基于投影寻踪模型评价不同生态型板蓝根药材质量

CJI (Traditional Chinese Medicine) - - 中国中医药信息杂志 -

赵泽军,王希梅,文喜燕,郭玫,师霞,杜弢

甘肃中医药大学,甘肃 兰州 730000

摘要:目的 利用投影寻踪模型对不同生态型板蓝根药材的质量进行评价。方法 以甘肃产 11 份不同生态型板蓝根药材为评价样本,以板蓝根中所含表告依春、尿苷、鸟苷、腺苷、苯甲酸、水杨酸、靛蓝、靛玉红、醇溶性浸出物含量为评价指标,结合DPS V 9.50统计软件构建投影寻踪模型,对药材质量进行评价。结果 根据上述9个指标对板蓝根药材进行质量评价,得到11份不同生态型的板蓝根药材质量优劣的顺序:S2>S1>

S9>S7>S8>S3>S5>S10>S11>S4>S6。结论 不同生态型板蓝根药材质量存在明显差异,以石家庄四倍体板蓝根质量最优。

关键词:生态型;板蓝根;投影寻踪;质量评价

DOI:10.3969/j.issn.1005-5304.2017.05.021

中图分类号:R284.1 文献标识码:A 文章编号:1005-5304(2017)05-0091-04

Quality Evaluation of Isatidis Radix from Different Ecotypes by Projection Pursuit Model

ZHAO Ze-jun, WANG Xi-mei, WEN Xi-yan, GUO Mei, SHI Xia, DU Tao (Gansu University of Chinese Medicine, Lanzhou 730000, China)

Abstract: Objective To evaluate the quality of Isatidis Radix from different ecotypes by using projection pursuit model. Methods Totally 11 batches of Isatidis Radix from different ecotypes in Gansu Province were used as evaluation samples. With the contents of epigoitrin, uridine, guanosine, adenosine, benzoic acid, salicylic acid, indigo, indirubin, and alcohol extract as evaluating indexes, combined with projection pursuit model established by DPS V 9.50 statistics software, the quality of Isatidis Radix was evaluated. Results Based on the evalution of nine main indexes, quality order of the 11 batches of Isatidis Radix was acquired: S2>S1>S9>S7>S8>S3>S5>S10>S11>S4>S6. Conclusion The projection pursuit model was available for the quality evaluation of different ecotype Isatidis Radix. The quality of Isatidis Radix from different ecotypes is different significantly, and the quality of tetraploid Isatidis Radix of Shijiazhuang is the best.

Key words: ecotype; Isatidis Radix; projection pursuit; quality evaluation

板蓝根为十字花科植物菘蓝 Isatis indigotica

Fort.的干燥根[1],别名靛青根、蓝靛根、靛根,通常在秋季进行采挖,主产于内蒙古、陕西、甘肃、河北、山东、江苏、浙江、安徽、贵州等地,其性寒,气微,味微甜后苦涩,归心、胃经,具有清热解毒、凉血消肿、利咽功效,主治外感发热、温病初起、咽

喉肿痛[2]。中药作为一个复杂的系统,是中医辨证施治的基础,因此对中药材的认识、质量控制以及评价显得尤为重要。由于中药自身“三多”(有效成分多、未知成分多、杂质多)的特点,决定了中药质量的研究工作以及完整控制中药质量的多指标性,故研究者通常 基金项目:甘肃省中医药管理局科研立项课题(GZK-2015-5)通讯作者:郭玫,E-mail:guomeig@sina.com 选用多指标来评价中药材质量,这样既可以有效地避免单因素评价药材质量造成的片面性、局限性以及不相容性,也可以充分利用有用信息,使研究结果更加科学、准确。投影寻踪模型最早出现在20 世纪 60 年代末,主要用于分析处理非线性、非正态分布的高维数据,作为一种新兴的统计方法用于聚类、多因素评价及优选等方面,已在多个领域得到了较为广泛的应用,尤其是在环境[3]、水利[4]、农业[5]、建筑[6]等行业中发挥了巨大的作用,但在中药领域的应用仍较少。目前,由于多种因素的影响,板蓝根药材品种退化,药材质量下降,不同地区间相互引种,以得到优质板蓝根。本研究基于投影寻踪模型,综合评价板蓝根药材的质量,为板蓝根药材质量的评价提供一种新的方法,以期为甘肃优良板蓝根的引种试验奠定一定的基础。

1 原理及方法

1.1 投影寻踪模型的原理

投影寻踪的基本思想是将高维数据样本经过一定的组合过程投影到低维子空间中,对投影到的构型,采用投影指标函数来衡量投影暴露某种结构的可能性,寻找使投影指标函数达到最优的投影向量,以分析高维数据的结构特征[7]。

1.2 投影寻踪模型的建立方法

1.2.1 建立评价矩阵 设待评价样本个数为 m,指标个数为 n,故第 m个样本的第 n个评价指标值为

χ*ij=(i=1,2,……,m;j=1,2,……,n;),所以待评样本的所有指标数据可以用 m×n 的矩阵 X*mn

表示[8-10]。

X*mn=[χ*ij]m×n (1)

1.2.2 数据无量纲化 由于各指标的量纲可能不同,需要对原始数据进行无量纲化处理,针对不同要

求的数据类型进行不同的归一化处理[8-10]。

对于指标数据要求越大越好者,采用公式(2)处理: χij=(χ*ij-χ*j min)(/ χ*j max-χ*j min) (2)

对于指标数据要求越小越好者,采用公式(3)处理: χij=(χ*j max-χ*ij)(/ χ*j max-χ*j min) (3)式中 χ*j max、χ*j 分别为第j个指标的最大值和

min

最小值,χij为归一化后的各指标数值。因此会得到一个新的矩阵,表示为:

Xmn=[χij]m×n (4)

1.2.3 线性投影 投影寻踪方法就是最大程度地寻找能够表现数据特征的最佳投影方向,从而实现降维,其实质是将m维归一化后的数据χ(ij i=1,2,……, m)按某一投影方向 a=(a1,a2,……,am)综合成

一维数值୫୨ୀଵ

Zi:

(5)式中,a 为单位长度向量,Zi为样本 i 的综合线性投影特征值。

1.2.4 构造投影指标函数 当在综合投影值时,要求投影值的区间分布特征应为:整体上,各区间内的样本指标数据的投影值应与其他区间的投影值尽可能散开;而在局部上,尽可能密集,最好凝聚成若干个值团。因此,将n个评价指标进行投影为一维时,投影指标函数可用类间距离和类内密度表示为: Q(a)= S(z)×D(z) (6) S(z)=ට

(7 )

rij൯ ut൫R rij൯

Dሺzሻ=

(8)式中,Q(a)为投影指标函数;S(z)为综合投影值Zi 的标准差;D(z)为综合投影值 Zi 的局部密度;Ez为综合投影值Zi的平均值;R为局部密度窗口半径,其取值要求使包含在窗口内的投影点的平均个数不能太少,以避免滑动平均偏差太大,又不能使它随着样本容量m的增大而增加太高,一般选取 R=0.1; rij=Zi-Zj,为样本之间的距离;ut为单位阶跃函数,当 t<0 时其值为0,反之其值为1。

1.2.5 确定最佳投影指标函数,优化投影方向 最佳投影方向的实质是从不同角度去观察分析数据,投影方向不同得到的值所代表的数据结构特征是不一样的,而最佳投影方向意味着能够最大程度的暴露高

维数据特征的方向矢量。由公式(5)可知,最佳投影方向使其所得值达到最大,因此,最佳投影方向的确定实质是投影指标函数 Q(a)取得最大值所对应的投影方向。其中最大化目标函数、约束条件分别见公

式(9)(10):

Qn

Max (a)=S(z)×D(z) (9)

(10)本研究采用DPS V 9.50实现最佳投影方向的确定。

1.2.6 综合分析 根据上述所得的最佳投影方向,可计算反映各评价指标综合信息的投影特征值Zi,以Zi的大小对样本进行评价,最终得到各样本质量的排列顺序,以筛选出最佳样本。

2 实例分析 2.1 样本集来源

11 份板蓝根于 2015 年种在甘肃中医药大学和政县种子种苗基地试验田,田间管理一致,外界坏境及影响因素相同,经甘肃中医药大学杜弢教授鉴定为十字花科菘蓝属植物菘蓝 Isatis indigotica Fort.的根,样品信息见表1,阴干后除去泥土等杂质,粉碎,备用。

Agilent1100 型高效液相色谱仪(美国安捷伦公

司),KUDOSSK2200H 超声波清洗器(上海科导超声

仪器有限公司),AL-106 型电子分析天平(梅特勒-

托利多仪器有限公司),HHS-2S型水浴锅(上海宜昌仪器纱筛厂)。甲醇为色谱纯;磷酸、盐酸、乙醇均为分析纯;水为娃哈哈纯净水。

2.3 评价指标体系的建立

本研究选取 2015 年版《中华人民共和国药典》

中板蓝根项下[1]规定的醇浸出物及表告依春为基本指

标,其次参照文献[11-18]选取腺苷、尿苷、鸟苷、靛蓝、靛玉红、水杨酸、苯甲酸为评价指标,以全面评价板蓝根药材质量。

2.4 指标数据的采集

2.4.1 尿苷、鸟苷、腺苷、表告依春含量测定 精密称取不同生态型板蓝根药材粉末0.5 g,置 100 mL具塞锥形瓶中,加入50 mL水,称定质量,超声提取 50 min,放冷,再次称定质量,用水补足减失的

质量,0.45 μm微孔滤膜过滤,作为供试品溶液。应用 HPLC 测定含量[11-12]。

2.4.2 苯甲酸、水杨酸、靛蓝、靛玉红含量测定 取不同生态型板蓝根药材粉末5.0 g,置 150 mL具塞锥形瓶中,加入氯仿80 mL,回流提取2 h,过滤,挥干溶剂,甲醇定容至5 mL 容量瓶中,0.45 μm微孔滤膜过滤,作为供试品溶液。应用HPLC 测定含量[13-18]。

2.4.3 醇溶性浸出物含量测定 按 2015 年版《中华人民共和国药典》(一部)附录醇溶性浸出物测定法项下热浸法测定板蓝根醇溶性浸出物含量。

2.4.4 指标数据结果 采用 HPLC 测定表告依春

(λ1)、尿苷(λ2)、鸟苷(λ3)、腺苷(λ4)、苯甲酸(λ5)、

水杨酸(λ6)、靛蓝(λ7)、靛玉红(λ8)的含量,按

2015 年版《中华人民共和国药典》(一部)附录方法

测定板蓝根药材中的醇溶性浸出物(λ9)的含量,结果见表2。

2.5 指标数据的分析处理

根据公式(2)(3)对上述数据进行无量纲化,利用 DPS V 9.50 软件,在“投影寻踪综合评价”项下,选取密度阈值为 0.10 ,得到最佳投影方向 a*=

(0.126 8,0.050 8,0.010 9,0.016 5,0.212 9,0.356 3,

0.687 5,0.658 9,0.086 5),根据公式(5)计算得到各样本的投影值,结果见表 3。其中,样本投影值越大,表示该样本综合质量较好。

3 讨论

根据投影寻踪模型及数据分析结果,得到样本

1~11号的投影值。依据上述数据,得到11 个样本的

质量优劣排序为:S2>S1>S9>S7>S8>S3>S5>

S10>S11>S4>S6。造成 11 份不同生态型板蓝根样本质量差异的原因可能是由于板蓝根在我国的栽培历史悠久,具有广大分布区的种,在不同生态环境和地理条件等因素的长期选择下,各个不同地区的居群

很可能具有不同的基因型[19],使不同种质的板蓝根品

质差异较大。此外,S1、S2 号板蓝根质量(种子均采于河北石家庄)较其余板蓝根药材质量较好,可考虑将其作为引种对象,这也印证了中药道地性的科学性,而板蓝根药材的道地性和长期自然环境选择下出

现的地方性特化基因型之间的相关性[20]有待进一步研究,这对于板蓝根道地性的考察和筛选优质板蓝根药材等工作具有非常重要的指导意义。

投影寻踪模型将高维数据通过最佳投影方向转变成一维数据,便于研究者直观的从数据当中得到结果,方法简单、易行,且为多指标评价药材质量,使结果严谨可靠。将投影寻踪模型用于评价板蓝根药材质量是行之有效的,能够客观、多层次、多角度地评价药材质量,给出药材质量优劣的顺序,以筛选出优质板蓝根。

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(收稿日期:2016-07-13)

(修回日期:2016-09-01;编辑:陈静)

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