Page 65 - 《中国药房》2020年23期

2.3.1 归一化处理 取10批金钱草药材（全草），分别按 表7 加权决策矩阵结果
照 2015 年版《中国药典》（四部）通则“2302 灰分测定 Tab 7 Result of weighted decision matrix
[19]
法” 测定总灰分、酸不溶性灰分，按照通则“2331 二氧 山柰酚-3-O- 槲皮素， 山柰素， 总灰分， 酸不溶性 二氧化硫残留 醇溶性浸出
编号 芸香糖苷，％ ％ ％ ％ 灰分，％ 量，mg/kg 物，％
[19]
化硫残留量测定法”第一法 测定二氧化硫残留量，按
S1 0.060 5 0. 0.008 8 0.032 8 0.047 8 0.095 8 0.166 1
照通则“2201 浸出物测定法”热浸法 测定醇溶性浸出 S2 0.132 0 0.023 6 0.015 3 0.035 9 0.044 2 0.105 6 0.185 6
[19]
物（用 75％乙醇作溶剂）。同时，根据含量测定结果（表 S3 0.169 1 0.034 1 0.045 2 0.073 3 0.077 3 0.117 3 0.040 7
S4 0.067 4 0.037 8 0.033 4 0.042 1 0.077 3 0.107 5 0.052 1
4），按公式（1）（2）对原始试验数据进行归一化处理 [16-17] ： S5 0.044 6 0.106 1 0.076 1 0.057 7 0.079 1 0.103 6 0.109 1
Xij－min（X1j，X2j，…Xmj ） S6 0. 0.134 8 0.084 7 0.062 4 0.055 2 0.115 4 0.162 8
Rij＝ …（1） S7 0.259 1 0.154 9 0.130 6 0.046 8 0.073 6 0. 0.066 8
max（X1j，X2j，…Xmj ）－min（X1j，X2j，…Xmj ）
S8 0.019 6 0.032 3 0.025 9 0.043 7 0. 0.107 5 0.110 7
max（X1j，X2j，…Xmj ）－Xij S9 0.039 2 0.045 1 0.020 9 0. 0.003 7 0.109 5 0.053 7
Rij＝ …（2）
max（X1j，X2j，…Xmj ）－min（X1j，X2j，…Xmj ） S10 0.014 8 0.007 0 0. 0.004 7 0.033 1 0.109 5 0.
式中，Rij表示不同指标类型；Xij表示多目标决策矩 近度（Ci ） [16-17] ：
阵，其中i表示样本值（i＝1，2，……m），j表示指标值（j＝ n + 2
+
Di ＝ ∑ （Zij－Zj） … … … … … … … … … … … （4）
1，2，……m）。各指标归一化处理结果见表6。 √ j＝1
n
表6 各指标归一化处理结果 Di ＝ ∑ （Zij－Zj ） … … … … … … … … … … … （5）
－
2
－
√ j＝1
Tab 6 Results of normalization treatment for each in- －
Di
dex Ci＝ + － … … … … … … … … … … … … … （6）
Di +Di
山柰酚-3-O- 槲皮素， 山柰素， 总灰分， 酸不溶性 二氧化硫残留 醇溶性浸出 + － [16-17]
编号 D 越小、D 越大、Ci越大，则被评价样品越优 。
芸香糖苷，％ ％ ％ ％ 灰分，％ 量，mg/kg 物，％
S1 0.033 6 0.001 5 0.003 4 10.900 0 2.300 0 11.000 0 31.700 0 金钱草质量评价结果见表8。
S2 0.063 9 0.002 6 0.003 9 10.700 0 2.500 0 6.000 0 32.900 0 表8 金钱草质量评价结果
S3 0.079 7 0.003 1 0.006 1 8.300 0 0.700 0 0 24.000 0
S4 0.036 5 0.003 3 0.005 3 10.300 0 0.700 0 5.000 0 24.700 0 Tab 8 Quality evaluation result of L. christinae
S5 0.026 8 0.006 5 0.008 4 9.300 0 0.600 0 7.000 0 28.200 0 编号 D + D － Ci Ci排序
S6 0.007 9 0.007 8 0.009 1 9.000 0 1.900 0 1.000 0 31.500 0 S1 0.403 4 0.180 5 0.309 1 7
S7 0.118 0 0.008 8 0.012 5 10.000 0 0.900 0 60.000 0 25.600 0
S2 0.314 5 0.255 3 0.448 0 4
S8 0.016 2 0.003 0 0.004 7 10.200 0 4.900 0 5.000 0 28.300 0 S3 0.244 9 0.337 4 0.579 4 2
S9 0.024 5 0.003 6 0.004 3 13.000 0 4.700 0 4.000 0 24.800 0 S4 0.349 2 0.229 8 0.396 9 6
S10 0.014 2 0.001 8 0.002 8 12.700 0 3.100 0 4.000 0 21.500 0
S5 0.321 9 0.280 6 0.465 7 3
2.3.2 加权决策矩阵 熵权法是基于评价指标的信息 S6 0.375 1 0.302 0 0.446 0 5
S7 0.170 3 0.481 3 0.738 6 1
熵大小与差异离散程度，计算获得各指标权重（Wj ），以
S8 0.425 6 0.176 5 0.293 1 9
客观反映各批金钱草样品在综合质量评价过程中的重 S9 0.408 9 0.178 9 0.304 4 8
S10 0.459 3 0.163 6 0.262 6 10
要性 [16-17] 。金钱草中山柰酚-3-O-芸香糖苷、槲皮素、山
柰素、总灰分、酸不溶性灰分、二氧化硫残留量及醇溶性 由表8可知，Ci排名前3位的依次为S3、S5、S7，其中
1批（S3）来自四川省中江县、2批（S5、S7）来自四川省双
浸出物的权重（Wj ）＝（0.259，0.155，0.131，0.073，0.079，
0.117，0.186）。计算方法见公式（3） [16-17] ： 流县。四川省中江县、双流县以及重庆市石柱县产区的
Z＝（Rij×Wj ） m×n … … … … … … … … … … … … … （3） Ci均值依次为 0.446、0.512、0.287，表明四川产金钱草质
式中，Z 表示加权决策矩阵，加权决策矩阵结果见 量优于重庆产样品。
表 7。 3 讨论

2.3.3 最优与最劣方案的确定 根据加权决策矩阵得 通过查阅文献发现，金钱草的特征图谱检测波长主
+
+
到最优方案[Z ，Z ＝max（Z1，Z2，…Zm ）]和最劣方案[Z ， 要集中在 240 nm 和 360 nm 左右 [20-23] ，故本研究对 240、
－
+
－
Z ＝min（Z1，Z2，…Zm ）] [16-17] 。结果，Z ＝（0.259，0.155， 310、364 nm 波长进行考察。结果发现，以 240、310 nm
0.131，0.073，0.079，0.117，0.186），Z ＝（0，0，0，0，0，0， 为检测波长时，各色谱峰响应值相差较大且基线不平
－
0）。 稳；而当以364 nm为检测波长时，各色谱峰信号响应值
2.3.4 欧氏贴近度的计算及质量评价 根据最优与最 较高且色谱峰分离度较好、基线较平稳，故选择 364 nm
劣方案，按公式（4）（5）（6）计算金钱草样品与最优方案 为检测波长。同时，本研究又对不同提取方式（超声、回
的距离（D）、与最劣方案的距离（D ）及最优解的欧氏贴 流）、提取溶剂（80％甲醇、50％甲醇、甲醇、无水乙醇、稀
+
－
中国药房 2020年第31卷第23期 China Pharmacy 2020 Vol. 31 No. 23 ·2875 ·