60种中药脂类成分GC_MS图谱与寒热药性关系的统计识别模式研究_王晓燕_李峰

Key words：lipid；GC － MS fingerprints；cold － heat natures；SVM
寒热 温 凉 四 性，是 中 药 药 性 理 论 核 心 内 容 之 一。 因中药药性尚未完全认知［1 － 2］，应用现代科学技术手 段揭示中药药性与物质基础的关系，是近年来四性研 究的一个重点，对于探究中医药学基础理论具深远意 义。传统中医理论认为温属热、凉属寒，故本研究仅分 寒热二性进行讨论。研究从脂类入手，测定脂类 GC －
98. 3% ，RSD 为 2. 23% ；淫羊藿中软脂酸平均回收率 99. 4% ，RSD 为 2. 63% ，硬 脂 酸 平 均 回 收 率 97. 3% ， RSD 为 2. 54% 。
表 1 60 种中药试样
名称
药性
产地
名称
药性
产地
杜仲
温
四川
葛根
凉
山东
天南星
温
山东
薄荷
凉
江苏
陈皮
温
广东 车前子 微寒
WANG Xiaoyan1 ，LI Feng2 （1． College of Science and Technology，Shandong University of TCM，Ji’nan 250355，Shandong，China；
2． College of Pharmaceutical，Shandong University of TCM，Ji’nan 250355，Shandong，China）
大孔吸附树脂残留物［J］． 中南药学，2011，9（2） ：95 － 97． ［7］ 梁春谊，喻佳，汪远超，等． 顶空气相色谱法测定鸡骨草总黄酮碳
苷提取物 中 大 孔 吸 附 树 脂 残 留 物［J］． 亚 太 传 统 医 药，2013，9 （9） ：37 － 39．
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仪（ 上海亚荣生化仪器厂） 。 石油醚 （ 天 津 市 广 成 化 学 试 剂 有 限 公 司 批 号
20101102 分析纯） ；正己烷（ 天津市广成化学试剂有限 公司，批号 20090716，分析纯） ；无水硫酸钠（ 天津市科 盟化工工贸有限公司，批号 20091102，分析纯） 。
本研究挑选 60 味经典文献记载及临床应用中药 性均明确且无争议的中药样本（ 寒、热性药各 30 味） ， 统一采购，经山东中医药大学鉴定教研室李峰教授鉴 定药材均产自道地产区，并符合《中国药典》2010 版一 部规定，见表 1。 2 实验方法 2. 1 粗脂提取 药材粉碎，过 40 目筛，精密称取 20 g，用定量滤纸包裹置于索氏提取器，加入石油醚 300 mL，80 ℃ 回流提取 7 h，回 收 石 油 醚 移 入 干 燥 器，30 min 后称重即得。 2. 2 样品甲酯化 置所得粗脂于烧瓶，以 1 mL /0. 1 g 比例加入甲醇 － 浓硫酸（98∶ 2） 混合液，于 70 ℃ 回流 1 h，冷却，用 15 mL 正己烷分 3 次萃取并合并，加无水 Na2 SO4 干燥，0. 45 μm 微孔膜过滤备用。 2. 3 色 谱 条 件 GC 条 件： 色 谱 柱 为 30 mm × 250 μm × 0. 25 μm HP － 5 弹性石英毛细管柱； 载气为氦 气，1 mL / min 柱前压 7. 69 psi，进样口温度 250 ℃ ，接 口 280 ℃ ，柱温初 40 ℃ 保持 3 min，后以 5 ℃ / min 升 温至 290 ℃ ，保持 15 min。进样量 0. 2 μL，分流比 30 ∶ 1； MS 条 件： 分 辨 率 1000； EI 电 离 方 式，电 子 能 量 70eV；发射电流 150 μA，离子源温度 200 ℃ ；检测电压 350 V，扫描范围 50 ～ 550 amu。质谱检索 NIST2. 0 谱 库。 2. 4 精密度实验 分别取寒药大黄、黄连和热药干 姜、肉桂，按上述方法制备后运用以上色谱条件，分别 连续进样 6 次，记录色谱图，结果表明，以上各样品的 各色谱峰保留时间 RSD 值分别在 0. 002% ～ 0. 033% 、 0. 004% ～ 0. 056% 、0. 000% ～ 0. 088% 和 0. 006% ～ 0. 092% 之 间，各 峰 面 积 RSD 值 分 别 在 1. 10% ～ 2. 01% 、1. 23% ～ 2. 38% 、0. 42% ～ 1. 64% 和 0. 85% ～ 1. 56% 之间，表明仪器精密度良好。 2. 5 重现性实验 取蒲公英、细辛进行重现性考察。 各取 6 份样品粉末各 20 g，精密称定后按上述条件制 备，用上述色谱条件测定，记录色谱图，结果表明，2 味 样品 各 色 谱 峰 保 留 时 间 RSD 值 分 别 在 0. 2561% ～ 0. 7782% 和 0. 4371% ～ 0. 9264% 之 间，各 峰 峰 面 积 RSD 值 分 别 在 1. 07% ～ 3. 72% 和 0. 73% ～ 2. 45 之 间，重现性良好。 2. 6 稳定性实验 取金银花、淫羊藿进行稳定性考 察。按上述色谱条件，在 0，2，4，8，16，24h 分别进样， 记录色谱图，结果表明，2 味样品各峰保留时间 RSD 值 分别在 0. 1398% ～ 0. 4527% 和 0. 0872% ～ 0. 2178% 之间，各峰峰面积 RSD 值分别在 1. 44% ～ 3. 90% 和 0. 25% ～ 1. 51% 之间，样品溶液稳定性良好。 2. 7 样品回收率实验 分别取蒲公英、淫羊藿的游离 脂类，各加入一定量软脂酸和硬脂酸标准品，甲酯化后 按上述条件进行 GC － MS 测定，蒲公英中软脂酸平均 回收率 97. 1% ，RSD 为 2. 71% ，硬 脂 酸 平 均 回 收 率
关键词： 脂类; GC － MS 图谱; 寒热药性; SVM 中图分类号： R285． 1 文献标志码： A 文章编号： 1000-1719（ 2015） 06-1303-03
Study on Statistical Pattern Recognition Model for Relationship Between Cold-Heat Natures and Lipid Based on GC － MS of 60 Traditional Chinese Medicines
（1） ： 8 － 10，59． ［4］ 李晓兰． 中药射干的研究概况［J］． 海峡药学，2003，15（5）： 72 － 74． ［5］ 余辉，施晓卉． 顶空气相色谱法测定复方肺舒通喷雾剂中大孔吸
附树脂的有机残留物［J］． 内蒙古中医药，2011，10：39 － 40． ［6］ 岳春华，李岳，李顺祥，等． 顶空气相色谱法测定骨碎补总黄酮中
收稿日期： 2014 － 06 － 15 基金项 目： 国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 计 划 （ 973 计 划 ） 资 助 项 目
（2007CB512601） ；山东中医药大学 2013 年“名科工程”青 年骨干培养计划（ ZYDXY1301） 作者简介： 王晓燕（1979 － ） ，女，山东诸城人，副教授，博士，研究方向： 智能算法及其应用。
MS 图谱，探讨其与中药寒热药性相关性，并尝试寻找 一种较优统计识别模式方法来解释和预测此相关性， 以进一步揭示中药药性与其物质基础关系。 1 仪器与试药
AgilentGC6890N + Agilent5975BMS 气相色谱 － 质 谱联用仪（ 美国安捷伦公司） ；RE － 52AA 型旋转蒸发
在该气相色谱条件下，间二甲苯和对二甲苯完全 重合为一个色谱峰，虽然尝试多种程序升温条件，均未 将二者分开。由于本实验的目的是检测射干提取物中 的有机残留含量，在供试品与间、对二甲苯对照品相应 位置均未见色谱峰，故虽然二者没有分开，但也不影响 射干提取物中不含有这两种残留物的结果。苯乙烯和 邻 二甲苯分离度也未达到1. 5 ，但同样由于提取物中
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DOI∶10． 13192 / j． issn． 1000-1719． 2015． 06． 060
60 种中药脂类成分 GC － MS 图谱与寒热药性关系的统计识别模式研究
王晓燕1 ，李峰2
（ 1． 山东中医药大学理工学院，山东 济南 250355； 2． 山东中医药大学药学院，山东 济南 250355）
摘 要： 目的: 探讨中药寒热药性与所含脂类相关性。方法: 取寒性、热性中药各 30 种，提取粗脂并按 1 mL /0. 1g 加 入 2% 硫酸 － 甲醇在 70 ℃ 下甲酯化，GC － MS 联用测定脂类图谱，并利用 5 种判别分析方法进行药性判别建模。结果: SVM 方法优于其它判别方法，组内判别一致率为 100% ，5 折交叉验证正确率 53. 2% ，测试集预测率 58. 3% 。结论: 中药 寒热药性与脂类成分存在一定相关性，脂类是中药药性的物质基础之一; SVM 可以作为判别中药寒热药性的辅助工具。
Abstract：Objective：To discuss the correlation between cold-heat natures and lipid． Methods：We extracted lipid from 60 traditional Chinese medicines（ TCM） ． The lipid was determined by pulsing 2% sulfuric acid － methanol as 1 mL /0. 1g，and methyl etherification under 70 ℃ water bath． After that，the study data was determined by GC － MS method． Finally the results were analyzed by 5 well-known classification methods． Results：Statistical simulation showed that SVM model had higher sensitivity than the other models． In SVM model，discrimination consistent rate in the group was 100% ，5 fold cross － validation accuracy 53. 2% ， prediction rate was 58. 3% in test set． Conclusion：The SVM could distinguish the cold and heat natures of TCM． There is a certain correlation between cold － heat natures and lipid． In addition，the lipid is one of the material base of natures of TCM．