植物类中药的五味量化表征方法

1.本发明属于中药质量控制领域，特别是涉及一种植物类中药的五味量化表征方法。


背景技术：

2.中药五味原指中药的真实滋味—“口味”(口尝感觉的味道)，包括甘、苦、酸、辛、咸五种滋味。此外还有淡味和涩味，一般认为淡味附于甘味，涩味则与酸味作用相似，也不再另做一味。《神农本草经百种录》中有云：“入口知其味。”中药五味是由古人亲自口尝后，再结合临床实践经验归纳总结而确定的。五味的“味”不仅代表了味道，同时也代表着对应的药物活性功效。《黄帝内经
·
素问》中记载：“辛散、酸收、甘缓、苦坚、咸软”。辛味能散能行，酸味能收能涩，甘味能补能缓，苦味能泻能燥，咸味能软坚润下。汉唐及更早古代时期的中医以口尝药味为主，自宋朝、元朝开始，部分中医药家根据临床药效对一些中药药味进行推测确定五味归属—“效味”(即药效味)。由于任何一种中药实际上都是五味并存，治疗某些疾病起主要功能作用的味有时可能被其它更强的呈味化学物质的味道所掩盖，故经常发现根据临床药效反推的某些中药的药味“效味”与该中药的“口味”不一致。中药五味理论是指导中医临床用药的重要依据。中药五味描述中包含真实滋味和功效关联两种内涵，在临床用药时可根据不同功效合理搭配达到治疗的目的。
3.由于中药所含的成分复杂，决定了其味道的多样性和复杂性。不同人的味觉器官感受存在着差异，即使对同一种中药口尝味道也不一定相同。尤其是中药四气五味受产地及采集时间影响较大，(元)王好古所著《汤液本草》明确指出中药“失其地则性味少异，失其时则性味不全矣”。正因为中药材生长环境如地况、气候等对中药五味有重大影响，常常发现不同时代、不同的地方的历代医学家对同一药名的中药五味的判断差异。比较历代中医学家在中药著作中对药物的五味表述，发现同一药物的五味标注并不一致。如巴戟天一味药，在《神农本草经》中描述为“辛，微温，无毒”，在《名医别录》中则为“味甘，无毒”，而在《中国药典》中记载为“甘，辛，微温”。如茺蔚子一药，在《神农本草经》中描述为“辛，微温，无毒”，在《名医别录》中记载为“味甘”，而《中国药典》中记载为“辛，苦，微寒”。如地榆一味药，在《神农本草经》中描述为“苦，微寒，无毒”，《名医别录》中则为“味甘，酸，无毒”，而《中国药典》中则为“苦，酸，涩，微寒”。如牛膝一味药，《神农本草经》中记载为“味苦”，《名医别录》中记载为“味酸”，而《中国药典》中则记载为“辛，苦，酸，平”。造成以上这些现象的原因可能为：一是不同著作不同医药学家所用的中药的品种、采收的产地、采收的季节和药物的药用部位可能并不同，因此造成五味的描述有所差异；二是大部分中药由人的口尝得出五味结果，人的味觉器官感受差异；三是部分中药的五味是中医药学家根据临床药效反推得出的，可能存在较大的主观偏差，与中药口味(口感味觉)有所不同。
4.通过历代医学家的典籍可知，对于五味的定义和表述常用的方法是由有经验的医药学家根据亲身口尝或临床实践推测来确定。管冬元,方肇勤等利用人为口尝对药味进行量化，选十人进行盲法口尝中药，将药味进行划分，并认为给出0-5分，并分成五组，将为无
味，或者味道似有似无者记为0-0.4分；将味道微弱的，淡淡的味道的记为0.5-1.4分；将有明确味道，但是味道淡者记为1.5-2.4分；将味道明确且浓郁者记为2.5-3.4分和将味道明确且强烈，味道特别大的记为3.5-4.4分。这种方法缺乏统一规范标准，其主观性和不确定性太强，因此需要一种更科学、更客观、更规范的方法来对中药五味进行量化表征。中药五味的量化一直是中医药理论基础研究的热点和难点。近10年人们利用物理学、化学、计算机数学建模及一些生物仿生仪器等对中药五味量化表征进行摸索和探究，取得了相应的成果。电子舌技术是近年来发展的一种分析、识别液体“味道”的新型检测手段，张铁军、马文凤等人对电子舌应用于中药五味的研究进行了综述和实践。杜瑞超等将电子舌用于中药五味的判别，结合旋转森林(rotationforest)算法构建了中药甘、苦、酸、咸判别的模型，正确率高达90％，但未能提供中药五味的量化表征方法。akers r等人选取了154种中药(其中49味苦味药，53味辛味药，52味甘味药)，从中构建这三味的贝叶斯网络模型,然后获取药味-功效对应的贝叶斯网络拓扑图和条件概率表。最终验证得到苦味、辛味和甘味模型正确率分别为86.15％、73.44％和85.51％。盛良、唐德才、王光耀等还利用电子鼻和电子舌进行五味的量化，即利用电子鼻pka、logp值量化五味；利用bpm电子舌，根据其数值的差异将其分为4组：微苦(4.5-8.5)，较苦(8.5-12.5)，很苦(12.5-16.5)和非常苦(16.5-20)。与其它方法相比，该方法有明显进步。但目前只见苦味药物的鉴定，未见对其它药味(甘、酸、辛、咸)药物的研究报道。
5.综上所述，目前中药五味的量化研究有一定的进步，但仍然缺乏整体系统规范的中药五味量化表征方法，不能反映中药的真实五味强度。无法纠正中药五味表述的整体模糊及部分错误内容，严重影响中医临床治疗效果。亟待发明一种科学客观、规范可靠的中药五味量化表征方法。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种植物类中药的五味量化表征方法，以解决上述现有技术存在的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供了一种植物类中药的五味量化表征方法，包括以下步骤：
8.制备中药样品供试品；
9.采集所述中药样品供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱；
10.对所述近红外光谱全息化学指纹图谱进行光谱预处理校正；
11.获取每个药味的基准药材，基于所述基准药材获取五味模式中药；
12.基于所述五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱构建中药五味量化表征预测模型；
13.基于所述中药五味量化表征预测模型计算中药五味指数；
14.基于所述中药五味指数计算中药相对五味指数；
15.基于所述中药相对五味指数划分中药五味等级标准；
16.基于所述中药五味等级标准进行未知中药样品的五味表征。
17.可选地，制备中药样品供试品的过程包括：
18.获取中药对照品样品，将所述中药对照品样品粉末在60℃下真空干燥24小时，用
玻璃研钵磨细后过100～200目筛，将过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温；
19.获取中药饮片样品，将所述中药饮片样品在60℃下真空干燥24小时，用中药粉碎机粉碎后过100～200目筛，过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温；
20.基于中药对照品样品细粉以及中药饮片样品细粉制备中药样品供试品。
21.可选地，采集所述中药样品供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱的过程包括：
22.将所述中药样品供试品置于近红外样品测试杯内，采用近红外光谱仪的积分球漫反射附件，以金箔为参比进行近红外光谱全波段(4000～10000cm-1
)进行扫描，获取所述近红外光谱全息化学指纹图谱。
23.可选地，所述光谱预处理校正的过程包括：
24.基于化学计量学软件对所述近红外光谱全息化学指纹图谱进行多元散射校正处理或savitzky-golay平滑滤波处理。
25.可选地，所述五味模式中药包括甘味基准模式中药、苦味基准模式中药、辛味基准模式中药、酸味基准模式中药、咸味基准模式中药；
26.基于所述基准药材获取五味模式中药的过程包括：
27.将甘草和罗汉果作为甘味基准模式中药，将胡黄连和苦楝皮作为苦味基准模式中药，将干姜和高良姜作为辛味基准模式中药；将广山楂作为酸味基准模式中药，将马尾藻和小叶海藻作为咸味基准模式中药。
28.可选地，基于所述五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱构建中药五味量化表征预测模型的过程包括：
29.对五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱进行归一化处理；
30.基于处理后的近红外光谱全息化学指纹图谱构建五味中药共有模式；
31.对其它中药样品进行欧氏距离相似度分析，获取其它中药样品的欧氏距离指数。
32.可选地，基于所述中药五味量化表征预测模型计算中药五味指数的过程包括：
33.对其它中药样品的欧氏距离指数取平均值，计算所述中药五味指数。
34.可选地，基于所述中药五味指数计算中药相对五味指数的过程包括：
35.对所述中药五味指数取平均值，获取平均指数；
36.基于所述中药五味指数与所述平均指数计算所述中药相对五味指数。
37.可选地，基于所述中药相对五味指数划分中药五味等级标准的过程包括：
38.基于所述中药相对五味指数构建不同药味等级的指数阈值；
39.基于所述指数阈值判断中药样品的药味等级。
40.可选地，基于所述中药五味等级标准进行未知中药样品的五味表征的过程包括：
41.计算未知中药样品的中药相对五味指数，基于所述中药五味等级标准以及未知中药样品的中药相对五味指数进行五味表征。
42.本发明的技术效果为：
43.本发明中所阐述的方法，相比已有的一些中药五味的量化表征方法有诸多优势，包括样品预处理简单、无损分析、无有机溶剂污染、操作简便、分析速度快，该发明能科学客观、真实可靠地进行植物类中药样品的五味量化表征。提高了中药五味的鉴别能力，更适应于大批量植物类中药样品的质量控制。本发明为客观评价植物类中药的五味质量控制问题提供一种简便快速、科学客观、准确可靠的技术手段。
附图说明
44.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
45.图1为本发明实施例中的甘味模式中药近红外漫反射光谱图(多元散射校正处理)；其中：(a)为甘草(内蒙古野生)近红外漫反射光谱(n＝20)；(b)为罗汉果近红外漫反射光谱(n＝20)；(c)为甘味共有模式图谱；
46.图2为本发明实施例中的苦味模式中药近红外漫反射光谱图(多元散射校正处理)；其中：(a)为胡黄连近红外漫反射光谱(n＝20)；(b)为苦楝皮近红外漫反射光谱(n＝20)；(c)为苦味共有模式图谱；
47.图3为本发明实施例中的酸味模式中药近红外漫反射光谱图(多元散射校正处理)；其中：(a)为广山楂近红外漫反射光谱(n＝20)；(b)为酸味共有模式图谱；
48.图4为本发明实施例中的辛味模式中药近红外漫反射光谱图(多元散射校正处理)；其中：(a)为干姜近红外漫反射光谱(n＝20)；(b)为高良姜近红外漫反射光谱(n＝20)；(c)为辛味共有模式图谱；
49.图5为本发明实施例中的咸味模式中药近红外漫反射光谱图(多元散射校正处理)；其中：(a)为马尾藻近红外漫反射光谱(n＝10)；(b)为小叶海藻近红外漫反射光谱(n＝10)；(c)为咸味共有模式图谱；
50.图6为本发明实施例中的紫草近红外漫反射光谱(n＝10)(多元散射校正处理)；
51.图7为本发明实施例中的甘草(野生)近红外漫反射光谱(n＝10)(多元散射校正处理)；
52.图8为本发明实施例中的木瓜近红外漫反射光谱(n＝10)(多元散射校正处理)。
53.图9为本发明实施例中的甘味基准欧氏距离分析；
54.图10为本发明实施例中的苦味基准欧氏距离分析；
55.图11为本发明实施例中的酸味基准欧氏距离分析；
56.图12为本发明实施例中的辛味基准欧氏距离分析；
57.图13为本发明实施例中的咸味基准欧氏距离分析；
58.图14为本发明实施例中的植物类中药的五味量化表征方法流程示意图。
具体实施方式
59.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
60.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
61.实施例一
62.如图1-14所示，本实施例中提供一种植物类中药的五味量化表征方法，包括：
63.主要仪器：
64.antarisⅱ傅立叶变换近红外光谱仪(美国thermo nicolet公司)；
65.dzf-6021型真空干燥箱(上海一恒科技仪器有限公司)。
66.数据处理软件：
67.chempattern 2017化学计量学软件(chemmind technologies co.ltd.)，用于光谱处理及模型构建。
68.中药样品信息：
69.(1)全部中药对照品购自中国食品药品监督检定研究院和中国药品生物制品检定研究所，具体信息如表1所示。
70.表1
[0071][0072]
*五味记载—《中国药典》注明
[0073]
(2)全部中药饮片购自康美药业，具体信息如表2所示。
[0074]
表2
[0075][0076]
1.中药样品供试品的制备：
[0077]
将表1中药对照品样品粉末在60℃下真空干燥24小时，用玻璃研钵磨细后过100～200目筛，过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温，供近红外光谱仪测试用。
[0078]
将表2中药饮片在60℃下真空干燥24小时，用中药粉碎机粉碎后过100～200目筛，过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温，供近红外光谱仪测试用。
[0079]
2.中药样品近红外光谱全息化学指纹图谱的采集测试条件：
[0080]
将供试品样品粉末置于近红外样品测试杯内，采用近红外光谱仪的积分球漫反射附件，以金箔为参比进行近红外光谱全波段(4000～10000cm-1
)扫描。分辨率：8cm-1
，扫描次数：32次。温度：25
±
1℃，湿度：45
±
2％。每种供试品平行采集10条光谱(原始光谱)。
[0081]
3.中药样品近红外光谱全息化学指纹图谱的光谱预处理校正方法选择：
[0082]
原始近红外漫反射光谱用chempattern 2017化学计量学软件多元散射校正(msc)处理后，光谱如图1-图10所示。
[0083]
4.每一药味选取1～2种基准药材作为五味模式中药：
[0084]
以甘草和罗汉果为甘味基准模式中药，以胡黄连和苦楝皮为苦味基准模式中药，以干姜和高良姜为辛味基准模式中药；以广山楂为酸味基准模式中药，以马尾藻和小叶海藻为咸味基准模式中药。
[0085]
5.中药五味量化表征预测模型的构建：
[0086]
使用chempattern 2017化学计量学软件，建模前用观测均一化处理所有光谱数据，以y味基准模式中药的近红外漫反射光谱为基准构建y味中药共有模式(如图1c、图2c、图3b、图4c、图5c所示)，对中药样品进行欧氏距离相似度分析(如图6-图10所示)。
[0087]
6.由欧氏距离分析结果获取所有中药样品的y味欧氏距离edi(y)，将中药五味量化表征预测模型欧氏距离相似度分析所得的每个样品的欧氏距离指数取平均值计算样品的y味指数yi(y—甘、苦、酸、辛、咸,i—index)。结果如表3-表7所示，其中表3为中药样品的甘味欧氏距离及甘味指数计算、表4为中药样品的苦味欧氏距离及苦味指数计算、表5为中药样品的酸味欧氏距离及酸味指数计算、表6为中药样品的辛味欧氏距离及辛味指数计算、表7为中药样品的咸味欧氏距离及咸味指数计算。
[0088]
表3
[0089][0090]
中药样品的欧氏距离指数平均值(以甘味共有模式为基准)
[0091][0092]
表4
[0093][0094]
中药样品的欧氏距离指数平均值(以苦味共有模式为基准)
[0095][0096]
表5
[0097][0098]
中药样品的欧氏距离指数平均值(以酸味共有模式为基准)
[0099][0100]
表6
[0101][0102]
中药样品的欧氏距离指数平均值(以辛味共有模式为基准)
[0103][0104]
表7
[0105][0106]
中药样品的欧氏距离指数平均值(以咸味共有模式为基准)
[0107][0108]
7.中药相对五味指数riff(y)的计算:
[0109]
将某样品中药五味指数取平均值—平均指数按下列公式计算中药相对y味指数riff(y)，结果如表8所示。
[0110][0111]
即yi
1-甘味指数，yi
2-苦味指数，yi
3-酸味指数，yi
4-辛味指数，yi
5-咸味指数。
[0112]
y味相对指数：
[0113]
式中yi—y味指数(y—甘、苦、酸、辛、咸)
[0114]
8.实践证明riff(y)数值越大则表明y药味越浓，根据riff(y)划分中药五味等级标准如下：
[0115]
研究结果表明riff(y)数值≤0为“隐味”(即人的味觉不能感知到的味道)。
[0116]
riff(y)数值》0为“显味”(即人的味觉所能感知到的味道)，且规定0《riff(y)数值≤3属于淡味，3《riff(y)数值≤6属于轻味，6《riff(y)数值≤10属于浓味，riff(y)数值》10属于重味(即主要药味，往往也是发挥药效的主要呈味化学物质)。任何一种植物类中药均含甘、苦、辛、酸、咸五种味的化学成分，只是含量多少不同。微量的“隐味”化学物质的味道可能被大量的“显味”化学物质的味道所掩盖，人为口尝中药感觉而得的“口味”是这些“显味”混合物造成人的味觉器官感受到的混合味觉。
[0117]
表8
[0118][0119][0120]
9.由表8中相对五味指数计算结果，可知：
[0121]
(1)罗汉果
[0122]
riff(甘)＝10.4128》riff(酸)＝3.8910》riff(辛)＝2.1667》0属于“显味”[0123]
riff(咸)＝-11.9167《riff(苦)＝-4.5546《0属于“隐味”[0124]
依据中药五味划分标准，鉴定罗汉果为甘味(重味)，与《中国药典》的记载一致。
[0125]
(2)甘草
[0126]
riff(甘)＝11.4883》riff(辛)＝4.2738》riff(酸)＝2.7209》0属于“显味”[0127]
riff(咸)＝-11.9518《riff(苦)＝-6.5320《0属于“隐味”[0128]
依据中药五味划分标准，鉴定甘草为甘味(重味)，与《中国药典》的记载一致。
[0129]
(3)胡黄连
[0130]
riff(苦)＝12.4544》riff(咸)＝1.7213》0属于“显味”[0131]
riff(辛)＝-7.6484《riff(甘)＝-3.8345《riff(酸)＝-2.6944《0属于“隐味”[0132]
依据中药五味划分标准，鉴定胡黄连为苦味(重味)，与《中国药典》的记载一致。
[0133]
(4)苦楝皮
[0134]
riff(苦)＝10.8918》riff(咸)＝4.8173》0属于“显味”[0135]
riff(辛)＝-8.5043《riff(酸)＝-4.4273《riff(甘)＝-2.7792《0属于“隐味”[0136]
依据中药五味划分标准，鉴定苦楝皮为苦味(重味)，与《中国药典》的记载一致。
[0137]
(5)广山楂
[0138]
riff(酸)＝13.5176》riff(辛)＝4.6530》riff(甘)＝3.0621》0属于“显味”[0139]
riff(咸)＝-15.0030《riff(苦)＝-6.2314《0属于“隐味”[0140]
依据中药五味划分标准，鉴定广山楂为酸味(重味)；而《中国药典》的记载广山楂为酸、甘，也有一定的合理性，因为广山楂的riff(甘)＝3.0621，甘味属于轻味。
[0141]
(6)干姜
[0142]
riff(辛)＝13.9563》riff(酸)＝5.8007》riff(甘)＝5.1789》0属于“显味”[0143]
riff(咸)＝-16.1056《riff(苦)＝-8.8303《0属于“隐味”[0144]
依据中药五味划分标准，鉴定干姜为辛味(重味)，与《中国药典》的记载一致。
[0145]
(7)高良姜
[0146]
riff(辛)＝14.0229》riff(酸)＝6.9797》riff(甘)＝4.3911》0属于“显味”[0147]
riff(咸)＝-16.6261《riff(苦)＝-8.7659《0属于“隐味”[0148]
依据中药五味划分标准，鉴定高良姜为辛味(重味)，与《中国药典》的记载一致。
[0149]
(8)马尾藻
[0150]
riff(咸)＝15.8817》riff(苦)＝7.3547》0属于“显味”[0151]
riff(辛)＝-10.6159《riff(酸)＝-7.4285《riff(甘)＝-5.1927《0属于“隐味”[0152]
依据中药五味划分标准，鉴定马尾藻为咸(重味)、微苦(浓味)，《中国药典》记载其五味为苦、咸。从马尾藻的riff数值来看，本发明的鉴定比《中国药典》的记载应该更加真实合理。
[0153]
(9)小叶海藻
[0154]
riff(咸)＝15.1830》riff(苦)＝6.4587》0属于“显味”[0155]
riff(辛)＝-10.4589《riff(酸)＝-6.7132《riff(甘)＝-4.4704《0属于“隐味”[0156]
依据中药五味划分标准，鉴定小叶海藻为咸(重味)、苦(浓味)，《中国药典》记载其五味为苦、咸。从小叶海藻的riff数值来看，本发明的鉴定比《中国药典》的记载应该更加真
实合理。
[0157]
(10)紫草
[0158]
riff(苦)＝0.9884》riff(咸)＝0.7051》0属于“显味”[0159]
riff(辛)＝-0.7357《riff(酸)＝-0.6201《riff(甘)＝-0.3376《0属于“隐味”[0160]
依据中药五味划分标准，鉴定紫草为淡味，《中国药典》记载其五味为甘、咸。从紫草的riff数值来看，本发明的鉴定比《中国药典》的记载应该更加真实合理。
[0161]
(11)甘草
[0162]
riff(甘)＝6.7280》riff(酸)＝3.5670》riff(辛)＝0.4665》0属于“显味”[0163]
riff(咸)＝-8.4606《riff(苦)＝-2.3020《0属于“隐味”[0164]
依据中药五味划分标准，鉴定甘草为甘味(浓味)，与《中国药典》的记载一致。
[0165]
(12)木瓜
[0166]
riff(酸)＝7.4021》riff(甘)＝7.3727》riff(辛)＝3.6444》0属于“显味”[0167]
riff(咸)＝-12.9148《riff(苦)＝-5.5044《0属于“隐味”[0168]
依据中药五味划分标准，鉴定木瓜为酸、甘味(浓味)，《中国药典》的记载其五味为酸味。从木瓜的riff数值来看，本发明的鉴定比《中国药典》的记载应该更加真实合理。
[0169]
本发明中的中药五味量化表征预测模型对未知中药样品的五味表征：按步骤(1)至(7)同样操作，即可获得未知样品的中药相对五味指数riff(y)。最后按步骤(8)确定中药样品的五味归属。本发明采用中药相对五味指数量化表征方法对植物中药的五味进行了准确量化表征，揭示了中药五味理论的科学内涵，为指导中药配伍及临床用药提供了科学依据。
[0170]
实施例二
[0171]
本实施例提供一种植物类中药相对五味指数量化表征方法的另一种实现方式，其特征在于，按如下步骤进行：
[0172]
(1)中药样品供试品的制备条件；
[0173]
(2)中药样品近红外光谱全息化学指纹图谱的采集测试条件；
[0174]
(3)中药样品近红外光谱全息化学指纹图谱的光谱预处理校正方法选择；
[0175]
(4)中药相对五味指数量化表征模式中药的筛选；
[0176]
(5)中药五味量化表征预测模型的构建方法；
[0177]
(6)中药五味指数的计算方法；
[0178]
(7)中药相对五味指数的计算方法；
[0179]
(8)基于中药相对五味指数的中药五味划分标准；
[0180]
(9)中药五味量化表征预测模型对未知中药样品的五味表征。
[0181]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(1)中将中药样品在60℃下真空干燥24小时，样品量较大用中药粉碎机粉碎后过100～200目筛(少量样品则用玻璃研钵磨细过筛)。过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温，该中药样品粉末供近红外光谱仪测试用。
[0182]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(2)中将供试品样品粉末置于近红外样品测试杯内，采用近红外光谱仪的积分球漫反射附件，以金箔为参比进行近红外光谱全波段(4000～10000cm-1
)扫描。分辨率：8cm-1
，扫描次数：32次。温度：25
±
1℃，湿度：45
±
2％。每种供试品平行采集10条光谱。
[0183]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(3)中药样品近红外光谱原始光谱需要经过多元散射校正(msc)或savitzky-golay平滑滤波处理，消除由样品颗粒的大小和折射率等物理性质使光谱散射所导致的差异，达到解决基线漂移和滤除噪音的目的。
[0184]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(4)中以甘草和罗汉果为甘味基准模式中药，以胡黄连和苦楝皮为苦味基准模式中药，以干姜和高良姜为辛味基准模式中药；以广山楂为酸味基准模式中药，以马尾藻和小叶海藻为咸味基准模式中药。
[0185]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(5)中确立最佳中药五味量化表征预测模型构建方法为欧氏距离(euclidean distance)相似度分析建模——在规范统一的分析条件下，使用近红外光谱仪粉末漫反射技术测定模式中药及供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱。以y味基准模式中药的近红外漫反射光谱为基准构建y味中药共有模式，对其它中药样品进行欧氏距离相似度分析(观测均一化处理光谱数据)，获取其它中药样品的y味欧氏距离指数edi(y)值。
[0186]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(6)中五味指数的计算方法:将中药五味量化表征预测模型欧氏距离相似度分析所得的每个样品的欧氏距离指数取平均值计算y味指数yi：
[0187]
五味指数计算通式：
[0188][0189]
式中y—甘味、苦味、酸味、辛味、咸味
[0190]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(7)中中药相对五味指数riff(y)的计算方法:
[0191]
将某样品中药五味指数取平均值—平均指数按下列公式计算中药相对y味指数riff(y)，结果如表8所示。
[0192][0193]
即yi
1-甘味指数，yi
2-苦味指数，yi
3-酸味指数，yi
4-辛味指数，yi
5-咸味指数。
[0194]
y味相对指数：
[0195]
式中yi—y味指数(y—甘、苦、酸、辛、咸)
[0196]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(8)根据riff(y)划分中药五味等级标准如下：
[0197]
(1)riff(y)数值≤0为“隐味”(即人的味觉不能感知到的味道)。
[0198]
(2)riff(y)数值》0为“显味”(即人的味觉所能感知到的味道)，且规定0《riff(y)数值≤3属于淡味，3《riff(y)数值≤6属于轻味，6《riff(y)数值≤10属于浓味，riff(y)数值》10属于重味(即主要药味，往往也是发挥药效的主要呈味化学物质)。
[0199]
作为本技术的一种较佳实施方式，步骤(9)中按步骤(1)至(7)同样操作，即可获得未知样品的中药相对五味指数riff(y)。最后按步骤(8)确定中药样品的五味归属。
[0200]
以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，
都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，包括以下步骤：制备中药样品供试品；采集所述中药样品供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱；对所述近红外光谱全息化学指纹图谱进行光谱预处理校正；获取每个药味的基准药材，基于所述基准药材获取五味模式中药；基于所述五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱构建中药五味量化表征预测模型；基于所述中药五味量化表征预测模型计算中药五味指数；基于所述中药五味指数计算中药相对五味指数；基于所述中药相对五味指数划分中药五味等级标准；基于所述中药五味等级标准进行未知中药样品的五味表征。2.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，制备中药样品供试品的过程包括：获取中药对照品样品，将所述中药对照品样品粉末在60℃下真空干燥24小时，用玻璃研钵磨细后过100～200目筛，将过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温；获取中药饮片样品，将所述中药饮片样品在60℃下真空干燥24小时，用中药粉碎机粉碎后过100～200目筛，过筛后的细粉置于干燥器内储存凉至室温；基于中药对照品样品细粉以及中药饮片样品细粉制备中药样品供试品。3.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，采集所述中药样品供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱的过程包括：将所述中药样品供试品置于近红外样品测试杯内，采用近红外光谱仪的积分球漫反射附件，以金箔为参比进行近红外光谱全波段(4000～10000cm-1
)进行扫描，获取所述近红外光谱全息化学指纹图谱。4.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，所述光谱预处理校正的过程包括：基于化学计量学软件对所述近红外光谱全息化学指纹图谱进行多元散射校正处理或savitzky-golay平滑滤波处理。5.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，所述五味模式中药包括甘味基准模式中药、苦味基准模式中药、辛味基准模式中药、酸味基准模式中药、咸味基准模式中药；基于所述基准药材获取五味模式中药的过程包括：将甘草和罗汉果作为甘味基准模式中药，将胡黄连和苦楝皮作为苦味基准模式中药，将干姜和高良姜作为辛味基准模式中药；将广山楂作为酸味基准模式中药，将马尾藻和小叶海藻作为咸味基准模式中药。6.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，基于所述五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱构建中药五味量化表征预测模型的过程包括：对五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱进行归一化处理；基于处理后的近红外光谱全息化学指纹图谱构建五味中药共有模式；对其它中药样品进行欧氏距离相似度分析，获取其它中药样品的欧氏距离指数。
7.根据权利要求6所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，基于所述中药五味量化表征预测模型计算中药五味指数的过程包括：对其它中药样品的欧氏距离指数取平均值，计算所述中药五味指数。8.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，基于所述中药五味指数计算中药相对五味指数的过程包括：对所述中药五味指数取平均值，获取平均指数；基于所述中药五味指数与所述平均指数计算所述中药相对五味指数。9.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，基于所述中药相对五味指数划分中药五味等级标准的过程包括：基于所述中药相对五味指数构建不同药味等级的指数阈值；基于所述指数阈值判断中药样品的药味等级。10.根据权利要求1所述的植物类中药的五味量化表征方法，其特征在于，基于所述中药五味等级标准进行未知中药样品的五味表征的过程包括：计算未知中药样品的中药相对五味指数，基于所述中药五味等级标准以及未知中药样品的中药相对五味指数进行五味表征。

技术总结
本发明公开了一种植物类中药的五味量化表征方法，包括：制备中药样品供试品；采集中药样品供试品的近红外光谱全息化学指纹图谱；对近红外光谱全息化学指纹图谱进行光谱预处理校正；获取每个药味的基准药材，基于所述基准药材获取五味模式中药；基于五味模式中药的近红外光谱全息化学指纹图谱构建中药五味量化表征预测模型；基于中药五味量化表征预测模型计算中药五味指数；基于中药五味指数计算中药相对五味指数，基于中药相对五味指数计算划分中药五味等级标准；基于中药五味等级标准进行未知中药样品的五味表征。本发明采用中药相对五味指数量化表征方法对植物中药的五味进行了准确量化表征，为指导中药配伍及临床用药提供科学依据。供科学依据。供科学依据。


技术研发人员：杨天鸣 刘杨茜 和顺芳 付海燕 丁海峰 夏杰
受保护的技术使用者：中南民族大学
技术研发日：2023.07.13
技术公布日：2023/9/23