陈鹏 肖晓燕 薛蓉 秦宇雯 梅茜 李林 毛春芹 刘明贵 陆兔林 徐葱茏

摘要 目的：擬建立快速区分生薏苡仁、麸炒薏苡仁及法薏苡仁的客观量化判别方法，为薏苡仁不同饮片的工艺规范化研究及质量标准制定提供科学依据，为其他中药不同炮制品的区分提供参考。方法：采用分光光度测色仪测定生薏苡仁、麸炒薏苡仁及法薏苡仁粉末色度值L*、a*、b*，计算E*ab，统计分析薏苡仁不同饮片与其粉末色度值之间的相关性，建立薏苡仁不同饮片的数学判别模型和95%可信区间范围。结果：通过秩和检验与秩相关分析可知：L*、a*、E*ab与样品之间存在高度相关性（ P <0.05;| r |>0.8）;通过Wilks′ Lambda与Fisher判别分析，实现了薏苡仁不同饮片标准化判别，建立专属性线性判别函数：薏苡仁=447.378L*+393.192a*-289.087E*ab-6 664.567;法薏苡仁=268.996L*+321.422a*-116.086E*ab-6 352.510;麸炒薏苡仁=538.049L*+470.526a*-384.469E*ab-6 330.551，并通过交叉判别与L*、a*、E*ab三维散点图得到验证。结论：本研究表明通过分光光度测色仪将薏苡仁不同饮片外观颜色数字化，结合统计学对其进行判别分析具有一定可行性，所建立的判别模型可为指导中药鉴别实践工作提供参考。

关键词 薏苡仁;法薏苡仁;麸炒薏苡仁;色度原理;判别

Discrimination of Different Semen Coicis Decoction Pieces Based on Chromaticity Principle

CHEN Peng1，XIAO Xiaoyan1，XUE Rong1，QIN Yuwen1，MEI Xi1，LI Lin1，MAO Chunqin1，LIU Minggui2，LU Tulin1，XU Conglong2

（1 School of Pharmacy，Nanjing University of Chinese Medicine，Nanjing 210046，China; 2 Jiangxi Jingde Chinese Traditional Medicine Co.，Ltd.，Leping 333302，China）

AbstractObjective： To establish an objective quantitative discrimination method for rapid differentiation of raw Semen Coicis，bran-fried Semen Coicis and Semen Coicis Preparatum，to provide scientific basis for process standardization and quality standard of different Semen Coicis decoction pieces，and to provide reference for the differentiation of other traditional Chinese medicine processed products. Methods： L*，a* and b* of raw Semen Coicis，bran-fried Semen Coicis and Semen Coicis Preparatum powder were determined by the spectrophotometer，and E*ab was calculated.The correlation between different Semen Coicis decoction pieces and their L*，a* and b* was statistically analyzed.The discriminant mathematical model and 95% confidence intervals of different Semen Coicis decoction pieces were established. Results： The rank sum test and Spearman′s rank correlation showed that L*，a* and E*ab were highly correlated with the samples（ P <0.05，|r|>0.8），and could be used as a criterion for determining the relationship between different Semen Coicis processed products and the three important parameters.By Wilks′ Lambda and Fisher discriminant analysis，standardized discrimination of different Semen Coicis decoction pieces was realized，and specific linear discriminant functions were established：raw Semen Coicis=447.378L*+393.192a*-289.087E*ab-6 664.567; Semen Coicis Preparatum=268.996L*+321.422a*-116.086E*ab-6 352.510; bran-fried Semen Coicis=538.049L*+470.526a*-384.469E*ab-6 330.551，which were verified by cross discrimination and 3D scatter plot of L*，a* and E*ab. Conclusion： It was feasible to digitize the appearance and color of different Semen Coicis decoction pieces by spectrophotometer and carry out discriminant analysis on them in combination with statistics.The established discriminant model could provide reference for identifying traditional Chinese medicine.948A108D-8E6F-4CCB-A7D0-9D02CFA49BFF

Keywords Semen Coicis; Semen Coicis Preparatum; Bran-fried Semen Coicis; Chromaticity principle; Discrimination

中图分类号：R285.5 文献标识码：A  doi： 10.3969/j.issn.1673-7202.2022.09.006

薏苡仁为禾本科植物薏苡 Coix lacrma-jobi  L.var. mayuen（ Roman.）Stapf的干燥成熟种仁[1]，始载于《神农本草经》，被列为上品，薏苡仁性凉味甘;归脾、胃、肺经;具有利水渗湿，健脾止泻等功能，可用于水肿，脚气，小便不利等病症[2-6]。常见炮制方法有清炒法、糯米炒、土炒、姜汁炙、盐制等[7-11]。除盐制之外的炮制加工使薏苡仁性味归经从微寒变为性微温;归脾、胃、肺经变为归脾、肺、肝、肾经;祛除了寒凉之性，其功效由利水渗湿转为利水祛湿。薏苡仁不同炮制品间或多或少都存在功效的差异，目前全国及各省市炮制规范中记载的薏苡仁炮制方法，主要有炒薏苡仁、麸炒薏苡仁等，其中炒薏苡仁含直接炒制，以及蒸后干燥再清炒或砂炒，后者又称为法制。法薏苡仁作为樟帮特色炮制产品在江西、浙江等地被广泛应用[12]，相较于薏苡仁其他炮制品，法薏苡仁品质更好，应用范围更广[13]。例如黄富远[14]、徐葱茏和袁贵平[15]对法薏苡仁及其他薏苡仁炮制品中指标性成分三酰甘油类及甘油三油酸酯的含量进行对比分析，均发现法薏苡仁三酰甘油类及甘油三油酸酯的含量最高。此外，邱慈桂等[16]研究表明薯蓣汤加法薏苡仁对肿瘤恶病质患者改善症状有较好的疗效，王茂泓等[17]研究表明法薏苡仁具有很好的预防新冠肺炎脾虚夹湿证的效果。而通过市场走访调查发现，一方面麸炒薏苡仁与法薏苡仁存在混用现象;另一方面，由于缺乏完整准确的检测评价体系，目前对于薏苡仁生品及其炮制品的定性判别更多为对其性状描述的经验式判别。

颜色作为性状鉴别的要素之一，具有简单、直观的特点，随着色度检测技术在中药行业应用的不断扩大，通过颜色实现不同药材之间、不同基原之间、不同炮制品之间的区分成为可能，但同时也存在易受多种外界因素（如视觉、光学、生理、心理等因素）的影响而主观性过大的缺点[18-19]。本研究通过分光光度测色仪测定生薏苡仁、麸炒薏苡仁与法薏苡仁的粉末色度值L*（代表明暗度）、a*（代表红绿色度）、b*（代表黄蓝色度），并计算E*ab（总色差值），经统计学分析处理建立一种客观化、数字化的颜色分析方法以期实现薏苡仁生品及不同炮制品之间的快速准确判别。

1材料

1.1样品20批薏苡仁生品收集于贵州、云南及进口3个产地，经南京中医药大学药学院陈建伟教授鉴定为禾本科植物薏苡 Coix lacrma-jobi  L.var. mayuen （Roman.）Stapf的干燥成熟种仁;20批法薏苡仁饮片购自江西景德中药股份有限公司，执行标准均为《江西省中药饮片炮制规范》2008年版本;20批麸炒薏苡仁购自四川同创康能药业有限公司、安徽惠丰国药有限公司、四川仁禾中药饮片有限公司及广东紫云轩中药科技有限公司，执行标准为《中华人民共和国药典（一部）》2020年版，其中编号S1-S20为薏苡仁生品，编号S21-S40为法薏苡仁，编号S41-S60为麸炒薏苡仁。所有样品经烘干粉碎（过3号筛）备用。见表1。

1.2儀器CM-5型分光测色计（柯尼卡美能达有限公司，日本，型号：CM-5），高速多功能粉碎机（上海塞耐机械有限公司，型号：HL-250），电子天平（上海菁海仪器有限公司，型号：FA1104N），电热恒温鼓风干燥箱（上海精宏实验设备有限公司，型号：DHG-9140A）。

2方法与结果

2.1薏苡仁生品及不同炮制品粉末颜色测定

2.1.1薏苡仁饮片的炮制麸炒薏苡仁：按《中华人民共和国药典（一部）》2020年版薏苡仁项下收载麸炒薏苡仁炮制方法[1]，制成麸炒薏苡仁饮片，供实验研究用。法薏苡仁：按《江西省中药饮片炮制规范》2008年版薏苡仁项下收载炒薏苡仁炮制方法[20]，制成法薏苡仁饮片，供实验研究用。

2.1.2样品制备将生薏苡仁、麸炒薏苡仁、法薏苡仁饮片分别粉碎，过3号筛，备用。

2.1.3测量条件测定光源D65，测定试场10°，视角测量口径为φ 3 mm，测量波长范围360～740 nm，测量波长间隔10 nm， 照明光源脉冲氙灯，SCE模式（不包含镜面反射光），30 mm，对仪器进行零校正（放置透明片、黑筒）与用户校正（放置透明片、白板）。

2.1.4样品检测取样品粉末适量，均匀平铺在测试皿内，测定，记录色度值（L*、a*、b*，其中L*值越大表示颜色越亮浅、a*值越大表示颜色越偏红、b*值越大表示颜色越偏黄[21]），并计算总色差值E*ab=（L*2+a*2+b*2）1/2。

2.1.5方法学考察

2.1.5.1精密度试验取薏苡仁样品粉末（编号S1）适量（4 g），按“2.1.4”项下方法连续测定6次，记录L*、a*、b*值。结果，上述色度值的相对标准偏差（Relative Standard Deviation，RSD）均小于2%（ n =6），表明方法精密度良好。

2.1.5.2重复性试验取薏苡仁样品粉末（编号S1）适量（4 g），按“2.1.4”项下方法连续测定6次，记录L*、a*、b*值。结果，上述色度值的RSD均小于2%（ n =6），表明方法重复性良好。

2.1.5.3稳定性试验取薏苡仁样品粉末（编号S1）适量（4 g），按“2.1.4”项下方法，分别在室温下放置0、2、4、6、8、10、12、24 h时进行测定L*、a*、b*值。结果，上述色度值的RSD均小于3%（ n =8），表明样品在室温下放置24 h内稳定性良好。948A108D-8E6F-4CCB-A7D0-9D02CFA49BFF

2.1.6 样品颜色测定参照“2.1.4”项下方法，采用分光测色仪对薏苡仁生品及不同炮制品粉末颜色值进行测定，每个样品重复测量3次，记录平均值。见表2。

2.1.7数据处理色泽采集软件为Spectra Magic NX，采用CIE L*a*b*色空间系统，采用SPSS 26.0统计软件与origin函数绘图软件进行数据分析并建立判别模型。

2.2结果与分析

2.2.1正态性检验与方差齐性检验将收集的数据按照L*，a*，b*，E*ab分组并进行独立样本正态检验与方差齐性检验。L*，a*，b*，E*ab值均不服从正态分布（K-S检验与S-W检验 P <0.05）。L*与E*ab符合方差齐性（基于平均数与基于中位数 P >0.05），a*与b*不符合方差齐性（基于平均数与基于中位数 P <0.05）。见表3～4。

2.2.2秩和检验根据2.2.1结果分析可知，收集数据之间不具有很强相关性，无法用常规分析手段对其进行关联性分析，故选择秩和检验对数据进行处理分析。将所收集数据分为3类：1类为薏苡仁生品，2类为法薏苡仁，3类为麸炒薏苡仁。通过Kruskal-Wallis H秩和检驗结果可知，L*，a*，b*，E*ab的 P 值均小于0.05，均拒绝原假设，即在样品类别中，L*，a*，b*，E*ab值的分布不同。该结果得到了验证，L*，a*，b*，E*ab值均可明显分为3类。见表5，图1。

2.2.3秩相关

将收集的数据进行整理，以L*，a*，b*，E*ab值为变量分别与分组类别进行秩相关性检验。根据Spearman检验结果可知，L*，a*，b*，E*ab*值与薏苡仁生品及不同炮制品之间存在相关性，其中L*、a*与E*ab值存在高度相关性，b*值具有低度相关性。见表6。

2.2.4判别分析根据2.2.3所得结果，选择具有高度相关性的L*，a*与E*ab作为指标，将收集的数据按照薏苡仁生品及不同炮制品的种类进行分类处理，其中1类为薏苡仁生品，2类为法薏苡仁，3类为麸炒薏苡仁，共60个样本作为训练样本，建立以L*，a*，E*ab为输入的薏苡仁生品及不同炮制品的判别函数，再用训练样本回代对判别函数进行验证。

通过上述判别分析共建立2个对薏苡仁生品及不同炮制品的判别函数。函数1与函数2的 P 值均小于0.05，且2个函数可实现对薏苡生品及不同炮制品的区分，建立的2个标准化典型判别函数主要受L*，a*，E*ab参数的影响。建立的2个标准化典型判别函数式为：函数1（类别=13.997L*+2.204a*-13.435E*ab），函数2（类别=2.723L*- 0.351a*-2.139E*ab）;建立的2个非标准化典型判别函数式为：函数1（类别=17.196L*+9.387a*-17.127E*ab-0.631），函数2（类别=3.346L*-1.496a*-2.727E*ab-42.600）。薏苡仁生品及不同炮制品Fisher判别函数分别为：薏苡仁生品（1）=447.378L*+393.192a*-289.087E*ab-6 664.567;法薏苡仁（2）=268.996L*+321.422a*-116.086E*ab-6 352.510;麸炒薏苡仁（3）=538.049L*+470.526a*-384.469E*ab-6 330.551。同时，用训练样本回代判别函数得到判别符合率。见表7～11，图2。

2.2.5空间分布分析根据2.2.3所得结果，选择具有高度相关性的L*，a*与E*ab作为指标，采用origin函数绘图软件，以薏苡仁生品及不同炮制品色度L*值作为X轴，a*值作为Y轴，E*ab值作为Z轴，建立薏苡仁生品及不同炮制品色度L*、a*、E*ab值三维散点图，所收集数据可明显分为3类，包括薏苡仁生品、麸炒薏苡仁及法薏苡仁，该结果进一步证实2.2.4所建薏苡仁生品及不同炮制品判别函数的可行性。见图3。

2.2.6参考范围 将所收集数据通过SPSS 26.0统计软件计算薏苡仁生品及不同炮制品L*、a*、b*值95%置信区间：薏苡仁生品L*（82.195 5～84.809 5），a*（0.720 0～1.229 0），E*ab（83.016 5～85.670 0）;麸炒薏苡仁L*（75.530 0～79.183 0），a*（2.642 5～3.008 0），E*ab（76.900 0～80.505 5）;法薏苡仁L*（78.792 5～81.019 5），a*（1.810 0～2.798 5），E*ab（80.548 5～82.855 0）。

3讨论

本研究采用分光光度测色仪测定薏苡仁生品、麸炒薏苡仁与法薏苡仁粉末色度值，通过统计学分析薏苡仁生品及不同炮制品与粉末颜色的相关性，建立了薏苡仁生品、麸炒薏苡仁与法薏苡仁的判别方法。结果表明：L*、a*、E*ab与样品之间存在高度相关性（ P <0.05;| r |>0.8），可作为判别薏苡仁生品及不同炮制品的3个重要参数，结合Wilks′ Lambda与Fisher判别分析，建立了基于L*、a*、E*ab相关的薏苡仁生品及不同炮制品判别函数并确定了参考值的范围。本方法证实了基于颜色变化及色度分析原理实现中药药材与饮片的快速判别的可行性，相较于经验式凭借肉眼对药材饮片进行颜色判断，本研究建立的颜色分析方法，具有准确、客观、可量化等优点，并克服经验式判别易受多种外界因素的影响而主观性过大的缺点。

本研究探索了基于颜色与统计学分析相结合实现对薏苡仁生品及不同炮制品进行快速鉴别的新方法，为不同生品药材及炮制品之间的鉴别提供了参考。后续实验需进一步补充样品量，建立更加准确的颜色特征信息，此外，在此研究基础上，由于薏苡仁炮制前后药效的改变，可进一步探索薏苡仁生品及不同炮制品颜色与药效间是否存在相关性，并将与药效作用相关性较强的颜色参数进行研究，最终实现依据颜色对药材饮片品质进行全面客观化评价。948A108D-8E6F-4CCB-A7D0-9D02CFA49BFF

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（2022-03-10收稿本文编辑：吴珊）

基金项目：江西省“双千计划”项目（S2019CXTD2300）;国家重点研发计划项目（2018YFC1707000）;江苏省研究生培养创新工程“研究生科研与实践创新计划”（SJCX21-0659）作者简介：陈鹏（1997.04—），男，硕士研究生在读，研究方向：中药学，E-mail：chenpenggzy@163.com通信作者：陆兔林（1963.09—），男，博士，教授，博士研究生导师，研究方向：中药炮制，E-mail：lutuling2005@126.com;徐葱茏（1972.01—），男，本科，医师，研究方向：中药饮片的生产与开发研究，E-mail：490272406@qq.com948A108D-8E6F-4CCB-A7D0-9D02CFA49BFF