AMWFA法結合HELP法在中藥復雜體系中的應用

張斌，李曉如

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AMWFA法結合HELP法在中藥復雜體系中的應用

張斌1, 2，李曉如1

(1. 中南大學化學化工學院，湖南長沙，410083；2. 長沙環境保護職業技術學院環境監測系，湖南長沙，410004)

采用交互移動窗口因子分析法(AMWFA)對2個體系中的2組二維數據片段進行比較分析，得到2組二維數據片段中的共有組分；采用直觀推導式演進特征投影法(HELP)，利用二維矩陣數據包含的色譜/光譜信息和局部因子分析以分辨出各組分的純色譜曲線和光譜, 得到具有真實物理意義的唯一解。將AMWFA和HELP相結合，對中藥復雜體系藥對桂枝?荊芥進行解析。研究結果表明：AMWFA和HELP相結合能鑒定出藥對與桂枝、荊芥的組分數分別為50，53 和 49 個，各占揮發油總體積分數的91.87%，86.25%和92.86%；藥對與桂枝共有26個組分，與荊芥共有22個組分，產生兩單味藥中沒有的6個新成分；采用AMWFA法結合HELP法能最大程度且準確地完成中藥復雜未知體系的鑒定。

中藥；交互移動窗口因子分析法(AMWFA)；直觀推導式演進特征投影法(HELP)；氣相色譜?質譜

中藥的化學成分非常復雜，單味藥一般都含有大量化合物，復方藥的成分則更復雜。隨著分離以及鑒定技術的發展，新型的色譜?光譜二維聯用儀器使用日益廣泛，如氣相色譜?質譜聯用儀(GC-MS)、高效液相色譜?二極管陣列聯用儀(HPLC-DAD)、毛細管電泳?二極管陣列聯用儀(CE-DAD)等可以產生同時包含色譜和光譜信息的二維數據，并將色譜的分離能力與光譜的定性鑒定能力相結合，使全面定性、定量分析檢測像中藥這樣的復雜成分成為可能。交互移動窗口因子分析法(AMWFA)作為化學計量學的一種分析方 法[1?2]，對2個體系中的2組二維數據片段進行比較分析，最后得到2組二維數據片段中的共有組分定性結果。直觀推導式演進特征投影法(HELP)利用二維矩陣數據包含的色譜/光譜信息，采用局部因子分析以分辨出各組分的純色譜曲線和光譜，得到具有真實物理意義的唯一解[3?4]。藥對桂枝?荊芥為中藥復雜體系，是相須相使的解表藥對[5]。桂枝(，RC)解表和營、通陽散寒、溫化水氣、補益里氣、通瘀活血。荊芥(，HS)具有祛風解表，宣毒透疹，理血止痙的作用。二藥相須合用，取其協同作用，可增強疏散風寒、促使發汗之功效，臨床上常用于感冒風寒、發熱惡寒、頭痛、身痛諸癥。本文分別提取桂枝、荊芥和藥對桂枝?荊芥的揮發油，利用GC?MS進行分離檢測，采用交互移動窗口因子法(alternative moving window factor analysis，AMWFA)對其共有組分進行比較分析[6?11]，結合直觀推導式演進特征投影法 (heuristic evolving latent projections，HELP)對重疊峰進行分辨[12?15]，應用質譜庫相似度匹配對各組分進行定性，采用總體積積分法進行定量分析，完成對中藥復雜未知體系的鑒定。

1 實驗

1.1 儀器與藥材

儀器為日本島津QP2010型氣相色譜?質譜聯用儀。藥材為桂枝、荊芥，均購自湖南中醫藥研究院，經湖南中醫藥研究院中藥研究所鑒定。

1.2 揮發油提取

取桂枝50 g、荊芥50 g和藥對(桂枝50 g、荊芥50 g)按《中國藥典》[16]中的揮發油測定法提取揮發油。

1.3 揮發油的測定條件

色譜條件：OV-1色譜柱(長度×內徑為30.00 m× 0.25 mm)。升溫程序如下：起始溫度為40 ℃，以2 ℃/min升至120 ℃，再以10 ℃/min升至230 ℃，維持20 min。載氣為He，流速為1.0 mL/min，進樣口溫度為250 ℃，界面溫度為280 ℃。

質譜條件如下：EI源電子能量為70 eV，離子源溫度為230 ℃，倍增電壓為1.28 kV，質荷比/掃描范圍為20~600，掃描速率為3.8 scans/s。

1.4 數據分析

數據分析在Gateway T8100計算機上進行，程序用MATLAB 6.5編寫, NIST107質譜庫進行檢索。

2 結果與討論

2.1 AMWFA法對藥對和單味藥揮發油共有組分的比較分析

交互移動窗口因子分析法(AMWFA法)作為化學計量學的一種分析二維數據的方法，其實是多組分光譜相關色譜法(MSCC)的拓展[1?2]，目標是對2個體系中的2組二維數據片段進行比較分析，最后得到被研究的2組二維數據片段中的共有組分定性結果。該法的主要思路如下。

先在1個體系中確定1個目標矩陣，再利用單點投影法在另一個體系中找到相關的基本矩陣，接著利用矩陣的信息對矩陣進行正交投影，從中提取兩者中的共有光譜信息。正交投影矩陣建立如下：

(I?)

其中：為單位矩陣，X為的廣義逆。用對基本矩陣沿色譜方向的每一條光譜矢量進行投影 運算：

=Py；1，2，…，

和分別表示原始光譜和投影光譜。是中的色譜最大保留時間掃描點。投影矢量本質上是的正交互余空間的殘差矢量。考慮到噪聲等因素的影響，計算和的內積γ，作為判別依據。

()T，0≤≤1

把所有內積(1，2，…，γ，…，γ)并對保留時間或者色譜掃描點作圖，即得到光譜相關色譜(MSCC)圖。當等于0時，與完全正交，完全只剩下隨機噪聲，原始光譜與目標矩陣光譜高度相關，與中的化學組分完全一致。反過來將作為目標矩陣，作為基本矩陣進行對比分析，得到反投影多組分光譜相關色譜圖(IP?MSCC)。

圖1所示為桂枝、荊芥和藥對桂枝?荊芥揮發油經GC-MS分離檢測得到的總離子流圖。以桂枝(保留時間為10.3~10.8 min)的A峰簇和桂枝?荊芥(保留時間為10.5~11.1 min)的B峰簇(圖2)為例，對該法進行闡述。

圖3所示為由AMWFA法獲得的多組分光譜相關色譜圖(MSCC)和反投影多組分光譜相關色譜圖(IP?MSCC)。由圖3可知：掃描點20~140區域內曲線與橫坐標幾乎平行，中間的凸起是由噪聲引起，說明A和B峰簇互相包含于對方中，所含成分一致。為進一步確定2個體系中的共有組分數，采用AMWFA法進行共有秩分析。圖4所示為共有秩分析結果，前2個擬合值幾乎為0，從第3個開始明顯增大，說明A和B 峰簇有2個共有組分。

(a) 桂枝；(b) 藥對桂枝?荊芥；(c) 荊芥

(a) A峰簇；(b) B峰簇

(a) MSCC；(b) IP-MSCC

按照AMWFA 法，在共有組分數為1 的區域，可以從其特征向量中獲取對應的純質譜。以A的色譜峰簇為矩陣，B色譜峰簇為矩陣，以矩陣的5~140區域為基矩陣，用移動窗口技術對矩陣中的5~160區域進行掃描(移動窗口數為2)，建立共有組分秩圖(圖5(a))及質譜自相關曲線(圖5(b))。在共有組分秩圖中，有2個共有組分數為 1 的區域(圖中陰影部分)，其對應的質譜自相關曲線也出現 2個平臺(見圖5(b))，且相似度幾乎為1。可分別從這 2個平臺中任意1點提取出共有組分的純質譜即組分 1和2的質譜。鑒定出2個共有組分為benzaldehyde (C7H6O，相似度99.72%)和[1R]-2,6,6-trimethyl-Bicyclo[3.1.1]hept-2-ene(C10H16，相似度98.81%)，其相應的解析質譜圖和標準質譜圖見圖6和圖7。

圖4 共有秩分析結果圖

(a) 共有秩圖；(b) 質譜自相關曲線

2.2 HELP法對重疊峰的解析

直觀推導式演進特征投影法(HELP)是一種逐步的推導式方式，它利用二維矩陣數據包含的色譜/光譜信息，采用局部因子分析以分辨出各組分的純色譜曲線和光譜，得到具有真實物理意義的唯一解。該法還具有從背景扣除到滿秩分辨一整套分析程序，適合于對未知分析體系直接定性定量解析，其最大的優點是能對重疊峰甚至包峰進行分析，對質譜圖進行最大程度地解析。其原理見文獻[3?4]，分析步驟簡要如下。

1) 將色譜二維數據矩陣沿色譜方向分解為一系列相對簡單的子體系，檢測各個子體系存在的背景與噪聲，并扣除背景及噪聲。

2) 根據演進特征投影圖和特征結構跟蹤分析秩圖，了解各組分的依次流出信息，確定組分數以及各組分的選擇性區域和零濃度區域。

3) 利用滿秩分辨對各組分的選擇性區域和零濃度區域進行分辨，獲得各組分的純色譜和光譜。

4) 將解析所得的各組分的純色譜和光譜乘積線性相加并與實際結果進行比較，驗證解析結果的可 靠性。

現在以藥對桂枝?荊芥(保留時間為41.9~42.2 min)的C峰簇為例，對該法進行闡述。C峰簇的總離子流圖見圖8。

(a) Benzaldehyde (C7H6O) 標準質譜圖；(b) 解析質譜圖

(a) [1R]-2,6,6-trimethyl-Bicyclo[3.1.1]hept-2-ene(C10H16)標準質譜圖；(b) 解析質譜圖

圖8 C峰簇的總離子流圖

觀察圖8，此峰似乎是個單峰，但在GC-MS上檢索相似度不高。圖9所示為峰簇C扣除背景噪音后的秩圖，按照HELP原理，有2條特征值曲線(見曲線a和b)明顯高于噪聲水平，說明有2組分重疊。從圖9可見：區域1為組分1的純組分區(組分1流入)；區域1+2為組分1和組分2的混合區(組分2流入)；區域2為組分2的純組分區(組分1已流完)。

a，b—特征值曲線；1—組分1區域；2—組分2區域；1+2—組分1+2區域。

圖10所示為C峰簇解析后的色譜圖。由圖10可知：應用HELP分析得出C峰簇是2組分體系，化學組分分別為3-Phenyl-2-propenyl acetate(C11H22O2,相似度為92.12%)和3-[2-methoxyphenyl]-2-Propenal (C10H10O2，相似度為98.63%)，其相應的標準質譜圖和解析質譜圖見圖11和圖12。

按照同樣的方法，對桂枝、荊芥和藥對桂枝?荊芥中的色譜峰逐步進行分辨，可得到組分的純質譜，再用質譜庫對分辨出的組分進行質譜定性檢索，得到組分定性結果。采用總體積積分法，可以得到各個組分的定量分析結果。

1—組分1；2—組分2。

(a) 3-Phenyl-2-propenyl acetate(C11H22O2)標準質譜圖；(b) 解析質譜圖

(a) 3-[2-methoxyphenyl]-2-propenal(C10H10O2)標準質譜圖；(b) 解析質譜圖

3 結論

1) 采用AMWFA法和HELP法對藥對桂枝?荊芥進行解析，從藥對、桂枝和荊芥中分別鑒定出50，53 和 49 個組分，分別占揮發油總體積分數的91.87%，86.25%和92.86%。藥對與桂枝共有26個組分，與荊芥共有22個組分，產生了2單味藥中沒有的6個新成分(體積分數為1.02%)。從化學成分數量及含量看，該藥對為2單味藥綜合作用的結果。

2) 中藥為復雜未知體系，使用一般的方法難以準確定性。借助AMWFA法和HELP法進行解析，能快速地獲取兩者間的共有組分，對重疊峰分辨后再進行質譜庫匹配，最大程度且準確地完成了化學成分的定性定量，為中藥的快速發展提供了數據支持。

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(編輯 陳燦華)

Application of alternative moving window factor analysis (AMWFA) and heuristic evolving latent projections(HELP) incomplicated system of Chinese medicine

ZHANG Bin1, 2, LI Xiaoru1

(1. School of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, Changsha 410083, China;2. School of Environmental Monitoring, Changsha Environmental Protection College, Changsha 410004, China)

Analysis of volatile components in herbal pair-(RC-HS), single herb RC and HS was performed with two-dimensional gas chromatography-mass spectrometry (GC/MS) data coupled with alternative moving window factor analysis (AMWFA) and heuristic evolving latent projections (HELP). The results show that by means of these methods of two-dimensional data,50,53 and 49 volatile chemical components in essential oil of HP RC-HS, RC and HS were determined qualitatively and quantitatively, accounting for 91.87%, 86.25% and 92.86% total volume fraction of essential oil of HP RC-HS, RC and HS, respectively. There are 26 common active constituents between HP RC-HS and single herb RC, and 22 common active constituents between HP RC-HS and single herb HS. The number of volatile chemical components in RC-HS is the result of synthesis effect from the two single herbs. Analysis of the complicated system of Chinese medicine can be performed with alternative moving window factor analysis and heuristic evolving latent projections.

Chinese herb; alternative moving window factor analysis(AMWFA); heuristic evolving latent projections (HELP); gas chromatography-mass spectrometry

10.11817/j.issn.1672?7207.2017.06.003

O629.9

A

1672?7207(2017)06?1425?07

2016?08?10；

2016?10?08

國家自然科學基金資助項目(20175036，20235020)(Projects(20175036, 20235020) supported by the National Natural Science Foundation of China)

李曉如，教授，從事天然藥物化學研究；E-mail：xrli@csu.edu.cn