北京中医药大学团队使用如海SEED3000便携式拉曼光谱仪对甘味与非甘味中药进行拉曼光谱检测，将测得的拉曼图谱进行比较及特征筛选，结合随机森林[1]算法高效、准确地进行判别分析。
当以MDG前300的拉曼数据建立模型时，AUC为最高值0.883，具有最好的识别效果，且其对应的准确率为81.5%。
[1]随机森林（Random Forest，简称RF）作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。
其原理是从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。
因为在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法“。
研究背景
“五味”是中药药性理论的重要组成部分，具体是指“酸”、“苦”、“辛”、“甘”、“咸”。酸味入肝、苦味入心、辛味入肺、甘味入脾、咸味入肾，以五味之性去纠正脏腑之偏，对于临床遣方用药、功效比类归属、药性学术研究等具有重要意义。由于现阶段研究存在单味，分析样本量小以及以元素、单一或少数物质成分及其靶点效应作为整个中药的表征的局限性，忽略了中药的宏观整体性，北京中医药大学团队以“五味”之“甘”[2]为研究对象，对巴戟天、大枣、当归、甘草、防风、黄芪、山药、鹿茸、金银花、麦冬、艾叶、大黄、防己、枸骨叶、麻黄、羌活、益母草等中药共计330种（甘味中药139种，非甘味中药191种）进行甘味辨识方法研究。
[2]《黄帝内经》曰：“甘入脾，甘走肉，肉病无多食甘”。中医认为，甘味食物有补气血、解除肌肉紧张以及解毒作用。
研究结果
以当归、冰片、枸杞子、山药、天花粉为例，检测拉曼图谱如下，不同中药因性质的差异表现出各异的拉曼谱图，且峰形良好，对中药进行拉曼检测无明显荧光干扰。
中药拉曼谱图
识别模型建立与评价筛选
基于甘味中药组与非甘味中药组的拉曼谱图表现出显著性差异，建立甘味的辨识模型。分别利用MDG前100、200 … 900、1000的拉曼数据，结合随机森林（RF），经参数自动寻优法建立针对中药甘味的识别模型，并基于十折交叉验证的准确率（CA）、AUC和精确度等进行模型评价筛选。
RF模型准确率趋势图
RF模型的AUC趋势图
当以MDG前300的拉曼数据建立模型时，AUC为最高值0.883，具有最好的识别效果，且其对应的准确率为81.5%，既保证了良好的识别效果，又具有较高的准确率。基于MDG前300拉曼数据的RF模型，可实现对甘味与非甘味中药的高效、准确辨识。
参考文献：
沙晗,刘淑明,王慧,田雪梅,王耘.基于拉曼光谱的中药甘味辨识方法研究[J].中南药学,2022,20(08):1824-1828.
研究使用仪器
便携式拉曼光谱仪SEED3000是一款高性价比的785nm小型化拉曼光谱仪；结构简单，快速检测，可满足实验室、野外以及工业现场等多种实验场景。预留USB和串口通信，方便多功能系统集成。便携式拉曼光谱仪广泛应用于食品安全、国防安全、珠宝鉴定、医药等需对原材料快速筛选、现场快速检测及物质分析鉴定等行业。
高度集成，应用灵活，轻巧便捷，方便携带；
可适配光谱范围在200-3100cm-1；
配探头帽，液体样品支架等多种采样附件；
高稳定性，光谱响应稳定性<2%P-P@2hrs；
高分辨率，分辨率最佳可达6cm-1。
关于我们
上海如海光电科技有限公司是一家专业从事光学仪器、光电类模组、光学部件等自主研发与生产的科技型企业， 拥有光、机、电、软、理化应用等专业科研团队，可实现年产2000套以上光谱仪的生产能力，拥有光纤光谱仪、拉曼光谱仪、近红外光谱仪、紫外光谱仪、荧光光谱仪、地物光谱仪、激光器、汞氩灯，氘钨灯光源、光纤探头、各种采样支架，标准板等十余条产品线。
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