基于灰色关联分析的全蝎、蜈蚣药材商品质量评价研究

李 峰， 张振秋， 李可强，2， 乔 歌， 刘建平

(1.辽宁中医药大学药学院，辽宁大连116000;2.辽宁省中药研究所，辽宁沈阳110161)

全蝎(Scorpio)、蜈蚣(Scolopendra)为传统常用中药，分别来源于节肢动物门钳蝎科动物东亚钳蝎Buthus martensii Karsch、蜈蚣科少棘巨蜈蚣Scolopendra subspinipes mutilans L.Koch 的干燥体［1］。为全面、有效地评价全蝎、蜈蚣药材商品的质量，结合对不同地区全蝎、蜈蚣药材商品中，主要成分总核苷、总磷脂、总多糖、多胺、可溶性蛋白质含量的测定结果［2］，以灰色关联分析方法中相对关联度为测度，构建评价全蝎、蜈蚣药材商品质量的灰色关联分析模型，为全蝎、蜈蚣药材商品的综合质量评价提供了新的方法。

1 材料与数据来源

1.1 材料 不同地区全蝎、蜈蚣药材商品于2007至2008年购于各地药店及药材市场，经辽宁中医药大学康廷国教授鉴定，来源及规格见表1。

表1 不同地区全蝎、蜈蚣药材商品来源及规格

1.2 数据来源 分别采用HPLC法测定各全蝎、蜈蚣药材商品中尿苷、黄嘌呤、次黄嘌呤的含量和为总核苷的含量(Ⅰ)、腐胺、精胺及精脒的含量和为总多胺的含量(Ⅳ);比色法测定总磷脂含量(Ⅱ)、总多糖含量(Ⅲ)、可溶性蛋白质含量(Ⅴ)［2］，结果见表 2、3。

表2 全蝎商品药材中5种主要成分含量/(mg/g)

表3 蜈蚣商品药材中5种主要成分含量/(mg/g)

2 模型建立方法

2.1 参考序列的建立 以所收集到的10个全蝎、蜈蚣药材商品为样品，并以每个样品中的5类主要成分含量为评价指标［2］，组成评价单元序列{Xik}，(i=1，2，3，…，n;k=1，2，3，…，m)，其中最优参考序列为{Xsk}，即最差参考序列为{Xtk}，即结果见表 2、3。

2.2 模型建立 按文献［3］中的公式，分别对两药材参考序列中的数据进行:原始数据规格化，计算每个样品相对于最优、最差参考序列的关联系数、关联度 ri(s)、ri(t)(见表4 ～7)，以及相对关联度ri(见表8、9)。

2.3 质量评价结果 由相对关联度的定义［3］可知，ri愈大其评价单元愈佳，因此根据各评价单元相对于关联度的大小，可给出个评价单元的优劣排序。即各样品质量的最终优劣评价结果(见表8、9)。

表4 全蝎药材评价单元序列相对于最优参考序列的关联系数与关联度

表5 全蝎药材评价单元序列相对于最差参考序列的关联系数与关联度

表6 蜈蚣药材评价单元序列相对于最优参考序列的关联系数与关联度

表7 蜈蚣药材评价单元序列相对于最差参考序列的关联系数与关联度

表8 全蝎各药材商品相对关联度及质量优劣排序

表9 蜈蚣各药材商品相对关联度及质量优劣排序

3 小结与讨论

3.1 在表8的10个全蝎药材商品中，其相对关联度ri值由0.812～0.411不等，表明目前全蝎药材商品的质量差别较为明显;将5个相对关联度ri值大于0.5的药材商品与相对关联度ri值小于0.5的相比较，发现前者药材均完整(无破碎)，且个体较大，色泽较好，而后者则相反。

3.2 表9的10个蜈蚣药材商品中，相对关联度ri值虽然最大的仅为0.692，但共有7个相对关联度ri值大于0.5，在3个相对关联度ri值小于0.5的样品中，最小的ri值为0.45，表明10个蜈蚣药材商品的质量虽一般，但是各药材商品的质量差异较小;这也与从所收集到的蜈蚣药材性状上观察到的，“各药材均较完整，且色泽较为一致”的特点相吻合。

3.3 由3.1项、3.2项结果可见，以相对关联度ri值为测度，构建的灰色关联分析质量评价模型，对全蝎、蜈蚣药材商品的质量进行的排序结果，不仅可以反应药材商品在质量上的差异情况，而且其评价结果与全蝎、蜈蚣药材商品实际性状鉴别的结果基本符合。因此，以相对关联度ri值为测度的灰色关联分析质量评价模型，可用于全蝎、蜈蚣药材商品的质量评价。

3.4 灰色系统作为对模糊系统研究的有效手段，已被广泛应用于经济评价、项目评估、投资决策、环境检测、人员考核、以及机械加工等过程控制与质量评价中。这些研究的共同特点是系统的信息量较少，涉及多方面因素，并且这些因素往往是相互影响、非独立的、具有诸多有待评价的灰色系统。而应用于对中药材的质量评价还较少见［3、8］。但由于灰色系统具有既包含有已知信息，又包含有未知信息的特点，通过对其研究可使灰色系统白化，即利用已知的信息，去揭示未知的信息［9］。因此更适于含有复杂化学成分的中药材，尤其是有效成分不甚明确的动物类药材的质量评价。本研究建立的灰色关联分析模型，是以相对关联度为测度，评价全蝎、蜈蚣药材商品的质量。从上述对全蝎、蜈蚣不同药材商品的实例计算分析，模型与实际情况的拟合效果较好。为利用灰色模型研究中药材成分与质量关系，进而进行量化模拟提供了理论依据。

3.5 此外，灰色关联分析模型的另一个优点是，模型本身对数据容量和概率分布没有严格要求，它只要求较少的原始数据，便可充分利用这些已知数据，去寻找体系中的规律性［9］，这使得该方法更适于贵重中药材的质量评价。

［1］中国药典［S］.一部.2010:133;335.

［2］乔 歌.基于灰色关联度模型的动物药材质量评价模式研究［D］.沈阳:辽宁中医药大学，2009.

［3］吴 忠，苏薇薇.中药连翘质量的灰色模式识别研究［J］.中药材，2000，23(9):536-537.

［4］李 峰，张振秋，康廷国.灰关联度法评价鹿鞭药材质量的研究［J］. 中药材，2008，31(2):189-192.

［5］吴 忠，郑少珠.浙贝母、川贝母微量元素灰关联度分析及鉴别分类［J］. 中药材，1997，20(6):291-293.

［6］周 彤，刘菲菲.新灰色关联分析法评价水牛角、黄牛角与广角的氨基酸组成相似性［J］.数理医药学杂志，2001，14(6):557-558.

［7］李 峰，张 阳，张振秋，等.基于灰色关联度分析方法的动物药材质量评价模式研究［C］∥《中国中药杂志》第九届编委会暨中药新药研发理论于技术创新论坛Ⅱ论文集.黄山:中国中药杂志，2009:388-392.

［8］李 峰，张振秋，李可强，等.动物药材质量评价模式研究［C］∥2009年中国药学大会暨第九届中国药师周论文集.长沙:中国药学会，2009.

［9］邓聚龙.灰色系统基本方法［M］.武汉:华中理工大学出版社，1987:17.