全 文 ：天然产物研究与开发 Nat Prod Res Dev 2011，23:1091-1094，1106
文章编号:1001-6880(2011)06-1091-05
收稿日期:2010-06-07 接受日期:2010-12-06
基金项目:重庆市卫生局医学科研资助项目(2009-2-134) ;四川省
教育厅青年基金项目(09ZB036)
* 通讯作者 Tel:86-23-68485983;E-mail:yuyu3519@ 163． com．
全缘叶绿绒蒿挥发性组分定量结构-色谱保留关系研究
兰作平1，2，廖立敏3，刘 宇1，余 瑜1*
1重庆医科大学药学院，重庆 400016;
2重庆医药高等专科学校，重庆 400030;3 内江师范学院资源与环境科学学院，内江 641112
摘 要:提出顶点及顶点相互作用矢量的概念，并将该矢量用于复杂样本的分子结构表征。采用逐步回归结合
统计检测对变量进行筛选后，再用多元线性回归建立了定量结构-色谱保留(QSRR)关系的 7 变量模型，模型的
建模计算值复相关系数(R)为 0． 990，标准偏差(SD)为 1． 325;留一法(LOO)交互检验复相关系数(RCV)为
0. 983，标准偏差(SDCV)为 1． 696。结果表明该矢量具有较强的分子结构表达能力，模型具有良好的估计能力与
稳定性。
关键词:全缘叶绿绒蒿;挥发性有机物;结构描述子;定量结构色谱保留相关
中图分类号:O657． 7 文献标识码:A
Quantitative Structure-Retention Relationship (QSRR)of
Volatile Constituents of Meconopsis integrifolia Franch
LAN Zuo-ping1，2，LIAO Li-min3，LIU Yu1，YU Yu1*
1College of Pharmacy Chongqing Medical University，Chongqing 400016;2Chongqing Pharmaceutical College，Chongqing
400030，China;3College of Resource and Environment Science，Neijiang Normal University，Neijiang 641112，China
Abstract:The concept of vectors of vertexes and their interaction were proposed to characterize the molecular structure of
complicated samples． Through stepwise multiple regression (SMR) ，a model with 7 variables could be obtained by multi-
ple linear regression (MLR)． The correlation coefficient (R)of the model was 0． 990 and the standard deviation (SD)
was 1． 325． Then the model was evaluated by the cross validation with the leave-one-out (LOO)procedure and the cor-
relation coefficient (RCV)of 0． 983 and standard deviations (SDCV)of 1． 696 were obtained． The results showed that the
vectors were superior in molecular structural characterization． The stability and predictability of the model was satisfacto-
ry．
Key words:Meconopsis integrifolia Franch;volatile organic compounds (VOC) ;structural descriptor;quantitative struc-
ture-retention relationship (QSRR)
分子结构与色谱保留之间的定量关系的构建，
需要引入相应的结构描述子。长期以来，研究者们
在这方面已经做了许多有意义的工作。例如利用分
子的几何结构、拓扑性质及连接特征和各种物化参
数等进行结构描述，然后建立 QSRR 模型来预测化
合物的色谱保留值［1，2］。全缘叶绿绒蒿(Meconopsis
integrifolia Franch．)又称绿绒蒿，系罂粟科绿绒蒿属
一年生草本植物，分布于甘肃、青海、西藏等省区。
全缘叶绿绒蒿可以应用于食品及药品，具有清热止
咳的功效，藏医用其花治疗肝热病和肺热病。最近
官艳丽等［3］采用水蒸气蒸馏法提取出了全缘叶绿
绒蒿花精油，用 GC-MS 法分离并分析鉴定其成分，
最后鉴定出 55 个挥发性化学成分(表 1)。这些化
合物包括烷烃、环烷烃、烯烃、芳烃、醇、酯等，并且还
含有 N、O、S等杂原子，因此分子的元素组成复杂及
结构跨度大，我们称之为复杂样本。本文根据有机
化合物分子的隐氢图，提出顶点及顶点相互作用矢
量的概念，为验证该矢量在分子结构表征上的普适
性，采用由此 55 种物质组成的复杂样本进行建模研
究。借助逐步回归、多元线性回归和留一法交互检
验建立了 7 变量的分子结构与气相色谱保留值之间
的相关模型(QSRR) ，取得较好的结果，可望为天然
药物及精细化工产品的色谱行为提供有益参考。
DOI:10.16333/j.1001-6880.2011.06.021
表 1 55 个化合物及其保留时间
Table 1 Fifty-five components and their retention times
峰号
No．
化合物名称
Compound
分子式
Mf
保留时间
观测值
tR(Exp)/min
保留时间
计算值
tR(Cal)
误差
Err
保留时间
预计值
tR(Pre(cv))
误差
Err
1 Hyacinthin C8H8O 4． 32 5． 934 1． 614 6． 124 1． 804
2 2-Phenylethanol C8H10O 5． 17 5． 911 0． 741 5． 998 0． 828
3 Benzyl nitrile C8H7N 5． 48 4． 807 -0． 673 4． 728 -0． 752
4 p-Methoxystyrene C9H10O 5． 67 4． 261 -1． 409 3． 960 -1． 710
5 Benzothiazole C7H5NS 7． 16 8． 362 1． 202 8． 615 1． 455
6 Nonanoic acid C9H18O2 8． 19 10． 398 2． 208 10． 765 2． 575
7 2-Undecanol C11H24O 8． 54 8． 351 -0． 189 8． 324 -0． 216
8 Hesperetol C9H10O2 9． 08 8． 177 -0． 903 8． 029 -1． 051
9 Methyl anisate C9H10O3 10． 48 10． 772 0． 292 10． 806 0． 326
10 Tetradecane C14H30 10． 84 12． 603 1． 763 12． 779 1． 939
11 9-Dodecenol C12H24O 11． 12 11． 271 0． 151 11． 289 0． 169
12 Longifolene C15H24 11． 24 11． 751 0． 511 12． 433 1． 193
13 α-Bergamotene C15H24 11． 34 8． 121 -3． 219 7． 785 -3． 555
14 Caryophyllene C15H24 11． 55 14． 039 2． 489 14． 480 2． 930
15 α-Farnesene C15H24 11． 84 11． 974 0． 134 11． 998 0． 158
16 β-Sesquiphellandrene C15H24 12． 03 14． 286 2． 256 14． 625 2． 595
17 β-Farnesene C15H24 12． 30 12． 150 -0． 150 12． 124 -0． 176
18 Pentadecane C15H32 13． 33 14． 455 1． 125 14． 549 1． 219
19 Farnesol C15H24O 13． 66 13． 315 -0． 345 13． 250 -0． 410
20 β-Sesquiphellandrenol C15H24O 14． 09 13． 815 -0． 275 13． 788 -0． 302
21 Elemol C15H26O 14． 76 14． 451 -0． 309 14． 212 -0． 548
22 Nerolidol C15H26 15． 00 17． 021 2． 021 18． 420 3． 420
23 Lauric acid C12H24O2 15． 55 15． 804 0． 254 15． 831 0． 281
24 Hexadecane C16H34 15． 71 16． 313 0． 603 16． 356 0． 646
25 Aromadendrene oxide C15H24O 16． 07 15． 912 -0． 158 15． 190 -0． 880
26 Thymol C10H14O 16． 33 13． 845 -2． 485 10． 924 -5． 406
27 γ-Eudesmol C15H26O 16． 74 15． 517 -1． 223 15． 068 -1． 672
28 β-Bombykal C16H28O 17． 58 16． 623 -0． 957 16． 219 -1． 361
29 α-Bisabolol C15H26O 17． 92 17． 133 -0． 787 16． 530 -1． 390
30 Heptadecane C17H36 18． 09 18． 178 0． 088 18． 183 0． 093
31 2-Pentadecanone C15H30O 18． 13 18． 633 0． 503 18． 660 0． 530
32 2-Pentadecanol C15H32O 18． 25 17． 431 -0． 819 17． 387 -0． 863
33 Myristic acid C14H28O2 19． 94 19． 477 -0． 463 19． 439 -0． 501
34 Octadecane C18H38 20． 18 20． 048 -0． 132 20． 040 -0． 140
35 2-Heptadecanone C17H34O 22． 59 22． 341 -0． 249 22． 330 -0． 260
36 2-Hep tadecanol C17H36O 22． 64 21． 139 -1． 501 21． 077 -1． 563
37 Methyl palmitate C17H34O2 22． 93 22． 254 -0． 676 22． 234 -0． 696
38 Palmitic acid C16H32O2 24． 01 23． 185 -0． 825 23． 125 -0． 885
2901 天然产物研究与开发 Vol. 23
39 Eicosane C20H42 24． 23 23． 801 -0． 429 23． 778 -0． 452
40 Methyl linoleate C19H34O2 26． 36 27． 120 0． 760 27． 155 0． 795
41 Methyl linolenate C19H32O2 26． 44 27． 636 1． 196 27． 693 1． 253
42 Methyl stearate C19H38O2 26． 89 25． 998 -0． 892 25． 963 -0． 927
43 Linoleic acid C18H32O2 27． 40 28． 038 0． 638 28． 088 0． 688
44 Linolenic acid C18H30O2 27． 60 28． 553 0． 953 28． 630 1． 030
45 Ethyl linoleate C20H36O2 27． 73 29． 153 1． 423 29． 238 1． 508
46 Ehtyl linolenate C20H34O2 27． 91 29． 668 1． 758 29． 780 1． 870
47 Stearic acid C18H36O2 28． 10 26． 918 -1． 182 26． 828 -1． 272
48 Docosane C22H46 28． 62 27． 568 -1． 052 27． 502 -1． 118
49 1-Docosene C22H44 28． 89 27． 568 -1． 322 27． 485 -1． 405
50 Tricosane C23H48 30． 64 29． 457 -1． 183 29． 370 -1． 270
51 3-Methytricosane C24H50 31． 63 29． 245 -2． 385 29． 087 -2． 543
52 Tetracosane C24H50 32． 00 31． 348 -0． 652 31． 291 -0． 709
53 Pentacosane C25H52 33． 25 33． 242 -0． 008 33． 241 -0． 009
54 Heptacosane C27H56 35． 20 37． 035 1． 835 37． 313 2． 113
55 Octacosane C28H58 38． 60 38． 935 0． 335 38． 996 0． 396
1 原理与方法
在有机化合物分子的隐氢图中，每一个非氢原
子即为分子顶点。我们认为整个有机物分子的性质
与分子顶点本身及顶点之间的相互作用存在密切关
系，而分子中的非骨架氢原子对整个分子性质的影
响可以忽略不计。并且不同类型的分子顶点及顶点
之间的相互作用对分子性质的贡献不同，同类型的
分子顶点及顶点之间的相互作用对分子性质的贡献
具有加和性。因此我们首先需将分子内的非氢原子
进行分类，分子内的非氢原子依据其所连接的其它
非氢原子数分为 A1、A2、A3、A4 四类，分别表示与
1、2、3、4 个其它非氢原子相连，如与两个非氢原子
相连的仲碳原子属于 A2 原子类型。
对于分子顶点本身对分子性质的贡献。本文引
入了 Hall和 Kier［4］所提出的原子固有状态(I) ，并
对文献的计算方法进行了一定的修正，得到了所谓
的分子顶点矢量，用于表征分子顶点自身的状态对
分子性质的影响。其计算式如下:
xi = Σi = n υi槡 /4·( (2 /ni)
2δiσ + π + 1)δ
i
σ(1≤n≤4) (1)
上式中，xi 表示分子中顶点原子类型为 i 的所
有顶点原子的贡献值，νi 是顶点原子类型为 i 的原
子价电层的电子数;ni 为该原子价电层所属的主量
子数;δiσ + π是该原子参与成 σ和 π键的总电子数;δ
i
σ
为成 σ键的电子数。如单个 CSP、C
2
SP、C
3
SP在分子中
的顶点贡献值分别是 2． 5000 、1． 6667 、1. 2500。根据顶
点原子的分类，分子中最多含四类原子，则每个分子将
最终得到四个顶点矢量，分别记为 x1、x2、x3 和 x4。
对于分子顶点间的相互作用对分子性质的贡
献。顶点之间的相互作用与顶点原子电性及相隔距
离密切相关。一般而言，依据库仑定律，电性越大、
距离越小，相互作用就越大。本文借鉴文献［5-8］的表
征方法来表征分子顶点间的相互作用对分子性质的
贡献，即化合物分子中四类顶点原子发生相互作用
可以组合出以下几种方式:m11、m12、m13、m14、m22、
m23、m24、m33、m34、m44，分别记为 x5、x6、x7、x8、x9、x10、
x11、x12、x13、x14十个顶点相互作用矢量。各元素可按
下式计算:
xr =mnl = Σi = n，j = 1
Z i，Z j
r2ij
(n = 1，2，3，4;n≤l≤4) (2)
Z为顶点原子相对于 C 原子的相对电负性，如
O的相对电负性为 3． 44 /2． 55 = 1． 3490;rij是原子 i、
j之间的相对距离(即所经最短途径相对于碳碳单
键的相对键长之和) ，n和 l为原子所属类型。
这样对于每一个有机化合物分子，将有十四个
变量来描述其结构信息。与文献［5-8］相比，像 CH4、
NH3 等只有单个顶点的分子结构信息将可以得到表
达。将样本分子的顶点原子按原子属性及连接方式
3901Vol. 23 兰作平等:全缘叶绿绒蒿挥发性组分定量结构-色谱保留关系研究
书输入到自编 C 语言程序加以处理，得到所有样本分
子的十四个矢量值。
2 结果与分析
由于变量数较多，并且变量之间可能存在着共
线性，因此对变量进行筛选并且使样本数 /变量数符
合 N /n≧ 5 的经验规则，寻找最佳变量组合就显得
尤为必要。本文采用 SPSS 统计处理软件对变量作
逐步回归(SMR)分析。为控制模型稳定性和消除
变量间共线性影响，对每步变量计算方差膨胀因子
(VIF)［9］。VIF定义为:VIF =(1-r2)-1，式中 r 为某
自变量与其他变量相关程度(经自由度校正)。VIF
为 1． 0，表示各变量间无相关性;VIF 值在 1． 0 ～
10. 0 间，表示变量间无明显共线性，相关方程可接
受;VIF值大于 10，相关方程不可靠。
逐步回归(SMR)分析发现当 7 个变量入选模
型时，建模复相关系数 R、标准偏差 SD、留一法交互
检验复相关系数 RCV及标准偏差 SDCV同时达到理想
值，此时变量之间也不存在明显共线性(VIF最大值
为 9． 90) ，并且符合 N /n ≧ 5 的经验规则。7 变量
模型如下:
tR = － 5． 944 + 0． 787 × x3 + 1． 495 × x7 + 1． 370
× x8 + 1． 183 × x9 + 1． 904 × x11 + 1． 105 × x12 － 2． 827
× x13 (3)
模型拟合:n = 55，m = 7，R = 0． 990，SD =
1． 325，FM1 = 324． 673;
LOO 检验:RCV = 0． 983，SDCV = 1． 696，FCV =
195． 533
化合物的色谱保留时间与顶点间的相互作用存
在良好的线性关系［8，10］，而本研究中顶点矢量及顶
点相互作用矢量在模型中均有体现，并且发现在逐
步回归中 x11首先被引入模型，说明化合物的色谱保
留时间的确也受到分子顶点自身所处状态的影响。
图 1 模型估计及预测值与实验值相关图
Fig. 1 Plot of estimated values and predicted values
vs． experimental values
图 2 模型估计及预测误差分布图
Fig.2 Plot of estimated and predicted residuals scattered
而上述模型对所有样本在文献所述条件下的气相色
谱保留时间进行了估计和预测，结果列于表 1 的 Cal
及 Pre(cv)栏。模型估计值及留一法交互检验值对实
验值作图及残差分布分别见图 1 及图 2。
由图 1 可以看出，几乎所有样本点都落在 45°
的对角线上或附近，由图 2 容易发现大部分样本点
的估计与留一法检验误差落在 2SD(图中虚线)以
内。在模型拟合中只有 1 个样本点(1． 8%)、留一
法交合检验中只有 4 个样本点(7． 3%)落在 2SD
外，说明模型的具有良好的稳定性和预测能力，估计
的准确性较高。需要进一步说明的是，本文所研究
的样本为来自天然产物的复杂样本体系，分子结构
跨度大(包括烷烃、环烷烃、烯烃、醇、酸和酯等，并
且还含有 N、O 等杂原子)。对于这样复杂的样本，
本文所取得的结果应是满意的。
3 结论
化合物在色谱柱上的保留行为与它们同固定相
之间的相互作用有关。当固定相一定时，这种相互
作用的程度大小将直接与化合物的组成、化学结构、
键合状态和电性特征相关。从本文的研究结果可以
看出，提出的顶点及顶点相互作用矢量能很好地表
征化合物的组成、化学结构、键合状态和电性特征。
描述参数取值完全来自分子本身，具有计算过程简
单，结果精度高等优点。本文取得的良好结果对于
天然药物中挥发性有机化合物等复杂样本的 QSRR
研究具有一定的参考价值。
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4901 天然产物研究与开发 Vol. 23
的将香草酸和异香草酸分开，且 Rf 值适中。
高效液相色谱测定方法同 2． 2． 3，采用对照品
溶液 2和供试品溶液 2 进样，是为了方便快速的鉴别
样品中是否有异香草酸，并未用此方法做含量测定。
目前，对川楝子药材的研究较少，有关川楝子中
香草酸定量方面的研究还未见报道，本试验建立了
川楝子药材中的香草酸的薄层鉴别及含量测定方
法，且方法简单可行，重复性好，结果准确可靠，为进
一步开发利用川楝子药材提供参考。
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