全 文 ：·2820· 中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 45 卷 第 19 期 2014 年 10 月

因子分析在中医方药量效关系研究中的应用
熊旺平，周 娴，杜建强，刘玉晖，晏 丽，徐国良*
江西中医药大学，江西 南昌 330004
摘 要：目的 以经典方葛根芩连汤为例，对中医方药临床剂量与效应的变化规律进行研究。方法 葛根芩连汤给药根据剂
量分为 9 个组（1.65～28.05 g/kg），每组同样的剂量给药 6 次，提取血清蛋白、血糖、胰岛素、糖化血红蛋白和胰岛素抵抗
指数 5 项指标的因子。结果 提取 2 个公共因子，方差贡献率分别为 55.601%和 24.157%。第 1 因子能代表血糖、糖化血红
蛋白和胰岛素抵抗指数，而第 2 因子则适合代表血清蛋白和胰岛素。结论 在分析葛根芩连汤治疗糖尿病的实验数据中，因
子分析法取得了较好的效果，可以消除人为因素的干扰，是研究中药临床量效关系的有效方法。
关键词：因子分析；量效关系；方差贡献率；葛根芩连汤；糖尿病
中图分类号：R285.5 文献标志码：A 文章编号：0253 - 2670(2014)19 - 2820 - 04
DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2014.19.017
Application of Factor Analysis in study on dose-effect relationship in traditional
Chinese medicine prescription
XIONG Wang-ping, ZHOU Xian, DU Jian-qiang, LIU Yu-hui, YAN Li, XU Guo-liang
Jiangxi University of Traditional Chinese Medicine, Nanchang 330004, China
Abstract: Objective By taking classical prescription of Gegen Qinlian Decoction (GQD) as the example, this research aims at
studying the law of change between the clinical dosage of Chinese medicine and its effect. Methods The test groups were divided into
nine groups according to nine different dosages of GQD (1.65—28.05 g/kg). Each group was given the same dosage for six times. Then
the factors of serum protein, blood sugar, insulin, glycated hemoglobins, and insulin resistance index were extracted. Results Two
common factors were extracted and the variance contribution rates were 55.601% and 24.157%, respectively. The first factor could
represent blood sugar, glycated hemoglobins, and insulin resistance index, while the second factor could represent serum protein and
insulin. Conclusion Through analyzing the experimental data of GQD in the treatment of diabetes mellitus, it is found that Factor
Analysis can achieve better results in eliminating the interference from human factors. Therefore, Factor Analysis is an effective and
suitable method for studying the dose-effect relationship of Chinese material medica in clinical therapy.
Key words: Factor Analysis; dose-effect relationship; variance contribution rate; Gegen Qinlian Decoction; pharmacodynamics;
diabetes mellitus

“中医不传之秘在于药量”，中医药学是我国传
统医学的瑰宝，其优势在于临床疗效，而其进一步
发展所面临的突出问题仍然是疗效问题[1]。影响中
医疗效的关键因素除辨证论治、方剂配伍、中药药
性及药材质量以外，与方药的用量有着密切的关系。
许多先进的技术手段也逐渐引入量效关系的研究
中，研究人员从临床研究、文献研究、数据挖掘、
数理统计研究、药物化学及药理研究等各个角度分
别对量效关系进行阐释，在数据挖掘方面很多研究
人员最初用多元线性回归来描述中药方药剂量同疗
效间的关系[2]。但是由于方药成分非常复杂，成分
之间往往是非线性的关系，中药的量效关系与化学
药常见的“S”型曲线有着显著的区别[3]。中药是一
个高度复杂的化学物质体系，其复杂性不仅表现在
组成方剂的化学组分的复杂性及各组分相互关系的
复杂性，也体现在方剂与人体相互关系的复杂性。
因此，方剂的量效关系研究不能照搬化学药量效关
系的研究方法，需要同时考虑多种影响因素和配伍

收稿日期：2014-04-11
基金项目：国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目（2010CB530603）；国家自然科学基金资助项目（61363042）
作者简介：熊旺平（1982—），男，讲师，硕士，研究方向为医药数据挖掘及医药信息化。Tel: 13576916505 E-mail: xiaoxiongxwp@126.com
*通信作者 徐国良，男，博士，教授，主要从事中药药理、代谢组学及中药药动学研究。E-mail: 726531715@qq.com
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情况，研究难度高。有研究者将人工神经网络、主
成分分析法、模糊统计及灰色识别等方法应用到方
药用量的预测中来[4-6]，但是由于常用的神经网络、
主成分分析法等存在的缺点以及容易产生过拟合的
现象，阻碍了其在方药量效关系模型上的应用。
因子分析法是将具有错综复杂关系的变量或
者样品综合为数量较少的几个因子，以再现原始变
量与因子之间的相互关系，同时根据指标相关性的
大小把变量分组，在尽量减少信息丢失的前提下，
在众多指标中提取出少量的不相关指标，然后根据
方差贡献率确定权重，进而计算出综合得分的一种
方法[7]，构建的中药量效关系的数据模型具有较好
的拟合效果、预测能力以及稳健性。
因子分析法是假定总体是一个 p 维变量：
x ＝（X1，X2，…，Xp）
它的均值向量E( x )＝μ，协方差矩阵V＝(σij)p×p
都存在。
从总体中提取的综合变量：F1，F2，…，Fm
（m＜p）称为（总体的）公共因子。一般来说，公
共因子不可能包含总体的所有信息，每个变量 Xi
除了可以由公共因子解释的那部分外，还有一些公
共因子解释不了的部分，称这部分为变量 Xi 的特殊
因子，记为 εi，a 为各公共因子的回归系数变量。
Xi的信息＝公共因子可以表达部分＋公共因子不可
表达部分，这就是所谓因子模型。目前，公共因子
可以表达的部分由公共因子的线性组合表示，即上
面的因子模型可以写成以下的形式：
Xi－μi＝ai1F1＋ai2F2＋…＋aimFm＋εi（i＝1，2，···p）
1 数据处理过程
葛根芩连汤出自张仲景《伤寒论》，由葛根、
黄芩、黄连、甘草 4 味药组成，为太阳病误下后形
成表邪未解、邪热内陷，出现下利、喘、脉促的太
阳阳明合病的表里双解剂，具有止泻、抗缺氧、解
热、抑菌和抗心律失常、降糖等药理作用。临床上
用于治疗急性肠炎、细菌性痢疾、肠伤寒、胃肠型
感冒、慢性前列腺炎急性发作、糖尿病等疾病。
2 型糖尿病（中医消渴证）由遗传因素、内分
泌功能紊乱、微生物感染及其毒素、自由基毒素、
精神及神经因素等各种致病因子作用于机体导致胰
岛功能减退或缺失、胰岛素抵抗而引发的糖、蛋白
质、脂肪、水和电解质等一系列代谢紊乱综合征[8]，
临床上以高血糖为主要特点及与之相关的一系列
并发症的常见病。因此本研究通过血清蛋白、血糖、
胰岛素、糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数等指标的
变化来进行分析。
通过葛根芩连汤 9 个给药组（剂量 1.65～28.05
g/kg），每组同样的剂量给药 6 次，实验对象是 2 型
糖尿病大鼠模型[9]，观察血清蛋白、血糖、胰岛素、
糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数 5 项指标。首先对
数据进行聚类分析，进行去噪处理，删除对方差值
影响大的数值，得到 9 组不同剂量相对准确的 5 项
指标的值。见表 1。
在处理过程中，在血清蛋白、血糖、胰岛素、
糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数 5 项指标中提取 2
个公共因子，进行因子分析。表 2 中初始特征值中的
合计便是每个公共因子的方差贡献率，系统计算出全
部 5 个因子的方差贡献值，并按降序排列。方差的百
分比是每个因子的方差贡献占总方差的比率，即方差
贡献率。其后的提取平方和载入表示在未经旋转时，
被提取的 2 个公共因子（表 2 中为第 1、2 因子）各
表 1 不同剂量对应的指标值
Table 1 Corresponding index values of different doses
组号 剂量 / (g·kg−1) 血清蛋白 / (mmol·L−1) 血糖 / (mmol·L−1) 胰岛素 / (U·mL−1) 糖化血红蛋白 / % 胰岛素抵抗指数 / %
1 1.65 1.77 22.85 6.90 9.25 7.01
2 4.95 2.54 21.13 6.97 9.10 6.53
3 8.25 1.80 20.15 7.47 9.20 6.68
4 11.55 1.98 18.00 7.57 9.27 6.06
5 14.85 1.89 17.78 7.33 8.55 5.86
6 18.15 1.98 16.43 6.66 8.57 4.98
7 21.45 1.59 21.38 7.18 9.40 6.84
8 24.75 1.98 23.70 7.15 9.35 7.52
9 28.05 2.13 22.05 7.23 9.45 7.07

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表 2 方差解释表
Table 2 Total variance explaination
初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 因子
合计 方差贡献率 / % 累积方差贡献率 / % 合计 方差贡献率 / % 累积方差贡献率 / % 合计 方差贡献率 / % 累积方差贡献率 / %
1 2.780 55.601 55.601 2.780 55.601 55.601 2.721 54.424 54.424
2 1.208 24.157 79.758 1.208 24.157 79.758 1.267 25.334 79.758
3 0.816 16.330 96.088
4 0.195 3.898 99.986
5 0.001 0.014 100.000

自方差贡献值以及方差贡献率。从中可以看到，在未
经旋转时，提取的第 1 公共因子的方差值为 2.780，
方差贡献率为 55.601%；第 2 公共因子的方差值为
1.208，方差贡献率为 24.157%。同时，2 个公共因子
可以解释总方差的 79.758%，即血清蛋白等 5 个指标
的近 80%的信息可以由这 2 个公共因子来解释。
可以看到，经过旋转后，得到的新公共因子的方
差贡献值、方差贡献率和累积方差贡献率与未经旋转
相比，每个因子的方差贡献值有变化，但累积方差贡
献率不变。表 3、4 为因子载荷矩阵表，可以明显看
到，旋转后的载荷矩阵比未旋转时更容易解释因子意
义。现以旋转后的因子载荷矩阵为例说明。由于因子
载荷是变量与公共因子的相关系数，因此对一个变量
来说，载荷绝对值较大，因子与其关系更密切，也更
能代表这个变量。按照这一观点，第 1 因子（F1）更
能代表血糖、糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数，而第
2 因子（F2）则更适合代表血清蛋白和胰岛素。
表 5 为因子得分系数矩阵表，其给出因子得分
公式：
F1＝0.079×血清蛋白＋0.375×血糖－0.011×胰岛素＋
0.318×糖化血红蛋白＋0.359×胰岛素抵抗指数
F2＝−0.605×血清蛋白－0.187×血糖＋0.631×胰岛素＋
0.108×糖化血红蛋白＋0.004×胰岛素抵抗指数
对 2 个因子得分加权求和，权数取方差值或方
差百分比。本研究旋转后第 1 因子方差值为 2.721，
第 2 因子方差值为 1.267。可以用以下公式求综合
得分（Fz）：
Fz＝2.721 F1＋1.267 F2
葛根芩连汤 9 组给药组的疗效因子得分、综合
得分及排名情况见表 6。
2 分析与总结
（1）因子和综合得分为负数并不代表该给药组
的量会产生副作用，而是说明该给药组的疗效效果
表 3 未经旋转的因子载荷矩阵表
Table 3 Unrotated component matrix
因子 指标
1 2
血清蛋白 −0.111 0.735
血糖 0.923 0.309
胰岛素 0.309 −0.751
糖化血红蛋白 0.926 −0.053
胰岛素抵抗指数 0.981 0.079
表 4 旋转后的因子载荷矩阵表
Table 4 Rotated component matrix
因子 指标
1 2
血清蛋白 0.033 −0.742
血糖 0.966 −0.124
胰岛素 0.158 0.796
糖化血红蛋白 0.898 0.232
胰岛素抵抗指数 0.978 0.112
表 5 因子得分系数矩阵表
Table 5 Coefficient matrix of factor score
因子 指标
1 2
血清蛋白 0.079 −0.605
血糖 0.375 −0.187
胰岛素 −0.011 0.631
糖化血红蛋白 0.318 0.108
胰岛素抵抗指数 0.359 0.004

低于样本平均水平。对比空白组，葛根芩连汤用药
效果总体效果还是比较好的，综合竞争力大于 0 的
给药组有 6 组，占样本数的 66.7%。其中，葛根芩
连汤第 8 给药组（24.75 g/kg）以 2.93 分居榜首，
最低得分第 6 给药组（18.15 g/kg）为−6.26，相差
中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 45 卷 第 19 期 2014 年 10 月 ·2823·

表 6 葛根芩连汤给药效果各因子得分、综合得分及排名情况表
Table 6 Score, comprehensive score, and rank of each factor after administration of GQD
第 1 因子 第 2 因子 综合评价 组号 剂量 / (g·kg−1)
得分 排名 得分 排名 得分 排名
1 1.65 0.675 42 3 −0.280 53 7 1.48 5
2 4.95 0.276 87 5 −1.800 90 9 −1.53 7
3 8.25 0.057 37 6 1.077 20 2 1.52 4
4 11.55 −0.443 93 7 1.081 37 1 0.16 6
5 14.85 −1.267 53 8 0.553 76 4 −2.75 8
6 18.15 −1.811 70 9 −1.048 56 8 −6.26 9
7 21.45 0.454 61 4 0.906 95 3 2.39 2
8 24.75 1.190 26 1 −0.244 78 6 2.93 1
9 28.05 0.868 63 2 −0.244 51 5 2.05 3

9.19 分，样本标准差为 0.968 3，说明葛根芩连汤因
为量的不同，在疗效上的差距有明显的分化现象。
且在药量 1.65 g/kg 基础上持续加量，相应的综合得
分并没有呈现递加或递减的趋势，所以相应的量效
关系不是简单的线性关系。
（2）不同的给药组对应的每个因子的排名与最
后的综合排名并不完全一致，而且有的给药组的单
项排名与其综合排名还有很大差距，这主要是因为
在计算总分时各单项因子所占的权重不同。其中第 1
因子的权重为 54.424%，第 2 个因子的权重为
25.334%。
（3）从各个因子得分情况来看，第 1 因子代表
的是血糖、糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数，第 1
因子得分大于 0 的给药组有 6 组，其中，第 8 给药
组（24.75 g/kg）以 1.190 26 的得分名列第 1 因子得分
榜首，最低得分第 6 给药组（18.15 g/kg）为−1.811 70，
相差为 3.001 96 分，第 1 因子的权重最大，为
54.424%，因此在第 1 因子上得分较高的给药组往
往综合排名较前，表明葛根芩连汤对 2 型糖尿病模
型动物的血糖、糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数等
指标影响较大。对 2 型糖尿病患者，经胰岛素控制
血糖的基础上，以葛根芩连汤为主，多方加味治疗
可以取得较好的临床疗效。
此外，本研究的样本容量显然偏小，因此必须
做检验验证因子分析是否有效。KMO 检验值为
0.646，小于 0.7，但大于 0.5。效果差一些，但可供
参考。而 Bartlett 检验值 Sig＝0，变量间的相关性
不显著，故本次因子分析是符合数据分析条件的。
由于因子之间的线性关系不显著，原有变量重组出
来的因子之间的线性关系较弱，因子参与数据建模
能够有效地解决变量多重共线性等给分析方法应
用带来的诸多问题，大大缩减了模型的内部结构，
提高了模型的解释能力。本研究对科学地阐释方药
量效关系及其影响因素，系统地研究、总结和提炼
方药剂量理论，对于提高中医方药的临床疗效、指
导临床合理选择剂量，安全有效地用药具有重要的
意义。
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• 药材与资源 •
福建金线莲 DALP 遗传多样性分析
杨春勇 1，李 戈 1，王艳芳 1，高微微 2，李荣英 1，唐 玲 1*
1. 中国医学科学院 北京协和医学院药用植物研究所云南分所 西双版纳州傣药南药重点实验室，云南 景洪 666100
2. 中国医学科学院 北京协和医学院药用植物研究所，北京 100193
摘 要：目的 通过分子标记技术对不同产地野生福建金线莲及近似种的遗传多样性进行分析，了解不同产福建地金线莲及
近似种的遗传差异。方法 采用直接扩增片段长度多态性（DALP）分子标记技术，对产多个产地的野生福建金线莲及近似
种的 18 个居群进行多样性检测。结果 筛选出 6 个引物组合，总共扩增得到 355 个多态性位点，遗传多态性为 100%，平
均每组引物扩增所得多态位点为 59.2 个。其中 14 个福建金线莲居群多态百分率为 95.77%，其平均观测等位基因数（Na）为
1.273 4，有效等位基因数（Ne）为 1.074 4，Nei’s 基因多样性指数（H）为 0.056 2，Shannon 信息指数（I）为 0.096 9，遗
传分化系数（Gst）为 0.423 0，基因流（Nm）为 0.681 9。结论 不同福建金线莲居群之间存在较高的遗传分化、基因交流较
小。地理隔离和资源锐减可能是造成福建金线莲居群间基因流动受到限制的原因。
关键词：福建金线莲；遗传多样性；种质资源；遗传分化系数；基因流
中图分类号：R282.7 文献标志码：A 文章编号：0253 - 2670(2014)19 - 2824 - 05
DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2014.19.018
Genetic diversity of Anoectochilus roxburghii by DALP
YANG Chun-yong1, LI Ge1, WANG Yan-fang1, GAO Wei-wei2, LI Rong-ying1, TANG Ling1
1. Key Laboratory for Dai and Southern Medicine of Xishuangbanna Dai Autonomous Prefecture, Yunnan Branch Institute of
Medicinal Plant Development, Chinese Academy of Medical Sciences, and Peking Union Medical College, Jinghong 666100, China
2. Institute of Medicinal Plant Development, Chinese Academy of Medical Sciences, and Peking Union Medical College, Beijing 100193, China
Abstract: Objective To investigate the genetic polymorphism of wild Anoectochilus roxburghii and its allied species by molecular
marker and find out the genetic differences between them. Methods Direct amplification of length polymorphism (DALP) was applied
to evaluate the genetic variation of 18 populations of A. roxburghii and its allied species from different places. Results Six pairs of
primers were selected to detect 355 polymorphic loci in 18 populations, the percentage of polymorphic bands (PPB) was 100%, and the
amplified average polymorphic locus by each pair of primers was 59.2. The percentage of PPB of 14 populations of A. roxburghii was
95.77%, its observed number of alleles (Na) was 1.2734, effective number of alleles (Ne) was 1.074 4, Nei’s gene diversity (H) was
0.056 2, Shannon’s information index (I) was 0.096 9, coefficient of gene differentiation (Gst) was 0.423 0, and estimated gene flow
(Nm) was 0.681 9. Conclusion The results indicate that A. roxburghii has larger genetic differentiation and lower gene flow among
populations. Geographic isolation and wild resource loss may be the major causes of the limited gene flow.
Key words: Anoectochilus roxburghii (Wall.) Lindl; genetic diversity; germplasm resources; gene differentiation; gene flow

金线莲别名金线兰、金丝草，在民间以全草作
为药用，为珍稀名贵中药材，其主要基原植物为福
建金线莲 Anoectochilus roxburghii (Wall.) Lindl. 和
台湾金线莲 A. formosanus Hayata [1-2]。其中，福建
金线莲具备清热凉血、祛风利湿、除湿解毒等功效，
具有较高的药用价值[3]。同时由于生长习性独特、
野生资源分布较少，再加上人为的过度采挖，造成
其野生资源的日益匮乏和市场价格的居高不下。另
外，由于形态特征近似，一些同属以及斑叶兰属和
血叶兰属的其他种在市场上也称为金线莲，造成了
金线莲种源混杂，影响了金线莲的药材品质。
金线莲规范化栽培是保护野生资源、缓解药材

收稿日期：2014-04-19
基金项目：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项基金资助项目：云南省金线莲的种质资源收集及遗传多样性研究（YZYN-12-04）；中国
医学科学院药用植物研究所创新团队研究计划：热带名贵药用植物种质创新与繁育（121306）
作者简介：杨春勇（1981—），男，助理研究员，主要从事药用植物栽培研究。Tel: (0691)2134865
*通信作者 唐 玲（1984—），女，助理研究员。E-mail: tl129@126.com