基于熵權(quán)-正態(tài)云模型的多產(chǎn)地蓬莪術(shù)質(zhì)量評價研究

林 薇 ，朱宗萍 ，廖 婉 *，楊青松 ，高天慧 ，陳 意 ，裴 瑾 ，鄧 彬，林麗婷 ，趙 萱 *

1.成都中醫(yī)藥大學(xué)西南特色中藥資源國家重點實驗室，四川 成都 611137

2.成都中醫(yī)藥大學(xué)管理學(xué)院，四川 成都 611137

3.成都中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院，四川 成都 611137

4.成都地奧制藥集團有限公司，四川 成都 610065

蓬莪術(shù)為姜科植物蓬莪術(shù)Curcuma phaeocaulisVal.的干燥根莖，具有行氣破血、消積止痛的功效，主治癥瘕痞塊、瘀血經(jīng)閉、胸痹心痛和食積脹痛[1]。莪術(shù)始見于《藥性論》，古名蓬莪茂[2]。蘇頌曰“蓬莪茂古方不見用者。今醫(yī)家治積驟諸氣為最要之藥”。現(xiàn)代研究表明莪術(shù)具有抗腫瘤、抗肝炎、抗動脈粥樣硬化、抗氧化、降血糖等藥理作用，其主要活性物質(zhì)是姜黃素類和揮發(fā)油類[3]。其中揮發(fā)油類成分主要為吉馬酮、呋喃二烯、莪術(shù)醇、β-欖香烯等[4]；姜黃素類成分主要為姜黃素、去甲氧基姜黃素、雙去甲氧基姜黃素等[5]。

作為中醫(yī)臨床常用藥，蓬莪術(shù)藥材產(chǎn)地較廣。《本草圖經(jīng)》記載“蓬莪茂，生西戎及廣南諸州，今浙江或有之。三月生苗，在田野中?！薄端幬锍霎a(chǎn)辨》記載“蓬莪術(shù)，產(chǎn)四川為正地道[6]。隨著歷史進程的演變，目前蓬莪術(shù)大多產(chǎn)于四川、廣西、云南等地，福建、廣東也有少量分布。由于蓬莪術(shù)產(chǎn)地地域分布較廣，且不同氣候、土壤和栽培條件等因素對其質(zhì)量均具有一定的影響，因此有必要對不同產(chǎn)地的蓬莪術(shù)質(zhì)量進行評價，為其臨床用藥的有效性提供科學(xué)依據(jù)。

近年來，借助現(xiàn)代化的分析手段，如GC-MS、HPLC、UPLC、UV等，獲取中藥復(fù)雜的化學(xué)數(shù)據(jù)，是中藥材質(zhì)量評價較為通用的方法。其中，多指標成分含量測定及中藥指紋圖譜，為中藥飲片質(zhì)量評價研究提供示范[7]。采用模式識別的理論方法，如灰色關(guān)聯(lián)度模型、主成分分析（principal component analysis，PCA）和聚類分析（hierarchical cluster analysis，HCA）等化學(xué)模式識別法對數(shù)據(jù)進行特征提取，進而對藥材進行鑒別和分析，是目前最廣泛的中藥質(zhì)量評價方法[8]。但現(xiàn)有統(tǒng)計模式識別，如灰色關(guān)聯(lián)度主要是對相似程度的指標進行關(guān)聯(lián)度分析[9]，PCA把相關(guān)指標重新組合成無關(guān)的一組綜合指標[10-11]，HCA則是依據(jù)實驗數(shù)據(jù)進行分組歸類[12-13]，都沒有考慮到實驗數(shù)據(jù)質(zhì)量等級劃分的模糊性和隨機性，具有一定的局限性。

熵權(quán)-正態(tài)云模型是一種模糊模式識別，以模式信息的隸屬關(guān)系為依據(jù)，建立隸屬度函數(shù)，計算樣本的隸屬度，實現(xiàn)對模糊子集、模糊特征和模糊關(guān)系的分析，產(chǎn)生分類和決策，在系統(tǒng)模糊性、隨機性等方面的評價具有較高的適應(yīng)性[14]，不僅利用了信息熵值計算不同指標的權(quán)重，保證了權(quán)重的客觀性和準確性，還通過云發(fā)生器將定性概念轉(zhuǎn)化為定量分析，使結(jié)果具有更強可靠性[15]。使用MATLAB進行數(shù)據(jù)分析和模型擬合，通過熵權(quán)-正態(tài)云模型比較不同產(chǎn)地化合物含量來對蓬莪術(shù)質(zhì)量進行評價，從數(shù)理統(tǒng)計的視角構(gòu)建中藥材宏觀質(zhì)量評價的方法，是中藥材質(zhì)量評價中一種創(chuàng)新，為中藥材質(zhì)量評價提供新思路。

1 材料與儀器

1.1 材料與試藥

各產(chǎn)地蓬莪術(shù)均各收集3個批次，包含道地藥材產(chǎn)地四川省，以及其他產(chǎn)區(qū)云南省和廣西省。具體信息見表1。各產(chǎn)地蓬莪術(shù)分別經(jīng)成都中醫(yī)藥大學(xué)裴瑾教授鑒定為蓬莪術(shù)C.phaeocaulisVal.。

表1 蓬莪術(shù)的產(chǎn)地和批號Table 1 Origin and batch number of C.phaeocaulis

姜黃素（批號wkq19012802）購于四川省維克奇生物科技有限公司，質(zhì)量分數(shù)≥98%；吉馬酮（批號J27J9T66646）購于上海源葉生物科技有限公司，質(zhì)量分數(shù)≥98%；莪術(shù)醇（批號CHB180803）購于成都克洛瑪生物科技有限公司，質(zhì)量分數(shù)≥98%；呋喃二烯（批號111824-201102）購于中國食品藥品檢定研究院，質(zhì)量分數(shù)≥99.4%。乙腈（色譜純，美國Sigma-Aldrich公司）、磷酸（成都市科龍化工試劑廠，色譜純）；其他試劑均為分析純。

1.2 儀器

Ulti Mate 3000型超高效液相色譜儀（UPLC，美國Thermo Fisher公司）；Thermo Acclaim 120 C18色譜柱（250 mm×4.6 mm，5 μm，美國Thermo Fisher公司）。

2 方法

2.1 指標成分的測定

2.1.1 混合對照品溶液的制備 精密稱定吉馬酮、呋喃二烯、莪術(shù)醇和姜黃素適量于10 mL量瓶中，加甲醇振搖后定容，得到質(zhì)量濃度為0.253、0.241、0.228、0.257 g/L的混合對照品溶液。

2.1.2 供試品溶液的制備 取各產(chǎn)地蓬莪術(shù)飲片適量，粉碎，過5號篩，精密稱定粉末1 g，置具塞錐形瓶中，加70%乙醇10 mL，稱定質(zhì)量，超聲處理1 h，取出，稱定質(zhì)量并補足減失質(zhì)量，搖勻，靜置，上清液以0.22 μm的微孔濾膜濾過，即得供試品溶液。

2.1.3 色譜條件 采用Thermo Acclaim 120 C18色譜柱（250 mm×4.6 mm，5 μm），流動相為乙腈（A）-0.5 %磷酸水溶液（B），梯度洗脫（0～2 min，5%～25% A；2～5 min，25%～30% A；5～25 min，30%～55% A；25～50 min，55%～70% A；50～52 min，70%～5% A），體積流量0.3 mL/min，柱溫35 ℃，檢測波長214 nm，進樣量2 μL?；旌蠈φ掌泛蜆悠返纳V圖如圖1所示。

圖1 混合對照品 (A) 和莪術(shù)飲片樣品 (B) 的UPLC圖譜Fig.1 UPLC of mixed reference substances (A) and Curcumae Rhizoma (B)

2.1.4 線性關(guān)系的考察 取 “2.1.1”項下混合對照品溶液，倍比稀釋得系列混合對照品溶液，按“2.1.3”項下色譜條件進行測定，以質(zhì)量濃度為橫坐標（X）、峰面積為縱坐標（Y）進行線性回歸分析，得到姜黃素回歸方程Y＝215.5X＋0.224 9，r2＝0.999 7，線性范圍為3.97～254.00 μg/mL；莪術(shù)醇回歸方程Y＝43.47X＋0.037 8，r2＝0.999 8，線性范圍為3.75～240.00 μg/mL；吉馬酮回歸方程Y＝305.83X＋0.865 2，r2＝0.999 5，線性范圍為3.58～229.00 μg/mL；呋喃二烯回歸方程Y＝263.81X＋0.556 5，r2=0.999 9，線性范圍為4.02～257.00 μg/mL。由結(jié)果可知，4種成分在線性范圍內(nèi)均呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系。

2.1.5 重復(fù)性試驗 精密稱取供試品溶液6份，按“2.1.3”項下色譜條件進樣分析，結(jié)果姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯質(zhì)量分數(shù)的RSD均小于2%，表明本方法重復(fù)性良好。

2.1.6 精密度試驗 取混合對照品溶液，按“2.1.3”項下色譜條件連續(xù)進樣6次，結(jié)果姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯峰面積的RSD均小于2%，表明儀器精密度良好。

2.1.7 穩(wěn)定性試驗 精密吸取供試品溶液1 μL，分別在0、2、4、8、16、24 h，按“2.1.3”項下色譜條件進樣分析，結(jié)果姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯峰面積的RSD均小于1.5%，表明樣品穩(wěn)定性良好。

2.1.8 加樣回收率試驗 精密稱取已測定的樣品粉末0.50 g，共6份，分別加入一定量的對照品，按“2.1.2”項下要求制備各供試品溶液，按“2.1.3”項下色譜條件進樣分析，結(jié)果姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯峰面積的平均加樣回收率分別為114.65%、102.23%、111.15%、111.73%，RSD分別為0.20%、0.19%、0.16%、0.11%，表明本方法準確可靠。

2.1.9 樣品測定 注入超高效液相色譜儀測定吉馬酮、呋喃二烯、莪術(shù)醇和姜黃素的含量[16]。每個批號平行制備3批樣品進行測定。

2.2 熵權(quán)-正態(tài)云模型

2.2.1 熵權(quán)法 熵權(quán)法是客觀賦權(quán)法的一種，在Shannon引入信息論后，稱之為信息熵[17]。主要是通過指標的觀測值所提供的信息來確定權(quán)重，避免主觀因素造成的誤差。

（1）構(gòu)建歸一化判斷矩陣：假設(shè)有m個評價對象，n個評價指標，原始判斷矩陣為（Xij），其中Xij表示第i（i＝1，2，…，m）個評價對象的第j（j＝1，2，…，n）個評價指標的值，由公式（1）得到歸一化矩陣（Pij）。

（2）計算指標的信息熵值與權(quán)重：設(shè)第j項指標的信息熵值為Ej，根據(jù)公式（3）可計算出第i個評價指標的權(quán)重Wi。

2.2.2 正態(tài)云模型 云模型是定性定量不確定性人工智能轉(zhuǎn)換模型，通過把概念的模糊性和隨機性進行集成，進而映射成定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。設(shè)U是一個精確數(shù)值表示的定量論域，C是U上的定性概念，若x∈U，且x是概念C的一次隨機實現(xiàn)，若x～N(Ex,En'2)，En'～N(En, He2)，那么C的隸屬度（μ）稱x在論域U上的分布為正態(tài)云[18]。

正態(tài)云模型主要是通過期望（Ex）、熵（En）、超熵（He）3個數(shù)值來進行刻畫。Ex表示數(shù)據(jù)的定性的概念；En體現(xiàn)定性概念的模糊度和概率；He是En的En，表示云的厚度[19]。

2.3 熵權(quán)-正態(tài)云模型法進行質(zhì)量評價

采用UPLC測定不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)中吉馬酮、呋喃二烯、莪術(shù)醇和姜黃素的含量，通過確定等級指標與指標分區(qū)矩陣，確定各指標熵權(quán)系數(shù)與隸屬度矩陣，最后得到不同產(chǎn)地指標的隸屬度及評價結(jié)果，按照最大隸屬度原則，即可得到不同指標的等級評價結(jié)果。流程圖見圖2。

圖2 基于熵權(quán)-正態(tài)云模型評價不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)質(zhì)量的流程圖Fig.2 Flow chart of quality evaluation of C.phaeocaulis from different habitats based on entropy weight-normal cloud model

2.4 蓬莪術(shù)質(zhì)量等級評價體系的構(gòu)建

前期研究顯示莪術(shù)含有揮發(fā)油類和姜黃素類兩大主要有效成分。在《中國藥典》2020年版一部的植物油脂和提取物項下收載的莪術(shù)油中，揮發(fā)油類成分吉馬酮和呋喃二烯為指紋圖譜和含量測定對照品，莪術(shù)醇為鑒別項下的薄層色譜對照品[1]，姜黃素為莪術(shù)姜黃素類成分的代表藥效成分，故選擇吉馬酮、呋喃二烯、莪術(shù)醇和姜黃素作為熵權(quán)-正態(tài)云模型評價指標具有較強的科學(xué)性和合理性。

蓬莪術(shù)為歷版《中國藥典》收載的莪術(shù)主要來源之一，以姜黃素（u1）、莪術(shù)醇（u2）、吉馬酮（u3）和呋喃二烯（u4）這4個指標構(gòu)建蓬莪術(shù)的質(zhì)量評價體系，即指標集為U={u1，u2，u3，u4}，故確定的評估對象的因素論域為4層。根據(jù)蓬莪術(shù)評價指標，構(gòu)建蓬莪術(shù)質(zhì)量評價等級表，將不同產(chǎn)地的蓬莪術(shù)質(zhì)量按照由高到低劃分為5個等級，分別為I、II、III、IV、V級，即討論的評價語論域為{ν1，ν2，ν3，ν4}。通過劃分的質(zhì)量評價等級，分別將各評價指標通過區(qū)間劃分為相應(yīng)的等級。在構(gòu)建的評價指標體系中，具體的指標分區(qū)矩陣見表2。

表2 蓬莪術(shù)質(zhì)量評價指標分區(qū)矩陣Table 2 Partition matrix of C.phaeocaulis quality evaluation index

3 結(jié)果與分析

3.1 指標信息熵權(quán)的確定

選取的蓬莪術(shù)質(zhì)量的評價指標較多，但由于不同的評價指標間相互依賴，且蓬莪術(shù)質(zhì)量受各指標的影響大小不同，因此需要對指標的權(quán)重進行賦值。熵權(quán)法是客觀賦權(quán)法的一種，在Shannon引入信息論后，熵權(quán)法更能體現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特點。使用熵權(quán)法既能客觀的計算各指標的權(quán)重，又能避免在賦值過程中的主觀性所造成的誤差。通過對測得的吉馬酮、呋喃二烯、莪術(shù)醇和姜黃素含量值構(gòu)建歸一化判斷矩陣，計算出不同指標的信息熵值與權(quán)重，然后對指標原始數(shù)據(jù)進行賦權(quán)計算，具有很強的客觀性和較高的準確性。

信息熵權(quán)法基本思路是根據(jù)變異指標的大小來確定蓬莪術(shù)各指標的客觀權(quán)重，若選取的蓬莪術(shù)的指標信息熵越小，說明該指標值的變異程度相對較大，提供的信息也就較多，在該產(chǎn)地蓬莪術(shù)的綜合評價中所起到的作用也就越大，相應(yīng)的，權(quán)重也就越大。利用MATLAB由熵權(quán)法計算蓬莪術(shù)不同評價指標的信息熵權(quán)值，可得吉馬酮的信息熵權(quán)值為0.214 1，莪術(shù)醇的信息熵權(quán)值為0.328 5，呋喃二烯的信息熵權(quán)值為0.249 3，姜黃素的信息熵權(quán)值為0.213 4。

3.2 構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣

對蓬莪術(shù)質(zhì)量的評價指標級U和評價語論域V之間進行評價，構(gòu)建模糊矩陣（R），該矩陣中的元素Rij表示在U中第i個因素對V中第j個等級的隸屬度，計算3個特征值：Ex、En、He。

假設(shè)指標i對應(yīng)評價等級j的上下邊界值為[Imin，Imax]，則Ex=(Imin+Imax)/2。由于邊界值屬于對應(yīng)2個等級，即2種級別的隸屬度相等，由（6）可計算出En的表達式為（7）。受評論域本身模糊概念的影響，通過實驗來確定He取值的大小。根據(jù)建立的莪術(shù)質(zhì)量評價體系和評價標準，各指標對應(yīng)的評價等級用正態(tài)云模型來表示，具體的評價指標的正態(tài)云標準見表3。

表3 蓬莪術(shù)質(zhì)量評價指標正態(tài)云特征參數(shù)矩陣Table 3 Normal cloud characteristic parameter matrix of C.phaeocaulis quality evaluation index

3.3 模糊隸屬度矩陣計算

根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，利用MATLAB編程，帶入云模型的X條件云發(fā)生器，求出各個指標隸屬于某等級的隸屬度，最終得到隸屬度矩陣，為提高數(shù)據(jù)的正確度和可信性，重復(fù)計算1000次，取其平均值為最終隸屬度，關(guān)于姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯4個指標的正態(tài)云隸屬度函數(shù)見圖3。

圖3 吉馬酮 (A)、呋喃二烯 (B)、莪術(shù)醇 (C) 和姜黃素 (D) 隸屬度云圖Fig.3 Cloud chart of gemacrone (A), furadiene (B), curcumol (C), and curcumin (D)

假定n＝100，根據(jù)各指標值，利用正向云發(fā)生器產(chǎn)生的隸屬度矩陣，將采集的數(shù)據(jù)帶入上述等級云模型構(gòu)建的正向云發(fā)生器，重復(fù)進行500次運算，得到在不同隸屬度下的平均值，以四川崇州的莪術(shù)計算結(jié)果為例，結(jié)果如表4所示

表4 四川崇州產(chǎn)地莪術(shù)評價指標的隸屬度矩陣Table 4 Membership matrix of C.phaeocaulis from Chongzhou, Sichuan Province

3.4 熵權(quán)-正態(tài)云模型法綜合評價

以四川崇州所產(chǎn)蓬莪術(shù)為例，將表4的隸屬度矩陣乘以“3.1”項熵權(quán)值，得到產(chǎn)地為四川崇州的蓬莪術(shù)各評價等級的隸屬度，I級對應(yīng)的隸屬度為0.325 6，II級對應(yīng)的隸屬度為0.402 4，III級對應(yīng)的隸屬度為0.319 3，IV級對應(yīng)的隸屬度為0.147 8，V級對應(yīng)的隸屬度為0，按照最大隸屬度原則，可知產(chǎn)地為四川崇州的蓬莪術(shù)的質(zhì)量評價等級為II級。不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)等級隸屬度及質(zhì)量評價結(jié)果是根據(jù)最大隸屬度原則來進行判定，隸屬度函數(shù)是模糊集合理論的基石，是度量模糊程度的函數(shù)。通過隸屬函數(shù)，模糊理論能將模糊現(xiàn)象轉(zhuǎn)變成精確數(shù)學(xué)從而進行分析和討論。隸屬度函數(shù)μA（x）是論域中所有元素屬于模糊集合A的隸屬度分布[14]，而模糊集合是一個有著不同隸屬度的元素集合。本實驗構(gòu)建的熵權(quán)-正態(tài)云模型是由2次串接的正態(tài)云發(fā)生器生成的許多云滴組成的泛正態(tài)數(shù)學(xué)映射圖像，是一朵可以伸縮、無確定邊沿、有彈性的云圖[14]，進而完成從蓬莪術(shù)的微觀物質(zhì)基礎(chǔ)到等級質(zhì)量之間的相互映射。

根據(jù)產(chǎn)地為四川崇州的評價過程，得到采樣的15個產(chǎn)地的蓬莪術(shù)評價結(jié)果如表5所示。表5中得到的數(shù)據(jù)均是利用構(gòu)建的熵權(quán)-云模型的隸屬度函數(shù)計算出的對應(yīng)于不同產(chǎn)地不同等級的隸屬度值，因而不同產(chǎn)地同一等級的標準會出現(xiàn)不同的情況。通過比較某一產(chǎn)地在不同等級的隸屬度值的大小，可以對該產(chǎn)地的等級進行劃分，依據(jù)模糊評判的最大隸屬度原則，產(chǎn)地中最大的隸屬度值，就是該產(chǎn)地所對應(yīng)的等級。如四川溫江產(chǎn)蓬莪術(shù)在I級到V級對應(yīng)的隸屬度值分別為{0.325 6、0.227 5、0.150 7、0、0}，其中隸屬度值最大為0.325 6，那么四川溫江產(chǎn)蓬莪術(shù)的評價等級為I級。

表5 不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)等級隸屬度及質(zhì)量評價結(jié)果Table 5 Membership degree and quality evaluation results of C.phaeocaulis from different habitats

采樣的15個不同產(chǎn)地的蓬莪術(shù)指標等級分布均分布在第I～V級，且以第III級居多，占到了全部等級的40%，第II～IV級占全部等級的81.1%，沒有出現(xiàn)某一產(chǎn)地的指標等級很高或者很低的情況。在姜黃素含量方面，四川產(chǎn)地的等級全部集中在第I級和第II級，廣西產(chǎn)地全部集中在第II級和第III級，云南產(chǎn)地全部集中在第III級。在莪術(shù)醇含量方面，四川產(chǎn)地絕大部分集中在第II級，廣西產(chǎn)地絕大部分集中在第I級，云南產(chǎn)地集中在第III級和第II級。在吉馬酮含量方面，四川產(chǎn)地以第III級居多，云南產(chǎn)地和廣西產(chǎn)地以第IV級居多，云南產(chǎn)地還出現(xiàn)了第V級的情況。在呋喃二烯含量方面，四川產(chǎn)地在第I級、第II級、第III級均有分布，以第II級居多，廣西產(chǎn)地以第II級居多，云南產(chǎn)地以第III級居多，也出現(xiàn)了第IV級的情況。從以上分析可知，有的產(chǎn)地所處指標高而其他指標低，只是單純的考慮某一種指標來評定某一產(chǎn)地蓬莪術(shù)質(zhì)量的等級就顯得相對不客觀。通過熵權(quán)-正態(tài)云模型總體評價可發(fā)現(xiàn)，四川產(chǎn)地的蓬莪術(shù)總體質(zhì)量評價結(jié)果較高，絕大部分分布在I、II級，其中，又以四川溫江產(chǎn)地的蓬莪術(shù)評價結(jié)果最好，為I級。廣西所產(chǎn)的蓬莪術(shù)以III級居多，評價結(jié)果以III級為主，制約因素為吉馬酮含量。云南蓬莪術(shù)質(zhì)量以III、IV級為主，主要制約因素為姜黃素和莪術(shù)醇含量。

根據(jù)“2.1”項對蓬莪術(shù)飲片中姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯4種成分的含量進行描述性統(tǒng)計分析，計算不同產(chǎn)地不同指標蓬莪術(shù)的4種成分的含量，其數(shù)據(jù)分布見表6。利用Kruskal-Wallis檢驗檢驗（P＜0.001）發(fā)現(xiàn)，不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)飲片所含4種成分的含量具有顯著性差異。姜黃素以四川產(chǎn)蓬莪術(shù)含量最高，莪術(shù)醇以廣西產(chǎn)蓬莪術(shù)含量最高，吉馬酮以四川和廣西產(chǎn)蓬莪術(shù)含量相對較高，呋喃二烯以廣西和四川產(chǎn)蓬莪術(shù)含量較高，驗證了熵權(quán)-正態(tài)云模型法綜合評價的科學(xué)性。

表6 不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)中4種指標成分含量Table 6 Contents of four index components of C.phaeocaulis from different habitats

4 討論

莪術(shù)為破血消癥要藥，中醫(yī)在臨床治療中應(yīng)用莪術(shù)有著悠久的歷史，含莪術(shù)藥味的經(jīng)典傳統(tǒng)方劑多達上百首[20]。莪術(shù)有3個來源，分別是姜科植物蓬莪術(shù)C.phaeocaulisVal.、廣西莪術(shù)C.kwangsiensisS.G.Lee et C.F.Liang或溫郁金C.wenyujinY.H.Chen et C.Ling[1]。蓬莪術(shù)的道地產(chǎn)區(qū)為四川，廣西莪術(shù)道地產(chǎn)區(qū)為廣西，溫莪術(shù)多產(chǎn)于浙江一帶，但隨著種植范圍的擴大以及經(jīng)濟需求的拉動，蓬莪術(shù)也被大量引種到廣西、云南等地進行栽培。由于不同產(chǎn)地土壤、光照、水分、溫度等環(huán)境因素有所差異，同一來源的莪術(shù)質(zhì)量也會有差異，覃禹等[21]采用紅外指紋圖譜結(jié)合軟獨立建模聚類分析法模型識別法，建立了一種能夠快速有效地鑒別不同產(chǎn)地的莪術(shù)的方法；顧麗亞等[22]采用HCA、PCA和正交偏最小二乘法對不同產(chǎn)地莪術(shù)進行質(zhì)量評價；藍振威等[23]基于GC-MS與化學(xué)計量學(xué)的揮發(fā)油成分分析，來區(qū)分不同來源的莪術(shù)。現(xiàn)有關(guān)于莪術(shù)質(zhì)量評價研究，多選用道地產(chǎn)區(qū)藥材來評價不同來源和不同產(chǎn)地莪術(shù)的質(zhì)量差異，鮮有采用非道地產(chǎn)區(qū)的莪術(shù)進行研究。因此，對道地產(chǎn)區(qū)和其他主產(chǎn)區(qū)的蓬莪術(shù)進行研究，對不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)的質(zhì)量評價提供更加全面的科學(xué)依據(jù)。

現(xiàn)有統(tǒng)計模式識別，如灰色關(guān)聯(lián)度主要是對相似程度的指標進行關(guān)聯(lián)度分析，PCA是把相關(guān)指標重新組合成無關(guān)的一組綜合指標，HCA則是依據(jù)實驗數(shù)據(jù)進行分組歸類，均沒有考慮到實驗數(shù)據(jù)質(zhì)量等級劃分的模糊性和隨機性。熵權(quán)-正態(tài)云模型是一種模糊模式識別，以模式信息的隸屬關(guān)系為依據(jù)，建立隸屬度函數(shù)，計算樣本的隸屬度，實現(xiàn)對模糊子集、模糊特征和模糊關(guān)系的分析，產(chǎn)生分類和決策。通過傳統(tǒng)的化學(xué)計量學(xué)分析方法，均得到了一致的結(jié)果，即15個產(chǎn)地的蓬莪術(shù)可根據(jù)不同產(chǎn)地歸為3類，表明不同產(chǎn)地間的蓬莪術(shù)之間具有差異性。傳統(tǒng)的模式識別（如PCA、HCA等）僅僅只是對不同產(chǎn)地的蓬莪術(shù)進行分組歸類，而熵權(quán)-正態(tài)云模型是在傳統(tǒng)的模式識別基礎(chǔ)上對不同產(chǎn)地的蓬莪術(shù)進行了質(zhì)量等級的細分，更具有優(yōu)勢，這些物質(zhì)基礎(chǔ)的差異很可能是導(dǎo)致藥材質(zhì)量、藥效作用差異的根本原因。

本實驗運用了云模型的思想構(gòu)建蓬莪術(shù)質(zhì)量的評價體系。以不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)為對象，先測定姜黃素、莪術(shù)醇、吉馬酮、呋喃二烯的含量，再利用熵權(quán)法測定不同指標的信息熵，結(jié)合云模型，利用正向云發(fā)生器，將各指標等級的界限轉(zhuǎn)化為云，計算不同產(chǎn)地的蓬莪術(shù)平均等級隸屬度，得到不同產(chǎn)地蓬莪術(shù)質(zhì)量評價結(jié)果。熵權(quán)-正態(tài)云模型評價法不僅綜合考慮了影響蓬莪術(shù)質(zhì)量的多個化合物含量，還采用了熵權(quán)法來計算各化合物的權(quán)重確定各指標因子對藥材質(zhì)量的影響大小，將定性與定量轉(zhuǎn)換的云模型引入到莪術(shù)質(zhì)量評價研究中，建立了基于熵權(quán)-正態(tài)云模型的蓬莪術(shù)質(zhì)量評價模型。對來自于15個產(chǎn)地的莪術(shù)有效成分進行評價，表明四川作為蓬莪術(shù)的道地產(chǎn)區(qū)，具有明顯的道地優(yōu)勢。另外，本文建立的宏觀狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型與物質(zhì)基礎(chǔ)相統(tǒng)一的蓬莪術(shù)質(zhì)量評價體系，為中藥質(zhì)量評價提供了一種全新的思路。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突