Page 85 - 《中国药房》2024年3期
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[15]
          数（A）、液料比（B）、提取时间（C）；输出层神经元个数设                      于解释两者功效的差异 ，故笔者推测橙皮苷、川陈皮
                                                                                                         [16]
          置为1，即综合评分；通过查阅文献和试错法确定隐藏神                          素、橘皮素同样可作为青皮的质量标志物。赵鹿等 通
          经元个数为 5。以 9 组正交实验数据为训练样本进行                         过对诃子的化学成分、药理作用等进行分析，推测没食
          GA-BP 神经网络建模，选择 tansig 函数作为隐含层传递                   子酸、诃黎勒酸、诃子酸可作为诃子及其炮制品的质量
                                                                           [17]
          函数，purelin函数作为输出层传递函数，采用GA全局搜                      标志物。孙媛等 结合指纹图谱及网络药理学研究，推
          索BP神经网络的最佳初始权值和阈值，提高BP神经网                          测甘草苷、甘草酸可作为甘草及其炮制品的质量标志
          络收敛速度和预测精度。设置总体进化迭代次数为80、                          物。丁香中的丁香酚是丁香挥发油的主要活性成分，占
                                                                     [18]
          种群规模为 10、交叉概率为 0.4、变异概率为 0.05，进行                   70% 以上 ，可作为丁香的质量标志物。本研究以各药
          全局寻优，确定 BP 神经网络最佳初始权值和阈值。设                         味的质量标志物为指标优化益黄散醇提工艺，有利于保
          定网络训练参数值，最大训练次数为 5 000 000次，训练                     证复方药效的发挥。另外，由于质量标志物与药味的功
          精度为0.001，学习率为0.5；采用sim仿真函数进行仿真                     效具有极高的相关性，以质量标志物为指标进行提取工
          输出网络预测，最终对构建好的GA-BP神经网络模型进                         艺优化，所得提取物可代表该药味的主要药效成分群，
          行验证。验证结果显示，所构建的GA-BP神经网络的均                         亦可代表该药味所发挥的功效。因此，可根据药味在复
          方误差为 0.000 12，预测值与真实值之间的相对误差为                      方中“君臣佐使”的地位进行对应指标成分的权重设置。
          0.82%，表明训练后的GA-BP神经网络预测性能良好。                           正交实验因其高效率、快速、经济等优点，已在中药
          2.5.2 益黄散最佳提取工艺预测                                  提取工艺研究中得到广泛应用，但这种优化方式所得结
              设置醇提工艺参数为乙醇体积分数 50%～70%（步                      果具有一定局限性，而基于正交实验结果所搭建的GA-
          长为5）、液料比10:1～14∶1（步长为1）、提取时间为60～                   BP 神经网络能对任意提取工艺参数进行预测，可得到
          120 min（步长为10），将各因素进行排列组合，共排列出                     最佳预测提取工艺参数。本研究对正交实验所得最佳
          150种组合。在训练好的GA-BP神经网络基础上，输入                        工艺参数与 GA-BP 神经网络预测所得最佳工艺参数进
          排列出的 150 种醇提工艺参数进行预测。预测结果显                         行比较验证，结果表明预测所得工艺的综合评分高于正
          示，乙醇体积分数为65%、液料比为14∶1（mL/g）、提取时                    交实验工艺，证明了 GA-BP 神经网络预测结果的可
          间为60 min时综合评分最高，为84.45分，因此确定以上                     靠性。
          参数为最佳预测醇提工艺参数。                                         综上，采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方
          2.6 两种方法所得最佳提取工艺的验证实验                              法较传统的正交实验寻优方法效果更佳，其优选出的益
              分别对正交实验以及正交实验结合 AHP 和 GA-BP                    黄散最佳醇提工艺[乙醇体积分数 65%、液料比 14∶1
          神经网络预测得到的最佳提取工艺进行验证。按“2.1”                        （mL/g）、提取时间60 min、提取2次]稳定可靠。
          项下方法平行制备3份益黄散干浸膏，测定干浸膏得率；                          参考文献
          按“2.2.2”项下方法制备供试品溶液，测定各成分含量，                       [ 1 ]  钱乙 . 小儿药证直诀[M]. 图娅，校 . 沈阳：辽宁科学技术
          计算综合评分，验证实验结果见表5。结果显示，GA-BP                             出版社，1997：14.
          神经网络预测的益黄散最佳醇提工艺综合评分较高，因                                QIAN  Y.  Key  to  therapeutics  of  children’s  disease[M].
          此确定益黄散最佳醇提工艺参数：乙醇体积分数为65%，                              Tuya，  proofreading. Shengyang：Liaoning  Science  and
                                                                  Technology Press，1997：14.
          液料比为14∶1（mL/g），提取时间为60 min，提取2次。
                                                             [ 2 ]  弓雪峰，张立山，戴雁彦，等. 以苦欲补泻法度浅析《小儿
                      表5 验证实验结果（n＝3）
                                                                  药证直诀》治脾胃方药[J]. 中华中医药杂志，2018，33
                         各成分含量/（mg/g）       干浸膏 综合     RSD/      （6）：2428-2430.
          优化方法      川陈    没食 诃黎                    平均值
               橙皮苷    橘皮素      诃子酸甘草苷甘草酸丁香酚 得率/% 评分    %          GONG X F，ZHANG L S，DAI Y Y，et al. Analysis of tra‐
                    皮素    子酸 勒酸
          正交实验  16.74  0.50 0.25 1.73 14.98 11.09 3.70 2.14 1.69 51.08 79.52  79.19  1.37  ditional  Chinese  medicine  prescriptions  of  spleen  and
                15.47  0.51 0.26 1.90 14.37 11.82 3.99 2.22 1.59 49.56 80.07  stomach in Key to Therapeutics of Children’s Disease in
                15.36  0.48 0.24 1.84 15.33 11.07 4.03 2.13 1.63 50.07 77.98  accordance with the Kuyu buxie principle[J]. China J Tra‐
          GA-BP神  12.33  0.54 0.33 1.69 20.58 11.98 5.58 2.59 1.78 49.90 84.60  85.30  0.92  dit Chin Med Pharm，2018，33（6）：2428-2430.
          经网络   11.91  0.54 0.31 1.87 20.20 12.56 5.83 2.68 1.77 50.58 85.14
                12.96  0.53 0.34 1.62 21.05 12.27 5.57 2.64 1.90 50.13 86.15  [ 3 ]  杨丽丽，高尧春，王春茜，等. 响应面法优化陈皮中橙皮
                                                                  苷提取工艺[J]. 环球中医药，2018，11（4）：520-524.
          3 讨论
                                                                  YANG L L，GAO Y C，WANG C Q，et al. Optimization of
              文献研究表明，陈皮中橙皮苷、川陈皮素、橘皮素是                             hesperidin  extraction  from  Citrus  reticulata  by  response
          其发挥燥湿健脾的主要活性成分，常作为陈皮的质量标                                surface methodology[J]. Glob Tradit Chin Med，2018，11
          志物  [12―13] 。青皮、陈皮植物来源相同，采收时间不同，两                      （4）：520-524.
                                      [14]
          者化学成分相近但含量有所差异 。研究表明，陈皮与                           [ 4 ]  陈九妹，朱麒臻，鞠成国，等. 诃黎勒酸和诃子酸的提取、
          青皮中橙皮苷、川陈皮素、橘皮素含量的明显差异可用                                分离工艺优化[J].中国药房，2022，33（22）：2733-2737.


          中国药房  2024年第35卷第3期                                                 China Pharmacy  2024 Vol. 35  No. 3    · 331 ·
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