基于黄芪多糖生物活性检测各因子间的典型相关分析

元雪浈，马发顺，王 敏

（1.河南省兽药饲料监察所，郑州 450000；2.安阳工学院生物与食品工程学院，安阳 455000）

黄芪多糖是中药黄芪的主要成分，可改善动物生长性能，增强机体免疫力。黄芪多糖能促进动物免疫器官的发育，增加免疫细胞的数量及提高免疫细胞的功能。在饲粮中添加黄芪多糖可显著提高肉鸡[1-2]、仔猪[3]和羔羊[4]的生产性能，促进体重增长；可降低料肉比和腹泻率[3]；能够显著提高机体的抗体水平，增强免疫效果[2,5-6]。有关黄芪多糖的研究多集中在黄芪多糖对动物机体的作用方面，而缺乏针对黄芪多糖生物活性检测方面的专题研究。目前兽用黄芪多糖注射液的检测，我国普遍采用《中国兽药典2015版（二部）》提供的方法，检测项目主要有黄芪多糖含量（以葡萄糖计）、单双糖、异常毒性、鉴别判断和生物活性等。其中生物活性检测是唯一以昆明鼠为实验动物的检测项目，该检测项目可直接反映黄芪多糖对动物生长及免疫器官生长的影响。笔者曾以小鼠体重、脾脏重、胸腺重等为自变量，以脾指数为因变量，分别对试验组和对照组建立了检测模型[7]，模拟了各变量之间的线性关系，但对各变量之间的关系也只是进行了简单相关分析。而典型相关是对多变量间综合相关性统计分析的方法，可以从多变量错综复杂的相关关系中抽取出少数几对显著的典型相关变量，以概括原有变量的大部分信息，从而反映2 组变量间相关关系情况。施坚[8]、陈海燕[9]、丁月云等[10]曾对猪的体尺性状与繁殖性状进行过典型相关分析；张建丰等[11]、石建州等[12]、韩顺顺等[13]使用典型相关分析方法对鸡的体尺性状与屠宰性状、生态因子与经济性状等进行了综合分析。而关于黄芪多糖注射液生物活性检测中涉及的多因子之间的综合相关分析目前还未见报道。本文拟采用典型相关分析法对黄芪多糖注射液生物活性检测中多因子进行相关分析，以揭示各因子之间的内在联系，为黄芪多糖注射液生物活性检测方法的改进提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 试验动物

昆明鼠，SPF级，体重18～20 g，质量合格证号为：NO.11401500058324，购自斯贝福（北京）生物技术有限公司；灭菌维持饲料，购自斯贝福（北京）生物技术有限公司，许可证号：SCXK(京)2015-0015。屏障环境饲养，环境温度20～22 ℃，相对湿度40%～50%；垫料每周更换3 次，提供充足的无菌饮水。

1.1.2 试验仪器和药品

精密分析天平（AB204-N），梅特勒-托利多仪器（上海）有限公司生产；一次性使用无菌注射器（型号1mL），河南曙光健士医疗器械集团股份有限公司生产；黄芪多糖样品，规格：以葡萄糖（C6H12O6）计100mL:1.0g，含量为标识量的90.3%，鉴别反应为合格，pH值为6.4，物理性质为黄褐色澄明液体，由河南省某兽药厂提供；生理盐水，河南科伦药业有限公司生产。

1.2 方法

1.2.1 试验设计

试验用昆明鼠40只，雌雄各半。按性别分别设置试验组10 只，对照组10 只。试验组每天每只小鼠腹腔注射黄芪多糖0.5mL，对照组每只昆明鼠注射等量的生理盐水；连续注射7 d。最后一次注射黄芪多糖24 h后处死小鼠，依次称量每只小鼠的体重、脾脏重和胸腺重。

1.2.2 测定项目

初始因子测定项目有：小鼠性别（x1）：雄性赋值为“1”，雌性赋值为“0”；处理（x2）：注射黄芪多糖赋值为“1”，注射生理盐水赋值为“0”；始重（x3）：试验前小鼠体重。效应因子测定项目有：末重（y1）：试验结束时小鼠体重；脾脏重（y2）：试验结束时小鼠脾脏重；胸腺重（y3）：试验结束时小鼠胸腺重；脾指数（y4）计算公式：脾脏重（mg）/末重（g）；胸腺指数（y5）计算公式：胸腺重（mg）/末重（g）。

1.2.3 数据统计分析

分组计算各因子平均数和标准差，数据以“平均数±标准差”表示。以40只小鼠的各因子变量值为样本，使用DPS v 7.05 软件进行多因子间的典型相关分析。

2 结果与分析

2.1 各因子测定结果

黄芪多糖样品检测中各因子测定结果见表1。

表1 黄芪多糖生物活性检测中各因子测定结果

从表1可见，试验组两性别间始重、脾脏重和脾指数均存在极显著差异（P＜0.01），末重间存在显著差异（P＜0.05）；对照组两性别间末重存在极显著差异（P＜0.01），其余各项均无显著差异（P＞0.05）；试验组与对照组间同性别比较，只有雄鼠的脾指数存在显著差异（P＜0.05），其余各项均无显著差异（P＞0.05）。

2.2 各因子间的简单相关关系

8个因子间的简单相关系数见表2。

从表2相关系数矩阵可以看出，8个因子之间有9个相关系数达到极显著水平（P＜0.01），有5个相关系数达到显著水平（P＜0.05），其余的相关系数不显著（P＞0.05）。

2.3 两组因子间的典型相关

初始因子x1、x2、x3与效应因子y1、y2、y3、y4、y5间的典型相关系数见表3。

表2 8个因子间的相关系数

表3 初始因子与效应因子间的典型相关系数及其显著性

从表3 可以看出，第1 对典型相关变量相关系数0.7443 达到极显著水平（P＜0.01），第2 对典型相关变量相关系数0.6283 达到显著水平（P＜0.05），而第3对典型相关变量相关系数0.1614不显著（P＞0.05）。各因子的变异能被前2对达到显著水平的典型相关变量所解释的比例见表4。

表4 因子变异能被2对典型相关变量所解释的比例

从表4 可以看出，第1 对典型相关变量分别可以解释初始因子的26.89%和14.89%，可以解释效应因子的14.93%和35.34%；第2对典型相关变量分别可以解释初始因子的17.48%和6.90%，可以解释效应因子的5.67%和20.99%。可见，2组变量之间的相关关系可以主要由这2对典型相关变量共同解释。

2.4 典型相关变量的结构

初始因子与效应因子间达到显著水平的2对典型相关变量的结构表达式为：

U1=1.0106 x1+0.0597 x2+0.2892 x3

V1=0.8676 y1-0.1295 y2-0.3624 y3+0.3845 y4+0.0764 y5

U2=-0.5450 x1+0.5299 x2-0.5734 x3

V2=-0.6732 y1+0.0432 y2-0.287 y3+0.4748 y4-0.1616 y5

从表达式中各项系数值大小来看：U1中x1系数最大，其次是x3；V1中y1系数最大，其次是y4；U2中x2系数最大；V2中y4系数最大。综合2 对典型相关变量的结构比例，说明初始因子变量主要由x1和x2决定，其次是x3。效应因子变量主要由y1决定，其次是y4。初始因子与效应因子之间的相关性主要是由于x1、x2与y1、y4之间的密切关系所造成。

3 结论与讨论

3.1 本研究所考察的8个因子之间有9个相关系数达到极显著水平（P＜0.01），有5 个相关系数达到显著水平（P＜0.05），14 个相关系数不显著（P＞0.05）。在初始因子与效应因子之间有2 对典型相关达到显著水平，其中第1 对典型相关系数为0.7443（P＜0.01），典型相关变量的结构式为：U1=1.0106x1+0.0597x2+0.2892x3;V1=0.8676y1-0.1295 y2-0.3624y3+0.3845y4+0.0764y5。第2对典型相关系数为0.6283（P＜0.05），典型相关变量的结构式为：U2=-0.5450x1+0.5299x2-0.5734x3；V2=-0.6732 y1+0.0432y2-0.287y3+0.4748y4-0.1616y5。2 对典型相关变量可以共同解释初始因子66.16%的变异，可以共同解释效应因子76.93%的变异。

3.2 典型相关分析得知，变量U1主要反映了x1的变异，变量U2主要反映了x2的变异，说明小鼠的性别和试验处理对典型相关有重要影响。而变量V1和V2分别主要反映了y1和y4的变异，说明末重和脾指数是影响典型相关的重要因子，二者间的简单相关系数为0.4530，也达到极显著水平（P＜0.01）。

3.3 胸腺虽然属于免疫器官，但y3与y2间、y3与y4间均不存在显著相关性（P＞0.05）；y3的变异主要被V2所解释，而V2与判定指标y4间相关也不显著（P＞0.05）。此表现与元雪浈等[7]的研究结果一致。基于现行的检测方法，说明胸腺的测定在黄芪多糖生物活性检测时的意义不大。

3.4 脾指数是黄芪多糖注射液生物活性检测时的主要判断指标，从相关分析来看，x1和y4间相关系数极显著（P＜0.01），x3和y4间相关系数显著（P＜0.05），说明小鼠性别和始重对测定指标均有显著影响。而x2和y4间相关系数不显著（P＞0.05），x2主要被U2解释，U2和y4间相关也不显著（P＞0.05），此表现对现行黄芪多糖检测方法不能有效支持，其内在原因有待进一步研究。