Page 81 - 《中国药房》2023年19期
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          ST、THH、CT、JZ 对 DPPH 自由基的 IC50 分别为 2.209、           的R X为0.944、R Y为0.512，均大于0.5，表明该模型对X
                                                                                              2
          1.945、3.009、2.960、4.385、7.391、7.736 µg/mL，各样品的     矩阵和Y矩阵均有较好的解释能力；Q 为0.456＞0.4，表
          IC50差异明显，提示不同炮制工艺对诃子抗氧化活性具                         明该模型对样品变量有良好的预测能力。
          有不同影响，其中以DC（单炒品）抗氧化活性最强。                               结合重要变量投影结果，以变量投影重要性（variable
          2.7 化学计量学分析                                        importance in projection，VIP）值＞1为筛选标准，筛选诃
          2.7.1 CA                                           子 SP 及不同炮制品之间的差异性色谱峰。结果显示，
              采用SPSS 22.0进行数据处理。将收集的70批次诃                    VIP值从大到小依次为色谱峰20（诃子酸，VIP＝2.149）、
          子样品（SP及不同炮制品各10批）的共有峰峰面积作为                         15（诃黎勒酸，VIP＝1.824）、3（没食子酸，VIP＝1.787）、
          原始数据导入该软件，用组间连接法计算，采用平方欧                           18（鞣花酸，VIP＝1.748）。
          氏距离为测度进行 CA，结果见图 2。结果显示，当聚类                        2.8 谱效关系分析
          距离为 20 时，JZ 和 CT 各自聚为一类，而 SP、FW、DC、                2.8.1 GRA
          THH、ST 聚为另一类，表明 SP、FW、DC、THH、ST 具有                     将诃子 SP 及不同炮制品的 IC50及共有峰峰面积导
          一定相似性，其指纹图谱信息存在部分重叠。                               入 SPSSPRO 在线分析平台（https：//www.spsspro.com），
          2.7.2 PCA                                          对数据进行均值化处理，并将共有峰峰面积作为自变
              将诃子SP及不同炮制品的共有峰峰面积作为原始                         量，IC50作为因变量进行 GRA，结果见表 4。结果显示，
          数据，经标准化处理后，采用 SPSS 22.0 软件进行 PCA。                  色谱峰7、2（诃子次酸）、9、18（鞣花酸）、3（没食子酸）、4、
          结果显示，KMO 值＞0.6，巴特利特球形检验显著性＜                        1 与 IC50的关联度均大于 0.6，说明上述色谱峰所对应的
          0.05，表明各变量之间具有较强关联性，提示进行 PCA                       成分与抗氧化活性联系较为紧密。
          具有可行性。                                             2.8.2 PLSR
              筛选得到特征值＞1 的 4 种主成分，其累计方差贡                          将诃子 SP 及不同炮制品的 IC50 （因变量）和共有峰
          献率为 86.633%，说明这 4 种主成分涵盖了诃子 SP 及不                  峰面积（自变量）导入SIMCA 14.1软件进行PLSR，该模
                                                                                2
          同炮制品指纹图谱 86.633% 的信息。由主成分因子载                       型的诊断参数如下：R X＝0.992，R Y＝0.980，Q ＝0.867，
                                                                                          2
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          荷矩阵可知，色谱峰 19（1，2，3，4，6-O-五没食子酰葡                    数值均大于0.5。这说明该模型有很好的解释能力和预
          萄）、15（诃黎勒酸）、11、16、13、12（柯里拉京）、8（安石榴                测能力。模型自动拟合出偏最小二乘回归系数，系数为
          苷B）、5、6（安石榴苷A）对主成分1的贡献较大；色谱峰                       正时说明该色谱峰对应的化合物与抗氧化活性呈正相
          7、2（诃子次酸）、4对主成分2的贡献较大；而主成分3、4                      关，系数为负时则为负相关。结果显示，色谱峰 1、3（没
          中未见贡献较大的色谱峰。PCA 得分图（图 3）显示，诃                       食子酸）、4、6（安石榴苷 A）、8（安石榴苷 B）、10、11、12
          子 JZ、CT 均与 SP 及其他炮制品具有显著区别，而诃子                    （柯里拉京）、13、15（诃黎勒酸）、20（诃子酸）所对应的成
          SP及其他炮制品之间区分不明显，与CA结果一致。                           分与诃子 SP 及不同炮制品的抗氧化活性呈正相关，其
          2.7.3 OPLS-DA                                      余色谱峰对应的成分与诃子SP及不同炮制品的抗氧化
              将诃子SP及不同炮制品共有峰峰面积作为原始数                         活性呈负相关。
          据，采用 SIMCA 14.1 软件进行 OPLS-DA，结果见图 4。                   结合重要变量投影结果，以VIP值＞1为筛选标准，
          从图 4 可知，诃子 JZ 和 CT 能各自聚在一起，而 SP 和其                 筛选诃子 SP 及不同炮制品的抗氧化活性主要药效峰，
          他炮制品聚在一起，结果与 CA、OPLS-DA 结果保持一                      分别是色谱峰 20（诃子酸，VIP＝2.483）、15（诃黎勒酸，
          致，且 OPLS-DA 分离效果较 PCA 更好，更适用于诃子                    VIP＝2.283）、18（鞣花酸，VIP＝1.130）、12（柯里拉京，
          SP及不同炮制品的指纹图谱数据分析。OPLS-DA模型                        VIP＝1.084）、3（没食子酸，VIP＝1.041）。

               25

               20
             平方欧氏距离  15



               10
               5


                  CT7  CT9  CT3  CT2  CT1  CT4  CT5  CT8  CT10  CT6  JZ1  JZ4  JZ3  JZ5  JZ8  JZ7  JZ10  JZ2  JZ6  JZ9  THH4  THH9  SP1  SP4  SP9  THH3  THH7  THH8  THH1  THH5  THH6  THH2  THH10  SP8  ST6  SP6  SP10  SP3  SP7  DC6  DC10  DC2  DC5  DC8  SP2  SP5  ST2  ST8  FW4  FW9  DC9  ST9  ST4  FW1  FW5  FW6  FW2  FW10  ST1  ST10  DC1  DC7  FW7  ST7  FW3  ST3  DC3  FW8  ST5  DC4

                                   图2 诃子SP及不同炮制品的指纹图谱聚类分析树状图


          中国药房  2023年第34卷第19期                                              China Pharmacy  2023 Vol. 34  No. 19    · 2375 ·
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