电子感官与近红外光谱数据融合用于沙棘属物种的准确鉴定与质量评价

《Food Chemistry》:Data fusion of electronic senses and near-infrared spectroscopy for accurate authentication and quality evaluation of Hippophae species

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月31日 来源:Food Chemistry 10.4

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   •电子眼、电子舌与近红外光谱数据融合用于沙棘种属鉴别。•数据融合实现了100.00%的独立验证准确率。•黄酮类化合物与抗氧化活性之间存在显著的种间差异。•一种快速、无损的种属鉴别与质量控制策略。引言沙棘(沙棘属 Hippophae)以其具有药用和食用价值的果实而闻名。沙棘富含

  
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    电子眼、电子舌与近红外光谱数据融合用于沙棘种属鉴别。
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    数据融合实现了100.00%的独立验证准确率。
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    黄酮类化合物与抗氧化活性之间存在显著的种间差异。
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    一种快速、无损的种属鉴别与质量控制策略。

引言

沙棘(沙棘属 Hippophae)以其具有药用和食用价值的果实而闻名。沙棘富含多种生物活性化合物,包括黄酮类化合物、有机酸、多糖、萜类、维生素和氨基酸(Zhu et al., 2025; Zhu, Xu, & Liu, 2025)。沙棘中多样的活性成分具有多种生物活性,包括抗炎、抗氧化、保肝、抗疲劳、抗癌和降胆固醇等效应(Chen, Zhao, Wang, Yang, & Wang, 2025; Hao et al., 2025)。由于其维生素C含量极高,沙棘常被誉为"维生素C之王"(He, Zhang, Zhang, Zeng, & Liu, 2017)。
在古代,沙棘起源于中国藏医,以其药用价值而闻名。阿育吠陀医学也记载了沙棘的药用用途(Wang, Xu, & Liao, 2022)。公元八世纪,藏医经典《四部医典》记载了沙棘用于治疗咳嗽痰多、血瘀证及食积停滞和创伤愈合的用法(Yutok, 1983)。另一部藏医经典《晶珠本草》将沙棘分为大、中、小三种,其功效各不相同。大者称为"Namdar",中者称为"Barda",小者称为"Sadar"。大、小沙棘专用于肺系疾病的治疗,中等类型则适用于心血管疾病(Dimar, 1986)。传统中药文献研究表明,被归为大、中、小沙棘的植物物种分别为Hippophae rhamnoides subsp. sinensis Rousi、Hippophae gyantsensis(Rousi)Y. S. Lian和Hippophae tibetana Schltdl.(图1)。不同的沙棘物种呈现出不同的分布模式(H. rhamnoides subsp. sinensis广布,H. tibetana区域性特有种,H. gyantsensis狭域特有种)。虽然三种沙棘的新鲜果实在形态上存在一定差异,但在商业加工后,这些差异会显著减小——通常涉及高温烘干导致严重变色,或果实被制成粉末或提取物后。因此,在实际应用中目视鉴别变得困难。此外,三个物种在中文中共享同一俗名"沙棘",这一情况进一步导致了它们的混用或替代使用。
研究表明,不同沙棘物种的主要成分相似,但其含量存在显著差异(Liu et al., 2016)。这一差异严重阻碍了精确的临床用药和日常保健。因此,迫切需要建立一种客观、快速的物种鉴别方法,并进一步进行沙棘的质量评价,以确保其在药用和食品应用中的准确性。
外观属性——色泽、香气和口感——与材料的内在品质密切相关。传统的植物物种鉴别方法依赖于药材鉴定和感官评价,这些方法高度依赖专家的专业经验和主观判断(He et al., 2024)。分子生药学鉴定技术,如DNA条形码和Bar-HRM技术,虽然能提供高度精确的鉴定结果,但需要专业技能和专用仪器,且耗时较长(Liu et al., 2015; Liu et al., 2018)。
近年来,电子眼(E-eye)和电子舌(E-tongue)等智能感官技术已成为食品和药物分析的重要工具,因为它们能够客观量化与材料品质密切相关的色泽和口感属性(Cho & Moazzem, 2022; Lu, Hu, Hu, Li, & Tian, 2022)。近红外光谱技术(NIRS)具有快速、无损的特点,能够检测C单键H和O单键H等分子振动,提供化学组成的补充信息,已广泛应用于食品科学、医药和农业领域(Cozzolino, 2021; Lanjewar, Morajkar, & Parab, 2024; Pan et al., 2020; Ren et al., 2023)。这些技术共同捕捉了样品的外部感官特征和内部化学特征。将这些智能感官与光谱技术与多变量分析和机器学习相结合,在快速物种鉴别和质量评价方面具有巨大的潜力。然而,这些技术在中药领域的应用仍然有限。
本研究将电子眼和电子舌等多种智能感官技术与NIRS相结合,对来自不同Hippophae物种的沙棘进行色彩参数、口感和化学特征的综合表征。采用多变量统计分析和机器学习模型来鉴别不同的Hippophae物种。定量测定总酚、总黄酮和四种主要黄酮苷的含量,以评价三个物种之间的成分差异,并通过相关性分析探讨其与抗氧化活性的关系。这些分析旨在建立一种基于物理特征、化学成分和生物活性的不同Hippophae物种沙棘质量评价方法。

章节摘要

植物材料与采样

沙棘样品于2024年8月至2024年10月采集。样品包括17批次H. rhamnoides subsp. sinensis(主要采集自中国四川)、15批次H. gyantsensis(主要采集自中国西藏)和15批次H. tibetana(主要采集自中国四川)。样品的详细信息见表S1。所有样品均由专家鉴定确认为H. rhamnoides subsp. sinensis、H. gyantsensis和H. tibetana的成熟果实。

色泽特征分析

电子眼是一种模拟人眼视觉的电子视觉分析系统,用于量化色泽特征。该系统基于CIE L?a?b?色彩模型,将物体颜色转化为标准化数字参数(L?、a?、b?和E?ab)。结合多变量统计算法,该系统能够提供客观的定量结果,克服了传统目视评估的主观性(Xu, Wang, & Zhu, 2019)。该方法广泛应用于质量控制中。

结论

本研究成功开发了一种将电子眼、电子舌、近红外光谱和机器学习算法相结合的新型集成策略,用于来自三个Hippophae物种的沙棘样品的快速鉴别与质量评价。交叉验证和独立验证均证实了良好的泛化能力,所有分类器在融合数据集的独立验证中均达到100.00%的准确率。这一数据融合框架有效克服了单一技术的局限性。

CRediT作者贡献声明

石春桥:撰写——初稿,方法论,调查研究,形式化分析。杨杰:调查研究,形式化分析。刘悦:撰写——审稿与编辑,方法论,资金获取,形式化分析,概念设计。林彦宁:调查研究,形式化分析。张义:监督指导。唐策:撰写——审稿与编辑。

未引用参考文献

Guo et al., 2025
Xia et al., 2024
Yang et al., 2014

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的可能影响本文所述工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金委员会(编号82374145)、四川省科技厅自然科学基金(编号2025ZNSFSC0608)的资助。
石春桥|杨杰|刘悦|林彦宁|张义|唐策
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