陳光瑋，金偉鋒，許守超，張 玲，王 玉，何 昱

球面對(duì)稱設(shè)計(jì)結(jié)合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝

陳光瑋，金偉鋒，許守超，張 玲，王 玉，何 昱*

浙江中醫(yī)藥大學(xué)，浙江 杭州 310053

采用球面對(duì)稱設(shè)計(jì)及遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選黃芪-紅花藥對(duì)的水提工藝。將黃芪-紅花藥對(duì)水提液中8種有效成分（羥基紅花黃色素A、紫丁香苷、毛蕊異黃酮苷、脫水紅花黃色素B、山柰酚-3--蕓香糖苷、芒柄花苷、毛蕊異黃酮、黃芪甲苷）的含量進(jìn)行賦權(quán)，以計(jì)算得到的綜合得分作為水提工藝的評(píng)價(jià)指標(biāo)。在單因素實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，選擇液料比、提取時(shí)間、提取溫度3個(gè)因素，依據(jù)球面對(duì)稱設(shè)計(jì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并結(jié)合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)一步優(yōu)選黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝參數(shù)。球面對(duì)稱設(shè)計(jì)得到的最佳提取條件為液料比20∶1、提取時(shí)間30 min、提取溫度87 ℃、提取次數(shù)2次，其綜合評(píng)分為4.877；以遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的最佳提取條件為液料比22.7∶1、提取時(shí)間30 min、提取溫度87 ℃、提取次數(shù)2次，經(jīng)驗(yàn)證該條件下的綜合得分為5.004。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提高水提工藝條件的綜合評(píng)分。球面對(duì)稱設(shè)計(jì)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠優(yōu)化黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝參數(shù)，可為中藥及其制劑中多種有效成分提取的工藝優(yōu)選提供參考。

黃芪-紅花藥對(duì)；球面對(duì)稱設(shè)計(jì)；遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；工藝優(yōu)化；羥基紅花黃色素A；紫丁香苷；毛蕊異黃酮苷；脫水紅花黃色素B；山柰酚-3--蕓香糖苷；芒柄花苷；毛蕊異黃酮；黃芪甲苷

黃芪為補(bǔ)氣健脾之要藥，具有補(bǔ)氣升陽、生津養(yǎng)血、托毒生肌的功效。陶弘景的《本草經(jīng)集注》認(rèn)為其兼具活血功效，可“逐五臟間惡血”，而紅花活血通經(jīng)，兩者相使配伍可增強(qiáng)補(bǔ)氣活血的作用。黃芪-紅花藥對(duì)常出現(xiàn)于補(bǔ)陽還五湯、溶栓通脈湯等經(jīng)典方劑中，用于心腦血管疾病如中風(fēng)（卒中）、厥心痛等的治療[1]。臨床應(yīng)用中黃芪-紅花藥對(duì)的劑量比例在1∶1～40∶1，其中以3∶1的劑量比例最為常見[1]。

在不同領(lǐng)域的工藝研究中，研究者為節(jié)約時(shí)間和成本、提高提取效率，往往會(huì)通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)或數(shù)學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)的優(yōu)化。球面對(duì)稱設(shè)計(jì)（spherical symmetry design，SSD）是一種在多維空間中的球面確定試驗(yàn)點(diǎn)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，正逐漸被國內(nèi)不同領(lǐng)域所接受[2-4]。球面對(duì)稱的空間維數(shù)為所考察的因素個(gè)數(shù)（），空間維數(shù)平方根為球面半徑[6]，試驗(yàn)次數(shù)為2＋2＋1。其試驗(yàn)次數(shù)比析因設(shè)計(jì)少，試驗(yàn)精密度比均勻設(shè)計(jì)高[5]，通過球面對(duì)稱設(shè)計(jì)得到的多元回歸方程式能夠預(yù)測范圍內(nèi)所有實(shí)驗(yàn)點(diǎn)的理論值，而傳統(tǒng)的正交設(shè)計(jì)僅對(duì)已有因素水平進(jìn)行考察。近年來，研究者已開始將集成學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于中醫(yī)藥研究中，如支持向量機(jī)[6]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-8]、隨機(jī)森林[9-12]、決策樹[10]等。由于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有優(yōu)良的容錯(cuò)性和逼近能力[13]，近年來許多學(xué)者將其應(yīng)用于中藥提取工藝參數(shù)優(yōu)選領(lǐng)域中，使該領(lǐng)域的研究更加方便快捷、科學(xué)有效。由于以往在中藥提取分離領(lǐng)域尚無將球面對(duì)稱設(shè)計(jì)與遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合運(yùn)用的報(bào)道，本實(shí)驗(yàn)擬以黃芪-紅花藥對(duì)的水提工藝為例，為中藥多成分提取條件優(yōu)化提供新的模式。

據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，羥基紅花黃色素A[14]、紫丁香 苷[15]、毛蕊異黃酮苷[16]、脫水紅花黃色素B[17]、山柰酚-3--蕓香糖苷[18-19]、芒柄花苷[20]、毛蕊異黃 酮[21]、黃芪甲苷[22]對(duì)于心腦血管疾病均有不同的治療效果。本課題組在前期研究過程中發(fā)現(xiàn)黃芪-紅花藥對(duì)水提液中的這8種主要成分均能夠被檢出且峰形良好；不同的提取條件對(duì)黃芪-紅花藥對(duì)水提液中這些有效成分的提取效果存在較大影響。為最大程度地提取黃芪-紅花藥對(duì)中多種的有效成分，發(fā)揮其最佳藥效，本實(shí)驗(yàn)將這8種成分的含量作為評(píng)價(jià)提取工藝優(yōu)劣的指標(biāo)，首先利用熵權(quán)法對(duì)8種成分含量進(jìn)行賦權(quán)，得到的綜合得分作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過單因素試驗(yàn)篩選影響較大的提取因素，并確定相應(yīng)水平；然后以CRITIC（criteria importance through inter-criteria correlation）賦權(quán)法進(jìn)行賦權(quán)，利用球面對(duì)稱設(shè)計(jì)結(jié)合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水提工藝條件進(jìn)行優(yōu)選，以有效提取黃芪-紅花藥對(duì)的化學(xué)組分，為后續(xù)藥理學(xué)研究的開展奠定基礎(chǔ)。

1 儀器與試藥

1.1 儀器

Agilent 1260 infinity型高效液相色譜儀，配備G1315D型DAD檢測器，美國安捷倫科技有限公司；RE-2000A旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀，上海亞榮生化儀器廠；TG16-WS臺(tái)式離心機(jī)，湖南湘儀實(shí)驗(yàn)室儀器開發(fā)有限公司；FA1104N十萬分之一電子分析天平，上海精密科學(xué)儀器有限公司；超純水儀，美國Millipore公司。

1.2 試藥

黃芪（批號(hào)190702）、紅花（批號(hào)200313），浙江中醫(yī)藥大學(xué)中藥飲片有限公司，經(jīng)浙江中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院黃繩武教授鑒定，黃芪為豆科黃芪屬植物膜莢黃芪(Fisch.) Bge.的干燥根，紅花為菊科紅花屬植物紅花L.的干燥花。飲片經(jīng)粉碎后得黃芪、紅花粉末。對(duì)照品毛蕊異黃酮苷、芒柄花苷、毛蕊異黃酮、黃芪甲苷，批號(hào)分別為SZ20180608MRYHTG、SZ20180324MBHG、SZ20180425MRYHT、SZ20180506HQJG，南京世洲生物科技有限公司；對(duì)照品羥基紅花黃色素A、紫丁香苷、山柰酚-3--蕓香糖苷，批號(hào)分別為19100931、19111241、19110643，上海同田生物技術(shù)股份有限公司；對(duì)照品脫水紅花黃色素B，實(shí)驗(yàn)室自制；以上對(duì)照品質(zhì)量分?jǐn)?shù)均大于98%。甲醇、乙腈，色譜級(jí)，美國天地公司；三氟乙酸，上海麥克林生化科技有限公司，批號(hào)C11196166。

2 方法與結(jié)果

2.1 含量測定方法

黃芪-紅花藥對(duì)水提液的成分含量通過HPLC- DAD法進(jìn)行測定，色譜條件為Alltech Alltima C18色譜柱（250 mm×4.6 mm，5 μm）及Alltech Alltima C18保護(hù)柱（12.5 mm×4.6 mm）；流動(dòng)相為0.01%三氟乙酸-乙腈，梯度洗脫：0～7 min，12%乙腈；7～8 min，12%～18%乙腈；8～22 min，18%～20%乙腈；22～27 min，20%～21%乙腈；27～29 min，21%～26%乙腈；29～35 min，26%～32%乙腈；35～58 min，32%乙腈；柱溫30 ℃；體積流量1.0 mL/min；檢測波長：210 nm（毛蕊異黃酮苷、黃芪甲苷）、260 nm（紫丁香苷、山柰酚-3--蕓香糖苷、芒柄花苷、毛蕊異黃酮）、403 nm（羥基紅花黃色素A、脫水紅花黃色素B）；進(jìn)樣量20 μL。

按出峰時(shí)間先后順序各成分的含量分別表示為羥基紅花黃色素A（R＝6.90 min）、紫丁香苷（R＝9.47 min）、毛蕊異黃酮苷（R＝19.66 min）、脫水紅花黃色素B（R＝22.16 min）、山柰酚-3--蕓香糖苷（R＝26.90 min）、芒柄花苷（R＝35.29 min）、毛蕊異黃酮（R＝40.48 min）、黃芪甲苷（R＝57.52 min），經(jīng)前期方法學(xué)考察，8種待測成分的質(zhì)量濃度與峰面積均呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系（≥0.999 7），精密度、穩(wěn)定性和重復(fù)性均良好，RSD值均小于3%，平均加樣回收率在96.26%～101.31%，RSD為0.74%～2.79%。

2.2 單因素考察

2.2.1 指標(biāo)權(quán)重及綜合得分的計(jì)算 在單因素考察過程中發(fā)現(xiàn)，黃芪-紅花藥對(duì)水提液中8種有效成分的含量隨著因素水平變化趨勢并不一致，給后續(xù)試驗(yàn)選取合適的因素水平造成一定困難。因此本實(shí)驗(yàn)通過熵權(quán)法確定黃芪-紅花藥對(duì)水提液中的8種成分在5個(gè)提取影響因素下含量的權(quán)重系數(shù)（w），計(jì)算最終的綜合評(píng)分（S），以此直觀衡量黃芪-紅花藥對(duì)水提液中不同成分受各因素變化的影響[8]。具體計(jì)算過程如下。

（1）指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理：由于黃芪-紅花藥對(duì)水提液中的8種成分均對(duì)治療心腦血管疾病有一定療效，但各成分含量差異較大，不宜直接計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，故均進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其中x為第個(gè)樣品中第個(gè)指標(biāo)成分的含量（＝1，2，…，；＝1，2，…，8）；而x′為正向化處理后數(shù)據(jù)，為方便表達(dá)，仍將其記為x。

x′＝{x－min{1j，…，x}}/{max{1j，…，x}－min{1j，…，x}}

（2）計(jì)算各樣品下的第個(gè)指標(biāo)在該指標(biāo)下的比重（p）。

（3）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的熵值（e）。

e＝?plnp，其中＝1/ln

（4）計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)的信息熵冗余度（d）。

d＝1－e

（5）計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重（w）。

（6）計(jì)算各單因素實(shí)驗(yàn)中的S。

2.2.2 提取次數(shù)考察 精密稱取黃芪粉末15 g和紅花粉末5 g，按30∶1的液料比加水，提取前不浸泡，分別提取1、2、3、4、5次，每次提取30 min，提取溫度為100 ℃，提取液抽濾后合并，減壓濃縮近干后以10%甲醇復(fù)溶，定容至25 mL量瓶中，以10%甲醇定容，搖勻，得供試品溶液A。精密吸取2 mL供試品溶液A至50 mL量瓶中，以10%甲醇定容，搖勻，得供試品溶液B，按“2.1”項(xiàng)下色譜條件測定樣品中各成分含量，其中供試品溶液A用于測定毛蕊異黃酮和黃芪甲苷，供試品溶液B用于測定其余6種成分。每組單因素試驗(yàn)重復(fù)3次，由“2.2.1”項(xiàng)下公式計(jì)算各樣品S，結(jié)果見表1。當(dāng)提取次數(shù)為3次時(shí)，S值最大，但由于提取2次和3次的S值相近，為節(jié)省提取時(shí)間，故在球面對(duì)稱設(shè)計(jì)中提取次數(shù)選擇綜合評(píng)分相對(duì)較低的2次。

2.2.3 浸泡時(shí)間考察 精密稱取黃芪粉末15 g和紅花粉末5 g，按30∶1的液料比加水，提取前分別浸泡0、10、20、30、40、50 min，提取2次，每次提取30 min，提取溫度為100 ℃，每組單因素試驗(yàn)重復(fù)3次。測定各成分含量并計(jì)算各樣品S，結(jié)果見表2。由結(jié)果可知浸泡時(shí)間對(duì)S值影響較小，綜合考慮時(shí)間成本，將該因素剔除。

2.2.4 提取溫度考察 精密稱取黃芪粉末15 g和紅花粉末5 g，按30∶1的液料比加水，提取前不浸泡，提取2次，每次提取30 min，提取溫度分別為50、60、70、80、90、100 ℃，每組單因素試驗(yàn)重復(fù)3次，試驗(yàn)過程中以溫度計(jì)嚴(yán)格控溫。測定各成分含量并計(jì)算各樣品S，結(jié)果見表3。當(dāng)提取溫度為70 ℃時(shí)，S值最大，故選擇提取溫度70 ℃作為球面對(duì)稱設(shè)計(jì)的因素水平中心點(diǎn)。

2.2.5 提取時(shí)間考察 精密稱取黃芪粉末15 g和紅花粉末5 g，按30∶1的液料比加水，提取前不浸泡，提取2次，每次分別提取10、20、30、40、50、60 min，提取溫度為70 ℃，每組單因素試驗(yàn)重復(fù)3次，試驗(yàn)過程中以溫度計(jì)嚴(yán)格控溫。測定各成分含量并計(jì)算各樣品S，結(jié)果見表4。當(dāng)提取時(shí)間為30 min時(shí)S值最大，故選擇提取時(shí)間30 min作為球面對(duì)稱設(shè)計(jì)的因素水平中心點(diǎn)。

表1 提取次數(shù)對(duì)各成分含量的影響 (,n = 3)

表2 浸泡時(shí)間對(duì)各成分含量的影響(,n = 3)

2.2.6 液料比考察 精密稱取黃芪粉末15 g和紅花粉末5 g，分別按10∶1、15∶1、20∶1、25∶1、30∶1的液料比加入水，提取前不浸泡，提取2次，每次提取30 min，提取溫度為100 ℃，每組單因素試驗(yàn)重復(fù)3次。測定各成分含量并計(jì)算各樣品S，結(jié)果見表5?？梢姰?dāng)液料比為25∶1時(shí)S值最大，但由于黃芪-紅花藥對(duì)水提液中部分成分在濃縮過程中可能易受熱分解，溶劑體積越大，濃縮時(shí)間越長，故選擇液料比20∶1作為球面對(duì)稱設(shè)計(jì)的因素水平中心點(diǎn)。

表3 提取溫度對(duì)各成分含量的影響(,n = 3)

表4 提取時(shí)間對(duì)各成分含量的影響(,n = 3)

2.3 球面對(duì)稱設(shè)計(jì)及結(jié)果

表5 液料比對(duì)各成分含量的影響(,n = 3)

在諸多賦權(quán)法中，CRITIC賦權(quán)法是集熵權(quán)法和標(biāo)準(zhǔn)離差法優(yōu)勢于一體的客觀賦權(quán)法，CRITIC賦權(quán)法不僅吸取熵權(quán)法中考察因素對(duì)指標(biāo)影響的思想，還兼顧了指標(biāo)間的影響。在多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)法中，其可兼顧評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度及指標(biāo)間沖突性來衡量各指標(biāo)客觀權(quán)重，能夠提高其在球面對(duì)稱設(shè)計(jì)中權(quán)重分配的合理性，因此，本實(shí)驗(yàn)采用CRITIC賦權(quán)法對(duì)球面對(duì)稱設(shè)計(jì)的各實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行評(píng)分，將所得分?jǐn)?shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。球面對(duì)稱設(shè)計(jì)試驗(yàn)分組及結(jié)果見表6。CRITIC賦權(quán)法具體計(jì)算步驟如下。

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：參照“2.2.1”項(xiàng)下方法處理。

（2）考察指標(biāo)變異性：CRITIC法以標(biāo)準(zhǔn)差表示各指標(biāo)內(nèi)差異波動(dòng)情況，其中S為第個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。S越大表示該指標(biāo)變異性越大，評(píng)價(jià)強(qiáng)度越強(qiáng)。

（3）考察指標(biāo)沖突性：CRITIC法以相關(guān)系數(shù)表示指標(biāo)間沖突性（R），其中r為第個(gè)指標(biāo)與第個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)。

（4）計(jì)算各指標(biāo)信息量（C）、客觀權(quán)重（W）及綜合得分（Q）。

C＝SR

將上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果經(jīng)多項(xiàng)式回歸處理，所得的回歸方程為＝4.331＋3.001 A＋1.751 B－4.944 C－2.223 A2－0.123 B2＋2.738 C2－1.815 AB＋1.635 AC＋0.390 BC，該方程回歸系數(shù)2＝0.660 4，且 各項(xiàng)系數(shù)的顯著性均大于0.05，說明本研究以多項(xiàng)式回歸不適合預(yù)測黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝的最佳參數(shù)。

2.4 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與預(yù)測

2.4.1 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立 以球面對(duì)稱設(shè)計(jì)中的液料比、提取時(shí)間、提取溫度作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，黃芪-紅花藥對(duì)水提液中的8種成分含量經(jīng)CRITIC賦權(quán)法計(jì)算得到的綜合得分Q值作為輸出變量。根據(jù)留一法，將其中球面對(duì)稱設(shè)計(jì)中的13組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集，2組數(shù)據(jù)作為測試集。根據(jù)不同隱含神經(jīng)元數(shù)目下訓(xùn)練集最大決定誤差（the maximum absolute error of training data，MAEtrian）、驗(yàn)證集最大決定誤差（the maximum absolute error of testing data，MAEtest）、訓(xùn)練集決定系數(shù)（the determination coefficient of training data，2train）、訓(xùn)練集相關(guān)系數(shù)（the correlation coefficient of training data，train）作為確定隱含神經(jīng)元合適數(shù)量的指標(biāo)。其中2train和train趨近于1，MAEtrain和MAEtest較小時(shí)的隱含神經(jīng)元數(shù)目為較合適的，具體結(jié)果見表7。為保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，盡可能減少模型學(xué)習(xí)時(shí)間和避免過擬合現(xiàn)象發(fā)生，本實(shí)驗(yàn)選擇輸入層×隱藏層×輸出層為3×4×1的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖1所示；該遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相應(yīng)權(quán)重如表8所示。圖2為模型預(yù)測值與試驗(yàn)實(shí)測值之間的關(guān)系，表明含有4個(gè)隱藏層神經(jīng)元的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是基本一致的。

表6 球面對(duì)稱設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果(,n = 3)

表7 隱含神經(jīng)元數(shù)目對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的MAEtrian、MAEtest、R2train、rtrain的影響

當(dāng)j＝1時(shí)，vij和bj為輸入層與隱藏層間權(quán)重和截距，yj為隱藏層神經(jīng)元輸出函數(shù)；當(dāng)j＝2時(shí)，vij和bj為隱藏層與輸出層間權(quán)重和截距，yj為輸出層神經(jīng)元輸出函數(shù)

2.4.2 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)尋優(yōu) 利用MATLAB 2015a軟件，設(shè)定種群大小為1000，最大迭代次數(shù)為200，最終預(yù)測得到最佳提取工藝參數(shù)為液料比22.7∶1，提取時(shí)間30 min，提取溫度87 ℃，綜合得分為4.960。

表8 用于預(yù)測黃芪-紅花藥對(duì)水提液水提工藝綜合評(píng)分的4個(gè)隱藏層神經(jīng)元的權(quán)重和截距

1和1分別為輸入層與隱藏層間權(quán)重和截距；2和2分別為隱藏層與輸出層間權(quán)重和截距

1and1are the weights and intercepts between the input and hidden layers;2and2are the weights and intercepts between the hidden and output layers

圖2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測數(shù)據(jù)誤差分析結(jié)果

2.5 最優(yōu)工藝條件的驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)

以遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測得到的最優(yōu)提取工藝條件，精密稱取黃芪粉末15 g和紅花粉末5 g，共3份，按上述得到的最優(yōu)工藝條件進(jìn)行操作，測定各成分含量，計(jì)算得到綜合評(píng)分，結(jié)果見表9。通過遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的最佳提取工藝條件得到的平均綜合評(píng)分為5.004，RSD為0.46%，高于球面對(duì)稱設(shè)計(jì)試驗(yàn)中的最高綜合評(píng)分。

表9 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測最優(yōu)工藝參數(shù)的驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)

3 討論

本實(shí)驗(yàn)依據(jù)傳統(tǒng)湯劑制備方法用水提取黃芪-紅花藥對(duì)組分，通過HPLC-DAD法測定其中羥基紅花黃色素A、紫丁香苷、毛蕊異黃酮苷、脫水紅花黃色素B、山柰酚-3--蕓香糖苷、芒柄花苷、毛蕊異黃酮、黃芪甲苷8種有效成分的含量，并將多指標(biāo)通過客觀賦權(quán)法整合為單一的綜合得分以評(píng)價(jià)不同條件提取工藝的優(yōu)劣。

熵權(quán)法是一種僅以指標(biāo)離散程度確定權(quán)重的賦權(quán)法。指標(biāo)的離散程度越大，其權(quán)重也越大。與之相對(duì)應(yīng)的，單因素試驗(yàn)是假設(shè)各因素之間不存在相互作用且僅存在因素對(duì)指標(biāo)影響為前提而設(shè)計(jì)的。因此，單因素試驗(yàn)與熵權(quán)法結(jié)合應(yīng)用具有一定合理性。以熵權(quán)法計(jì)算各單因素實(shí)驗(yàn)中的綜合評(píng)分，通過比較綜合評(píng)分及聯(lián)系實(shí)際確定球面對(duì)稱設(shè)計(jì)各因素水平中心點(diǎn)。

與單因素試驗(yàn)不同，球面設(shè)計(jì)等多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)承認(rèn)不同因素之間的相互作用，在數(shù)據(jù)分析方面也應(yīng)考慮指標(biāo)間的影響，而CRITIC賦權(quán)法兼顧評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度及指標(biāo)間沖突性，可提高多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)中權(quán)重分配合理性，因此本研究選用CRITIC賦權(quán)法計(jì)算球面對(duì)稱設(shè)計(jì)中的各指標(biāo)權(quán)重及綜合評(píng)分，考察“工藝參數(shù)-指標(biāo)”和“指標(biāo)-指標(biāo)”的影響，能夠提高其在球面對(duì)稱設(shè)計(jì)中權(quán)重分配的合理性。

球面對(duì)稱設(shè)計(jì)由于其相比于正交設(shè)計(jì)、析因設(shè)計(jì)、均勻設(shè)計(jì)等具有提取次數(shù)少、試驗(yàn)精度高等優(yōu)勢，正逐漸應(yīng)用于中藥提取分離領(lǐng)域當(dāng)中。因?yàn)樘崛〈螖?shù)只能為整數(shù)，故在球面對(duì)稱設(shè)計(jì)試驗(yàn)中不能將其作為考察因素。為完善黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝條件，本研究在單因素試驗(yàn)過程中篩選合適的提取次數(shù)，結(jié)合其他單因素試驗(yàn)結(jié)果確定球面對(duì)稱設(shè)計(jì)的因素與水平。

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物進(jìn)化過程、適合處理非線性數(shù)據(jù)的優(yōu)選算法[23]，現(xiàn)已被成功應(yīng)用于中藥質(zhì)量評(píng)價(jià)[24]、中藥制劑建模研究[25]等領(lǐng)域當(dāng)中。大量研究證明遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的全局尋優(yōu)能力和抗過擬合能力，可大大減少研究時(shí)間和精力，適用于中藥提取多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)。

因此，本實(shí)驗(yàn)最后利用建立的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型，以紅花黃芪水提液中的8種成分的CRITIC賦權(quán)法綜合評(píng)分為指標(biāo)進(jìn)行工藝模擬優(yōu)化。通過驗(yàn)證確定黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝的最佳條件為液料比22.7∶1，提取溫度87 ℃，提取次數(shù)2次，每次30 min，其綜合評(píng)分為5.004，RSD為0.46%，高于任何一組球面對(duì)稱設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的綜合評(píng)分，表明在球面對(duì)稱設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測能夠有效優(yōu)化黃芪-紅花藥對(duì)水提工藝參數(shù)。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Decocting process optimization ofdrug pair based on spherical symmetry design and genetic neural network

CHEN Guang-wei, JIN Wei-feng, XU Shou-chao, ZHANG Ling, WANG Yu, HE Yu

Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou 310053, China

To determine the appropriate aqueous extract craft forvia spherical symmetry design and genetic neural network.In this study, the contents of eight active components, including hydroxysafflor yellow A, syringin, calycosin-7-glycoside, anhydrosafflor yellow B, kaempferol-3--rutinoside, ononin, calycosin, and astragaloside IV, in the aqueous extract ofwere weighted, and the calculated comprehensive score was applied as the evaluation index. According to the single factor experiment, the ratio of material to liquid, extraction duration and extraction temperature were taken as three factors of spherical symmetric design for the experiment. The genetic neural network model was established to further optimize the aqueous extraction process parameters of.The optimal extraction conditions obtained by spherical symmetry design were liquid to solid ratio of 20:1, extracting at 87 ℃, decocting twice and 30 min every time, and the comprehensive score was 4.877; The optimum extraction conditions obtained by the genetic neural network were liquid to solid ratio of 22.7:1, extracting at 87 ℃, decocting twice and 30 min every time, and the comprehensive score was 5.004. The experimental results showed that the genetic neural network can improve the comprehensive score of water extraction process conditions.Spherical symmetric design combined with genetic neural network mathematical model has ability to optimize the water extraction process parameters of, which provides a reference for optimizing the extraction process of various effective components from traditional Chinese medicine and its preparations.

-drug pair; spherical symmetry design; genetic neural network; process optimization; hydroxysafflor yellow A; syringin; calycosin-7-glycoside; anhydrosafflor yellow B; kaempferol-3--rutinoside; ononin; calycosin; astragaloside IV

R284.2

A

0253 - 2670(2021)08 - 2257 - 10

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.08.008

2020-12-15

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（81873226）；國家科技重大專項(xiàng)重大新藥創(chuàng)制（2019ZX09301101）；浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（LZ18H270001）；浙江省“萬人計(jì)劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才項(xiàng)目（2019）

陳光瑋，碩士研究生，主要從事中藥有效成分提取分離方向研究。E-mail: 657275426@qq.com

何 昱，教授，博士生導(dǎo)師。Tel: (0571)61768145 E-mail: heyu0923@sina.com

[責(zé)任編輯 鄭禮勝]