黃賽金，田　潤(rùn)，歐　苗，龔　燈，尹愛武

(1. 湖南工程學(xué)院 化學(xué)化工學(xué)院， 湘潭 411104；2．湖南中醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校，株洲 412012；3. 湖南科技學(xué)院 生化學(xué)院，永州 425199)

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補(bǔ)氣類中藥礦質(zhì)元素主成分分析和聚類分析研究

黃賽金1，田潤(rùn)2，歐苗3，龔燈3，尹愛武3

(1. 湖南工程學(xué)院 化學(xué)化工學(xué)院， 湘潭 411104；2．湖南中醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校，株洲 412012；3. 湖南科技學(xué)院 生化學(xué)院，永州 425199)

為了研究補(bǔ)氣類中藥礦質(zhì)元素的分布特征，以主成分分析和聚類分析法對(duì)其礦質(zhì)元素分布進(jìn)行分析研究.主成分分析表明，第1 主成分F1與Ca、Mg、Fe、K、Al有較高正相關(guān)；第2主成分F2與Mg有較高正相關(guān)，與Fe、Al較高負(fù)相關(guān)；第3 主成分F3與Al有較高正相關(guān)，與Ca有較高負(fù)相關(guān)；第4主成分F4與K有較高負(fù)相關(guān).聚類分析表明，當(dāng)補(bǔ)氣中藥分為3類時(shí)，西洋參為一類，白術(shù)為一類，山藥、大棗、生曬參、白扁豆、甘草、黨參及黃芪7味中藥歸為一類.中藥的補(bǔ)氣作用與礦質(zhì)元素分布有關(guān).

主成分分析；聚類分析；補(bǔ)氣；礦質(zhì)元素

中藥礦質(zhì)元素的含量與分布與中藥的品種密切相關(guān)，因此礦質(zhì)元素常被用于中藥的質(zhì)量控制和中藥藥理研究的依據(jù)[1].但中藥中礦質(zhì)元素的含量分布較離散，因此不能僅從礦質(zhì)元素的含量分布對(duì)中藥的相似性進(jìn)行比較.生曬參、黨參、黃芪、白術(shù)、山藥、白扁豆、甘草、西洋參、大棗為常見的藥食同源類補(bǔ)氣中藥[2]，其各味補(bǔ)氣能力強(qiáng)弱與歸臟各不相同.主成分分析是將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，這些少數(shù)綜合指標(biāo)能代表原變量的信息[3].聚類分析是依據(jù)觀察對(duì)象某些特征對(duì)其進(jìn)行分類的一種“物以類聚”數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，其廣泛應(yīng)用于生物學(xué)和醫(yī)學(xué)分類問(wèn)題的研究中[4].本文擬對(duì)9味藥食同源補(bǔ)氣中藥進(jìn)行主成分和系統(tǒng)聚類分析，找出礦質(zhì)元素成分分布特征，揭示補(bǔ)氣中藥的補(bǔ)氣功效與礦質(zhì)元素之間的關(guān)系，以期為補(bǔ)氣中藥的質(zhì)量控制及栽培提供理論支持.

1　儀器與藥材

ICPQ-1000型電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜儀(日本，島津公司)，Milli-Q型水純化系統(tǒng)(Millpore)，Sartorius 電子天平，硝酸、雙氧水均為優(yōu)級(jí)純，標(biāo)準(zhǔn)工作溶液由國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)研究中心購(gòu)置的各種標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液稀釋而成.

生曬參、黨參、黃芪、白術(shù)、山藥、白扁豆、甘草、西洋參、大棗購(gòu)于廣州清平藥材大市場(chǎng).

2　方法與結(jié)果

2.1測(cè)試樣品的制備

將藥材用蒸餾水洗凈，用去離子水沖洗 3 次，晾干，置60 ℃烘干至恒重，粉碎，過(guò)100目篩備用.精確稱取各備用藥材0.5 g，加入1 mL H2O2和6 mL HNO3，于消化器上消化完全，用去離子水轉(zhuǎn)移并定容至50 mL.空白采用同樣方法消解，每種藥材和試劑空白測(cè)定6次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果取6次平均值.

2.2樣品測(cè)定

礦質(zhì)元素的測(cè)定采用電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜法(ICP-AES)測(cè)定，測(cè)試條件為，功率1200 W，輔助氣流量為0.5 L·min-1，積分時(shí)間90 s.

2.3中藥礦質(zhì)元素含量

用ICP-AES法，在選定的條件下測(cè)得各補(bǔ)氣類中藥礦質(zhì)元素含量見表1，由表1可知各補(bǔ)陽(yáng)類中藥Ca、Mg、Fe、K、Al的含量相對(duì)較高，Zn、Mn、Cu、Pd、Ni的含量相對(duì)較低.

表1　補(bǔ)氣類中藥礦質(zhì)元素含量

2.4主成分分析

用SPSS 17.0 軟件對(duì)補(bǔ)陽(yáng)類中藥礦質(zhì)元素10個(gè)變量進(jìn)行主成分分析.礦質(zhì)元素10個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣見表2；數(shù)據(jù)相關(guān)陣的特征值及特征值方差供獻(xiàn)率見表3；初始因子載荷矩陣見表4.

2.4.1相關(guān)系數(shù)矩陣

從表 2元素之間的相關(guān)系數(shù)可知，各元素兩兩之間有較大的相關(guān)性，因此可用主成分分析法來(lái)研究元素變量之間的關(guān)系.

表2　相關(guān)系數(shù)矩陣

2.4.2主成分的確定

從表3可知，第1、2、3、4 主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到84.551%>80%.故前4個(gè)主成分能代表補(bǔ)陽(yáng)類中藥礦質(zhì)元素含量84.551%的信息.

表3　數(shù)據(jù)相關(guān)陣的特征值及方差

2.4.3主因子模型的建立

由表4初始因子載荷矩陣表，建立主因子模型為，F(xiàn)1=0.509X1+0.437X2+0.425X3+0.827X4+0.157X5+0.709X6+0.708X7+0.644X8+0.613X9+0.770X10；F2=0.051X1+0.788X2+0.711X3-0.459X4+0.275X5-0.117X6+0.048X7-0.513X8+0.558X9-0.387X10；F3=-0.783X1-0.011X2+0.229X3+0.198X4+0.383X5-0.571X6+0.190X7+0.454X8+0.068X9+0.024X10；F4=0.143X1+0.240X2-0.359X3+0.012X4+0.817X5+0.153X6-0.475X7+0.140X8-0.071X9+0.023X10.從主因子模型可知，補(bǔ)陽(yáng)藥中藥的第1 主成分F1在各礦質(zhì)元素上有較高的正載荷，第1 主成分F1與Ca、Mg、Fe、K、Al元素有較高的正相關(guān)性；第2主成分F2在Mg、Zn、Pd元素上較高的正載荷，在Fe、Al元素上有較高的負(fù)載荷，第2主成分F2與Mg元素有較高的正相關(guān)性，F(xiàn)2與Fe、Al有較高的負(fù)相關(guān)性；第3主成分F3在Cu元素上較高的正載荷，在Ca元素上較高的負(fù)載荷，第3主成分F3與Cu元素有較高的正相關(guān)，F(xiàn)3與Ca元素有較高的負(fù)相關(guān)；第4主成分F4在Mn元素上較高的正載荷，在K元素上有較高的負(fù)載荷，第4主成分F4與K有較高的負(fù)相關(guān).

表4　因子載荷矩陣

2.4.4主因子和綜合主因子得分

由主因子模型，計(jì)算第l、2、3、4主成分分值；以特征值的貢獻(xiàn)率大小為分配系數(shù)[5]，計(jì)算綜合得分并排序，綜合得分F=37.262%F1+21.548%F2+14.249%F3+11.492%F4，結(jié)果見表5.

表5　主因子和綜合主因子得分

2.5聚類分析

對(duì)主成分分析篩選出特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率為84.551%的 4個(gè)主成分，進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析.特征元素標(biāo)準(zhǔn)化處理后以歐氏距離平方為測(cè)量準(zhǔn)則、以組間連結(jié)法為組群合并準(zhǔn)則，用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，聚類分析樹狀圖見圖1.由樹狀圖可知，當(dāng)補(bǔ)陽(yáng)為中藥分為3類時(shí)，西洋參為一類，白術(shù)為一類，山藥、大棗、生曬參、白扁豆、甘草、黨參及黃芪7味中藥歸為一類.

3　討　論

分析結(jié)果表明，不同的補(bǔ)氣類中藥其礦質(zhì)元素的含量有一定的差異.結(jié)合主成分的特征值對(duì)方差的供獻(xiàn)率、各元素在每一主成分載苛的正負(fù)、礦質(zhì)元素在中藥中的含量及礦質(zhì)元素對(duì)人體健康的影響可以確定Mg含量與中藥的補(bǔ)氣作用最為密切.

[1] 范文秀, 馮晨．不同產(chǎn)地麥冬中鋅、銅、錳、鐵的比較研究[J]．廣東微量元素科學(xué), 2006，13(11):56-59．

[2] 高學(xué)敏．中藥學(xué)[M]．北京: 中國(guó)中醫(yī)藥出版社, 2007．

[3] 許碌, 邵學(xué)廣. 化學(xué)計(jì)量學(xué)方法[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2006: 130-133.

[4] 何清波, 蘇炳華, 錢元．醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)及其軟件包[ M]. 上?？茖W(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社, 2003： 285.

[5] 辛仁軒. 等離子體發(fā)射光譜分析[ M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2005:155-156.

Study on Mineral Elements in Invigorating Qi of Chinese Tradition Medicine by Principal Component Analysis and Clustering Analysis

HUANG Sai-jin1,TIAN Run2,OU Miao3,GONG Deng3,YIN Ai-wu3

(1.College of Chemistry Engineering, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan 411104, China;2. Hunan Traditional Chinese Medical College, Zhuzhou 412012, China;3.Department of Chemistry and Biotechnology, Hunan University of Science and Engineering, Yongzhou 425199, China )

In order to study the distribution of mineral elements in invigoration qi of Chinese Tradition Medicine, principal components analysis and duster analysis are applied to its mineral elements distribution analysis. Principal components analysis indicate that the 1stprincipal factor(F1) has better positive correlation with the mineral elements of Ca, Mg, Fe, K and Al; the 2ndprincipal factor(F2) has better positive correlation with the mineral elements of Mg and negative correlation with the mineral elements of Fe and Al; the 3rdprincipal factor(F3) has better positive correlation with the mineral elements of Al and negative correlation with the mineral elements of Ca, and the 4thprincipal factor(F4) has better negative correlation with the mineral elements of K. It can be seen through analyzing dendrogram of clustering analysis that when the Chinese tradition medicines in invigorating qi are classified into 3 categories. American Ginseng and atractylodes are classified into 2 different categories; Chinese yam, Chinese date, White Ginseng, white hyacinth bean, glycyrrhiza, lanceolata and astragalus are classified into one category. The effect in invigorating qi of Chinese tradition medicine is related to the distribution of mineral elements.

principal component analysis; clustering analysis; invigorating qi; mineral elements

2016-03-28

湖南中醫(yī)藥管理局資助項(xiàng)目(2013FJ3004).

黃賽金(1982-)，女，碩士，講師，研究方向：天然資源的開發(fā)與利用.

R284.1

A

1671-119X(2016)03-0069-04