多元化学计量学评价商业批次。结论显示E-nose可区分DBJ与XBJ，E-tongue总体响应重叠但DBJ咸味样和苦味后味更强，GC-IMS解析125个信号并初鉴66个化合物，OPLS-DA筛出28个以萜类为主的判别标志物。该非破坏性数据融合框架为菊花基功能食品质量分级与标准化提供范式。

关键技术方法概述（≤250字）：样本为2025年12月从中国安徽省亳州中药材市场不同供应商购买的三批DBJ（DBJ-1至DBJ-3）和三批XBJ（XBJ-1至XBJ-3），由安徽中医药大学Yang Qingshan副教授依据形态学鉴定；供应商未提供初加工信息。采用Pen3 Plus电子鼻（十金属氧化物传感器）检测3 g粉末顶空挥发物，三次重复；SA402BPlus-EX电子舌检测水提上清液，每样制备两份、循环四次取后三次；GC-IMS以MXT-5柱、顶空进样、4-methyl-2-pentanol内标分析挥发物，每样三重复。数据采用PCA、OPLS-DA、VIP>1、7折交叉验证与200次置换检验及独立样本t检验。

研究结果：3.1 电子鼻分析：通过雷达图、柱状图和独立样本t检验（n=9）发现DBJ在W2W（p<0.01）、W1S（p<0.05）、W2S（p<0.05）响应显著较高，XBJ在W6S（p<0.01）显著较高，W1W无显著差异；PCA前两主成分贡献56.1%和25.6%、累计81.7%，OPLS-DA将两组分开，VIP>1的W2W贡献较大，200次置换Q2截距为负，模型未过拟合。结论为两组主要在含硫化合物、芳香族化合物和氮氧化物等气味活性挥发物上存在差异。

3.2 电子舌分析：雷达图和柱状图显示两组甜味样、鲜味样、苦味样和丰富度通道响应较高；DBJ酸味响应（?27.31）显著强于XBJ（?22.22）（p<0.01），XBJ咸味（?7.48）显著低于DBJ（?4.34）（p<0.01），DBJ鲜味、丰富度、苦味后味-A、苦味后味-B和涩味显著较高；甜味样和苦味样无显著差异。PCA贡献63.4%和19.1%、累计82.5%，OPLS-DA分开两组；VIP>1包括酸味、咸味、鲜味和苦味后味，但酸味低于零点(?13)无参考价值，XBJ咸味低于零点(?6)示无或极弱咸味，DBJ略咸；结论为咸味、鲜味和苦味后味对分类影响较大，E-tongue可区分商业DBJ与XBJ。

3.3 GC-IMS分析：3.3.1 GC-IMS谱图比较分析：通过三维、二维和差异谱图比较，发现DBJ与XBJ挥发性有机物组成存在明显差异；XBJ在相对漂移时间约1.5 a.u.后峰强度高于DBJ。3.3.2 定性分析与特征指纹分析：经内置NIST和IMS数据库匹配，共获得125个信号峰，初步鉴定66个化合物，涵盖醛、醇、酯、酮、呋喃等；指纹图显示DBJ中3-(methylthio)propanal、isopulegyl acetate及Compound 9、10、16、17较高，XBJ中alpha-terpinene、gamma-terpinene、d-Camphor、alpha-Terpineol、(R/S)-Linalool、(Z)-sabinene hydrate等较高，C/E区域XBJ中isobutyl isobutyrate、(E)-2-heptenal、furfural、methyl pentanoate、longifolene、3-methylbutanoic acid等较丰富，D区域DBJ中borneol-M高于XBJ。3.3.3 GC-IMS结合化学计量学分析：PCA前两主成分贡献63.6%和28.8%、累计92.4%，OPLS-DA将两组分开但XBJ组内存在变异；按VIP>1筛选出28个挥发性化合物，包括(R)-Alpha-pinene-T、Compound 16、beta-Pinene-P、alpha-Phellandrene-D、(E,E)-2,4-octadienal-D、1,8-Cineole-D、longifolene、Compound 14、d-Camphor-D、Compound 15、Compound 6、methyl 2-methoxybenzoate等，200次置换Q2截距小于0，模型未过拟合；结论为28个成分是DBJ与XBJ气味差异的主要潜在标志物，GC-IMS可有效区分商业DBJ与XBJ。

讨论总结：讨论认为E-nose中W2W传感器（响应芳香族和含硫挥发物）为主要判别器，与萜类构成菊花花茶主要香气骨架的既往认识一致；GC-IMS解析的125个信号和66个注释代谢物中，单萜、倍半萜和醛类的差异化学计量为E-nose特征提供分子解释；但所有挥发物仅基于保留指数和漂移时间库匹配初步鉴定，未经真实标准品确认。E-tongue为交叉反应、模式化输出，非化合物特异定量，因此有关游离氨基酸库、多酚或无机阳离子的解释需HPLC、离子色谱检测Na⁺/K⁺或人体感官面板验证。多模态PCA/OPLS-DA三角验证形成稳健判别模型，优于单变量分析；观察差异应解释为商业批次差异，而非严格品种固有差异，可能受品种、供应商加工、贮藏条件或采后处理影响。未来需非靶向代谢组学与享乐感官面板结合。

研究结论（译）：综上，整合电子鼻、电子舌与GC-IMS分析揭示商业DBJ与XBJ批次间不同风味轮廓。化学计量学分析识别差异挥发性模式，萜类相关化合物为促成组间香气变异的关键判别物之一。两组在苦味样、鲜味样、丰富度和甜味样通道表现相似味觉样传感器响应模式；但DBJ较XBJ引起更强咸味样和苦味后味传感器响应，构成两种商业规格的主要区分轴。GC-IMS共获125个信号峰，其中66个化合物初步鉴定，主要归类为醛、醇、酯、酮和呋喃；17个峰未注释。后续OPLS-DA建模分离出28个判别性挥发性标志物（VIP>1），促成两组区分。值得注意的是，其中6个标志物（Compound 6、7、14、15、16和17）仅凭库匹配无法赋予推定身份。然而这些发现仅限于当前实验条件下检测的六个商业批次，不应推广至该范围之外；观察差异可能反映品种、供应商特定加工和贮藏因素的综合作用，而非仅由品种造成。未来应优先采用高分辨技术如HR-MS或GC×GC–MS对上述未注释化合物进行结构解析，并需要更大、独立验证的样本集，结合生物活性成分靶向定量、安全性评估和人体感官验证，以确认初步发现并建立更稳健的商业菊花产品区分框架。