试述中药学专业开设《化学计量学》选修课程的必要性

陈超，王淑美，梁生旺

摘要：分析技术的快速发展使得中药研究手段日益丰富，随之产生的大量信息、数据，亟须应用化学计量学方法进行处理。本文简要综述了常见化学计量学方法在中药研究中的典型应用，提出在中药学专业本科生尤其是研究生的教学中，开设《化学计量学》选修课程，拓宽学生的知识面，加强培养他们的数据解析能力，具有重要的实践指导意义和教育教学价值。

关键词：化学计量学；中药学；选修课程

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0193-02

中药学专业主要开设中药学、中药鉴定学、中药资源学、中药药理学、中药药剂学、中药化学、中药制剂分析等必修课程，培养具备中药学基础理论、基本知识、基本技能以及与其相关的中医学、药学等方面的知识和能力，能在中药生产、检验、流通、使用和研究与开发领域从事中药鉴定、设计、制剂及临床合理用药等方面工作的高级科学技术人才[1]。然而，中药在现代化研究过程中，具有药效物质不明、作用机理不请、质量可控性差等问题，随着先进仪器和技术的引入和发展，给中药研究带来了有利的手段，但同时也造就了复杂的数据信息需要处理的问题。化学计量学方法非常适合于中药复杂体系研究中大量数据有效信息的提取，将化学计量学引入中药复杂体系研究可以发挥重要作用，也为中药的进一步研究提供了新的思路、方法和手段。笔者认为，既然现时化学计量学方法在中药研究中已得到了广泛应用，那么中药学专业的人才培养就应该切合实际需要，适时地为本科生特别是研究生开设《化学计量学》选修课程。

一、化学计量学的学科内涵

国际化学计量学学会（ICS）定义了化学计量学（Chemometrics）的学科内涵：“化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科”。它应用数学、统计学和其他方法及手段（包括计算机技术），选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构与其他相关信息[2]。化学计量学在上世纪80年代开始有了较大的发展，各种新的算法层出不穷，基础及应用研究取得了长足进展，迅速成为化学与分析化学发展的重要前沿领域。

二、化学计量学在中药研究中的应用

中药是十分复杂的化学量测体系，具有化学成分众多、药效物质不明等特点，随着先进量测仪器与技术的应用，中药复杂化学体系得以逐渐阐明，但随之而来的是获得的海量量测数据亟需整理挖掘。此时，要从错综复杂的海量数据中更加有效地提取出有用信息，必须借助于化学计量学的方法与技术，将化学计量学引入中药复杂体系研究，必然可以发挥重要作用，也为中药的进一步研究提供了新的思路、方法和手段。下文简述了几种化学计量学方法在中药研究领域中的一些典型应用。

1.主成分分析法（PCA）。PCA旨在运用降维思想，把给定的一组相关变量通过线性变换，转化成另一组彼此正交的低维变量。PCA被广泛用于光谱、色谱及其联用指纹图谱的模式识别，如徐永群等[3]测量了黄芩的红外光谱数据，在此基础上应用PCA法进行聚类分析，将来自15个产地的黄芩样品分为6个产区，相同产区内样品的化学成分相似，以此提出了黄芩药材质量评价的方法。

2.聚类分析法（CA）。CA是对一组尚无明确分类的样本按相似程度的大小加以归类，属于无监督学习方法，其目标是在模式空间中找到客观存在的类别。张铭光等[4]通过测定广藿香裂解色谱指纹图谱，应用算术平均最小法对13张指纹图谱进行了聚类分析，总结出样品间相关系数与产地的关系，此方法不以广藿香醇、广藿香酮等有限成分的含量作为主要指标，可作为中药广藿香的质量控制方法。

3.判别分析法（DA）。DA则属于一种有监督学习方法，它利用一组已知样本为训练集，经训练后得到一个判别模型，从而对未知样本进行分类。DA法可分为参数法和非参数法。张亮等[5]采用RP-HPLC法测定了六味地黄丸缺味药模拟方的浸出物，借助Bayes判别建模，取得了满意的识别效果。苏薇薇等[6]分析了不同产地、不同部位的化橘红样品的HPLC量测数据，借助DA法可快速、准确地对样品进行分类。

4.人工神经网络（ANN）。ANN是一种通过模仿人中枢神经系统神经元之间相互联系的方式来进行计算的信息处理技术。它借鉴人脑神经系统处理信息的过程，以数学网络拓扑结构为理论基础。其结构和算法已有多种，包括BP（反向误差传播）、ART（自适应神经网络）、MDL（自适应线性机）、FANN（模糊神经网络）等，其中以BP网络在中药质量评价中应用得最为广泛，如乔延江等[7]借助ANN法建立了中药蟾蜍的质量评价方法。

5.支持向量机（SVM）。SVM是建立在统计学学习理论和结构风险最小化原理基础上的一种新型机器学习算法，具有小样本学习和泛化能力强的优点。其基本原理是把训练集数据从输入空间非线性地映射到一个高维特征空间，然后在此高维空间中求解凸优化问题，得到唯一的全局最优解。张录达等[8]测定了中药大黄样品的近红外光谱数据，结合SVM法建立了大黄样品真伪识别模型，对训练集与测试集的检验精度分别达到了100%和96.77%。

本文简要综述了化学计量学方法在中药研究中的一些典型应用，而且随着化学计量学理论和方法的不断深入发展，其在中药研究中的应用必将越来越广泛。因此笔者相信，在中药学专业本科生尤其是研究生的教学中，开设《化学计量学》选修课程，拓宽学生的知识面，加强培养他们的数据解析能力，具有重要的实践意义和教学价值。

参考文献：

[1]梁生旺.中药制剂分析（第二版）[M].北京：中国中医药出版社，2007.

[2]梁逸曾，俞汝勤.化学计量学[M].北京：高等教育出版社，2003.

[3]徐永群，孙素琴，冯学峰，等.黄芩产区红外指纹图谱和聚类分析法的快速鉴别研究[J].光谱学与光谱分析，2003，23（3）：505-505.

[4]张铭光，袁敏，袁鹏，等.广藿香裂解色谱指纹图谱及其聚类分析[J].中草药，2003，34（8）：749-752.

[5]张亮，刘展鹏.六味地黄丸缺味药的Bayes法和PRIMA法定性识别研究[J].中国中药杂志，2000，（1）：29-32.

[6]苏薇薇，林海丹，方铁铮，等.中药化橘红的模式识别——计算机辨识研究J].中药材，2002，25（8）：554-561.

[7]乔延江，吴刚，王玺，等.中药蟾蜍质量的人工神经网络化学模式识别研究[J].分析化学，1995，23（6）：630-634.

[8]张录达，苏时光，王来生，等.支持向量机（SVM）在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究[J].光谱学与光谱分析，2005，25（1）：33-35.

作者简介：陈超（1981.11-），男，江苏涟水人，博士，副教授，研究方向为化学计量学应用于中药分析及质量控制的研究。