Page 46 - 《中国药房》2022年16期

3 400 原方混煎
3 200 6 原方单煎
3 000 炮制混煎
2 800 4 炮制单煎
2 600
2 400 原方混煎 2
2 200 泽泻阴性
2 000 泽泻 0
郁金阴性
U/mv 1 800 郁金 t[2]
水飞蓟阴性
1 600
1 400 水飞蓟 －2
山楂阴性
1 200 山楂
1 000 决明子阴性 －4
800 决明子
海藻阴性
600 海藻 －6
400 丹参阴性
200 丹参
柴胡阴性
0 柴胡 －8
－15 －10 －5 0 5 10
4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76
t[1]
t/min
图3 HQHD共有峰归属 图5 PLS-DA得分图
原方混煎样品的相似度为 0.962～0.999，10 批原方单煎 2.5.4 差异标志物分析 为分析引起样品差异的原因
样品的相似度为 0.975～0.998，10 批炮制混煎样品的相 和差异标志物，本研究将不同批次 HQHD 原方混煎、原
似度为 0.943～0.998，10 批炮制单煎样品的相似度为 方单煎、炮制混煎、炮制单煎样品指纹图谱37个共有峰
0.953～0.995，均在0.950以上，表明样品相似度良好，所 的峰面积输入 SIMCA-P 14.1（Demo）软件，建立有监督
建HQHD指纹图谱稳定、可靠，可以反映样品的特征。 模式的PLS-DA模型。为验证所建PLS-DA模型是否存
2.5 化学模式识别分析 在过度拟合现象，设置分类矩阵变量随机排列 200 次以
2
2
2.5.1 PCA 以 10 批 HQHD 原方混煎、原方单煎、炮制 进行置换检验，结果R 拟合线和Q 拟合线与Y坐标轴的
混煎、炮制单煎样品指纹图谱37个共有峰的峰面积为变 截距均分别小于0.3和0.05，说明所建模型可靠，不存在
[15]
过度拟合现象，可用以判别分析组间差异 。
量，用SIMCA-P 14.1（Demo）软件的“Pareto”功能进行预
为确定影响样品质量的差异标志物，本研究采用变
处理，经系统自动拟合后选取前2个主成分进行分析，其
量 重 要 性 投 影（variable importance in the projection，
中第 1 个主成分的贡献率为 44.9％，第 2 主成分的贡献
VIP）对数据矩阵进行分析，VIP 图见图 6。当 VIP＞1
2
率为19.1％；模型检验参数R Xcum （模型对X矩阵的解释
时，代表对应成分对样品质量具有显著影响，是潜在的
率）为0.639，模型预测参数Q cum （原始模型预测能力）为
2
[14]
差异标志物 。由图6A可知，1、15、17、18、36号峰对应
0.514，表明该模型稳定性及预测信度良好 。据PCA得
[14]
成分和丹酚酸B（16号峰）、木犀草素（23号峰）可能是影
分图（图4）可知，原方混煎、原方单煎、炮制混煎、炮制单
响原方混煎与炮制混煎样品质量的差异标志物；由图6B
煎样品各自聚为一类。
可知，1、7、17～19 号峰对应成分和丹酚酸 B（16 号峰）、
炮制单煎 橙皮苷（13 号峰）可能是影响原方单煎与炮制单煎样品
6 炮制混煎
原方单煎 质量的差异标志物；由图 6C 可知，1、17～19、36 号峰对
4 原方混煎
应成分和丹酚酸B（16号峰）、木犀草素（23号峰）可能是
2
0 影响原方单煎与原方混煎样品质量的差异标志物；由图
t[2] －2 6D 可知，7、17～19、21 号峰对应成分和橙皮苷（13 号
－4
峰）、丹酚酸B（16号峰）、芦丁（12号峰）、木犀草素（23号
－6
峰）、橙黄决明素（29 号峰）可能是影响炮制混煎与炮制
－8
－15 －10 －5 0 5 10 单煎样品质量的差异标志物。
t[1]
图4 PCA得分图 3 讨论
本研究建立了不同批次HQHD样品的指纹图谱，通
2.5.2 炮制前后、不同煎煮方式的HQHP镜像对比 随
过相似度评价发现，各类样品与对照指纹图谱的相似度
机选取 4 批炮制前后、不同煎煮方式的 HQHP 样品的
均大于或接近于 0.950，表明各批次样品的整体质量稳
HPLC图进行镜像比较，未发现新成分（图略）。
定可靠。本研究共标记了37个共有峰；通过与混合对照
2.5.3 PLS-DA 在PCA的基础上，以10批HQHD原方 品比对，共指认了9个共有峰；进一步通过色谱峰的镜像
混煎、原方单煎、炮制混煎、炮制单煎样品指纹图谱37个 分析可知，炮制前后、不同煎煮方式的 HQHD 均未发现
共有峰的峰面积为变量，用SIMCA-P 14.1（Demo）软件进 新成分，但峰面积有所变化，提示炮制和煎煮方式可能
2
行有监督模式的 PLS-DA，得模型检验参数 R Xcum 为 对化学成分的含量有所影响。
2
0.639、R Ycum （模型对Y矩阵的解释率）为0.626，模型预测 PCA 结果发现，原方混煎、原方单煎、炮制混煎、炮
2
[14]
参数Q cum为0.601，说明样品分离良好 。据PLS-DA得 制单煎样品各自聚为一类，说明各类样品间存在差异，
分图（图5）可知，原方混煎、原方单煎、炮制混煎、炮制单 炮制和煎煮方式的影响较大。进一步对两组组成相同、
煎样品各自聚为一类，与PCA分析结果一致。 煎煮方式不同的原方单煎和原方混煎、炮制单煎和炮制
·1960 · China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 16 中国药房 2022年第33卷第16期