Page 43 - 《中国药房》2024年23期

1 650 1 为标准，提取出了 3 个主成分，其累计方差贡献率为
1 500 92.99%，表明这3个主成分可以代表干姜拌捣五味子炮
2
1 250 制前后样品92.99%的信息。累计解释率R 和累计预测
2
U/mV 1 000 率 Q 分别为 0.996、0.853，表明该模型稳定、预测能力较
好。进一步绘制PCA得分图（图5）。由图5可知，干姜-
500
五味子配伍药对样品（Z1～Z10）和干姜拌捣五味子样品
250
（S1～S10）被明显区分为 2 类，表明干姜拌捣五味子炮
0
0 10 20 30 40 50 60 制前后各成分差异较大。
t/min
图3 10批干姜拌捣五味子样品的叠加指纹图谱及对照 4
3
指纹图谱Rs 2
1
样品各自共有峰的指认及归属（图 4）。由图 4 可知，共 t[2] －1 0
－2
有峰中峰 6、峰 8、峰 13、峰 14、峰 17 归属于干姜，峰 1～ －3
－4
5、峰 7、峰 9～12、峰 15、峰 16、峰 18～22 归属于五味子。 －15 －10 －5 0 5 10
t[1]
通过与混合对照品溶液图谱比对，指认了干姜拌捣五味 图5 干姜拌捣五味子炮制前后样品的PCA得分图
子炮制前后样品中的8个成分，分别是6-姜酚（峰8）、五
2.5.2 偏最小二乘判别分析
味子醇甲（峰9）、五味子醇乙（峰11）、8-姜酚（峰13）、10-
为了发现干姜拌捣五味子炮制前后差异贡献率较
姜酚（峰 17）、五味子甲素（峰 18）、五味子乙素（峰 21）、
大的共有峰，采用有监督的偏最小二乘判别分析（partial
五味子丙素（峰22）。其中10-姜酚、五味子甲素、五味子 [10]
least squares discriminant analysis，PLS-DA）进行研究 。
乙素、五味子丙素在炮制后的干姜拌捣五味子样品中可
2
结果显示，X轴方向累计解释能力参数R X和Y轴方向累
以检出，在炮制前的干姜-五味子配伍药对样品中无法
计解释能力参数 R Y 分别为 0.987、0.997，预测能力参数
2
检出。 [11]
Q 为0.983，均大于0.5，表明该模型稳定可靠 。置换检
2
2
2
验的累计解释率参数 R 和累计预测率参数 Q 分别为
1 050
900 0.479、－0.317，表明模型没有出现过度拟合，可用于分
750 析和判断干姜拌捣五味子炮制前后的质量差异。PLS-
U/mV 600 a DA得分图详见图6，由图6可知，PLS-DA结果与PCA结
450 b
果保持一致。进一步以变量重要性投影（variable impor‐
300 c
tance in projection，VIP）值＞1 为标准，共筛选出了 5 个
150 d
e 差异成分（图 7），即峰 9（五味子醇甲）、峰 11（五味子醇
0 10 20 30 40 50 60
t/min 乙）、峰13（8-姜酚）、峰18（五味子甲素）、峰21（五味子乙
a：混合对照品溶液；b：干姜拌捣五味子供试品溶液；c：干姜-五味 素），提示这5个成分对干姜拌捣五味子炮制前后的质量
子配伍药对供试品溶液；d：单味捣五味子供试品溶液；e：单味捣干姜
影响较大。
供试品溶液；8：6-姜酚；9：五味子醇甲；11：五味子醇乙；13：8-姜酚；17：
10-姜酚；18：五味子甲素；21：五味子乙素；22：五味子丙素。
100
图4 各供试品溶液和混合对照品溶液的叠加图
50
2.5 干姜拌捣五味子炮制前后样品的化学模式识别 t[2] 0
－50
分析
－100
2.5.1 主成分分析 －150
－2 000 －1 000 0 1 000
主成分分析（principal component analysis，PCA）是 t[1]
一种常见的无监督化学计量学方法，已被广泛运用于中 图6 PLS-DA得分图
药的比较分析中 。将 10 批干姜拌捣五味子样品的 22 2.5.3 干姜拌捣五味子炮制前后差异Q-Marker筛选
[9]
个共有峰数据与 10 批干姜-五味子配伍药对样品的 14 由“2.5.2”项下结果可知，五味子醇甲、五味子醇乙、
个共有峰数据（峰 15～22 记为 0）一同导入 SIMCA 14.1 8-姜酚、五味子甲素、五味子乙素是干姜拌捣五味子炮
软件进行PCA。计算方差贡献率和特征值，以特征值＞ 制前后的差异成分，且符合中药Q-Marker“五原则”。此

中国药房 2024年第35卷第23期 China Pharmacy 2024 Vol. 35 No. 23 · 2873 ·