Page 35 - 《中国药房》2022年2期

25 25
河北 内蒙古
20 河南 20 河南
相对峰高比值 15 相对峰高比值 15

10
10
5 5
0 0
0.47 0.49 0.52 0.54 0.56 0.59 0.61 0.64 0.66 0.53 0.55 0.56 0.58 0.59 0.61 0.62 0.64 0.65 0.66
相对峰高比值 相对峰高比值
A.河南与河北 B.河南与内蒙古
图5 不同产地牛膝药材样品的正态分布曲线图

25

20
平方Euclidean距离 15

10

5

0
N38 N39 N36 N37 N40 N41 N42 N43 N44 N45 N17 N18 N13 N14 N15 N16 N34 N35 N29 N30 N32 N33 N31 N21 N22 N19 N20 N23 N24 N25 N26 N27 N28 N56 N57 N58 N59 N61 N60 N50 N51 N48 N49 N46 N47 N52 N53 N54 N55 N5 N6 N1 N2 N3 N4 N11 N12 N7 N8 N9 N10
编号
图6 61批牛膝药材样品的聚类分析树状图
20时，可聚为两类，其中N1～N12聚为一类，N13～N61聚 采用SPSS 22.0软件计算3个主成分的得分，以各主
为一类，聚类分析结果与正态分布分析结果基本一致。 成分的方差贡献率为权重，对主成分得分和对应权重进
2.4 主成分分析 行加权平均，得综合得分：综合得分＝（56.383×主成分
主成分分析是在尽可能保持原有数据信息的前提 1+24.735×主成分 2+10.003×主成分 3）/91.121。综合得
下，通过降维处理达到简化指标的目的，目前已被广泛 分可反映牛膝药材的质量，综合得分越高，表示质量越
[23]
[22]
用于数据统计分析 。以61批牛膝药材样品中13个共 好 。61批牛膝药材中，河南省焦作市驾步村产牛膝药
有峰的相对峰高为原始数据，采用 SPSS 22.0 软件进行 材（编号N40）的综合得分最高，河北省安国市新安村产
主成分分析。结果显示，前3个主成分的累计方差贡献 牛膝药材（编号N4）的综合得分最低。结果见表3。
率为 91.121％（＞85％），表明前 3 个主成分可以反映牛 2.5 正交偏最小二乘法-判别分析
为分析样品组间差异性，以 61 批牛膝药材样品中
膝药材样品中13个共有峰的基本特征和主要信息，故选
13 个共有峰的相对峰高为原始数据，采用 SIMCA 14.1
取特征值大于1的前3个主成分进行后续分析。结果见
软件进行正交偏最小二乘法-判别分析。结果显示，
表2、图7。
2
数据矩阵的解释率参数（R X）＝0.986，模型区分参数
表2 主成分特征值与方差贡献率
2
2
（R Y）=0.943，模型预测能力参数（Q ）＝0.932，均大于
初始特征值 提取载荷平方和
主成分 0.5，表明模型拟合程度较好，具有较高的稳定性和预测
总计 方差贡献率/％ 累计方差贡献率/％ 总计 方差贡献率/％ 累计方差贡献率/％ [24]
1 7.330 56.383 56.383 7.330 56.383 56.383 能力 。在 95％置信区间（confidence interval，CI）内牛
2 3.216 24.735 81.118 3.216 24.735 81.118 膝药材样品存在一定的差异性，可将61批牛膝药材样品
3 1.300 10.003 91.121 1.300 10.003 91.121 分为 3 类，其中 N1～N12 位于得分图的右侧，为一类；
N13～N28 位于得分图的左下侧，为一类；N29～N61 位
8
于得分图左上侧，为一类。结果见图8。
6 变量重要性投影（variable importance in projection，
特征值 4 VIP）可衡量各共有峰的表达模式对样本分类判别的影
响强度和解释能力，从而辅助筛选影响质量差异的标志
2
[25]
[26]
性波段 。以 VIP＞1 为标准 筛选影响牛膝药材质量
0
的标志性波段，且在95％CI内，VIP值越大，表示质量差
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
[27]
成分 异越显著，对区别不同产地牛膝药材的贡献越大 。结
图7 牛膝药材的主成分分析碎石图 果显示，共筛选出7个影响牛膝药材质量的关键波数，其
中国药房 2022年第33卷第2期 China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 2 ·157 ·