湖北中醫(yī)藥大學劉艷菊教授團隊在《Talanta》雜志（IF=6.1）上發(fā)表題為“A novel chromatographic-sensory-spectral method combined with multivariate algorithms for the identification of differently processed Trionycis Carapax”，文章提出結合多變量算法的新型色譜-感官-光譜法鑒別不同加工程度鱉甲。研究構建多技術分析框架，明確表面顏色參數（a背面、b正/背面）、粉末顏色參數（b*、L*）為關鍵區(qū)分指標，電子鼻可區(qū)分生品與加工品，近紅外光譜結合歸一化預處理能有效區(qū)分加工度，BP神經網絡模型鑒別率達91.7%，揭示了加工中氨基酸動態(tài)變化與美拉德反應、蛋白質水解的關聯(lián)，為鱉甲加工質量控制及中醫(yī)藥保健食品數字化轉型提供參考。

圖解摘要

一、研究背景與意義

鱉甲（Trionycis Carapax）作為常用保健食品原料，其加工程度直接決定品質。傳統(tǒng)加工依賴經驗判斷，缺乏定量標準，且單一分析技術難以全面表征加工過程中的多維質量變化，導致產品批次差異大、質量不穩(wěn)定，嚴重制約了其標準化生產與在保健食品中的應用。

此前研究多采用單一分析工具，無法全面評估鱉甲在炮制和制備過程中的多維質量變化。鑒于此，本研究將食品化學領域成熟的多模態(tài)分析框架引入中醫(yī)藥保健食品加工體系，以鱉甲為研究模型，旨在構建結合多種技術的綜合分析框架，實現對不同加工程度鱉甲的精準鑒別，為鱉甲制備工藝優(yōu)化提供理論依據，同時為傳統(tǒng)經驗型質量控制向數據驅動型轉變提供技術支持，對推動中醫(yī)藥保健食品生產現代化和標準化具有重要意義。

二、實驗材料與方法

樣品：采購自湖北、安徽、江蘇的10批次中華鱉，制備得到40個鱉甲樣品，包括凈鱉甲和醋制鱉甲（分為欠制、適中、過制三個等級）。

cNose電子鼻系統(tǒng)（上海保圣實業(yè)發(fā)展有限公司，中國）由10個用于樣品分析的金屬氧化物傳感器組成。每個樣品（4 g）置于20 mL頂空玻璃瓶中，在25 ℃下平衡6 h。測試條件如下：清洗時間為120 s，流速為6 L/min，等待時間為5 s，測試時間為60 s，流速為1 L/min。每個樣品重復分析三次。響應值表示為G/Go比，該比值表示樣品氣體與純空氣之間的電阻率比。每個傳感器的平均響應值用作該樣品的數據。

三、實驗結果與討論

研究發(fā)現，鱉甲的加工程度變化會影響其氨基酸組成、顏色和近紅外光譜特征。通過HPLC分析，隨著加工程度增加，賴氨酸含量下降，丙氨酸與色氨酸含量上升，PCA與OPLS-DA模型篩選出8個氨基酸差異指標。E-eye分析表明，鱉甲表面及粉末的L*、E值下降，a值上升，b值先升后降，OPLS-DA模型確定了顏色差異的主要指標。NIR光譜分析顯示，經過預處理的光譜能有效區(qū)分不同加工程度鱉甲。

電子鼻（E-nose）分析

圖中A為不同加工程度鱉甲電子鼻氣味響應值雷達圖，其中響應值最高的是S8（短鏈烷烴），其次是S6（有機氣體、苯酮類、醛類、芳香族化合物），最后是 S5（氮化物、氨），說明鱉甲中的主要揮發(fā)性成分為短鏈烷烴、有機氣體、苯酮類、醛類、芳香族化合物、氮化物和氨。柱狀圖B、C、G、I表明鱉甲及加工品對傳感器1、2、6、8的響應值存在明顯差異，說明烷烴、煙熏味、醇類、醛類、短鏈烷烴、有機氣體、苯酮類、醛類、芳香族化合物是造成生鱉甲與加工品氣味差異的成分。生鱉甲各傳感器響應多高于加工品；氣味雷達圖表現出傳感器1、2、6、8可區(qū)分生品與加工品。通過OPLS-DA分離生品與加工品的趨勢略好。

多模態(tài)數據分析進一步揭示了鱉甲外觀與內在成分之間的動態(tài)關聯(lián)，且基于這些數據構建的BP神經網絡判別模型，測試集總準確率達91.7%，可精準識別不同加工程度的鱉甲。

來源

https://doi.org/10.1016/j.talanta.2025.128741