基于多源电子感官融合技术的紫苏子关键成分快速检测与品质评价新方法

本研究创新性地整合电子眼(e-Eye)、电子鼻(e-Nose)和电子舌(e-Tongue)技术，结合高效液相色谱(HPLC)和气相色谱(GC)，建立了紫苏子(Perillae Fructus)中α-亚麻酸(α-linolenic acid)、亚油酸等6种活性成分的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型（R2>0.94），实现了非破坏性快速品质评估，为中药智能化分析提供了新范式。

　　

Highlight

这项研究首次将多源电子感官技术与色谱分析相结合，开发出紫苏子质量评估的"电子感官信号-化学成分"映射模型，显著提升了传统中药分析的效率和智能化水平。

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样本采集

研究收集了来自12个产区的37批次紫苏子样本（标记为Z1-Z37），均为唇形科植物紫苏(Perilla frutescens)的干燥成熟果实。

化学试剂

实验使用的亚油酸甲酯、油酸甲酯等标准品均购自上海源叶生物科技有限公司，纯度≥98%。

定量分析方法验证

通过HPLC验证迷迭香酸(rosmarinic acid)含量，GC分析α-亚麻酸等五种脂肪酸。所有化合物校准曲线R2>0.999，相对标准偏差(RSD)<3%，回收率91.2%-105.4%，符合方法学要求。

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(oleic acid)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。这种多模态感官整合策略为脂肪溶性成分快速预测提供了新思路。

Conclusion

该研究建立的智能感官-色谱联用技术，不仅实现了紫苏子主要脂肪酸的准确预测（特别是α-亚麻酸和亚油酸），其非破坏性检测特性更适用于工业化质量控制场景，为传统中药现代化分析开辟了新途径。