全 文 ：收稿日期:2008-02-29;　修订日期:2008-07-21
基金项目:国家自然科学基金(No.30270156)
作者简介:王宗权(1977-),男(汉族),黑龙江哈尔滨人 ,现任河北以岭医
药集团医药研究院助理工程师 ,硕士学位 ,主要从事中草药化学成分的提
取分离研究工作.
＊通讯作者简介:王振月(1956-), 男(汉族),黑龙江哈尔滨人 ,现任黑龙
江中医药大学药学院教授, 硕士研究生导师 ,学士学位 , 主要从事中药资
源开发与生物技术研究工作.
基于 BP神经网络的
毛脉酸模根中白藜芦醇的动态规律研究
王宗权1, 2 , 王振月 2＊ , 崔红花 2, 3 , 康毅华 2
(1.河北以岭医药集团医药研究院 ,河北 石家庄　050035;
2.黑龙江中医药大学 药学院 ,黑龙江 哈尔滨 　150040;
3.广州中医药大学中药学院 ,广东 广州　510405)
摘要:目的 利用 BP神经网络方法探索建立毛脉酸模根中白藜芦醇含量的动态模型的可行性 。方法 采用 HPLC色谱
法 , 测定不同生长发育期毛脉酸模中 7种生物活性成分(白藜芦醇苷 、白藜芦醇 、大黄酚苷 、酸模素 、大黄素 、大黄酚 、大黄
素甲醚)的含量。通过相关性分析找出与白藜芦醇相关性较好的因子用来建立网络。结果 通过利用根皮部的白藜芦醇
的数据进行检验网络的泛化性能 ,发现网络的输出值与实际值吻合度较好。结论 BP人工神经网络预测白藜芦醇的动
态规律比其他线性数值模拟预测具有较大的优势 , 为植物的生物活性成分随季节的变化趋势的建立提供了一种新的
方法。
关键词:毛脉酸模;　BP人工神经网络;　白藜芦醇
中图分类号:R284.1　　文献标识码:A　　文章编号:1008-0805(2008)11-2582-03
StudyonAccumulativeDynamicVariationofResveratrolinRootofRumexgmeliniBased
onBackPropagationNeuralNetwork
WAGNZong-quan1 , WANGZhen-yue2＊ , CUIHong-hua2, 3 , KANGYi-hua2
(1.HebeiYilingPharmaceuticalGroup, MedicineInstitute, Shijiazhuang050035, China;2.ColegeofPharma-
cyology, HeilongjiangUniversityofTCM , Harbin150040 , China;3.ColegeofChineseMateriaMedica,GuangzhouUniversityofTraditionalChineseMedicine, Guangzhou510405, China)
Abstract:ObjectiveTostudythefeasibilityofdynamicmodelofresveratolinrootofRumexgmelinibyusingBackpropagation
neuralnetwork.MethodsSevenactivecomponent(Polydatin, Resveratrol, Chrysophan, Rumicin, Emodin, Chrysophanol, Phy-
scion)contentsofR.gmeliniwhichwerecolectedatdiferentdevelopingstagesweremeasuredbyHPLC, andforthemostinflu-
entialelementswhichcouldreflectthetrendsofaquaticecologywerelookedfor.ResultsWeusedthedataofresveratrolinroot
barkfromtheuniversalityofthenetwork, andfoundtheoutputstalliedinaccordancewiththemeasuredvaluesverywel.Con-
clusionArtificialneuralnetworkisanefectivemethodforforecastingaccumulativedynamicvariationofresveratrol, hasgreater
advantagethanotherlinearitynumericmodeling, andcansupplyoriginalmethodforerectingactivecomponentinplantstofollow
changedtendency.
Keywords:Rumexgmelini;　Backpropagationneuralnetwork;　Resveratrol
　　毛脉酸模为蓼科 Polyonaceae酸模属多年生宿根草本植物 ,
根中富含白藜芦醇及白藜芦醇苷等二苯乙烯类成分 , 酸模素 、大
黄酚 、大黄素等蒽醌类成分及黄酮类化合物 [ 1 ～ 3] 。有研究表明 ,
它具有抗肿瘤 、抗病原微生物 、降血脂等药理作用 [ 4 ～ 6] , 其中白藜
芦醇具有多种药理活性:抗菌 、抗氧化 、预防心脏病 、抗癌 、抗血小
板凝聚 、保护肝脏 、雌激素作用 、防辐射 、免疫调节 、抗艾滋病活
性 、抗心律失常和抗心肌缺血等 [ 7 ～ 11] , 也能修复非典型肺炎方剂
所致的细胞 DNA损伤 [ 12] 。因此 ,毛脉酸模作为一种新中药材或
原料药有相当重要的生产和研究价值。
基于误差逆传算法的多层前馈神经网络(简称 BP网络)是
目前应用最广 、通用性最好的能用于分类 、模式识别和函数逼近
的网络。在生态学和农业研究中 , 它通常作为非线性函数模拟器
用于预测作物产量 、生物生产量 、生物与环境之间的关系
等 [ 13 ～ 16] 。在医药学方面 ,主要用于诊断 、含量测定及质量评价等
研究 [ 17 ～ 19] 。药用植物中含有的生物活性成分随季节的变化规律
是非线性的 , 以往只是利用生物活性成分的含量来描述其动态特
征 , 而极少运用 BP神经网络建立生物活性成分的动态积累模
型。本文利用 BP神经网络强大的非线性能力 , 选择与毛脉酸模
中白藜芦醇相关性较大的生物活性成分作为因子建立简单而又
切实可行的网络 ,预测该植物中的白藜芦醇含量的动态积累规
律 , 从而为新的中药材合理的开发利用提供理论依据和科学
指导。
1　材料及处理
毛脉酸模采于黑龙江中医药大学 ,从 4月下旬至 10月中旬 ,
每月采收 2次。毛脉酸模采收后 , 用清水洗净 , 阴干。
2　方法
2.1　供试品溶液的制备 精密称取待测样品粉末 0.5g,置于索
氏提取器中 , 加 50%乙醇 70 ml, 提取 4 h, 过滤 ,蒸干 , 残渣用甲
醇溶解并定容至 25 ml,过 0.45 μm滤膜 , 即得。
2.2　检测方法 利用高效液相色谱仪(Waters2695型泵 , 2996型
二极管阵列检测器)(Water公司 , 美国)检测毛脉酸模中 7种活
性成分 。色谱柱为 PlanetsilC18(200 mm×4.6 mm, 5 μm), 预柱
为 PhenomenexODS-C18(4.0 mm×3.0 mm);流动相 A为甲醇 ,
流动相 B为水(磷酸调 pH为 2.0);线性梯度洗脱条件为流动相
从 30%甲醇到 100%甲醇 ,时间为 0 ～ 50 min;流速 1 ml· min-1;
检测波长为 254 nm(蒽醌类成分), 303 nm(二苯乙烯类成分),
225 nm(酸模素);柱温为 40℃;进样量为 20μl。
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时珍国医国药 2008年第 19卷第 11期 LISHIZHENMEDICINEANDMATERIAMEDICARESEARCH 2008VOL.19NO.11　
3　结果
3.1　因子相关性分析 在毛脉酸模生长发育过程中主要的生物
活性成分因子包括白藜芦醇苷(X1)、白藜芦醇(X2)、大黄酚苷(X3)、酸模素(X4)、大黄素(X5)、大黄酚(X6)和大黄素甲醚(X7)等 。这些因子对生物过程都有影响 ,本文主要是探讨 BP神
经网络对该植物根中的白藜芦醇含量动态变化规律预测的可行
性 , 因此将白藜芦醇作为网络的输出变量 , 通过对毛脉酸模根中
诸因子的相关性系数分析可知(见表 1), 白藜芦醇与白藜芦醇
苷 、大黄酚苷 、大黄素 、大黄酚和大黄素甲醚之间相关性较好 ,而
与酸模素的线性关系较差。
表 1　网络输入因子之间的相关系数
输入
因子 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
X1 1.000 0 -0.360 7 0.052 1 0.373 9 0.064 5 0.184 1 -0.171 4X
2 1.000 0 0.594 0 0.201 7 0.456 9 0.478 0 0.443 0X3 1.000 0 -0.155 6 -0.056 1 0.052 4 -0.084 9X4 1.000 0 0.630 3 0.782 5 0.163 5X5 1.000 0 0.924 7 0.795 4X6 1.000 0 0.618 5X7 1.000 0
3.2　插值 由于 BP神经网络模型的参数过多 , 需要大量的样本
数保证参数的正确的求取 ,否则就有可能会产生与训练数据的过
度吻合。因此 , 在保持原有数据特征的基础上 , 在相邻的两个时
间点监测数据间 , 插入了多个值 ,经过反复多次 ,找出了其中的最
佳插值数据 , 作为网络训练集和测试集数据的来源。各因子的变
化曲线见图 1 ～ 7。
图 1　白藜芦醇苷的变化曲线
图 2　白藜芦醇的变化曲线
图 3　大黄酚苷的变化曲线
图 4　酸模素的变化曲线
图 5　大黄素的变化曲线
图 6　大黄酚的变化曲线
图 7　大黄素甲醚的变化曲线
3.3　神经网络模型的确立 如上文所述经过相关性分析 ,为了寻
找最佳的神经网络拓扑结构 ,确定如下的模型输入组合:① X1 ,X3 , X4 , X5 , X6 , X7;② X1 , X3 , X5 , X6 , X7;③ X3 , X5 , X6 , X7;④ X3 ,X6。对于每个方案 , 其最优的网络在很大程度上是不确定的。
在一般情况下 , 它会随着输入变量个数 、权值和阈值的初始化以
及训练次数的不同而略有差别;当输入变量个数多 ,网络比较复
杂的情况下 ,网络的训练误差往往会收敛于局部最小值。另外 ,
即使网络在训练时表现出很好的性能 , BP网络也并不一定总能
找到解 ,此时就要进行多次反复训练 , 找到比较可行的网络。 将
白藜芦醇作为神经网络模型的输出变量 ,所有模型为含单个隐含
层。选取毛脉酸模根部插值后的 74对数据建立神经网络模型 ,
另取 10对数据作为测试样本。对神经网络性能影响考察的结果
见表 2。
从表 2可以看出 , 分别采用方案 1 ～方案 12时 ,模型的 mse
依次增大的同时 ,相对误差也依次增大。 由此可见 ,当模型隐层
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LISHIZHENMEDICINEANDMATERIAMEDICARESEARCH 2008VOL.19NO.11 时珍国医国药 2008年第 19卷第 11期
节点数增加的同时亦增加了模型的波动性 ,容易产生较大的实验
误差 , 因此合适的隐层节点的选取非常重要。从表 2可知 , 采用
X1 , X3 , X4 , X5 , X6 , X7作为模型的输入 ,隐层节点数为 4时 , 网络
取得了最小的 mse和相对误差。虽然最大的预测误差为 36.9%,
但是由于生物活性成分动态积累的复杂性 , 这个误差也是可以
的。因此 , 本实验选取方案 1为神经网络模型的最佳选择。
表 2　结构及训练方法对网络性能的影响
方案 输入因子
隐层节
点数 mse
最大相对
误差(%)
1 X1、X3、X4、X5、X6、X7 4 3.9×10-5 36.9
2 X1、X3、X4、X5、X6、X7 5 5.8×10-4 50.4
3 X1、X3、X4、X5、X6、X7 6 1.0×10-3 69.3
4 X1、X3、X5、X6、X7 4 1.4×10-3 66.0
5 X1、X3、X5、X6、X7 5 1.7×10-3 69.0
6 X1、X3、X5、X6、X7 6 1.8×10-3 69.3
7 X3、X5、X6、X7 4 6.9×10-3 83.2
8 X3、X5、X6、X7 5 6.1×10-3 90.5
9 X3、X5、X6、X7 6 3.4×10-3 96.7
10 X3、X6 4 4.1×10-3 68.0
11 X3、X6 5 4.0×10-3 67.1
12 X3、X6 6 6.3×10-3 71.8
　　mse—模型估计值与实验测试值之间的误差的平方和
3.4　网络性能的测试 用动态规律与毛脉酸模根部相似部位的
白藜芦醇数据作为测试集 , 可以用于测试所建立的网络的性能。
从图 8可知 , 根皮部的白藜芦醇的动态曲线与根部的相似 , 因此 ,
可用根皮部的数据组成测试集 ,测试由根部所建立的网络的泛化
性能。
图 8　根部和根皮部中白藜芦醇的动态曲线比较
图 9　神经网络所得的白藜芦醇的测试曲线与实际曲线比较
从图 9可以看出 ,根据方案 1建立的神经网络基本上适合根皮
部中白藜芦醇含量的动态规律的预测, 虽然在某个时期白藜芦醇的
含量预测值与实际值有一定的差异 ,但在整个毛脉酸模的生长发育
期内,根皮部中白藜芦醇的变化趋势预测曲线与实际曲线是一致的。
说明该神经网络的泛化性能良好 ,可以用来预测该植物中与根部白
藜芦醇的变化规律相似部位该生物活性成分的动态。
4　结论
本研究建立了毛脉酸模根中白藜芦醇含量的动态规律的神
经网络模型 , 该模型通过筛选诸因子作为输入参数 , 以白藜芦醇
的含量作为输出参数 ,并通过根皮部作为检验样本对该网络的性
能进行了测试。
BP人工神经网络有良好的泛化能力。虽然网络的输出曲线
与期望曲线在有些位置上还不能很好地吻合 ,但是网络还是很好
地预测了毛脉酸模根皮部中白藜芦醇的积累动态曲线 ,因此 , 应
用 BP人工神经网络预测该植物中白藜芦醇含量的动态规律具
有一定的参考价值。
人工神经网络方法比传统的统计方法在处理非线性问题上
有更大的优势 , 它具有适应性和容错性 , 且无需人为确定具体的
非线性函数解析式等优点 , 在分析复杂的非线性关系方面上 , 是
一种有效实用的方法。
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