多元統(tǒng)計(jì)分析方法在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

多元統(tǒng)計(jì)分析方法在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

【關(guān)鍵詞】多元

摘要：介紹了各種多元統(tǒng)計(jì)分析方法的基本原理及其在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)展。

關(guān)鍵詞：中藥；質(zhì)量評價(jià)；多元統(tǒng)計(jì)分析

我國中藥材資源豐富，種類繁多，來源復(fù)雜，品種混亂，同物異名，同名異物現(xiàn)象多見。商品市場上除正品外，尚有代用品、偽品和混淆品，來源不同的藥材，質(zhì)量差異很大，勢必影響臨床的療效，所以對中藥質(zhì)量的評價(jià)尤為重要。過去基本上是以傳統(tǒng)的性狀鑒定和顯微鑒定確定真?zhèn)?，以理化鑒定評價(jià)優(yōu)劣。近年來發(fā)展起來一種新的技術(shù)――模式識別，它是根據(jù)物質(zhì)所含的化學(xué)成分，利用TLC、UV、IR、HPLC、GC、MS等方法獲得其化學(xué)數(shù)據(jù)，然后利用數(shù)學(xué)思想和方法對該類數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，對藥材進(jìn)行分析、決策和判斷。此種方法迅速發(fā)展，逐漸取代了傳統(tǒng)的中藥材鑒定法。模式識別所用的方法較多，但最常用的為統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，它是以數(shù)學(xué)上決策理論為基礎(chǔ)，建立統(tǒng)計(jì)學(xué)識別模型，找出規(guī)律性認(rèn)識。

1多元統(tǒng)計(jì)分析方法在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

11聚類分析在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

聚類分析法是數(shù)值分類學(xué)的新的分支，它是對一組尚無明確分類的樣本，根據(jù)它們所表現(xiàn)的變量特征，按相似程度的大小加以歸類，其目標(biāo)是在模式空間中找到客觀存在的類別。按聚類目的不同，可將聚類分析法分為R型聚類法和Q型聚類法。

其原理為：對任一含m個(gè)指標(biāo)的樣本，可定義為m維空間的點(diǎn)，在m維空間中的任意兩點(diǎn)其相似性可用“距離”度量,定義為“dij”，若將任一樣本看作一類,其類間相似性可用歐氏距離DE表示：DE=dij=［∑mi=1(xil-xjl)2］1/2，式中：l=1，2，…m，表示樣本的指標(biāo)數(shù)；i，j表示樣本序號；xil,xjl表示樣本各指標(biāo)。系統(tǒng)聚類法即對n個(gè)樣本計(jì)算出兩兩間的距離dij，并從中找出距離最小的兩類Gp與Gq，合并成一個(gè)新類Gr，重新計(jì)算新類與其他各類間的距離，再將距離最小的兩類合并，重復(fù)以上過程至所有樣本聚為一類為止。定義類Gk與Gr的距離Drk有以下遞推公式:D2rk=αpD2pk+αqD2qk+βD2pq+γ|D2pk-D2qk|，式中參數(shù)αp,αq,β,γ取值不同對應(yīng)不同的系統(tǒng)聚類方法。

該法除常用于中藥系列品種的分類外，還可以廣泛的引用于真?zhèn)舞b別、成分淺析、質(zhì)量評價(jià)、新舊工藝或不同炮制方法比較、尋找代用品及擴(kuò)大藥用新資源等方面［1~7］，使中藥研究跨進(jìn)現(xiàn)代電腦量化分析的新階段。

馬英麗等［8］用甲醇回流提取黃芪中的皂苷類成分，以氯仿甲醇水為展開劑，采用雙波長薄層掃描法，在λs=390nm，λr=590nm下，對18個(gè)產(chǎn)地的黃芪樣品進(jìn)行了定量分析，以黃芪甲苷為指標(biāo)成分，選用中位數(shù)法進(jìn)行聚類，用余弦法計(jì)算樣品間的相似性程度。結(jié)果系統(tǒng)聚類分析將樣品分為3類，大多數(shù)產(chǎn)地的黃芪被聚為1類或2類，即質(zhì)量較好或一般。表明，蒙古黃芪和膜莢黃芪被列為優(yōu)質(zhì)品，該結(jié)果與《中華人民共和國藥典》2000年版將蒙古黃芪和膜莢黃芪列入正品相一致。王繼國等［9］建立了10種中藥血竭樣品的HPLC指紋圖譜，并把HPLC指紋圖譜信息進(jìn)行數(shù)據(jù)化及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，用重疊率與相關(guān)系數(shù)兩個(gè)參數(shù)，從兩個(gè)方面定量的對這10種樣品的HPLC指紋圖譜進(jìn)行了相似性評價(jià)；在此基礎(chǔ)上用系統(tǒng)聚類分析法定性的對這10種樣品進(jìn)行了分類和鑒別，從而建立了一種相對完善的中藥血竭的化學(xué)模式識別技術(shù)，為中藥血竭的質(zhì)量評價(jià)和分類鑒別提供了一個(gè)很好的方法和思路。田蘭等［10］采用HPLC對32個(gè)白術(shù)樣品進(jìn)行測定，將樣品分析中所獲得的32個(gè)樣品的45個(gè)特征，采用系統(tǒng)聚類分析和逐步判別分析，進(jìn)行白術(shù)的化學(xué)模式識別的研究。將32個(gè)樣品分為優(yōu)等品、一般品和偽品3個(gè)等級，優(yōu)質(zhì)品集中于浙江、湖南、四川一帶，而北方的白術(shù)質(zhì)量一般。這樣就建立了評價(jià)白術(shù)真?zhèn)蝺?yōu)劣的新方法。徐永群等［11］以赤芍的紅外指紋圖譜為依據(jù)，采用主成分分析法對來自18個(gè)產(chǎn)地的赤芍進(jìn)行了聚類分析?？蓪?8個(gè)產(chǎn)地大致分為6類，這一分類與地理位置有較明顯的對應(yīng)關(guān)系，同一區(qū)域內(nèi)赤芍的性能較為相似，可作為傳統(tǒng)中醫(yī)界對赤芍藥材質(zhì)量評價(jià)的依據(jù)。劉謙光等［12］運(yùn)用模糊動態(tài)聚類分析法對來源于美國、加拿大及我國的共14種不同產(chǎn)地的西洋參樣品質(zhì)量進(jìn)行了模糊識別研究。結(jié)果與權(quán)威部門認(rèn)定的具有法定地位的西洋參產(chǎn)地進(jìn)行驗(yàn)證、核對，取得了較為一致的結(jié)果。

12判別分析在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

判別分析是在已知研究對象分成若干類型(或組別)并已取得各種類型的一批已知樣品的觀測數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上根據(jù)某些準(zhǔn)則建立判別式，然后對未知類型的樣品進(jìn)行判別分類，而聚類分析是在一批給定樣品要?jiǎng)澐值念愋褪孪炔⒉恢溃枰ㄟ^聚類分析來給以確定類型。正因?yàn)槿绱耍袆e分折和聚類分析往往聯(lián)合起來使用，所以判別分析是要求先知道各類總體情況才能判斷新樣品的歸類，當(dāng)總體分類不清楚時(shí)，可先用聚類分析對原來的一批樣品進(jìn)行分類，然后再用判別分析建立判別式以對新樣品進(jìn)行判別。

于承浩等［13］對六味地黃丸及其模擬樣品在290nm下進(jìn)行薄層掃描分析,將所得特征數(shù)據(jù)利用聚類分析方法進(jìn)行分類,用逐步判別分析方法優(yōu)選特征數(shù)據(jù)、建立判別函數(shù),并對分類結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，樣品及模擬品被分為4類,分類合理,判別函數(shù)回判準(zhǔn)確率為100%。從而說明了聚類判別分析方法可較好地評價(jià)六味地黃丸的質(zhì)量。張亮等［14］采用反相HPLC法對六味地黃丸缺味藥模擬方的浸出物進(jìn)行分析，選取9個(gè)色譜峰的峰面積與內(nèi)標(biāo)峰面積之比值作為樣本特征變量，通過169個(gè)訓(xùn)練集樣本建立了其中3種缺味藥的Bayes法和PRIMA法判別分析數(shù)學(xué)模型。結(jié)果3種缺味藥4種模式的平均正確識別率Bayes法和PRIMA法均為100%，對169個(gè)預(yù)示集樣本的平均預(yù)示率Bayes法為100%,PRIMA法為%。表明Bayes法和PRIMA法能對六味地黃丸3種缺味藥進(jìn)行準(zhǔn)確識別。

13主成分分析法在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

根據(jù)在初選的特征量間可能存在的相關(guān)性，找到一種空間變換方式，通過對原始特征變量進(jìn)行線性組合，形成若干個(gè)新的特征矢量，要求它們之間相互正交，它既保留了原始指標(biāo)的主要信息，且又互不相關(guān)。這樣一種從眾多原始指標(biāo)之間相互關(guān)系入手，尋找少數(shù)綜合指標(biāo)以概括原始指標(biāo)信息的多元統(tǒng)計(jì)方法成為主成分分析。其數(shù)學(xué)模型為：設(shè)有m個(gè)指標(biāo)X1，X2，…，Xm，欲尋找可以概括這m個(gè)指標(biāo)主要信息的綜合指標(biāo)Z1，Z2，…，Zm。從數(shù)學(xué)上講，就是尋找一組常數(shù)ai1，ai2，…，aim，使這m個(gè)指標(biāo)的線性組合：Z1=a11X1＋a12X2＋…＋a1mXmZ2=a21X1＋a22X2＋…＋a2mXmZm=am1X1＋am2X2＋…＋ammXm能夠概括m個(gè)原始指標(biāo)X1，X2，…，Xm的主要信息(其中，各Zi互不相關(guān))。這些矢量即稱為主成分。該方法就是根據(jù)樣本特點(diǎn)，選取與問題最相關(guān)的特征來參與分類的。近年來主成分分析法在中藥質(zhì)量鑒別分析中應(yīng)用比較廣泛［15-17］。

張耀奇等［18］運(yùn)用氣相色譜法結(jié)合主成分分析對16種蒼術(shù)及類似品、30種相關(guān)成藥進(jìn)行了研究。該方法是將氣相色譜分離得到去除雜質(zhì)峰的整個(gè)色譜圖化分成237個(gè)時(shí)間通道，凡在時(shí)間通道內(nèi)不出峰就以“0”表示，出峰的以實(shí)際峰面積表征。由此，每一樣本均可用一個(gè)237維的向量表示，采用shannon信息量方程計(jì)算每一時(shí)間通道的信息量，最后選取信息量最大的十幾個(gè)通道作為分類特征。結(jié)果顯示，蒼術(shù)和白術(shù)有明顯區(qū)別；茅蒼術(shù)和北蒼術(shù)雖為藥典規(guī)定的正品蒼術(shù)，但就揮發(fā)性化學(xué)成分來看，兩者有明顯區(qū)別；北蒼術(shù)和關(guān)蒼術(shù)區(qū)別不大。三種相關(guān)成藥，以三妙丸較有特征，有別于其它兩種。孫紅祥等［19］從常用的10種天南星藥材中選取與抗腫瘤、鎮(zhèn)咳祛痰作用相關(guān)的13種成分作為評價(jià)指標(biāo)，并運(yùn)用主成分分析方法從這13個(gè)指標(biāo)中提取了4個(gè)主因子，其累積貢獻(xiàn)率達(dá)％，能較近似的代表原始數(shù)據(jù)所反映的信息，得到權(quán)重系數(shù)較大的X1、X2、X4、X7、X8、X11和X12等7個(gè)指標(biāo)，然后再采用模糊數(shù)學(xué)的方法對這些藥材的質(zhì)量進(jìn)行綜合評價(jià)。結(jié)果表明，一把傘南星最佳，其次為象頭花和掌葉半夏，粗序南星質(zhì)最劣。因此，應(yīng)用主成分分析和模糊數(shù)學(xué)方法建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行中藥材的質(zhì)量評價(jià)是可行的。馬齡等［20］采用氣相色譜法對中藥吳茱萸脂肪酸進(jìn)行了分析測定，根據(jù)測定的數(shù)據(jù)用主成分分析法進(jìn)行特征壓縮、提取，將代表諸樣品特征的點(diǎn)即“星”顯示在半圓形極坐標(biāo)上構(gòu)成星座圖，根據(jù)“星”所屬的星座和所走的路徑，對18種不同品種、不同產(chǎn)地的吳茱萸進(jìn)行自然分類，為中藥吳茱萸的品種鑒別和質(zhì)量優(yōu)選提供了依據(jù)。張亮等［21］利用主成分分析法對32個(gè)不同品種來源的中藥石斛樣品質(zhì)量進(jìn)行了研究，該法直接用藥材粉末的氯仿浸出液的紫外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以每一波長與特定波長的吸光度比值作為分類指標(biāo)，用Shannon信息理論對全部樣品計(jì)算每一波長通道的信息量，選取信息量最大的10個(gè)通道用作分類特征，取得了滿意的分類結(jié)果，為從化學(xué)角度研究中藥質(zhì)量提供了一種新的方法。曾明等［22］應(yīng)用主成分分析法對來源于不同產(chǎn)地的野葛及葛屬的其它8種植物進(jìn)行了化學(xué)模式識別研究，為葛屬植物的藥材質(zhì)量評價(jià)及分類提供了依據(jù)。王秀坤等［23］運(yùn)用主成分分析法及非線性映射技術(shù)，對來源于全國各地的40份苦參藥材質(zhì)量進(jìn)行了化學(xué)模式識別研究，取得了與傳統(tǒng)鑒定較為一致的結(jié)果。

14逐步回歸分析在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

逐步回歸分析［24］是進(jìn)行雙向篩選的一種方法，當(dāng)引入一個(gè)自變量進(jìn)入方程后，要對方程中的每一個(gè)自變量作基于偏回歸平方和的F檢驗(yàn)，看是否需要剔除一些退化為“不顯著”的自變量，以確保每次引入新變量之前方程中只包含有“顯著”作用的自變量。這一雙向篩選過程反復(fù)進(jìn)行，直到既沒有自變量需要引入方程，也沒有自變量從方程中剔除為止，從而得到一個(gè)局部最優(yōu)的回歸方程。

到目前為止，此種方法在中藥質(zhì)量評價(jià)中應(yīng)用的比較少。張漢明等［25］為了考察化學(xué)成分與藥理活性之間的內(nèi)在聯(lián)系，建立合理的化學(xué)模式識別方程，因此選擇了葛根的有效成分總黃酮、葛根素、大豆苷元、大豆苷、3′甲氧基葛根素及多糖的含量和葛根清熱解表功效有關(guān)的抗內(nèi)毒素活性強(qiáng)度為化學(xué)和藥理指標(biāo)，運(yùn)用逐步回歸法建立了回歸方程，同時(shí)采用Bayers判別分析法對來自全國不同產(chǎn)地的葛根及同屬的其它植物進(jìn)行了模式識別研究。結(jié)果黃酮類成分未進(jìn)入方程，而多糖與抗內(nèi)毒素活性呈顯著的負(fù)相關(guān)；6因素和單因素的判別正確率分別為％、％。本研究也為中藥材質(zhì)量評價(jià)提供了一個(gè)新的依據(jù)。

15典型相關(guān)分析在中藥質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用

典型相關(guān)分析是研究變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，它揭示兩組隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)情況。是從整體上把握兩組指標(biāo)之間的相互關(guān)系，分別在兩組變量中提取有代表性的兩個(gè)綜合變量U1、V1，利用這兩個(gè)綜合變量之間的相關(guān)性在一定程度上反映了原來兩組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性。

孫立新等［26］收集不同科屬、不同產(chǎn)地的板藍(lán)根樣品27個(gè)、大青葉樣品5個(gè)。對樣品的化學(xué)成分進(jìn)行高效液相色譜分析，獲得反映樣品整體化學(xué)特征的數(shù)據(jù)，同時(shí)選擇體外抑菌藥理指標(biāo)進(jìn)行藥理活性測定。用典型相關(guān)分析揭示了化學(xué)信息和藥理指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，尋找與藥理指標(biāo)密切相關(guān)的化學(xué)成分，用ISODATA聚類分析技術(shù)將32個(gè)樣品劃分為5類。結(jié)果用此方法評價(jià)板藍(lán)根、大青葉的質(zhì)量，結(jié)果良好，正確率為90．6％。

2小結(jié)

多元統(tǒng)計(jì)分析方法運(yùn)用在中藥質(zhì)量評價(jià)中，具有較強(qiáng)的科學(xué)性，在鑒定中藥的真?zhèn)魏唾|(zhì)量優(yōu)劣方面的研究工作已取得了可喜的進(jìn)展，但現(xiàn)在多以單一方法為主，這樣不容易把樣品的特征信息完全表現(xiàn)出來。所以應(yīng)該使多種統(tǒng)計(jì)方法聯(lián)合運(yùn)用，從而更可觀的反映中藥的質(zhì)量，以達(dá)到中藥質(zhì)量全面控制的目的。相信多元統(tǒng)計(jì)方法會成為中藥質(zhì)量評價(jià)的一種科學(xué)的、全面地、準(zhǔn)確的方法。

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