1、聚類分析法在中成藥成分分析中的應用王兆基關(guān)錫耀摘要中成藥成分分析是一件艱巨且復雜的工作，文獻中多以薄層層析法為分析手段，雖然此法有成本低和操作簡單等優(yōu)點，但在應用上仍有不少的限制。本文介紹一種化學模式識別方法聚類分析法，配合一個自編的電腦計算程序，可以比較簡單且快捷地進行中成藥成分分析。關(guān)鍵詞中成藥成分分析；聚類分析法；氣相色譜圖component analysis of chinese proprietary medicinesby cluster analysis technique wang zhaoji guan xiyao（government laboratory, hksar ）

2、abstract component analysis of chinese proprietary medicines is a complicated and difficult task. in literature, thin layer chromatography was frequently applied for the analysis of proprietary medicines because of low cost and simplicity. however, there are some restriction in applying this techniq

3、ue to the component analysis of proprietary medicines. in this paper, a simple pattern recognition techniquecluster analysis, was introduced. and with the use of an in-house computer program, the technique could provide a rather simple and rapid means for the component analysis.key words component a

4、nalysis of chinese proprietary medicine; cluster analysis; gas chromatogram 中藥的應用已有5 000 年歷史之久，主要以煎藥的形式服用，但近年來，有不少的中藥處方開始以不同的成藥制劑方式來配制和銷售。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)字，市面上已有近4 000 種中成藥制劑出售，若要對這些中成藥制品進行注冊和監(jiān)管，一套有效和快捷的成分分析方法是必須的。中成藥成分分析是一件艱巨且復雜的工作，文獻中多以薄層層析法作為分析手段，雖然此法有成本低和操作簡單等優(yōu)點，但在實際應用上仍有不少限制。例如須要掌握不同藥材的指標成分，并要取得有關(guān)對照品作分析之用

5、；另外，提取過程及層析分析系統(tǒng)會因不同的指標成分而有所不同；再者，一般中成藥都由好幾種藥材合制而成，令其成分提取和分析更加復雜。因此，若要采用薄層層析法對4 000 種中成藥進行成分分析，將會是一件非常花費人力和時間的工作。本文建議應用模式識別方法進行中成藥成分分析，通過比較和分析中成藥樣本及藥材的氣相色譜數(shù)據(jù)，去辨別出樣本中是否含有某種中藥材成分。1 儀器與試劑儀器: 美國 hewlett packard hp5890a 氣相色譜儀， hp7673a 自動進樣器， hp3396積分儀；美國 ibm pc 340 個人電腦。中藥材對照品: 購自中國藥品生物制品檢定所。中成藥樣品 : 購自中國國

6、貨公司。試劑 : 氯仿，磷酸氫鉀為分析純，水用重蒸餾水。2 實驗方法2.1 樣品的提取取磨成粉末之中藥材或中成藥樣本1.0g ，置于 45ml 離心試管中，加入 10ml 磷酸緩沖液 (17.4g 磷酸氫鉀 k2hpo4 溶于 450ml 水中) 后搖勻，再加入 25ml 氯仿，高速均勻提取，后用離心機分離(2 000r/min, 15min)，移取氯仿提取液至 250ml 圓底燒瓶內(nèi)，用氯仿重復提取2 次，將氯仿提取液置于同一圓底燒瓶內(nèi)，于真空中加熱 (3540)以揮發(fā)溶劑，殘余溶于1ml 氯仿中作氣相色譜分析用。2.2 氣相色譜條件毛細管色譜柱為美國supelco spb-1 ，30mm

7、0.53mm ；進樣和檢測器溫度為柱溫 :120保持 5min，然后以 5/min, 加溫至 280，最后保持在 280中 25min；檢測器為火焰電離檢測器；進樣1l 。3 聚類分析法聚類分析法本身是一種屬于無監(jiān)督學習系統(tǒng)的化學模式識別方法，在特征空間中直接尋找點群或其他可識別的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，進行樣本的歸類。此法亦曾應用于藥材的鑒別和分類，應用于中成藥成分分析。首先要選取合適的方法去提取藥材的特征數(shù)據(jù)，以多維特征空間表達出來，再把中成藥樣本所得數(shù)據(jù)投影到這個特征空間上，根據(jù)點群的分布進行歸類。在同一萃取及氣相色譜條件下，本法觀察所得不同藥材會得到不同特征色譜圖，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可滿足聚類分析的要求，分

8、析程序如下：把有m個色譜峰的目標藥材色譜圖表達于一個m維特征空間，然后把能與藥材色譜峰配對的中成藥色譜峰投影到這m維特征空間上，配對的準則是看中成藥色譜峰的保留時間是否介于某目標藥材色譜峰的保留時間加減1% 的范圍內(nèi)。如此重復分析不同的中成藥樣本，按所得投影點群的分布，判斷哪些樣本含有這目標藥材成分。但在應用上，仍有其他需要考慮的地方。例如，若目標藥材超過3 個以上色譜峰，所對應的特征空間會是一個高維空間，不易于觀察；另外，不是每一個色譜峰在藥材識別上有同樣貢獻，所以不能單單按目標藥材色譜峰的數(shù)目去指定一個特征空間；再者，在分類特征空間上的點群時，最好能有一個可以量化的準則，而不是純粹靠主觀觀

9、察。為此，本實驗建議通過主成分分析方法分析一些實例樣本數(shù)據(jù)，去找出以不同目標藥材色譜峰組合而成的主因子，作為新特征空間不同的方向。這樣，可以把原先的特征空間降維至二維或三維，便于觀察；另外，這些主因子可反映出不同目標藥材色譜峰在識別功用上不同的貢獻；最后，通過測量同類樣本投影點之間距離，可以計算出一些統(tǒng)計量作為判定標準。為要檢驗以上方法的可行性，本實驗選取 8 種常用的藥材，作為目標藥材，另選取12 種中成藥作為樣本。在制備實例樣本時，再選取 5 個藥材 ( 甘草、天麻、叁七、白芍、黃芪) 作樣本中附加的背景干擾。實例中共有15個不同樣本，各由36 個藥材的提取液 ( 從 8 個目標藥材及另加

10、的 5 個藥材中隨意選取 ) ，以不同比例混合組成。對應每一個目標藥材，實例樣本都可分成 2 組：a組樣本全都有這目標藥材成分；而b 組樣本中則沒有，見表1。表 1 8 種被選用作目標藥材的中藥材名稱及其在中成藥中使用率藥材名稱藥材學名使用率 (%)a 當 歸radix angelicae sinensis 17.5 川 芎rhizoma chuanxiong 11.2 白 術(shù)rhizoma atractylodis macrocephalae 8.1 陳 皮pericarpium citri reticulatae 7.5 白 芷radix angelicae dahuricae 7.4 大

11、 黃radix et rhizoma rhei 7.3 五味子fructus schisandrae 7.0 防 風radix saposhnikoviae 6.8 a：根據(jù)普查 2 053 個中成藥的藥材成分而所得資料4 數(shù)據(jù)處理對應每一個目標藥材，先組成一個數(shù)據(jù)矩陣x如下：式中 k 是目標藥材的色譜峰數(shù)目，m是實例中對應這個目標藥材的a組樣本數(shù)目，而 n 則是 b組樣本數(shù)目。若第i 個實例樣本中可找到有一個峰能與目標藥材的第j個色譜峰配對的話，設(shè)xi,j的值為該峰的峰面積，否則設(shè)xi,j的值為零。接著把矩陣 x的數(shù)據(jù)標準化，得數(shù)據(jù)記為zi,j，即其中再從矩陣 z方興未艾算協(xié)方差陣d,即從矩

12、陣 d求解其本征矩陣 及對應本征矢量，即 d.=. 其中及 矩陣的每一個列稱為一個主因子，而對應此列的 值則為此主因子的方差貢獻份數(shù)。一個主因子的方差貢獻份數(shù)愈大，它在藥材識別上的貢獻就愈大。為要達到降維的效果，我們不必選取所有k 個主因子，只須取前p個主因子使其累積方差貢獻份數(shù)百分比 80% 就可以，即然后把實例樣本投影到以這p個主因子所構(gòu)成的特征空間上, 計算方見以下公式式中 yi,l是第 i 個實例樣本的投影點與第l 個主因子方向軸的距離，而xi,j及l(fā),j則分別是 x和 矩陣的對應元素。最后，可以得到一幅如圖1 的聚類分析圖，我們會發(fā)現(xiàn)b組實例樣本的投影點聚合成一個點群；而a組實例樣本

13、的投影點則擴散于這個點群以外的空間上，樣本中目標藥材含量愈高，它的投影點離開b組樣本的點群愈遠。所以，由各b組實例樣本的投影點與其點群的中心點之間的距離hi ，可得距離均值及距離方差sh等統(tǒng)計量，藉此可擬定一個范圍空間把包含與不包含這目標藥材的兩類樣本分隔開。設(shè)一測試樣本在這特征空間的投射點與點群的中心點之間的距離yj ，若可判斷樣本為含有這個目標藥材。5 結(jié)果與討論文中采用的萃取方法，是參考美國藥典用于提取植物樣本中生物堿的方法，除了生物堿之外，植物中其他的有機化合物也會同時被提取出來，且選用的溶劑氯仿，有萃取能力強及易于濃縮等特點。致于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面，我們選用氣相色譜方法，是因為它能提供高解

14、析度的色譜圖，而且氣相色譜峰的重現(xiàn)性及精確性也非常好。數(shù)據(jù)處理方面，由于大量及復雜的矩陣運算困難，所以利用美國math works 公司的matlab 軟件( 版本 5.0) 所提供的程序編寫功能，自編一個聚類分析用的程序。運算上，用者只須輸入目標藥材、實例樣本及中成藥樣本的色譜圖資料( 色譜峰的保留時間和峰面積 ) ，就可以直接得到聚類分析的結(jié)果，非常簡單快捷。用此聚類分析方法測試了 12 個中成藥樣本，結(jié)果詳見表2。結(jié)果顯示，此法的準確度為67% 92% ，平均為 78% ；而第 1 類誤差和第 2 類誤差的平均值則分別為11% 和 10% 。第 1類誤差是指樣本標明沒有某種目標藥材，但分

15、析結(jié)果卻認為是有的；而第2 類誤差是指樣本標明有某種目標藥材，但分析結(jié)果卻認為是沒有的。表 2 12個中成藥樣本的聚類分析結(jié)果中成藥白術(shù)大黃陳皮川芎當歸白芷防風五味子鼻炎片+ - +a - - +a -a -a 化痰止咳丸- - + - - - + + 廣東捷步虎潛丸- + -a - -a - - - 天王補心丸- - - - -a - - -a 川芎天麻頭痛丸- + - -a - - - +a 補中益氣丸+a - -a - +a - - + 蘭州健步虎潛丸+ - +a - +a - - - 十全大補丸+a - - +a -a - - + 香砂養(yǎng)胃丸+a - +a + - - - - 天麻頭痛丸