CN101271092A - 中药色谱指纹图谱特征数字化和全定性全定量质量控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种中药色谱指纹图谱超信息特征数字化控制方法，其37个特征指标结合计算机软件技术用于中药材、中药提取物和中药制剂的生产质量控制。同时公开了中药色谱指纹图谱全定性全定量质量控制方法，使用比率定性相似度S_F′、含量相似度Q％、校正含量相似度Q_F％、投影含量相似度C％、定量相似度P％、模长百分比W％、平均质量百分数M％、校正平均质量百分数M_F％、欧氏距离百分比d％和投影含量相似度误差ΔC％等指标，结合计算机软件技术用于中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药的生产质量控制。本发明用于中药材或中药制剂的指纹图谱评价及其试验条件的确认评价，使不同条件下实验结果具有量化参考指标，具有很好的实用性。

Description

中药色谱指纹图谱特征数字化和全定性全定量质量控制方法

技术领域：

本发明属于医药技术领域，确切地说它是中药色谱指纹图谱质量控制技术的理论控制方法，即中药色谱指纹图谱数字化控制方法和全定性全定量相似度质量控制方法。

背景技术：

中药是我国医药中具有自主知识产权的瑰宝，加入世贸组织后，是最有竞争力的品种。制约我国中药产业的瓶颈是中药质量控制，严重影响了中药的出口。指纹图谱是当前国际公认的最有效的全面反映天然药物质量的最可靠控制技术，所有中药材和中药制剂采用指纹图谱控制技术是必由之路，是中药走向世界的前提条件。在21世纪全面控制天然药物的质量成为现实，指纹图谱质控技术植根于生产实践，具有通用性和实用性，是控制天然药物质量的首选技术。由于中药指纹图谱结果是一个巨大的潜信息库，以HPLC、GC、HPCE、TLC等色谱方法为主要手段，包括质谱和光谱等多方面的大量信息，必须采用多维数据处理的方法和理论，结合不断发展的计算机技术和化学计量学手段，对大量信息提取、加工、精练，才能从多维角度揭示中药色谱指纹图谱所具有的特征和很好地控制中药的质量。目前国内外关于中药指纹图谱定量相似度控制方法是一个空白，有关定性相似度的质量控制方法有很大缺陷，本发明很好地解决了中药色谱指纹图谱定性定量控制问题，公布了全定性和全定量相似度质量控制技术。

发明内容：

本发明公开了一种中药色谱指纹图谱数字化控制方法，其37个特征指标结合计算机软件技术用于中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药的生产质量控制。同时公开了中药色谱指纹图谱金定性全定量相似度质量控制方法。

本发明包括如下几个方面：

一、中药色谱指纹图谱数字化指标

1检测波长λ，用来揭示指纹峰紫外吸收情况；2指纹峰总数n，说明共有峰容量；3指纹峰基线分离(R≥1.5)峰对儿数m，它直观反映分离情况；4有效分离率β， $\mathrm{\β}=\frac{m}{n-1}$ 它简明指出分离好坏；5指纹信号均化系数γ，为向量 $\stackrel{\→}{a}=(\mathrm{1,1,1},...,1)$ 和指纹向量 $\stackrel{\→}{P}=(A_1,A_2,A_3,...,A_n)$ 之间的夹角余弦值，A_i代表峰面积，γ也可以用向量 $\stackrel{\→}{a}=(\mathrm{1,1,1},...,1)$ 和指纹向量 $\stackrel{\→}{P}=(X_1,X_2,X_3,...,X_n)$ 之间的夹角余弦值表示，X_i代表各共有峰面积分数， $\mathrm{\γ}={\left[n\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i^2\right]}^{-\frac{1}{2}}$ ，γ越接近1，则指纹信号平均化越好；6指纹峰几何平均面积A₀， $A_0=\sqrt[n]{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Π}}}{A}_i}$ ，它简要代表指纹信号大小；7指纹峰算术平均面积A， $\stackrel{\‾}{A}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i$ ，它也代表指纹峰信号大小；8峰面积比率δ， $\mathrm{\δ}=\frac{A_0}{\stackrel{\‾}{A}}$ ，所有指纹峰面积越接近，则A₀越趋与A相等(δ越接近1)，因此δ也代表信号均化性；9色谱空间占用率，η， $\mathrm{\η}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i}{T-t_{R1}}\×100\%$ ，所有指纹峰峰宽之和占末峰与首峰保留时间差的百分数，它代表共有指纹峰色谱空间占用率，在各组分完全分离条件下，η越大越好。10总积分面积和∑A_i，它代表各成分的总体含量和积分信号大小；11第一强峰归一化面积A₁％；12第二强峰归一化面积A₂％；13第三强峰归一化面积A₃％；14第四强峰归一化面积A₄％；15第五强峰归一化面积A₅％；16第六强峰归一化面积A₆％；17第七强峰归一化面积A₇％；18第八强峰归一化面积A₈％，归一化面积是指峰面积的百分数，按峰面积百分数大小统计的八强峰可概括指示重要指纹信号分布情况和大致含量分布；19三强峰比例A₁∶A₂∶A₃，以第三强峰面积A₃＝1，计算第一、二、三强峰之比，以其可控制重要指纹成分比例含量；20平均峰高H，为共有指纹峰平均峰高，它从总体上揭示指纹信号强弱；21共有峰平均峰宽W，它可揭示指纹系统柱效情况，W越小，柱效越高；22最强峰柱效N，以积分面积最大指纹峰计算的理论板数，它约为系统最低柱效；23总分离度和∑R_i，为各峰间分离度之和，它代表系统分离情况，越大越好；24平均分离度R，各峰间分离度的平均值 $\stackrel{\‾}{R}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{R}_i,$ 它简要揭示分离情况(与1.5比较，可看出系统分离好坏)；25分离度均化系数τ，τ是向量 $\stackrel{\→}{a}=(\mathrm{1,1,1},...,1)$ 和分离度向量R＝(R₁，R₂，R₃，...，R_n-1)之间的夹角余弦值，τ越接近1，则分离度平均化越好，各峰间距越理想；26末指纹峰保留时间T(min)，它代表分析方法的时间效率；27表观进样量Q(mg)，与一次进样量相当的原生药材(或制剂)质量(mg)，Q越大，它说明样品含有的化学成分含量越低；28色谱指纹图谱指数F， $F=\mathrm{lgR}=\mathrm{n\β\γlg}{A}_0=\mathrm{\β\γ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\lg A_i,$ 它代表指纹信号大小、信号均匀化程度和分离效率高低，F越大越好；29色谱指纹图谱相对指数Fr； $F_r=\frac{50F}{\mathrm{Qt}}=\frac{50\mathrm{n\β\γlg}{A}_0}{\mathrm{Qt}}=\frac{50\mathrm{\β\γ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\lg A_i}{\mathrm{Qt}},$ 它是将1mg中药材(或制剂)提取物进样分离50min后获得的F值，它综合了指纹信号强度、信号分布均匀性、分离效率(有效分离率和时间效率)以及原生药材(或制剂)取量等多方面信息；30色谱指纹图谱时间校正指数Fr_(T)； $F_{r\left(T\right)}=\frac{50F}{t}=\frac{50\mathrm{n\β\γlg}{A}_0}{t}=\frac{50\mathrm{\β\γ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\lg A_i}{t},$ 在50min内分离供试液获得的F值，它揭示固定时间内系统指纹图谱指数的大小；31色谱指纹图谱表观进样量校正指数Fr_(Q)； $F_{r\left(Q\right)}=\frac{F}{Q}=\frac{\mathrm{n\β\γlg}{A}_0}{Q}=\frac{\mathrm{\β\γ}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\lg A_i}{Q},$ 它是将1mg中药材(或制剂)提取物进样后获得的F值，它综合了指纹信号强度、信号分布均匀性、有效分离率和样品提取信息丰富程度的指数；32指纹图谱总熵值S；根据信息量理论，指纹图谱系统总熵值为 $S=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i\ln p_i,$ pi为色谱峰面积归一化值，S代表指纹图谱信息量大小，越大越好；33色谱指纹图谱信息量指数I；指纹系统总信号强度以 $R=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Π}}}{A}_i^{S_i}=A_1^{-p_1\ln p_1}\·A_2^{-p_2\ln p_2}\·A_n^{-p_n\ln p_n}$ 表示，两边同时取自然对数得 $I=\ln R=-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i\ln p_i\ln A_i,$ I是单峰信息量与峰面积自然对数乘积的总和，是总信号强度的指数，它既揭示了指纹图谱总信息量、反映指纹图谱总信号大小，它又揭示只有在各指纹峰面积相等时可获得最大值(即信号的平均化程度)，因此I是代表指纹信号大小、信号均匀化程度和信息量多少的指数，I越大越好；34色谱指纹图谱相对信息量指数Ir，由1mg中药材(制剂)提取物进样后，50min内获得I值， $I_r=\frac{50I}{\mathrm{Qt}}=\frac{-50\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i\ln p_i\ln A_i}{\mathrm{Qt}},$ I_r越大越好；35色谱指纹图谱时间校正信息量指数I_r(T)，供试液进样后在50min内获得的I值， $I_{r\left(T\right)}=\frac{50I}{t}=\frac{-50\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i\ln p_i\ln A_i}{t};$ 36色谱指纹图谱进样量校正信息量指数：由1mg中药材(制剂)提取物进样后获得的I值， $I_{r\left(Q\right)}=\frac{I}{Q}=\frac{-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i\ln p_i\ln A_i}{Q};$ 37两种指数比值ω， $\mathrm{\ω}=\frac{F}{I}=\frac{F_r}{I_r},$ 反映二种指数间的差异。

中药色谱指纹图谱数字化控制方法以色谱指纹图谱指数F和信息量指数I为核心，揭示色谱指纹图谱的潜信息特征：(1)以A，A₀，H反映指纹信号大小；(2)以γ，δ，τ反映指纹信号均化性；(3)以β，∑R_i，R反映分离情况；(4)以N，W反映系统柱效；(5)以总积分面积和反映指纹成分总体含量、八强峰及三强峰比反映各主要成分的含量与比例；(6)以η揭示指纹峰的色谱空间利用率。本发明建立了能够揭示中药材或中药制剂色谱指纹图谱的数字化判据系统，从多维数据角度、多侧面、全方位展示色谱指纹图谱系统的特征性，挖掘出有利于中药质量控制的质控数据。

二、定性相似度和定量相似度指标体系

1.比率定性相似度S′_F在指纹图谱试验中，获得药材供试液指纹向量 $\stackrel{\→}{X}=(x_1,x_2,...,x_n)$ 和对照指纹向量 $\stackrel{\→}{Y}=(y_1,y_2,...{,y}_n),$ x_i和y_i为峰面积计算

与

间夹角余弦值即为定性相似度S_F：

$S_F=\cos \mathrm{\θ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{y}_i}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i^2}\sqrt{\underset{i-1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i^2}}...\left(1\right)$

S_F清晰地揭示了供试品化学成分与对照指纹图谱化学成分在分布比例上的相似程度，但各元素对S_F贡献不等，S_F值特别突出了大指纹峰影响，且大指纹峰严重掩蔽小指纹峰。本发明将对照指纹向量

作 ${\stackrel{\→}{P}}_0=(\mathrm{1,1,1},...,1),$ 样品作 ${\stackrel{\→}{P}}_s=(\frac{x_1}{y_1},\frac{x_2}{y_2},...,\frac{x_n}{y_n})=(r_1,r_2,...,r_n),$ 把与

间夹角余弦值定义为比率定性相似度S′_F： $S_F^{\′}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i}{\sqrt{n\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r_i}^2}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\frac{x_i}{y}}_i}{\sqrt{n\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left({\frac{x_i}{y}}_i\right)}^2}}......\left(2\right),$ S′_F对各指纹峰具有等权性，可灵敏监测小指纹峰缺失。

2.投影含量相似度C％和模长百分比W％

根据

在

上的投影为： $X_L=\frac{\stackrel{\→}{X}\·\stackrel{\→}{Y}}{\stackrel{\→}{\left|Y\right|}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{y}_i}{\sqrt{\underset{i-1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i^2}}=\left|\stackrel{\→}{C}\right|...\left(3\right)$

则 $C\%=\frac{X_L}{\left|\stackrel{\→}{Y}\right|}\×100\%=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i{y}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i^2}\×100\%...\left(4\right)$

$W=\frac{\left|\stackrel{\→}{X}\right|}{\left|\stackrel{\→}{Y}\right|}\×100\%=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i^2}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i^2}}\×100\%...\left(5\right)$

称C％为投影含量相似度。由于各批样品

均投影到

上时为与方向相同，二者的模长比即为C％。实际上

和

大小的最简单比较即模长比见(5)式，在θ趋于0时，C％＝W％，在S_F≥0.90时W％可较好地反映样品中各组分与对照指纹图谱之间的总体含量关系。(6)式揭示了C％与W％关系，因此C％考虑了样品中各组分的含量性质同时也考虑了各组分的分布比例，具有精确性，是利用指纹图谱进行宏观定量控制时非常优秀的指标之一。

C％＝S_F·W％......(6)

3.欧氏距离百分比d％和投影含量相似度误差ΔC％

与

差向量 $\stackrel{\→}{z}=(x_1-y_1,x_2-y_2,...,x_n-y_n,)$ 的模长就是欧氏距离，能够反映样品中各组分与对照指纹图谱中各组分的含量差距，其值d越小越好。把

与

模长百分比值称为欧氏距离百分比d％(越小越好)，表示

与

的差别大小，见(7)式。

在

上的投映

与

的比值恰好反映样品与对照指纹图谱的宏观含量差别，见(8)式，它恰好是投影含量相似度的误差。

$d\%=\frac{\left|\stackrel{\→}{Z}\right|}{\left|\stackrel{\→}{Y}\right|}=\frac{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_i-y_i)}^2}}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i^2}}......\left(7\right)$

$\mathrm{\ΔC}\%=\frac{\left|\stackrel{\→}{D}\right|}{\stackrel{\→}{\left|Y\right|}}\×100\%=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(x_i-y_i)y_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i^2}\×100\%=C\%-100\%...\left(8\right)$

4.含量相似度Q％和校正含量相似度Q_F％用

与

模长百分比值来从总体上说明样品中各组分在多大程度上与对照指纹成分含量的接近程度，见(9)式。Q％值能够代表指纹图谱中各组分的含量与对照指纹图谱对应各组分的含量相似情况，称含量相似度。当考虑各成分分布比例时对Q％值进行校正得到(10)式，显然Q_F％比Q％计算结果更合理些，但由于公式中的平方项影响使得二者数值常常偏高，r_i＝0.5～2.0时，控制的真实性会更好些。

$Q\%=\frac{\left|{\stackrel{\→}{P}}_s\right|}{\left|{\stackrel{\→}{P}}_0\right|}\×100\%=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i^2}\×100\%...\left(9\right)$

Q_F％＝Q％·S_F......(10)

5.宏观含量相似度R％和定量相似度P％样品共有指纹峰总积分面积与对照指纹图谱的指纹峰总积分面积的百分比值R％，称为宏观含量相似度，可宏观判定二者含量差异。相加时不同指纹峰面积有互相抵偿作用，应进行相似度S_F校正， $R\%=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i}\×100\%......\left(11\right)$

则得到定量相似度P％＝S_F·R％......(12)，P％考虑了不同组分的分布比例，控制准确性好于R％，特别在S_F较低时影响明显。

6.平均质量百分数M％和校正平均质量百分数M_F％求

各元素r_i均值百分数M％，它能反映不同指纹成分大体含量情况， $M\%=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i\×100\%=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{x_i}{y_i}\×100\%......\left(13\right),$ 对其进行定性相似度S_F校正，则M_F％＝S_F·M％------(14)，称为校正平均质量百分数M_F％。M％和M_F％能比较简洁地描述样品与对照指纹图谱间的含量相近情况。

三、中药色谱指纹图谱全定性全定量相似度质量控制方法

1.描述化学成分分布的全定性相似度在色谱指纹图谱研究中，根据S_F受大指纹峰影响严重，很难反映小指纹峰丢失；比率定性相似度S′_F对所有指纹峰具有等权性，但反映大指纹峰变动不灵敏。因此由S_F与S′_F联合构成全定性相似度可兼顾监测指纹图谱中大指纹峰和小指纹峰变动与缺失。

2.描述化学成分总体含量的全定量相似度在色谱指纹图谱研究中，投影含量相似度C％，考虑了各组分含量同时也考虑了各组分分布，能清晰反映供试品化学成分与对照指纹图谱化学成分在总体含量上的相似度，但受大指纹峰影响严重，难以反映小指纹峰丢失而具片面性，其与S_F具有相关性。由于宏观含量相似度R％是以峰面积一次方形式定量控制样品指纹成分总体含量，再用描述成分分布比例的S_F校正后得到定量相似度P％，因校正了不同峰积分相加而产生的抵偿作用，因此能很好地反映组分的分布比例和含量性质。P％对所有峰积分值具有等权性，能较好反映大指纹峰和小指纹峰含量变动。C％与P％构成全定量相似度，用来兼顾监测色谱指纹图谱中大指纹峰和小指纹峰的含量变动与缺失。全定量相似度也可以是W％与R％，或Q％与M％，或Q_F％与M_F％的组合。

中药样品①全定性相似度S_F和S′_F都大于0.9，②全定量相似度C％和P％(或W％与R％，或Q％与M％，或Q_F％与M_F％)都为90％～110％，③全定量相似度组内误差小于10％，以上三个条件为中药样品质量合格的控制标准。

本发明用37个量化指标揭示中药指纹图谱的超信息特征，建立了能够揭示中药材或中药制剂色谱指纹图谱超信息特征的数字化判据系统，从多维数据角度、多侧面、全方位展示色谱指纹图谱系统的特征性。将此方法用于中药材或中药制剂的指纹图谱评价及其试验条件的确认评价，使不同条件下实验结果具有量化参考指标，具有很好的实用性，所应用的定性相似度和定量相似度指标对在中药指纹图谱的全定性全定量控制中发挥了很大的作用。

附图说明：

图1为样品指纹向量和对照指纹向量图

具体实施方式

1、使用中药色谱指纹图谱数字化控制方法即用37个特征参数，从多侧面、全方位揭示中药色谱指纹图谱的浅信息特征。使用上述指标通过汇编计算机软件来实现控制中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药的质量。

2、以η、A₀、γ，δ，τ，β，N，W、F、Fr、I、Ir等指标单独或部分指标进行中药材、中药提取物和中药制剂的生产质量控制，以此37个特征参数或其中一部分汇编计算机软件。

3、将宏观含量相似度R％、含量相似度Q％、校正含量相似度Q_F％、投影含量相似度C％、定量相似度P％、模长百分比W％、平均质量百分数M％、校正平均质量百分数M_F％，8个定量相似度指标应用于中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药生产质量控制和汇编评价软件。

4、使用Q％、Q_F％、R％、C％、P％、W％、M％、M_F％中任何一个参数或其中的几个参数同时作为生产控制指标和汇编评价软件

5、比率定性相似度S′_F参与定性相似度评价或汇编软件，进行中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药生产质量控制。

6、中药全定性全定量相似度质量控制方法，即由S_F与S′_F同时使用构成全定性相似度监测大指纹峰或小指纹峰的变动与缺失；由C％与P％，或W％与R％，或Q％与M％，或Q_F％与M_F％等指标四种组合中任意一组构成全定量相似度来同时监测大指纹峰和小指纹峰宏观含量变动。由上述全定性相似度和四种全定量相似度中的任意一组构成全定性全定量相似度质量控制方法来实现中药材、中药提取物和中药制剂的生产质量控制及汇编评价软件，

7、样品全定性相似度S_F和S′_F都大于0.9，全定量相似度C％和P％(或W％与R％，或Q％与M％，或Q_F％与M_F％)都为90％～110％，定量相似度组内误差小于10％为合格控制标准。

Claims (7)

1、中药色谱指纹图谱特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：它用37个特征参数，揭示中药色谱指纹图谱的超信息特征和双定性双定量相似度方法分别与计算机软件技术结合，实现控制中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药的质量。

2、根据权利要求1所述的中药色谱指纹图谱超信息特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：以η、A₀、γ，δ，τ，β，N，W、F、Fr、I、Ir、总积分面积和三强峰比单独或部分指标进行中药材、中药提取物和中药制剂的生产质量控制，以此37个特征参数汇编计算机软件。

3、根据权利要求1所述的中药色谱指纹图谱超信息特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：将含量相似度Q％、宏观含量相似度R％、校正含量相似度Q_F％、投影含量相似度C％、定量相似度P％、模长百分比W％、平均质量百分数M％、校正平均质量百分数M_F％、欧氏距离百分比d％和投影含量相似度误差ΔC％10个定量相似度用于中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药的生产质量控制和汇编计算机软件。

4、根据权利要求3所述的中药色谱指纹图谱超信息特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：使用Q％、Q_F、R％、C％、P％、W％、M％、M_F％、d％和ΔC％其中任何一个参数或其中的几个参数作为生产控制指标和汇编中药指纹图谱计算机评价软件。

5、根据权利要求1所述的中药色谱指纹图谱超信息特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：以比率定性相似度S′_F参与通过计算机软件技术，实现中药材、中药提取物和中药制剂以及植物药的生产质量控制和汇编中药指纹图谱计算机评价软件。

6、根据权利要求1所述的中药色谱指纹图谱超信息特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：由S_F与S′_F同时使用构成双定性相似度监测大峰或小峰的变动与缺失，由C％与P％(或由R％与M％)构成双定量相似度来监测大峰和小峰的含量变动，四者构成双定性双定量相似度质量控制法来实现中药材、中药提取物和中药制剂的生产质量控制和汇编中药指纹图谱计算机评价软件。

7、根据权利6所述的中药色谱指纹图谱超信息特征数字化和全定性全定量质量控制方法，其特征在于：样品定性相似度S_F和S′_F都大于0.9、定量相似度C％和P％都为90％～110％，S_F和S′_F、C％和P％的组内误差小于10％为合格的控制标准。

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