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第13卷 第2期 2011 年 2 月
辽宁中医药大学学报
JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TCM
Vol. 13 No. 2 Feb .，2011
龙葵是茄科植物龙葵（Solanum nigrum L.）的干燥地上部分。曾被1977年版《中华人民共和国药典》收载，龙葵性寒，味苦、微甘，有小毒，有清热解毒、消肿散结、消炎利尿等功效[1]。龙葵不仅在传统医学上有着广泛应用，在现代临床医学上也有很多新用途。近年来，人们结合中医药学理论对人体及药物中微量元素开展了广泛的临床及实践研究，发现中药的药效与所含微量元素及各种微量元素含量比值有关。因此，测定中药中微量元素的含量及相对比值能够为阐明中药的作用机制，为探讨中药配制工艺提供一定的信息和理论依据。
目前国内部分学者采用原子吸收光谱法对龙葵中的部分无机元素及氨基酸进行了测定[2-3]。本实验首次采用ICP-MS 法对龙葵中17种无机元素的含量进行了测定，并用主成分分析及聚类分析等统计学方法对测定结果进行了分析。
1 实验材料1.1 仪器
Agilent7500A 电感耦合等离子体质谱仪（美国安捷伦公司）；MDS-6型温压双控微波消解/萃取仪
与压力消解罐（上海新仪微波化学科技有限公司）；超纯水系统（密理博中国有限公司）；所用玻璃器皿均用5％硝酸浸泡过夜并用三级水冲洗干净备用。
1.2 试剂及龙葵样品
浓硝酸（优级纯）、氢氟酸（优级纯）、过氧化氢（优级纯）、三级水（Milli-Q 制备）。
调谐液：含有7Li、27Co、89Y、
140
Ce 和205Ti 浓度为10μg/L 的调谐液（美国Agilent 公司）。
龙葵分别采自8个省份的不同生长环境，由辽宁中医药大学药用植物教研室王冰教授鉴定为茄科（Solanaceac）、茄属（Solanum）、龙葵（Solanum nigrum L.）的地上部分。粉碎，过60目筛，备用。龙葵样品情况见表1。
2 方 法
2.1 供试品溶液的制备
称取各产地的龙葵地上部分0.3g，置于50mL 聚
四氟乙烯消解罐中，加入浓硝酸5.0mL，消解条件：满功率（800W）压力（0.3Mpa）4min，压力（0.6Mpa）4min，压力（1.0Mpa）4min，压力（1.5Mpa）10min。待冷却至室温后，打开消解罐，赶净硝酸，用三级水
龙葵药材中无机元素主成分分析及聚类分析
单会娇，王冰
（辽宁中医药大学，辽宁 大连 116600）
摘 要：采用 ICP-MS 电感耦合等离子体质谱仪，对选自8个省份不同生长环境下的龙葵药材中17种无机元
素进行了测定和分析，利用SPSS 统计软件对龙葵药材中无机元素进行主成分分析和聚类分析。各产地的龙葵中元素的绝对含量虽然不同，但却呈现相似的分布态势。主成分分析结果表明：B、V、Fe、Co、As、Se、Sr、Mn、Cu、Zn、Rb、Ni、Si、Mo 为龙葵药材的特征元素。聚类分析结果表明元素的分布特征与龙葵药材的生长环境密切相关。主成分分析和聚类分析是龙葵药材元素分析的有效方法。为寻找影响龙葵药材质量的因素提供帮助。
关键词：ICP-MS；龙葵；无机元素；主成分分析；聚类分析
中图分类号：R284.1 文献标识码：A 文章编号：1673-842X (2011) 02- 0187- 03
收稿日期：2010-09-20
作者简介：单会娇（1985-），女，硕士研究生，研究方向：药用植物种质资源及质量评价。通讯作者：王冰（1952-），男，教授，博士生导师，研究方向：药用植物种质资源及质量评价。
Solanum Nigrum of Inorganic Elements in Medicinal Herbs
Principal Component Analysis and Cluster Analysis
SHAN Hui-jiao，WANG Bing
（College of Pharmacy，Liaoning University of Traditional Chinese Medicine，Dalian 116600，Liaoning，China）Abstract：
Using ICP-MS inductively coupled plasma mass spectrometer，selected from six provinces of the different growth environments of 17 herbs nigrum inorganic elements were determined and analyzed using SPSS statistical software nigrum inorganic elements in medicinal herbs in the principal component analysis and cluster analysis. Principal component analysis results showed that：B，V，Fe，Co，As，Se，Sr，Mn，Cu，Zn，Rb，Ni，Si，and Mo for the medicinal characteristics of elements of Solanum nigrum. Cluster analysis results showed that the distribution of elements in the growth of herbs and black nightshade are closely related to the environment. Principal component analysis and cluster analysis is the analysis of Solanum nigrum medicinal elements in an effective manner. Solanum nigrum in search of medicinal herbs affect the quality of the factors that help.
Key words：
ICP-MS；Solanum nigrum；inorganic elements；principal component analysis；cluster analysis
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多次洗涤，转移至100mL 量瓶中，加三级水至刻度。
表1 龙葵样品
编号产地
生境生理周期采集日期1辽宁省葫芦岛市建昌养马甸子村河边林下盛果期2009-09-202辽宁省葫芦岛市建昌养马甸子村路边初果期2009-06-233辽宁省葫芦岛市建昌养马甸子村
蔬菜大棚内成熟期2009-06-274辽宁省大连市甘井子区南关岭公路边盛果期2009-07-045辽宁省大连市甘井子区南关岭
槐树林下苗期2009-07-046吉林省吉林市昌邑区铁安里小区
公园内花及花蕾期2009-07-7
7黑龙江省佳木斯市四丰山山上盛果期2009-07-108江苏省南通市海安县城东镇洋蛮河村房前屋后盛果期2009-07-099河北省冀州市徐家庄乡北榆树村种植林盛果期2009-08-0110河北省冀州市徐家庄乡北榆树村种植林花期2009-08-0111河北省冀州市徐家庄乡北榆树村种植林苗期2009-08-0112山东省济南商河县贾庄镇梁家村河边林下盛果期2009-08-0813河北省黄骅市
酿酒厂旁成熟期2009-08-1214四川省泸县云锦镇旺龙村一社
路边盛果期2009-07-2615
福建省龙岩市新罗区
路边草坪
成熟期
2009-07-22
2.2 空白对照溶液的制备
除不加样品外，其余同供试品溶液的制备。
2.3 仪器工作参数优化
射频功率、载气流量和采样深度是ICP-MS 最重要的参数。条件优化试验以灵敏度、背信比、待测元素氧化产率、测定精密度为考察指标。通过仪器设置的程序，对仪器进行了最优化，优化工
作参数：载气速度：1.14 L?min -1
，
等离子体流速：15.0L?min -1
，
采样深度：8.4mm，RF 功率：1300W，雾化室温度：2℃，分析时间/质量：0.1s，测点数/质量：6，重复次数：3。
3 结果与分析
在测定样品之前按仪器说明调谐仪器灵敏度、相对标准偏差（RSD%）、氧化物双电荷、质量轴等参数。在仪器最佳状态下，依次测定空白溶液和样品。测定结果见表2~3。
表2 龙葵中无机元素分析结果（mg?kg -1）
元素1234567Li 0.83 1.77 1.57 32.15 2.14 3.64 25.51B 19.63 18.01 27.05 82.86 22.03 20.54 20.60Si 76.51 73.36 146.96 43.01 100.13 102.72 114.45V 1.53 0.70 2.34 0.46 1.17 2.52 5.89Cr 10.64 8.34 3.27 1.69 4.00 7.29 8.83Mn 166.33136.71 253.84145.84 253.67 258.45 392.41Fe 2162.34566.863340.01629.762269.693313.457194.24Co 0.53 0.367 0.63 0.31 0.60 0.76 1.47Ni 1.26 0.057—— 0.31 1.09 2.84Cu 8.64 8.00 5.68 16.57 12.68 12.26 10.14Zn 18.96 46.68 14.69 46.40 33.38 30.48 35.97As 0.28 0.37 0.33 0.23 0.47 0.96 0.92Se ＜0.26 ＜0.26 ＜0.26＜0.26 ＜0.26 ＜0.26 0.36Rb 25.95 76.69 7.68 27.51 17.36 13.251 19.95Sr 172.99 206.74 223.78278.42 156.88 172.30 392.41Mo 3.26 5.00 1.34 4.31 2.57 3.31 3.92Sn ＜0.015 0.11 0.029 ＜0.063 0.13 0.08 0.022I
0.66 0.50
0.43 0.56
2.20
0.89 0.78
3.1 龙葵中无机元素含量分布
各产地的龙葵中各元素的含量如图1所示，各产地的龙葵中元素的绝对含量虽然不同，但却呈现
相似的分布态势。
表3 龙葵中无机元素分析结果（mg?kg -1）
元素89101112
131415Li 3.20 21.34 33.19 20.18 2.44 1.56 29.79 2.54B 20.18 20.68 24.23 19.62 23.11 17.93 17.87 14.71Si 84.09 65.66 69.70 49.88 69.33 79.71112.55 83.56V 1.21 2.10 1.96 1.80 1.29 0.73 1.09 0.50Cr 4.37 32.17 1.99 0.76 1.29 7.64 1.39 1.04Mn 168.18 174.00199.14 93.11 155.17136.17211.85501.34Fe 773.63 3282.993318.952793.481980.85464.96728.24401.07Co 0.44 0.66 0.56 0.46 000.43 0.32 0.40 0.17Ni 0.71 7.88 8.30 19.95 17.17 2.39 16.88 2.67Cu 12.11 16.74 12.28 33.20 21.13 12.62 23.50 10.03Zn 30.94 31.52 31.53 20.62 24.76 16.27 32.77 46.79As 0.47 0.52 0.53 0.70 0.33 0.63 0.26 0.12Se ＜0.26 ＜0.25 ＜0.26 ＜0.26 ＜0.25 0.26＜0.26＜0.26Rb 25.23 9.19 14.60 9.64 14.53 15.94 2.85 160.43Sr 111.00 242.94285.43 166.28 250.90 99.63 89.37 120.32Mo 4.71 1.05 1.56 0.73 1.49 2.02 0.53 0.40Sn 0.074 0.017 ＜0.033 ＜0.015 ＜0.25 0.11 0.036 0.17I 0.87 1.15 1.29 1.16 0.90
1.49
0.40
0.74
图1 龙葵中无机元素对数分析图
3.2 龙葵药材中无机元素主成分分析及结果
主成分分析的目的之一是用尽可能少的因子来解释观测到的变量，主成分的特征值及贡献率是
选择主成分的依据[4]
，
根据17种无机元素的含量，应用SPSS15统计软件，对龙葵药材进行主成分分析，表4 描述了主成分分析初始解对原有变量总体描述情况，从表4中可以看到总方差的85% 以上的贡献来自前6个因子，即一个6因子模型解释了试验数据的85%。
表4 全部方差解释
主成分初始特征值特征值方差贡献率（%）累计方差贡献率（%）
1 5.39631.74331.743
2 3.00917.70249.445
3 2.16112.71462.159
4 1.560 9.17571.334
5 1.300 7.64678.9816
1.044
6.14085.120
由因子载荷矩阵可知，龙葵药材的第一主成分
和V、Fe、Co、As、Se、Sr 正相关；第二主成分和Mn、Zn、Rb 正相关，和Ni、Cu 负相关；第三主成分和Si、Mn 正相关，和B、Mo 负相关；第四主成分和Ni 正相关。因为龙葵药材中必需微量元素总方差的70%以上贡献率来自第一、二、三、四主成分，故B、V、Fe、Co、As、Se、Sr、Mn、Cu、Zn、Rb、Ni、Si、Mo 为龙葵药材的特征元素。
3.3 龙葵药材中无机元素聚类分析及结果
本实验采用ICP-MS 法对龙葵中17种无机元素
的含量进行了测定，应用SPSS15统计软件，采用组
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间距离法（Between-groups lingkage），测度选用欧氏距离（Euclidean distance），根据17种必需微量元素
应用聚类分析的方法，根据龙葵药材中17种必需微量元素的含量将龙葵药材分为4种类型，结合其生长的自然环境，可得出如下结果：林下型：1、5、12；路边型：2、4、8、13、14、15；种植田型：3、6、9、10、11；山坡型：7。
4 讨论与结论
根据植物生理学理论，植物对无机元素的吸收状况除与遗传因素有关外，土壤是植物无机元素的直接供体，在影响药材无机元素中的诸多环境因子中，土壤是最直接的。此外，还随着其它环境条件的
变化而不同，温度、湿度、土壤粒度和通气状况、pH
值等影响也极为重要[5]
。从龙葵药材聚类分析结果可知，除龙葵自身的遗传因素外，由于各生长环境下的土壤、温度、湿度、土壤粒度、通气状况和pH 值可能存在差异，有待进一步研究。
本研究提供了龙葵药材中无机元素的确切数据，为龙葵中无机元素的进一步研究提供依据；不同产地、生境的龙葵中无机元素的绝对含量存在很大差异，但却存在相似的分布态势。主成分分析表明B、V、Fe、Co、As、Se、Sr、Mn、Cu、Zn、Rb、Ni、Si、Mo 为龙葵药材的特征元素。为研究龙葵的药效与无机元素间的关系提供理论信息。以无机元素含量为指标进行聚类分析，结果表明元素的分布特征与龙葵药材的生长环境密切相关。为寻找影响龙葵药材质量的因素提供帮助。◆
参考文献
[ 1 ] 国家药典委员会.中华人民共和国药典[ S ] .北京：化学工业
出版社，1977：154.[ 2 ] 孙晓秋，陈 丹，初丽伟.龙葵中氨基酸及无机元素的分析[ J ] . 中国野生植物资源，1995 ( 2 )：48-51.[ 3 ] 夏侯国论，丁冶春，范小娜.原子吸收法测定龙葵中的5种微
量元素[ J ] .时珍国医国药，2008，19 ( 7 )：1729-1730.[ 4 ] 刘明芝，周仁郁.中医药统计学与软件应用[ M ] .北京：中国
中医药出版社，2006：280-284.[ 5 ] 刘钟栋.植物生理学[ M ] .北京：高等教育出版社，1989：201.
龙胆为龙胆科植物条叶龙胆（Gentiana
manshurica Kitag．）、龙胆（Gentiana scabra Bge．）、三花龙胆（Gentiana triflora Pal1．）、坚龙胆（Gentiana
rigescens Franch．）的干燥根及根茎[1]
。龙胆中主要酒龙胆中獐牙菜苦苷含量测定方法研究
刘玉强，才谦
（辽宁中医药大学，辽宁 大连 116600）
摘 要：目的：建立酒龙胆中獐牙菜苦苷的含量测定方法。方法：采用HPLC 法进行测定，色谱柱为Agilent C 18
柱；流动相为甲醇-乙腈-0.025mol/L 磷酸水（30：10：300）；检测波长为240nm；流速为1.0mL?min -1。结果：獐芽菜苦苷进样量在0.8224~4.112μg 时呈良好的线性关系（r ＝0.9997）；加样回收率为96.8％，RSD 为1.35％。结论：本法操作简便，分离效果良好。
关键词：酒龙胆；高效液相色谱；獐牙菜苦苷
中图分类号：R122.11 文献标识码：A 文章编号：1673-842X (2011) 02- 0189- 02
收稿日期：2010-06-01
作者简介：刘玉强（1971-），男，辽宁沈阳人，讲师，硕士，研究方向：中药学。
Determination of Swertiamarin in Gentiana Scabra Bge. Processed with Wine by HPLC LIU Yu-qiang，CAI Qian
（Liaoning University of Traditional Chinese Medinice，Dalian 116600，Liaoning，China）
Abstract：
Objective ：A HPLC method for determination of swertiamarin in Gentiana scabra Bge. processed with wine was established. Methods ：
Agilient C 18 column，UV detector at 240nm of wavelength，a mobile phase of methanol-acetonitrile-0.025mol/L phosphate acid（30：10：300）and 1.0mL?min -1 of
flow rate. Result ：
The calibration curves were linear for swertianmarin within 0.8224~4.112μg（r =0.9997）. The recovery was 96.8%（RSD=1.35%）.Conclusion ：
This method is simple and the separate result is satisfactory.
Key words：swertiamarin；Gentiana scabra Bge. processed with wine；HPLC
北京建筑工程学院 理学院信息与计算科学专业实验报告 课程名称《数据分析》实验名称《主成分分析和聚类分析》实验地点：基础楼C-423日期__2016.5.5_____ 姓名张丽芝班级信131 学号201307010108___指导教师王恒友成绩 【实验目的】 （1）熟悉利用主成分分析进行数据分析，能够使用SPSS软件完成数据的主成分分析； （2）熟悉利用聚类分析进行数据分析，能够运用主成分分析的结果，做进一步分析，如聚类分析、回归分析等，能够使用SPSS软件完成该任务。 【实验要求】 根据各个题目的具体要求，分别运用SPSS软件完成实验任务。 【实验内容】 1、表4.9（数据见exercise4_5.txt）给出了1991年我国30个省市、城镇居民的月平均消 费数据，所考察的八个指标如下：（单位均为元/人） X1: 人均粮食支出；X2：人均副食支出； X3: 人均烟酒茶支出；X4: 人均其他副食支出； X5:人均衣着商品支出；X6: 人均日用品支出； X7: 人均燃料支出；X8: 人均非商品支出。 （1）求样本相关系数矩阵R。 （2）从R出发做主成分分析，求出各主成分的贡献率及前两个主成分的累积贡献率； 2、（1）对题1中的数据，按照原有的八个指标，对30个省份进行聚类，给出分为3
类的聚类结果。 （2）利用题1得到的前2个主成分指标，分别按最短距离法（最近邻居距离）、最长距离法（最远邻居距离）、类平均距离法（组间平均距离）、重心距离法；其中距离均采用欧式平方距离，对样本进行谱系聚类分析，并画出谱系聚类图；给出分为3类的聚类结果。并与（1）的结果进行比较 【实验步骤】（此部分主要包括实验过程、方法、结果、对结果的分析、结论等） 1 1） 2） 表:方差贡献率和累计贡献率
第一章：溶液和胶体 1、溶液浓度表示c B，b B等表示及x B，w B。 2、稀溶液的依数性：与溶质的本质无关、只与溶液中单位体积的粒子数目有关的性质。 拉乌尔定律——难挥发、非电解质、稀溶液。蒸汽压下降：△p = p o·χB，p =p o×χA。在一定温度下，稀溶液的蒸气压等于纯溶剂的蒸气压乘以溶液中溶剂的摩尔分数。 溶液沸点的升高和疑固点下降——△T b = K b×b B△T f＝K f×b B 溶液的渗透压（П）——П×V = n B×R×T即П= c B×R×T，应用求分子量。 3、胶体溶液，胶团的结构：AgI溶胶：(KI过量) {（AgI）m · nI-·（n-x）K+}x-·xK+。 第二、三章：化学反应的能量和方向化学反应的速率和限度 1、概念：状态函数，热和功（注意规定符号）途径函数。?U = Q + W热力学第一定律，标准态 。 状态函数：用于确定系统状态的物理量称为系统的状态函数。 性质：a.单值性：系统的一个状态对应一组状态函数（状态一定，状态函数一定）。b. 状态函数的变化只与系统的初始状态和终了状态有关，即与过程有关而与途径无关。 热：系统与环境间因温度差而交换的能量 功：除热以外，其他各种形式被传递的能量都称为功。 2、热化学，恒容反应热Q V= ?U- W = ?U ，恒压反应热：Q p = H2 -H1 = ?H，?盖斯定律：一化学反应不管是一步完成，还是分几步完成，该反应的热效应相同。换句话说，也就是反应热效应只与起始状态和终了状态有关，而与变化途径无关。ΔH表示一类化学反应的热效应。这类化学反应必须满足以下条件：该化学反应为封闭系统，其经过一个或一系列的变化，该变化过程中必须是非体积功为零，定容或定压。 3、? f H m的定义：在标准状态下(100kPa，298K)，由稳定单质生成1摩尔的纯物质时的反 νB?f H m(B)(可以用298.15K近似计应热称为该物质的标准摩尔生成焓，?r H m = ∑ B 算)。 4、?c H m的定义：1mol标准态的某物质B完全燃烧生成标准态的产物的反应热，称为该物 νB?c H m(B)(可以用298.15K近似计算)。 质的标准摩尔燃烧焓。?r H m = -∑ B CO2（g）的标准摩尔生成焓等于C（石墨）的标准摩尔燃烧焓。
主成分分析 起源及发展 主成分分析是1901年Pearson对非随机变量引入的，1933年Hotelling将此方法推广到随机向量的情形，主成分分析和聚类分析有很大的不同，它有严格的数学理论作基础。 原理 在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。 设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统 计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上用来降维的一种方法。 应用学科 主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。 评价步骤 1）对原始数据进行标准化处理 假设进行主成分分析的指标变量有m个：,,…,，共有n个评价对象，第i个评价对象的第j个指标的取值为。将各指标值转换成标准化指标，有 ，（i =1,2,…,n ; j =1,2,…,m）
其中， , ，即为第j个指标的样本均值和样本标准差。对应地，称 ，（j =1,2,…,m） 为标准化指标变量。 2）计算相关系数矩阵R 相关系数矩阵, 有 , （i,j =1,2,…,m） 式中，=，是第i个指标与第j个指标的相关系数。 3）计算特征值和特征向量 计算相关系数矩阵R的特征值，及对应的特征向量，其中，由特征向量组成m个新的指标变量: ? 式中是第1主成分，是第2主成分，…，是第m 主成分。 4）选择个主成分，计算综合评价值 ① 计算特征值的信息贡献率和累积贡献率。称
无机元素化学题库 一、填空题 1.碱金属元素原子的价电子构型为（），碱金属（锂除外）通常 保存在（）中；碱金属的特征氧化态是（）。 2.碱金属元素只能以（）存在与自然界中。 3.碱金属（锂除外）元素的化合物的价键以（）键为主。 4.碱土金属（铍除外）元素的化合物的价键以（）键为主。 5.碱金属离子在水溶液中的迁移率最小的是（）。 6.根据对角线规则，与锂元素性质相似的元素是（）。 7.碱金属元素的氨溶液呈（）色，（）（能/不能）导电。 8.碱金属存放在空气中表面层的组成主要是（）。 9.LiNO3热分解的固体产物是（），KNO3热分解的固体产物是 （）。 10.碱金属碳酸盐的热稳定性比相应元素的碳酸氢盐的（）(高、 低、相似)。 11.L i2CO3加热（）（可以、不能）分解；K2CO3加热（）（可 以、不能）分解。 12.金属锂在空气中的燃烧产物主要是（）；金属钠在空气中的燃 烧产物是（）。 13.最简单的硼烷是（）。 14.B F3是良好路易斯酸催化剂是因为其是（）化合物。 15.β-Al2O3（）（可以、不能）作为固体电解质。
16.干燥的硅胶是（）色。 17.金属中最轻的元素是（）；电极电位最负的金属是（）；碱金 属中熔点最高的金属是（）。 18.电解法制备金属锂中KCl起的作用是（）。 19.处理铝矿石最常用的试剂是（）。 20.制备高纯铝的提炼方法是（）。 21.有机物在高温下炭化过程根据反应物的形态可分为（）炭化、 （）炭化和（）炭化。 22.有机物在高温炭化过程中炭化获得的炭材料根据其在2800℃的结 构变化可分为（）和（）。 23.碳的单质以游离态存在与自然界中的是（）和（）。 24.碳的成键方式有（）、（）和（）。 25.天然石墨一般为六方晶系，垂直与六角面方向（）的电导率 （）（高/低），其电导率随温度的升高而（）（增加/减少/不变），具有（）（导体/半导体/绝缘体）性质；平行于平面方向（）的电导率（）（高/低），其电导率随温度的升高而（）（增加/减少/不变），具有（）（导体/半导体/绝缘体）性质。 26.天然石墨负极代号为NG-I-18-360，其中18表示（），360表 示（）。 27.制备中间相炭微球的原料是（）。 28.石墨化后的中间相炭微球内部是（）结构。 29.惰性气氛下加热有机物至3000℃，加热过程可分为（）过程和
主成分分析：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分),用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90%以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的综合指标即为主成分。 求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知）。（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计） 注意事项：1. 由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法； 2. 对于度量单位或是取值范围在同量级的数据，可直接求协方差阵；对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，应考虑将数据标准化，再由协方差阵求主成分； 3.主成分分析不要求数据来源于正态分布； 4. 在选取初始变量进入分析时应该特别注意原始变量是否存在多重共线性的问题（最小特征根接近于零，说明存在多重共线性问题）。 优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。 缺点：当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。 。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。 注意事项：1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；
血栓心脉宁片中无机元素成分分析 目的:研究血栓心脉宁片中无机元素的组成及含量。方法:将样品消化后定容,利用电感耦合等离子发射光谱仪(ICP)测定。结果:测出血栓心脉宁片含36种无机元素,其中含量较高的为Ca、Mg、Al等常量元素,同时富含Fe、Zn、Mn、Sr等微量元素。结论:药品中含有多种具有抑制心脑血管系统疾病发生的微量元素,从元素角度找到了药效的物质基础。 [Abstract] Objective: To study the inorganic elements in the tablet of Xueshuan Xinmai Ning. Methods:The samples were determined by ICP-AES instrument. Results:36 kinds of inorganic elements were detected in the samples and the contents of Ca and Mg were higher than the others. There were also some Fe,Zn,Mn,Sr and so on.Conclusion:This research conform the effect of cardiovascular-protection of Xueshuan Xinmai Ning. [Key words] Xueshuan Xinmai Ning; Inorganic elements; Analysis; Cardiovascular 血栓心脉宁片产自吉林华康药业股份有限公司,成分包括川芎、丹参、水蛭、体外培育牛黄、麝香、毛冬青、槐花、人参茎叶皂苷、冰片、蟾酥。牛黄联合卡托普利[1]对原发性高血压降压作用确切,临床使用安全有效。麝香可以降低急性心肌梗死大鼠心肌酶[2],缩小大鼠急性心肌梗死面积,减少心肌ET-1。其他药材如丹参、水蛭、人参茎叶皂苷等都是很好的治疗心血管疾病的药物。因此该药具有益气活血、开窍止痛功能。用于气虚血瘀所致的脑卒中、胸痹,症见头昏目眩、半身不遂、胸闷心痛、心悸气促;缺血性脑卒中恢复期、冠心病、心绞痛等。微量元素在体内含量虽然微乎其微,但却具有重要的生理功能,在生命过程中发挥着不可替代的作用[3]。有研究表明,高血压、冠心病等[4]心脑血管系统的疾病与人体内的微量元素密切相关。为了从元素角度找到血栓心脉宁片对心血管系统疾病疗效的物质基础,笔者对血栓心脉宁片中无机元素种类及含量进行了研究,现将结果报道如下: 1 材料与方法 1.1 样品来源 血栓心脉宁片购自吉林省吉林华康药业股份有限公司,批号:10023041。 1.2 试剂与仪器 试剂:硝酸、过氧化氢、高氯酸均为优级纯,水为二次去离子水。 仪器:ICP-7500A型电感耦合等离子发射光谱仪(美国Aglient公司)。
主成分分析、聚类分 析比较
主成分分析、聚类分析的比较与应用
主成分分析、聚类 分析的比较与应用 摘要：主成分分析、聚类分析是两种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面,详细地探讨了两者的异同,并且 举例说明了两者在实际问题中的应用。 关键词：spss、主成分分析、聚类分析 一、基本概念 主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。 因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。 聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。 其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 二、基本思想的异同 （一）共同点 主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析
法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1 ，x2 ，. . . ，x3 ，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi 作线性变换，每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi中，Z1 在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。 对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。 聚类分析的基本思想是: 采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。聚类分析是通过一个大的对称矩阵来探索相关关系的一种数学分析方法，是多元统计分析方法，分析的结果为群集。对向量聚类后，我们对数据的处理难度也自然降低，所以从某种意义上说，聚类分析也起到了降维的作用。 (二) 不同之处 主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0 ，或样本向量彼此相互垂直的随机变量) ，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和) 不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。依次类推。若共有p 个变量，实际应用中一般不是找p 个主成分，而是找出m
1、在有机元素分析仪中，主要采用（A）等实现多样品的自动分 析。 A 微量燃烧法 B 高温燃烧法 C 电量法 D 电导法 2、常见的元素分析仪有哪些（ABC） A 有机元素分析仪 B 金属元素分析仪 C 稀有元素分析仪 D 无机元素分析仪 3、有机元素分析仪上常用检测方法主要有（ABCD）。 A示差热导法B反应气相色谱法 C 电量法 D 电导法 4、元素的一般分析法有（ABC）。 A 化学法 B 光谱法C能谱法D物理法 5、有机元素分析的工作原理根据的是（AB）方法 A F. 普雷格尔测碳、氢 B J.-B.-A.杜马测氮法 C 凯氏定氮法 D 基耶达氏测氮法 6、有机元素分析仪中，从还原管流出气体有（ABCD）。 A 氦气 B 二氧化碳 C水蒸汽D氮气 7、有机元素分析仪中，水蒸汽吸收管的填充物是（C） A 无水硫酸镁 B 无水硫酸钠 C 高氯酸镁 D 五氧化二磷 8、有机元素分析仪中，二氧化碳吸收管的填充物是（C）
A 碳酸钙 B 氢氧化钙 C 烧碱石棉 D 氧化钙 9、CHNS,CNS,S和CHN,CN,N模式的燃烧管内的氧化剂的设定温 度不同，不能互换，原因是（A） A 由于过热会引起CHN燃烧管内氧化剂熔融。熔融物质流入 加热炉并损坏加热炉。 B 增加空白值的测定次数 C 空白值会偏高 D 延长了测定时间 10、CHN模式时，标样选择（C）。 A 苯磺酸 B 苯甲酸 C 乙酰苯胺 D 氨基苯磺酸 11、有机元素分析仪中，燃烧管的填充物是（BC） A 还原铜 B 银丝 C 氧化剂 D 氧化铝 12、有机元素分析仪中，还原管的填充物是（AD） A Cu B CuO C Cu2O D 银丝 13、有机元素分析仪中，一共有（D）个热导池检测器。 A 3个 B 4个 C 2个 D 6个 14、有机元素分析仪中，最后一个热导池检测器测的是（D）的信 号。
注意事项：1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类； 2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类； 3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等 优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密 的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。 因子分析：利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子。（因子
分析是主成分的推广，相对于主成分分析，更倾向于描述原始变量之间的相关关系），就是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。 求解因子载荷的方法：主成分法，主轴因子法，极大似然法，最小二乘法，a因子提取法。 注意事项：5. 因子分析中各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。 应用领域：解决共线性问题，评价问卷的结构效度，寻找变量间潜在的结构，内在结构证实。 优点:第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。 缺点:在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。 判别分析：从已知的各种分类情况中总结规律（训练出判别函数），当新样品进入时，判断其与判别函数之间的相似程度（概率最大，距离最
细胞中的元素和化合物细胞中的无机物 [考纲要求]1.水和无机盐的作用(Ⅰ)。2.检测生物组织中的还原糖、脂肪和蛋白质。 基础知识： 一、组成细胞的元素及化合物 1．最基本元素：C。 2．主要元素：C、H、O、N、P、S。 3．大量元素：C、H、O、N、P、S、K、Ca、Mg等。 4．微量元素：Fe、Mn、Zn、Cu、B、Mo等。 5．细胞鲜重含量最多的元素是O。 6．细胞干重含量最多的元素是C。 7．组成细胞的化合物：组成细胞的化合物分为无机化合物和有机化合物，前者中HO的含量最多，后者中蛋白质含量最多。 2特点提醒①大量元素和微量元素的划分依据是含量。 ②记忆微量元素可利用口诀：铁猛碰新木桶(Fe、Mn、B、Zn、Mo、Cu)。(谐音记忆法) 想一想为什么组成细胞的元素在无机自然界都能找到？而含量又大不相同？ 答案组成细胞的元素最终是生物体有选择地从无机环境中吸收的。 二、检测生物组织中的糖类、脂肪和蛋白质
鉴定物质鉴定试剂颜色变化 还原糖斐林试剂砖红色沉淀 淀粉碘液蓝色 苏丹Ⅲ染液橘黄色(或脂肪(或苏丹Ⅳ染红色) 液) 蛋白质双缩脲试剂紫色 你知道吗斐林试剂和双缩脲试剂都包含NaOH溶液和CuSO4溶液两种试剂，使用时有什么不同？ 答案斐林试剂使用时是甲液和乙液等量混合均匀后注入，斐林试剂现配现用，水浴加热2分钟；双缩脲试剂使用时是先加入A液1mL，再加B液4滴。 三、细胞中的无机物． 1．细胞中的水 (1)存在形式：自由水和结合水。 (2)含量变化：生物体的含水量与生物种类和生物的生长发育期 有关。
(3)功能 ②结合水：是细胞结构的重要组成成分。 (4)自由水与结合水的联系 自由水结合水?你查了吗心肌呈固态是因为结合水含量高，血液呈液态是因为自由水含量高，对吗？为什么？ 答案不对。原因是二者自由水与结合水的比例不同。 2．细胞中的无机盐 (1)存在形式：细胞中大多数无机盐以离子的形式存在。 (2)功能：①维持细胞和生物体的正常的生命活动，如哺乳动物 的血液中若钙离子含量太低，会出现抽搐等症状。 ②它是细胞的重要组成成分。 课堂活动： 探究点一组成细胞的元素和化合物 化合物质量分数/% 水占85～90 无机盐占1～1.5
主成分分析、聚类分析的比较与应用
主成分分析、聚类 分析的比较与应用 摘要：主成分分析、聚类分析是两种比较有价值的多元统计方法,但同时也是在使用过程中容易误用或混淆的几种方法。本文从基本思想、数据的标准化、应用上的优缺点等方面,详细地探讨了两者的异同,并且 举例说明了两者在实际问题中的应用。 关键词：spss、主成分分析、聚类分析 一、基本概念 主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。 聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 二、基本思想的异同 （一）共同点 主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1 ，x2 ，. . . ，x3 ，经过
泛珠三角区域物流发展水平综合评价研究 资料来源：吴晓燕. 泛珠三角区域物流发展水平综合评价研究 泛珠三角区域是我国最主要的经济发达地区之一，也是现代物流最为强劲的“增长极”，具有优越的地理、交通与经济区位优势。但是区域内有发达省份，也有不发达省份，有沿海的省份，也有内陆省份，有东部省份，也有西部省份，彼此之间存在不同的优势和劣势。因此对泛珠三角区域物流发展水平进行评估与分析，有利于明确广东、福建、江西、广西、海南、湖南、四川、云南、贵州九省(区)的区域物流发展现状及差异，找出区域间的优势互补项目，为区域内物流资源有效利用和合理共享、促进区域物流一体化发展提供方向和依据。 评价区域物流综合发展水平是一项很复杂的工作。选择并构建区域物流发展水平综合评价指标体系是评价的关键。因此选择指标构建评价指标体系，必须以综合评价目的为依据，对所要考察的事物进行认真分析，寻找出影响评价对象的因素，从中选出若干主要因素，构建成综合评价指标体系。在多指标综合评价中，如果指标选择不当，再好的综合评价方法也会出现差错，甚至完全失败。 区域物流发展水平评价指标体系实际上就是利用具体的指标将区域物流所包括的功能、区域物流的内涵、特征具体化、层次化的统计描述和综合评价。为了合理评估区域物流发展综合水平，我们主要选取6个一级评价指标，20个次级评价指标对其进行评估，具体结构如下表：
表1 区域物流发展水平评价指标体系 1、社会经济发展类 经济发展是区域物流发展的基础保障，一个地区雄厚的经济基础有利于该物流的加速发展。一般来说，区域物流发展水平与区域的经济发展水平成正比。因此，我们考虑GDP和人均GDP两个次级指标，他们综合反映了物流发展的社会经济基础。 2、生产、消费流通类 从物流需求源考虑，农业、制造业等产业中的物流需求主要是生产资料的位移、储存和流通加工等，这类产业的物流需求与各行业的产量产值存在正比关系，物流需求是商品需求的派生物，与消费品销售，生产资料市场直接相关，商品市场的规模直接决定物流需求的大
金属元素性质综合实验 实习时间：2012年6月8日实习地点：3#4楼实习单位：邵阳学院一．实习过程 组长确定、领取药品，组员合作配制实验所需溶液，再集体进行实验。二．实习内容 1氢氧化物的生成和性质 1）氢氧化物的两性 Cr(OH)3为绿色粘性沉淀，不溶于水，但溶于酸和碱 制备：将氨水加入到铬盐溶液中 Sn(OH)2为白色沉淀，弱碱性物质 制备:氯化锡中加入NaOH 2）氢氧化物的两性偏碱性 Cu(OH)2为蓝色沉淀，不溶于NaOH Pb(OH)2为白色沉淀，不溶于NaOH 且两种氢氧化物都能溶于酸 3)氢氧化物的脱水性 AgNO3+NaOH生成灰色沉淀，加热后颜色变黑 HgCI2+NaOH生成黄色沉淀，加热后无明显变化 CuSO4+NaOH生成蓝色沉淀，加热后溶液呈黑色 Hg（Ⅱ）和Ag（Ⅰ）的氢氧化物极易脱水 4)氢氧化物的还原性 Mn(OH)2、Fe(OH)2、Co(OH)2、Ni(OH)2的还原性依次减弱 Mn(OH)2、Fe(OH)2极易被空气中氧氧化为MnO(OH)2和Fe(OH)3 Co(OH)2只能被缓慢地氧化为Co(OH)3，但可以被H2O2氧化，生成Co(OH)3，而Ni(OH)2与氧和H2O2不起反应，只能被Br2水等强氧化剂氧化为Ni(OH)3。
除Fe(OH)3外，MnO (OH)2、Co(OH)3、Ni(OH)3均能与浓HCl反应放出Cl2。如： 5）氢氧化物的氧化性 Co(OH)2加入H2O2后颜色由粉红变为棕色，离心后得棕色沉淀，加盐酸后溶液变蓝 Ni(OH)2加H2O2。后颜色没有明显变化，离心后得蓝色沉淀，加加盐酸后溶液变黄绿色并有气体生成，能使淀粉碘化钾试纸变蓝。 3化合物的氧化还原性： 1)Sn在不同介质中的还原性： (1)碱性介质： 加入2摩尔每升NaOH过量，再加入Bi(NO3)2，有黑色沉淀。 (2)酸性介质： 沉淀颜色：白——>灰------>黑 SnCl2+2HgCl2=SnCl4+Hg2Cl2 SnCl2+Hg2Cl2=SnCl4+2Hg 2)Bi2+的还原性和Bi3+的氧化性: 碱性条件下加H2O2，生成灰黑色沉淀，沉淀在酸性条件下加Mn2+，生成紫红色溶液。 Bi3++H2O2+4OH-+Na+=NaBiO3+3H2O 2Mn2++5NaBiO3+14H+=2MnO4-+5Bi3++5Na++7H2O 3)Pb(Ⅳ)的氧化性： 方案设计：取几滴0.1mol/L MnSO4溶液，加入几滴2mol/LH2SO4，再滴加几滴pbO2溶液，观察反应现象。 现象：溶液变成紫红色 2Mn2++5pbO2+4H+=5pb2++2MnO4_+2H2O 4）Cr3+的还原性，CrO42-和Cr2O72-的互变及的氧化性 （1）Cr3+溶液中加入过量的2 mol·dm-3NaOH溶液制得[Cr(OH4)]-溶液，加入3%H2O2，水浴加热，溶液由亮绿色变成亮绿色浑浊，冷却后，颜色加深变为黄绿
4实证过程与结果 4.1主成分与聚类分析 首先通过SPSS软件对环境污染的相应指标进行主成分分析，得到：提取Y1、Y2、Y3和Y4四个主成分，其累积贡献率已经达到，超过80%，代表所有环境污染指标的绝大部分信息。Y1偏向于解释工业氢氧化物排放量，Y2偏向于解释生活烟尘排放量，Y3偏向于解释生活废水排放量，Y4偏向于解释工业二氧化硫排放量。 然后，根据主成分分析结果，用Z=0.43226*Y1+0.21911*Y2+0.10380*Y3+ 0.06519*Y4计算综合得分，见下表1。 表1环境污染地区的主成分综合得分表 序号地区Z 排名序号地区Z 排名 1 北京0.863 5 17 武汉-0.116 13 2 天津 1.088 4 18 长沙-0.841 28 3 石家庄0.455 6 19 广州-0.373 19 4 太原0.209 8 20 南宁-0.519 24 5 呼和浩特-0.052 12 21 海口-1.29 31 6 沈阳-0.273 1 7 22 重庆 2.767 1 7 长春-0.257 16 23 成都-0.451 20 8 哈尔滨 2.489 2 24 贵阳-0.331 18 9 上海 1.979 3 25 昆明-0.552 26 10 南京-0.232 15 26 拉萨-1.275 30 11 杭州0.175 9 27 西安0.357 7 12 合肥-0.5 21 28 兰州-0.514 23 13 福州-0.525 25 29 西宁0.004 11 14 南昌-0.949 29 30 银川-0.702 27 15 济南0.022 10 31 乌鲁木齐-0.502 22 16 郑州-0.152 14 最后将环境污染的综合得分作为个案进行层次聚类分析，将31个地区分为5类，如表2。
187 第13卷 第2期 2011 年 2 月 辽宁中医药大学学报 JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TCM Vol. 13 No. 2 Feb .，2011 龙葵是茄科植物龙葵（Solanum nigrum L.）的干燥地上部分。曾被1977年版《中华人民共和国药典》收载，龙葵性寒，味苦、微甘，有小毒，有清热解毒、消肿散结、消炎利尿等功效[1]。龙葵不仅在传统医学上有着广泛应用，在现代临床医学上也有很多新用途。近年来，人们结合中医药学理论对人体及药物中微量元素开展了广泛的临床及实践研究，发现中药的药效与所含微量元素及各种微量元素含量比值有关。因此，测定中药中微量元素的含量及相对比值能够为阐明中药的作用机制，为探讨中药配制工艺提供一定的信息和理论依据。 目前国内部分学者采用原子吸收光谱法对龙葵中的部分无机元素及氨基酸进行了测定[2-3]。本实验首次采用ICP-MS 法对龙葵中17种无机元素的含量进行了测定，并用主成分分析及聚类分析等统计学方法对测定结果进行了分析。 1 实验材料1.1 仪器 Agilent7500A 电感耦合等离子体质谱仪（美国安捷伦公司）；MDS-6型温压双控微波消解/萃取仪 与压力消解罐（上海新仪微波化学科技有限公司）；超纯水系统（密理博中国有限公司）；所用玻璃器皿均用5％硝酸浸泡过夜并用三级水冲洗干净备用。 1.2 试剂及龙葵样品 浓硝酸（优级纯）、氢氟酸（优级纯）、过氧化氢（优级纯）、三级水（Milli-Q 制备）。 调谐液：含有7Li、27Co、89Y、 140 Ce 和205Ti 浓度为10μg/L 的调谐液（美国Agilent 公司）。 龙葵分别采自8个省份的不同生长环境，由辽宁中医药大学药用植物教研室王冰教授鉴定为茄科（Solanaceac）、茄属（Solanum）、龙葵（Solanum nigrum L.）的地上部分。粉碎，过60目筛，备用。龙葵样品情况见表1。 2 方 法 2.1 供试品溶液的制备 称取各产地的龙葵地上部分0.3g，置于50mL 聚 四氟乙烯消解罐中，加入浓硝酸5.0mL，消解条件：满功率（800W）压力（0.3Mpa）4min，压力（0.6Mpa）4min，压力（1.0Mpa）4min，压力（1.5Mpa）10min。待冷却至室温后，打开消解罐，赶净硝酸，用三级水 龙葵药材中无机元素主成分分析及聚类分析 单会娇，王冰 （辽宁中医药大学，辽宁 大连 116600） 摘 要：采用 ICP-MS 电感耦合等离子体质谱仪，对选自8个省份不同生长环境下的龙葵药材中17种无机元 素进行了测定和分析，利用SPSS 统计软件对龙葵药材中无机元素进行主成分分析和聚类分析。各产地的龙葵中元素的绝对含量虽然不同，但却呈现相似的分布态势。主成分分析结果表明：B、V、Fe、Co、As、Se、Sr、Mn、Cu、Zn、Rb、Ni、Si、Mo 为龙葵药材的特征元素。聚类分析结果表明元素的分布特征与龙葵药材的生长环境密切相关。主成分分析和聚类分析是龙葵药材元素分析的有效方法。为寻找影响龙葵药材质量的因素提供帮助。 关键词：ICP-MS；龙葵；无机元素；主成分分析；聚类分析 中图分类号：R284.1 文献标识码：A 文章编号：1673-842X (2011) 02- 0187- 03 收稿日期：2010-09-20 作者简介：单会娇（1985-），女，硕士研究生，研究方向：药用植物种质资源及质量评价。通讯作者：王冰（1952-），男，教授，博士生导师，研究方向：药用植物种质资源及质量评价。 Solanum Nigrum of Inorganic Elements in Medicinal Herbs Principal Component Analysis and Cluster Analysis SHAN Hui-jiao，WANG Bing （College of Pharmacy，Liaoning University of Traditional Chinese Medicine，Dalian 116600，Liaoning，China）Abstract： Using ICP-MS inductively coupled plasma mass spectrometer，selected from six provinces of the different growth environments of 17 herbs nigrum inorganic elements were determined and analyzed using SPSS statistical software nigrum inorganic elements in medicinal herbs in the principal component analysis and cluster analysis. Principal component analysis results showed that：B，V，Fe，Co，As，Se，Sr，Mn，Cu，Zn，Rb，Ni，Si，and Mo for the medicinal characteristics of elements of Solanum nigrum. Cluster analysis results showed that the distribution of elements in the growth of herbs and black nightshade are closely related to the environment. Principal component analysis and cluster analysis is the analysis of Solanum nigrum medicinal elements in an effective manner. Solanum nigrum in search of medicinal herbs affect the quality of the factors that help. Key words： ICP-MS；Solanum nigrum；inorganic elements；principal component analysis；cluster analysis
一、组成细胞的元素和化合物 1.组成细胞的元素分类 (1)按含量分 大量元素：等 微量元素：等(2)按作用分 最基本元素： 组成人体细胞的主要元素： （按占细胞鲜重的百分比） 2.组成细胞的化合物 1)种类 无机化合物： 有机化合物：、脂质、蛋白质、 (2)含量 ①占细胞鲜重最多的化合物是。 ②占细胞鲜重最多的有机化合物是。 ③占细胞干重最多的化合物是。 三、细胞中的无机物 1.细胞中的水 (1)存在形式：和。 (2)含量变化：生物体的含水量与和生物的 有关。 (3)功能 ①自由水 a.细胞内的 b.参与许多 c.运送和 d.为细胞生存提供
②结合水：是的重要组成成分。 (4)自由水与结合水的联系 自由水结合水 2.细胞中的无机盐 (1)含量：很少，占细胞鲜重的1%～1.5%。 (2)存在形式：绝大多数以的形式存在，少部分是细 胞内的组成成分。 (3)功能：维持细胞和生物体的，维持细胞的 平衡等。 1.种类与含量 (1)上述元素分类是针对生物整体概况的，具体到某种生物 时元素的归属可能不同，如氯元素(Cl)是组成人体的大量元素，但对植物而言却属于微量元素。 (2)大量元素和微量元素都是组成生物体的必需元素。生物体内所含有的元素却不一定都是必需元素。 (3)占人体细胞干重最多的元素是C，占人体细胞鲜重最多的元素是氧，无论鲜重还是干重，C、H、O、N四种元素的含量最多。 2.元素的统一性和差异性 (1)元素种类上的统一性 ①生物界与非生物界在元素种类上具有统一性，构成生物体的化学元素在无机自然界都能找到，没有一种是生物界所特有的。 ②生物界元素都是从无机环境中获取的，如下图：
4实证过程与结果 主成分与聚类分析 首先通过SPSS软件对环境污染的相应指标进行主成分分析，得到： 提取Y 1、Y 2 、Y 3 和Y 4 四个主成分，其累积贡献率已经达到，超过80%，代表 所有环境污染指标的绝大部分信息。Y 1偏向于解释工业氢氧化物排放量，Y 2 偏向 于解释生活烟尘排放量，Y 3偏向于解释生活废水排放量，Y 4 偏向于解释工业二氧 化硫排放量。 然后，根据主成分分析结果，用Z=*Y 1+*Y 2 +*Y 3 + *Y 4 计算综合得分，见下表1。 表1 环境污染地区的主成分综合得分表 序号地区Z排名序号地区Z排名1北京517武汉13 2天津418长沙28 3石家庄619广州19 4太原820南宁24 5呼和浩特1221海口31 6沈阳1722重庆1 7长春1623成都20 8哈尔滨224贵阳18 9上海325昆明26 10南京1526拉萨30 11杭州927西安7 12合肥2128兰州23 13福州2529西宁11 14南昌2930银川27 15济南1031乌鲁木齐22 16郑州14 最后将环境污染的综合得分作为个案进行层次聚类分析，将31个地区分为5类，如表2。 表2 各地区污染分类 分类污染情况地区 1轻度污染海口、拉萨
2比较轻度污染合肥、乌鲁木齐、福州、南宁、兰州、，昆明、成都、银川、南昌、长沙、沈阳、长春、南京、广州、贵阳、郑州、武汉、济南、西宁、呼和浩特 3污染情况一般太原、杭州、石家庄、西安 4污染比较严重北京、天津 5污染十分严重上海、哈尔滨、重庆 主成分分析和聚类分析在SPSS中的操作过程 打开SPSS，“文件-打开-数据”，选中excel，如下图结果。 首先将变量标准化，“分析-描述统计-描述”，将变量全部选入对话框，点上“将标准化得分另存为变量（Z）”，结果如下。
无机化学及分析化学总结 第一章 绪论 ● 系统误差：由固定因素引起的误差，具有单向性、重现性、可校正 ● 偶然误差：随机的偶然因素引起的误差， 大小正负难以确定，不可校正，无法避免，服从统计规律 （1）绝对值相同的正负误差出现的概率相等 （2）大误差出现的概率小，小误差出现的概率大。 ● 准确度: 在一定测量精度的条件下分析结果与真值的接近程度，用误差衡量 ● 精密度(precision):多次重复测定某一量时所得测量 值的离散程度。用偏差衡量 ● 准确度与精密度的关系：精密度好是准确度好的前提；精密度好不一定准确度高 ● 测定结果的数据处理 (1)对于偏差较大的可疑数据按Q 检验法进行检验，决定其取舍； (2) 计算出数据的平均值、平均偏差与标准偏差等；复习p12例题 ● 有效数字及其计算规则 有效数字:实际能测得的数据，其最后一位是可疑的。对于可疑数字一般认为有±1的误差 例： 滴定管读数 21.09 mL 分析天平读数 0.2080 g 最后一位为可疑值 注意: (1) “0”的作用：有效数字（在数字的中间或后面）定位作用（在数字的前面） (2)对数值(pH 、pOH 、pM 、pK 等)有效数字的位数取决于小数部分的位数。 计算规则：(1) 加减法:计算结果小数点后的位数与小数点后位数最少的数据一样。 (2)乘除法（乘方、开方、对数）计算结果的有效位数与有效位数最少的数据一样。 第三章 化学热力学初步 基本概念：化学反应进度、体系与环境、状态与状态函数(状态函数的特征)、热与功(热与功的符号、体积功的计算=-??W p V )、内能和热力学第一定律(热力学定律第一定律表达 式ΔU = Q + W ) ?r H θm 的计算： △r H m ：摩尔反应焓变，对于给定的化学反应,反应进度为1mol 时的反应热 ?rH θm ：化学反应中，任何物质均处于标准状态下，该反应的摩尔反应焓变 ?f H θm ：在温度Ｔ及标准态下，由参考状态单质生成1mol 物质Ｂ的标准摩尔反应焓变即为物质Ｂ在Ｔ温度下的标准摩尔生成焓。参考状态单质的标准生成焓为零。 1.利用?f H θm 计算?rH θm r m B f m.B B H (298.15K)H (298.15K)θ θ?=ν?∑， ?rH θm ≈?rH θm (298.15K)； 2.盖斯定律：在恒容或恒压同时只做体积功的情况下，任一化学反应，不论是一步完成的，还是分几步完成的，其化学反应的热效应总是相同的，即化学反应热效应只与始、终状态有关而与具体途径无关。根据盖斯定律若化学反应可以加和，则其反应热也可以加和。 反应的方向： 热力学中，有两条重要的自然规律控制着所有物质系统的变化方向 (1)从过程的能量变化来看，物质系统倾向于取得最低能量状态；(2)从系统中质点分布和运动状态来分析，物质系统倾向于取得最大混乱度。