《秘訣方?！分泻谑|香方劑組方規(guī)律研究

木其爾 白明慧 滿 達*

1.內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙醫(yī)藥研究所，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010065；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)國際蒙醫(yī)醫(yī)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010065

《秘訣方?！分泻谑|香方劑組方規(guī)律研究

木其爾1,2白明慧1,2滿 達1,2*

1.內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙醫(yī)藥研究所，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010065；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)國際蒙醫(yī)醫(yī)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010065

目的：應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對《秘訣方?！分忻鞔_含有黑蕓香的方劑進行分析，探討其組方規(guī)律。方法：收集、整理方劑，將其錄入Excel2010進行頻數(shù)統(tǒng)計，篩選出高頻使用藥物。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSSModeler14.1數(shù)據(jù)挖掘軟件，應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法進行分析，建立藥物關(guān)聯(lián)相關(guān)“網(wǎng)格圖”。應(yīng)用SPSS20.0數(shù)據(jù)軟件，對數(shù)據(jù)進行因子分析。結(jié)果：高頻藥物統(tǒng)計結(jié)果：277首含黑蕓香的方劑中，共涉及299味藥物，其中麝香、石菖蒲、草烏、訶子等藥物出現(xiàn)的頻次較高，尤其麝香出現(xiàn)頻次高達181次。關(guān)聯(lián)分析結(jié)果：黑蕓香與麝香關(guān)聯(lián)最強，其次為草烏、石菖蒲、訶子。因子分析結(jié)果：共得8個公因子，以抑赫依、殺粘、清熱、燥黃水為主，累計貢獻率達68.68%。結(jié)論：通過本次研究初步掌握了蒙藥黑蕓香在方劑中的組方規(guī)律，即蒙藥黑蕓香主要應(yīng)用于抑赫依、殺粘、清熱、祛黃水方劑中，為黑蕓香的臨床應(yīng)用及進一步研究提供了參考。

秘訣方海；黑蕓香；數(shù)據(jù)挖掘；組方規(guī)律

黑蕓香又名“安息香”、“蕓香”、“C.Myrrha”、“Commiphramolmol”、“Arabian myrrh”、“Karam”、“MorrHigazi”、“murr”、“guggul”、“makkul”、“malmal”、“moyao”和“bola”[1]。黑蕓香作為蒙藥中重要的藥材之一，在許多蒙醫(yī)藥學(xué)著作中均有提及。如《甘露四部》、《通瓦嘎吉德》、《哲對寧諾爾》等蒙醫(yī)經(jīng)典著作中均有眾多含黑蕓香方劑的記載；《晶珠本草》、《無誤蒙藥鑒》等著作中不僅詳細(xì)地描述了黑蕓香植物的原生態(tài)，更是記載了它的藥味、藥性及功效。但是有關(guān)黑蕓香在方劑中的作用、地位及其意義等方面的研究資料較為缺乏。尤其是現(xiàn)代蒙醫(yī)學(xué)對黑蕓香的研究極為少見，或僅限于臨床觀察。因此，有必要加強此方面的研究，為蒙藥方劑配伍理論提供科學(xué)依據(jù)。《秘訣方?！酚置睹舍t(yī)金匱》，是蒙醫(yī)藥學(xué)史上較為完整的一部方劑學(xué)著作，與《四部甘露》、《蒙藥正典》等兩部蒙醫(yī)藥古籍并稱為蒙醫(yī)“三大經(jīng)典”[2]?！睹舍t(yī)金匱》記載的方劑數(shù)量，按方劑學(xué)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計共有3381首[3]。進一步研究、挖掘并利用本書中豐富的方劑資源及獨特的組方規(guī)律，對蒙醫(yī)藥學(xué)的發(fā)展有著不可或缺的重要意義。本研究通過了解《秘訣方海》中含有黑蕓香方劑的組方規(guī)律，為黑蕓香的臨床應(yīng)用及進一步研究提供參考，也為蒙藥的進一步開發(fā)研究提供了必要的依據(jù)。

1 方法

首先對黑蕓香的別名、異名統(tǒng)一整理，之后從《秘訣方?！分惺占?、整理組方組成中明確含有黑蕓香(包括其別名、異名)的處方，刪除重復(fù)方劑，共收集285首。再將其中8首(占總數(shù)的2.81%)有異議的、信息不完整的處方采取直接刪除方式，對剩余的277首完整處方進行再次審核整理，保證信息的準(zhǔn)確性。最后將最終篩選整理后的數(shù)據(jù)進行藥物頻數(shù)統(tǒng)計分析及組方規(guī)律分析，包括關(guān)聯(lián)分析、關(guān)聯(lián)分析網(wǎng)格化展示、因子分析等。具體步驟如下：①將數(shù)據(jù)輸入Excel 2010進行頻數(shù)統(tǒng)計，篩選出高頻使用藥物。②將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS Modeler 14.1數(shù)據(jù)挖掘軟件，進行藥物之間的關(guān)聯(lián)分析，通過“類型”和“設(shè)為標(biāo)志”兩個節(jié)點進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理。之后建立Apriori關(guān)聯(lián)分析節(jié)點，探尋相關(guān)藥物關(guān)聯(lián)規(guī)則。并根據(jù)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，建立藥物關(guān)聯(lián)相關(guān)“網(wǎng)格圖”。③應(yīng)用SPSS 20.0軟件，對數(shù)據(jù)進行因子分析，即采用主成分法進行因子提取，最大方差旋轉(zhuǎn)法進行因子旋轉(zhuǎn)，應(yīng)用具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣作為提取公因子的依據(jù)。

2 結(jié)果

2.1 常用藥物頻數(shù) 本次研究統(tǒng)計的277首含黑蕓香方劑中，共涉及299味藥物，分析與黑蕓香配伍使用較多的24味藥物(出現(xiàn)頻次大于30次)，總出現(xiàn)頻次為1572次，占全部藥物出現(xiàn)頻次(3212次)的48.09%，如表1。從表中可以看出黑蕓香與麝香配伍頻次最高，達181次；與石菖蒲、草烏、訶子的配伍也明顯高于其他藥物。

表1 含黑蕓香方劑常用藥物使用頻次

2.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori算法進行組方規(guī)律分析應(yīng)用SPSS Modeler 14.1軟件，將277首方劑所涉及299味藥物，用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法進行分析，將支持度設(shè)為20%(表示該數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻次至少占用總處方數(shù)的20%)，置信度設(shè)置為90%，得到常用核心組合共16個，其中與1味藥物的配伍藥對有9對；與2味藥物的配伍藥對有6對；3味藥物配伍的藥對有1對，如表2。將支持度分別設(shè)置為20%、25%、30%展示藥物之間關(guān)聯(lián)的“網(wǎng)格圖”，如圖1。從表格及網(wǎng)格圖中發(fā)現(xiàn)，將支持度調(diào)至30%時，顯示與麝香、草烏、石菖蒲、訶子等藥物有較強關(guān)聯(lián)，尤其與麝香的關(guān)聯(lián)支持度可達58.38%，其次與牛黃、多葉棘豆也有較強關(guān)聯(lián)。

表2 含黑蕓香方劑的用藥高頻核心組合分析

藥物模式支持度/%置信度/%提升黑蕓香=麝香58.381001.119黑蕓香=草烏40.961001.119黑蕓香=石菖蒲39.671001.119黑蕓香=訶子36.771001.119黑蕓香=草烏、麝香30.971001.119黑蕓香=石菖蒲、草烏29.681001.119黑蕓香=多葉棘豆27.741001.119黑蕓香=石菖蒲、麝香27.741001.119黑蕓香=牛黃27.421001.119黑蕓香=訶子、麝香27.091001.119黑蕓香=木香24.521001.119黑蕓香=多葉棘豆、麝香23.221001.119黑蕓香=訶子、草烏21.611001.119黑蕓香=紅花21.291001.119黑蕓香=石菖蒲、草烏、麝香20.961001.119黑蕓香=天竺黃20.641001.119

2.3 高頻核心藥物因子分析 本研究直接采用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件進行藥物因子分析。首先對含有黑蕓香的277首方劑中出現(xiàn)頻次較高的29味藥物進行KMO 和 Bartlett 的檢驗，檢驗原有的變量是否適合做因子分析。29味藥物檢驗通過，顯示有統(tǒng)計學(xué)意義后進行因子分析。在分析過程中，根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣a的貢獻值，依次將貢獻值小于0.500的藥物去除，最終對24味藥物進行了因子分析。24味藥物KMO 和 Bartlett 的檢驗得出Kaiser-Meyer-Olkin值為0.723，Bartlett值為2267.690，自由度為276，P=0.00<0.001，示所得因子可靠，可以進行因子分析，因子分析碎石圖，如圖2。分析結(jié)果得到8個公因子，如表3。因子1為肉豆蔻、丁香、白豆蔻、天竺黃、沉香，可理解為“抑赫依”；因子2為細(xì)辛、旋覆花、草烏芽，可理解為“殺粘(藥性偏涼)”；因子3為草烏、石菖蒲、硫磺、阿魏、藁本，可理解為“殺粘(藥性偏溫)”；因子4為五靈脂、紅花、查干泵阿，牛黃，可理解為“清熱”；因子5為酸模、狼毒，可理解為“殺粘、泄下”；因子6為川楝子、苦參，可理解為“燥黃水”；因子7為木香、訶子，可理解為“調(diào)理體素”；因子8為胡黃蓮，可理解為“清血熱”。

表3 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

續(xù)表3 表3 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

提取方法:主成份。旋轉(zhuǎn)法:具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法a.旋轉(zhuǎn)在 7 次迭代后收斂。

3 討論

本次研究頻數(shù)分析結(jié)果示，黑蕓香與麝香配伍頻次最高，其次與石菖蒲、草烏、訶子的配伍也明顯高于其他藥物。麝香、石菖蒲、草烏等藥物的主要功效為殺粘，故黑蕓香與上述藥物配伍密切表明黑蕓香有較強的殺粘功效。關(guān)聯(lián)分析結(jié)果示，黑蕓香多與麝香、草烏、石菖蒲、多葉棘豆、牛黃、紅花、天竺黃等藥物聯(lián)用，以助方劑的殺粘、清熱、抑赫依等功效。如表2及圖1所示，在方劑中黑蕓香與麝香、草烏、石菖蒲、訶子的關(guān)聯(lián)最強，再次驗證了黑蕓香殺粘作用的重要性。在頻次分析及關(guān)聯(lián)分析中訶子出現(xiàn)頻次較高。在蒙醫(yī)學(xué)中訶子作為解毒劑多與草烏等毒性較大的藥物聯(lián)用。本次研究統(tǒng)計的含黑蕓香方劑多為殺粘制劑，且含草烏方劑較多。故作者認(rèn)為訶子出現(xiàn)頻次較高且與黑蕓香關(guān)聯(lián)較強的原因為它的解毒功效所致。因子分析結(jié)果示，因子1為“赫依”，提示含黑蕓香方劑中抑赫依為顯著要素；因子2、因子3、因子5均提示含黑蕓香方劑中殺粘為重要因子，因子2為涼性殺粘因子；因子3為溫性殺粘因子；因子5可理解為功效較強的殺粘因子，因為因子五中的瀉下，有增強方劑殺粘功效。因子4及因子8提示黑蕓香方劑中清熱因子的重要性。因子6則提示黑蕓香方劑中也不能忽視燥黃水。正如蒙醫(yī)學(xué)提及治療疾病需注意調(diào)理體素理論，因子7顯示含黑蕓香方劑中也注重調(diào)理體素因素。

綜上所述，本次研究得出，在蒙醫(yī)藥學(xué)中黑蕓香主要應(yīng)用于殺粘、抑赫依、清熱方劑中，而這一結(jié)果也符合蒙醫(yī)藥學(xué)文獻所記載的黑蕓香的用法。《晶珠本草》[4]記載黑蕓香具有抑邪病、炭疽、粘病及刺痛之功效?！稛o誤名藥鑒》[5]記載黑蕓香能抑邪病、炭疽、粘病及刺痛，尤其是有抑赫依之功效?！端幬锂惷八幬镒R別》[6]亦記載有抑邪病、炭疽、粘病、筋扭轉(zhuǎn)粘、刺痛及赫依之功效。蒙醫(yī)學(xué)認(rèn)為炭疽、粘病、筋扭轉(zhuǎn)粘、刺痛等以上所提及的疾病均屬粘病。粘病屬熱癥范圍[7]，主要表現(xiàn)為血、協(xié)日偏盛。而赫依則總是促使熱癥急驟發(fā)展的推動者。根據(jù)蒙藥學(xué)理論分析，黑蕓香的秉性“涼”可抑制協(xié)日之“膩”，“重”秉性可抑制赫依之“輕”，故黑蕓香的殺粘作用為藥物本身秉性所決定得功效?，F(xiàn)代研究認(rèn)為黑蕓香(沒藥)具有調(diào)血脂、甲狀腺素樣作用、抗炎鎮(zhèn)痛、退熱以及抗菌作用等多種藥理活性[7-10]，結(jié)合黑蕓香殺粘、抑赫依、清熱功效，筆者認(rèn)為蒙醫(yī)學(xué)所謂粘病與炎癥過程有較強聯(lián)系，需進一步深入研究。

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discipline Research of Containing Hei-yun-xiangPrescriptions in MiJueFangHai

Muqier1，2BAI Minghui1，2Manda1，2*

1.International Mongolian hospital of Inner Mongolia，Hohhot 010065，China；2.Traditional Mongolian Medicine institute ofInner Mongolia，Hohhot 010065，China

Objective Using data mining technology, prescriptions contained Heiyunxiang were analyzed to find their general characteristics and composition rules in Ubidis un Dalai that also named MiJueFangHai.Methods Collecting prescriptions contained Heiyunxiang and input them into Excel software to set up database and obtain high frequency drugs.Input the data into SPSS Modeler14.1 database software, then to make correlation analysis and use net graph to express the correlation analysis results.Using SPSS 20.0 database software to making factor analysis applying main composition method to extract factors and using varimax rotation method make factors rotation.Results Statistical results of high frequency drugs shown: There are 299 drugs in 277 prescription contained Heiyunxing in this study.However, appearance frequency of Shexiang, Shi Changpu Caowuand Hezi were obviously more than others, especially Shexiang appear frequency more than 181 time.Results of Correlation analysis shown that Heiyunxiang and Shexiang have the strongest correlation, followed by Caowu, Shi Changpu, Hezi.Factor analysis result obtained eight common factors and their contribution rate is 68.68%.This factors mainly faction were clear hot, repress Heyi, dry Xiriusu and so on.Conclusion Through the research, it is first grasped that composition rules of Heiyunxiang in Mongolian medicine prescriptions Heiyunxiang mainly apply in prescription with repress Heyi, kill Niyan, clear hot and dry Xiriwusu.This research provides references for the clinical application of Heiyunxiang and provides a necessary basis for further research and development of Mongolian medicine.

MiJueFangHai; Heiyunxiang; Data mining;Discipline of Prescription

內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項目(2015MS08134)：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的蒙醫(yī)近現(xiàn)代薩病組方規(guī)律研究；內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙醫(yī)藥研究所所內(nèi)項目(GJMY-201512)：含古古勒(黑、白)蒙醫(yī)方劑的組方規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘研究。

木其爾(1983-)，女，蒙古族，主治醫(yī)師，研究方向為蒙醫(yī)腦病。E-mail：muqier1110@163.com

滿達(1981-)，男，蒙古族，副主任醫(yī)師，研究方向為蒙醫(yī)腦病。E-mail：manda168@sohu.com

R

A

1007-8517(2017)03-0117-04

2016-11-25 編輯：梁志慶)