全 文 ：中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 44 卷 第 5 期 2013 年 3 月 ·547·
HPLC-UV 技术用于川木香煨制前后代谢物轮廓差异研究
高 飞 1，傅超美 1，胡慧玲 1*，王战国 2，傅 舒 1，毛 茜 1，盛菲亚 1，彭 伟 1
1. 成都中医药大学药学院 中药材标准化教育部重点实验室 中药资源系统研究与开发利用省部共建国家重点实验室培育
基地，四川 成都 611137
2. 四川大学生命科学院，四川 成都 610041
摘 要：目的 比较川木香煨制前后代谢物轮廓（metabolic profiling）差异，筛选出导致差异的特征性化学成分。方法 经
HPLC-UV 分析获得川木香生品、煨品的色谱图数据集；采用主成分分析（principal component analysis，PCA）、偏最小二乘
法-判别分析（partial least square-discriminant analysis，PLS-DA）、聚类分析（hierarchical cluster analysis，HCA）等多变量统
计分析方法比较川木香生品、煨品的代谢物轮廓差异及筛选导致差异的特征性化学成分。结果 川木香生品和煨品代谢物轮
廓明显不同，导致差异的特征性化学成分有 7 个（包含木香烃内酯和去氢木香内酯）。结论 从代谢物轮廓角度，川木香煨
制前后具有显著差异。
关键词：代谢物轮廓；川木香；煨制；HPLC-UV；特征性化学成分；木香烃内酯；去氢木香内酯；主成分分析；偏最小二
乘法-判别分析；聚类分析
中图分类号：R283.1；R286.02 文献标志码：A 文章编号：0253 - 2670(2013)05 - 0547 - 05
DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2013.05.009
Differences of metabolic profiling of Vladimiriae Radix before and after simmer
processing by HPLC-UV technology
GAO Fei1, FU Chao-mei1, HU Hui-ling1, WANG Zhan-guo2, FU Shu1, MAO Qian1, SHENG Fei-ya1, PENG Wei2
1. Pharmacy College, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Key Laboratory of Standardization of Chinese Herbal
Medicine, Ministry of Education, State Key Laboratory Breeding Base of Systematic Research, Development and Utilization of
Chinese Medicine Resources, Chengdu 611137, China
2. College of Life Science, Sichuan University, Chengdu 610041, China
Abstract: Objective To compare the metabolic profiling of Vladimiriae Radix (VR) before and after simmer processing and to
screen out the characteristic constituents leading to some differences. Methods The chromatogram data sets of the processed
and unprocessed VR were obtained by HPLC-UV analysis; The metabolic profiling differences of VR before and after processing
were compared by principal component analysis, partial least square-discriminant analysis, and hierarchical cluster analysis, then
the characteristic constituents were screened out. Results The metabolic profilings between processed and unprocessed VR
were apparently different, and the data showed seven constituents among them mainly made the quality difference, including
costunolide and dehydrocostus lactone. Conclusion The processed and unprocessed VR have the significant differences on the
metabolic profiling.
Key words: metabolic profiling; Vladimiriae Radix; simmer processing; HPLC-UV; characteristic constituents; costunolide;
dehydrocostus lactone; principal component analysis; partial least square-discriminant analysis; hierarchical cluster analysis

川木香 Vladimiriae Radix（VR）是中医、藏医、
羌医、蒙医等临床常用药材之一，为四川道地药材，
主要用于消化道疾病的临床治疗。《中国药典》2010
年版一部川木香饮片的炮制项下将其分列为“川木
香”和“煨川木香”两种[1]。本课题组开展了川木
香煨制工艺、煨制前后化学成分（木香烃内酯、去

收稿日期：2012-08-31
基金项目：国家自然科学基金青年基金项目（81001638）
作者简介：高 飞（1987—），男，四川西昌人，在读硕士，从事中药炮制与制剂学研究。E-mail: feigao207@yeah.net
*通信作者 胡慧玲 E-mail: hhlmedicine@126.com
网络出版时间：2013-01-09 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/12.1108.R.20130109.1527.006.html
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氢木香内酯）变化与药理作用差异的相关性初步研
究[2-3]。前期研究从有效成分角度阐述川木香煨制
机制是不全面的，存在局限性[4]。鉴于中医药整体
观与代谢组学系统性的相通属性，代谢组学技术已
广泛应用于中药配伍规律、质量评价、炮制机制、
药效学与作用机制、安全性和毒性评价等研究领
域[5-6]。从代谢物轮廓角度，学者已开展了不同产地
人参[7]、人参属不同药材[8]、三七的不同药用部位[9]
及其不同炮制品[10-11]的对比分析研究。然而上述研
究，大多依赖 NMR、UPLC-MS、LC-MS 等昂贵仪
器，在一定程度上限制了其应用。鉴于此，本课题
组前期尝试采用常规 HPLC-UV 技术进行中药“全
成分”质量评价研究，如：醋柳黄酮[12-13]、银杏叶
片[14]、红景天提取物[15]等的质量控制研究。结合代
谢组学理念，拟采用 HPLC-UV 技术进行川木香煨
制前后代谢物轮廓差异比较研究，期望从代谢物轮
廓差异角度，为川木香煨制机制、煨制前后产品的
质量评价提供数据。
1 仪器与材料
Agilent 1100 高效液相色谱仪包括四元梯度泵
单元、自动脱气单元、自动控温进样单元、VWD
可变波长检测器单元和 Chem Station 色谱工作站等
（Agilent Techologies，USA）；CP225D 和 BS210S
电子天平（Sartorius，Germany）；KH—300DB 型数
控超声仪（昆山禾创超声仪器有限公司）；WSD—
UP—III—10 精密型纯水机（成都威思达智能科技
有限公司）；TGL—16C 台式高速离心机（上海市安
亭科技仪器厂）。
木香烃内酯（批号 111524-201107）、去氢木香
内酯（批号 111525-201105）对照品购于中国药品生
物制品检定所；甲醇为色谱纯（美国 Fisher 公司）；
其他试剂均为分析纯。
川木香样品采集于四川省阿坝州茂县雅都乡，
经成都中医药大学中药鉴定教研室卫莹芳教授鉴定
为菊科川木香属植物灰毛川木香 Vladimiria souliei
(Franch.) Ling var. cinerea Ling 的干燥根。根据采集
地点和时间的不同，样品被分成 9 个批次（表 1）。
2 方法与结果
2.1 样品制备
川木香生品供试液的制备：分别称取 9 批川木
香生品药材粉末（过四号筛）约 0.2 g，精密称定，
置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇 50 mL，密塞，称
定质量，放置过夜，超声处理（功率 250 W，频率
表 1 川木香采集信息
Table 1 Collection information of VR
批次 采集地点 采集时间
1 阿坝州茂县雅都乡雅都村 2010-10-10
2 阿坝州茂县雅都乡雅都村 2010-10-11
3 阿坝州茂县雅都乡雅都村 2010-10-13
4 阿坝州茂县雅都乡雅都村 2010-10-14
5 阿坝州茂县雅都乡雅都村 2010-10-15
6 阿坝州茂县雅都乡俄俄村 2011-11-03
7 阿坝州茂县雅都乡俄俄村 2011-11-05
8 阿坝州茂县雅都乡俄俄村 2011-11-06
9 阿坝州茂县雅都乡俄俄村 2011-11-08

50 kHz）30 min，放冷后，再称定质量，分别用甲
醇补足减失的质量，摇匀，滤过，取续滤液，即得
川木香生品供试液（S1～S9）。
川木香煨品供试液的制备：按《中国药典》2010
年版一部“煨川木香”项下规定，结合本课题组前
期工作基础[16]，取 9 个批次的川木香生品药材，加
适量的水浸泡，闷润 6 h 后，切成 1 cm 左右的薄片，
低温干燥后，一层草纸一层川木香，间隔平铺 3～4
层，120 ℃煨制 2 h，取出，放凉，得川木香 9 批煨
品药材。按“川木香生品供试液的制备”项同法制
备，即得川木香煨品供试液（W1～W9）。
质量控制（quality control，QC）样品供试液的
制备：分别精密量取上述供试液（S1～S9、W1～
W9）各 1 mL，合并，混匀，滤过，取续滤液作为
QC 样品，用于评价仪器和方法的漂移程度[17-20]。
2.2 色谱条件
色谱柱为Amethyst C18柱（250 mm×4.6 mm，5
μm）；流动相为乙腈-水，采用二元梯度洗脱，洗脱
程序：0～12 min，20%乙腈；12～15 min，20%～
40%乙腈；15～30 min，40%～60%乙腈；30～45
min，60%乙腈；45～50 min，60%～80%乙腈；50～
60 min，80%～90%乙腈；60～70 min，90%乙腈；
柱温为30 ℃；体积流量为1.0 mL/min；检测波长为
238 nm；进样量为20 μL。
为评价仪器和方法的漂移程度，样品分析前，
连续进样 QC 样品 3 次，并于分析批次间每 3～4
个测试样品进样 QC 样品 1 次。川木香生品、煨品
供试液及质量控制样品供试液的典型色谱图见图 1。
2.3 数据采集与数据处理
选择峰 4（未知成分）和峰 47（木香烃内酯）
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4-未知成分 47-木香烃内酯 48-去氢木香内酯
4-unknown constituents 47-costunolide 48-dehydrocostus lactone

图 1 川木香生品 (S1)、煨品 (W1) 及质量控制样品
(QC1) 供试液 HPLC-UV 色谱图
Fig. 1 HPLC-UV chromatograms of raw VR (S1),
simmer-processed VR (W1), and QC
sample (QC1)

为参照对齐样品中各色谱峰的保留时间，样品积分
保留时间为 2～70 min，斜率灵敏度为 1，最小积分
峰面积为 5，最小积分峰高分别为 0.3，共检测到 59
个色谱峰（Agilent Chem Station），形成样品数据集
（包括样品编号、色谱峰编号、保留时间与峰面积）。
参考文献方法[12-15]，将数据导入 SIMPCA-P 12.0 软
件（Umetrics，Umeå，瑞典）中进行包括主成分分
析（principal component anlysis，PCA），偏最小二
乘法-判别分析（partial least squares-discriminant
anlysis，PLS-DA）和聚类分析（hierarchical cluster
analysis，HCA）等多变量数据分析。
2.4 HPLC 分析方法的验证
为保障川木香 9 批生品和煨品数据的可靠性，
参考文献方法[17-20]，采用 QC 样品对仪器和方法的
漂移程度进行了评价。所有分析样品包括 QC 样品
的 PCA 结果见图 2。结果表明，整个分析过程中的
所有 QC 样品（QC1～QC9）均较好地聚成 1 类，
显示仪器和分析方法学的重复性和精密度均较好，
实验中 9 批川木香生品和煨品数据是可靠的，可纳




图 2 样品 (包括 QC 样品) 的 PCA 图
Fig. 2 PCA plot of samples (including QC sample)
入后期的数据处理。
2.5 川木香煨制前后代谢物轮廓差异分析
2.5.1 川木香煨制前后代谢物轮廓差异 样品数据
集中扣除 QC 样品的 PCA 打分图见图 3，可见川木
香样品被清晰地分为 3 大类，说明样品间存在质量
差异。
为评价样品批间质量差异的程度，采用 HCA
对 PCA 进行聚类分析柱状绘图，结果见图 4。在权
重为 50 的条件下，川木香样品被清晰地聚集为 2
类，其中生品被聚成 1 类（组 1：S1～S9），煨品被
聚成另 1 类（组 2：W1～W9）。然而，在权重为 25
时，煨品再被分为 A 组（W1、W2、W5、W8）和
B 组（W3、W4、W6、W7）。结果显示，从化学成
分组的角度，该实验可以将川木香生品与煨品分开，
且不同煨品批次之间存在差异。



图 3 川木香样品的 PCA 打分图
Fig. 3 PCA scores plot of VR samples



图 4 川木香样品 PCA 打分图的 HCA 分析柱状图
Fig. 4 HCA analysis by PCA scores of VR samples

2.5.2 反映川木香煨制前后质量差异的化学成分分
析 为确认导致质量差异的显著性化学成分，在
PCA 和 HCA 分析的基础上，经 PLS-DA 分析，其
PLS-DA 分类情况与 PCA 结果非常吻合。对 PLS-
DA 打分图的载荷图（loading score）进行分析，结
果见图 5。从图中，选择权重 W*C [1]（−0.20～0.20），
W*C [2]（−0.20～0.20）画出阴影区域见图 5，在此
区域之外的化学成分信息被定为影响质量差异的化
学成分，包括 7 个成分即：峰 4、5、6、13、18、
47、48 所对应的成分。
4
47
48
QC1
S1
W1
0 10 20 30 40 50 60 70
t / min
8
4
0
−4
−8
t [
2]

−12 −8 −4 0 4 8 12
t [1]
4
2
0
−2
−4
t [
2]

−6 −4 −2 0 2 4 6
t [1]
60
40
20
0
组 1 组 2
A B
S2

S3

S5

S9

S8

S7

S6

S1

S4

W
5
W
2
W
1
W
8
W
7
W
9
W
6
W
3
W
4
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图 5 川木香样品的 PLS-DA 载荷图
Fig. 5 PLS-DA loading plot of VR samples

对样品煨制前后 7 种成分峰面积进行统计分
析，结果见表 2，其中峰 6、18、4、5、13 对应成
分的量在炮制前后出现显著性差异（P＜0.01），且
呈现下降趋势；峰 47、48 分别为川木香的主要成分
木香烃内酯和去氢木香内酯，二者的峰面积之和占
其所有成分峰面积总量的 25%，分析结果亦将二者
选作影响药材质量差异的化学成分。由此可知，川
木香经煨制后并未出现新的化学成分，不存在质的
变化，存在显著的量的变化。

表 2 显著影响川木香生品及煨品质量差异成分的
相对量比较
Table 2 Relative quantification of constituents significantly
affecting quality difference in VR before
and after simmer processing
峰面积 峰号
生 品 煨 品
变化趋势
4 534.4± 3.4 498.5±18.2** 下降
5 230.5± 9.4 192.6±14.1** 下降
6 713.1±14.2 655.7±11.2** 下降
13 537.3±18.1 498.7±34.4* 下降
18 48.1± 8.6 21.3± 8.7** 下降
47 494.9± 8.6 481.6±35.0 下降
48 777.0±12.4 777.1±35.9 －
与生品相比：*P＜0.05 **P＜0.01
*P＜0.05 **P＜0.01 vs raw VR

3 讨论
3.1 从代谢物轮廓角度进行川木香煨制前后化学
成分变化研究符合中药的系统属性要求
本课题组前期研究表明川木香煨制前后抗炎、
镇痛、解痉、止泻等作用发生了改变[3,21-22]，猜测与
两种指标性成分即木香烃内酯、去氢木香内酯的变
化有关，然而研究表明煨制前后二者量的变化并不
显著。鉴于此，本实验通过比较川木香煨制前后代
谢物轮廓差异，筛选出了导致差异的 7 个特征性化
学成分，由此可从化学成分和药效的相关性角度猜
测，此 7 个特征性成分可能与川木香“生用理气、
煨熟止泻”的炮制机制有关。同时，纵观整个实验
研究思路和方法，不难发现从代谢物轮廓角度进行
川木香煨制前后化学成分变化研究符合中药的系统
属性要求。
3.2 基于 HPLC-UV 技术从代谢物轮廓差异性角
度可对中药炮制机制进行初步研究
本研究提供了一种基于 HPLC-UV 技术从代谢
物轮廓差异性角度对中药炮制机制进行初步研究的
方法。此方法有别于依赖 NMR、LC-MS 等先进仪
器的常规代谢物轮廓差异性研究方法，而是利用简
单的 HPLC-UV 技术对不同中药炮制品进行综合质
量差异的区分，并自动地筛选出对此综合差异贡献
较大的中药成分，进而为不同炮制品的中药炮制机
制的化学成分初步研究或质量评价提供综合指标，
可作为一种较为初步的、相对经济的研究方法，具
有操作简便、仪器设备需求低与数据处理自动化等
明显优点。
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0.6

0.4

0.2

0

−0.2
W
*C
[2
]
−0.2 0 0.2 0.4
W*C [1]
峰 48 峰 47
峰 13
峰 18 峰 5
峰 4 峰 6
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