徐冰婉， 徐小雯， 黃家衛(wèi)

（浙江中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，浙江杭州310053）

多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化黃連的提取工藝

徐冰婉， 徐小雯， 黃家衛(wèi)*

（浙江中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，浙江杭州310053）

目的采用多目標(biāo)遺傳算法（multi-objective genetic algorithm，MOGA）優(yōu)選黃連的最佳提取工藝條件。方法采用MOGA法，以鹽酸小檗堿的提取率和浸膏得率為指標(biāo)，對(duì)黃連的提取工藝進(jìn)行了研究。結(jié)果經(jīng)優(yōu)化后，最佳提取條件為乙醇76%，料液比1：10，提取時(shí)間1 h，提取次數(shù)3次。結(jié)論在保證兩個(gè)指標(biāo)均最優(yōu)的前提下，MOGA搜索得的Pareto非劣解較為理想，最佳提取條件提取率高、穩(wěn)定性好、精確度高，為黃連提取條件選擇提供了合理可靠的方法。

黃連；鹽酸小檗堿；提??；優(yōu)化；多目標(biāo)遺傳算法

黃連為毛茛科植物黃連Coptis chinensis Franch.、三角葉黃連Coptis deltidea C.Y.Chenget Hsiao或云連Coptis teeta Wall.的干燥根莖，具有清熱燥濕、瀉火解毒之功效。用于濕熱痞滿，嘔吐吞酸，瀉痢黃疸，血熱吐衄，癰腫疔瘡，消渴等；外治濕疹，濕瘡，耳道流膿［1］。臨床上多用于治療痢疾、急性胃腸炎、慢性腹瀉、呼吸道感染以及各種炎癥，近年研究發(fā)現(xiàn)其在抗腫瘤、抗心率失常、降血糖等方面亦有明顯作用［2］。黃連主要有效成分是以鹽酸小檗堿為代表的生物堿［3］，故目前對(duì)于黃連提取工藝的研究大多是僅以鹽酸小檗堿量為指標(biāo)，或者將鹽酸小檗堿量和浸膏得率兩個(gè)指標(biāo)換算成一個(gè)指標(biāo)，即綜合評(píng)分進(jìn)行評(píng)價(jià)，這就又存在著主觀因素影響權(quán)重系數(shù)較大的問(wèn)題，缺乏一定的客觀性。

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是當(dāng)前研究中藥有效成分提取工藝的較為簡(jiǎn)單高效的常用方法，但缺點(diǎn)是其只采用傳統(tǒng)的直觀、方差分析對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行處理，因而只能在正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的因素水平點(diǎn)上確定最佳條件，這便有可能因經(jīng)驗(yàn)不足而導(dǎo)致設(shè)計(jì)時(shí)正交表的水平點(diǎn)偏離最優(yōu)控制點(diǎn)，以致最后確定的最佳條件有所偏移［4］。

遺傳算法（genetic aglorithm，GA）是一種借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律演化而來(lái)的隨機(jī)化搜索方法，可以直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作。在解決全局最優(yōu)化問(wèn)題上，搜索效率高，穩(wěn)定性好，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；而且采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，因此搜索過(guò)程中不易陷入局部最優(yōu)，能以很大的概率找到全局最優(yōu)解［5］。多目標(biāo)遺傳算法（multi-objective genetic algorithm，MOGA）即是通過(guò)“Pareto最優(yōu)個(gè)體”的概念對(duì)某一群體中所有的個(gè)體進(jìn)行排序，根據(jù)這個(gè)排列次序進(jìn)行進(jìn)化過(guò)程中的選擇運(yùn)算，從而使得排在前面的Pareto最優(yōu)個(gè)體能有更多的機(jī)會(huì)遺傳到下一代群體［6］，該法在圖像擬合、信號(hào)處理、組合優(yōu)化等領(lǐng)域已得到廣泛的應(yīng)用，但在中藥研究方面仍應(yīng)用較少。

本實(shí)驗(yàn)擬在正交設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，引入二次回歸模型，建立黃連鹽酸小檗堿提取率和浸膏得率與其提取工藝條件的目標(biāo)函數(shù)，并用MOGA對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行全局尋優(yōu)，給出可選的、非受控的Pareto非劣解，為決策者提供可選擇的空間［7］，并確定黃連的最佳提取工藝。旨在更經(jīng)濟(jì)、有效地增加藥材利用率及有效成分的浸出。

1 材料

1.1 儀器 Agilent 1260系列高效液相色譜儀（美國(guó)安捷倫公司），KQ-250E型超聲波清洗器 （昆山超聲儀器有限公司），Synergy?UV超純水儀（杭州景元科技有限公司），DKS-16型恒溫水浴鍋（嘉興市中新醫(yī)療儀器有限公司）。

1.2 試藥 黃連 （產(chǎn)地山西，批號(hào)130120，上海雷允上中藥飲片廠）；鹽酸小檗堿 （批號(hào)110713-201212，供含量測(cè)定，由中國(guó)食品藥品檢定研究院提供）；水為超純水；磷酸為分析純；乙腈、甲醇為色譜純。

2 方法與結(jié)果

2.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì) 根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)及單因素考察結(jié)果，確定乙醇體積分?jǐn)?shù)、料液比、提取次數(shù)、提取時(shí)間為黃連提取條件的影響因素，每個(gè)因素取3個(gè)水平，以鹽酸小檗堿提取率和浸膏得率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，尋找提取黃連時(shí)兩個(gè)指標(biāo)均最大的工藝條件，采用L9（34）正交表進(jìn)行試驗(yàn)，各因素水平及正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)可見(jiàn)表1～2。

表1 正交試驗(yàn)因素水平Tab.1 Factors and levels of orthogonal design

2.2 色譜條件［8］Agilent Extend C18色譜柱（4.6 mm×250 mm，5μm）；流動(dòng)相為乙腈-0.1%磷酸溶液 （20：80），柱溫30℃，測(cè)定波長(zhǎng)346 nm；體積流量1 m L/min；進(jìn)樣量5μL。理論板數(shù)按鹽酸小檗堿計(jì)算不低于10 033，色譜圖詳見(jiàn)圖1。

2.3 鹽酸小檗堿的測(cè)定

2.3.1 對(duì)照品溶液的制備 精密稱取鹽酸小檗堿對(duì)照品適量，用甲醇溶解并稀釋成每1 mL含鹽酸小檗堿0.326 mg的對(duì)照品貯備原液。

圖1 高效液相色譜圖Fig.1 HPLC chromatogram s

2.3.2 供試品溶液的制備 精密稱取0.2 g黃連藥材粗粉9份，按表2進(jìn)行提取，提取后，趁熱過(guò)濾，精密吸取濾液50μL，用50%甲醇稀釋至5 mL量瓶，過(guò)0.22μm微孔濾膜，取續(xù)濾液即得。

2.3.3 標(biāo)準(zhǔn)曲線的制備 分別精密吸取對(duì)照品混合溶液0.5、1、1.5、2、2.5、3 mL用甲醇定容至5 m L量瓶，搖勻，得不同質(zhì)量濃度的對(duì)照品溶液，按上述 “2.2”項(xiàng)下色譜條件測(cè)定，記錄峰面積，以峰面積 （S）為縱坐標(biāo)，對(duì)應(yīng)的對(duì)照品質(zhì)量濃度（C）為橫坐標(biāo)，進(jìn)行線性回歸，得回歸方程為S= 4.905 6C+242.65，r=0.999 4。表明峰面積與對(duì)照品在32.60～195.60μg/mL范圍內(nèi)線性關(guān)系良好。

2.3.4 精密度試驗(yàn) 精密吸取質(zhì)量濃度為48.90 μg/mL的對(duì)照品溶液5μL進(jìn)樣，平行操作6次，以鹽酸小檗堿峰面積值計(jì)算的RSD為0.82%，表明儀器的精密度良好。

2.3.5 穩(wěn)定性試驗(yàn) 按 “2.3.2”項(xiàng)方法制備供試品溶液，室溫下放置，分別于0、2、4、6、8、10、12、24、48 h進(jìn)樣，按 “2.2”項(xiàng)色譜條件，其峰面積的RSD為1.1%，表明供試品溶液在48 h內(nèi)具有良好的穩(wěn)定性。

2.3.6 重復(fù)性試驗(yàn) 精密吸取6份供試品溶液各5μL，“2.2”項(xiàng)色譜條件下進(jìn)樣，鹽酸小檗堿的平均提取率為8.17%，RSD為2.5%。表明方法的重復(fù)性良好。

2.3.7 加樣回收率試驗(yàn) 精密稱取已知含有量的樣品6份0.1 g，分別精密加入對(duì)照品4.5 mg，按“2.3.2”項(xiàng)下制備樣品， “2.2”項(xiàng)色譜條件下，計(jì)算6次平均回收率為100.0%，RSD為2.7%。

2.3.8 樣品測(cè)定 取黃連0.2 g共9份，按正交設(shè)計(jì)表進(jìn)行提取，按 “2.3.2”項(xiàng)下方法制備成供試品，測(cè)定，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及測(cè)定結(jié)果Tab.2 O rthogonal design and determ ination results

2.4 對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)建立模型［9］應(yīng)用SPSS 19.0軟件，采用逐步回歸法對(duì)正交試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果鹽酸小檗堿提取率：α入=0.10，α出=0.15；F=14.507，R2=0.829，Y1=3.295+0.012X1X2-0.250X2X4。黃連浸膏得率：α入=0.10，α出=0.15；F=31.124，R2=0.816，Y2=10.273+0.585X2X3。

2.5 單目標(biāo)及多目標(biāo)遺傳算法搜索最優(yōu)條件 分別以鹽酸小檗堿提取率、浸膏得率的回歸模型為目標(biāo)函數(shù)，使用Matlab 2009a外掛SGALAB beta 5008工具箱，應(yīng)用單目標(biāo)遺傳算法搜索最佳提取條件，其參數(shù)如下：初始種群為40、單點(diǎn)變異概率為0.05、單點(diǎn)交叉概率為0.8、最大進(jìn)化代數(shù)為100，分別進(jìn)行10次隨機(jī)搜索［10-11］。

2.5.1 黃連中鹽酸小檗堿的最佳提取條件 結(jié)果見(jiàn)圖2，表3～4。從圖2中可以看出25代后鹽酸小檗堿提取率的最大、最小、平均適應(yīng)度穩(wěn)定在10.02%的水平左右，搜索達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。由表3、4可知，每次搜索對(duì)目標(biāo)函數(shù)值都很逼近，精度也較高?？梢钥闯?0號(hào)方案搜索的條件可使鹽酸小檗堿提取率達(dá)到最大為10.03%。即乙醇體積分?jǐn)?shù)為80%，料液比為1：10，提取1 h。其中提取次數(shù)未進(jìn)入以鹽酸小檗堿提取率為目標(biāo)函數(shù)的模型中，可根據(jù)實(shí)際情況選擇。

圖2 黃連鹽酸小檗堿歷代適應(yīng)度曲線Fig.2 Fitness curves of berberine hydrochloride content in the past dynasties

表3 單目標(biāo)遺傳算法搜索的鹽酸小檗堿提取率最佳提取條件Tab.3 Single-objective genetic algorithm search on the optimum extraction conditions for berberine hydrochloride content

表4 鹽酸小檗堿最佳提取條件的平均水平Tab.4 Average rate of berberine hydrochloride content by optimum extraction

2.5.2 黃連浸膏最佳提取條件 結(jié)果見(jiàn)圖3，表5～6。

圖3 黃連浸膏得率歷代適應(yīng)度曲線Fig.3 Fitness curves of dry extract yield in the past dynasties

表5 單目標(biāo)遺傳算法搜索的黃連浸膏得率最佳提取條件Tab.5 Single-objective genetic algorithm search on optimum extraction conditions for dry extract yield

表6 黃連浸膏得率最佳提取條件的平均水平Tab.6 Average rate of the dry extract yield by optimum extraction condition

從圖3中可以看出20代后黃連浸膏得率的最大、最小、平均適應(yīng)度均穩(wěn)定在26.86%的水平，搜索達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。由表5、6可以看出6號(hào)方案可使浸膏得率達(dá)到最大為27.27%。即料液比為1：10，提取次數(shù)為3次，其中乙醇體積分?jǐn)?shù)和提取時(shí)間沒(méi)有進(jìn)入以黃連浸膏得率為目標(biāo)函數(shù)的模型中，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇。

2.5.3 單目標(biāo)遺傳算法搜索黃連鹽酸小檗堿提取率、浸膏得率最佳條件比較 由上述可知，兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)各自的最佳提取條件有所不同。兩者均與料液比有關(guān)，此外，黃連鹽酸小檗堿提取率還與乙醇體積分?jǐn)?shù)和提取時(shí)間有關(guān)，而浸膏得率與提取次數(shù)有關(guān)。從表3和表5分別可以得知，鹽酸小檗堿提取率在用10倍80%乙醇提取1 h的條件下達(dá)到最大；浸膏得率在料液比為1：10，提取3次時(shí)達(dá)到最大值。前者達(dá)到最大時(shí)需要較高體積分?jǐn)?shù)的乙醇，而后者達(dá)到最大時(shí)則需要提取多次，兩個(gè)目標(biāo)之間是存在矛盾的，使一個(gè)目標(biāo)最大可能導(dǎo)致其他目標(biāo)偏低。若是想使兩個(gè)目標(biāo)都達(dá)到最大值，各自的最優(yōu)提取條件會(huì)不相同，這就需要進(jìn)行兩個(gè)目標(biāo)的同時(shí)尋優(yōu)。

2.5.4 黃連提取工藝MOGA法搜索最佳提取條件

以黃連鹽酸小檗堿提取率和浸膏得率作為兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)，采用MOGA法進(jìn)行優(yōu)化分析，以達(dá)到兩個(gè)指標(biāo)均最大的目的。從圖4、5歷代適應(yīng)度曲線看到，鹽酸小檗堿提取率和浸膏得率的最大適應(yīng)度在25代之后趨于穩(wěn)定，平均適應(yīng)度在20代以后趨于穩(wěn)定，搜索水平達(dá)到了穩(wěn)定的效果。最大適應(yīng)度進(jìn)化曲線反映所得解的變化趨勢(shì)，用來(lái)評(píng)價(jià)MOGA的收斂性，平均適應(yīng)度曲線則評(píng)價(jià)MOGA的動(dòng)態(tài)性能。

圖4 MOGA最大適應(yīng)度曲線Fig.4 Maximum fitness curves searched by MOGA

圖5 MOGA平均適應(yīng)度曲線Fig.5 Average fitness curves searched by MOGA

MOGA搜索得的部分Pareto非劣解方案，見(jiàn)表7。從表7中可知方案1是最優(yōu)的提取條件，即10倍量的76%乙醇，提取3次，每次1h，在此條件下得到的鹽酸小檗堿提取率為9.80%，浸膏得率為27.53%。再?gòu)谋?、5可看出，10次隨機(jī)搜索結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差及95%可信區(qū)間的精度均較高，即每次搜索都是對(duì)目標(biāo)函數(shù)值的逼近，且逼近程度好。從表8中10種方案的平均水平看，可知鹽酸小檗堿提取率、浸膏得率的精度較好，變異系數(shù)小，說(shuō)明MOGA搜索的結(jié)果是較為理想的。

表7 黃連鹽酸小檗堿提取率、浸膏得率隨機(jī)搜索結(jié)果Tab.7 Random search results of berberine hydrochloride content and dry extract yield

表8 黃連鹽酸小檗堿提取率、浸膏得率隨機(jī)搜索結(jié)果的平均水平Tab.8 Random search results for average levels of berberine hydrochloride content and dry extract yield

由于兩目標(biāo)優(yōu)化時(shí)是將子目標(biāo)進(jìn)行折衷處理而使之盡可能得到各子目標(biāo)均最大的解，所以MOGA搜索到的目標(biāo)函數(shù)值都小于單目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)值，不過(guò)MOGA優(yōu)化所得的鹽酸小檗堿提取率達(dá)到了單目標(biāo)法的92.69%，浸膏得率則有單目標(biāo)遺傳算法的95.63%，兩者均達(dá)單目標(biāo)最大函數(shù)值90%以上，從專業(yè)角度上來(lái)說(shuō)，其效果是較為理想的。

2.6 優(yōu)化工藝的驗(yàn)證 按確定的最佳提取工藝：乙醇體積分?jǐn)?shù)76%，料液比1：10，提取次數(shù)為3次，提取時(shí)間1 h，重復(fù)進(jìn)行3次驗(yàn)證試驗(yàn)，得黃連鹽酸小檗堿提取率的平均值為8.80%，RSD為1.7%，浸膏得率的平均值為25.03%，RSD為1.2%，高于正交試驗(yàn)中的最高結(jié)果。

3 討論

本研究采用逐步回歸法建立鹽酸小檗堿提取率、浸膏得率與提取因素的二次回歸模型，并以此為目標(biāo)函數(shù)，應(yīng)用全局優(yōu)化的多目標(biāo)遺傳算法，在保證多個(gè)目標(biāo)均最大的前提下，對(duì)全局范圍進(jìn)行搜索，確定了其最佳提取工藝［12］。驗(yàn)證性試驗(yàn)結(jié)果較表8中10次隨機(jī)搜索結(jié)果的理論均值 （即黃連鹽酸小檗堿提取率為 8.75%，浸膏得率為25.15%）要高，說(shuō)明多目標(biāo)遺傳算法得到的最佳工藝有較好的重現(xiàn)性。同時(shí)，MOGA法克服了正交試驗(yàn)不能超越所取水平范圍優(yōu)選結(jié)果的缺陷，為藥物有效成分提取條件的選擇提供可行的方法，達(dá)到節(jié)省人力、物力，提高有效成分提取率，降低研究成本的目的［13］。

鹽酸小檗堿的量受黃連藥材產(chǎn)地、生長(zhǎng)年限的影響較大［14］，且本次實(shí)驗(yàn)中所用黃連均是同一批次，故所測(cè)定的黃連藥材中鹽酸小檗堿的相關(guān)數(shù)據(jù)僅提供一定的參考。

參考文獻(xiàn)：

［1］國(guó)家藥典委員會(huì).中華人民共和國(guó)藥典：2010年版一部［S］.北京：中國(guó)醫(yī)藥科技出版社，2010：242.

［2］余園媛，王伯初，彭 亮，等.黃連的藥理研究進(jìn)展［J］.重慶大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2006，29（2）：107.

［3］王秀杰.黃連的藥理研究及現(xiàn)代應(yīng)用［J］.中國(guó)藥師，2003，6（6）：370.

［4］仇麗霞，劉桂芬，何大衛(wèi)，等.遺傳算法在正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)最優(yōu)條件選擇中的應(yīng)用［J］.現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2004，31（4）：493.

［5］雷英杰，張善文，李續(xù)武，等.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用［M］.西安：電子科技出版社，2005.

［6］王曉美，劉春艷，吳小娟，等.多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化刺五加根提取工藝的研究［J］.中國(guó)藥物與臨床，2013，13（7）：825-828.

［7］Hussein M I，Hamza K，Hulbert G M，et al.Multi-objective evolutionary optimization of periodic layeredmaterials for desired wave dispersion characteristics［J］.Struct Multidis Optim，2006，31（1）：60-75.

［8］冀滿豐.黃連中的鹽酸小檗堿的提取、分離及分離物的含量測(cè)定研究［J］.國(guó)際醫(yī)藥衛(wèi)生導(dǎo)報(bào)，2006，12（24）：75-77.

［9］Mohanty S.Multi-objective optimization of synthesis gas production using non-dominated sorting genetic algorithm［J］.Compu Chem Eng，2006，30（6-7）：1019-1025.

［10］玄光男，程潤(rùn)偉.遺傳算法與工程優(yōu)化［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2004.

［11］謝 濤，陳火旺.多目標(biāo)優(yōu)化與決策問(wèn)題的演化算法［J］，中國(guó)工程科學(xué)，2002，4（2）：59-68.

［12］劉曉紅，白云娥，陳 益，等.改進(jìn)非劣分類遺傳算法在金蓮花醇提取條件優(yōu)化中的應(yīng)用［J］.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2012，29（6）：846-849.

［13］Hussein M I，Hamza K，Hulbert G M，et al.Multi-objective evolutionary optimization of periodic layeredmaterials for desired wave dispersion characteristics［J］.Struct Multidiscipl Optim，2006，31（1）：60-75.

［14］曾秀芳，曾建亭，張 洪.不同產(chǎn)地黃連的質(zhì)量評(píng)價(jià)［J］.鄖陽(yáng)醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，28（2）：151-155.

M ulti-objective genetic algorithm for Coptis chinensis optim um extraction

XU Bing-wan， XU Xiao-wen， HUANG Jia-wei

（College of Pharmacy，Zhejiang Chinese Medical University，Hangzhou 310053，China）

Coptis chinensis Franch.；berberine hydrochloride；extraction；optimization；multi-objective genetic algorithm（MOGA）

R284.2

A

1001-1528（2015）04-0768-06

10.3969/j.issn.1001-1528.2015.04.016

2014-05-16

2013年度浙江省科學(xué)技術(shù)廳公益性技術(shù)應(yīng)用研究項(xiàng)目 （2013C33185）

徐冰婉 （1991—），女，碩士生，主要從事中藥及天然有效成分的研究與開(kāi)發(fā)。Tel：15158191897，E-mail：xubingwan1991@ 126.com

*通信作者：黃家衛(wèi) （1961—），男，教授，碩士生導(dǎo)師。Tel：（0571）86613657，E-mail：hjw3657@163.com