全 文 ：基于 Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计法的大承气汤配伍研究
谢　臻，曹　骋，曾元儿，江 滨
（广州中医药大学 中药分析教研室，广东 广州 ５１０００６）
［摘要］　目的：研究枳实、厚朴和芒硝的剂量配伍变化对大黄蒽醌类成分在整方中溶出的影响。方法：以枳实（ｘ１）、厚朴
（ｘ２）、芒硝（ｘ３）与大黄的剂量比为考察因素，以大黄中５个蒽醌类成分（芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚）的
提取率为考察指标，应用Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计渴求函数响应曲面优化法，研究枳实、厚朴和芒硝的剂量配伍变化对大黄蒽醌类成分
在整方中溶出的影响。结果：配伍研究的结果表明，各味药在大承气汤中的剂量配比为大黄枳实厚朴芒硝（１∶４∶２３１∶２）
时，蒽醌类成分有好的溶出率。结论：将Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计渴求函数的响应曲面优化法应用于中药配伍方面的研究，具有方便，预
测性好的优点，也为数学模型在中药复方配伍的推广和应用提供理论依据。
［关键词］　大承气汤；Ｄｏｅｈｌｅｒｔ；渴求函数；响应曲面
［收稿日期］　２００８１１０１
［基金项目］　国家中医药管理局２００６２００７年度国家科学技术专项
（０６０７ＺＰ３８）
［通信作者］　江滨，教授，博士生导师。Ｔｅｌ：（０２０）３６５８５５２１，Ｅ
ｍａｉｌ：ｇｚｊｉｎｇｂｉｎ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
［作者简介］　谢臻，博士研究生，主要从事中药质量控制、中药复方
配伍的研究。Ｔｅｌ：（０２０）３９３５８０８２，Ｅｍａｉｌ：ｘｉｅ＿ｚｈｅｎ＠１２６．ｃｏｍ
　　大承气汤始见于汉代张仲景之《伤寒论》及《金
匮要略》［１］，具有峻下热结的功效，主治伤寒、温病
或瘟疫阳明腑实证。其由大黄１２ｇ、厚朴２４ｇ、枳实
１２ｇ、芒硝９ｇ４味药组成，记载各味药的剂量比为
１∶２∶１∶０７５。但在古今的医书中对大承气汤各味药
的剂量描述却各有不同［２３］，终述其原因，有古今质
量度量的差异，也有因治疗目的的不同。基于此目
的，本实验运用 Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计法对大承气汤各味药
剂量配伍进行研究。
Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计法的优点：首先，其需要较少的试
验次数。其次是所有的因素水平数不同，这样可以
灵活地对所选择的因素安排较大或较小的水平数，
通常倾向于选择有较大影响的因素安排最大的水平
数，以较大限度地获取整个实验信息。考虑到所有
设计试验的效率是以模型的系数个数来决定，而不
是以试验的次数，Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计具有比中心复合设
计和ＢｏｘＢｅｈｎｋｅｎ设计更高的效率。同样地，Ｄｏｅｈ
ｌｅｒｔ设计在空间映射也更有效，因为六边形能填充
空间而不会重叠，所以相邻的六边形能更完全、有效
地填充空间。因此，这个方法已经被成功地运用于
优选不同的工艺参数。优选的过程包括３个主要步
骤：首先是统计设计的研究实验，然后是评估数学模
型的系数和预测响应值，最后检验模型的合理性。
目前，基于二阶模型的 Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计法常用于工艺
的优化［４１０］，也有用于色谱条件的优化［１１１２］。对于
多指标（２个或２个以上）数据的处理学采用渴求函
数（ｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎ）［１３１４］的方法。
本实验以枳实（ｘ１）、厚朴（ｘ２）、芒硝（ｘ３）与大
黄的剂量比为考察因素，以大黄中５个蒽醌类成分
（芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲
醚）的提取率为考察指标，应用 Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计渴求
函数响应曲面优化法，研究枳实、厚朴和芒硝的剂
量配伍变化对大黄蒽醌类成分在整方中溶出的影
响，为中药复方配伍的化学机制研究提供理论依据。
１　材料
ＬＣ１０ＡＴ高效液相色谱仪（日本岛津仪器有限
公司）；Ｎ２０１０色谱工作站（浙江大学智达信息工程
有限公司）；ＨＨＳ１１６恒温水浴箱（常州市国立试
验设备研究所）；ＣＱ２００超声清洗器（上海音波声电
科技公司）；ＡＥＧ２２０电子分析天平（日本岛津仪器
有限公司）。
大黄、厚朴、枳实、芒硝饮片（购于广州致信中
药饮片有限公司）均由广州中医药大学中药鉴定教
研室黄海波副教授鉴定。芦荟大黄素对照品（批号
１１０７９５２００６０５）；大 黄 酸 对 照 品 （批 号 ０７５７
２００２０６）；大黄素对照品（批号 １１０７５６２００１１０）；大
黄酚对照品（批号１１０７５６２００１１０）；大黄素甲醚对
照品（批号１１０７５６２００１１０）（以上对照品均购于中
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国药品生物制品检定所）；甲醇（ＭｅｒｃｈＫＧａＡ）；其余
试剂为分析纯。
２　方法
２．１　Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计矩阵
Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计是由所考察的因子水平数目及其
设计矩阵编码值来定义的。编码值与真实值的关系
可用公式（１）表示：
ｘｉ＝（
Ｘｉ－Ｘｏｉ
ΔＸｉ
）ａｉ （１）
其中，ｘｉ为因子ｉ同水平的编码值，Ｘｉ为真实值，
Ｘｏｉ为因子水平区域的中间值，△Ｘｉ为每个因子不同
水平中的最大值（或者最小值）与中间值的跨距，αｉ
为每个因子编码值的极值。Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计所需试验
次数（Ｎ）可用公式 Ｎ＝２ｋ＋２ｋ＋Ｃ０表示，其中 ｋ为
所考察因素的数目，Ｃ０为中心点的数目（试验次
数），该数目用来评价模型的实验误差。
本实验选择大黄的剂量为１倍量，则枳实（ｘ１）、
厚朴（ｘ２）、芒硝（ｘ３）与大黄的剂量倍数比为考察的
３个因素，每个因素按 Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计矩阵选择的各
水平及其对应的编码值见表１，２。
表１　Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计三因素的范围与水平
水平 编码值ｘ１ 枳实Ｘ１／倍量 编码值ｘ２ 厚朴Ｘ２／倍量 编码值ｘ３ 芒硝Ｘ３／倍量
１ －１ ０ ０８６６ ０ ０８１６ ０
２ －０５ １ －０５７７ １ ０ １
３ ０ ２ －０２８８ ２ ０８１６ ２
４ ０５ ３ ０ ３ 　 　
５ １ ４ ０２８８ ４ 　 　
６ 　 　 ０５７７ ５ 　 　
７ 　 　 ０８６６ ６ 　
表２　三因素Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计矩阵及其编码值
Ｎｏ． ｘ１ ｘ２ ｘ３
Ｘ１枳实
／倍量
Ｘ２厚朴
／倍量
Ｘ３芒硝
／倍量
１ １ ０ ０ ４ ３ １
２ －１ ０ ０ ０ ３ １
３ ０５ ０８６６ ０ ３ ６ １
４ －０５ －０８６６ ０ １ ０ １
５ ０５ －０８６６ ０ ３ ０ １
６ －０５ ０８６６ ０ １ ６ １
７ ０５ ０２８８ ０８１６ ３ ４ ２
８ －０５ －０２８８ －０８１６ １ ２ ０
９ ０５ －０２８８ －０８１６ ３ ２ ０
１０ ０ ０５７７ －０８１６ ２ ５ ０
１１ －０５ ０２８８ ０８１６ １ ４ ２
１２ ０ －０５７７ ０８１６ ２ １ ２
１３ ０ ０ ０ ２ ３ １
２．２　大承气汤提取液的制备
按表２Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计矩阵，称取与方中大黄不
同质量比的枳实、厚朴药材，置圆底烧瓶，加入６０％
乙醇２５ｍＬ，回流提取７０ｍｉｎ，滤过，药液中下一定
比例重量的大黄０２４ｇ（精密称定），再回流提取１０
ｍｉｎ，滤过，向药液中溶入芒硝，微沸１０ｍｉｎ，趁热滤
过至２５ｍＬ量瓶，加６０％乙醇至刻度，摇匀，得大承
气汤提取液。
２．３　芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素
甲醚ＨＰＬＣ含量测定方法
２．３．１　色谱条件　ＨｙｐｅｒｓｉｌＯＤＳ２Ｃ１８（４６ｍｍ×
２５０ｍｍ，５μｍ）；流动相 ０１％磷酸为流动相 Ａ，甲
醇为流动相Ｂ，梯度洗脱０～２３ｍｉｎ，Ｂ７０％ ～８５％，
２４～２８ｍｉｎ，Ｂ８５％ ～９５％，２９～３２ｍｉｎ，Ｂ９５％，流
速１０ｍＬ·ｍｉｎ－１；柱温３０℃；检测波长２５４ｎｍ；进
样量 １０μＬ。
２．３．２　对照品溶液的制备　精密称取大黄素、大黄
酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚对照品适量，加甲醇
分别制成每１ｍＬ含芦荟大黄素００８６ｍｇ、大黄酸
００８５６ｍｇ、大黄素００１１ｍｇ、大黄酚０００９８ｍｇ，
大黄素甲醚０００４６４ｍｇ的溶液。
２．３．３　供试品溶液制备　取精密移取２．２项下提
取液１ｍＬ，置烧瓶中，挥去溶剂，加２５ｍｏｌ·ｍＬ－１
硫酸溶液１０ｍＬ，超声处理５ｍｉｎ，再加三氯甲烷１０
ｍＬ，加热回流１ｈ，冷却，移至分液漏斗中，用少量三
氯甲烷洗涤容器，并入分液漏斗中，分取三氯甲烷
层，酸液用三氯甲烷提取２次，每次１０ｍＬ，合并三
氯甲烷液，减压回收溶剂至干，残渣加甲醇使溶解，
转移至１０ｍＬ量瓶中，加甲醇至刻度，摇匀，滤过，取
续滤液，得供试品溶液。
２．４　多指标数据处理
将渴求函数运用于大承气汤各味药最佳剂量组
合的研究，以使芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄
酚、大黄素甲醚能同时有最大提取率。Ｄｅｒｉｎｇｅｒ的
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方法［１４］首先把每一个指标值 Ｙｋ转换成独立的渴求
值ｄｋ，渴求值在０～１，如果响应值在可接受的范围
之外时，设 ｄｋ＝０，如果其响应值被认为是完美的，
设ｄｋ＝１。考虑到各蒽醌提取率应为越高越好，因
此，采用公式（２）计算。Ｙｋ（ｍｉｎ）为可接受的最小Ｙｋ指
标值，而Ｙｋ（ｍａｘ）则是最大的指标值，ｒ是正常数。如
果ｒ＝１，ｄｋ值是线性增大的趋势；如果 ｒ＞１，ｄｋ呈快
速增大至Ｙｋ（ｍａｘ）值的趋势；如果ｒ＜１，则ｄｋ呈缓慢增
大至Ｙｋ（ｍａｘ）的趋势。
ｄｋ
０，
（
Ｙｋ－Ｙｋ（ｍｉｎ）
Ｙｋ（ｍｉｎ）－Ｙｋ（ｍｉｎ）
）ｒ
１
{
，
ｉｆ　Ｙｋ≤Ｙｋ（ｍｉｎ）
ｉｆ　Ｙｋ（ｍｉｎ）＜Ｙｋ＜Ｙｋ（ｍｉｎ）
ｉｆ　Ｙｋ≥Ｙｋ（ｍｉｎ）
　　（２）
　　最后结合所有独立的渴求值，采用公式（３）求
得整体渴求函数Ｄ（ｏｖｅｒａｌｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙ）：
Ｄ＝（ｄ１，ｄ２，…，ｄｋ）
１／ｋ　　　（３）
　　从公式（３）可以看出，若 ｄｋ＝０（即其中作任何
一个渴求值不可接受），则Ｄ＝０，整个产品过程是不
可接收的。能使 Ｄ最大化的因子水平设置即为最
优化条件。
本次试验的考察指标为芦荟大黄素（Ｙ１）、大
黄酸（Ｙ２）、大黄素（Ｙ３）、大黄酚（Ｙ４）、大黄素甲醚
（Ｙ５）提取率，其所对应的渴求值分别为 ｄ１，ｄ２，ｄ３，
ｄ４，ｄ５，ｒ＝１；Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，按公式（２）转换为相
应的渴求值 ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４，ｄ５，再按公式（３）计算
ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４，ｄ５的几何平均数得相应的整体渴求
值 Ｄ。
２．５　响应曲面优化
响应曲面法是通过建立响应值（因变量）与被
考察因素（自变量）的涵数关系（响应曲面），从响应
面上选择最佳的响应值，从而回推出自变量取值范
围即最佳试验条件的方法。本次试验响应曲面待拟
合的方程如下：
Ｙ＝ｂ０＋ｂ１Ｘ１＋ｂ２Ｘ２＋ｂ３Ｘ３＋ｂ４Ｘ１２＋ｂ５Ｘ２２＋ｂ６Ｘ３２＋ｂ７Ｘ１
Ｘ２＋ｂ８Ｘ１Ｘ３＋ｂ９Ｘ２Ｘ３ Ｅｑｎ［１］
　　方程［１］中，Ｙ表示因变量（响应值），Ｘ１～Ｘ３表
示自变量，ｂ１～ｂ９为相关系数，ｂ１～ｂ３，ｂ４～ｂ６，ｂ７～ｂ９
分别表示自变量的线性效应、二次效应和交互效应。
运用统计分析软件 ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＡ７０对实验数据进
行多元回归和方差分析，得回归方程，再根据回归方
程，运用统计绘图软件 ＳｉｇｍａＰｌｏｔ１００绘制出响应
曲面及其等高线图。
３　结果
３．１　芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素
甲醚ＨＰＬＣ含量测定方法的建立
３．１．１　线性关系考察　分别精密吸取芦荟大黄素
对照品溶液（００８６ｇ·Ｌ－１）０１，０４，０８，１２，１６，
２０ｍＬ，大黄酸对照品溶液（００８５６ｇ·Ｌ－１）０２，
０８，１６，２４，３２，４０ｍＬ，大黄素对照品溶液
（００１１ｇ·Ｌ－１）００４，０１６，０３２，０４８，０６４，０８
ｍＬ，大黄酚对照品溶液（０００９８ｇ·Ｌ－１）０２，０８，
１６，２４，３２，４０ｍＬ，大黄素甲醚对照品溶液
（０００４６４ｇ·Ｌ－１）０１４，０５６，１１２，１６８，２２４，２８
ｍＬ分别置１０ｍＬ量瓶中，加甲醇稀释至刻度，摇匀。
分别取上述稀释溶液各 １０μＬ，注入液相色谱仪。
按上述色谱条件进样测定，以峰面积积分值 Ａ为纵
坐标，对照品量Ｘ（μｇ）为横坐标，绘制标准曲线，得
芦荟大黄素标准曲线方程 Ａ＝５５５１３×１０６Ｘ＋
３７０７８１，ｒ＝０９９９１，线性范围０００８６～０１７２０
μｇ，大黄酸标准曲线方程 Ａ＝３７７８７×１０６Ｘ＋
８６２１７，ｒ＝０９９９６，线性范围 ００１７１２～０３４２４
μｇ，大黄素标准曲线方程 Ａ＝１４６０２×１０６Ｘ＋
１８１１０５，ｒ＝０９９９５，线性范围０００４４０～００８８０
μｇ，大黄酚标准曲线方程 Ａ＝１２０３６×１０６Ｘ＋
７４６０３５，ｒ＝０９９９５，线性范围００１９６０～０３９２０
μｇ，大黄素甲醚标准曲线方程 Ａ＝１５１４５×１０６Ｘ＋
４０７７９，ｒ＝０９９９５，线性范围０００６４９６～０１２９９
μｇ。
３．１．２　精密度试验　精密吸取对照品溶液１０μＬ，
重复进样６次，按上述色谱条件测定芦荟大黄素、大
黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚峰面积值，结果
各峰面积的 ＲＳＤ分别为 ０９１％，１８％，０７７％，
０８８％，１１％。
３．１．３　稳定性试验　取供试品溶液于 ０，２，４，８，
１２，２４ｈ分别进样１０μＬ，测定芦荟大黄素、大黄酸、
大黄素、大黄酚和大黄素甲醚峰面积值，结果各峰面
积的 ＲＳＤ分别为 １８％，１５％，１５％，２６％，
２８９％。
３．１．４　重复性试验　分别精密移取大承气汤提取
液１ｍＬ，共６份，按２．３．３项下供试品溶液制备方
法制备，测定芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚和
大黄素甲醚含量，结果各含量的ＲＳＤ分别为２２％，
４０％，３８％，１５％，４１％。
３．１．５　加样回收率试验　精密移取大承气汤提取
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液０５ｍＬ，共６份，分别精密加入一定量的对照品
溶液，按２．３．３项下供试品溶液制备方法制备，测定
芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚和大黄素甲醚
含量，计算得各平均加样回收率分别为 ９８６３％，
１００２９％，９８８６％，９８５８％，９８６７％，ＲＳＤ分别为
１９％，２１％，２５％，２７％，２８％。
３．２　试验数据的统计分析结果
按表２Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计矩阵测得的样品试验数据
结果见表３（芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大
黄素甲醚提取率分别为 Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５）。Ｙ１，Ｙ２，
Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５按公式（２），（３）转换成相应的渴求值ｄ１，ｄ２，
ｄ３，ｄ４，ｄ５，Ｄ。应用ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＡ７０软件包对按Ｄｏｅ
ｈｌｅｒｔ设计矩阵获得的实验数据进行多元回归与方差
分析，得到优化后Ｄ的回归方程为Ｅｑｎ［２］。
表３　响应值Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５和转换后的渴求值ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４，ｄ５和Ｄ
Ｎｏ． Ｙ１ Ｙ２ Ｙ３ Ｙ４ Ｙ５ ｄ１ ｄ２ ｄ３ ｄ４ ｄ５ Ｄ Ｄ′
１ ０１４ ０３５ ０２３ ０３５ ０２２ ０６８ ０５８ ０５９ ０３０ ０３２ ０４７ ０５５
２ ０１２ ０３６ ０２４ ０３９ ０２５ ０３７ ０６６ ０９０ ０５７ ０６９ ０６１ ０５１
３ ０１１ ０３３ ０２１ ０３０ ０２４ ００６ ０３７ ０ ０ ０６５ ０ －０１
４ ０１５ ０３２ ０２４ ０４５ ０２０ ０８２ ０１８ ０７９ １００ ０ ０ ００９
５ ０１６ ０３７ ０２４ ０４３ ０２０ １００ ０７８ ０８０ ０８３ ０ ０３０ ０２３
６ ０１０ ０３１ ０２２ ０３１ ０２７ ０ ０ ０２３ ００５ １００ ０ ００５
７ ０１３ ０３７ ０２４ ０３７ ０２５ ０５５ ０８８ ０７２ ０４８ ０７７ ０６７ ０６５
８ ０１３ ０３５ ０２５ ０４２ ０２３ ０５７ ０５９ １００ ０７９ ０４５ ０６５ ０７０
９ ０１４ ０３８ ０２５ ０４０ ０２２ ０７５ １００ ０９４ ０６７ ０３２ ０６９ ０６２
１０ ０１２ ０３３ ０２３ ０３５ ０２６ ０２３ ０３６ ０５４ ０３１ ０８７ ０４１ ０４３
１１ ０１２ ０３４ ０２３ ０３６ ０２５ ０３４ ０５１ ０５８ ０４０ ０７７ ０５０ ０５３
１２ ０１４ ０３５ ０２４ ０４２ ０２１ ０７５ ０５７ ０８５ ０８０ ０１６ ０５４ ０５２
１３ ０１３ ０３５ ０２３ ０３７ ０２３ ０４４ ０５６ ０５７ ０４８ ０４９ ０５１ ０５３
　　注：Ｄ′为预测值。
　　Ｄ＝０３１３７８６＋０３１６６４６Ｘ２ －０４４７２８Ｘ３ －
００５０４２Ｘ２２＋０１４８６２４Ｘ
３
２－００２０９１Ｘ１Ｘ２＋００７１３０９Ｘ１
Ｘ３；（ｒ＝０９７１７５；方差解释 ｖａｒｉａｎｃｅｅｘｐｌａｉｎｅｄ＝
９４４３％） Ｅｑｎ［２］
ｒ＝０９７１７５，表明有９７１７５％蒽醌成分提取率
的变差归因于 ３个自变量的变化，也说明了只有
２８２５％的变差不被此方程所解释。从表４中的各
个Ｐ值可以看出自变量厚朴（Ｘ２）、芒硝（Ｘ３）的线性
效应和二次效应都有较高的显著性，特别是自变量
厚朴（Ｘ２），说明在整方中，厚朴剂量细微的变差就
会在一定程度上影响所考察的指标成分的溶出。交
互效应项没有显著性差异，但除去这２项后方程的ｒ
值反而变小了，所以在方程优化的过程中没有把这
两项去掉。图１为 Ｄ值二项式模型的响应值与预
测值的分布，从图上可以看出，大部分的点都落在对
角线附近，响应值和预测值之间的偏差不大，表明模
型拟合数据良好。
３．３　响应曲面及其等高线图
表４　非线性评估系数（回归系数显著性）
Ｎｏ． 相关系数 相关系数值 标准误 ｔ Ｐ
常数 ｂ０ ０３１３７８６ ００７９０９３ ３９６７２９３ ０００７３９０２）
厚朴（Ｘ２） ｂ２ ０３１６６４６ ００５０２５７ ６３００４８８ ００００７４５２）
芒硝（Ｘ３） ｂ３ －０４４７２８０ ０１３３８２０ －３３４２３８０ ００１５５６６１）
厚朴×厚朴（Ｘ２２） ｂ５ －００５０４２０ ０００７００３ －７２００５４０ ００００３６３２）
芒硝×芒硝（Ｘ３２） ｂ６ ０１４８６２４ ００５２６７０ ２８２１８０４ ００３０２８２１）
枳实×厚朴（Ｘ１Ｘ２） ｂ７ －００２０９１０ ００１２３１２ －１６９８５８０ ０１４０３１４
枳实×芒硝（Ｘ１Ｘ３） ｂ８ ００７１３０９ ００３７３４５ １９０９４７１ ０１０４７８５
　　注：１）Ｐ＜００５，２）Ｐ＜００１。
　　以方程［２］为分析模型，固定其中１个变量（取
中值），应用ＳｉｇｍａＰｌｏｔ统计绘图软件，绘制出响应值
Ｄ与其他２个自变量的响应曲面及其等高线图，见
图２～４。最佳优化剂量条件为曲面顶点附近的区
域。应用 ＬＩＮＧＯ９０软件求导，可以得到，当剂量
配比为大黄枳实厚朴芒硝（１∶４∶２３１∶２）时，Ｄ有
预测的最大值０８５。
　　
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图１　Ｄ值二项式模型的响应值与预测值分布
４　讨论
中药配伍特点主要是根据中药性能的不同，有
选择地将２种以上的药物结合在一起使用，或将某
些药物进行先煎、后下，或者增减配伍药物的剂量，
达到增效或抵消副作用的目的。大承气汤是泻法的
代表方剂，其君药为大黄，大黄的有效成分是蒽醌类
成分，本试验通过增减其另外３味药的剂量，提高大
黄蒽醌类成分在煎煮过程中的溶出率，从而达到增
效的目的。
本研究以枳实、厚朴、芒硝为３个自变量，考察
对因变量大黄蒽醌类成分的提取率变化的影响，所
以在整个试验的设计上，只改变其他３味药的剂量，
图２　枳实与厚朴渴求函数Ｄ的响应曲面及其等高线图
图３　枳实与芒硝渴求函数Ｄ的响应曲面及其等高线图
固定大黄剂量不变，是考虑到使其提取条件统一，减
少因大黄剂量的变化，而使得其提取条件的微小变
化对大黄蒽醌提取率产生影响。如果大黄的剂量也
相应地改变，如加一个自变量 Ｘ４（大黄），在配伍实
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图４　厚朴与芒硝渴求函数Ｄ的响应曲面及其等高线图
验的过程中，提取条件的溶媒量没有改变，但大黄的
剂量变化了，也就是说相对大黄药材，加入的溶媒量
变化了，那么溶媒量的变化也会对大黄中蒽醌类成
分的提取率产生微小的影响，所以，在设计整个试验
的时候，正是由于考虑到这点，故在配伍的时候固定
大黄药材在整方中的剂量比为１。
本研究主要是考察各味药在整方中的剂量比为
目的，对于整方在实际的应用中具体最佳的剂量克
数，还需通过进一步的药效学实验研究来得出。
响应曲面渴求函数法已被证明是非常好的统
计分析手段来解决多变量以及优选１个或几个响应
值的问题。而且，个人电脑，统计软件和计算机制图
的应用，对完善渴求函数方法起了极大的推动作用，
所以，渴求函数被成功地应用于优化各类工业生产
工艺和样品或分析物前处理条件的研究［１５］。
Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计方法已经被成功地运用于优选不
同的工艺参数。优选的过程包括３个主要步骤：首
先是统计设计的研究，然后是评估数学模型的系数
和预测响应值，最后检验模型的合理性。因此，本研
究应用Ｄｏｅｈｌｅｒｔ设计渴求函数响应曲面优化法，研
究枳实、厚朴和芒硝的剂量配伍变化对大黄蒽醌类
成分在整方中溶出的影响，是 Ｄｏｅｈｌｅｒｔ数学模型运
用到中药复方配伍研究的初步的尝试，通过对３个
自变量（枳实，厚朴，芒硝）进行配伍试验及其结果
预测，优化二项式方程的变量值，得到具有良好拟合
性的模型，自变量的变化与指标性成分之间的相关
分析说明３个自变量（枳实，厚朴，芒硝）对大黄蒽
醌成分的提取率有较高的显著性影响，特别是厚朴。
从等高线图上还可以观察到３个因素之间的交互效
应。以方程［２］为分析模型，可以得出当剂量配比
为大黄枳实厚朴芒硝（１∶４∶２３１∶２）时，Ｄ有预测
的最大值０８５。当然，笔者对整个数学模型还有许
多认识不足的地方。随着研究的深入，在以后的实
验中将进一步研究学习，将此模型针对不同的研究
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［Ａｂｓｔｒａｃｔ］　Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：ＴｏｓｔｕｄｙｔｈｅｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙｏｆｄｏｓａｇｅｃｈａｎｇｅｏｆＺｈｉｓｈｉ，ＨｏｕｐｏａｎｄＭａｎｇｘｉａｏａｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｙｉｅｌｄｓｏｆＡｎ
ｔｈｒａｑｕｉｎｏｎｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｎＤａｃｈｅｎｇｑｉｄｅｃｏｃｔｉｏｎ．Ｍｅｔｈｏｄ：Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ（ＲＳＭ）ｗｉｔｈＤｏｅｈｌｅｒｔｄｅｓｉｇｎｗａｓａｄｏｐｔｅｄｔｏ
ｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｙｉｅｌｄｓｏｆＡｎｔｈｒａｑｕｉｎｏｎｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｎＤａｃｈｅｎｇｑｉｄｅｃｏｃｔｉｏｎｂｙｄｏｓａｇｅｃｈａｎｇｅｏｆＺｈｉｓｈｉ，ＨｏｕｐｏａｎｄＭａｎｇｘｉａｏａｎｄｔｈｅ
ａｎａｌｙｓｉｓｔｉｍｅｗａｓｓｈｏｒｔｅｎｔｈｒｏｕｇｈａｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｒｅｓｕｌｔ：ＲｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＡｎｔｈｒａｑｕｉｎｏｎｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｗｅｒｅｇｏｔａｈｉｇｈｙｉｅｌｄｓ
ｗｈｅｎｔｈｅｄｏｓａｇｅｒａｔｉｏｏｆＤａｃｈｅｎｇｑｉｄｅｃｏｃｔｉｏｎｗｅｒｅｃｏｍｐａｔｉｂｌｅａｓｆｏｌｏｗｓ：ＤａｈｕａｎｇＺｈｉｓｈｉＨｏｕｐｏＭａｎｇｘｉａｏ（１∶４∶２３１∶２）．Ｃｏｎｃｌｕ
ｓｉｏｎ：ＴｈｅＤｏｅｈｌｅｒｔｄｅｓｉｇｎｗｉｔｈａｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈａｌｏｗａｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｒｅｓｐｏｎｓｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ，ｉｓａｇｏｏｄｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄ，ｏｆ
ｃａｕｓｅ，ｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｃａｎｂｅｆｕｒｔｈｅｒｅｘｔｅｎｄｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙｒｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍａｔｅｒｉａｌｍｅｄｉｃｉｎｅ．
［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］　Ｄａｃｈａｎｇｑｉｄｅｃｏｃｔｉｏｎ；ｄｏｅｈｌｅｒｔ；ｄｅｓｉｒａｂｉｌｉｔｙｆｕｃｔｉｏｎ；ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ
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