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103.13％（RSD＝1.27％ ，n＝6）、100.15％ ～103.69％ 次）对综合得分的影响，平行测定3次；结果，虽然煎煮4
（RSD＝1.45％，n＝6）、99.57％～102.84％（RSD＝1.44％， 次时综合得分最高，为3.569 9分，但与煎煮2次（3.507 3
n＝6），表明方法准确度较好。 分）相当，详见图2C。④煎煮时间：按处方比例称取各药
2.1.13 样品含量测定 按处方比例称取各药材饮片共 材饮片共 60 g，考察不同煎煮时间（30、60、90、120、150
60 g，按“2.1.3”项下方法制备供试品溶液，共 3 批，按 min）对综合得分的影响，平行测定 3 次；结果，煎煮 90
“2.1.1”项下色谱条件进样测定，平行操作3次，记录峰面 min 时综合得分最高，为 3.432 1 分，详见图 2D。考虑到
积并按标准曲线法计算样品含量，结果见表2。 操作的简便及成本的控制，故后续选择浸泡时间30、60、
表2 样品含量测定结果（n＝3，mg/g） 90 min，加水量6、8、10倍，煎煮次数1、2、3次，煎煮时间
Tab 2 Results of content determination of samples 30、60、90 min进行后续试验。
（n＝3，mg/g） 3.4 3.8
分 分
待测成分 供试品1 供试品2 供试品3 平均含量 3.6
没食子酸 4.65 4.64 4.70 4.66 综合得分， 3.2 综合得分， 3.4
柯里拉京 2.01 2.01 2.00 2.00
3.0 3.2
木兰花碱 15.37 15.25 15.10 15.24
0 30 60 90 120 4 6 8 10 12 14 16
鞣花酸 0.70 0.72 0.70 0.71 浸泡时间，min 加水倍数，倍
盐酸药根碱 1.13 1.13 1.13 1.13 A.浸泡时间 B.加水量
3.5
盐酸巴马汀 0.77 0.77 0.77 0.77 3.7
盐酸小檗碱 5.50 5.46 5.48 5.48 分 3.3 分 3.4
双去甲氧基姜黄素 0.11 0.10 0.10 0.10 综合得分， 综合得分， 3.3
去甲氧基姜黄素 0.11 0.11 0.11 0.11 2.9 3.2
姜黄素 0.35 0.34 0.34 0.34 2.5 3.1
0 1 2 3 4 5 0 30 60 90 120 150
2.2 出膏率测定 煎煮次数，次 煎煮时间，min
精密吸取“2.1.3”项下供试品溶液10 mL，置于干燥 C.煎煮次数 D.煎煮时间
图2 单因素试验结果
至恒定质量的蒸发皿中蒸干，浸膏于 105 ℃干燥 3 h 后
Fig 2 Results of single factor tests
移至干燥器中冷却 30 min，迅速称定质量，计算出膏
率。出膏率（％）＝浸膏量（g）/原药材质量（g）×100％。 2.4 Box-Behnken 响应面法优化煎煮工艺
2.3 单因素试验 2.4.1 Box-Behnken响应面法试验设计与结果 在单因
2.3.1 综合评分 由于综合评分法要求对选定的指标 素试验的基础上，以浸泡时间（A，min）、加水量（B，
进行加权，经验性加权法主要根据选定指标的重要程度 mL/g）、煎煮时间（C，min）、煎煮次数（D，次）为考察因
来确定权重系数，具有主观性和片面性 [14-15] ，因此本研究 素，采用 Design-Expert 8.0.6 软件，按 Box-Behnken 响应
参考相关文献 [16-17] ，同时结合含量测定结果，采用 SPSS 面法设计原理 [18-19] ，以 11 个指标的综合得分为响应值，
21.0 统计软件对数据进行主成分分析和降维-因子分 进行4因素3水平试验设计。因素与水平见表3，试验设
析。结果显示，没食子酸、柯里拉京、木兰花碱、鞣花酸、 计方案与结果见表 4（成分 1～10 分别为按前文顺序排
盐酸药根碱、盐酸巴马汀、盐酸小檗碱、双去甲氧基姜黄 列的10个待测成分，单位为mg/g，下同）。
素、去甲氧基姜黄素、姜黄素含量及出膏率等11个指标 表3 因素与水平
的权重系数分别为0.111 28、0.111 17、0.111 53、0.110 91、 Tab 3 Factors and levels
0.109 59、0.109 55、0.111 42、0.110 99、0.111 03、0.112 33、 水平 因素
－0.109 80，综合得分（Y）＝X1×0.111 28+X2×0.111 17+ A，min B，倍 C，min D，次
－1 30 6 30 1
X3×0.111 53+X4×0.110 91+X5×0.109 59+X6×0.109 55+X7× 0 60 8 60 2
0.111 42+X8×0.110 99+X9×0.111 03+X10×0.112 33－X11× 1 90 10 90 3
0.109 80（X表示对应的指标）。 2.4.2 模型分析与预测 采用 Design-Expert 8.0.6 软件
2.3.2 单因素考察 ①浸泡时间：按处方比例称取各药 对表4的试验数据进行二次多项式回归拟合，得综合得
－3
材饮片共 60 g，考察不同浸泡时间（30、60、90、120 min） 分（Y）＝3.370－1.435×10 A+0.047 B+0.051C+0.300D+
对综合得分的影响；结果，浸泡90 min时综合得分最高， 0.012AB + 0.014AC + 0.051AD － 0.020BC － 0.085BD －
为3.294 0分，详见图2A。②加水量：按处方比例称取各 8.684×10 CD－0.110A －0.180B －0.160C －0.400D 。
2
2
2
2
－4
药材饮片共 60 g，考察不同加水量（6、8、10、12、14、16 方差分析结果见表5。
2
2
倍）对综合得分的影响，平行测定 3 次；结果，虽然加入 由表 5 可见，回归方程中，一次项 D、二次项 B 、C 、
2
14 倍量水时的综合得分最高，为 3.604 4 分，但与 10 倍 D 显著（P＜0.05），交互项 AB、AC、AD、BC、BD、CD 均
（3.579 6分）时相当，详见图2B。③煎煮次数：按处方比 不显著（P ＞0.05）；模型的 P＜0.05，提示该模型可用于
例称取各药材饮片共60 g，考察不同煎煮次数（1、2、3、4 11种指标综合得分的分析和预测，且各影响因素对综合
·916 · China Pharmacy 2020 Vol. 31 No. 8 中国药房 2020年第31卷第8期