李 峰, 張振秋, 李可強,2, 喬 歌, 劉建平
(1.遼寧中醫藥大學藥學院,遼寧大連116000;2.遼寧省中藥研究所,遼寧沈陽110161)
全蝎(Scorpio)、蜈蚣(Scolopendra)為傳統常用中藥,分別來源于節肢動物門鉗蝎科動物東亞鉗蝎Buthus martensii Karsch、蜈蚣科少棘巨蜈蚣Scolopendra subspinipes mutilans L.Koch 的干燥體[1]。為全面、有效地評價全蝎、蜈蚣藥材商品的質量,結合對不同地區全蝎、蜈蚣藥材商品中,主要成分總核苷、總磷脂、總多糖、多胺、可溶性蛋白質含量的測定結果[2],以灰色關聯分析方法中相對關聯度為測度,構建評價全蝎、蜈蚣藥材商品質量的灰色關聯分析模型,為全蝎、蜈蚣藥材商品的綜合質量評價提供了新的方法。
1.1 材料 不同地區全蝎、蜈蚣藥材商品于2007至2008年購于各地藥店及藥材市場,經遼寧中醫藥大學康廷國教授鑒定,來源及規格見表1。

表1 不同地區全蝎、蜈蚣藥材商品來源及規格
1.2 數據來源 分別采用HPLC法測定各全蝎、蜈蚣藥材商品中尿苷、黃嘌呤、次黃嘌呤的含量和為總核苷的含量(Ⅰ)、腐胺、精胺及精脒的含量和為總多胺的含量(Ⅳ);比色法測定總磷脂含量(Ⅱ)、總多糖含量(Ⅲ)、可溶性蛋白質含量(Ⅴ)[2],結果見表 2、3。

表2 全蝎商品藥材中5種主要成分含量/(mg/g)

表3 蜈蚣商品藥材中5種主要成分含量/(mg/g)
2.1 參考序列的建立 以所收集到的10個全蝎、蜈蚣藥材商品為樣品,并以每個樣品中的5類主要成分含量為評價指標[2],組成評價單元序列{Xik},(i=1,2,3,…,n;k=1,2,3,…,m),其中最優參考序列為{Xsk},即最差參考序列為{Xtk},即結果見表 2、3。
2.2 模型建立 按文獻[3]中的公式,分別對兩藥材參考序列中的數據進行:原始數據規格化,計算每個樣品相對于最優、最差參考序列的關聯系數、關聯度 ri(s)、ri(t)(見表4 ~7),以及相對關聯度ri(見表8、9)。
2.3 質量評價結果 由相對關聯度的定義[3]可知,ri愈大其評價單元愈佳,因此根據各評價單元相對于關聯度的大小,可給出個評價單元的優劣排序。即各樣品質量的最終優劣評價結果(見表8、9)。

表4 全蝎藥材評價單元序列相對于最優參考序列的關聯系數與關聯度

表5 全蝎藥材評價單元序列相對于最差參考序列的關聯系數與關聯度

表6 蜈蚣藥材評價單元序列相對于最優參考序列的關聯系數與關聯度

表7 蜈蚣藥材評價單元序列相對于最差參考序列的關聯系數與關聯度

表8 全蝎各藥材商品相對關聯度及質量優劣排序

表9 蜈蚣各藥材商品相對關聯度及質量優劣排序
3.1 在表8的10個全蝎藥材商品中,其相對關聯度ri值由0.812~0.411不等,表明目前全蝎藥材商品的質量差別較為明顯;將5個相對關聯度ri值大于0.5的藥材商品與相對關聯度ri值小于0.5的相比較,發現前者藥材均完整(無破碎),且個體較大,色澤較好,而后者則相反。
3.2 表9的10個蜈蚣藥材商品中,相對關聯度ri值雖然最大的僅為0.692,但共有7個相對關聯度ri值大于0.5,在3個相對關聯度ri值小于0.5的樣品中,最小的ri值為0.45,表明10個蜈蚣藥材商品的質量雖一般,但是各藥材商品的質量差異較小;這也與從所收集到的蜈蚣藥材性狀上觀察到的,“各藥材均較完整,且色澤較為一致”的特點相吻合。
3.3 由3.1項、3.2項結果可見,以相對關聯度ri值為測度,構建的灰色關聯分析質量評價模型,對全蝎、蜈蚣藥材商品的質量進行的排序結果,不僅可以反應藥材商品在質量上的差異情況,而且其評價結果與全蝎、蜈蚣藥材商品實際性狀鑒別的結果基本符合。因此,以相對關聯度ri值為測度的灰色關聯分析質量評價模型,可用于全蝎、蜈蚣藥材商品的質量評價。
3.4 灰色系統作為對模糊系統研究的有效手段,已被廣泛應用于經濟評價、項目評估、投資決策、環境檢測、人員考核、以及機械加工等過程控制與質量評價中。這些研究的共同特點是系統的信息量較少,涉及多方面因素,并且這些因素往往是相互影響、非獨立的、具有諸多有待評價的灰色系統。而應用于對中藥材的質量評價還較少見[3、8]。但由于灰色系統具有既包含有已知信息,又包含有未知信息的特點,通過對其研究可使灰色系統白化,即利用已知的信息,去揭示未知的信息[9]。因此更適于含有復雜化學成分的中藥材,尤其是有效成分不甚明確的動物類藥材的質量評價。本研究建立的灰色關聯分析模型,是以相對關聯度為測度,評價全蝎、蜈蚣藥材商品的質量。從上述對全蝎、蜈蚣不同藥材商品的實例計算分析,模型與實際情況的擬合效果較好。為利用灰色模型研究中藥材成分與質量關系,進而進行量化模擬提供了理論依據。
3.5 此外,灰色關聯分析模型的另一個優點是,模型本身對數據容量和概率分布沒有嚴格要求,它只要求較少的原始數據,便可充分利用這些已知數據,去尋找體系中的規律性[9],這使得該方法更適于貴重中藥材的質量評價。
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