【转帖】中药指纹图谱的构建与解析

另外色谱图 中各色谱峰的保留值常会受各种因素的影响，包括一系列的操作因素，甚至色谱柱本身在实验过程中的变化。又因为中药是生物样品，存在明显的个体差异，同种中药会出现不同色谱峰，不同种有时会出现相同色谱峰。所有这些都给指纹图谱的分析带来了巨大的困难。解决这一难题就需要对大批量仪器分析数据进行处理，从中提取化学特征信息，进而实现化学模式识别。已有许多人在指纹图谱解析方面作了大量研究，情况如下： 2．1 相对保留值指纹图谱解析法(GC-FPS) 早在八十年代末期已提出用相对保留值来解析指纹图谱，王智华、洪筱坤在挥发油气相色谱测定中首次提出了用各种色谱峰的相对保留值和其相应的相对峰面积构成各样品的色谱相对保留值指纹图谱，近期再次用于指纹图谱的解析。这种解析方法具有以下特点： (1)将色谱图转换成稳定而易于比较的数据表，实现了图谱的数据化。 (2)由于以相对保留值为色谱峰的峰位，大大减少了各种因素对色谱相对保留值的影响，降低了色谱峰峰位变化的波动性，提高了样品间的可比性。 (3)提高了色谱图中色谱峰的利用率，即可以根据研究需要对各色谱峰进行取舍。 (4)由于实现了数据化，使计算机操作成为可能，也可编成适宜程序形成软件，进而推广应用。 (5)解决了标准品缺乏的问题，即使在没有标准品的情况下也可对中药样品做出可信的鉴定。 为了使色谱指纹图谱更具客观性，研究者还制定了量化标准，如重叠率、N强峰等。王智华等通过对柴胡属19个植物挥发油的气相色谱相对保留值指纹图谱的比较研究，发现不同柴胡属植物有不同的指纹图谱，重叠率和八强峰清楚地显示了它们的差别。王智华等还用HPLC相对保留值指纹图谱对不同属大黄进行了鉴别。 2．2 气相色谱保留指数谱(GC-RI) 常丽萍等用气相色谱保留指数，对挥发油成分进行了定性鉴别。黄远征等在对藁本植物挥发性成分GC-MS研究的同时，按Jennings法测定了各成分保留指数。凌大奎等测定了6种常用中药砂仁、当归、苍术、柴胡、藁本和香附的挥发油成分的气相色谱保留指数，实验测得的GC-RI重现性好，其RSD<1％。研究表明，GC-RI对于鉴别中药是有效手段，特别是在中药混乱品种的澄清、指导加づ谥坪椭柿科兰鄯矫婢哂泄憷那熬啊?2．3模糊聚类分析 聚类分析是近10年来迅速发展起来的一种新的数学方法，是研究事物分类的有效方法，它与判别分析的不同点在于是在没有系统的历史资料的条件下进行的“物以类聚”的分析。随着模糊数学的不断发展，它在医药界的应用也越来越多，已应用于指纹图谱的解析中。符洪等用系统聚类分析对反映黄芩整体化学成分信息的色谱峰面积比值数据进行分析，结果正品黄芩聚为一类，粘毛黄芩、甘肃黄芩、滇黄芩分聚为不同种类。苏薇薇等将聚类分析用于黄 芩分类，准确地区分了药典规定的正品黄芩与非正品黄芩，该法还反映了它们之间化学成份的差异。吴昊将多元统计分析方法应用于参麦注射液HPLC指纹图谱的解析，改进了指纹图谱的解析。然而聚类分析是揭示问题的工具，而不是问题的终结，它的应用必须结合实际的背景。聚类分析应用于指纹图谱，注意力应放在聚类类别数的决策和聚类结果的解释上，具体类别数和聚类结果如何解释要靠深厚的中药知识和认真分析。 2．4分析数据可视化技术 根据科学计算可视化原理，采用灰度映射法建立区间内的数值与灰度间的一一对应关系，以灰度的深浅来连续表征不同数值的大小，从而将数据空间映射到灰度等级空间，实现以图像灰度图来代替抽象数据变化。基于此原理，根据科学计算可视化原理构建中药材质量特征指纹图谱的步骤如下：(1)构建原始信息矩阵；(2)核主成分分析与空间投影变换；(3)采用标准归一化法，使所有数据点变换到[0，1]超立方体内；(4)根据可视化原理对归一化后的数据矩阵中每个行向量(表征一个样品)依次绘制其二维灰度图，最终获取指纹图谱。程翼宇等将色谱数据可视化方法用于辩识34个不同产地及等级的川芎样品，结果令人满意。他们还将分析数据可视化技术用于鉴别3种不同产地当归样品，结果表明它能有效提取红外光谱分析数据的特征指纹，实现了以虚拟指纹图谱对药材产地的分类鉴别。 2．5人工神经网络法(ANN) 人工神经网络法是一门崭新的信息处理方法，已在许多学科中具有广泛应用，这种方法具有分布存储、平行计算、容错和自适应能力，使其在测量数据的特征提取中占重要地位。乔延江等用对称的三层BP人工神经网络方法对22个蟾酥样品9个色谱峰的测量数据进行提取，用提取的两个特征及对应的误差绘图，直接对样本进行分类。苏薇薇等采用反向传播人工神经网络模式识别技术，对78个苦丁茶样品的高效液相色谱数据进行处理，实现了苦丁茶样品的计算机快速鉴别分类。胡步超等运用模式识别，结合人工神经网络对46种紫杉烷的衍生物进行药理肿瘤活性成分的分类。高守国等设计了一种三层的人工神经网络用于特征的提取，用于人工牛黄和天然牛黄的鉴别。 目前在指纹图谱解析这方面的研究很多，以上是应用较多的几种方法，另外还有主成分分析法、相似度法、向量夹角法等。 作为一个能够实际应用于中药质量评价的判断标准，现阶段的指纹图谱在理论和实践上都还需要做大量的工作。在指纹图谱的构建中要注意提取方法应以保留尽量多的指纹特征为前提，还应注意不同检测器对指纹图谱的影响，选择最佳实验条件以保持图谱的完整性、代表性。在指纹图谱的分析上要克服量化指标粗糙的问题，如当对应峰的形状、大小差异较大时，重叠率不能恰当的反映图谱之间的重叠程度。另外对于成分未知的中药，确定其“关键峰”、“非关键峰”、“无意义峰”等技术参数是否合理有待商榷。用计算机来分析指纹图谱所给出的大量信息可以减少人为误差，便于推广，是指纹图谱解析的必由之路。在指纹图谱的 构建与解析中虽有许多问题要解决，指纹图谱还是很有发展前景的中药质控方法，它的深入研究必将推动中药的现代化、国际化，迎来中药发展的新阶段。

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只有这样中药才能真正走向世界