全 文 ：中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 42 卷 第 2 期 2011 年 2 月 • 380 •
黄芩质量评价谱-效相关模式的研究
赵渤年 1，于宗渊 1，丁晓彦 1，吕 凌 1，李 珂 2，李树彬 2
1. 山东省中医药研究院，山东 济南 250014
2. 山东省科学院自动化研究所，山东 济南 250014
摘 要：目的 建立一种客观有效的评价黄芩内在质量的新模式。方法 广泛收集代表性黄芩样品，制备各样品的供试液，
分别测定其 HPLC 色谱指纹图谱及抑菌效果，并用数学方法将指纹图谱数据与抑菌率关联。结果 由建立的数学模型计算
得到的 20 批黄芩验证样品的抑菌率值与实验测得值的偏差率全部在 10%以内，其中 15 批样品的偏差率在 5%以内。结论 运
用所建立的数学模型基本能够实现通过指纹图谱数据对黄芩药材抑菌效果的评价。
关键词：黄芩；质量评价；谱-效相关模式；抑菌；指纹图谱
中图分类号：R285.51 文献标志码：A 文章编号：0253 - 2670(2011)02 - 0380 - 04
Spectrum-efficient correlation pattern for quality evaluation of Scutellariae Radix
ZHAO Bo-nian1, YU Zong-yuan1, DING Xiao-yan1, LV Ling1, LI Ke2, LI Shu-bin2
1. Shandong Academy of Chinese Medicine, Jinan 250014, China
2. Institute of Automation, Shandong Academy of Sciences, Jinan 250014, China
Abstract: Objective To establish a new mode for quality evaluation of Scutellariae Radix objectively and effectively. Methods To
collect Scutellariae Radix extensively, prepare test liquid of every sample, examine its HPLC fingerprints and pesticide effectiveness,
and then correlate the HPLC fingerprints with the inhibitory rates by mathematics. Results The other 20 batches of Scutellariae Radix
were examined. The bias proportions of the inhibitory rates between the ones calculated by the established mathematical model and the
ones from experimental measurement were less than 10% in all, there were 15 samples whose bias proportions are less than 5%.
Conclusion The mathematic model can basically be used to evaluate the efficacy of Scutellariae Radix by HPLC fingerprints.
Key words: Scutellariae Radix; quality evaluation; spectrum-efficient correlation pattern; antibaterial; fingerprint

中药质量的优劣应以其疗效及安全性为最终评
价标准，而不应仅仅局限于对其外观性状的评判和
化学指标的测定。目前中药质量评价的通用模式是
将已知的主要成分作为指标予以检测（笔者称其为
指标成分模式），但是，这种模式忽视了中药诸多成
分间的协同作用，不仅难以客观有效地评价中药的
内在质量，而且会使中药的掺伪造假有机可乘。于
是，指纹图谱作为一种能够较全面地反映中药所含
化学物质存在状态的质量评价模式已被广泛应用[1-3]
（笔者称其为指纹图谱模式）。但当前中药色谱指纹
图谱技术所展示的只是其中物质群的存在状态，尚
不能阐述其与中药功效的相关性。因此，要真正实
现客观有效地评价中药质量，除必须对其中的物质
群用指纹图谱技术予以表达外，还必需进一步开展
指纹图谱与药效相关性的研究，从而建立一种能够
通过测定中药指纹图谱而预测其药效的质量评价新
模式（笔者称其为谱-效相关模式）。
本研究以山东大宗道地药材黄芩为研究对象，
应用 HPLC 技术建立其指纹图谱，以抑菌率[4-5]作为
其主要药效指标表达值，通过建立数学模型将指纹
图谱数据与药效表达值进行关联，从而探讨其谱-
效相关模式。
1 仪器与试药
1.1 仪器与试剂
Agilent 1200 高效液相色谱仪，Kromasil C18 色
谱柱(150 mm×4.6 mm，5 μm)，LDZX—40KBS 立
式压力蒸气灭菌器（上海申安医疗器械厂），MJX
智能型霉菌培养箱（宁波江南仪器厂），SW—CJ—

收稿日期：2010-05-06
基金项目：国家“十一五”支撑计划项目（2006BAI06A02－03）；山东省科学院博士基金项目（鲁科院字[2008]102 号）
作者简介：赵渤年，男，山东省济南市人，研究员，硕士生导师，主要研究方向为中药有效成分分离和中药质量综合评价体系研究。
Tel: (0531)82968477 Fax: (0531)82968473 E-mail: bonianzh@163.com
中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 42 卷 第 2 期 2011 年 2 月 • 381 •
1FD 单人单面净化台（苏州净化设备公司），7200
型分光光度计（上海合利仪器公司），JA2300 型电
子天平（上海精天电子仪器有限公司），THZ—82B
气浴恒温振荡器（江苏金坛市医疗仪器厂）。乙腈为
色谱纯，水为重蒸水，磷酸等其他试剂为分析纯。
1.2 试样
黄芩样品：在全国范围内收集不同产地、不同品
种（野生、家种）的黄芩（药材或饮片）样品 120 批，
由山东省中医药研究院林慧彬研究员鉴定，用中国药
典方法检测，均为正品药材，粉碎成细粉，密封、冷
冻（−18 ℃）保存备用。
对照品：葛根素对照品（批号 110752－200511）
由中国生物制品检定所提供。
实验菌种：金黄色葡萄球菌 Staphylococcus
aureus 91053，由山东省疾病预防控制中心提供。
2 方法与结果
2.1 色谱条件与系统适用性试验
采用江苏汉邦科技公司 Kromasil C18 色谱柱
(150 mm×4.6 mm，5 μm)；以乙腈为流动相 A，以
0.3%磷酸水溶液为流动相 B，梯度洗脱；体积流量
1.0 mL/min；检测波长 280 nm；柱温 30 ℃；理论
板数按内标物计算应符合规定。
2.2 供试品溶液的制备
取黄芩样品细粉 1.5 g，精密称定，加入沸水 60
mL，摇匀，密塞，称其质量，置沸水浴中保温 30 min，
取出放至室温，称其质量，用水补足减失的质量，
摇匀，离心（转速 2 500 r/min）15 min，取适量上
清液用 0.45 μm 微孔滤膜滤过，取续滤液，即得。
2.3 内标溶液的制备
取葛根素对照品适量，精密称定，加水制成质
量浓度为 1 μg/mL 的溶液，作为内标溶液。
2.4 测定
精密吸取样品供试液 10 μL，注入液相色谱仪，
记录 70 min 内的色谱图。
2.5 抑菌试验方法
取黄芩样品溶液，于 103.4 kPa 蒸气压下，121.3
℃灭菌，即得。取 5 支试管，依次编号 1～5。向 1
号管中分别加入 2 mL 营养肉汤液体培养基和 2 mL
样品供试液，混匀；吸取 2 mL 混合液移入 2 号管
中，再加入 2 mL 营养肉汤液体培养基，混匀；从 2
号管中吸取 2 mL 混合液移入 3 号管中作为阴性对
照；向 4 号和 5 号管中分别加入 2 mL 营养肉汤液
体培养基，其中 4 号管作为空白对照，5 号管作为
阳性对照。向 2 号管和 5 号管中分别加入 0.2 mL、
105 个/mL 的金黄色葡萄球菌液，摇匀，分别测定其
吸光度（A）值，然后连同 3 号管和 4 号管于 37 ℃
下培养 24 h，如 3 号管和 4 号管均无污染，则再次
测定 2 号管和 5 号管的 A 值。
抑菌率=[1−（2 号管培养后A 值－2 号管培养前A 值）]/（5
号管培养后 A 值－5 号管培养前 A 值）
2.6 黄芩样品指纹图谱数据及抑菌效果
按照上述确定的实验方法，制备 100 批黄芩样
品溶液，分别测定其 HPLC 指纹图谱和抑菌效果。
指纹图谱数据采用各共有峰峰面积与内标物峰面积
的比值予以表达，抑菌效果以抑菌率表达。
共获得了100批实验数据，每批包含11个数据，
前 10 个为指纹图谱中各共有峰峰面积与内标物峰
面积的比值，最后一个为抑菌率：
1) {0.213，0.145，4.592，0.343，0.094，0.462，1.37，
1.167，0.298，0.092；87.16}；
……（限于篇幅，此处 98 批数据从略）……
100) {0.301 427 881，0.206 881 638，7.876 550 538，
0.840 930 122，0.203 810 51，0.869 232 974，
1.913 046 06，1.337 713 082，0.308 524 706，
0.109 259 925; 60.09}。
2.7 谱-效相关数学模型的建立
这是一个含有多个自变量（即各共有峰峰面积
与内标物峰面积的比值）对应一个因变量（即抑菌
率）的多元数据分析问题。利用数学软件
Mathematica，调用 Nonlinear Regress 命令从十元十
二次多项式开始进行拟合，得到的拟合函数如下：
y(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10)＝9 491 434.444－
155 545 015.828 x1－305 348 536.234 x2＋2 150 989.550
x3＋2 827 095.895 x4＋3 498 820.051 x5－3 057 616.839
x6＋8 924 194.254 x7－770 410.037 x8－1 922 765.430
x9＋13 190 955.725 x10＋1 831 749 839.189 x12＋
5 540 655 555.643 x22－1 417 495.219 x32－31 261 650.479
x42－136 859 747.343 x52＋20 768 736.483 x62－
24 577 627.214 x72＋2 070 758.948 x82＋49 464 701.672
x92－1 185 415 389.686 x102－10 654 041 804.016 x13－
49 718 394 283.528 x23＋510 861.190 x33＋181 254 263.196
x43＋2 917 712 796.236 x53－69 995 741.414 x63＋
37 175 249.860 x73－1 169 778.089 x83－687 840 661.831
x93＋59 386 942 870.594 x103＋26 291 357 129.871
x14＋194 098 118 944.679 x24－107 177.259 x34－
592 880 397.259 x44－37 186 099 768.676 x54＋
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106 212 994.784 x64－33 057 385.824 x74－5 697 764.458
x84＋5 875 024 974.611 x94－1 827 650 523 843.357
x104＋20 279 363 932.993 x15＋148 705 133 409.921
x25＋12 264.758 x35＋1 031 108 457.489 x45＋
289 543 966 996.608 x55＋26 867 938.076 x65＋
16 513 681.445 x75＋14 923 714.921 x85－32 331 119 909.945
x95＋35 712 353 189 644.540 x105－216 319 438 794.946
x16－3 393 636 238 865.219 x26－433.985 x36－
531 930 379.427 x46－1 301 681 972 492.715 x56－
361 191 659.261 x66－3 158 133.635 x76－16 766 975.079
x86＋112 875 668 674.901 x96－433 637 479 949 630.900
x106＋4 634 046 597.569 x17＋142 308 597 6451.094
x27－60.873 x37－1 166 083 511.353 x47＋2 382 053 453 048.684
x57＋491 693 019.306 x67－967 820.664 x77＋9 405 991.165
x87－215 703 474 940.384 x97＋2 826 663 764 737 060.500
x107＋1 544 993 141 953.485 x18＋51 685 911 361 426.820
x28＋6.384 x38＋1 721 825 971.519 x48＋5 990 216 491 036.249
x58－32 699 667.420 x68＋555 341.256 x78－1 354 837.065
x88＋21 440 974 645.820 x98－1 214 463 597 125 022.800
x108－534 461 035 305.168 x19－47 733 560 879 006.050
x29＋0.155 x39＋809 223 376.968 x49－43 197 135 509 613.234
x59－597 596 378.224 x69＋17 967.902 x79－1 516 066.324
x89＋1 010 232 048 479.498 x99－139 743 679 954 522 460.000
x109－11 673 209 077 079.053 x110－809 476 974 799 068.100
x2 1 0－ 0.055 x3 1 0－ 3 500 055 362.142 x4 1 0＋
90 586 724 482 059.810 x510＋693 284 172.420 x610－
69 375.249 x710＋1 008 229.799 x810－2 569 546 555
733.247 x910＋1 149 099 945 581 705 300.000 x1010＋
25 863 008 298 222.184 x111＋2 841 091 888 073 394.000
x211＋0.003 x311＋2 892 852 002.625 x411－64 644 156 692 759.910
x511－338 292 503.678 x611＋17 991.690 x711－
257 116.494 x811＋2 876 579 378 500.935 x911－
4 096 092 069 368 912 400.000 x1011－17 273 587 670 025.484
x112－2 912 550 927 215 319.500 x212－0.000 x312－
817 271 090.864 x412－9 496 610 507 902.332 x512＋
63 829 197.410 x612－1 528.061 x712＋25 012.964 x812－
1 281 873 095 623.182 x912＋5 762 597 945 106 326 000.000
x1012，xj∈☼＋，j=1，2，……，10。
式中，y 表示抑菌率，{xi}i－110 表示色谱指纹图
谱数据，☼＋表示正实数集。
其输出的残差（实际数据与计算值之差）如下：
{FitResiduals→{−1.943×10−7, 2.720×10−6, −1.592×
10−6, 5.570×10−7, 1.312×10−7, 1.821×10−7, −1.195×
10−6, 1.770 × 10−7, −3.897 710−× , 2.707 × 10−7,
−4.825×10−7, 1.785×10−7, 9.641×10−8, −2.630×
10−7, −1.381×10−7, −1.755×10−7, −2.277×10−7,
9.313×10−8, −9.961×10−8, −4.541×10−8, 5.513×
10−8, −3.766 × 10−7, −1.309 × 10−7, 2.602 × 10−8,
−1.821×10−7, −1.894×10−6, −4.561×10−8, −9.823×
10−7, −6.694×10−7, −6.176×10−8, −9.440×10−8,
−6.615×10−8, 2.298×10−6, −1.962×10−7, −2.083×
10−7, −7.509 × 10−8, 1.981 × 10−6, −1.530 × 10−7,
−2.31×10−7, 3.481×10−7, 5.484×10−7, −2.139×
10−7, −2.925×10−8, 1.851×10−7, 2.780×10−7, −5.684×
10−7, 6.354×10−7, 4.044×10−7, −2.322×10−7, −3.184×
10−7, 1.319×10−7, −3.184×10−7, 4.692×10−7, −2.163×
10−7, 2.857×10−7, 1.974×10−9, −8.256×10−7, −1.148×
10−6, −3.389 × 10−7, 5.577 × 10−8, −1.346 × 10−7,
−2.851×10−8, −1.424×10−7, −1.640×10−7, −1.839×
10−7, 8.941 × 10−8, −1.015 × 10−7, −3.486 × 10−7,
−3.095×10−7, −5.119×10−7, 2.001×10−6, −8.290×
10−8, −9.588 × 10−8, −1.462 × 10−7, 8.644 × 10−8,
−2.748×10−7, −1.404×10−7, −3.921×10−7, −1.918×
10−7, −1.037×10−7, −2.620×10−7, −2.028×10−7,
−3.516×10−7, −1.288×10−7, 5.378×10−9, 1.159×
10−7, −1.821×10−8, −2.397×10−7, −3.545×10−7,
−1.906×10−7, −3.607×10−8, −3.885×10−7, −4.155×
10−7, −2.126×10−7, 5.432×10−7, −1.315×10−7, 2.850×
10−7, −1.979×10−7, −3.745×10−7, 1.752×10−7}}
由此可以看出，最大残差绝对值仅为 10−6 数量
级，说明数学模型与原始实验数据拟合得很好。
2.8 数学模型的验证结果
测定了另外 20 批黄芩样品的指纹图谱数据及
抑菌率，对上述建立的数学模型的准确性和适用性
进行了验证，结果表明，通过输入指纹图谱数据，
由所建立的数学模型计算得到的 20 批黄芩验证样
品的抑菌率值与实测值之间的偏差率均在 10%以
内，其中 15 批（占 75%）偏差率在 5%以内。
2.9 黄芩谱-效相关质量评价的计算机软件
数学模型经验证适用后，将其制作成了黄芩谱-
效相关质量评价的计算机软件（该部分内容将另文
报道）。应用该软件，只要输入测得的某批黄芩样品
色谱指纹图谱的数据，便可输出其抑菌率的数据，
最终实现通过测定黄芩色谱指纹图谱的数据即可
计算其药效的表达值，从而评价黄芩的质量优劣
的目的。
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3 讨论
本研究在现有中药质量评价模式的基础上，针
对其不足，提出了一种谱–效相关的新模式。应用
该模式进行中药质量评价必须注意以下几个方面的
问题：取样必须具有足够的代表性；样品供试液制
备方法要与临床应用一致；色谱指纹图谱要尽可能
全面地表达中药的有效物质；选取的药效学指标必须
能够代表中药的主要功效；采用的数学模型要适当。
本研究应用谱-效相关模式进行黄芩质量的评
价研究，取得较为满意的结果。下一步还需开展相
关工作，如将药效评价的单一指标扩展到多指标综
合评价；将该模式应用于其他中药材、中药提取物
及复方中药的质量评价研究，以扩大该模式的应用
范围，并使其从理论和评价技术上得到进一步完善。
参考文献
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征有关药物与临床研究前沿的前瞻性文章。
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