基于HPLC指紋圖譜和化學模式識別的經典名方桃紅四物湯制備過程質量評價研究

江華娟，李敏敏，何 瑤，姜明光，王升菊，郭 鑫，李 宇，傅超美

基于HPLC指紋圖譜和化學模式識別的經典名方桃紅四物湯制備過程質量評價研究

江華娟1，李敏敏1，何 瑤1, 2*，姜明光1，王升菊1，郭 鑫2，李 宇2，傅超美1*

1. 西南特色中藥資源國家重點實驗室，成都中醫(yī)藥大學藥學院，四川 成都 611137 2. 貴州益佰制藥股份有限公司，貴州 貴陽 550001

基于中藥復方化學成分群整體指紋信息，考察桃紅四物湯（TSD）湯劑制備過程中化學成分的變化，并分析其影響質量的波動成分和主要貢獻成分，為其質量評控提供參考。按照經典名方物質基準制備工藝，制備TSD一次煎煮（A組）、二次煎煮（B組）、冷凍干燥（C組）3個制備過程樣品，建立18批藥材3組樣品的HPLC指紋圖譜，采用中藥指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)進行數(shù)據處理，SPSS 20.0進行系統(tǒng)聚類分析（HCA）和主成分分析（PCA），SIMCA 14.1軟件進行偏最小二乘法-判別分析（PLS-DA），分析3組樣品中化學指紋信息的動態(tài)變化。選取17個色譜峰作為指紋圖譜共有峰，3個組別各18批樣品相似度分別均大于0.900；共指認出沒食子酸、5-羥甲基糠醛、原兒茶酸、苦杏仁苷、咖啡酸、羥基紅花黃色素A、芍藥苷、阿魏酸、洋川芎內酯A、藁本內酯共10個成分；HCA、PLS-DA將54批樣品分為2類，A組樣品一類，B、C組樣品一類；PLS-DA分析篩選出6個差異性色譜峰；根據PCA綜合模型計算，綜合評分結果為B 組＞C組＞A組，TSD煎煮2次較為合理，冷凍干燥能較好保留煎液中的成分，色譜峰16（藁本內酯）、1（沒食子酸）、13、12（阿魏酸）、7（苦杏仁苷）、15（洋川芎內酯A）是影響樣品質量的標志性差異物質。通過HPLC指紋圖譜和化學模式識別夠較好地辨識制備過程中影響TSD質量的標志性成分，為經典名方制備工藝評價和質量標志物辨識思路提供了 參考。

桃紅四物湯；經典名方；指紋圖譜；HPLC；制備過程；化學模式識別；質量標志物；質量評價；中藥復方化學成分群；冷凍干燥；聚類分析；主成分分析；偏最小二乘法-判別分析；沒食子酸；5-羥甲基糠醛；原兒茶酸；苦杏仁苷；咖啡酸；羥基紅花黃色素A；芍藥苷；阿魏酸；洋川芎內酯A；藁本內酯

桃紅四物湯（Taohong Siwu Decoction，TSD）出自于清代柴得華所著《婦科冰鑒》，是《古代經典名方目錄（第一批）》收載方劑。公布處方為生地三錢（酒洗），當歸四錢（酒洗），白芍錢五分（酒炒），川芎一錢，桃仁十四粒（去皮尖研泥），紅花一錢（酒洗），水煎溫服，用于血多有塊，色紫稠粘者，有瘀停也，TSD隨其流以逐之?[1-2]。TSD傳統(tǒng)應用于婦科血瘀月經不調等，后被廣泛用于各種血瘀、血虛之證，對于中醫(yī)治療的優(yōu)勢病種如心腦血管疾病?[3-4]、婦產科疾病?[5-6]、骨科疾病等?[7]均有較好的療效，將該方劑開發(fā)為中藥經典名方復方制劑有較好的臨床價值和應用前景。

中藥質量評價標準不科學、質量追溯性差、質量均一性差等問題一直是亟待解決的技術瓶頸，已成為行業(yè)發(fā)展的重中之重，經典名方復方制劑研發(fā)成為中成藥質量提升的突破口。經典名方復方制劑研發(fā)過程中，首先需要開展“物質基準”質量研究?！敖浀涿轿镔|基準”?[8]是指以古代醫(yī)籍中記載的經典名方制備方法為依據制備而得的中藥藥用物質的標準，除成型工藝外，其余制備方法應當與古籍記載基本一致。經典名方復方制劑的所有藥學研究均須與物質基準進行對比，以確保與物質基準的關鍵質量屬性一致。由此可見，建立以關鍵質量屬性辨識和量值傳遞為核心的制劑過程質量控制體系，是高品質經典名方的研發(fā)核心。

課題組前期基于質量標志物辨識思路，對TSD的質量控制研究現(xiàn)狀和質量標志物預測進行了詳細綜述?[9]；并進行了TSD物質基準的研究工作，在古籍溯源和遵古宜今的思路下，根據阿魏酸、羥基紅花黃色素A和芍藥苷3個指標成分的含量選擇了煎煮2次，采用冷凍干燥法制成了物質基準對應實物。但是其工藝路線選擇的合理性，以及方中的化學成分群在煎煮、冷凍干燥過程中的動態(tài)變化仍需進一步研究。因此，本實驗基于TSD化學特質群在制劑過程的傳遞特性，按照TSD經典名方物質基準的制備過程，制備一煎液、二煎液、凍干粉3組樣品，通過建立18批次藥材的3組共54個樣品HPLC指紋圖譜，進行指紋圖譜分析和化學模式識別，整體評價TSD物質基準制備過程中煎煮次數(shù)、冷凍干燥對湯液質量的影響，并篩選出制備過程中波動較大的成分、對湯液整體質量貢獻成分，為TSD制劑過程質量控制指標選擇和經典名方物質基準質量研究思路提供參考。

1 材料

1.1 儀器

Thermo Dionex ULtiMate 3000高效液相色譜系統(tǒng)，包括8154930四元梯度泵、6022020進樣器、8155307柱溫箱、8149920 DAD檢測器、7313241在線脫氣機和Chromelon Console工作站，賽默飛世爾科技有限公司；DL-720D數(shù)控超聲波清洗器，上海之信儀器有限公司；FTS-10A液體加熱器，潮州市一壺百飲電器實業(yè)有限公司；SCIENTZ-10N冷凍干燥機，寧波新芝生物科技股份有限公司；UPK-I-10T型優(yōu)普系列超純水器，四川優(yōu)普超純科技有限公司；SHB-IIIA循環(huán)水式真空泵，北京中興偉業(yè)有限公司；DD5臺式大容量低速離心機，湖南赫西儀器裝備有限公司。

1.2 藥品與試劑

對照品沒食子酸（批號wkq19032208）、原兒茶酸（批號wkq18041907）、羥基紅花黃色素A（批號wkq18041907）、苦杏仁苷（批號wkq19070210）、咖啡酸（批號wkq16081501）、5-羥甲基糠醛（批號wkq19092704）、芍藥苷（批號wkq18032104）、阿魏酸（批號wkq16080209）、洋川芎內酯A（批號wkq18041907）、藁本內酯（批號wkq18041907），質量分數(shù)均≥98%，購于四川省維克奇生物科技有限公司。甲醇、乙腈為色譜純，其他試劑均為分析純，購自西格瑪奧德里奇（上海）貿易有限公司。

1.3 藥材

試驗用藥材均購于包含道地產區(qū)和主產區(qū)的3個產地，經成都中醫(yī)藥大學藥學院中藥鑒定方向裴瑾教授鑒定，紅花為菊科紅花屬植物紅花L.的干燥花，桃仁為薔薇科櫻桃屬植物桃(L.) Batsch的干燥成熟種子，地黃為玄參科地黃屬植物地黃Libosch.的新鮮或干燥塊根，白芍為毛茛科芍藥屬植物芍藥Pall.的干燥根，川芎為傘形科藁本屬植物川芎Hort.的干燥根莖，當歸為傘形科當歸屬植物當歸(Oliv.) Diels的干燥根。TSD 6味藥材，每味藥材3個產地，經6因素3水平的正交實驗設計，得到18批樣品如表1所示。

2 方法與結果

2.1 溶液的制備

2.1.1 供試品溶液的制備 參考經典名方目錄中TSD的處方和制備方法，處方中各味藥材按照古籍記載的炮制要求及實驗室研究得到的炮制工藝進行炮制得到飲片。處方劑量按古籍記載2.68倍量，稱取酒炙地黃30 g、酒炙當歸40 g、酒炙白芍15 g、川芎10 g、酒炙紅花10 g、燀桃仁10 g，加8倍量水浸泡30 min，第1次煎煮1 h，第2次煎煮1.5 h，合并煎液，定容到適當濃度，取10 mL，4000 r/min離心10 min，取上清液過0.22 μm微孔濾膜濾過，即得TSD供試品溶液。

表1 TSD藥材產地批號

一次煎煮樣品制備（A組）：分別于煎煮1次后取一半煎液，加水稀釋至1150 mL（生藥量0.05 g/mL），按表1藥材產地批號組合制樣得到A1～A18共18批樣品。

二次煎煮樣品制備（B組）：取第1次煎煮的一半煎液與第2次煎煮得到的另一半煎液混合，加水稀釋至1150 mL（生藥量0.05 g/mL），制樣得到B1～B18共18批樣品。

冷凍干燥樣品制備（C組）：取二次煎煮樣品10 mL置于培養(yǎng)皿中，預凍24 h后，于冷凍干燥機中凍干48 h，加超純水溶解，定容至10 mL（生藥量0.05 g/mL），制樣得到C1～C18共18批樣品。

2.1.2 對照品溶液的制備 精密稱取沒食子酸、原兒茶酸、苦杏仁苷、羥基紅花黃色素A、芍藥苷、阿魏酸、咖啡酸、5-羥甲基糠醛、洋川芎內酯A、藁本內酯，置于10個量瓶中，分別加甲醇配制成質量濃度依次為1.218、1.058、1.212、1.079、1.248、1.367、1.534、1.325、1.245、1.308 mg/mL的對照品儲備液，分別取上述10種對照品儲備液適量，加入10 mL量瓶中，加甲醇使溶解并稀釋至刻度，搖勻，制得沒食子酸、原兒茶酸、苦杏仁苷、羥基紅花黃色素A、芍藥苷、阿魏酸、咖啡酸、5-羥甲基糠醛、洋川芎內酯A、藁本內酯各成分質量濃度分別為0.609、0.529、0.606、0.270、0.312、0.684、0.384、0.662、0.622、0.327 mg/mL的混合對照品溶液。

2.2 色譜條件及系統(tǒng)適應性試驗

色譜柱為Agilent HC-C18柱（250 mm×4.6 mm，5 μm）；流動相為乙腈-0.5%磷酸水溶液，梯度洗脫：0～20 min，5%～13%乙腈；20～45 min，13%～17%乙腈；45～55 min，17%～21%乙腈；55～85 min，21%～65%乙腈；85～95 min，65%～80%乙腈；95～100 min，80%乙腈；體積流量為1.0 mL/min；柱溫為30 ℃；進樣量為10 μL；檢測波長280 nm。精密吸取空白溶液、混合對照品溶液和供試品溶液各10 μL，注入液相色譜儀，測定，記錄色譜圖，結果見圖1。

2.3 方法學考察

2.3.1 精密度試驗 按照“2.1.1”項方法取第1批次藥材組合制得的同一供試品溶液，按照“2.2”項下色譜條件進行檢測，連續(xù)進樣6次，記錄指紋圖譜，選擇出峰穩(wěn)定、響應值高、峰面積較大的阿魏酸為參照峰，各共有峰保留時間的RSD為0.088%，峰面積RSD為1.00%，表明本方法精密度良好。

1-沒食子酸 2-5-羥甲基糠醛 3-原兒茶酸 7-苦杏仁苷 9-咖啡酸 10-羥基紅花黃色素A 11-芍藥苷 12-阿魏酸 15-洋川芎內酯A 16-藁本內酯

2.3.2 穩(wěn)定性試驗 取第1批次藥材組合制得的同一供試品溶液，分別于0、4、8、12、16、24、48 h進行檢測，記錄指紋圖譜，以阿魏酸為參照峰，各共有峰保留時間的RSD為0.15%，峰面積的RSD為1.24%，表明供試品溶液在48 h內穩(wěn)定。

2.3.3 重復性試驗 取第1批次藥材組合制備的供試品溶液6份，記錄指紋圖譜，以阿魏酸為參照峰，各共有峰保留時間的RSD均小于2.17%，峰面積RSD均小于2.03%，表明方法重復性良好。

2.4 TSD指紋圖譜建立及相似度評價

按“2.1.1”項下方法制備18批藥材的3組共54個樣品供試品溶液，在“2.2”項下色譜條件分別進樣測定，記錄色譜圖。將得到的HPLC圖譜數(shù)據導入中藥指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)（2012版本），以夾角余弦為測度對上述指紋圖譜進行相似度分析。采用平均數(shù)法，時間窗為0.1 min，進行色譜峰匹配及相似度分析，結果見圖2和表2、3。指紋圖譜相似度計算結果以對照圖譜為參照，各批樣品與對照圖譜進行比較，分別計算出各組別相似度均＞0.900，如表2所示，表明不同產地、不同批次供試品的主要物質群差異較小。

表2 TSD3組樣品指紋圖譜相似度分析結果

表3 TSD3組樣品特征峰保留時間和峰面積

根據評價系統(tǒng)生成的指紋圖譜和對照指紋圖譜進行比對，標定A、B、C 3組樣品共有峰，綜合3組樣品指紋圖譜信息，選擇特征明顯、重復性好、穩(wěn)定性好的色譜峰為共有峰，共標定出17個色譜峰。經混合對照品溶液色譜圖（圖1）的保留時間比對，17個色譜峰中指認出10個成分，分別是1號峰（沒食子酸）、2號峰（5-羥甲基糠醛）、3號峰（原兒茶酸）、7號峰（苦杏仁苷）、9號峰（咖啡酸）、10號峰（羥基紅花黃色素A）、11號峰（芍藥苷）、12號峰（阿魏酸）、15號峰（洋川芎內酯A）、16號峰（藁本內酯）。54個樣本保留時間和峰面積結果見表3，結果顯示一煎液的相對峰面積明顯小于二煎液，說明煎煮次數(shù)對成分含量影響大；二煎液和冷凍干燥樣品相對峰面積無明顯變化，可見冷凍干燥過程很好地保留了主要物質群。

2.5 化學模式識別研究

2.5.1 聚類分析（HCA） 將指紋圖譜的17個共有峰峰面積，處理成量化特征峰數(shù)據。運用SPSS 20.0分析軟件對其進行HCA分析，采用組間連接法，以歐式平方距離為測度，Z標準化，將54個樣本進行分類，結果由圖3所示。總體來看，54個樣本分為2類，A1～A18單獨為一類，B1～B18和C1～C18為一類，由此可見且煎煮次數(shù)對質量的影響遠超過藥材產地批次的影響。B、C組內部由于藥材產地批次不同又分為2類，第1～6批次藥材制備的樣品歸為一類，其余批次為一類。

2.5.2 偏最小二乘法-判別分析（PLS-DA） 提取各樣品的色譜指紋峰信息，將歸一化的數(shù)據導入SIMCA-PV11.0（Umetrics，Sweden）軟件中，經過中心化、標準化后再進行PLS-DA等多變量統(tǒng)計分析。根據PLS-DA模型第1主成分的VIP值（閾值＞1）并同時結合檢驗的值（閾值0.05）來尋找差異性關鍵成分。在置信區(qū)間（95%）內，54個樣品存在一定差異性，根據分布可將54批樣品分為2類，如圖4所示，樣品A1～A18為一類，B1～B18和C1～C18為一類，其分類結果與HCA分析結果一致。

利用PLS-DA模型第1主成分的變量重要性投影（VIP）值（閾值＞1）并同時結合檢驗的值（閾值0.05）尋找到3組樣品間的標志性差異成分，如圖5、6所示。由圖5得分圖可知，17個成分數(shù)據點均落在95%置信區(qū)間內，說明3組樣品化學成分相似。質量穩(wěn)定VIP值越大，表明對樣品分類貢獻越大，由圖6可見，VIP值＞1的有6種成分，依次是色譜峰16（藁本內酯）、1（沒食子酸）、13、12（阿魏酸）、7（苦杏仁苷）、15（洋川芎內酯A），說明這6種成分是影響不同批次、組別樣品質量的差異性物質，在制備過程中應重點關注。

圖3 TSD3組樣品聚類樹狀圖

圖4 TSD指紋圖譜共有峰PLS-DA得分結果圖

圖5 TSD中17個成分載荷圖

圖6 TSD中17個成分VIP值圖

2.5.3 主成分分析（PCA） 將指紋圖譜的17個共有峰峰面積分別導入SPSS 20.0軟件，進行PCA。對共有峰峰面積Z標準化處理后，計算主成分特征值、累積貢獻率及因子荷載矩陣，結果見表4和圖7。主成分特征值、累積方差貢獻率以特征值＞1為提取標準，共提取出4個主成分，得到主成分的累積方差貢獻率82.782%，故選取前4個主成分進行評價，它代表了17個成分量的82.782%的信息量，可較好地反映總體成分信息。在4個主成分中特征值較大的是主成分1，其累積方差貢獻率達54.469%，是信息量較全面的指標。

表4 主成分因子的特征值和方差貢獻率

圖7 公共因子碎石圖

從表5和圖8中可以看出，根據因子載荷矩陣，在主成分1中，除了17、8、5、16號色譜峰以外，其余13個成分的因子載荷非常接近，均是主成分1的重要貢獻成分，說明主成分1很好地表達了TSD多成分物質（群）。

2.5.4 綜合評價分析 用計算得到的主成分對54個樣品進行綜合評價，將得到的特征向量與標準化后的數(shù)據相乘，得到主成分表達式，再以每個主成分所對應的特征值占提取主成分總的特征值之和的比例作為權重得到主成分綜合模型，根據主成分綜合模型計算54個樣品的主成分得分及綜合得分值?[10]，如表6所示。綜合得分結果顯示，A組的綜合得分全部位列36位之后，說明煎煮2次較為適宜；B、C組由產地批次造成排名差異，說明冷凍干燥可較好地保留湯液中的有效成分。

表5 初始因子載荷矩陣

圖8 旋轉后主成分空間圖

3 討論

經典名方研究的核心內容是系統(tǒng)開展“藥材-飲片-中間體-物質基準”的質量研究與相關性研究，在煎煮、冷凍干燥過程中，“標準湯液（中間體）-物質基準對應實物”之間的化學成分群動態(tài)傳遞特性是經典名方物質基準能否有效表達經典名方制劑質量的關鍵。因此，本實驗對標準煎液-物質基準的化學成分群進行指紋信息和多元統(tǒng)計分析，從質量傳遞特評價制備工藝的合理性。研究建立了TSD指紋圖譜，對一煎液（A組）、二煎液（B組）、冷凍干燥樣品（C組）共3組18批藥材的54個樣品進行指紋圖譜分析，進行中藥指紋圖譜相似度評價，發(fā)現(xiàn)A組樣品的17個共有峰峰面積明顯小于B組和C組，B組和C組差別不大；進行HCA發(fā)現(xiàn)A組單獨歸為一類，B、C組歸為一類；采用PLS-DA，找出色譜峰16（藁本內酯）、1（沒食子酸）、13、12（阿魏酸）、7（苦杏仁苷）、15（洋川芎內酯A）這6種成分是影響不同批次、組別樣品質量的標志性差異物質，在制備過程中應重點關注。并采用PCA，選取代表TSD 82.782%質量信息的4個主成分，根據主成分綜合模型計算54個樣本綜合得分值進行排序，A組的綜合得分全部位列36位之后。研究結果表明，煎煮次數(shù)對質量的影響明顯大于藥材的產地和批次的影響，煎煮2次更能有效提取出化學成分；冷凍干燥能較好的保留煎液中化學物質群，質量與煎液保持基本一致。

表6 主成分得分、綜合得分排序

本實驗經古籍溯源，TSD的服用方法為水煎溫服，一般認為是煎煮1次，也有專家認為煎煮1次不能完全有效提取出方中有效物質；根據《醫(yī)療機構中藥煎藥室管理規(guī)范》，中藥復方一般煎煮2次，課題組前期依據阿魏酸、羥基紅花黃色素A和芍藥苷3個指標成分的含量選擇了煎煮2次；同時，課題組對比了常壓干燥、減壓干燥、冷凍干燥等方法，發(fā)現(xiàn)冷凍干燥對指標成分含量影響較小，現(xiàn)有研究表明冷凍干燥法是最常用的經典名方物質基準對應實物干燥方法?[11-12]。

在指紋圖譜方法學考察時，實驗中比較不同生產廠家（Waters、Agilent、Thermo Fisher）色譜柱的分離效果，對流動相、柱溫、體積流量等色譜條件進行了反復考察，根據色譜峰的數(shù)量、峰形及分離度，最終確定選取Agilent HC-C18色譜柱，體積流量為1.0 mL/min，柱溫為30 ℃，進樣量為10 μL。采用二極管陣列檢測器（DAD檢測器）對物質基準供試品進行全波長掃描（190～400 nm），分析三維圖譜，比較了237、254、280、310 nm波長下的色譜圖，發(fā)現(xiàn)在280 nm波長條件下，供試品指紋圖譜出現(xiàn)的峰數(shù)量最多，且響應值較高，故選擇280 nm為指紋圖譜檢測波長；研究對比了乙腈、甲醇作為有機相與不同濃度磷酸水溶液作為水相之間的組合，最終確定乙腈與0.5%磷酸水溶液作為流動相，并對洗脫梯度進行優(yōu)化，確定了指紋圖譜的洗脫梯度；在中藥指紋圖譜相似度評價時，選取了特征明顯、重復性好、穩(wěn)定性好的17個色譜峰作為指紋圖譜共有峰，可較好地反映指紋圖譜概貌，其中10個成分進行了對照品標定，其余7個成分未找到對照品標定其成分，需進一步結合質譜技術對較多未知成分的結構進行確定。

通過PLS-DA分析發(fā)現(xiàn)色譜峰16（藁本內酯）、1（沒食子酸）、13、12（阿魏酸）、7（苦杏仁苷）、15（洋川芎內酯A）6種成分是影響54個樣品質量的標志性差異物質。通過PCA，對于代表TSD 54%質量信息的主成分1，色譜峰11（芍藥苷）、9（咖啡酸）、10（羥基紅花黃色素A）、1（沒食子酸）、14、12（阿魏酸）、3（原兒茶酸）、13、6、7（苦杏仁苷）、4、2（5-羥甲基糠醛）、15（洋川芎內酯A）均是主要的質量貢獻成分。課題組前期基于中藥質量標志物的五原則對TSD質量標志物進行文獻綜述預測分析，提示阿魏酸、芍藥苷、苦杏仁苷、芍藥內酯苷、梓醇、沒食子酸、羥基紅花黃色素A可作為該復方的質量標志物[9]。而《中國藥典》2015年版中對TSD中6個飲片明確規(guī)定了5個定量檢測指標是羥基紅花黃色素A、苦杏仁苷、阿魏酸、芍藥苷、毛蕊花糖苷?[13]。由于毛蕊花糖苷在280 nm波長下出峰小，本實驗沒有進行標定。

對于質量標志物的選擇，從制劑過程來看，本實驗找出6種標志性差異性成分。其中阿魏酸、苦杏仁苷是《中國藥典》檢測成分，作為質量標志物的理論依據充分。沒食子酸在白芍、川芎、當歸等很多藥材中均存在，成分特有性較差，但是其在TSD中的含量較高，可測性好，且具有抗炎、抗氧化等多種生物活性，對心血管系統(tǒng)疾病、神經系統(tǒng)疾病、腫瘤等具有防治作用?[14]，可以考慮作為質量標志物。藁本內酯、洋川芎內酯A是川芎和當歸揮發(fā)油的主要成分，從指紋圖譜中看出，凍干樣品中這2種成分的含量均顯著低于二煎樣品，而且洋川芎內酯A也是質量的主要貢獻成分，現(xiàn)代研究表明其在抗氧化損傷、抗炎鎮(zhèn)痛、抗凝及抗血小板聚集、舒張血管等方面具有顯著的療效?[15-16]，因此，建議將洋川芎內酯A作為質量標志物進行含量測定。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Quality evaluation of Taohong Siwu Decoction preparation process based on fingerprint and chemical pattern recognition

JIANG Hua-juan?1, LI Min-min1, HE Yao1, 2??, JIANG Ming-guang1, WANG Sheng-ju1, GUO Xin2, LI Yu2, FU Chao-mei1

1. State Key Laboratory of Southwestern Chinese Medicine Resources,College of Pharmacy, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 611137, China 2. Guizhou Yibai Pharmaceutical Co., Ltd., Guiyang 550001, China

Based on the overall fingerprint information of the chemical constituents of traditional Chinese medicine compound, the changes in the chemical constituents of Taohong Siwu Decoction (TSD, 桃紅四物湯) in the preparation process were investigated, and the fluctuation and main contributing constituents affecting the quality were analyzed to provide references for its quality evaluation and control.According to the standard preparation process of the classic prescriptions, three preparation process samples were prepared: one-time decoction (group A), secondary decoction (group B), and freeze-drying (group C) were prepared, and the HPLC fingerprint of 18 batches of medicinal materials were established in three groups and processed by the fingerprint similarity evaluation system of traditional Chinese medicine, the SPSS 20.0 was used for systematic clustering analysis (HCA) and principal component analysis (PCA), and the SIMCA 14.1 software was used for partial least squares-discrimination analysis (PLS-DA), to analyze the dynamic changes of chemical fingerprint information in three groups of samples.Seventeen chromatographic peaks were selected as the common peaks of the fingerprint. The similarities of 18 batches of samples in each of the three groups were all greater than 0.900; Ten ingredients including gallic acid, 5-hydroxymethyl furfural, protocatechuic acid, amygdalin, caffeic acid, hydroxysafflor yellow A, paeoniflorin, ferulic acid, senkyunolide A, ligustilide were identified. HCA and PLS-DA divided 54 batches of samples into two types, one for group A, and one for group B and C; PLS-DA analysis screened out six different chromatographic peaks. According to the PCA comprehensive model calculation, the comprehensive scoring result was group B > group C > group A. It was reasonable to decoct TSD twice and freeze-drying can retain the components in the decoction. Chromatographic peaks 16 (ligustilide), 1 (gallic acid), 13, 12 (ferulic acid), 7 (amygdalin), and 15 (senkyunolide A) were the marked differential substances affecting the quality of the samples.The HPLC fingerprint and chemical pattern recognition can better identify the iconic components that affect the quality of TSD during the preparation process. This paper provides a reference for the preparation process evaluation and identification of quality indicators of the classic prescriptions.

Taohong Siwu Decoction; classical prescriptions; fingerprints; HPLC; preparation process; chemical pattern recognition; quality markers; quality evaluation; chemical composition group of Chinese medicine prescriptions; freeze-drying; cluster analysis; principal component analysis; partial least squares-discriminant analysis; gallic acid; 5-hydroxymethyl furfural; protocatechuic acid; amygdalin; caffeic acid; hydroxysafflor yellow A; paeoniflorin; ferulic acid; senkyunolide A; ligustilide

R286.02

A

0253 - 2670(2021)04 - 1000 - 11

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.04.012

2020-09-07

四川省科技計劃項目（2021YFS0256）；成都中醫(yī)藥大學杏林學者學科人才科研提升計劃（QNXZ2018027）

江華娟，碩士研究生，主要從事新制劑、新劑型和中藥炮制工藝與機制研究。E-mail: 292956421@qq.com

何 瑤，副教授，主要從事新制劑、新劑型和中藥炮制工藝與機制研究。E-mail: 20660306@qq.com

傅超美，教授，主要從事新制劑、新劑型和中藥炮制工藝與機制研究。E-mail: chaomeifu@126.com

[責任編輯 鄭禮勝]