明党参对照药材

在薄层色谱定性时，对照品、供试品和对照药材在相同的问题显相同颜色的斑点即可。对照品和对照药材定性有何区别？为什么两个要同时做呢？

http://w2tools.iiyibbs.com/bbs/uploadimg/z1311130334pw9ybo8l.jpg 党参价格飞涨445% 根据有关统计，本月药材升价品种379个，与去年相比党参同比上涨445%。除去异常天气和成本上升导致减产，投机者的囤积炒作也是重要原因。昨日，期盼 已久的打击重拳终于来临，国家发改委官方网站发布消息称，国家发改委近日同有关部门对甘肃陇西地区一些囤积党参的经营者进行了查处，责令54户经营者将 100万公斤党参限期出售。 54企业囤党参遭被责令限期限价限对象销售 国家发改委昨日发布消息，党参价格上涨确系部分中药材经营者蓄意囤积所致，国家发改委已对导致市场供应紧张、价格大幅上涨的行为进行了查处。 国家发改委公布，其对2010年12月前囤积党参的浙江南方药材有限公司等10户经营者，下达了价格行政执法告诫书，责令限期限价限对象销售囤积药材。责令其于2011年7月21日之前，按照不超过每公斤60元的价格，将储存的20多万公斤党参出售给以党参为原料并取得GMP认证的中成药制药企业。 同时，国家发改委对2011年1月以来存有党参的44户经营者予以告诫，责令其于2011年12月31日前将储存的80多万公斤党参出售给以党参为原料并取得GMP认证的中成药制药企业。逾期未按规定销售并提交有效凭证的，将依法予以行政处罚。 国家发改委要求，各地价格主管部门要切实加强中药材市场价格监管，对当地中药材存储仓库全面摸查。同时，要加强对各存储仓库的日常检查和巡查，及时对涉嫌违法囤积中药材的货主进行提醒告诫，并对拒不改正的予以严厉处罚，严防新的囤积炒作行为发生，保持中药材价格的基本稳定。 国家发改委表态，对不听告诫、继续囤积者，将依法严厉处罚，坚决打击，决不让囤积炒作者在经济上占到便宜。 据了解，2009年下半年以来，党参价格一路上涨，从当年8月的每公斤9元（统货，下同）左右上涨至2011年6月的每公斤90元左右，涨幅达10倍之多。党参价格的大幅上涨，除产量下降供求紧张外，少数不法经营者囤积炒作起了推波助澜的作用。

[b] [/b][color=#0070c0][b][size=15px]党参：[/size][/b][/color][size=15px][back=transparent]呈长圆柱形，稍弯曲，长10～35cm，直径0.4～2cm。表面灰黄色、黄棕色至灰棕色，根头部有多数疣状突起的茎痕及芽，每个茎痕的顶端呈凹下的圆点状；根头下有致密的环状横纹，向下渐稀疏，有的达全长的一半，栽培品环状横纹少或无；全体有纵皱纹和散在的横长皮孔样突起，支根断落处常有黑褐色胶状物。质稍柔软或稍硬而略带韧性，断面稍平坦，有裂隙或放射状纹理，皮部淡棕黄色至黄棕色，木部淡黄色至黄色。有特殊香气，味微甜。[/back][/size][align=center][img=,690,532]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/08/202408051804529432_2417_6541583_3.png!w690x532.jpg[/img][/align][color=#0070c0][b][size=15px][/size][/b][/color][color=#0070c0][b][size=15px]素花党参（西党参）：[/size][/b][/color][size=15px][/size][size=15px][back=transparent]长10～35cm，直径0.5～2.5cm。表面黄白色至灰黄色，根头下致密的环状横纹常达全长的一半以上。断面裂隙较多，皮部灰白色至淡棕色。[/back][/size][align=center][img=,690,466]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/08/202408051805084703_6924_6541583_3.png!w690x466.jpg[/img][/align][b][size=15px][color=#0070c0][/color][/size][size=15px][color=#0070c0]川党参：[/color][/size][/b][size=15px][back=transparent]长10～45cm，直径0.5～2cm。表面灰黄色至黄棕色，有明显不规则的纵沟。质较软而结实，断面裂隙较少，皮部黄白色。[/back][/size][size=15px][back=transparent][/back][/size][b]02[/b][size=18px][b]鉴 别[/b][/size][size=15px]（1）本品横切面：木栓细胞数列至10数列，外侧有石细胞，单个或成群。栓内层窄。韧皮部宽广，外侧常现裂隙，散有淡黄色乳管群，并常与筛管群交互排列。形成层成环。木质部导管单个散在或数个相聚，呈放射状排列。薄壁细胞含菊糖。[/size][size=15px][/size][img=,690,473]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/08/202408051805318743_2907_6541583_3.png!w690x473.jpg[/img][img=,690,571]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/08/202408051805375571_1576_6541583_3.png!w690x571.jpg[/img][align=center][/align][size=15px]（2）取本品粉末1g，加甲醇25ml，超声处理30分钟，滤过，滤液蒸干，残渣加水15ml使溶解，通过D101型大孔吸附树脂柱（内径为1.5cm，柱高为10cm），用水50ml洗脱，弃去水液，再用50%乙醇50ml洗脱，收集洗脱液，蒸干，残渣加甲醇1ml使溶解，作为供试品溶液。另取党参炔苷对照品，加甲醇制成每1ml含1mg的溶液，作为对照品溶液。照薄层色谱法（通则0502）试验，吸取供试品溶液2～4μl、对照品溶液2μl，分别点于同一高效硅胶G薄层板上，以正丁醇-冰醋酸-水（7:1:0.5）为展开剂，展开，取出，晾干，喷以10%硫酸乙醇溶液，在100℃加热至斑点显色清晰，分别置日光和紫外光灯（365nm）下检视。供试品色谱中，在与对照品色谱相应的位置上，显相同颜色的斑点或荧光斑点。[/size][size=15px][/size][b]03检 查[/b][color=#0070c0][b][size=15px]水分：[/size][/b][/color][size=15px]不得过16.0%（通则0832第二法）。[/size][b][size=15px][color=#0070c0]总灰分：[/color][/size][/b][size=15px]不得过5.0%（通则2302）。[/size][color=#0070c0][b][size=15px]二氧化硫残留量：[/size][/b][/color][size=15px]照二氧化硫残留量测定法（通则2331）测定，不得过400mg/kg。[/size][b][size=15px][color=#0070c0]浸出物：[/color][/size][/b][size=15px]照醇溶性浸出物测定法（通则2201）项下的热浸法测定，用45%乙醇作溶剂，不得少于55.0%。[/size][b]04[/b][size=18px][b]其 他[/b][/size][size=15px]【炮制】 党参片 除去杂质，洗净，润透，切厚片，干燥。[/size][size=15px]本品呈类圆形的厚片。外表皮灰黄色、黄棕色至灰棕色，有时可见根头部有多数疣状突起的茎痕和芽。切面皮部淡棕黄色至黄棕色，木部淡黄色至黄色，有裂隙或放射状纹理。有特殊香气，味微甜。[/size][size=15px]【鉴别】 【检查】 【浸出物】 同药材。[/size][size=15px]米炒党参：取党参片，照炒法（通则0213）用米拌炒至表面深黄色，取出，筛去米，放凉。[/size][size=15px]每100kg党参片，用米20kg。[/size][size=15px]本品形如党参片，表面深黄色，偶有焦斑。[/size][size=15px]【检查】 水分 同药材，不得过10.0%。[/size][size=15px]【鉴别】 【检查】 （总灰分 二氧化硫残留量） 【浸出物】同药材。[/size][size=15px]【性味与归经】 甘，平。归脾、肺经。[/size][size=15px]【功能与主治】 健脾益肺，养血生津。用于脾肺气虚，食少倦怠，咳嗽虚喘，气血不足，面色萎黄，心悸气短，津伤口渴，内热消渴。[/size][size=15px]【用法与用量】 9～30g。[/size][size=15px]【注意】 不宜与藜芦同用。[/size][size=15px]【贮藏】 置通风干燥处，防蛀。[/size]

白芷的荧光鉴别白芷是与肉桂、红花、川乌、草乌、荆芥、防风、干姜、金银花、当归、三棱、莪术混提，用水煎煮提取2次，每次2小时，成品中有白芷的薄层鉴别，与白芷对照药材在紫外下观察荧光。我已经做了多批，都看不到荧光斑点，很困惑，请有经验的老师帮忙指导。

济南市药监局近日发布警示称，目前市场上有少数不良药商将中药过度打磺，提醒公众提高鉴别力，警惕硫磺熏蒸的中药材。 据了解，“打磺”是中药保存的传统古法，即用硫磺熏蒸或浸泡中药材，可以直接杀死药材内部的害虫，抑制细菌、霉菌的活性，对中药材初加工贮藏有一定的帮助。严格按照传统古法打磺，中药中残留硫磺的量是很微量的，短期少量服食一般不会对人体造成危害，但服食过度打磺的中药有安全风险。 济南市药监局的警示说，过度打磺，目的不仅仅是为加工贮藏，而是为了给中药增加重量，比如用硫磺熏蒸党参后，其含水量可高达20％－30％而不发霉，而不经硫磺熏蒸的药材水分超过15％，即容易长霉、霉烂变质。 在选购中药材或饮片时，如何识别是否用硫磺熏蒸过呢？济南市药监局的专家提醒，鉴别中药材，首先要看，硫磺熏蒸后的中药材或饮片颜色过于鲜艳。如天麻，标准规定为黄白色至淡棕色；百合呈类白色、淡棕黄色或微带紫色，如果呈白色且透明状，是硫磺过度熏蒸的结果。而黄芪、当归、山药、人参、党参、白芍等，也是常用硫磺过度熏蒸使其色泽鲜艳，卖相好。 另外，硫磺熏蒸后的中药材通常会有一股较酸性刺鼻的呛人味道。但对于党参和当归等含糖量较大的药材，即使是硫磺熏过，酸味也不明显，就需要辨色，党参表面黄棕色至灰棕色，当归表面黄棕色至棕褐色，如果呈明显的白色，就是用硫磺熏蒸过了。 济南市药监局提醒公众，选购中药材尽量去知名、正规的大药店或医院药房。如果误购了硫磺过度熏蒸的中药材，靠浸泡淘洗没有效果，最好弃置不用，以免损害健康。

西青果的薄层图？按药典方法提取展开，对照药材也没有斑点。是否有其他可行的方法？

延胡索薄层样品比对照药材多了一个点，怎么回事？

[align=center]药典特殊执行项药材目录集成[/align][align=left][color=#666666] [/color]在药材日常质检、仓储等操作过程中，均要参照药典予以执行。为使大家及时掌握相关知识，并应用于日常药材经营中，根据《中国药典》2015版一部内容，弘正道（中国）中药研究院现对药典品种的贮藏条件、特别检测项、阴凉储存药材、贮藏注意事项、有毒饮片品种等进行整理，情况如下，请酌情参用。[b]特别检测项药材目录[/b]需检测农药残留品种：人参、甘草、西洋参、黄芪需检测二氧化硫品种：山药、天冬、天花粉、天麻、牛膝、白及、白芍、党参、粉葛、白术需检测重金属品种：石膏、白矾、玄明粉、地龙、西瓜霜、冰片（合成龙脑）、龟甲胶、鹿角胶、滑石粉需检测重金属及有害元素品种：山楂、甘草、白芍、西洋参、牡蛎、阿胶、昆布、金银花、珍珠、枸杞子、海螵蛸、海藻、黄芪、蛤壳、蜂胶、水蛭需检测色度品种：白术需检测发芽率品种：麦芽、谷芽、稻芽需检测黄曲霉素品种：大枣、水蛭、地龙、肉豆蔻、全蝎、决明子、麦芽、远志、陈皮、使君子、柏子仁、胖大海、莲子、桃仁、蜈蚣、槟榔、酸枣仁、僵蚕、薏苡仁需检测过氧化值品种：苦杏仁、郁李仁、柏子仁、核桃仁、蓖麻子、榧子需检测杂质品种：丁香、土鳖虫、大蓟、山茱萸、广藿香、女贞子、小茴香、小蓟、飞扬草、五味子、升麻、石韦、石榴皮、布渣叶、龙脷叶、北豆根、仙矛、白蔹、白薇、老鹳草、地龙、地锦草、巫山淫羊藿、合欢花、红花、豆蔻、连钱草、连翘、吴茱萸、沙棘、没药、补骨脂、青葙子、苦地丁、苘麻子、侧柏叶、金钱草、乳香、毕茇、南五味子、草乌、急性子、鸦胆子、穿山甲、狼毒、银杏叶、菥蓂、麻黄、淫羊藿、黑芝麻、黑种草子、锁阳、鹅不食草、番泻叶、蒲黄、蔓荆子、酸枣仁、罂粟壳、槲寄生、僵蚕、颠茄草、薏苡仁、商陆[b]阴凉储存药材目录[/b]置阴凉处：蜂蜜、牡荆叶置阴凉潮湿处：鲜益母草、鲜鱼腥草 、生姜密闭，置阴凉干燥处：胡椒、玫瑰花 、苏合香 、盐附子密封（密闭），置阴凉处：冰片（合成龙脑）、艾片（左旋龙脑） 、天然冰片（右旋龙脑） 、阿魏 、沉香 、虫白蜡 、枫香脂置阴凉干燥处，密闭，防蛀：人参、红参 、鹿茸 、西洋参置阴凉干燥处，防潮：川牛膝、广藿香、麦冬、牛膝、人参叶、山麦冬、乌梅、茵陈、紫菀置阴凉干燥处，防蛀：白术、白芷、荜茇、川芎、冬虫夏草、防风、榧子、干姜、海龙、海马、核桃仁、橘红、炮姜、千金子、千金子霜、羌活、肉豆蔻、三七、水飞蓟、酸枣仁、桃仁、乌药、香附、亚麻子、郁李仁、枳壳、枳实、重楼、化橘红、苦杏仁、酸枣仁置阴凉干燥处，防潮，防蛀：当归、翻白草、甘松、藁本、红花、金银花、木瓜、山银花、野菊花、佛手、瓜蒌、瓜蒌皮、瓜蒌子、梅花、前胡、香椽、紫花前胡、柏子仁、火麻仁、陈皮置阴凉干燥处：矮地茶、艾叶、安息香、八角茴香、巴豆、巴豆霜、薄荷、荜澄茄、蓖麻子、苍术、草豆蔻、草果、臭灵丹草、川木香、大蓟炭、大蒜、丁香、高良姜、广枣、桂枝、鹤虱、黑种草子、红大戟、红豆蔻、姜黄、降香、筋骨草、荆芥、荆芥穗、荆芥穗炭、荆芥炭、菊苣蓝布正、老鹳草、雷丸、两头尖、羚羊角、芦荟、罗布麻叶、没药、母丁香、牡丹皮、佩兰、千年健、青蒿、青皮、青叶胆、苘麻子、乳香、三白草、砂仁、山柰、蓍草、石榴皮、檀香、天山雪莲、土木香、吴茱萸、细辛、香加皮、香薷、小茴香、辛夷、徐长卿、血竭、岩白菜、野马追、益智、油松节、余甘子、紫苏叶、肉桂其他贮藏条件：芒硝、炒瓜蒌子、豆蔻、麝香、猪胆粉、人工牛黄、蛤蚧、牛黄、蜂胶、西红花、蜂蜡、片姜黄、牛胆粉、皂矾（绿矾）、满山红、月季花、菊花、枸杞子 [b]注意事项贮藏品种[/b]防霉：大青叶、天冬（天门冬）、天南星、制天南星、五加皮、五味子、乌梢蛇、巴戟天、水牛角、玉竹、石菖蒲、仙茅、瓜蒌、瓜蒌子、炒瓜蒌子、瓜蒌皮、玄参、地龙、熟地黄、竹茹、防己（粉防己）、芫花、连钱草、佛手、沙棘、灵芝、陈皮、鸡血藤、板蓝根、虎杖、罗汉果、使君子、金荞麦、金钱白花蛇、南五味子、南板蓝根、厚朴花、香橼、胖大海、独活、前胡、洋金花、莲须、鸭跖草、娑罗子、黄精、黄藤、菊花、梅花、甜瓜子、商陆、紫花前胡、蒺藜、蜈蚣、蕲蛇、橘核防潮：人参叶、儿茶、九香虫、大青盐、山麦冬、山银花、川木通、川牛膝、广藿香、马齿苋、木瓜、木香、太子参、车前子、牛黄、牛膝、乌梅、甘松、石斛、龙眼肉、生姜、玄明粉、百部、当归、关黄柏、红花、红花龙胆、红芪、炙红芪、红景天、麦冬、芥子、两面针、皂矾（绿矾）、附子、苦楝皮、松花粉、刺五加、明党参、知母、金银花、鱼腥草、狗脊、闹羊花、茵陈、茯苓、茯苓皮、枸杞子、哈蟆油、莲子、莲子心、莲房、铁皮石斛、凌霄花、益母草、浮萍、桑白皮、黄芩、黄芪、炙黄芪、黄柏、野菊花、麻黄、鹿衔草、旋覆花、断血流、密蒙花、款冬花、紫菀、蒲公英、蒲黄、槐花、满山红、暴马子皮、藁本、藕节、翻白草、蟾酥、麝香防蛀：人参、九香虫、刀豆、三七、三棱、干姜、炮姜、土鳖虫、大豆黄卷、大皂角、大枣、大黄、山茱萸、山药、山银花、山楂、千金子、千金子霜、川贝母、川乌（乌头）、制川乌、川芎、川楝子、天冬、天花粉、栝楼根、天南星、制天南星、天麻、天葵子、木瓜、五加皮、太子参、毛诃子、片姜黄、化橘红、月季花、乌药、乌梢蛇、火麻仁、巴戟天、水飞蓟、水蛭、玉竹、甘松、甘草、甘遂、龙眼肉、平贝母、北沙参、仙茅、白术、白芍、白芷、白附子、白扁豆、白蔹、瓜子金、瓜蒌、瓜蒌子、炒瓜蒌子、瓜蒌皮、冬虫夏草、玄参、半夏、法半夏、姜半夏、清半夏、地龙、地肤子、熟地黄、地榆、亚麻子、西洋参、当归、肉苁蓉、肉豆蔻、竹节参、竹茹、延胡索、华山参、伊贝母、全蝎、防己（粉防己）、防风、红花、红芪、炙红芪、红景天、麦芽、赤石脂、芫花、芡实、豆蔻、两面针、何首乌、制何首乌、佛手、谷芽、龟甲、羌活、沙棘、灵芝、陈皮、鸡内金、鸡血藤、青果、苦杏仁、板蓝根、郁李仁、郁金、虎杖、明党参、罗汉果、使君子、金果榄、金荞麦、金钱白花蛇、金银花、金樱子、京大戟、泽泻、荜苃、草乌、制草乌、荔枝核、南沙参、南板蓝根、枳壳、枳实、柏子仁、枸杞子、柿蒂、厚朴花、哈蟆油、香附、香橼、重楼、胆南星、胖大海、大海榄、独活、前胡、洋金花、珠子参、莱菔子、莲子心、莪术、荷叶、桔梗、桃仁、核桃仁、柴胡、党参、狼毒、粉葛、浙贝母、娑罗子、海马、海龙、桑白皮、桑寄生、桑椹、桑螵蛸、黄芪、炙黄芪、黄精、菊花、梅花、野菊花、蛇蜕、银柴胡、甜瓜子、猪牙皂、猫爪草、鹿茸、商陆、淡豆豉、续断、斑蝥、款冬花、葛根、楮实子、紫花前胡、紫苏子、蛤蚧、黑芝麻、黑豆、湖北贝母、蒲公英、蒲黄、椿皮、槐花、槐角、蜈蚣、蜂房、锦灯笼、榧子、槟榔、焦槟榔、酸枣仁、蜘蛛香、罂粟壳、蕲蛇、槲寄生、稻芽、僵蚕、薤白、薏苡仁、橘红、橘核、藁本、藕节、翻白草、鳖甲、麝香其他注意事项防风化：芒硝防火：干漆、硫黄防冻：石斛（鲜）、生姜、地黄（鲜）防压：五倍子、牛黄、月季花、蜂房、蝉蜕防热：火麻仁、柏子仁、枸杞子、蜂蜡、满山红防尘：马勃、皂矾（绿矾）、珍珠母、蜘蛛香[b]不同贮藏条件下的药材品种目录[/b]遮光：牛黄、红粉、体外培育牛黄、轻粉、麝香避光人工牛黄、西红花、番泻叶、猪胆粉密闭：人参、干漆、马钱子粉、天竺黄、牛黄、西红花、西洋参、虫白蜡、红粉、红参、苏合香、豆蔻、龟甲胶、体外培育牛黄、沉香、阿胶、阿魏、枫香脂、珍珠、胡椒、轻粉、菊花、鹿角胶、鹿茸、雄黄、滑石粉、麝香密封：人工牛黄、天然冰片（右旋龙脑）、艾片(左旋龙脑）、玄明粉、西瓜霜、冰片( 合成龙脑）、猪胆粉、蛤蚧阴凉处：丁香、八角茴香、人工牛黄、人参、人参叶、三七、三白草、干姜、土木香、大蒜、大蓟炭、山麦冬、山奈、山银花、千年健、千金子、川木香、川牛膝、川芎、广枣、广藿香、小茴香、天然冰片（右旋龙脑）、天山雪莲、木瓜、牛黄、牛膝、片姜黄、乌药、化橘红、月季花、乌梅、火麻仁、巴豆、巴豆霜等[b]药典有毒饮片品种目录[/b]有大毒饮片品种（10种）：生川乌、生马钱子、马钱子粉、天仙子、生巴豆、巴豆霜、红粉、闹羊花、生草乌、生斑蝥有毒饮片品种（40种）：三颗针、干漆、山豆根、千金子、千金子霜、制川乌、生天南星、制天南星、木鳖子、生甘遂、仙茅、生白附子、白果仁、白屈菜、生半夏、朱砂粉、华山参、全蝎、芫花、苍耳子、两头尖、附片（黑顺片、白附片）、苦楝皮、金钱白花蛇、京大戟、制草乌、牵牛子、香加皮、洋金花、臭灵丹草、狼毒、常山、商陆、硫黄、雄黄粉、蓖麻子、蜈蚣、罂粟壳、蕲蛇、蟾酥粉有小毒饮片品种（32种）：丁公藤、九里香、土鳖虫、大豆黄卷、大皂角、川楝子、小叶莲、飞扬草、水蛭、艾叶、北豆根、地枫皮、红大戟、两面针、吴茱萸、苦木、苦杏仁、金铁锁、草乌叶、南鹤虱、鸦胆子、重楼、急性子、蛇床子、猪牙皂、绵马贯众、绵马贯众炭、紫萁贯众、蒺藜、榼藤子、鹤虱、翼首草[b]特殊检测品种目录[/b][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相色谱仪[/url]检测品种：丁香、土木香、千年健、广藿香、小茴香、天然冰片、艾片、艾叶、石斛（金钗石斛）、亚麻子、冰片（合成龙脑）、豆蔻、乳香、油松节、砂仁、鸦胆子、香薷、麝香、八角茴香高效液相色谱-质谱法检测品种：川楝子、龟甲胶、阿胶、苦楝皮、鹿角胶、千里光DNA检测品种：川贝母、乌梢蛇、蕲蛇蒸发光散射检测品种：薏苡仁、酸枣仁、路路通、银杏叶、黄芪、通关藤、浙贝母、益母草、桔梗、急性子、知母、地肤子、四季青、巴戟天、马鞭草、山银花、商陆梯度检测品种：人参、山茱萸、山银花、川牛膝、川乌、乌药、甘草、北刘寄奴、生姜、玄参、红参、两头尖、两面针、羌活、沉香、制川乌、王不留行、车前子、丹参、西洋参、肉苁蓉、决明子、关黄柏、附子、金银花、卷柏、细辛、草乌、制草乌、拳参、桑叶、豨签草、草豆蔻、重楼、黄芪、菊花、墨旱莲、急性子、柴胡、淫羊藿、酸枣仁、三七[/align]

近期，泽泻、川芎、麦冬、党参、当归、元胡、浙贝等药材价格的下滑，使得药商们觉得目前和短期内药市行情难以乐观。尽管生地、粉防己、黄精、胖大海、天麻、香附、王不留行，草决明等药材价格上涨，并没有给药市带来春暖花开的行情。　　今年春季雨水调匀，药材种苗价格也不高，按照目前价格药农仍有种植积极性，丹参、党参、当归、防风、北沙参、板蓝根、紫菀、知母等春种药材生产能否真正调减下来？这关系到下半年走势。　　近几年，丹参统货价格持续在11～12元上下运行，平稳的行情为多数药农看好，今年春季种苗交易活跃，栽种面积有望继续扩大，秋季产新后新货压力较大。党参、当归种苗供应充足，而且价格不高，药农仍有种植积极性，生产调减幅度有限，加上库存累计积压，如果生长期间风调雨顺，下半年行情堪忧。　　药商经历了高价行情过后，总觉得当前一些药材价格不高，产新价格稍有回落便积极买进。等货买到手才感觉到大货走动迟缓，行情表现平淡，心中不免产生几分悲观，对药市前景也充满迷茫。　　其实，当前药市行情表现是多种因素造成的，多数药材价格依然处于中高价位，生产并没有得到真正的调减，库存在累计积压。支撑多数药材价格居高不下的原因有，社会整体物价水平提高，生产成本增加及劳动工费增加，同时，一些药商总耐不住寂寞，如有从高价回落的品种就急于抢反弹，这也是多数药材价格难以大幅跌落的因素之一。　　太子参：在去年产新触低反弹后，再也无力继续上扬。由于太子参在经历了连续3年的高价，在200元以上持续两年有余，最高价涨至400元左右。高价极大刺激了药农种植积极性，盲目扩大种植势必造成生产过剩。　　太子参周期性很强，3次涨价都是间隔10年。去年太子参刚从高价跌入低谷，有商人就急于购货囤积，过早入手买货等于临近黄昏就坐等黎明到来，还要熬过漫长的黑夜。　　党参：落价刚刚开始，也有商忙于抢反弹。在生产严重过剩，价格下滑途中做反弹，并非没有获利空间，而是买卖点难以把握。在价格没有平稳“着陆”前，最好耐心等待。不遵守“规则”，硬闯“红灯”难免被罚款和扣分。　　郁金：尽管有大户在背后苦苦支撑，但还是未能挡住供大于求造成价滑的命运，目前市场九成干新统货售价16元左右，陈货多售价15元。如果郁金生产得不到大面积调减，大户买货拉价只能越陷越深　　元胡：产新临近，有货者有惜售转为积极抛货，导致价格稳中下滑。目前陕西汉中产区统货售价72元左右，产地商贩手中存货已少，预计，短期内价格下滑空间不大，不过，种种迹象表明，元胡未来行情已是晴转多云。　　紫菀：历经两年多低迷行情，生产调减加上旱灾减产，2013年紫菀产新后价格企稳，目前市场亳州产水洗货售价14元上下，此价位足以刺激药农种植积极性，只是种苗有限，难以大面积扩种，有货者可以高枕无忧。　　辽细辛：上期价格强劲上扬，近日市场来货增多，价格止升转稳。该品种前几年价格持续低迷，种植面积有所调减，不过，商家手中还积压不少低价货，短期内还需实际消化库存，预计价格再升动力不足。　　三七：由于生产过剩，屡创价格新高的三七，如今，已跌幅过半。过去几年三七价格不断高升，大大刺激了药农种植热情，大面积种植已具规模。　　尽管目前三七价格依然不低，但是，对比于去年的高价，用药单上已觉原料成本降低了不少，于是一些药企加大了三七采购量，使得正在下滑途中的三七止跌回升，目前亳州市场120头售价420元左右。自2013年下半年，三七价格开始走下坡。今后几年三七在供大于求的压力下，价格仍将继续走低。　　人参：继三七、太子参、党参涨价后，人参成为平淡市场上一面迎风飘扬的旗帜。人参价格的上涨，主要是产地限制砍树种参，大户控制货源，以及种植成本增加等因素造成的。对于涨幅如此波涛汹涌，多数药商望而止步。　　每年4月中上旬都是比较敏感的时节，山萸肉、连翘、杏仁等果实类药材正花开灿烂，有货者最期待的是风云突变，“倒春寒”到来。然而，从目前以及今后一周天气预测，今年出现“倒春寒”的几率已小。唯一能使山萸肉起死回生的就是异常天气，看来今年有货者希望即将破灭。在没有利好的情况下，未来行情已是晴转多云。青翘，尽管产地和市场经营户存货不多，但是，目前花开金黄烂漫的美景，已动摇了坚挺的行情，价格继续冲高已显动力不足。　　防风、北沙参、板蓝根，知母似乎价格降低后，影响了药农种植积极性，已有商开始悄然入手建仓，只是这些品种陈货不小，不经过实际消化库存，一年半载行情仍难有起色。　　由于去年多数低价药材触低反弹，致使生产没有得到调减，今年多数药材产新压力依然较大，这将影响今年一些药材难有大的回升空间。今年“倒春寒”的希望破灭，禽流感也销声匿迹，目前药市已没有客观存在的刺激因素。

[size=3]根据口尝中药材来体会其特殊味道和口感，从而衡量和鉴别药材真伪优劣的方法，称口试法。该法简便易行，对鉴别根皮类、果实种子类等中药材有较大适用价值。 　　一、有些药材具有鲜明纯正而恒久的苦、酸、甜、咸、辣等味，且一般味道越浓，质量越好。 　　黄连、苦参、山豆根、穿心莲、胡黄连、苦杏仁、鸦胆子味道极苦，且越苦越佳；乌梅、木瓜、山楂以味酸为好；蜂蜜、甘草、党参、罗汉果以味甜为好；全蝎、土元味咸；干姜、郁金、高良姜、草果、草豆蔻味辛辣等。 　　二、有些中药材药味间杂，同时具有两种以上味道，或嚼之稍久而变味。 　　黄芪、沙苑子嚼之味甜而有豆腥气；西洋参、陈皮、板蓝根、桔梗先甜而后苦；枳壳先苦而后微酸；续断味苦、微甜而后涩；厚朴苦而辛辣；肉桂嚼之味甜辣，渣少为佳；秦艽、双边栝楼根味苦涩等。 　　三、有些药材根据口味和口感可资鉴别。 　　知母、石斛、麦冬、鹤虱、白及微甜又略苦，嚼之有黏性；黄精、玉竹、白术味甜有黏性；山药味微酸，嚼之发黏；天南星、三棱、蛇床子、牵牛子、牡丹皮、徐长卿口尝有麻辣味乃至麻舌感；苏合香、鹿角霜、茯苓、龙骨、天竺黄嚼之发黏；雷丸嚼之初有颗粒感，微带黏性，久嚼无渣；冰片、白豆蔻味辛凉浓烈；蛤蟆油嚼之有黏滑感；大黄嚼之发黏，有沙粒感，唾液染成黄色；黄柏味苦，嚼之有黏液性，唾液染成黄色；枸杞子嚼之味甜，唾液呈红黄色；杜仲味微苦，嚼之有胶状感；乌药味微苦，有清凉感；木香味苦辛，但川木香却又嚼之发黏；胖大海、车前子嚼之均有黏液性等。 　　四、有些药材口尝时有明显或强烈的刺激性。 　　合欢皮味微涩、稍刺舌，而后喉头有不适感；白附子、半夏嚼之麻辣而刺喉、刺舌；藜芦粉味苦，有强烈的催嚏性，对舌有较强刺激性和烧灼感；远志有一种特殊的苦味，伴刺喉感等。[/size]

根据口尝中药材来体会其特殊味道和口感，从而衡量和鉴别药材真伪优劣的方法，称口试法。该法简便易行，对鉴别根皮类、果实种子类等中药材有较大适用价值。　　一、有些药材具有鲜明纯正而恒久的苦、酸、甜、咸、辣等味，且一般味道越浓，质量越好。 　　黄连、苦参、山豆根、穿心莲、胡黄连、苦杏仁、鸦胆子味道极苦，且越苦越佳；乌梅、木瓜、山楂以味酸为好；蜂蜜、甘草、党参、罗汉果以味甜为好；全蝎、土元味咸；干姜、郁金、高良姜、草果、草豆蔻味辛辣等。　　二、有些中药材药味间杂，同时具有两种以上味道，或嚼之稍久而变味。 　　黄芪、沙苑子嚼之味甜而有豆腥气；西洋参、陈皮、板蓝根、桔梗先甜而后苦；枳壳先苦而后微酸；续断味苦、微甜而后涩；厚朴苦而辛辣；肉桂嚼之味甜辣，渣少为佳；秦艽、双边栝楼根味苦涩等。　　三、有些药材根据口味和口感可资鉴别。 　　知母、石斛、麦冬、鹤虱、白及微甜又略苦，嚼之有黏性；黄精、玉竹、白术味甜有黏性；山药味微酸，嚼之发黏；天南星、三棱、蛇床子、牵牛子、牡丹皮、徐长卿口尝有麻辣味乃至麻舌感；苏合香、鹿角霜、茯苓、龙骨、天竺黄嚼之发黏；雷丸嚼之初有颗粒感，微带黏性，久嚼无渣；冰片、白豆蔻味辛凉浓烈；蛤蟆油嚼之有黏滑感；大黄嚼之发黏，有沙粒感，唾液染成黄色；黄柏味苦，嚼之有黏液性，唾液染成黄色；枸杞子嚼之味甜，唾液呈红黄色；杜仲味微苦，嚼之有胶状感；乌药味微苦，有清凉感；木香味苦辛，但川木香却又嚼之发黏；胖大海、车前子嚼之均有黏液性等。　　四、有些药材口尝时有明显或强烈的刺激性。 　　合欢皮味微涩、稍刺舌，而后喉头有不适感；白附子、半夏嚼之麻辣而刺喉、刺舌；藜芦粉味苦，有强烈的催嚏性，对舌有较强刺激性和烧灼感；远志有一种特殊的苦味，伴刺喉感等。　　在使用口试鉴别法时要注意两点：一是取样要有代表性，药材各部位的味觉可能不同；二是对强烈刺激性和剧毒药材，口尝时要小心，取样要少，尝后要立即吐出，漱口，洗手，以防中毒。另外有些中药材如斑蝥因刺激性强，不宜口尝。特别说明：非专业人士请勿轻易随便口试中药材，以免中毒！！！

[size=20px][color=#93c6bc][b]鉴别[/b][/color][/size][size=16px][color=#e2a4a4]｜[/color][/size] [font=宋体]（1）本品横切面：木栓细胞数列至10数列，外侧有[color=var(--weui-LINK)]石细胞[i][/i][/color]，单个或成群。栓内层窄。韧皮部宽广，外侧常现裂隙，散有淡黄色乳管群，并常与筛管群交互排列。形成层成环。木质部导管单个散在或数个相聚，呈放射状排列。薄壁细胞含菊糖。[/font] [font=宋体]（2）取本品粉末1g，加甲醇25ml，超声处理30分钟，滤过，滤液蒸干，残渣加水15ml使溶解，通过D101型大孔吸附树脂柱（内径为1.5cm，柱高为10cm），用水50ml洗脱，弃去水液，再用50%乙醇50ml洗脱，收集洗脱液，蒸干，残渣加甲醇1ml使溶解，作为供试品溶液。另取党参炔苷对照品，加甲醇制成每1ml含1mg的溶液，作为对照品溶液。照薄层色谱法（通则0502）试验，吸取供试品溶液2[/font][font=&]～[/font][font=宋体]4[/font][font=宋体]μl、对照品溶液2μl，分别点于同一高效硅胶G薄层板上，以正丁醇-冰醋酸-水（7:1:0.5）为展开剂，展开，取出，晾干，喷以10%硫酸乙醇溶液，在100℃加热至斑点显色清晰，分别置日光和紫外光灯（365nm）下检视。供试品色谱中，在与对照品色谱相应的位置上，显相同颜色的斑点或荧光斑点。[/font] [size=20px][color=#93c6bc][b]检查[/b][/color][/size][size=16px][color=#e2a4a4]｜[/color][/size][b][font=宋体][/font] [font=宋体]水分[/font][/b][font=宋体] [/font][font=宋体]不得过16.0%（通则0832第二法）。[/font] [b][font=宋体]总灰分[/font][/b][font=宋体] [/font][font=宋体]不得过5.0%（通则2302）。[/font] [align=left][b][font=宋体]二氧化硫残留量 [/font][/b][font=宋体]照二氧化硫残留量测定法（通则2331）测定，不得过400mg/kg。[/font][/align] [b][font=宋体]【浸出物】[/font][/b][font=宋体] 照醇溶性浸出物测定法（通则2201）项下的热浸法测定，用45%乙醇作溶剂，不得少于55.0%。[/font] [font=宋体][/font]

天麻对照品天麻素和对羟基苯甲醇保留时间分别是11和22分钟，天麻药材出峰时间是15和26分钟，且时间还比较稳定，后面更换了新柱子，把柱温箱温度从30度调到35度，把泵从B泵更换到A泵，重新配流动相，供试品，发现还是一样漂移。而且之前做的特征图谱保留时间又对的上。流动相过滤了也超声了。真的不知道该咋办了？？

作者：杨亚蕾 （河南中医学院第一附属医院， 河南 郑州， 450000）摘要： 目的： 探讨不同产地人工栽培党参中党参炔苷与其浸出物含量的相关性。方法 用高效液相色谱法测定不同产地党参中党参炔苷的含量， Diamonsil C18 柱 （4.6mm*250mm， 5μm）， 流动相为乙腈 - 水 （20:80）， 控制流速 1.0mL/min， 柱温30°C， 波长 267nm； 用热浸法检测党参浸出物的含量 （%）。结果： ①党参炔赶在 2~500μg/ml （r=0.9996） 范围内与峰面积成良好的线性关系， RSD为1.2% （n=5）， 平均回收率为99.6%， RSD为 1.8% （N=6）。②党参浸出物均符合国药药典 2005 版规定， 党参药材中党参炔苷含量与浸出物的量无相关性。结论： 高效液相色谱法是测定党参炔苷的有效方法， 党参药材中党参炔苷含量与浸出物的量无相关性。谱图：无

树皮类药材的采收通常在春夏之交、植物生长旺盛期、树液流动时应尽快采剥。此时，树皮类汁液充足，形成层生长最活跃，皮部与木质部最容易分离，如杜仲、黄柏、厚朴、肉桂等树皮。树皮类药材的采收：通常在春夏之交、植物生长旺盛期、树液流动时应尽快采剥。此时，树皮类汁液充足，形成层生长最活跃，皮部与木质部最容易分离，如杜仲、黄柏、厚朴、肉桂等树皮。其采收方法：一般剥取环状块或采取“剥皮再生法”进行采收。花类药材的采收：这类药材采摘季节性很强，如辛夷花、款冬花、金银花等要采摘未开放的花蕾供药用；绿梅花等要采摘即将开放的花朵入药；菊花、凌霄花、红花、西红花等要采摘盛开的花或花柱供药用。采收方法：选择晴天分期分批采摘，采摘后避免挤压，并注意遮阳，防日晒变色。全草类药材的采收：通常在枝叶生长茂盛、初花时收割，如荆芥、藿香、穿心莲、益母草、半边莲等。但有些应在开花前采收，如佩兰、青蒿等；也有些是采集嫩苗，如春柴胡等；而马鞭草要在花开后采。极少要连根挖出入药，如北细辛、紫花地丁等。采收方法：割取或挖取。叶类药材的采收：一般在植物的叶片生长旺盛、叶色浓绿，花蕾开放前采收，如青叶、紫苏叶、艾叶等品。植物一旦开花结果，叶肉内储藏的营养物质就向花、果转移，从而降低叶类药材的质量。也有极少数叶类药材宜在秋后经霜打后采摘，如桑叶、银杏叶等，而枇杷叶则要在落叶后采。采收方法：摘取、割取或拾取。根及根茎类药材的采收：当植物正在生长发育时，会消耗根部储藏的养分，因此一般在植物休眠期，即秋冬季落叶后至翌年早春萌发前采收根及根茎类药材，如黄芪、党参、丹参、桔梗、丹皮、地骨皮、前胡等。此时地下根和根茎储藏的营养物质和有效成分含量最高。少数药材如白芷、当归、川芎等应在生长期采收。采收方法：选雨后的晴天或阴天，在土壤较湿润时用锄头或特制的工具挖取。采挖时注意保持根皮完整，避免损伤而降低药材质量。根皮类药材的采收：采收时期同根茎类。先将根部从土中挖出，然后进行砸打或搓揉使皮肉与木心分离，如五加皮、远志肉等根皮。果实类药材的采收：多数果实类药材在果实完全成熟时采收，如瓜蒌、黄栀子、薏苡仁、花椒、八角等；也有些要求果实成熟经霜打后再采，如山茱萸霜后变红、川楝子霜打变黄时才采收；还有些应在果实未成熟时采收，如青皮、枳实、桔红等。果实成熟期不一致的药材，如山楂等，要随熟随采，过早采收肉薄产量低，过期采收肉松泡，质量差。多汁浆果，如枸杞子、山茱萸等，采摘后应避免挤压和翻动。采收方法：摘取或剪取。同一果序上的果实成熟期一致的，如女贞子、五味子等，可将整果序剪取，放置若干天后摘取果实。种子药材的采收：多数种子类药材要在果实充分成熟、籽粒饱满时采收，如牵牛子、决明子、补骨脂、续断子等。一些蒴果类的种子，若待果实完全成熟，则蒴果开裂，种子散失，难以收集，须稍提早采收，如急性子、牵牛子、豆蔻等。对种子成熟期不一致而且成熟即脱落的药材，如补骨脂等，应随熟随采。干果类一般在干燥后取出种子，蒴果通常敲打后收集。肉质果，若果肉亦作药用的，可先剥取果肉，留下种子或果核，如瓜蒌子等；有些果肉不能作药用的则取出种仁。

[size=12px][b] 中药材种子种苗作为中药材生产的源头物质材料，其质量优劣从根本上影响着中药材的品质和中医药产业的发展。由于中药材的特殊属性和传统生产方式，形成了“因时、因地、因人、因势”的生产模式和世代传承的“自繁、自留、自育、自用”种子种苗生产繁育模式。随着现代生产技术在农业生产中的使用和推广，中药材种子种苗繁育技术产生了巨大变革，新的中药材种子种苗繁育技术得到了突飞猛进的发展。通过对近年来中药材种子种苗繁育生产环节涉及的质量分级、繁育关键技术、实验研究方法、繁育现状进行综述，为中药材种子种苗行业可持续发展提供参考。 质量分级方法学[/b] 中药材种子种苗质量分级研究多集中在根及根茎类药材，如三七[sup]［4］[/sup]、党参[sup]［5］[/sup]等。在当下国家大力推广中药材种子种苗标准制定工作的背景下，其他类药材如肉豆蔻[sup]［6］[/sup]、广金钱草[sup]［7］[/sup]等的标准研究均取得一定进展，但仍处于探索阶段，尚未实现标准化。 品种的真实性是开展质量标准制定工作的基础。目前，多借助传统鉴定方法（如性状鉴定、显微鉴定、理化鉴定、色谱技术、光谱技术）鉴定品种的真实性。其中，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术已被广泛应用于种子质量检测，如含水量、种子活力、品种真实性等[sup]［8］[/sup]。例如，赵怡锟等[sup]［9］[/sup]采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术结合偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）建立了玉米种子品种真实性鉴别模型，并通过分析不同储藏时间玉米种子的真实性鉴定结果，发现种子储藏时间会降低[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在品种真实性鉴定中的正确率，为该方法日后在品种真实性鉴定方面的应用提供了新思路。随着现代分子生物学的发展，越来越多的技术应用于种子真实性鉴定工作，如蛋白质类凝胶电泳技术、基于电泳的分子标记技术、DNA 序列分析技术、基因组分析技术等[sup]［10-13］[/sup]。分子生物学技术为中药材品种的鉴定提供了更加准确、便捷的方法。 分级指标的选择是开展质量标准制定工作的关键。中药材种子质量分级指标常参照《农作物种子检验规程》[sup]［14］[/sup]进行测定，利用统计学分析得出分级标准；种苗的质量分级标准还可通过对移栽后种苗的成活率、生物量、有效成分等进行检测，以验证标准是否科学合理[sup]［15］[/sup]。分级指标常根据研究对象进行选择。发芽率是种子分级的重要指标，常通过发芽试验测定，但其比较耗时。2,3,5-三苯基氯化四氮唑（TTC）法、酶学方法等可克服发芽试验耗时长的缺点，利用光谱技术等无损检测方法可以避免对种子造成伤害。千粒质量也是种子分级的关键指标。目前，千粒质量的测量多采用百粒法等人工操作方法，在生产中可以推广自动化仪器（如微电脑自动数粒仪）提高测量的精确度及速度[sup]［16-17］[/sup]。种苗分级的难点在于形态指标的选择，不同品种药材形态指标不同；指标的数量也是种苗分级需要考虑的问题，指标太少不足以区分种苗优劣，指标太多不利于操作及数据分析。因此，如何制定应用性强、适用范围广的种苗标准仍在研讨中，这也是种苗分级研究明显落后于种子分级研究的原因之一[sup]［18］[/sup]。 [/size]

请问各位大侠们有做过元胡药材中延胡索乙素的检测吗？对照品应该都没什么问题，样品的话，会不会有杂质干扰啊？？？都用的谁家的色谱柱呢？？？要图要真相！！！希望大家多多分享！！！

怎么才能把党参等硬的中药材粉碎，又不会发生元素污染的情况呢？

中医药是中华文明的瑰宝[1]，在中华民族数千年历史长河中提供了独特的医药理论和方法体系[2-3]。目前，对中医药的研究受到了越来越多的关注，即使是在人工智能等热门研究领域也涌现出相关的研究成果，如Liu等[4]提出了一种2阶段的迁移学习模型，从病历和中医文献资源中生成中医处方。 中药方剂是一个复杂系统，复杂网络是研究复杂系统的重要工具。在网络科学视域内，已有众多研究成果使用网络技术对中药方剂的配伍规律以及“病-症-药”关联关系进行分析，对于指导中药新方开发和临床诊治等具有重要意义。随着对中医药的深入研究，学者们发现方剂中的药与药、药与病症等存在大量模糊、非线性的关系，这种关系可以映射为复杂网络[5]。复杂网络是对实际复杂系统的抽象，用于刻画系统中个体间的相互作用关系，是研究复杂系统性质和功能的基础工具[6]。周雪忠等[7]利用复方药物配伍的无尺度网络规律，实现了基于图论网络分析的处方核心药物配伍知识发现；王世琤等[8]基于复杂网络技术和点式互信息分析慢性肾脏病本虚标实证中药配伍规律。复杂网络理论已广泛地应用于解决中医药领域中的诸多问题[9-11]。 药材群组是指2种及以上药材的组合。每个药材群组的药材组成不同，功能也不尽相同[12]。根据2种药材是否包含在同首方剂中的二元关联关系构建的普通复杂网络模型，难以直观地揭示多种方剂中存在的药材之间的高阶复杂关联关系，普通复杂网络不能全面刻画和揭示方剂网络中药材群组信息及其内在规律，基于超图的超网络方法的相关研究应运而生[13]。超图允许由多个节点组成更一般的交互[14]，可以更好地描述中药方剂中存在的药材群组之间的高阶复杂关联关系。Estrada等[15]认为基于超图拓扑结构构建的网络为超网络（hypernetwork），超网络模型与之前研究过的大多数复杂网络具有相似的定性特征[16]。从理论上讲，超图可以推广一般图上的某些结论[17]。关于超网络的研究呈现出了快速发展的趋势，吸引了大量学者从交叉应用的角度展开深入研究。Johnson[18]认为超网络提供了一种表示多层次系统的新方法，其目标是整合它们的微观和宏观动态，如Pearcy等[19]将生物代谢中渗流过程的概念扩展到超网络，采用超网络的形式来研究细菌代谢超网络的鲁棒性；Pan等[20]将循环特征转移到超链接预测算法中，提出了一种基于循环的超链接预测方法。在中医药领域运用超网络理论和方法的研究处于探索阶段，不同于俞成诚等[21]构建的基于图的超网络（supernetwork）的分析方法，符康等[22]基于超图理论建立中医药方剂网络，对重要的单味药材或药对进行挖掘。 本研究运用基于超图的超网络对中药方剂中药材的多元关联进行建模，将药材映射为节点，方剂映射为超边，在保证节点同质性的同时，能有效地显示众多中药方剂中不同群组规模药材的高阶关联关系，有利于系统地识别出核心的药材群组及药材之间的相互作用模式，为中药方剂系统中的天然药材群组信息挖掘提供科学方法，以期为探究中药方剂作用机制及临床研发提供参考。 1 资料与方法 1.1 资料收集 本研究使用的数据来源于《实用中医三味药方》[23]和TCM-ID中医药信息数据库（https:// www.bidd.group/TCMID/）；前者收集整理了中药方剂2 719首，后者收集整理来自包括《中国药典》、经典中药处方以及国家药品监督管理总局批准的中药方剂共计7 443首。 1.2 数据采集与规范 纳入中药方剂的基本信息包括方剂名称和组成药材。若含中药提取物则将该中药提取物转换成对应的中药名称。名称相同的方剂只保留1首。排除方药组成不完整或为单味药的方剂以及药味数大于15的方剂。参照《中国药典》2020年版[24]和全国中医药行业高等教育“十二五”规划教材《中药学》[25]对纳入处方药物名称及性味归经进行规范化处理。同一药物因习惯或地域不同具有多种名称者进行统一，如“法半夏”“制半夏”和“姜半夏”均统一为“半夏”。同种药材名称有差异的进行规范化处理，“白芍药”规范为“白芍”，“仙灵脾”规范为“淫羊藿”，“山茱萸”规范为“山萸肉”等。炮制前后功效无明显差异者仍用生药名称，如生附子、熟附子统称为“附子”；功效差异较大的则分别录入，如“生地黄”和“熟地黄”。 将规范后的数据进行编码并建立Excel表，即得到所构建的中药方剂超网络的关联矩阵。方剂数据库的收集和整理由2名研究人员共同完成，然后独立进行数据审核，保证不一致的数据记录占比控制在3%以下。根据研究计划和内容，对数据进行集成、清洗和预处理等。按数据的来源分别建立数据集1和数据集2。 1.3 中药方剂超网络模型构建 本研究对象是基于超图的中药方剂超网络，其拓扑结构采用了超图作为数学表示形式[17]。设节点集合，超边集合均是有限集合，且，，则称V和ε之间存在二元关系H，则H是一个超图。 为了说明中药方剂超网络的构建方法，本研究以5首中药方剂为例构建小规模的中药方剂超网络HL，如图1所示。这5首方剂的名称及其各自的组成药材分别为：（1）麻黄汤，由麻黄、桂枝、甘草、杏仁组成；（2）大陷胸丸，由葶苈子、芒硝、杏仁、大黄组成；（3）桂枝汤，由桂枝、炙甘草、白芍、生姜、大枣组成；（4）十枣汤方，由大枣、芫花、大戟、甘遂组成；（5）大陷胸汤，由芒硝、大黄、甘遂组成。将每一首中药方剂都作为1条超边（超边用封闭的曲线表示），将相应方剂中出现的每味药材作为节点，可得到图1中具有13个节点和5条超边的中药方剂超网络HL。其中，节点用符号v来表示，超边用符号E表示。 在图1所示的超网络中，超边E1、E2、E3、E4和E5分别表示麻黄汤、大陷胸丸、桂枝汤、十枣汤方和大陷胸汤。结合超图理论的基本知识，易知图1中每条超边的节点数和不同节点所属的超边数。然而，由于桂枝和甘草这2味药材同时出现在麻黄汤和桂枝汤中，意味着桂枝和甘草2个节点既存在于超边E1中，也存在于超边E3中；同理表示大黄和芒硝的2个不同节点既存在于超边E2中，也存在于超边E5中。超网络HL体现了药材群组信息，需要新的方法进行信息挖掘。 图片 1.4 超网络拓扑结构特征 在超网络中，节点超度表示该节点存在于多少条超边中，即其被包含的超边数目。在超网络的关联矩阵中，节点的超度也可通过统计相应行中非零元素的个数来计算。超度分布是节点超度的概率分布或频率分布，表示为超网络中超度的对应节点数量在整体节点总数中所占比例。为了分析中药方剂超网络中药材的组群信息，超网络中新的挖掘群体信息的概念介绍如下。 1.4.1 紧密相关集（tightly related set）[26] 设H＝(V, ε)是具有m条超边的n阶超图，若存在超边Ei (i∈1, 2,…, m)使得集合F是Ei的非空子集，则称F是超图H的1个紧密相关集。超图H的所有紧密相关集组成的集合记为Φc(H)。特别地，当F的元素个数为t时，称其为超图H的t元紧密相关集，H的所有t元紧密相关集组成的集合记为Φt(H)。 图片 图片 1.5 数据分析 利用收集的中药方剂数据集，依据中药方剂超网络的构建方法，使用NumPy库处理多维数组和矩阵，得到对应超网络的关联矩阵。采用Python 3.10软件进行数据分析，分别对超度、超度分布、t元组度、t元组度分布，以及完全分布这些拓扑指标进行计算。将Pandas库导入Python 3.10中对计算结果进行处理，并运用Matplotlib库中的Pyplot模块创建静态、交互性的网络图，从而对结果进行可视化展示。 超图的特点是允许多个节点组成1条超边，从而形成更为丰富和复杂的关联结构，能为群组关系的描述提供最一般且无约束的数学表示[26]。组度可以反映超网络中小群体的局部特性，从而有利于挖掘出多种药材间潜在的、有价值的依赖关系。 2 结果 2.1 数据筛选结果 本研究创建2个数据集，共收集10 162首中药方剂数据，对数据进行清洗及规范化处理后最终得到9 234条有效数据。数据集基本指标统计如表1所示。 图片 2.2 均匀中药方剂超网络分析 由数据集1构建均匀中药方剂超网络Hsw。其中，以相关的1 404味药材作为节点，以这些药材组成的2 719首方剂为超边。因为每首方剂均含有3味药材，所以超网络Hsw是均匀的。 2.2.1 超网络Hsw的组度分布规律分析 计算相关集的组度、组度分布和完全组度分布，然后在双对数坐标下对超网络节点组度分布进行可视化，最后用最小二乘法进行拟合。超网络Hsw的组度分布及线性拟合见图2，其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 图片 由图2-a可知，超网络Hsw的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-b可知，超网络Hsw 的二元组度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-c可知，均匀超网络Hsw的完全组度分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图2中的3个线性拟合结果可以看出，超网络Hsw的3个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，意味着每个分布都具有长尾效应。说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 图片 2.2.2 超网络Hsw的高频药材群组分析 由组度分布规律研究结果可知，超网络Hsw规模不同的组度分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络Hsw中的影响力越大。依据构建超网络Hsw的方法可知，组度即为对应药材群组被包含的方剂的首数。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。超网络Hsw中超度排名前10的药材见图3，它们都是十分常见的中药材。甘草是超度最大的药材，超度为322，表明甘草出现在相应数据集的322首方剂中。甘草有清热解毒、去痰止咳、补脾益气、缓急止痛、调和诸药的功效[27]，其种植和应用非常广泛。超度排名2～5名的依次为黄连、当归、大黄和人参。排名第10的黄柏的组度也高达86。 图片 组度≥7的25个二元药材群组的词云图见图4。排名第1的二元药材群组是{黄连，黄芩}，组度为15，表明黄连和黄芩同时包含在15首方剂中，这2味药材配伍在相应方剂数据集中出现的频率最高。黄芩味苦、性寒；黄连性苦、性寒；2味药皆以清热燥湿、泻火解毒为主，常于方剂中配伍使用[28]。排名第2的二元药材群组是{干姜，附子}，组度为14，表明干姜和附子同时包含在14首方剂中。干姜味辛，性温、大热，有辛散里寒、温助中阳的功效[29]；附子辛热燥烈，补火散寒，有温通周身阳气的功效[30]。 它们常配伍使用，如含有这2味药材的方剂姜附汤，主要治疗脾虚腹胀、呕吐痰饮或食不进等症状[31]。排名第3的二元药材群组有{甘草，人参}和{大黄，甘草}，组度均为13，表明这2对组合同时出现在13首方剂中。人参甘、微苦，有益气健脾、燮理药性的功效[29]；大黄有下瘀血、调中化食及安和五脏的作用[32]。以甘草和人参为主的方剂温中丸，主要治疗中气虚热、不喜饮冷或肢体倦怠等症状[31]。以大黄和甘草为主的方剂大黄汤，主要治疗大便不畅或散风活血等症状[31]。 综上分析可知，黄芩和附子虽然是排名前2的二元药材群组的重要组成药材，但是这2味药都没有出现在超度排名前8的药材中。当归虽然是超度排名第3的药材，但是却没有出现在组度排名前3的二元药材群组中。 2.3 非均匀中药方剂超网络分析 由数据集2构建非均匀中药方剂超网络HTC，以相关的2 381味药材作为节点，以这些药材组成的6 515首方剂为超边。因每首方剂均含有的药材数量＞1且＜16，所以超网络HTC是非均匀的。通过计算可知，其超边的平均节点数为8.98。该数据集相较于数据集1规模更大。 2.3.1 超网络HTC组度分布规律分析 图5为非均匀超网络HTC在双对数坐标系下的组度分布和完全分布，以及用最小二乘法进行线性拟合的示意图。其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 图片 由图5-a可知，超网络HTC的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图5-b～g可知，超网络HTC的二至七元组度分布也都呈现出明显的幂律分布特性。由图5-h可知，超网络HTC的完全分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图5中的8个线性拟合结果可以看出，超网络HTC的8个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，且尾部节点分布较多，说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 图片 2.3.2 超网络HTC的高频药材群组分析 由组度分布规律结果可知，超网络HTC的规模不同的组度的分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络HTC的中影响力越大。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。非均匀超网络HTC中超度排名前20的药材见图6。其中，甘草是超度最大的药材，超度为2 353。超度排名2～5的依次为乳香、黄芩、川芎和牡蛎。排名第20的茴香的组度也高达238。 图片 组度排名前5的二至七元药材群组见表2。本研究分别对不同规模药材群组的组度排名第1的群组进行分析。组度排名第1的二元药材群组是{黄芩，甘草}，组度为544，表明黄芩和甘草这2味药同时包含在544首方剂中。它们常搭配使用，如包含这2味药的清肺排毒汤具有抗和抗病毒等作用[33]。组度排名第1的三元药材群组是{黄连，黄芩，甘草}，组度为187，表明黄连、黄芩和甘草这3味药同时包含在187首方剂中。它们常配伍使用，如含有这3味药的方剂甘草泻心汤主要治疗脾胃虚弱和呕吐等症[34]。组度排名第1的四元药材群组是{党参，白术，茯苓，甘草}，组度为41，表明党参、白术、茯苓和甘草这4味药同时包含在41首方剂中。党参性甘，有补中益气等功效；白术味苦，性甘、温，归脾、胃经，具有健脾益气、燥湿利水之功效；茯苓药性甘淡平，有健脾宁心、利水渗湿等功效。它们常配伍使用，如含有这4味药的方剂八珍汤，主要治疗脾虚和腹泻等症状[31]。组度排名第1的五元药材群组是{白术，茯苓，甘草，生姜，大枣}，组度为19，表明白术、茯苓、甘草、生姜和大枣这5味药同时包含在19首方剂中。生姜有解表散寒、温中止呕和温肺止咳的作用；大枣有补中益气和养血安神的作用。它们常配伍使用，如含有这5味药的方剂六君子汤，主要治疗气血两虚、神疲肢倦和食欲不振等症状[31]。组度排名第1的六元药材群组是{羌活，防风，苍术，白芷，黄芩，甘草}，组度为12，表明羌活、防风、苍术、白芷、黄芩和甘草这6味药同时包含在12首方剂中。羌活和防风有解表散寒和祛风胜湿的作用；苍术有燥湿健脾和祛风散寒的作用；白芷有解表散寒、祛风止痛、通鼻窍和燥湿止带的作用。它们常配伍使用，如含有这6味药的方剂九味羌活汤，主要治疗感冒、发烧等症状[29]。组度排名第1的七元药材群组是{川芎，白芷，羌活，细辛，防风，薄荷，甘草}，组度为10，表明这7味药材同时包含在10首方剂中。川芎有活血行气和祛风止痛的作用；细辛有解表散寒、祛风止痛和温肺化饮的作用；薄荷有疏散风热、清利头目、利咽透疹和疏肝行气的作用。它们常配伍使用。如含有这7味药的方剂金不换膏，有祛风散寒和活血止痛的功效[31]。 图片 为了直观地显示超网络HTC的药材群组的频数大小，使用词云技术展示不同规模药材群组的词云图。图7为组度大于169的28个二元药材群组词云图，图8为组度大于64的24个三元药材群组词云图。 图片 由上述分析可知，超度排名第2的乳香和第5的牡蛎，均没有出现在排名第1的二至七元药材群组中。超度排名第3的黄芩也没有出现在排名第1的四、五和七元药材群组中。川芎超度排名第4，但没有出现在二至五元药材群组排名前5的所有群组中。黄连超度排名第7，但是却出现在排名第2的二元药材群组中以及排名第1的三元药材群组中。 3 讨论 中医药全面振兴已成为国家战略，很多新的科学技术与方法已广泛地应用于中医药研究中，其中在中医药信息挖掘方面，复杂网络理论是分析和处理传统中药方剂数据的有效方法。方剂是依据病情在辨证立法的基础上遵循“君、臣、佐、使”的基本组织结构，选择合适的药物配伍而成，含有丰富的复杂性规律[35]。依据丰富的中医药数据进行信息挖掘，对于阐明方剂配伍的科学内涵、完善中药药性理论和指导中医药新方剂开发等具有深刻意义[36]。 本研究通过基于超图的超网络模型对方剂间多元的药材群组进行分析。在探索药材群组信息时，将每首方剂视为超边，每种药材视为节点，多种药材同时使用可以看作它们之间存在高阶交互进而构成核心药材群组。构建中药方剂超网络模型，能更好地理解中药方剂的配伍规律以及中药材之间的相互作用模式。 研究结果表明，通过基于超图的超网络方法建模，能够挖掘出中药方剂和药材之间更多的隐藏信息，特别是包含药材味数大于2的群组信息。构建均匀超网络模型结果显示，甘草是使用频率最高的单一药材，{黄连，黄芩}是最常用的二元药材群组。构建非均匀超网络模型结果同样显示甘草是最常用的单一药材，{黄芩，甘草}是最常用的二元药材群组，{黄连，黄芪，甘草}是最常用的三元药材群组，{党参，白术，茯苓，甘草}是使用最多的四元药材群组。通过在双对数坐标系下进行药材组群分布规律统计，可知2个超网络模型的组度分布均遵循幂律分布，具有无标度特性，意味着对应方剂数据库中出现频率越高的药材组群越重要。探究二元药材群组或三元药材群组乃至更多元的药材群组的配伍使用，对中药方剂的配伍规律和中药材属性的研究具有重要意义，可为遣药组方等提供理论参考，对于医生临床组方等也能起到辅助作用。 传统复杂网络方法在处理中药方剂时难以有效地捕捉到多个药材同时出现在方剂中的情况。超网络突破了描述点对关联的局限，能够有效地描述中药方剂这一现实复杂系统具有的高阶交互关系。运用超网络的理论和方法对中药方剂系统进行建模，通过拓扑特性研究对应超网络结构功能有利于挖掘中药方剂系统中的组群信息。本研究在处理高阶的复杂关联关系具有一定的系统性和普适性，可用于对中药方剂系统的深入研究。 暂无留言

中医药是中华文明的瑰宝[1]，在中华民族数千年历史长河中提供了独特的医药理论和方法体系[2-3]。目前，对中医药的研究受到了越来越多的关注，即使是在人工智能等热门研究领域也涌现出相关的研究成果，如Liu等[4]提出了一种2阶段的迁移学习模型，从病历和中医文献资源中生成中医处方。 中药方剂是一个复杂系统，复杂网络是研究复杂系统的重要工具。在网络科学视域内，已有众多研究成果使用网络技术对中药方剂的配伍规律以及“病-症-药”关联关系进行分析，对于指导中药新方开发和临床诊治等具有重要意义。随着对中医药的深入研究，学者们发现方剂中的药与药、药与病症等存在大量模糊、非线性的关系，这种关系可以映射为复杂网络[5]。复杂网络是对实际复杂系统的抽象，用于刻画系统中个体间的相互作用关系，是研究复杂系统性质和功能的基础工具[6]。周雪忠等[7]利用复方药物配伍的无尺度网络规律，实现了基于图论网络分析的处方核心药物配伍知识发现；王世琤等[8]基于复杂网络技术和点式互信息分析慢性肾脏病本虚标实证中药配伍规律。复杂网络理论已广泛地应用于解决中医药领域中的诸多问题[9-11]。 药材群组是指2种及以上药材的组合。每个药材群组的药材组成不同，功能也不尽相同[12]。根据2种药材是否包含在同首方剂中的二元关联关系构建的普通复杂网络模型，难以直观地揭示多种方剂中存在的药材之间的高阶复杂关联关系，普通复杂网络不能全面刻画和揭示方剂网络中药材群组信息及其内在规律，基于超图的超网络方法的相关研究应运而生[13]。超图允许由多个节点组成更一般的交互[14]，可以更好地描述中药方剂中存在的药材群组之间的高阶复杂关联关系。Estrada等[15]认为基于超图拓扑结构构建的网络为超网络（hypernetwork），超网络模型与之前研究过的大多数复杂网络具有相似的定性特征[16]。从理论上讲，超图可以推广一般图上的某些结论[17]。关于超网络的研究呈现出了快速发展的趋势，吸引了大量学者从交叉应用的角度展开深入研究。Johnson[18]认为超网络提供了一种表示多层次系统的新方法，其目标是整合它们的微观和宏观动态，如Pearcy等[19]将生物代谢中渗流过程的概念扩展到超网络，采用超网络的形式来研究细菌代谢超网络的鲁棒性；Pan等[20]将循环特征转移到超链接预测算法中，提出了一种基于循环的超链接预测方法。在中医药领域运用超网络理论和方法的研究处于探索阶段，不同于俞成诚等[21]构建的基于图的超网络（supernetwork）的分析方法，符康等[22]基于超图理论建立中医药方剂网络，对重要的单味药材或药对进行挖掘。 本研究运用基于超图的超网络对中药方剂中药材的多元关联进行建模，将药材映射为节点，方剂映射为超边，在保证节点同质性的同时，能有效地显示众多中药方剂中不同群组规模药材的高阶关联关系，有利于系统地识别出核心的药材群组及药材之间的相互作用模式，为中药方剂系统中的天然药材群组信息挖掘提供科学方法，以期为探究中药方剂作用机制及临床研发提供参考。 1 资料与方法 1.1 资料收集 本研究使用的数据来源于《实用中医三味药方》[23]和TCM-ID中医药信息数据库（https:// www.bidd.group/TCMID/）；前者收集整理了中药方剂2 719首，后者收集整理来自包括《中国药典》、经典中药处方以及国家药品监督管理总局批准的中药方剂共计7 443首。 1.2 数据采集与规范 纳入中药方剂的基本信息包括方剂名称和组成药材。若含中药提取物则将该中药提取物转换成对应的中药名称。名称相同的方剂只保留1首。排除方药组成不完整或为单味药的方剂以及药味数大于15的方剂。参照《中国药典》2020年版[24]和全国中医药行业高等教育“十二五”规划教材《中药学》[25]对纳入处方药物名称及性味归经进行规范化处理。同一药物因习惯或地域不同具有多种名称者进行统一，如“法半夏”“制半夏”和“姜半夏”均统一为“半夏”。同种药材名称有差异的进行规范化处理，“白芍药”规范为“白芍”，“仙灵脾”规范为“淫羊藿”，“山茱萸”规范为“山萸肉”等。炮制前后功效无明显差异者仍用生药名称，如生附子、熟附子统称为“附子”；功效差异较大的则分别录入，如“生地黄”和“熟地黄”。 将规范后的数据进行编码并建立Excel表，即得到所构建的中药方剂超网络的关联矩阵。方剂数据库的收集和整理由2名研究人员共同完成，然后独立进行数据审核，保证不一致的数据记录占比控制在3%以下。根据研究计划和内容，对数据进行集成、清洗和预处理等。按数据的来源分别建立数据集1和数据集2。 1.3 中药方剂超网络模型构建 本研究对象是基于超图的中药方剂超网络，其拓扑结构采用了超图作为数学表示形式[17]。设节点集合，超边集合均是有限集合，且，，则称V和ε之间存在二元关系H，则H是一个超图。 为了说明中药方剂超网络的构建方法，本研究以5首中药方剂为例构建小规模的中药方剂超网络HL，如图1所示。这5首方剂的名称及其各自的组成药材分别为：（1）麻黄汤，由麻黄、桂枝、甘草、杏仁组成；（2）大陷胸丸，由葶苈子、芒硝、杏仁、大黄组成；（3）桂枝汤，由桂枝、炙甘草、白芍、生姜、大枣组成；（4）十枣汤方，由大枣、芫花、大戟、甘遂组成；（5）大陷胸汤，由芒硝、大黄、甘遂组成。将每一首中药方剂都作为1条超边（超边用封闭的曲线表示），将相应方剂中出现的每味药材作为节点，可得到图1中具有13个节点和5条超边的中药方剂超网络HL。其中，节点用符号v来表示，超边用符号E表示。 图片 在图1所示的超网络中，超边E1、E2、E3、E4和E5分别表示麻黄汤、大陷胸丸、桂枝汤、十枣汤方和大陷胸汤。结合超图理论的基本知识，易知图1中每条超边的节点数和不同节点所属的超边数。然而，由于桂枝和甘草这2味药材同时出现在麻黄汤和桂枝汤中，意味着桂枝和甘草2个节点既存在于超边E1中，也存在于超边E3中；同理表示大黄和芒硝的2个不同节点既存在于超边E2中，也存在于超边E5中。超网络HL体现了药材群组信息，需要新的方法进行信息挖掘。 1.4 超网络拓扑结构特征 在超网络中，节点超度表示该节点存在于多少条超边中，即其被包含的超边数目。在超网络的关联矩阵中，节点的超度也可通过统计相应行中非零元素的个数来计算。超度分布是节点超度的概率分布或频率分布，表示为超网络中超度的对应节点数量在整体节点总数中所占比例。为了分析中药方剂超网络中药材的组群信息，超网络中新的挖掘群体信息的概念介绍如下。 1.4.1 紧密相关集（tightly related set）[26] 设H＝(V, ε)是具有m条超边的n阶超图，若存在超边Ei (i∈1, 2,…, m)使得集合F是Ei的非空子集，则称F是超图H的1个紧密相关集。超图H的所有紧密相关集组成的集合记为Φc(H)。特别地，当F的元素个数为t时，称其为超图H的t元紧密相关集，H的所有t元紧密相关集组成的集合记为Φt(H)。 图片 1.5 数据分析 利用收集的中药方剂数据集，依据中药方剂超网络的构建方法，使用NumPy库处理多维数组和矩阵，得到对应超网络的关联矩阵。采用Python 3.10软件进行数据分析，分别对超度、超度分布、t元组度、t元组度分布，以及完全分布这些拓扑指标进行计算。将Pandas库导入Python 3.10中对计算结果进行处理，并运用Matplotlib库中的Pyplot模块创建静态、交互性的网络图，从而对结果进行可视化展示。 超图的特点是允许多个节点组成1条超边，从而形成更为丰富和复杂的关联结构，能为群组关系的描述提供最一般且无约束的数学表示[26]。组度可以反映超网络中小群体的局部特性，从而有利于挖掘出多种药材间潜在的、有价值的依赖关系。 2 结果 2.1 数据筛选结果 本研究创建2个数据集，共收集10 162首中药方剂数据，对数据进行清洗及规范化处理后最终得到9 234条有效数据。数据集基本指标统计如表1所示。 图片 2.2 均匀中药方剂超网络分析 由数据集1构建均匀中药方剂超网络Hsw。其中，以相关的1 404味药材作为节点，以这些药材组成的2 719首方剂为超边。因为每首方剂均含有3味药材，所以超网络Hsw是均匀的。 2.2.1 超网络Hsw的组度分布规律分析 计算相关集的组度、组度分布和完全组度分布，然后在双对数坐标下对超网络节点组度分布进行可视化，最后用最小二乘法进行拟合。超网络Hsw的组度分布及线性拟合见图2，其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 图片 由图2-a可知，超网络Hsw的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-b可知，超网络Hsw的二元组度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图2-c可知，均匀超网络Hsw的完全组度分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图2中的3个线性拟合结果可以看出，超网络Hsw的3个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，意味着每个分布都具有长尾效应。说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 2.2.2 超网络Hsw的高频药材群组分析 由组度分布规律研究结果可知，超网络Hsw规模不同的组度分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络Hsw中的影响力越大。依据构建超网络Hsw的方法可知，组度即为对应药材群组被包含的方剂的首数。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。超网络Hsw中超度排名前10的药材见图3，它们都是十分常见的中药材。甘草是超度最大的药材，超度为322，表明甘草出现在相应数据集的322首方剂中。甘草有清热解毒、去痰止咳、补脾益气、缓急止痛、调和诸药的功效[27]，其种植和应用非常广泛。超度排名2～5名的依次为黄连、当归、大黄和人参。排名第10的黄柏的组度也高达86。 图片 组度≥7的25个二元药材群组的词云图见图4。排名第1的二元药材群组是{黄连，黄芩}，组度为15，表明黄连和黄芩同时包含在15首方剂中，这2味药材配伍在相应方剂数据集中出现的频率最高。黄芩味苦、性寒；黄连性苦、性寒；2味药皆以清热燥湿、泻火解毒为主，常于方剂中配伍使用[28]。排名第2的二元药材群组是{干姜，附子}，组度为14，表明干姜和附子同时包含在14首方剂中。干姜味辛，性温、大热，有辛散里寒、温助中阳的功效[29]；附子辛热燥烈，补火散寒，有温通周身阳气的功效[30]。 图片 它们常配伍使用，如含有这2味药材的方剂姜附汤，主要治疗脾虚腹胀、呕吐痰饮或食不进等症状[31]。排名第3的二元药材群组有{甘草，人参}和{大黄，甘草}，组度均为13，表明这2对组合同时出现在13首方剂中。人参甘、微苦，有益气健脾、燮理药性的功效[29]；大黄有下瘀血、调中化食及安和五脏的作用[32]。以甘草和人参为主的方剂温中丸，主要治疗中气虚热、不喜饮冷或肢体倦怠等症状[31]。以大黄和甘草为主的方剂大黄汤，主要治疗大便不畅或散风活血等症状[31]。 综上分析可知，黄芩和附子虽然是排名前2的二元药材群组的重要组成药材，但是这2味药都没有出现在超度排名前8的药材中。当归虽然是超度排名第3的药材，但是却没有出现在组度排名前3的二元药材群组中。 2.3 非均匀中药方剂超网络分析 由数据集2构建非均匀中药方剂超网络HTC，以相关的2 381味药材作为节点，以这些药材组成的6 515首方剂为超边。因每首方剂均含有的药材数量＞1且＜16，所以超网络HTC是非均匀的。通过计算可知，其超边的平均节点数为8.98。该数据集相较于数据集1规模更大。 2.3.1 超网络HTC组度分布规律分析 图5为非均匀超网络HTC在双对数坐标系下的组度分布和完全分布，以及用最小二乘法进行线性拟合的示意图。其中横坐标表示组度（一元组度即超度）频次的对数，纵坐标表示组度分布的对数。 由图5-a可知，超网络HTC的超度分布呈现出明显的幂律分布特性。由图5-b～g可知，超网络HTC的二至七元组度分布也都呈现出明显的幂律分布特性。由图5-h可知，超网络HTC的完全分布也呈现出明显的幂律分布特性。由图5中的8个线性拟合结果可以看出，超网络HTC的8个不同类型的组度分布都可以用最小二乘法拟合出1条直线，且尾部节点分布较多，说明只有少部分节点（集）的组度较大，而大部分节点（集）的组度相对较小，表现出无标度特性。 图片 2.3.2 超网络HTC的高频药材群组分析 由组度分布规律结果可知，超网络HTC的规模不同的组度的分布遵循幂律分布，是不均匀的。从而组度越大的药材集合在方剂超网络HTC的中影响力越大。 本研究分别对影响力较大的不同规模的药材群组进行详细分析。非均匀超网络HTC中超度排名前20的药材见图6。其中，甘草是超度最大的药材，超度为2 353。超度排名2～5的依次为乳香、黄芩、川芎和牡蛎。排名第20的茴香的组度也高达238。 图片 组度排名前5的二至七元药材群组见表2。本研究分别对不同规模药材群组的组度排名第1的群组进行分析。组度排名第1的二元药材群组是{黄芩，甘草}，组度为544，表明黄芩和甘草这2味药同时包含在544首方剂中。它们常搭配使用，如包含这2味药的清肺排毒汤具有抗炎和抗病毒等作用[33]。组度排名第1的三元药材群组是{黄连，黄芩，甘草}，组度为187，表明黄连、黄芩和甘草这3味药同时包含在187首方剂中。它们常配伍使用，如含有这3味药的方剂甘草泻心汤主要治疗脾胃虚弱和呕吐等症[34]。组度排名第1的四元药材群组是{党参，白术，茯苓，甘草}，组度为41，表明党参、白术、茯苓和甘草这4味药同时包含在41首方剂中。党参性甘，有补中益气等功效；白术味苦，性甘、温，归脾、胃经，具有健脾益气、燥湿利水之功效；茯苓药性甘淡平，有健脾宁心、利水渗湿等功效。它们常配伍使用，如含有这4味药的方剂八珍汤，主要治疗脾虚和腹泻等症状[31]。组度排名第1的五元药材群组是{白术，茯苓，甘草，生姜，大枣}，组度为19，表明白术、茯苓、甘草、生姜和大枣这5味药同时包含在19首方剂中。生姜有解表散寒、温中止呕和温肺止咳的作用；大枣有补中益气和养血安神的作用。它们常配伍使用，如含有这5味药的方剂六君子汤，主要治疗气血两虚、神疲肢倦和食欲不振等症状[31]。组度排名第1的六元药材群组是{羌活，防风，苍术，白芷，黄芩，甘草}，组度为12，表明羌活、防风、苍术、白芷、黄芩和甘草这6味药同时包含在12首方剂中。羌活和防风有解表散寒和祛风胜湿的作用；苍术有燥湿健脾和祛风散寒的作用；白芷有解表散寒、祛风止痛、通鼻窍和燥湿止带的作用。它们常配伍使用，如含有这6味药的方剂九味羌活汤，主要治疗感冒、发烧等症状[29]。组度排名第1的七元药材群组是{川芎，白芷，羌活，细辛，防风，薄荷，甘草}，组度为10，表明这7味药材同时包含在10首方剂中。川芎有活血行气和祛风止痛的作用；细辛有解表散寒、祛风止痛和温肺化饮的作用；薄荷有疏散风热、清利头目、利咽透疹和疏肝行气的作用。它们常配伍使用。如含有这7味药的方剂金不换膏，有祛风散寒和活血止痛的功效[31]。 图片 为了直观地显示超网络HTC的药材群组的频数大小，使用词云技术展示不同规模药材群组的词云图。图7为组度大于169的28个二元药材群组词云图，图8为组度大于64的24个三元药材群组词云图。 由上述分析可知，超度排名第2的乳香和第5的牡蛎，均没有出现在排名第1的二至七元药材群组中。超度排名第3的黄芩也没有出现在排名第1的四、五和七元药材群组中。川芎超度排名第4，但没有出现在二至五元药材群组排名前5的所有群组中。黄连超度排名第7，但是却出现在排名第2的二元药材群组中以及排名第1的三元药材群组中。 图片 3 讨论 中医药全面振兴已成为国家战略，很多新的科学技术与方法已广泛地应用于中医药研究中，其中在中医药信息挖掘方面，复杂网络理论是分析和处理传统中药方剂数据的有效方法。方剂是依据病情在辨证立法的基础上遵循“君、臣、佐、使”的基本组织结构，选择合适的药物配伍而成，含有丰富的复杂性规律[35]。依据丰富的中医药数据进行信息挖掘，对于阐明方剂配伍的科学内涵、完善中药药性理论和指导中医药新方剂开发等具有深刻意义[36]。 本研究通过基于超图的超网络模型对方剂间多元的药材群组进行分析。在探索药材群组信息时，将每首方剂视为超边，每种药材视为节点，多种药材同时使用可以看作它们之间存在高阶交互进而构成核心药材群组。构建中药方剂超网络模型，能更好地理解中药方剂的配伍规律以及中药材之间的相互作用模式。 研究结果表明，通过基于超图的超网络方法建模，能够挖掘出中药方剂和药材之间更多的隐藏信息，特别是包含药材味数大于2的群组信息。构建均匀超网络模型结果显示，甘草是使用频率最高的单一药材，{黄连，黄芩}是最常用的二元药材群组。构建非均匀超网络模型结果同样显示甘草是最常用的单一药材，{黄芩，甘草}是最常用的二元药材群组，{黄连，黄芪，甘草}是最常用的三元药材群组，{党参，白术，茯苓，甘草}是使用最多的四元药材群组。通过在双对数坐标系下进行药材组群分布规律统计，可知2个超网络模型的组度分布均遵循幂律分布，具有无标度特性，意味着对应方剂数据库中出现频率越高的药材组群越重要。探究二元药材群组或三元药材群组乃至更多元的药材群组的配伍使用，对中药方剂的配伍规律和中药材属性的研究具有重要意义，可为遣药组方等提供理论参考，对于医生临床组方等也能起到辅助作用。 传统复杂网络方法在处理中药方剂时难以有效地捕捉到多个药材同时出现在方剂中的情况。超网络突破了描述点对关联的局限，能够有效地描述中药方剂这一现实复杂系统具有的高阶交互关系。运用超网络的理论和方法对中药方剂系统进行建模，通过拓扑特性研究对应超网络结构功能有利于挖掘中药方剂系统中的组群信息。本研究在处理高阶的复杂关联关系具有一定的系统性和普适性，可用于对中药方剂系统的深入研究。

药材样品溶液和对照品在聚酰胺板跑，但样品与对照总是不一致，这个成分在样品中含量约0.06%左右，样品称的是2g，最后溶解于2ml的EP管中，点样量5μL。后来把样品称到5g，但最后无法全部洗脱于2ml的EP管中，由于太浓稠了，点样量只是点了一下。但还是一样。 药材为叶类药材

问题: 麻烦各位大师，药典上要求一个药材两个波长，检测两个对照品混合液。计算的时候应该怎么计算？回复: 分别各个波长的处理图谱，分别算

问题: 麻烦各位大师，药典上要求一个药材两个波长，检测两个对照品混合液。计算的时候应该怎么计算？回复: 分别各个波长的处理图谱，分别算