经典名方薏苡附子败酱散的基准样品量值传递研究

作     者：马兴艳 石慧 杨周洁 刘畅 刘雄伟 简兵兵 俸婷婷 周英 

作者机构：贵州中医药大学药学院 贵州中医药大学药食两用资源应用与开发研究中心 

出 版 物：《中草药》 (Chinese Traditional and Herbal Drugs)

年 卷 期：2025年第1期

页      面：108-120页

核心收录：

学科分类：1008[医学-中药学(可授医学、理学学位)] 1006[医学-中西医结合] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(82260847) 贵州省科学技术厅科技创新人才团队(黔科合平台人才-CXTD020) 贵州省教育厅高校科技创新团队(黔教技069号) 贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK重点046) 国家中医药管理局高水平中医药重点学科建设项目(zyyzdxk-2023185) 贵州省基础研究自然科学项目(黔科合基础-ZK一般483) 

主　　题：经典名方 薏苡附子败酱散 基准样品 量值传递 化学模式识别 去甲猪毛菜碱 原儿茶酸 绿原酸 咖啡酸 异绿原酸A 异绿原酸C 苯甲酰新乌头原碱 亚油酸 

摘      要：目的 建立经典名方薏苡附子败酱散（Yiyi Fuzi Baijiang Powder,YFBP）基准样品的HPLC指纹图谱，对其指标性成分（原儿茶酸、绿原酸、咖啡酸、异绿原酸A、异绿原酸C、苯甲酰新乌头原碱、亚油酸）进行定量测定，研究YFBP的量值传递规律，并结合化学模式识别评价其质量。方法 通过建立15批YFBP基准样品的HPLC指纹图谱，明确其特征峰归属及出膏率范围，并对指标性成分进行定量测定。同时采用层次聚类分析（hierarchical cluster analysis,HCA）、主成分分析（principal component analysis,PCA）与正交偏最小二乘法-判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA），寻找影响YFBP质量的主要化学成分。结果 15批YFBP基准样品HPLC指纹图谱相似度0.817；共归属30个特征峰，并指认出8个特征峰信息，其中30号峰（亚油酸）为薏苡仁专属峰；2（去甲猪毛菜碱）、9、22（苯甲酰新乌头原碱）号峰为附子专属峰；3（原儿茶酸）、4～6、7（绿原酸）、8、10（咖啡酸）、11、13、18、19、20（异绿原酸A）、21（异绿原酸C）、23～26号峰为败酱草专属峰；1、12、14～17、27～29号峰为薏苡仁和败酱草共有特征峰；15批基准样品出膏率为20.06%～33.22%；指标性成分原儿茶酸、绿原酸、咖啡酸、异绿原酸A、异绿原酸C、苯甲酰新乌头原碱、亚油酸的质量分数分别为0.012～0.076、0.025～0.308、0.011～0.047、0.011～0.049、0.014～0.044、0.031～0.111、0.031～0.067 mg/g，转移率分别为5.05%～30.86%、5.24%～21.31%、3.57%～43.22%、4.59%～18.69%、6.97%～23.13%、9.68%～62.32%、6.60%～19.95%；化学模式识别分析将15批样品分为2类，OPLS-DA筛选出了导致质量差异的14个特征峰，其中包括已被识别的峰3（原儿茶酸）、10（咖啡酸）、20（异绿原酸A）。结论 结合化学模式识别，建立了经典名方YFBP基准样品的HPLC指纹图谱及多指标性成分定量测定方法，并对其量值传递过程进行分析，为YFBP基准样品的质量控制及复方制剂开发提供了科学参考依据。