全 文 ：中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 42 卷 第 4 期 2011 年 4 月 • 819 •
基于均匀设计-偏最小二乘回归建模的中药复方配伍规律研究方法
徐培平，张奉学*，符林春，李向阳，赵 昉，赖小平
广州中医药大学，广东 广州 510405
摘 要：采用均匀设计-偏最小二乘回归建模（UD-PLS）的方法研究中药复方配伍规律，运用数学、系统科学、计算科学、
非线性科学等多学科交叉综合手段，用数学语言定性定量分析中药复方配伍的相互作用效应，建立针对中药复方药味多、
相互作用复杂等特点的中药复方配伍规律研究方法。以小承气汤和厚朴大黄汤配伍组方规律为研究实例，分析研究中药复
方七情和合与君臣佐使配伍关系及相互作用效应。通过 UD-PLS 方法获得了中药复方不同配伍与整体疗效密切相关的认
识，阐明了药物配伍对中药复方整体作用的重要性和合理性，能体现中医学的整体观与系统论的思维模式，对科学揭示中
药复方配伍及组方科学化具有参考意义。
关键词：中药复方；配伍规律；相互作用；均匀设计；偏最小二乘
中图分类号：R283.2 文献标志码：A 文章编号：0253 - 2670(2011)04 - 0819 - 06
A mathematical method for analyzing compatibility law of Chinese herbal formula
based on UD-PLS
XU Pei-ping, ZHANG Feng-xue, FU Lin-chun, LI Xiang-yang, ZHAO Fang, LAI Xiao-ping
Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510405, China
Key words: Chinese herbal formula; compatibility law; interaction; uniform design (UD); partial least square (PLS)

中药复方是两味及两味药以上的多药物按一定
配伍法则联合用药，其药物组成少则四五味，多则
20 多味，这为复方的研究首先在实验设计上带来了
一定的困难[1]。多种药物配伍在一起，相互之间必
然会相互影响、相互作用，综合表现为配伍后药效
的增强或减弱等（减毒实质也是药物的某一方面的
作用的抑制或减弱），这种相互作用具有非线性复杂
系统的特点[2]。如何揭示中药复方配伍规律的本质
是中药现代化的重要难题，也是中药复方新药开发
如何解决科学配伍组方的关键所在。
基于此，根据中药复方的组成特点和配伍相互
作用规律，采用均匀设计-偏最小二乘回归建模的方
法进行中药复方配伍规律的研究，并在实践中进行
初步探讨。
1 中药复方配伍规律的特点
1.1 中药复方配伍的相互作用
经过长期的医疗实践，将单味药的应用及药与
药之间的配伍关系，总结为七情配伍和君臣佐使配
伍理论。通过配伍能增强单味药物的药效，或减小
药物不良反应。药物间相互作用对复方的整体效应
产生 3 种不同的结果，即协同效应、叠加效应和拮
抗效应。
1.2 中药复方配伍相互作用的数理实质
当配伍药物有相同的作用，即作用方向相同时，
可以用同样的药效指标来分析配伍效果，如协同性、
拮抗性或相加性。若各药作用不同，属不同类别药
物，但有明确的配伍目的，配伍后不能仅用一个药
效指标来分析，需制定综合指标进行分析。但药物
配伍的相互作用无论独立与否，都有共同的最终目
标——增效或减毒，这也是药物配伍的最基本要求。
药物配伍的相互作用是相对的，在多数情况下比较
复杂。但是在多数研究中，特别是药物治疗学研究
中，研究更多的配伍效应是“增效”、“减毒”，因此
在实际研究中，先确定一个期望效应，如果达到此
期望值为叠加效应，超过则为协同效应，低于则为
拮抗效应[3]。药物配伍的相互作用不但与组分的种
类有关，还与配伍比例以及剂量相关，且呈现动态
的关系，可能出现低剂量协同、高剂量拮抗，此

收稿日期：2010-06-29
基金项目：广东省科技计划项目（2009B030801297）；国家自然科学基金（广东省联合基金项目）（u0732004）
作者简介：徐培平（1971—），男，博士，副研究员，主要从事抗病毒中药研究及其开发。Tel: (020)36585456 E-mail: xupeiping@21cn.com
*通讯作者 张奉学 Tel: (020)36585148 E-mail: doczhang@tom.com
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比例协同、彼比例拮抗等情况。且中药复方作用于人
体或者动物，效应器官和药物之间存在某种相互作
用；又由于反馈和适应等现象存在，这种影响就更加
复杂，甚至与用药次序有关。中药之间相互作用不仅
表现在药效方面，也表现在药物代谢、药物化学等方
面（本文针对的是药效方面）。因此，中药复方配伍
相互作用一直成为国内外亟待解决的难题[4]。
1.2.1 中药复方配伍相互作用的数理表示 即协同
作用为 1＋1＞2；拮抗作用为 1＋1＜2；叠加作用（相
加作用）为 1＋1＝2。中药复方配伍的 3 种相互作
用体现在复方“七情和合”和“君臣佐使”理论中。
1.2.2 中药复方配伍中的相互作用
（1）“七情和合”配伍中的相互作用[5-6] ①单
行：历代认为单行是指单味药治疗疾病，但既然属
于“七情”之一，应该也是“和合”（配伍）的形式。
笔者理解为单行是指两药同用，功效互不影响或无
明显影响，分别针对一定的病机，发挥各自的药效。
这种配伍更多体现于临床处方应用中的随证加减，
就是在配伍后的处方中，再针对某些兼症而选加的
药物。单行有点类似叠加效应（1＋1＝2），两药合
用作用没有协同和拮抗效应。②相须：此作用表现
为药物的协同性增效作用，其综合疗效是 1＋1＞2。
一般来说，相须药物有相似的作用机制和作用方向，
类似于一个药的不同剂量合用。③相使：相使的作
用也表现为药物的协同性增效作用，其综合疗效是
1＋1＞2。相使药物的作用机制不同或部分不同，但
可能作用于疾病的不同阶段的病理环节，表现出来
的综合疗效是增效作用。④相畏、相杀和相恶：此
作用表现为一个药物拮抗另一个药物，其综合疗效
表现为 1＋1＜2。⑤相反：相反所表现的是药物配伍
后协同性或叠加性作用，其综合疗效为 1＋1≥2，而
这种相互作用不是所需的治疗作用。
（2）“君臣佐使”配伍中的相互作用 “君、臣”
药在方中配伍后的相互作用可以归纳在“七情”当
中。“佐、使”药中的相互作用：①引经药，可起协
同增效或者叠加作用，聚合方中分散的药力，并引
导进入某经、某部以达到增效目的。②反佐药，是
寒热性质相反的药物同用，取其相互拮抗和相互抑
制的作用，达到相反效果。反佐药表现出来的相互
作用可以是协同也可以是拮抗。③调和药，协调复
方中诸多配伍关系，这种协调作用主要是调和各药
的气味性能，或缓解药物的峻烈之性，或缓解药物
的毒性，如甘草。它与各药物之间的相互影响就存
在协同性、拮抗性和叠加性作用的可能。
综合以上分析，根据中药复方配伍的相互作用
可以将复方配伍关系概括为 5 种：①扩效，即两药
配用，功效互补，扩大了治疗范围，但功效与不良
反应无增强或减弱的变化（1＋1＝2）；②增效，即
两药配伍，主药原有的功效增强（1＋1＞2）；③减
效，即两药配用，主药原有的功效减弱（1＋1＜2）；
④增毒，即两药配用，主药的毒性增强（1＋1＞2）；
⑤减毒，即两药配用，主药的毒性减弱（1＋1＜2）。
2 中药复方配伍相互作用规律的数理研究方法
2.1 采用均匀实验设计安排实验组合
中药复方的一个特征是多药物用药，且各药物
剂量水平并不固定，君药与使药相差可达十几倍。
与传统相比，均匀实验设计方法不会受因素数、因
素水平的限制，在实验设计过程中仅考虑实验点的
“均匀分散”性，实验次数可明显减少。大多数复方
药物研究，一般至少有 3 个以上药物，剂量水平也
常是 3 个水平以上。对于 3 种药物 7 个剂量水平的
试验，正交设计需做 49（72）次试验，全面分析的
试验次数为 343（73），而均匀设计只要 7 次即可有
初步结论[7]。
均匀实验设计安排实验组合的方法[8]：①明确
试验目的，选择考察复方，确定对症实验模型和试
验指标（3 个以上）；②选择试验因素，考察药物数
量在 10 个以内；③确定因素水平，根据试验条件和
以往的实践经验，首先确定各因素的取值范围，然
后在此范围内设置适当的水平，如果水平数少于实
验次数，可采用拟水平方法；④根据因素数、水平
数来选择合适的均匀设计表进行因素水平数据排
布；⑤根据试验方案，安排试验操作。
2.2 运用偏最小二乘法进行数据建模
回归分析是均匀设计数据分析的主要手段。常规
的均匀设计数据通常采用最小二乘法进行数学建模。
但复方中各药物组合属于组合变量，它们之间存在严
重的多重共线性，用最小二乘法回归分析的结果很不
稳定，以致有时某个因素是否入选对回归方程产生很
大的影响，所得的结果有时也会有较大的出入，重要
的变量往往落选。因此传统的基于最小二乘的多元线
性回归、逐步回归分析方法不能完全适应均匀设计数
据建模的需要，也是造成均匀设计在复方研究中得不
到很好运用的实际原因。
而偏最小二乘（partial least-squares，PLS）回归
分析方法，是集多元线性回归分析、典型相关分析和
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主成分分析的基本功能为“一体”的一种新的多元数
据分析技术，可以有效地克服目前回归建模的许多实
际问题，如样本容量小于变量个数时进行回归建模，
以及多个因变量对多个自变量的同时回归分析等一
般最小二乘回归分析法无法解决的问题[9]。
与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回
归的特点是：（1）能够在自变量存在严重多重相关
性的条件下进行回归建模；偏最小二乘法回归通过
对数据信息分解和筛选的方式，提取对因变量解释
性最强的综合变量，辨识系统中的信息和噪声，从
而有效地克服变量的多重相关性。（2）允许在样本
点个数少于变量个数的条件下进行回归建模；主要
是通过主成分分析和综合变量的提取方法，可以解
决复方研究中回归方程难以建立的问题。（3）偏最
小二乘回归在最终模型中包含原有的所有自变量,
可以最大限度地保留数据信息，对于分析方剂中各
药物的作用具有更高的有效性。（4）偏最小二乘回
归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随
机性的噪声）。（5）在偏最小二乘回归模型中，每一
个自变量的回归系数将更容易解释[9]。（6）可以实
现多因变量对多自变量的回归建模，当各变量集合
内部存在较大程度的相关性时，偏最小二乘回归方
法可以充分反映模型的整体性，也适合复方多效性
和多药物研究的特点[10-11]。
偏最小二乘回归分析的这些将非模型方式的数
据认识性分析方法和优化模型方法集中起来的特点
及多因变量建模功能正适合复方均匀设计试验结果
数据分析和优化模型的建立以及复方研究的要求等。
上述均匀设计及偏最小二乘数据建模均可通过
专门的数据分析软件（如 DPS 数据处理系统）自动
完成。
2.3 通过获得的回归方程进行复方配伍规律研究[5]
2.3.1 “君臣佐使”的分析 在 1 个典型的二次多
项式回归模型中：
ε+β+β+β+β= ∑∑ ∑
<= =
ji
ji
iji
m
i
m
i
iiii xxxxy
2
1 1
0
根据各因素的回归系数大小可以看出各因素对 y
值影响，由此可以定性辨析各药物在方中的作用，分
清“君、臣、佐、使”。回归系数最大，为贡献值最
大因素，一般为君药。①系数为正值时，表明该因素
（药物）对指标值影响为正效应；②系数为零时，表
明该因素影响可以忽略；③系数为负值时，表明该因
素对指标影响为负效应。根据具体的指标值是越大越
好还是越小越好，由系数正负值确定君药。
2.3.2 “七情和合”分析 在君药确定以后，根据
方程中交互项的交互系数分析其他药与君药的七
情配伍关系，可以归纳为前述的 5 种相互作用类
型。对于 βijxixj 项，表明 xi 和 xj 这两因素存在交互
作用。根据具体的指标值是越大越好还是越小越好
型来确定。
以指标是越大越好型为例：
若 βij＞0，说明两因素（两药）存在正交互作
用，对指标取大值是有利的，这种作用就是协同增
效作用。若 βij＜0，说明两因素（两药）存在负交
互作用，表示有拮抗作用。若 βij＝0，即 βij无显著
性，说明两者无交互作用，表示相加作用。
3 实例
小承气汤为《伤寒论》中的著名效方，厚朴大黄
汤收载于《金匮要略》，二方组成相同，均由大黄、
厚朴、枳实组成，但 3 味药配比不同，其作用也有很
大差异。运用本文介绍的方法，采用均匀实验 U7（76）
对泻下作用（小肠推进率、小鼠排便时间和数量，
针对小承气汤）、镇咳祛痰作用（氨水所致小鼠开始
咳嗽时间、2 min 咳嗽的次数及小鼠气管酚红排泌
量，针对厚朴大黄汤）进行了研究[12]（表 1～3），
可获得中药复方配伍规律相关信息。
3.1 小承气汤组方攻下作用
3.1.1 对小鼠小肠推进率的影响 建立对 Y1（鼠小
肠推进率）的数学模型，采用多因子交互项逐步回
归，获得回归方程：Y1＝67.040 0－0.488 3 X1＋
1.561 5 X1X2＋0.039 1 X2X3（R=0.956 05）。r（Y1，
X1）＝−0.819 82，r（Y1，X1X2）＝0.927 84，r（Y1，
X2X3）＝0.536 11。
从以上回归方程可以看出，对于小肠推进率而
言，单味药大黄（X1）表现为负效应，即大黄对小
肠推进率呈抑制作用，但大黄和厚朴（X2）表现出
表 1 因素与水平
Table 1 Factors and levels
水平 大黄（X1）/g 厚朴（X2）/g 枳实（X3）/g
1 24 0.5 4
2 12 1 0.5
3 6 2 8
4 3 4 1
5 1.5 8 16
6 0.75 16 2
7 0 0 0
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表 2 小承气汤不同配伍组合对消化系统的影响 （ 10=± n , sx ）
Table 2 Effect of Xiaochengqi Decoction in different compatibility on digestive system ( 10=± n , sx )
组别 X1 X2 X3 小肠推进率（Y1）/% 排便时间（Y2）/h 排便粒数（Y3）/粒
1 24 0.5 4 75.23±6.25 1.82±0.15 11.7±0.61
2 12 1 0.5 77.38±7.41 3.11±0.21 8.1±0.52
3 6 2 8 82.11±5.24 2.63±0.13 8.5±0.48
4 3 4 1 88.97±8.15 2.37±0.08 6.4±0.37
5 1.5 8 16 90.64±7.13 2.05±0.07 9.2±0.50
6 0.75 16 2 84.41±6.43 2.48±0.13 9.9±0.33
7 0 0 0 67.04±4.04 3.93±0.11 4.5±0.28
表 3 厚朴大黄汤不同配伍组合对呼吸系统的影响 （ 10=± n , sx ）
Table 3 Effect of Houpo Dahuang Decoction in different compatibility on respiratory system ( 10=± n , sx )
组别 X1 X2 X3 咳嗽潜伏期（Y4）/s 咳嗽次数（Y5） 酚红排量（Y6）/ (μg·mL−1)
1 24 0.5 4 47.5±3.4 8.5±4.1 3.18±1.41
2 12 1 0.5 49.6±4.2 9.2±4.9 2.52±0.87
3 6 2 8 54.3±2.9 6.9±3.7 2.93±1.04
4 3 4 1 51.2±3.7 7.4±2.8 2.84±0.96
5 1.5 8 16 64.3±5.1 5.6±2.1 3.31±1.23
6 0.75 16 2 60.4±4.5 6.1±3.4 3.57±0.93
7 0 0 0 26.7±2.1 11.6±6.2 1.25±0.48

正效应的协同作用，两者配伍的效应强度也是最大
的（回归系数最大），因此大黄与厚朴在此作用中为
君臣之药。厚朴与枳实（X3）之间也表现出协同的
相互作用效应，对小肠推进率呈正效应。
小肠推进率属于最大型指标，即越大越好。对
于此回归方程求 Y1 最大值优化时的配伍组合，所得
的最佳配伍组合为：X1＝24，X2＝16，X3＝14。
3.1.2 对正常小鼠排便时间的影响 采用多因子及
平方项逐步回归方法建立对 Y2（小鼠排便时间）的
数学模型。获得回归方程：Y2＝3.949 7－0.451 5 X2－
0.118 6 X3－0.002 7 X12＋0.023 3 X22＋0.008 3 X32
（R=0.999 69）。r（Y2，X2）＝−0.999 06，r（Y2，
X3）＝−0.994 14，r（Y2，X12）＝−0.999 23，r（Y2，
X22）＝0.998 79，r（Y2，X32）＝0.995 16。
从回归方程可以看出：Y2 为越小越好指标。厚
朴（X2）与枳实（X3）单味作用对排便时间呈负效
应，可缩短排便时间，尤以厚朴作用最大，但与剂
量并不呈正相关关系。大黄（X1）对排便时间也表
现为负效应，可缩短排便时间，但与剂量有关。在
此回归方程上 Y2 极小值时的最佳配伍组合经优化
表现为：X1＝24.00，X2＝9.70，X3＝7.18。
3.1.3 小鼠排便粒数 采用多因子交互项逐步回归
方法建立对 Y3（排便粒数）的数学模型，得回归方
程：Y3＝4.415 8＋0.256 4 X1＋0.332 2 X2＋0.264 9 X3－
0.019 4 X2X3（R=0.997 97）。r（Y3，X1）＝0.996 59，
r（Y3，X2）＝0.994 28，r（Y3，X3）＝0.963 89，
r（Y3，X2X3）＝−0.883 69。
排便粒数为越大越好指标，大黄（X1），厚朴（X2），
枳实（X3）均对小鼠排便粒数呈正效应，可增加排
便粒数，尤以厚朴的强度最大。但厚朴与枳实的相
互作用表现为负效应。在求此回归方程 Y3 极大值时
的最佳配伍组合为：X1＝24，X2＝16，X3＝0。
3.2 厚朴大黄汤组方与祛痰镇咳作用关系
3.2.1 对氨水所致小鼠咳嗽潜伏期的影响 采用多
因子交互项逐步回归方法建立对 Y4（咳嗽潜伏期）的
数学模型，得到回归方程：Y4＝26.70＋0.639 4 X2＋
0.741 2 X3＋1.823 5 X1X2－0.043 1 X1X3（R=0.999 52）。
r（Y4，X2）＝0.991 73，r（Y4，X3）＝0.995 22，r（Y4，
X1X2）＝0.998 44，r（Y4，X1X3）＝−0.954 20。
咳嗽潜伏期为越大越好指标，厚朴（X2），枳实
（X3）对于 Y4（咳嗽潜伏期）均表现为正效应，可
延长咳嗽潜伏期。大黄（X1）与厚朴相互作用也表
现为正效应，且强度为最大。而大黄与枳实的相互
作用表现为负效应。在此回归方程中求 Y4 极大值时
的最佳配伍组合为：X1＝24.00，X2＝16.00，X3＝
14.59。
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3.2.2 对咳嗽次数的影响 采用二次多项式逐步
回归的方法建立对 Y5（2 min 咳嗽的次数）的数学
模型，得到回归方程：Y5＝11.60＋0.159 4 X1－0.079 8
X2－0.344 0 X1X2－0.028 2 X1X3－0.006 1 X2X3
（R=0.999 44）。r（Y5，X1）＝0.993 20，r（Y5，X2）＝
−0.977 26，r（Y5，X1X2）＝−0.998 10，r（Y5，X1X3）＝
−0.991 31，r（Y5，X2X3）＝−0.951 70。
咳嗽次数值为越小越好指标。大黄（X1）单味
药呈正效应，厚朴（X2）呈负效应。但大黄、厚朴、
枳实（X3）三者相互之间均有协同作用，表现出的
都是负效应，尤以大黄、厚朴配伍对减少咳嗽次数
的贡献最大。在此方程中求 Y5 极小值时的最佳配伍
组合为：X1＝24，X2＝16，X3＝16。
3.2.3 对小鼠气管酚红排泌的影响 采用多因子交互项
逐步回归方法建立对Y6（小鼠呼吸道酚红排泌量）的数
学模型，得到回归方程：Y6＝1.25＋0.067 2＋0.101 5
X1X2＋0.006 9 X1X3＋0.001 1 X2X3（R=0.998 53）。r
（Y6，X2）＝0.989 54，r（Y6，X1X2）＝0.993 96，r
（Y6，X1X3）＝0.979 29，r（Y6，X2X3）＝0.716 07。
呼吸道酚红排泌量为越大越好指标，厚朴（X2）
呈正效应，大黄（X1）、厚朴、枳实（X3）两两间均
可相互作用，起协同作用，表现为正效应。尤以大
黄与厚朴相互作用对增加呼吸道酚红排泌量的强度
最大。在此方程中求 Y6 极大值时的最佳配伍组合
为：X1＝24，X2＝16，X3＝4.3。
4 讨论
中药复方的配伍理论是基于药物之间的相互作
用原理。1981 年 WHO 把药物联合作用明确分为 4
类：叠加、协同、拮抗和独立作用。国内外研究药
物相互作用的方法有：等效应线法、等高线图解分
析法、BÜrgi 法、Weaver 氏法、Chou Talalay 合并
指数（combination index, CI）法、Finney 调和平均
数法、以受体学说为基础的联合作用分析法等数十
种之多[13-20]。但多针对于药效成分单一、药物数量
少（少于 3 个）的药物配伍。基于均匀设计数学方
法结合偏最小二乘拟合方法较适合中药配伍组合的
特点，可定性分析复方药物之间的“七情和合”与
“君臣佐使”关系等，并可确定组方中每个组分的相
对重要程度和相对量效关系，确定药物相互作用的
性质，如协同性、拮抗性和叠加性；寻找优化组方，
包括最适组分，最佳配伍比例和剂量。
从实例分析来看，小承气汤和厚朴大黄汤组成
相同，均由大黄、厚朴、枳实组成，但两方中 3 味
药配伍比例不同。小承气汤原方以大黄为君药，枳
实为臣药，厚朴为佐使药，主治阳明腑实、大便秘
结、潮热谵语等证。小承气汤主要是攻下作用，在
对消化系统 3 个指标中，单味药的作用并不突出，
主要是 3 味药配伍的相互作用起主要作用，共奏泻
热通便、消胀除满之功；其中大黄和厚朴配伍的效
应最大，说明复方配伍的合理性和重要性。
厚朴大黄汤主要作用是镇咳祛痰。方中以厚朴、
枳实为主，大黄对呼吸系统 3 个指标贡献力不大。
但大黄和二药合用能加强镇咳、化痰作用，尤以厚
朴与大黄配伍的效应最大，超过单味药的效应，显
示出方药配伍的作用。分析结果与厚朴大黄汤原方
以厚朴为君，大黄、枳实为臣使，主治支饮胸满作
用相符。
综上所述，本文所提出的基于均匀设计-偏最小二
乘回归建模的方法研究复方配伍规律，可从数理方法
进行阐析，通过运用数学、计算机技术等方法对复方
药物的相互作用进行数据分析，包括优化组方（最优
组分、配伍比例和剂量等）、各组分在方中的重要程
度，如君药（主药）、臣药（协同药），佐使药（拮抗、
相加药等）、药物相互作用的定性判断（协同性、拮
抗性和叠加性等），既有助于科学认识复方配伍的实
质，也有助于中药新药复方科学化组方。
此外，中药复方的配伍效应不仅体现在药理、
药效方面，而且还表现在药代、药化等方面，对
其深入研究不仅更有利于配伍规律的阐释，还可
以揭示中药复方的配伍的作用机制，这是今后努
力的方向[21]。
参考文献
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