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摘要：本文通过交叉实验的方法，利用不同药性解表药的数据进行相应的比对分析，并建立相应的预测模型，通过数据的显示考量其测量方法的准确性，近而实现对解表类中药挥发性成分和药性的研究。
关键词：解表药；挥发性成分；中药药性
中药在现代社会也被很多人所认可，要想促进其更好地发展，首先要对其性质进行细致的把握，特别是在一些成分的把握上，这对于治疗疾病有着重要的作用，所以要加强对中药化学成分和中药药性的把握。我国传统中药中含挥发性成分的中药很多，临床应用也十分广泛，具有止咳、平喘、祛痰、发汗、解表、驱风、镇痛、杀虫以及抗菌和消毒等功效，被广泛地应用于防病治病。
1要掌握挥发性物质的理化性质
挥发性成分是一类数量巨大、结构种类繁多、生物活性多样、具有很高药用价值的天然成分，包括醇、醛、酮、醚、酯、羧酸等含氧基团。由十余种及至上百种成分组成的混合物，而其主要成分是挥发油和萜类及其含氧衍生物，它们具有一定的理化特征。其中最常用的重要的物理常数有比重、旋光度、折光率和凝固点等。在测定挥发油的物理常数时，因测定折光率所需样品极少、操作简便迅速，故通常多采取先测挥发油的折光度。若测定的折光率不符合规定时，其余的检查可不必进行。酸价、酯价和皂化价是指示挥发油的质量的重要的化学指标，挥发油中含有的各类成分，均因其具有的功能基而显示独特的化学性，可利用这些性质为含有挥发油的中药定性。
大多数挥发油是无色或淡黄色油状透明液体，少数呈棕色或黄棕色，个别挥发油具有其他颜色，多具有香气或其他特殊气味，常温下可以挥发。挥发油难溶于水，但制时可出现挥发性特殊气味，若温度高于100℃时部分分解。可溶于浓酒精和多数有机溶媒中。经常与日光及空气接触可氧化变质，使其比重增加，颜色变深，失去原有香味，并能形成树脂样物质，也不能再随水蒸气蒸馏。因此制备挥发油方法的选择是很重要的。产品应装入深色瓶中，密闭塞紧，放于阴凉处保存。由于挥发油是混合物，成分不同，其沸点亦不同，故可利用此性质来分离取舍挥发油。常压下挥发油的沸点一般在70-300℃。挥发油多数比水轻。
酸碱性：用pH试纸测定挥发油的酸碱性，如呈酸性反應表明含有游离酸或酚类的化合物；如为碱性反应，表示挥发油中可能含有碱性化合物，如挥发油生物碱等。
氧、硫元素：可用钠熔法检识。
酚类：用含FeCl3的乙醇溶液检查挥发油乙醇液，如产生蓝、蓝紫或绿色反应。表示有酚类化合物。
羰基化合物：用硝酸银、NH3、H2O检查挥发油，如有银镜反应，表示其中含有醛类等还原性物质。用苯肼、氨基脲、羟胺等试验挥发油，如产生结晶型衍生物，表示有酮或磷存在。
内酯：于挥发油的吡啶溶液中，加亚硝酰铁、氰化钠试剂及氢氧化钠溶液，如呈红色并逐渐消失，表示含有内酯类化合物。因此，须根据其理化性质及临床的需要进行炮制，采取“适宜”的方法，以确保饮片的质量与临床疗效。
2数据采集
2.1药材
一共使用28味解表类药材，有16味是辛温解表类药材，有12味是辛寒解表类药材，在对每一味药材收集时，要分为十批样品，在购买样品时，要分不同产地选择，然后确保所购买的样品都是正品药材。
2.2数据提取
2.2.1供试品的制备
在提取药品的挥发性成分时，要采取蒸馏的方法进行，称取一定比例的药材加入一定比例的水，放置在特定的容器内，然后通过人工摇晃的方式使其均匀混合，然后使其与挥发油提取器相连接，再从上端进行加入，然后在容器的上部加入一定的乙酸乙酷，然后再与回流冷凝器相连接，在连接好后把装置放在加热套中进行加热，在形成回流后把温度调整到100℃左右，使其在微沸腾的状态下保持5小时，然后使其停止沸腾，在冷却30分钟后，再把挥发油提取器下端的活塞取出，然后缓慢地将水放出去，然后再对乙酸乙酷进行收集，把其放入特定的容器中，这样是为了把容器的刻度容置掉，然后再提取药材样品的溶液，在对其样品进行分析时，要保证其是在GC-MS条件下进行分析，这样对药品的挥发成分和结构的分析才更加准确，才能确定其挥发成分的结构和具体的含量。
2.2.2实验数据采集方法
在GC-MS条件下对药品的挥发性进行分析时，要先对其升温的程序进行优化，这样才能保证实验数据的真实，在对其挥发成分的总离子流图测量好后，通过相关的数据库搜索，再通过相关的专业文献，这样对药品的挥发性鉴定的成分就更加稳定，然后采用峰面积归一的方法进行计算，从而确定出其中的成分含量。
3数据处理
充分把握好各种中药之间的关系，因为采用的中药样品种类比较多，而且是在不同的药材市场购买的，所以其生长的地方是不同的，其在挥发性也会有所不同，为了研究结果的准确，在测量28味中药的过程中，按其挥发性的不同进行编号标记，然后再对其结构特征的含量进行测量，这一测量结果就作为识别药性的特征值。
4构建模型
4.1支持向量机
通过定义一个适当的内积函数在特定的问题空间中，然后把问题空间建立到高维空间的一个射程，通过在高维空间构造的超平面，再根据结构风险最小的理论，对函数进行判别分析。
4.2模型构建
确定解表类中药的分类特征，并以不同类型化学成分的含量统计结果作为药性分类的特征指标，对特征数据进行标准化处理，然后采用支持向量机方法构建模型，由于解表药样本数相对较少，算法评价采用交叉训练法中的留一法，即每次去除一个样本，其余参与训练，构建分类模型。
5结果与讨论
5.1解表药挥发性成分与药性的相关性
按5.1项构建解表药药性的判别模型，当惩罚参数C取值128，平滑参数Y取值0.25时，模型分类效果最佳，分类计算结果。
尽管本文28味解表药不同，且同一药材的不同批次、产地，各样品挥发性成分的数量、结构类型及其含量的差别均很大，但按骨架特征和官能团的不同分成10种类别特征后，利用支持向量机方法可以构建药性的预测模型，且模型对药性具有较高的识别率，总体识别率高达93.6%。这一结果表明，解表类药的药性在很大程度上是由基本结构不同的挥发性成分在人体代谢过程中相互作用的结果，解表类药的挥发性成分确实与其寒热药性具有很高的相关性。
5.2解表药各类挥发性成分对药性的影响
为探讨解表药中各类挥发性成分对药性的影响，分别生成10个缺失一项特征的9维数据集，对10个数据集分别应用支持向量机方法进行分类。
在解表类中药的药性识别中，10个特征不论缺失哪一个，药性的总体正确识别率均有不同程度的下降；特别是缺失6号特征（脂肪族及脂肪酸类成分）时，解表类中药的药性识别正确率下降最大，由此可见，解表类中药中脂肪族及脂肪酸类成分的含量对正确识别寒热两种不同药性解表药的贡献率最大。
进一步给出了解表药中各分类特征对辛温解表药和辛寒解表药的药性正确识别率的影响曲线。对辛温解表类中药而言，除5号特征（二菇及其氧化物）外，缺失其余各分类特征对辛温药的药性正确识别率均有不同程度的影响，对辛寒类药而言，除1号特征（单菇类化合物）缺失对辛寒药药性识别正确率无影响外，缺失其余各分类特征对辛寒药药性识别正确率均有不同程度影响。
6结论
运用支持向量机方法对28味解表药共280个样本进行寒热药性分类，结果药性正确识别率高达93.6%，表明解表类中药的挥发性成分与其寒热药性具有较高的相关性，其中以脂肪族及脂肪酸类成分对寒热药性识别的贡献率最大。通过特征缺失比较，可以发现各个特征对药性的正确识别影响虽有不同，但其影响是有限的，没有一个特征可以完全确定解表药的药性。
参考文献：
[1]李学林；张珊珊；刘瑞新.试论制剂因素对中药药性的影响[J].中医研究.2014（12）
[2]胡彩虹；唐思群；刘茜；黄艳君；苟建军；王秀峰.4种解表类中药材中微量元素含量的测定[J].园艺与种苗.2013（06）
关键词：解表药；挥发性成分；中药药性
中药在现代社会也被很多人所认可，要想促进其更好地发展，首先要对其性质进行细致的把握，特别是在一些成分的把握上，这对于治疗疾病有着重要的作用，所以要加强对中药化学成分和中药药性的把握。我国传统中药中含挥发性成分的中药很多，临床应用也十分广泛，具有止咳、平喘、祛痰、发汗、解表、驱风、镇痛、杀虫以及抗菌和消毒等功效，被广泛地应用于防病治病。
1要掌握挥发性物质的理化性质
挥发性成分是一类数量巨大、结构种类繁多、生物活性多样、具有很高药用价值的天然成分，包括醇、醛、酮、醚、酯、羧酸等含氧基团。由十余种及至上百种成分组成的混合物，而其主要成分是挥发油和萜类及其含氧衍生物，它们具有一定的理化特征。其中最常用的重要的物理常数有比重、旋光度、折光率和凝固点等。在测定挥发油的物理常数时，因测定折光率所需样品极少、操作简便迅速，故通常多采取先测挥发油的折光度。若测定的折光率不符合规定时，其余的检查可不必进行。酸价、酯价和皂化价是指示挥发油的质量的重要的化学指标，挥发油中含有的各类成分，均因其具有的功能基而显示独特的化学性，可利用这些性质为含有挥发油的中药定性。
大多数挥发油是无色或淡黄色油状透明液体，少数呈棕色或黄棕色，个别挥发油具有其他颜色，多具有香气或其他特殊气味，常温下可以挥发。挥发油难溶于水，但制时可出现挥发性特殊气味，若温度高于100℃时部分分解。可溶于浓酒精和多数有机溶媒中。经常与日光及空气接触可氧化变质，使其比重增加，颜色变深，失去原有香味，并能形成树脂样物质，也不能再随水蒸气蒸馏。因此制备挥发油方法的选择是很重要的。产品应装入深色瓶中，密闭塞紧，放于阴凉处保存。由于挥发油是混合物，成分不同，其沸点亦不同，故可利用此性质来分离取舍挥发油。常压下挥发油的沸点一般在70-300℃。挥发油多数比水轻。
酸碱性：用pH试纸测定挥发油的酸碱性，如呈酸性反應表明含有游离酸或酚类的化合物；如为碱性反应，表示挥发油中可能含有碱性化合物，如挥发油生物碱等。
氧、硫元素：可用钠熔法检识。
酚类：用含FeCl3的乙醇溶液检查挥发油乙醇液，如产生蓝、蓝紫或绿色反应。表示有酚类化合物。
羰基化合物：用硝酸银、NH3、H2O检查挥发油，如有银镜反应，表示其中含有醛类等还原性物质。用苯肼、氨基脲、羟胺等试验挥发油，如产生结晶型衍生物，表示有酮或磷存在。
内酯：于挥发油的吡啶溶液中，加亚硝酰铁、氰化钠试剂及氢氧化钠溶液，如呈红色并逐渐消失，表示含有内酯类化合物。因此，须根据其理化性质及临床的需要进行炮制，采取“适宜”的方法，以确保饮片的质量与临床疗效。
2数据采集
2.1药材
一共使用28味解表类药材，有16味是辛温解表类药材，有12味是辛寒解表类药材，在对每一味药材收集时，要分为十批样品，在购买样品时，要分不同产地选择，然后确保所购买的样品都是正品药材。
2.2数据提取
2.2.1供试品的制备
在提取药品的挥发性成分时，要采取蒸馏的方法进行，称取一定比例的药材加入一定比例的水，放置在特定的容器内，然后通过人工摇晃的方式使其均匀混合，然后使其与挥发油提取器相连接，再从上端进行加入，然后在容器的上部加入一定的乙酸乙酷，然后再与回流冷凝器相连接，在连接好后把装置放在加热套中进行加热，在形成回流后把温度调整到100℃左右，使其在微沸腾的状态下保持5小时，然后使其停止沸腾，在冷却30分钟后，再把挥发油提取器下端的活塞取出，然后缓慢地将水放出去，然后再对乙酸乙酷进行收集，把其放入特定的容器中，这样是为了把容器的刻度容置掉，然后再提取药材样品的溶液，在对其样品进行分析时，要保证其是在GC-MS条件下进行分析，这样对药品的挥发成分和结构的分析才更加准确，才能确定其挥发成分的结构和具体的含量。
2.2.2实验数据采集方法
在GC-MS条件下对药品的挥发性进行分析时，要先对其升温的程序进行优化，这样才能保证实验数据的真实，在对其挥发成分的总离子流图测量好后，通过相关的数据库搜索，再通过相关的专业文献，这样对药品的挥发性鉴定的成分就更加稳定，然后采用峰面积归一的方法进行计算，从而确定出其中的成分含量。
3数据处理
充分把握好各种中药之间的关系，因为采用的中药样品种类比较多，而且是在不同的药材市场购买的，所以其生长的地方是不同的，其在挥发性也会有所不同，为了研究结果的准确，在测量28味中药的过程中，按其挥发性的不同进行编号标记，然后再对其结构特征的含量进行测量，这一测量结果就作为识别药性的特征值。
4构建模型
4.1支持向量机
通过定义一个适当的内积函数在特定的问题空间中，然后把问题空间建立到高维空间的一个射程，通过在高维空间构造的超平面，再根据结构风险最小的理论，对函数进行判别分析。
4.2模型构建
确定解表类中药的分类特征，并以不同类型化学成分的含量统计结果作为药性分类的特征指标，对特征数据进行标准化处理，然后采用支持向量机方法构建模型，由于解表药样本数相对较少，算法评价采用交叉训练法中的留一法，即每次去除一个样本，其余参与训练，构建分类模型。
5结果与讨论
5.1解表药挥发性成分与药性的相关性
按5.1项构建解表药药性的判别模型，当惩罚参数C取值128，平滑参数Y取值0.25时，模型分类效果最佳，分类计算结果。
尽管本文28味解表药不同，且同一药材的不同批次、产地，各样品挥发性成分的数量、结构类型及其含量的差别均很大，但按骨架特征和官能团的不同分成10种类别特征后，利用支持向量机方法可以构建药性的预测模型，且模型对药性具有较高的识别率，总体识别率高达93.6%。这一结果表明，解表类药的药性在很大程度上是由基本结构不同的挥发性成分在人体代谢过程中相互作用的结果，解表类药的挥发性成分确实与其寒热药性具有很高的相关性。
5.2解表药各类挥发性成分对药性的影响
为探讨解表药中各类挥发性成分对药性的影响，分别生成10个缺失一项特征的9维数据集，对10个数据集分别应用支持向量机方法进行分类。
在解表类中药的药性识别中，10个特征不论缺失哪一个，药性的总体正确识别率均有不同程度的下降；特别是缺失6号特征（脂肪族及脂肪酸类成分）时，解表类中药的药性识别正确率下降最大，由此可见，解表类中药中脂肪族及脂肪酸类成分的含量对正确识别寒热两种不同药性解表药的贡献率最大。
进一步给出了解表药中各分类特征对辛温解表药和辛寒解表药的药性正确识别率的影响曲线。对辛温解表类中药而言，除5号特征（二菇及其氧化物）外，缺失其余各分类特征对辛温药的药性正确识别率均有不同程度的影响，对辛寒类药而言，除1号特征（单菇类化合物）缺失对辛寒药药性识别正确率无影响外，缺失其余各分类特征对辛寒药药性识别正确率均有不同程度影响。
6结论
运用支持向量机方法对28味解表药共280个样本进行寒热药性分类，结果药性正确识别率高达93.6%，表明解表类中药的挥发性成分与其寒热药性具有较高的相关性，其中以脂肪族及脂肪酸类成分对寒热药性识别的贡献率最大。通过特征缺失比较，可以发现各个特征对药性的正确识别影响虽有不同，但其影响是有限的，没有一个特征可以完全确定解表药的药性。
参考文献：
[1]李学林；张珊珊；刘瑞新.试论制剂因素对中药药性的影响[J].中医研究.2014（12）
[2]胡彩虹；唐思群；刘茜；黄艳君；苟建军；王秀峰.4种解表类中药材中微量元素含量的测定[J].园艺与种苗.2013（06）