基于初生物质成分的寒热药性识别和偏最小二乘路径模型的建立
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摘要
目的：测定60种中药的初生物质含量和初生物质HPLC、GC-MS图谱,采用PAST软件建立基于初生物质含量和初生物质图谱的寒热药性判别函数,对寒热药性进行识别；筛选基于初生物质的寒热药性统计识别模型,对初生物质的寒热药性标记进行识别；采用SmartPLS2.0软件建立初生物质与寒热药性关系的偏最小二乘路径模型(PLS path model),研究各初生物质对药性的影响以及各初生物质之间的相互关系。
方法：考马斯亮蓝法测定60种中药水溶性总蛋白含量,紫外分光光度法测定色氨酸含量,柱前衍生化法测定17种氨基酸含量,采用PAST软件对所得数据进行Fisher分析,建立基于蛋白质和氨基酸成分的Fisher判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；菲林法测定总糖含量,硫酸-葸酮比色法测定总多糖含量,碱式硫酸铜法测定单糖含量,对所得数据进行Fisher分析,建立基于糖类含量的判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；柱前衍生化法测定多糖和游离糖乙酰化GC-MS图谱,对所得数据进行Fisher分析,建立基于多糖和游离糖GC-MS图谱的寒热药性判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别;甲酯化法测定脂类GC-MS图谱,Fisher法建立基于脂类GC-MS图谱的寒热药性判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；对所得初生物质含量数据和图谱数据分别进行汇总,分别建立基于初生物质含量和图谱的Fisher判别函数,对寒性药性进行识别；筛选初生物质的最适统计识别模型对初生物质的寒热药性标记进行识别,探讨基于初生物质的寒热药性标记；采用SmartPLS2.0软件建立PLS path model。
结果：基于蛋白质、氨基酸成分的寒热药性Fisher判别函数识别正确率为81.70%；基于糖类含量的判别函数识别准确率为88.33%；基于多糖和游离糖GC-MS图谱的判别函数识别准确率分别为88.33%和93.33%；基于游离脂GC-MS图谱判别函数识别准确率为96.67%；基于初生物质含量的判别函数识别准确率为86.70%；基于初生物质图谱的判别函数准确率为88.33%；多糖GC-MS最佳统计识别模型为PLS-DA,游离糖的最佳模型为PLS-DA或PCA-DA,脂类GC-MS和氨基酸HPLC最佳统计识别模型均为SVM; PLS path model结果显示：氨基酸、糖类2、糖类3、脂类2与寒性呈正向关；糖类1、糖类4、脂类1、脂类3、脂类4、脂类5与热性呈正相关,药性的R square值为0.398,所选择的10个潜变量对药性具有39.8%的解释能力。
结论：采用Fisher法建立的基于初生物质的判别函数,对寒热药性具有较好识别能力,即寒热药性能够用统计学方法进行识别,利用筛选的最优统计识别模型能够对初生物质的寒热药性标记进行初步识别,且初步证实了寒热药性与初生物质具有一定相关性。
Objective:To identify the Cold-Hot medicine property (CHMP) by measuring the contents and HPLC, GC-MS chromatograms of primary materials of60kinds of herbs and using PAST software for establishing the discriminant function; to identify the Cold-Hot medicine property markers (CHMP-markers) by screening the best statistical identification model based on the primary materials; to establish partial least squares path model (PLS path model) between the primary materials and CHMP by SmartPLS2.0software for investigating the primary materials on impact of medicine property and the ralationship between the primary materials.
Methods:The total protein contents were determined by Coomassie brilliant blue method, the amino acids contents were determined by UV spectrophotometric method, the tryptophan contents were determined by pre-column derivatization method, and the data were collected for analyzing by Fisher method in PAST software, then the discrimination function was established based on the protein and amino acids to identify the CHMP; the sugar contents were determined by Felling method, the total polysaccharide contents were determined by sulfuric acid-anthrone colorimetric method, the monosaccharide contents were determined by alkali copper sulfate methods, and the data were analyzed by Fisher method and established the discrimination function based on the carbohydrate contents to identify the CHMP; the GC-MS chromatograms of polysaccharide and monosaccharide were determined, and the data were also analyzed by Fisher method and established the discrimination function based on GC-MS chromatograms of polysaccharide and monosaccharide to identify the CHMP; the GC-MS chromatograms of lipids were determined, and the data were analyzed by Fisher method and established the discrimination function based on GC-MS chromatograms of lipid to identify the CHMP; the data of primary materials contents and primary materials chromatograms were collected respectively, and the Fisher function was established based on the contents and chromatograms to identify the CHMP; screened the best statistical identification model to identify the CHMP-markers; used SmartPLS2.0software to establish PLS path model.
Results:The identification correct rate was81.70%of the Fisher function based on protein and amino acid contents; the identification correct rate was88.33%of Fisher function based on carbohydrate contents; the correct rates were88.33%and93.33%of Fisher function based on GC-MS of polysaccharides and monosaccharide; the correct rate was96.67%of Fisher function based on GC-MS of lipids; the identification correct rate was86.70%of discriminant function based on primary materials contents and88.33%of discriminant function based on primary materials chromatograms. The best statistical identification model for GC-MS of polysaccharide was PLS-DA, the best model for GC-MS of monosaccharide was PLS-DA or PCA-DA, the best model for GC-MS of lipids and HPLC of amino acid was SVM. The PLS path the model results showed that:amino acids, type2of carbohydrates, type3of carbohydrates and type2of lipids had positively related to the medicine property while type1of carbohydrates, type4of carbohydrates, type1of lipids, type3of lipids, type4of lipids and type5of lipids had negative correlation with the medicine property, the R square value of medicine property was0.398, which suggested that10latent variables had39.8%of explanatory power for the medicine property.
Conclusion:The discriminant function established by Fisher method based on primary materials has good identification ability, which suggests that the CHMP can be identified by statistical methods, CHMP-markers of primary materials could be preliminary identified by the best screened statistical identification model, and it initially confirms that the CHMP has certain correlation with primary materials.
方法：考马斯亮蓝法测定60种中药水溶性总蛋白含量,紫外分光光度法测定色氨酸含量,柱前衍生化法测定17种氨基酸含量,采用PAST软件对所得数据进行Fisher分析,建立基于蛋白质和氨基酸成分的Fisher判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；菲林法测定总糖含量,硫酸-葸酮比色法测定总多糖含量,碱式硫酸铜法测定单糖含量,对所得数据进行Fisher分析,建立基于糖类含量的判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；柱前衍生化法测定多糖和游离糖乙酰化GC-MS图谱,对所得数据进行Fisher分析,建立基于多糖和游离糖GC-MS图谱的寒热药性判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别;甲酯化法测定脂类GC-MS图谱,Fisher法建立基于脂类GC-MS图谱的寒热药性判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；对所得初生物质含量数据和图谱数据分别进行汇总,分别建立基于初生物质含量和图谱的Fisher判别函数,对寒性药性进行识别；筛选初生物质的最适统计识别模型对初生物质的寒热药性标记进行识别,探讨基于初生物质的寒热药性标记；采用SmartPLS2.0软件建立PLS path model。
结果：基于蛋白质、氨基酸成分的寒热药性Fisher判别函数识别正确率为81.70%；基于糖类含量的判别函数识别准确率为88.33%；基于多糖和游离糖GC-MS图谱的判别函数识别准确率分别为88.33%和93.33%；基于游离脂GC-MS图谱判别函数识别准确率为96.67%；基于初生物质含量的判别函数识别准确率为86.70%；基于初生物质图谱的判别函数准确率为88.33%；多糖GC-MS最佳统计识别模型为PLS-DA,游离糖的最佳模型为PLS-DA或PCA-DA,脂类GC-MS和氨基酸HPLC最佳统计识别模型均为SVM; PLS path model结果显示：氨基酸、糖类2、糖类3、脂类2与寒性呈正向关；糖类1、糖类4、脂类1、脂类3、脂类4、脂类5与热性呈正相关,药性的R square值为0.398,所选择的10个潜变量对药性具有39.8%的解释能力。
结论：采用Fisher法建立的基于初生物质的判别函数,对寒热药性具有较好识别能力,即寒热药性能够用统计学方法进行识别,利用筛选的最优统计识别模型能够对初生物质的寒热药性标记进行初步识别,且初步证实了寒热药性与初生物质具有一定相关性。
Objective:To identify the Cold-Hot medicine property (CHMP) by measuring the contents and HPLC, GC-MS chromatograms of primary materials of60kinds of herbs and using PAST software for establishing the discriminant function; to identify the Cold-Hot medicine property markers (CHMP-markers) by screening the best statistical identification model based on the primary materials; to establish partial least squares path model (PLS path model) between the primary materials and CHMP by SmartPLS2.0software for investigating the primary materials on impact of medicine property and the ralationship between the primary materials.
Methods:The total protein contents were determined by Coomassie brilliant blue method, the amino acids contents were determined by UV spectrophotometric method, the tryptophan contents were determined by pre-column derivatization method, and the data were collected for analyzing by Fisher method in PAST software, then the discrimination function was established based on the protein and amino acids to identify the CHMP; the sugar contents were determined by Felling method, the total polysaccharide contents were determined by sulfuric acid-anthrone colorimetric method, the monosaccharide contents were determined by alkali copper sulfate methods, and the data were analyzed by Fisher method and established the discrimination function based on the carbohydrate contents to identify the CHMP; the GC-MS chromatograms of polysaccharide and monosaccharide were determined, and the data were also analyzed by Fisher method and established the discrimination function based on GC-MS chromatograms of polysaccharide and monosaccharide to identify the CHMP; the GC-MS chromatograms of lipids were determined, and the data were analyzed by Fisher method and established the discrimination function based on GC-MS chromatograms of lipid to identify the CHMP; the data of primary materials contents and primary materials chromatograms were collected respectively, and the Fisher function was established based on the contents and chromatograms to identify the CHMP; screened the best statistical identification model to identify the CHMP-markers; used SmartPLS2.0software to establish PLS path model.
Results:The identification correct rate was81.70%of the Fisher function based on protein and amino acid contents; the identification correct rate was88.33%of Fisher function based on carbohydrate contents; the correct rates were88.33%and93.33%of Fisher function based on GC-MS of polysaccharides and monosaccharide; the correct rate was96.67%of Fisher function based on GC-MS of lipids; the identification correct rate was86.70%of discriminant function based on primary materials contents and88.33%of discriminant function based on primary materials chromatograms. The best statistical identification model for GC-MS of polysaccharide was PLS-DA, the best model for GC-MS of monosaccharide was PLS-DA or PCA-DA, the best model for GC-MS of lipids and HPLC of amino acid was SVM. The PLS path the model results showed that:amino acids, type2of carbohydrates, type3of carbohydrates and type2of lipids had positively related to the medicine property while type1of carbohydrates, type4of carbohydrates, type1of lipids, type3of lipids, type4of lipids and type5of lipids had negative correlation with the medicine property, the R square value of medicine property was0.398, which suggested that10latent variables had39.8%of explanatory power for the medicine property.
Conclusion:The discriminant function established by Fisher method based on primary materials has good identification ability, which suggests that the CHMP can be identified by statistical methods, CHMP-markers of primary materials could be preliminary identified by the best screened statistical identification model, and it initially confirms that the CHMP has certain correlation with primary materials.
引文
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