基于有机配体调控的Zr-MOF功能化磁性聚多巴胺纳米复合材料在骆驼肉DNA纯化中的性能研究

本研究创新性地将电子眼(e-Eye)、电子鼻(e-Nose)和电子舌(e-Tongue)智能传感技术与高效液相色谱(HPLC)、气相色谱(GC)相结合，建立了紫苏子(Perillae Fructus)关键成分（α-亚麻酸、亚油酸等）的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型，为中药材质量评估提供了快速、无损的新型分析范式。

　　

Highlight
本研究系统整合了电子眼、电子鼻和电子舌三种智能感官技术，结合传统色谱方法，首次构建了紫苏子(Perillae Fructus)多维度质量评价体系。

Method validation of quantitative analysis
采用HPLC定量分析迷迭香酸(rosmarinic acid)，GC检测α-亚麻酸(α-linolenic acid)、亚油酸(linoleic acid)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，精密度RSD<3%，回收率98.2%-101.8%，验证了方法的可靠性。

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(oleic acid)正相关。有趣的是，电子鼻和电子舌对产地区分的判别力(Q2>0.8)显著优于电子眼，这为地理标志产品鉴别提供了新思路。

Conclusion
该研究通过"电子感官-化学成分"映射模型，实现了紫苏子中α-亚麻酸和亚油酸的高精度预测(R2>0.94)，为中药材智能分析建立了创新性技术框架。