專利名稱：一種天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于天然藥物的藥效檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
齲病是人類最常見的口腔疾病，發(fā)病率高，流行性廣，嚴(yán)重影響人類口腔及全身健康。天然藥物，特別是中藥，因其來(lái)源豐富，取材方便，具有長(zhǎng)期的臨床應(yīng)用基礎(chǔ)，療效肯定而副作用輕微，成為齲病防治研究的重點(diǎn)。
根據(jù)齲病病因及病變過(guò)程的特點(diǎn)，防齲藥物的藥效主要包括藥物對(duì)口腔致齲菌和牙齒礦化兩個(gè)方面的作用。目前對(duì)防齲藥物的藥效檢測(cè)通常都是檢測(cè)藥物其中某一方面的作用效果，而由于某些天然藥物兼有兩方面的作用，且各檢測(cè)指標(biāo)體系的權(quán)重在防齲藥物藥效評(píng)價(jià)中具有差異，如何全面真實(shí)反映防齲藥物藥性作用的效果引起了廣泛的關(guān)注。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)天然藥物防齲藥效的進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，難以全面反映防齲天然藥物藥效高低的問(wèn)題。
本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，包括下述步驟篩選天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)；確定該細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；根據(jù)篩選的所述細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)對(duì)天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能和/或牙齒生物礦化效能進(jìn)行檢測(cè)，獲取天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值和/或牙齒生物礦化效能參數(shù)值。
根據(jù)所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值和牙齒生物礦化效能參數(shù)值，對(duì)天然藥物防齲藥效的綜合效能進(jìn)行檢測(cè)，獲取天然藥物防齲藥效的綜合效能參數(shù)值。
所述細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)包括產(chǎn)酸能力、粘附抑制率、胞外產(chǎn)多糖能力和最低抑菌濃度。
所述牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)包括鈣離子釋出濃度和總熒光量。
所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值、牙齒生物礦化效能參數(shù)值或者綜合效能參數(shù)值通過(guò)逼近理想解的排序TOPSIS法檢測(cè)獲取。
所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值、牙齒生物礦化效能參數(shù)值或者綜合效能參數(shù)值通過(guò)所述模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)獲取。
本發(fā)明通過(guò)建立天然藥物防齲效能檢測(cè)模型，檢測(cè)天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能和/或牙齒生物礦化效能參數(shù)值，檢測(cè)結(jié)果可信度高，并可以全面反映天然藥物的綜合防齲藥效，可用于防齲藥物初篩過(guò)程的藥效檢測(cè)，有利于從眾多待篩的藥物中找出藥效確實(shí)的防齲新藥，可以節(jié)約防齲藥物篩選過(guò)程中的人力、物力和財(cái)力。


圖1是本發(fā)明提供的天然藥物防齲檢測(cè)的指標(biāo)體系示意圖；圖2是本發(fā)明提供的天然藥物防齲檢測(cè)中各指標(biāo)的權(quán)重分布示意圖；圖3是本發(fā)明中天然藥物防齲模糊綜合檢測(cè)的檢測(cè)模式原理圖。
具體實(shí)施例方式
以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
本發(fā)明通過(guò)篩選天然藥物的防齲效能指標(biāo)，并可綜合檢測(cè)天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能和牙齒生物礦化效能參數(shù)值，對(duì)天然藥物防齲藥效進(jìn)行全面客觀的檢測(cè)，全面反映天然藥物的綜合防齲效能。
本發(fā)明選擇五倍子、白芷、檳榔、川芎、大黃、兒茶、蜂房、黃芩、三七、血藤、10種天然藥物作為檢測(cè)對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)五倍子等十種天然藥物和氟化物、水進(jìn)行的體外抑齲實(shí)驗(yàn)和脫礦、再礦化實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)。
天然藥物的防齲藥效主要包括兩個(gè)方面，即天然藥物對(duì)口腔致齲菌的作用和對(duì)牙齒生物礦化的作用，因此本發(fā)明選擇這兩個(gè)方面的指標(biāo)作為天然藥物防齲效能綜合檢測(cè)的指標(biāo)體系。
變形鏈球菌是牙菌斑中的主要定植菌，也是公認(rèn)的主要齲病相關(guān)菌，它能以蔗糖為底物合成細(xì)胞內(nèi)、外多糖，以特異性和非特異性的方式粘附于牙面形成牙菌斑，進(jìn)而在菌斑中代謝產(chǎn)酸，酸性代謝產(chǎn)物的不斷累積，能夠逐步導(dǎo)致牙體硬組織的酸蝕脫礦，有機(jī)物分解，齲損形成。因此，變形鏈球菌的產(chǎn)酸、胞外多糖合成及對(duì)牙面的粘附是其致病的主要毒力因子。因此，本發(fā)明選擇實(shí)驗(yàn)藥物對(duì)變形鏈球菌生長(zhǎng)和上述毒力因子的抑制實(shí)驗(yàn)，作為檢測(cè)藥物防齲效能的細(xì)菌學(xué)檢測(cè)指標(biāo)，包括產(chǎn)酸能力(ΔPH)、粘附抑制率、產(chǎn)胞外多糖能力和最低抑菌濃度(MIC)。
齲病的發(fā)生是脫礦和再礦化交替進(jìn)行的化學(xué)動(dòng)力過(guò)程，脫礦作用大于再礦化作用將導(dǎo)致齲病的發(fā)生，而再礦化作用大于脫礦作用，可以使早期齲達(dá)到不同程度的治愈，阻止齲病的發(fā)展。齲病的形成是以Ca2+的丟失為基本特征，因此對(duì)Ca2+的檢測(cè)是檢測(cè)牙齒硬組織脫礦和再礦化的主要手段之一。研究已經(jīng)證實(shí)，當(dāng)酸處理牙釉質(zhì)面時(shí)，會(huì)有鈣離子從釉質(zhì)中溶出，因此可以通過(guò)檢測(cè)酸性緩沖液中的鈣離子濃度來(lái)了解釉質(zhì)脫礦的程度，這種方法廣泛用于脫礦研究中。激光共聚焦掃描顯微鏡是80年代初研制成功的一種高光敏度、高分辨率、可檢測(cè)出樣本中微弱熒光的新型生物學(xué)儀器，是一種可以替代定量顯微放射照相技術(shù)(TMR)檢測(cè)牙體硬組織脫礦和再礦化的先進(jìn)方法。礦物減少會(huì)促使熒光標(biāo)記進(jìn)入齲損孔隙內(nèi)，因而可以通過(guò)測(cè)量脫礦組織中的熒光量而了解脫礦情況。其熒光面積代表脫礦區(qū)域，平均熒光量代表脫礦區(qū)域中孔隙大小及數(shù)量，而總熒光量綜合前兩者所反映的信息，是最能代表脫礦區(qū)域面積及孔隙率的指標(biāo)，即最能反映脫礦程度的一個(gè)指標(biāo)。因此，本發(fā)明選擇鈣離子釋出濃度和總熒光量(Total Fluorescence，TF)作為檢測(cè)藥物防齲藥效的牙齒礦化檢測(cè)指標(biāo)。
天然藥物防齲效能綜合檢測(cè)的指標(biāo)體系如圖1所示。
觀察天然藥物的細(xì)菌學(xué)作用，多數(shù)藥物表現(xiàn)出對(duì)變形鏈球菌個(gè)別毒力因子具有較好的作用效果，而對(duì)其他毒力因子的作用效果則較差，也有一些天然藥物對(duì)各毒力因子均有較好的作用效果，例如五倍子，提示不同的天然藥物對(duì)于變形鏈球菌毒力因子的作用機(jī)制不相同。
下表示出了天然藥物防齲藥效細(xì)菌學(xué)檢測(cè)指標(biāo)的均數(shù)及其排序

觀察天然藥物對(duì)牙齒生物礦化的作用效果，可以看到各天然藥物對(duì)于脫礦、再礦化的作用也是不同的，只有個(gè)別藥物在抑制脫礦、促進(jìn)再礦化方面都表現(xiàn)出了較好的作用效果。下表示出了本發(fā)明中天然藥物防齲藥效牙齒礦化檢測(cè)指標(biāo)的均數(shù)及其排序

在檢測(cè)時(shí)，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行同趨勢(shì)化處理。一般來(lái)說(shuō)，指標(biāo)X1，X2，…，Xm中可能含有“極大型”指標(biāo)、“極小型”指標(biāo)、“居中型”指標(biāo)和“區(qū)間型”指標(biāo)?！皹O大型”指標(biāo)指其取值越大越好的指標(biāo)，比如產(chǎn)值、利潤(rùn)等；“極小型”指標(biāo)指其取值越小越好的指標(biāo)，比如成本、能耗等；“居中型”指標(biāo)指本發(fā)明既不期望其取值越大越好，也不期望其取值越小越好，而是期望其取值居中越好的指標(biāo)，比如身高、體重等；“區(qū)間型”指標(biāo)是期望其取值落在某個(gè)區(qū)間內(nèi)為最佳的指標(biāo)。若指標(biāo)X1，X2，…，Xm含有幾種類型的指標(biāo)，則必須在進(jìn)行綜合檢測(cè)前，將檢測(cè)指標(biāo)的類型作一致化處理。
本發(fā)明體外抗齲實(shí)驗(yàn)所做涉及的指標(biāo)中，除粘附抑制率和細(xì)胞外多糖合成為“極大型”指標(biāo)外，其余均為“極小型”指標(biāo)，對(duì)于極小型指標(biāo)x，通過(guò)Xij′＝1/Xij變換而轉(zhuǎn)化為高優(yōu)指標(biāo)Xij′，并建立同趨勢(shì)化后的原始數(shù)據(jù)表。
下表示出了本發(fā)明中同趨勢(shì)化后的原始數(shù)據(jù)表

上述指標(biāo)體系確定后，要考慮各指標(biāo)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)大小，確定各指標(biāo)重要程度不同的系數(shù)，即權(quán)重系數(shù)。權(quán)重系數(shù)是用以權(quán)衡檢測(cè)事物總體中各指標(biāo)相對(duì)重要程度的量值，其數(shù)值的大小直接影響檢測(cè)的結(jié)果，使檢測(cè)對(duì)象的優(yōu)劣順序發(fā)生改變。本發(fā)明采用層次分析法來(lái)確定檢測(cè)指標(biāo)體系的權(quán)重。本發(fā)明按層次分析法的原理設(shè)計(jì)“專家咨詢表”，邀請(qǐng)?jiān)诳谇会t(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)具有較高學(xué)術(shù)水平和較豐富經(jīng)驗(yàn)的專家，依據(jù)其經(jīng)驗(yàn)和價(jià)值判斷填寫調(diào)查表。本調(diào)查向四川大學(xué)華西口腔醫(yī)學(xué)院等各學(xué)科專家，共發(fā)出專家咨詢表42份，回收率為83％。專家具有較廣泛的代表性和較高的權(quán)威性，整體素質(zhì)優(yōu)良，咨詢結(jié)果可信度高。由若干位專家對(duì)同一層次的各元素關(guān)于某一準(zhǔn)則的重要性進(jìn)行兩兩比較，采用1～9比率標(biāo)度法，將比較判斷量化，寫成矩陣形式，即構(gòu)成判斷矩陣。下表示出了1～9比率標(biāo)度的含義

由于層次分析法在專家咨詢時(shí)采用兩兩比較的方法，每一次比較都是獨(dú)立進(jìn)行，無(wú)固定的參照物，因此很容易會(huì)出現(xiàn)判斷思維前后不一致的情形。例如某專家做出這樣的判斷A比B重要，B比C重要，而C又比A重要，這稱為次序不一致性。又如A比B重要3倍，A比C重要3倍，而B又比C重要2倍，這稱為基本不一致性。所以要求判斷矩陣應(yīng)該有大體的一致性，故必須要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，即單層一致性檢驗(yàn)，以保證其結(jié)果的有效性、合理性。單層一致性檢驗(yàn)可以歸結(jié)為計(jì)算判斷矩陣的最大特征根及其特征向量問(wèn)題，由于矩陣的最大特征根λmax的值越接近于判斷矩陣的階數(shù)m時(shí)，判斷矩陣的一致性就越好。為了判斷矩陣是否具有滿意的一致性，通過(guò)判斷矩陣的一致性指數(shù)Consistence Index，CI)和隨機(jī)一致性比率(Consistence Ratio，CR)來(lái)衡量CI=λmax-mm-1;]]>CR=CIRI;]]>其中，RI為同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，下表為1～9階判斷矩陣RI的理論值

通常，當(dāng)隨機(jī)一致性比率CR小于0.10時(shí)，即認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則就需要調(diào)整判斷矩陣，并使之具有滿意的一致性。
本發(fā)明在調(diào)查的準(zhǔn)則層(細(xì)菌學(xué)實(shí)驗(yàn)和牙齒礦化實(shí)驗(yàn))和指標(biāo)層II(鈣流失率和總熒光強(qiáng)度)，因?yàn)閮H涉及兩個(gè)指標(biāo)，不存在判斷矩陣不一致的可能性，故通過(guò)率為100％。指標(biāo)層I(產(chǎn)酸能力、粘附抑制率、產(chǎn)胞外多糖能力、最低抑菌濃度)因?yàn)橐仓簧婕八膫€(gè)指標(biāo)，其通過(guò)率也較高。
層次分析法要求對(duì)未通過(guò)一致性檢驗(yàn)的判斷矩陣，應(yīng)將調(diào)查表返回給調(diào)查對(duì)象重新調(diào)整。在經(jīng)過(guò)兩輪返回調(diào)查表后，最終第二部分的判斷矩陣均通過(guò)一致性檢驗(yàn)。
在用AHP模型進(jìn)行專家咨詢時(shí)，由于有多個(gè)專家參與，故對(duì)同一個(gè)準(zhǔn)則，將獲得多個(gè)判斷矩陣，本發(fā)明獲得了35個(gè)判斷矩陣。以其中兩個(gè)專家的判斷矩陣。
專家1子目標(biāo)層

方案目標(biāo)層I

方案目標(biāo)層II

專家2子目標(biāo)層

方案目標(biāo)層I

方案目標(biāo)層II

對(duì)于本發(fā)明得到的綜合群組判斷矩陣(又稱群組AHP)，采用排序向量的加權(quán)平均法。所謂的“權(quán)”是指每個(gè)專家的客觀權(quán)重系數(shù)，它是對(duì)專家能力水平的一個(gè)綜合的數(shù)量表示。本發(fā)明采用“等權(quán)平均”，即認(rèn)為每個(gè)專家的能力水平大致相當(dāng)來(lái)計(jì)算。按下列公式計(jì)算各層次元素的初始權(quán)重系數(shù)WitWi′=ai1·ai2…aimn]]>可以得到每個(gè)專家判斷矩陣的權(quán)重向量wl＝(wl1，wl2w，…，wlm)T，(l＝1，2，…，k)，k為調(diào)查的專家數(shù)，本發(fā)明的試驗(yàn)中k＝35。
然后對(duì)各權(quán)重向量的相應(yīng)分量按下列公式取幾何平均w‾i=wi1·wi2···wikk,(i=1,2,···,m);]]>再按下列公式規(guī)范化wi=w‾iΣj=1mw‾j,(i=1,2,…,m);]]>這樣可得到在每個(gè)層次指標(biāo)的權(quán)重分布，如圖2所示。
最后計(jì)算各個(gè)檢測(cè)指標(biāo)的組合權(quán)重，組合權(quán)重系數(shù)等于某指標(biāo)在各層次權(quán)重的乘積。最終得到的各指標(biāo)的組合權(quán)重系數(shù)如下表所示

在本發(fā)明通過(guò)逼近理想解的排序(Technical for order preference by similarityto ideal solution，TOPSIS)方法對(duì)天然藥物的防齲效能從細(xì)菌學(xué)作用及牙齒生物礦化作用兩個(gè)角度綜合檢測(cè)，并通過(guò)模糊綜合檢測(cè)法對(duì)TOPSIS法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)充和印證。
TOPSIS法是系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析常用的一種決策方法，其基本思想為基于歸一化后的原始數(shù)據(jù)矩陣，找出有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案間的距離(分別用最優(yōu)向量和最劣向量表示)，然后分別計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案間的距離，獲得各檢測(cè)對(duì)象與最優(yōu)方案的相對(duì)接近程度，并以此作為檢測(cè)各方案優(yōu)劣的依據(jù)。計(jì)算步驟如下(1)建立數(shù)據(jù)矩陣設(shè)有n個(gè)檢測(cè)單元，每一檢測(cè)單元有m個(gè)檢測(cè)指標(biāo)，則數(shù)據(jù)矩陣X為X=x11x12...x1mx12x22...x2m............xn1xn2...xnmn×m]]>(2)指標(biāo)的同趨勢(shì)綜合檢測(cè)指標(biāo)體系中有高優(yōu)指標(biāo)和低優(yōu)指標(biāo)，檢測(cè)時(shí)要求指標(biāo)具有相同的趨勢(shì)，一般把低優(yōu)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為高優(yōu)指標(biāo)，建立轉(zhuǎn)化后的原始數(shù)據(jù)表。
(3)數(shù)據(jù)歸一化由于綜合檢測(cè)的各指標(biāo)間的度量單位(量綱)不同，各指標(biāo)的意義、屬性也不一致，所以只有對(duì)不同屬性的指標(biāo)通過(guò)數(shù)學(xué)變換來(lái)消除指標(biāo)的量綱，將指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為指數(shù)值，使得各指標(biāo)值可以直接相加，形成綜合指數(shù)，才可用于綜合檢測(cè)。
數(shù)據(jù)歸一化的數(shù)學(xué)公式如下Zij=xij1Σi=1n(xij1)2]]>；歸一化后的矩陣為Z=Z11Z12...Z1mZ21Z21...Z2m............Zn1Zn2...Znmn×m]]>(4)確定指標(biāo)最優(yōu)值和最劣值，分別構(gòu)成最優(yōu)值向量Z+和最劣值向量Z-Z+=(Z1+,Z2+,…,Zm+);]]>Z-=(Z1-,Z2-,…,Zm-);]]>其中，Zj+=max{zij,z2j,…,znj},Zj-=min{zij,z2j,…,znj}.]]>(5)計(jì)算各檢測(cè)單元指標(biāo)值與最優(yōu)值和最劣值的加權(quán)歐式距離Di+=Σj=1m(wj=(Zji-Zj+))2,i=1,2,...,n;]]>Di-=Σj=1m(wj=(zji-zj-))2,i=1,2,...,n;]]>wj為j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。
(6)計(jì)算各檢測(cè)單元指標(biāo)值與最優(yōu)值的相對(duì)接近程度
Ci=Di-Di++Di-,i=1,2,...,n]]>Ci在0與1之間取值，愈接近1，表示該檢測(cè)對(duì)象越接近最優(yōu)水平；反之，愈接近0，表示該檢測(cè)對(duì)象越接近最劣水平。按照Ci的大小可以對(duì)各項(xiàng)目值進(jìn)行排序。
TOPSIS法得到的Ci值相當(dāng)于綜合指數(shù)值，能定量反映不同檢測(cè)對(duì)象的優(yōu)劣程度，但是，在實(shí)際工作中，人們更關(guān)心檢測(cè)對(duì)象所屬的等級(jí)，而TOPSIS法不能分類檢測(cè)，因此，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，采用模糊綜合檢測(cè)方法，彌補(bǔ)TOPSIS法的這種缺陷。
模糊綜合檢測(cè)是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不清，不易定量的因素定量化，進(jìn)行綜合檢測(cè)的一種方法。所謂的“模糊性”，主要是指客觀事物的差異在中間過(guò)渡中的不確定性。根據(jù)集合論的要求，一個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)于一個(gè)集合，要么屬于，要么不屬于，二者必居其一，且僅居其一。這樣的集合論本身并無(wú)法處理具體的模糊集。檢測(cè)的基本思想是，由于相鄰檢測(cè)等級(jí)之間具有模糊性，因而引入模糊隸屬度作檢測(cè)指標(biāo)，根據(jù)隸屬度的大小確定其所屬等級(jí)。本發(fā)明綜合檢測(cè)的目的是將天然藥物按照防齲效能的高低進(jìn)行分類，各檢測(cè)對(duì)象屬于哪個(gè)等級(jí)，取決于等級(jí)劃分的界限值，而界限值究竟取哪個(gè)數(shù)值是模糊的，而且相鄰檢測(cè)等級(jí)之間也具有模糊性，因而引入模糊綜合檢測(cè)法進(jìn)行檢測(cè)。
模糊檢測(cè)的數(shù)學(xué)模型為B＝W*R，式中W為各指標(biāo)權(quán)重組成的向量，R為各指標(biāo)的隸屬度向量組成的矩陣，它是因素檢測(cè)因素集合U到評(píng)語(yǔ)集合V的模糊關(guān)系矩陣(也稱為單因素評(píng)判矩陣)，B為綜合評(píng)判的結(jié)果向量(是V上的模糊子集)，可以把R看成“模糊變換器”，W看作輸入，B為輸出，其關(guān)系可以用圖3表示。
對(duì)于本發(fā)明中檢測(cè)因素集合U＝{ΔpH，粘附抑制率，胞外產(chǎn)多糖能力……TF}，其評(píng)語(yǔ)集合V＝{優(yōu)、良、中、差}。對(duì)于每種藥物所求出的綜合評(píng)判結(jié)果向量B，可以根據(jù)最大隸屬度原則來(lái)確定其檢測(cè)等級(jí)。由于本發(fā)明的綜合檢測(cè)為多層次結(jié)構(gòu)，故進(jìn)行模糊綜合檢測(cè)時(shí)可以采用逐級(jí)檢測(cè)的方式，以最下層的檢測(cè)指標(biāo)作為第一級(jí)檢測(cè)，根據(jù)每種藥物第一級(jí)檢測(cè)的結(jié)果向量B所組成矩陣，作為第二級(jí)檢測(cè)的單因素評(píng)判矩陣R，以此類推來(lái)進(jìn)行逐級(jí)檢測(cè)。本發(fā)明第一級(jí)檢測(cè)為細(xì)菌生長(zhǎng)代謝和牙齒脫礦、再礦化的檢測(cè)，第二級(jí)檢測(cè)也就是最后的綜合檢測(cè)即為藥物療效的綜合檢測(cè)。
為區(qū)分屬于相同檢測(cè)等級(jí)的藥物的優(yōu)劣，可對(duì)評(píng)語(yǔ)集的每個(gè)等級(jí)賦予一個(gè)分值范圍，選擇各分值范圍的中值作為各等級(jí)的參數(shù)，構(gòu)成參數(shù)向量C，最后得出的綜合檢測(cè)值W＝BC。
模糊綜合檢測(cè)的基本步驟為(1)確定檢測(cè)對(duì)象的因素集U，即n個(gè)檢測(cè)指標(biāo)U＝{u1，u2，…，un}(2)確定評(píng)語(yǔ)等級(jí)集V，每一個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集V＝{v1，v2，…，vm}一般情況下，評(píng)語(yǔ)等級(jí)數(shù)m取[3-7]中的整數(shù)，如果m過(guò)大，那么語(yǔ)言難以描述且不易判斷等級(jí)歸屬；如果m太小又不符合模糊綜合檢測(cè)的質(zhì)量要求。m取奇數(shù)的情況較多，因?yàn)檫@樣可以有一個(gè)中間等級(jí)，便于判斷被檢測(cè)對(duì)象的等級(jí)歸屬具體等級(jí)可以依據(jù)評(píng)分內(nèi)容用適當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)言描述。
(3)進(jìn)行單因素檢測(cè)，建立模糊關(guān)系矩陣R在構(gòu)造了等級(jí)模糊子集后，就要逐個(gè)對(duì)被檢測(cè)對(duì)象從每個(gè)因素ui(i＝1，2，…，n)上進(jìn)行量化，也就是確定從單因素來(lái)看被檢測(cè)對(duì)象對(duì)各等級(jí)模糊子集的隸屬度<R|ui>，進(jìn)而得到模糊關(guān)系矩陣RR=R|u1R|u2...R|un=r11r12...r1mr21r22....r2m............rn1rn2...rnm]]>矩陣R中第i行第j列元素rij表示某個(gè)被檢測(cè)對(duì)象從因素ui來(lái)看對(duì)vi等級(jí)模糊子集的隸屬度。一個(gè)被檢測(cè)對(duì)象在某個(gè)因素ui方向的表現(xiàn)是通過(guò)模糊向量<R|ui>來(lái)刻畫的，而在其他檢測(cè)方法中多是由一個(gè)指標(biāo)實(shí)際值來(lái)刻畫，因此，從這個(gè)角度講模糊綜合檢測(cè)要求更多的信息。
(4)確定檢測(cè)因素的模糊權(quán)向量WW＝{w1，w2，…，wn}
(5)將W與各被檢測(cè)對(duì)象的R合成得到各被檢測(cè)對(duì)象的模糊綜合檢測(cè)結(jié)果向量BB=W*R={w1,w2,...,wn}r11r12...r1mr21r22...r2m............rn1rn2...rnmb1b2…bm]]>(6)對(duì)模糊綜合檢測(cè)結(jié)果向量進(jìn)行分析每一個(gè)被檢測(cè)對(duì)象的模糊綜合檢測(cè)結(jié)果都表現(xiàn)為一個(gè)模糊向量，這與其他方法中每一個(gè)被檢測(cè)對(duì)象得到一個(gè)綜合檢測(cè)值是不同的，它包含了更豐富的信息。對(duì)結(jié)果向量的分析，可采用最大隸屬度原則、加權(quán)平均原則、模糊向量單值化等方法來(lái)對(duì)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行排序。
本發(fā)明選擇天然藥物對(duì)變形鏈球菌生長(zhǎng)和上述毒力因子的抑制實(shí)驗(yàn)，作為檢測(cè)天然藥物防齲藥效的細(xì)菌學(xué)作用的指標(biāo)，利用上述已建立的綜合檢測(cè)模型對(duì)其防齲效能進(jìn)行綜合檢測(cè)。
一、TOPSIS法檢測(cè)1.1建立數(shù)據(jù)矩陣對(duì)同趨勢(shì)化后的數(shù)據(jù)按下列公式進(jìn)行歸一化處理，并建立相應(yīng)矩陣aij=Xij/Σi=1nXij2]]>(原高優(yōu)指標(biāo))aij=Xij′/Σi=1n(Xij′)2]]>(原低優(yōu)指標(biāo))Xij表示第i個(gè)檢測(cè)對(duì)象在第j個(gè)指標(biāo)上的取值，由此得出經(jīng)歸一化處理后的矩陣AA=0.20980.29830.99750.42220.22990.34920.00000.21110.13880.19930.00000.02640.10670.32950.00020.02640.20640.34920.00010.05280.09670.03480.00070.10560.12090.33800.07130.05280.11100.28360.00000.21110.10460.34920.00080.02640.25290.34920.00020.02640.84280.28120.00010.84450.09160.00000.00000.0000]]>1.2確定指標(biāo)最優(yōu)值和最劣值，分別構(gòu)成最優(yōu)方案A+和最劣方案A-
最優(yōu)方案A+＝(ai1max，ai2max，…，aimmax)＝(0.8428 0.3492 0.9975 0.8445)；最劣方案A-＝(ailmin，ai2min，…，aimmin)＝(0.0044 0.0149 0.0753 0.0094)；1.3計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象所有各指標(biāo)值與最優(yōu)方案和最劣方案的加權(quán)離Di+和Di-Di+=Σj=1mwj(aij+-aij)2;]]>Di-=Σj=1mwj(aij--aij)2;]]>式中Di+和Di-分別表示第i個(gè)檢測(cè)對(duì)象對(duì)最優(yōu)方案和最劣方案加權(quán)歐氏距離；aij表示某個(gè)檢測(cè)對(duì)象i在第j個(gè)指標(biāo)的取值，wj表示第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。
以檢測(cè)藥物大黃為例，其Di+和Di-為D5+=Σj=16(A5jmax-A5j)2=(0.8428-0.2064)2+(0.3492-0.3492)2+···+(0.4991-0.2239)2=0.6213]]>D5-=Σj=16(A5jmin-A5j)2=(0.0044-0.2064)2+(0.0149-0.3492)2+···+(0.0012-0.2293)2=0.2010]]>1.4計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象與最優(yōu)方案的接近程度Ci=Di-Di++Di-]]>Ci在0與1之間取值，愈接近1，表示該檢測(cè)對(duì)象越接近最優(yōu)水平；反之，愈接近0，表示該檢測(cè)對(duì)象越接近最劣水平。按Ci值的大小可以對(duì)各檢測(cè)藥物進(jìn)行排序。各檢測(cè)藥物與最優(yōu)值的相對(duì)接近程度及其排序結(jié)果下表所示


通過(guò)上述TOPSIS法分析結(jié)果顯示，所有檢測(cè)藥物的Ci值范圍在(0.0000 0.6350)之間。因?yàn)镃i值越大，表明綜合效益越好，所以細(xì)菌學(xué)作用最好的藥物是氟化物，最差的是蒸餾水，十種天然藥物的作用效果位于二者之間。天然藥物中效果最好的是五倍子，其Ci值最接近氟化物。
二、模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)2.1建立檢測(cè)因素集合和評(píng)判等級(jí)集合設(shè)計(jì)檢測(cè)對(duì)象的因素集U＝{u1，u2，u3，u4}，即U＝{ΔpH，粘附抑制率，胞外產(chǎn)多糖能力，MIC}評(píng)判等級(jí)集V＝{v1，v2，…，vk}，本發(fā)明根據(jù)k的取值原則并結(jié)合專業(yè)知識(shí)，將評(píng)語(yǔ)集合劃分為4個(gè)等級(jí)，即V＝{v1，v2，v3，v4}＝{好，較好，一般，差}。
2.2確定各指標(biāo)檢測(cè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)范圍根據(jù)各指標(biāo)的均數(shù)、頻數(shù)分布及專業(yè)知識(shí)確定檢測(cè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)范圍如下表2所示

2.3建立因素的權(quán)重集采用上述的層次分析法所獲得的權(quán)重系數(shù)來(lái)建立因素的權(quán)重集
W＝(0.5173 0.2734 0.1233 0.0860)2.4建立檢測(cè)因素的模糊關(guān)系矩陣以檳榔為例，建立的模糊矩陣為R=0.000.200.800.000.000.200.800.000.000.000.400.000.000.000.001.00]]>2.5模糊綜合檢測(cè)以天然藥物檳榔的細(xì)菌學(xué)作用為例，其模糊綜合檢測(cè)的評(píng)判結(jié)果為B=W*R=0.15730.27340.12330.08600.000.200.800.000.000.200.800.000.000.000.400.600.000.000.001.00=0.00000.15810.68390.1600]]>根據(jù)最大隸屬度原則，檳榔的細(xì)菌學(xué)作用的評(píng)判結(jié)果以“一般”這一檢測(cè)等級(jí)的隸屬度最高。因此，檳榔的細(xì)菌學(xué)作用的檢測(cè)結(jié)果為“一般”。依次類推，其他天然藥物細(xì)菌學(xué)作用的檢測(cè)結(jié)果如下表所示

從上述模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)結(jié)果可以看到，氟化物細(xì)菌學(xué)作用的檢測(cè)等級(jí)為“好”，十種天然藥物中，有四種藥物的檢測(cè)等級(jí)為“較好”，五種藥物的檢測(cè)等級(jí)為“一般”，天然藥物兒茶和蒸餾水的檢測(cè)等級(jí)為“差”。
根據(jù)模糊隸屬函數(shù)確定各檢測(cè)對(duì)象的等級(jí)，函數(shù)值的大小沒有可比性，即不能對(duì)各檢測(cè)對(duì)象排序，同一等級(jí)之間的優(yōu)劣關(guān)系無(wú)法確定，得到的信息量較少。因此，為了更好的檢測(cè)藥物的作用效果，本發(fā)明將檢測(cè)指標(biāo)的等級(jí)采用百分制式來(lái)表示，選擇各分?jǐn)?shù)區(qū)間的中值作為等級(jí)的參數(shù)，則參數(shù)向量為C＝(92.5 75.0 52.5 20.0)T，檢測(cè)指標(biāo)等級(jí)見下表所示

根據(jù)天然藥物的細(xì)菌學(xué)作用綜合評(píng)判結(jié)果向量B和參數(shù)向量C，可以得到天然藥物的綜合檢測(cè)值，以天然藥物檳榔為例，其綜合檢測(cè)值為W＝BC＝(0.0000 0.1581 0.6839 0.1600)*(92.5 75.0 52.5 20.0)＝50.9同理，可以得到其他藥物的綜合檢測(cè)值及排序結(jié)果，見下表所示。根據(jù)轉(zhuǎn)換的綜合檢測(cè)值，可以對(duì)各藥物細(xì)菌學(xué)作用的優(yōu)劣程度進(jìn)行排序，對(duì)比模糊綜合檢測(cè)得到的檢測(cè)結(jié)果，就可以對(duì)同一等級(jí)的藥物進(jìn)行排序?？梢钥吹剑瑢儆跈z測(cè)等級(jí)為“較好”的四種天然藥物，它們的優(yōu)劣順序依次是五倍子，大黃，白芷，血藤。同屬于檢測(cè)等級(jí)為“一般”六種天然藥物，其優(yōu)劣順序依次是蜂房，川芎，三七，黃芩，檳榔，兒茶。

觀察TOPSIS法和模糊綜合檢測(cè)法的檢測(cè)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)雖然二者的原理不盡相同，但檢測(cè)結(jié)果基本一致。對(duì)TOPSIS法的投影值Ci和模糊綜合檢測(cè)法的綜合檢測(cè)值Wi進(jìn)行相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)r＝0.868，P＝0.000，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。兩種方法相互印證，結(jié)果可信程度較高。
以下對(duì)TOPSIS法和模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)比較結(jié)果

齲病的發(fā)生是脫礦和再礦化交替進(jìn)行的化學(xué)動(dòng)力學(xué)過(guò)程，脫礦作用大于再礦化作用將導(dǎo)致齲病的發(fā)生，而再礦化作用大于脫礦作用，可以使早期齲達(dá)到不同程度的治愈，阻止齲病的發(fā)展。本發(fā)明選擇鈣離子釋出濃度和總熒光量(TF)兩個(gè)指標(biāo)，利用上述建立的綜合檢測(cè)模型對(duì)天然藥物牙齒生物礦化作用的進(jìn)行綜合檢測(cè)。
二、TOPSIS法檢測(cè)1.1建立數(shù)據(jù)矩陣對(duì)同趨勢(shì)化后的數(shù)據(jù)按下列公式進(jìn)行歸一化處理，并建立相應(yīng)矩陣A
A=0.31090.35070.25060.29800.26690.25980.25440.22180.25160.22390.30160.25110.25410.19500.23690.29090.27800.27420.27190.28890.46500.49910.24500.1671]]>1.2確定指標(biāo)最優(yōu)值和最劣值，分別構(gòu)成A+和最劣方案A-最優(yōu)方案A+＝(ai1max，ai2max，…，aimmax)＝(0.4650 0.4991)；最劣方案A-＝(ai1min，ai2min，…，aimmin)＝(0.0012 0.0058)；1.3計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象所有各指標(biāo)值與最優(yōu)方案和最劣方案的加權(quán)歐氏離Di+和Di-Di+=Σj=1mwj(aij+-aij)2;]]>Di-=Σj=1mwj(aij--aij)2;]]>式中Di+和Di-分別表示第i個(gè)檢測(cè)對(duì)象對(duì)最優(yōu)方案和最劣方案加權(quán)歐氏距離；aij表示某個(gè)檢測(cè)對(duì)象i在第j個(gè)指標(biāo)的取值，wj表示第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。
以檢測(cè)藥物大黃為例，其Di+和Di-為D5+=Σj=16(A5jmax-A5j)2=(0.4650-0.2561)2+(0.4991-0.2239)2=0.2406]]>D5-=Σj=16(A5jmin-A5j)2=(0.0012-0.2516)2+(0.0085-0.2239)2=0.0405]]>1.4計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象與最優(yōu)方案的接近程度Ci=Di-Di++Di-]]>Ci在0與1之間取值，愈接近1，表示該檢測(cè)對(duì)象越接近最優(yōu)水平；反之，愈接近0，表示該檢測(cè)對(duì)象越接近最劣水平。各檢測(cè)藥物與最優(yōu)值的相對(duì)接近程度及其排序結(jié)果下表所示

TOPSIS法檢測(cè)的結(jié)果顯示，所有檢測(cè)藥物的Ci值范圍在(0.0216 1.0000)之間。因?yàn)镃i值越大，表明綜合效益越好，所以牙齒生物礦化作用最好的藥物是氟化物，最差的是蒸餾水，天然藥物中效果最好的是五倍子，其Ci值最接近氟化物。
二、模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)2.1設(shè)計(jì)檢測(cè)對(duì)象的因素集U＝{u1，u2，}，即U＝{鈣離子釋出濃度，TF}評(píng)判等級(jí)集V＝{v1，v2，…，vk}，本發(fā)明根據(jù)k的取值原則并結(jié)合專業(yè)知識(shí)，將評(píng)語(yǔ)集合劃分為4個(gè)等級(jí)，即V＝{v1，v2，v3，v4}＝{好，較好，一般，差}。
2.2確定各指標(biāo)檢測(cè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)范圍根據(jù)各指標(biāo)的均數(shù)、頻數(shù)分布及專業(yè)知識(shí)確定檢測(cè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)范圍下表所示

2.3建立因素的權(quán)重集采用層次分析法所獲得的權(quán)重系數(shù)來(lái)建立因素的權(quán)重集w＝(0.5562，0.4438)2.4建立檢測(cè)因素的模糊關(guān)系矩陣以檳榔為例，建立的模糊矩陣為R=0.000.001.000.000.000.600.400.00]]>2.5模糊綜合檢測(cè)檳榔的牙齒生物礦化作用的模糊綜合檢測(cè)的評(píng)判結(jié)果為B=W*R=0.55620.44380.000.001.000.000.000.600.400.00=0.000.26630.73370.0000]]>根據(jù)最大隸屬度原則，檳榔的牙齒生物礦化作用的評(píng)判結(jié)果以“一般”這一檢測(cè)等級(jí)的隸屬度最高。因此，檳榔的牙齒礦化作用的檢測(cè)結(jié)果為“一般”。

從模糊綜合檢測(cè)法得出的結(jié)果可以看到，氟化物的檢測(cè)等級(jí)為“好”，十種天然藥物中，有兩種種藥物的檢測(cè)等級(jí)為“較好”，七種藥物的檢測(cè)等級(jí)為“一般”，天然藥物黃芩和蒸餾水的檢測(cè)等級(jí)為“差”。
為了更好的檢測(cè)藥物的作用效果，本發(fā)明將檢測(cè)指標(biāo)的等級(jí)轉(zhuǎn)換為百分制式來(lái)表示。根據(jù)天然藥物的牙齒生物礦化作用綜合評(píng)判結(jié)果向量B和參數(shù)向量C，可以得到天然藥物的綜合檢測(cè)值，以天然藥物檳榔為例，其綜合檢測(cè)值為W＝BC＝(0.0000 0.2663 0.7337 0.0000)*(92.5 75.0 52.5 20.0)＝58.5同理，可以得到其他藥物的綜合檢測(cè)值及排序，見下表所示

根據(jù)轉(zhuǎn)換的綜合檢測(cè)值，可以對(duì)各藥物牙齒生物礦化作用的優(yōu)劣程度進(jìn)行排序，對(duì)比模糊綜合檢測(cè)得到的檢測(cè)結(jié)果，就可以對(duì)同一等級(jí)的藥物進(jìn)行排序?？梢钥吹?，同屬于檢測(cè)等級(jí)為“較好”的兩種天然藥物，它們的優(yōu)劣順序依次是五倍子，兒茶。同屬于檢測(cè)等級(jí)為“一般”七種天然藥物，其優(yōu)劣順序依次是三七，血藤，檳榔，白芷，大黃，川芎，蜂房。
觀察TOPSIS法和模糊綜合檢測(cè)法的檢測(cè)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)二者檢測(cè)結(jié)果基本一致。對(duì)TOPSIS法的投影值Ci和模糊綜合檢測(cè)法的綜合檢測(cè)值Wi進(jìn)行相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)r＝0.890，P＝0.000，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。


根據(jù)齲病病因及其病變過(guò)程的特點(diǎn)，任何防齲藥物的作用機(jī)制主要包括藥物對(duì)口腔細(xì)菌和牙齒生物礦化過(guò)程的作用。對(duì)口腔細(xì)菌的作用是指藥物抑制致齲菌生長(zhǎng)，干擾細(xì)菌代謝，抑制牙菌斑生物膜形成等作用，而對(duì)牙齒生物礦化的作用則體現(xiàn)在藥物抑制牙齒脫礦，并促進(jìn)其再礦化。因此，在對(duì)天然藥物防齲效能的研究中，本發(fā)明選擇細(xì)菌學(xué)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)和牙齒礦化檢測(cè)實(shí)驗(yàn)作為檢測(cè)天然藥物防齲效能兩個(gè)層次的指標(biāo)。運(yùn)用建立的綜合檢測(cè)的數(shù)學(xué)模型對(duì)這兩個(gè)層次的指標(biāo)綜合檢測(cè)，能夠比較全面地反映藥物的防齲效能，比較不同藥物防齲效能的強(qiáng)弱，進(jìn)而有助于篩選得到效果確實(shí)的新型防齲藥物。
一、TOPSIS法檢測(cè)1.1建立數(shù)據(jù)矩陣對(duì)同趨勢(shì)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并建立相應(yīng)矩陣AA=0.20980.29830.99750.42220.31090.35070.22990.34920.00000.21110.25060.29800.13880.19930.00000.02640.26690.25980.10670.32950.00020.02640.25440.22180.20640.34920.00010.05280.25610.22390.09670.03480.00070.10560.30160.25110.12090.33800.07130.05280.25410.19500.11100.28360.00000.21110.23690.29090.10460.34920.00080.02640.27800.27420.25290.34920.00020.02640.27190.28890.84280.28120.00010.84450.46500.49910.09160.00000.00000.00000.24500.1671]]>1.2確定指標(biāo)最優(yōu)值和最劣值，分別構(gòu)成最優(yōu)值向量A+和最劣值向量A-A+＝(ai1max，ai2max，…，aimmax)＝(0.8428 0.3492 0.9775 0.8445 0.4650 0.4991)
A-＝(ai1min，ai2min，…，aimmin)＝(0.0044 0.0149 0.0753 0.0094 0.0012 0.0058)1.3計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象所有各指標(biāo)值與最優(yōu)方案和最劣方案的加權(quán)歐氏距離Di+和Di-Di+=Σj=1mwj(aij+-aij)2;]]>Di-Σj=1mwj(aij--aij)2;]]>式中Di+和Di-分別表示第i個(gè)檢測(cè)對(duì)象對(duì)最優(yōu)方案和最劣方案加權(quán)歐氏距離；aij表示某個(gè)檢測(cè)對(duì)象i在第j個(gè)指標(biāo)的取值，wj表示第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。以檢測(cè)藥物大黃為例，其Di+和Di-為D5+=Σj=16(A5jmax-A5j)2=(0.8428-0.2064)2+(0.3492-0.3492)2+···+(0.4991-0.2239)2=0.5093]]>D5-=Σj=16(A5jmin-A5j)2=(0.0044-0.2064)2+(0.00149-0.3492)2+···+(0.0012-0.2239)2=0.1595]]>1.4計(jì)算各檢測(cè)對(duì)象與最優(yōu)方案的接近程度Ci=Di-Di++Di-]]>各檢測(cè)藥物與最優(yōu)值的相對(duì)接近程度及其排序結(jié)果如下表所示

TOPSIS法檢測(cè)的結(jié)果顯示，所有檢測(cè)藥物的Ci值范圍在(0.0064 0.6491)之間。因?yàn)镃i值越大，表明綜合效益越好，所以防齲綜合效能最好的藥物是氟化物，最差的是蒸餾水，天然藥物中效果最好的是五倍子。
二、模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)2.1建立檢測(cè)因素集合和評(píng)判等級(jí)集合設(shè)計(jì)檢測(cè)對(duì)象的因素集U＝{u1，u2，…，u6}，即U＝{ΔPH，粘附抑制率，…，TF}評(píng)判等級(jí)集V＝{v1，v2，…，vk}，即V＝{v1，v2，v3，v4}＝{好，較好，一般，差}2.2確定各指標(biāo)檢測(cè)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)范圍根據(jù)各指標(biāo)的均數(shù)、頻數(shù)分布及專業(yè)知識(shí)確定檢測(cè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)范圍如下表所示

2.3建立因素權(quán)重集根據(jù)層次分析法所獲得的權(quán)重系數(shù)來(lái)建立因素的權(quán)重集。
2.4模糊綜合檢測(cè)根據(jù)B＝W*R評(píng)判結(jié)果，按照最大隸屬度原則分別對(duì)12種藥物進(jìn)行綜合檢測(cè)。由于本發(fā)明指標(biāo)為多層次結(jié)構(gòu)，故進(jìn)行模糊綜合檢測(cè)時(shí)可以采用逐級(jí)檢測(cè)的方式，即以指標(biāo)層的檢測(cè)指標(biāo)作為第一級(jí)檢測(cè)，根據(jù)每種藥物第一級(jí)檢測(cè)的結(jié)果向量B所組成矩陣，作為第二級(jí)檢測(cè)的單因素評(píng)判矩陣R，以此類推來(lái)進(jìn)行逐級(jí)檢測(cè)，其檢測(cè)模式如圖3所示。本發(fā)明第一級(jí)檢測(cè)為細(xì)菌學(xué)實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)和牙齒礦化實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)，第二級(jí)檢測(cè)也就是最后的綜合檢測(cè)即為藥物防齲效能的綜合檢測(cè)。
以檢測(cè)藥物檳榔為例，二級(jí)模糊綜合檢測(cè)的過(guò)程如下。
(1)細(xì)菌學(xué)實(shí)驗(yàn)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重模糊矩陣w1＝(0.5173，0.2734，0.1233，0.0860)牙齒礦化實(shí)驗(yàn)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重模糊關(guān)系矩陣w2＝(0.5562，0.4438)藥物防齲效能兩個(gè)大類間的權(quán)重模糊關(guān)系矩陣w＝(0.6139 0.3861)(2)建立檢測(cè)因素的模糊關(guān)系矩陣。
細(xì)菌學(xué)實(shí)驗(yàn)的模糊關(guān)系矩陣R1=0.000.200.800.000.000.200.800.000.000.000.400.600.000.000.001.00]]>牙齒礦化實(shí)驗(yàn)的模糊關(guān)系矩陣R2=0.000.001.000.000.000.600.400.00]]>(3)對(duì)R1，R2分別進(jìn)行初始的模糊綜合評(píng)判，評(píng)判結(jié)果B1=W1*R1=0.51370.27340.12330.08600.000.200.800.000.000.200.800.000.000.000.400.600.000.000.001.00=0.00000.15810.68390.1600]]>B2=W2*R2=0.55620.44380.000.001.000.000.000.600.400.00=0.00000.26630.73370.0000]]>根據(jù)最大隸屬度原則，檳榔的細(xì)菌學(xué)實(shí)驗(yàn)和牙齒礦化實(shí)驗(yàn)均以“一般”這一檢測(cè)等級(jí)的隸屬度最高。因此，檳榔的細(xì)菌學(xué)實(shí)驗(yàn)和牙齒礦化實(shí)驗(yàn)綜合檢測(cè)結(jié)果為“一般”。
將檳榔的初始模糊綜合評(píng)判的各個(gè)結(jié)果，看作二級(jí)模糊綜合評(píng)判的因素集，得到二級(jí)模糊矩陣R，即藥物防齲效能的模糊關(guān)系矩陣R=0.00000.15810.68390.16000.00000.26630.73370.0000]]>對(duì)R進(jìn)行二級(jí)模糊綜合評(píng)判，評(píng)判結(jié)果B=W*R=0.61390.38610.00000.15810.68390.16000.00000.26630.73370.0000=0.00000.19990.70190.0982]]>根據(jù)最大隸屬度原則，“一般”這一檢測(cè)等級(jí)的隸屬度最高，故最終所得到的藥物防齲效能的綜合檢測(cè)為“一般”。
根據(jù)上述相同的方法，可得到其他藥物的綜合檢測(cè)結(jié)果，見下表所示

從模糊綜合檢測(cè)法得出的結(jié)果可以看到，氟化物的檢測(cè)等級(jí)為“好”，十種天然藥物中，有兩種種藥物的檢測(cè)等級(jí)為“較好”，七種藥物的檢測(cè)等級(jí)為“一般”，天然藥物黃芩和蒸餾水的檢測(cè)等級(jí)為“差”。
為了更好的檢測(cè)藥物的作用效果，本發(fā)明將檢測(cè)指標(biāo)的等級(jí)轉(zhuǎn)換為百分制式來(lái)表示。根據(jù)天然藥物防齲效能綜合評(píng)判結(jié)果向量B和參數(shù)向量C，可以得到天然藥物的綜合檢測(cè)值，以天然藥物檳榔為例，其綜合檢測(cè)值為
Wi＝BC＝(0.0000 0.1999 0.7019 0.0982)·(92.5 75.0 52.5 20.0)T＝53.8同理，可得到其他藥物的綜合檢測(cè)值及排序，見下表所示

根據(jù)轉(zhuǎn)換的綜合檢測(cè)值，可以對(duì)天然藥物防齲藥效的優(yōu)劣程度進(jìn)行排序，對(duì)比模糊綜合檢測(cè)得到的檢測(cè)結(jié)果，就可以對(duì)同一等級(jí)的藥物進(jìn)行排序。可以看到，同屬于檢測(cè)等級(jí)為“較好”的四種天然藥物，它們的優(yōu)劣順序依次是五倍子，大黃，白芷，血藤。同屬于檢測(cè)等級(jí)為“一般”的五種天然藥物，其優(yōu)劣順序依次是三七，蜂房，川芎，黃芩，檳榔。
觀察TOPSIS法和模糊綜合檢測(cè)法的檢測(cè)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)二者檢測(cè)結(jié)果基本一致。對(duì)TOPSIS法的投影值Ci和模糊綜合檢測(cè)法的綜合檢測(cè)值Wi進(jìn)行相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)r＝0.933，P＝0.000，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。


比較TOPSIS法、模糊綜合檢測(cè)法對(duì)天然藥物細(xì)菌學(xué)作用、牙齒生物礦化作用及防齲效能綜合檢測(cè)的結(jié)果，可以看到，細(xì)菌學(xué)作用和牙齒生物礦化作用都較好的藥物，其二者綜合作用的結(jié)果即防齲效能綜合檢測(cè)的結(jié)果就較好。在這三方面作用都較好的天然藥物有五倍子、白芷、血藤、三七等。天然藥物細(xì)菌學(xué)作用、牙齒生物礦化作用、防齲藥效綜合檢測(cè)結(jié)果如下表所示

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，包括下述步驟篩選天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)；確定該細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；根據(jù)篩選的所述細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)對(duì)天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能和/或牙齒生物礦化效能進(jìn)行檢測(cè)，獲取天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值和/或牙齒生物礦化效能參數(shù)值。
2.如權(quán)利要求1所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，根據(jù)所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值和牙齒生物礦化效能參數(shù)值，對(duì)天然藥物防齲藥效的綜合效能進(jìn)行檢測(cè)，獲取天然藥物防齲藥效的綜合效能參數(shù)值。
3.如權(quán)利要求1或2所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，所述細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)包括產(chǎn)酸能力、粘附抑制率、胞外產(chǎn)多糖能力和最低抑菌濃度。
4.如權(quán)利要求1或2所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，所述牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)包括鈣離子釋出濃度和總熒光量。
5.如權(quán)利要求1所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值或者牙齒生物礦化效能參數(shù)值通過(guò)逼近理想解的排序TOPSIS法檢測(cè)獲取。
6.如權(quán)利要求2所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值、牙齒生物礦化效能參數(shù)值或者綜合效能參數(shù)值通過(guò)逼近理想解的排序TOPSIS法檢測(cè)獲取。
7.如權(quán)利要求5或6所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)所述逼近理想解的排序TOPSIS法檢測(cè)獲取天然藥物的效能參數(shù)值的步驟包括7.1根據(jù)檢測(cè)藥物的種類和每種檢測(cè)藥物的檢測(cè)指標(biāo)建立數(shù)據(jù)矩陣Z=Z11Z12…Z1mZ21Z21…Z2m…………Zn1Zn2…Znmn×m,]]>其中Zij=xijlΣi=ln(xij1)2,]]>Xij為檢測(cè)指標(biāo)的指標(biāo)值；7.2確定各檢測(cè)指標(biāo)的最優(yōu)值和最劣值，構(gòu)成最優(yōu)值向量Z+和最劣值向量Z-Z+=(z1+,z2+,...,zm+)]]>Z-=(Z1-,Z2-,…,Zm-)]]>其中，Zj+=max{zij,z2j,...,Znj},]]>Zj-=min{Zij,Z2j,...,Znj};]]>7.3確定各藥物所有檢測(cè)指標(biāo)值與最優(yōu)方案和最劣方案的加權(quán)歐氏距離Di+=Σi=lm(wj=(zji-zj+))2]]>Di-=Σj=lm(wj=(zji-zj-))2]]>i＝1，2，...，ni＝1，2，...，nwj為j個(gè)檢測(cè)指標(biāo)的權(quán)重；7.4計(jì)算各檢測(cè)指標(biāo)與最優(yōu)方案的接近程度，獲取效能參數(shù)值Ci=Di-Di++Di-]]>i＝1，2，...，n。
8.如權(quán)利要求1所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值或者牙齒生物礦化效能參數(shù)值通過(guò)所述模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)獲取。
9.如權(quán)利要求2所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，所述天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值、牙齒生物礦化效能參數(shù)值或者綜合效能參數(shù)值通過(guò)所述模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)獲取。
10.如權(quán)利要求8或9所述的天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)所述模糊綜合檢測(cè)法檢測(cè)獲取天然藥物的效能參數(shù)值的步驟包括10.1建立檢測(cè)藥物的檢測(cè)指標(biāo)集合和檢測(cè)等級(jí)集合；10.2確定各檢測(cè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)范圍；10.3根據(jù)檢測(cè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)獲取檢測(cè)指標(biāo)的權(quán)重集；10.4建立檢測(cè)指標(biāo)的模糊關(guān)系矩陣R；10.5確定檢測(cè)指標(biāo)的模糊權(quán)向量W；10.6將W與R合成得到各藥物的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量BB＝W*R。
全文摘要
本發(fā)明適用于天然藥物的藥效檢測(cè)領(lǐng)域，提供了一種天然藥物防齲藥效的檢測(cè)方法，包括篩選天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)；確定該細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；根據(jù)篩選的所述細(xì)菌學(xué)效能檢測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)和/或牙齒生物礦化效能檢測(cè)指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)對(duì)天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能和/或牙齒生物礦化效能進(jìn)行檢測(cè)，獲取天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能參數(shù)值和/或牙齒生物礦化效能參數(shù)值。本發(fā)明可以檢測(cè)天然藥物的細(xì)菌學(xué)效能和/或牙齒生物礦化效能參數(shù)值，檢測(cè)結(jié)果可信度高，并可以全面反映天然藥物的綜合防齲藥效，可用于防齲藥物初篩過(guò)程的藥效檢測(cè)。
文檔編號(hào)G01N33/50GK1952167SQ20061006302
公開日2007年4月25日 申請(qǐng)日期2006年10月8日 優(yōu)先權(quán)日2006年10月8日
發(fā)明者周學(xué)東, 李繼遙, 郝玉慶, 王鋒鵬, 謝倩, 左渝陵, 朱昞, 趙今, 楚今普, 馮瑾, 肖瑾, 劉源 申請(qǐng)人:四川大學(xué)