摘要

基于中国药典和中华本草等，主要选取了已有化学成份相关记载的中草药，共1127种，涉及210个科，约2000种药用植物和真菌。根据比较归纳，确定了22个药用部位，7个味属性，5个药性属性，1个毒性属性，22个化学成份类别，12个归经，78种功效。对选定的1127种中草药，按药名，种，科，药用部位，味属性，性属性，有毒与否，有效成份类型，归经，及功效属性等进行数值编码；对缺失属性类，也予以标记。最后，形成一个交互式编码数据库，CHM-DATA Ver. 1.0，共含8个表。对中草药属性进行统计分析，计算和分析总数、频率/概率、百分数等统计量。同时，对1127种中草药，按科别对属性进行了分析。最终，得到了中草药药性和功效的各种属性统计量，供进一步研究和应用(Zhang WJ. 2017. Network pharmacology of medicinal attributes and functions of Chinese herbal medicines: (I) Basic statistics of medicinal attributes and functions for more than 1100 Chinese herbal medicines. Network Pharmacology, 2(2): 17-37)。

1 引言

中医药是中国的传统文化和国粹。数千年来，中医药为保证国人的健康长寿做出了卓越贡献。中医药理论也在漫长的实践活动中不断发展和完善，成为中华医学和文明的重要宝库。近20多年来，建立在西方医学之上的西医西药，在解决人类健康方面，面临着越来越大的困难。这主要表现在，在过去20年中，药物设计的成功案例在显著下降。由于药物缺乏功效和意想不到的毒性，临床试验中的失败病例占到药物设计失败病例的一半以上。原因主要归结于传统西方药理学中基于单药物-单靶标-单疾病观点的药物设计指导思想(Budovsky and Fraifeld，2012；Zhang，2016b)。复杂疾病，如癌症和糖尿病等，通常并非单分子的突变或功能障碍，而通常由整体调节网络的功能障碍所引起(Zhang，2016a，b)。在网络中，单个分子是网络节点。因此，即使单个分子变化不明显，它们将共同导致整个信号路径的显著变化。在网络水平上，癌症相关的突变将主要出现在特定信号传导途径的基因中。因此，对于癌症和其它复杂疾病的诊断和治疗，靶标不一定是单个基因，而是特异性途径或网络。因此，基于生物网络的疾病分析势在必行。中医药理论正是以生物网络调节为中心，从而为疾病防治和药物研发带来了新的希望，促使不少人将目光重新投向了这个古老而神秘的东方医学体系。然而也正是在近10年来，中医药，尤其是中草药理论体系遭到了诸多的质疑，甚至有“中医将亡于中药”之说。主要集中在中草药属性和功效的表面化描述等数方面，对其内部关系和功效机制等，缺乏清晰的、规范的、科学合理的解释，缺少网络药理学理论体系，其理论给人们以“玄学”的印象。作为举措之一，近年来国家大幅度加大了对中医药研究和应用的支持力度，中医药的规范化和国际化就是其中一项重要内容。前不久，国家要求对中草药中夸大疗效、含迷信和低俗不雅用语的，以及命名不规范的，等等，要循序渐进予以处理。因此，建立新型的和合理的命名和解释体系就很有必要，而这需要以科学的、准确的中草药药性与功效机理为基础。近年来，习近平总书记和有关领导在不同的场合发复强调，要发扬光大中国传统文化，包括中医药文化。然而，传统中草药理论体系恰如上述背景，具有文化特殊性，也比较复杂。若要为国内外民众所认识和接受，首先要在中草药性能和功效属性科学化、普适化和规范化方面着手，进一步去其糟粕，建立起科学合理、简单易懂的中草药性能和功效解释和分析应用体系。

中国拥有药用植物达11000多种，占中药材资源的85%以上。过去，曾有人用统计法对中草药四气与功效、药物自然属性、五味等进行过分析研究；通过这些基础研究，可修正药性认识的偏差，进一步丰富、完善和发展药性理论(王淑贤，2012)。然而，纵观海量文献，在这方面仍然缺乏广泛和深入的研究和报道。中草药理论和应用已达数千年，是无数医者的经验总结，必有一定的客观性和合理性。因而，可以进行统计归纳，由表及里，得到一些基本规律，在理论上是可行的。作为系列研究的第一步，本研究旨在通过对中草药属性的大范围统计分析，探讨中草药性属性，味属性，有效成份，及功效属性的基本统计规律。这将为中草药的科学化和规范化，提供进一步应用基础，具有一定的意义。

2 材料与方法

2.1 数据来源

本研究的中草药数据来源于中华人民共和国药典(国家药典委员会，2015)，中华本草(国家中医药管理局《中华本草》编委会，1999)，全国中草药汇编(《全国中草药汇编》编写组，1975；王国强，2014)，中药大辞典(南京中医药大学，2006)，国家中医药名词术语成果转化医药类信息规范推广查询平台(2017)，中国植物志(中国科学院中国植物志编辑委员会，2004)，本草纲目(李时珍，2012)，中医世家(2017)，百度百科(2017)，南方药用植物(王玉生，蔡岳文，2011)，北方药用植物(丁学欣，2009)，中国医药网(2017)，等等(包锡生，1997)。其中，以中华人民共和国药典，中华本草，及全国中草药汇编为主。主要选取已有化学成份相关记载的中草药，共1127种，涉及约2000种药用植物和真菌。其中，药用植物占98.94%，药用真菌占1.06%，总计约占中国药用植物和真菌总数的1/5。这些具有化学成份相关记载的中草药，包括了中医药理论或实践中常用或重要的中草药。

中草药数据的选取，主要依赖权威来源，也综合了主要的中草药文献和记载。因而，数据既有严格统计特征，又有大数据特性，也即数据分析有一定的容错性，少量的来源间不一致不影响结果趋势。在统计分析中，考虑到不同中草药文献药性和功效定义的差异，这种权威性和多样性来源的结合是合理的，有助于避免结果的特异性和局限性，也可避免产生系统偏差。其结果将具有最为合理的科学性和代表性。

2.2 属性选择

2.2.1 药用部位

记录到的植物和真菌药用部位，在本研究中归结为如下22个部位，其中，全株/全草代表完整的生物体：全株/全草，地上部分，根，根茎，茎，枝，叶，花/花蕾/花序，花柱，花粉，果序/果穗，果实，种子，种仁，种皮，果肉，果皮/果壳，茎皮，根皮，茎髓/枝髓/根髓，汁液/树脂，子实体/菌核。其中，‘/’表示‘或’。

2.2.2 味属性

共有7个味属性：苦，辛，甘，淡，酸，涩，咸。

2.2.3 药性属性

药性属性共有5个：寒，凉，平，温，热。

2.2.4 毒性

毒性仅分有毒或无毒，不区分毒性程度。

2.2.5 化学成份类别

原则上，每种药用植物和真菌含有的化学成份均极为复杂，难以列举。本研究根据文献报道测定的约上万种潜在有效成份，将其分为如下22个类别，其中，将甙类水解后的产物也归入相应的类别：甙类，有机酸类，生物碱类，胺类，甾醇类，挥发油类/油类，蛋白质/氨基酸类，萜类，酚类，醛类，酯类/脂肪，糖类/淀粉，醇类，酶类，(黄)酮类，烷类/烃类，醚类，烯类，蒽类/醌类，鞣质类，维生素类，无机物。极少数特别类型，因其罕见，缺乏代表性，不计在内。

2.2.6 归经

根据统计，归经共有12类：肝，胆，膀胱，肾，肺，脾，胃，心，大肠，小肠，血分，三焦。

2.2.7 功效

各种功效的称谓和定义，在不同中草药文献都有不同程度的差异。本研究归纳为如下78种功效，有些功效之间不可避免会有一定程度的重叠：清肝/补肝/舒肝/明目/退翳，生发/乌发，利胆/退黄，降转氨酶，补肾/温肾，利尿/通淋，利水/行水，壮阳/温阳/益精，强筋骨，生肌，清肺/润肺，祛痰/化痰，平喘/定喘，止咳，通鼻窍，祛肺结核，开胃/益胃，健脾/补脾，消食/化食，生津，利咽，消积/消滞，辟秽，止呕，强心/清心，除烦/安神/解郁/定惊，定痫，通便，润肠，润燥，涩肠，散结/软坚，止痢，止泻，凉血，止血，养血/补血，活血，化瘀/消痈/敛疮，消肿，降糖，降血脂，降压，滋阴，调经/通淋，安胎，通乳/下乳，理气/养气，下气/破气，抗衰老，通络/活络/舒筋，温中/和中/补中，止痛，抗癌，清热，利湿，解毒，降火，止渴，解暑/消暑，祛寒，祛湿，祛风，祛风湿/利关节，燥湿，止汗，发汗，解表/发表，收敛，排脓/消炎/抗感染，止痒，杀虫/驱虫，抗疟/截疟，解痉，透疹，逐邪，麻醉，除痹。这里，‘/’表示‘或’(or)或‘和’(and)。

总之，前述属性的部分重叠，不会对统计分析造成实质性影响。

2.3 建立编码数据库

对选定的1127种中草药，按药名，种，科，药用部位，味属性，性属性，有毒与否，有效成份类型，归经，及功效属性等进行0-1数值编码；对缺失属性类，也予以标记。最后，形成一个交互式编码数据库，CHM-DATA Version 1.0，共含8个表。

2.4 分析方法

作为系列研究的基础性工作，本研究主要对中草药属性进行频率/概率分析，计算和分析百分数，总数等统计量。

3 结果与分析

根据对1127种中草药的统计，共有210科植物和真菌。其中，菊科拥有93种中草药(8.25%)，占绝对优势，依次为唇形科(55种，4.88%)，豆科(52种，4.61%)，毛茛科(38种，3.37%)，蔷薇科(31种，2.75%)，百合科(38种，2.48%)，蓼科(28种，2.48%)，伞形科(27种，2.4%)，茜草科(21种，1.86%)，大戟科(21种，1.86%)，茄科(20种，1.77%)，禾本科(18种，1.6%)，玄参科(18种，1.6%)，芸香科(18种，1.6%)，姜科(17种，1.51%)，萝藦科(17种，1.51%)，防己科(16种，1.42%)，樟科(15种，1.33%)，桑科(15种，1.33%)，五加科(15种，1.33%)，罂粟科(15种，1.33%)，等等( 表1，图1)。

3.1 药用部位

中草药各药用部位在各部位间的分布情况为，全株/全草(25%)，根(19%)，叶(12%)，茎(8%)，果实(7%)，根茎(7%)，种子(5%)，等等(表2，图2)。全株/全草使用在所有中草药中占32.83%(370种)，根占24.4%(275种)，依次为叶(15.26%，172种)，茎(10.03%，113种)，果实(9.49%，107种)，根茎(9.05%，102种)，花/花蕾/花序(6.65%，75种)，种子(6.12%，69种)，等等(表2，图2)。

在前述21个优势科中，以全株/全草为主要药用部位者包括菊科(频率/概率: 0.67)，唇形科(0.62)，玄参科(0.61)，茜草科(0.48)，蓼科(0.46)，禾本科(0.33)，茄科(0.3)，大戟科(0.24)；以根为主要药用部位者包括防己科(0.75)，毛茛科(0.63)，萝藦科(0.59)，伞形科(0.52)，五加科(0.4)，樟科(0.33)，茄科(0.3)，罂粟科(0.27)；以根茎为主要药用部位者包括姜科(0.53)，百合科(0.46)；以叶为主要药用部位者包括桑科(0.33)，大戟科(0.24)；以果实为主要药用部位者包括芸香科(0.5)，蔷薇科(0.42)，桑科(0.33)。豆科(0.19)以种子为主要药用部位(详见附件)。

3.2 味属性

中草药所属味属性在各味属性间的分布情况为，苦味占比最大，占各味的38.37%，次之为辛(26.16%)，甘(21.74%)，涩(4.65%)，酸(4.48%)，淡(3.41%)，咸(1.19%) (表3，图3)。各味属性在所有中草药中的出现频率/概率为，苦0.6096 (676种)，次之为辛0.4157 (461种)，甘0.3454 (383种)，涩0.0739 (82种)，酸0.0712 (79种)，淡0.0541 (60种)，咸0.0189 (21种)(表3，图3)。

在前述21个优势科中，以苦、辛为主者包括菊科，唇形科，毛茛科，蓼科，伞形科，大戟科，茄科，芸香科，萝藦科；以苦、甘为主者包括豆科，百合科，桑科，五加科。罂粟科以苦为主；禾本科以甘为主；姜科以辛为主。茜草科以苦、辛、甘为主(详见附件)。

3.3 药性属性

中草药所属药性属性在各药性属性间的分布情况为，寒性最多，占各性属性的29.65%，次之为温(26.15%)，平(23.18%)，凉(19.5%)，热性最少(1.53%) (表4，图4)。各性属性在所有中草药中的频率/概率为，寒0.2976 (330种)，温0.2654 (291种)，平0.2326 (258种)，凉0.1957 (217种)，热0.0153 (17种)(表4，图4)。

前述21个优势科的药性属性主要为，菊科(凉)，唇形科(温)，豆科(平)，毛茛科(寒)，蔷薇科(平)，百合科(寒)，蓼科(寒)，伞形科(温)，茜草科(寒)，大戟科(寒)，茄科(寒)，禾本科(平)，玄参科(凉)，芸香科(温)，姜科(温)，萝藦科(温)，防己科(寒)，樟科(温)，桑科(寒)，五加科(温)，罂粟科(寒) (详见附件)。

3.4 毒性属性

有毒中草药共179种(表4)， 占有无毒性记录中草药种类的16.14%(缺失数据不计入)。

前述优势科的毒性频率/概率大小依次为，茄科(0.65)，大戟科(0.57)，毛茛科(0.42)，罂粟科(0.4)，芸香科(0.33)，百合科(0.29)，萝藦科(0.29)，豆科(0.19)，防己科(0.19)，玄参科(0.11)，菊科(0.08)，伞形科(0.07)，蓼科(0.07)，樟科(0.07)，桑科(0.07)，茜草科(0.05)，唇形科(0.04)，蔷薇科(0.03)。禾本科(0) 、姜科(0) 、五加科(0)中未记载有毒性(详见附件)。

3.5 化学成份类别属性

中草药化学成份类别间的分布，以甙类比例最大，占14.99%，次之为有机酸类(10.9%)，醇类(8.2%)，酯类/脂肪(8.18%)，(黄)酮类(7.78%)，生物碱类(6.81%)，糖类/淀粉(6.6%)，甾醇类(6.5%)，挥发油类/油类(5.48%)，烯类(4.45%)，酚类(4.22%)，醛类(2.15%)，醚类(1.94%)，等等(表5，图5)。

各化学成份类别在所有中草药中的频率/概率为，甙类最大(0.5301，572种)，次之为有机酸类(0.3855，416种)，醇类(0.2901，313种)，酯类/脂肪(0.2892，312种)，(黄)酮类(0.2753，297种)，生物碱类(0.241，260种)，糖类/淀粉(0.2335，252种)，甾醇类(0.2298，248种)，挥发油类/油类(0.1937，209种)，烯类(0.1576，170种)，酚类(0.1492，161种)，醛类(0.0076，82种)，醚类(0.00686，74种)，等等(表5，图5)。

前述21个优势科的主要化学成份类别频率/概率见表6。例如，罂粟科和防己科均以生物碱类为主；樟科以挥发油类/油类为主，姜科以挥发油类/油类和醇类为主。除甙类外，菊科和唇形科以有机酸类，挥发油类/油类，及(黄)酮类等为主；毛茛科以生物碱类为主；蔷薇科以有机酸类，甾醇类为主；百合科、禾本科及五加科以有机酸类为主；桑科以(黄)酮类为主；大戟科以有机酸类和醇类为主，等等(详见附件)。

3.6 归经属性

在所有归经属性中，作用于肝经者最多，占23.2%，次之为肺(18.9%)，胃(13.38%)，脾(12.37%)，肾(10.19%)，心(9.02%)，大肠(7.48%)，膀胱(3.45%)，小肠(1.43%)，胆(0.37%)，三焦(0.16%)，血分(0.05%) (表7，图6)。归经在所有中草药中的频率/概率为，肝(0.5369，437种)，肺(0.4373，356种)，胃(0.3096，252种)，脾(0.2862，233种)，肾(0.2359，192种)，心(0.2088，170种)，大肠(0.1732，141种)，膀胱(0.0799，65种)，小肠(0.0332，27种)，胆(0.0086，7种)，三焦(0.0037，3种)，血分(0.0012，1种)(表7，图6)。

在前述21个优势科中，菊科、唇形科、茄科、防己科及罂粟科主要归肝、肺经；豆科、茜草科、大戟科和毛茛科主要归肝经；姜科主要归脾、胃经；樟科主要归脾经；禾本科主要归胃经；五加科主要归肺经(表8和附件)。

3.7 功效属性

在所有功效属性中，清热功效最重要，占9.51%，次之为解毒(9.34%)，止痛(5.43%)，消肿(4.92%)，祛风(4.7%)，活血(4.02%)，化瘀/消痈/敛疮(3.57%)，祛湿(3.23%)，止血(3.16%)，止咳(2.59%)，利湿(2.54%)，祛痰/化痰(2.52%)，理气/养气(2.42%)，利尿/通淋(2.27%)，清肝/补肝/舒肝/明目/退翳(2.18%)，等(表9，图7)。

在所有中草药中，具有清热功效者最多，共445种，频率/概率为0.3949，次之为解毒(437种，0.3878)，止痛(254种，0.2254)，消肿(230种，0.2041)，祛风(220种，0.1952)，活血(188种，0.1668)，化瘀/消痈/敛疮(167种，0.1482)，祛湿(151种，0.134)，止血(148种，0.1313)，止咳(121种，0.1074)，利湿(119种，0.1056)，祛痰/化痰(118种，0.1047)，理气/养气(113种，0.1003)，利尿/通淋(106种，0.0941)，清肝/补肝/舒肝/明目/退翳(102种，0.0905)，等(表9，图7)。

在前述21个优势科中，菊科、唇形科、豆科、毛茛科、蔷薇科、百合科、蓼科、茜草科、大戟科、茄科、玄参科、桑科、萝藦科、罂粟科等，主要有清热、解毒等功能。姜科在祛寒、温中/和中/补中、理气/养气、开胃/益胃等方面，功效使用较多。伞形科和菊科在祛风方面，也有较多使用。各优势科之间比较，防己科的清热、解毒、止痛功效使用最为频繁(表10)。

4 讨论

毫无疑问，本研究预设各中草药的所有记载属性是客观真实的，至少在统计意义上是如此。其中性属性、味属性及化学成份，具有较高的客观真实性；归经属性尽管比较抽象，但也是无数经验的总结，能在一定程度上反映生物网络特征。功效属性的客观性，尽管在总体上得到了承认，但对具体中草药和具体属性，仍需要大量的实证检验。

本研究中草药数量多，其中的优势科也都包含有较多的中草药种类，因而所述频率可作为概率的估计量。当然，中草药种类越多，这种估计就越趋准确。

前述一些药理结果，在实践中已有应用实证。例如，大麻、罂粟等富含生物碱，常用来降火、止痛等。含生物碱的植物，如茶等，可降火、燥湿等。多数瓜果富含有机酸类，食之有助润燥。毒性中草药主功消肿、止痛、杀虫/驱虫等，凉性中草药主功凉血、清热、解毒等，均为医者所广泛应用。本研究的中草药数据库也包括了一些食用植物。中医药养生强调药食同源，因此，本研究的结果，不仅用于中草药领域，对营养养生和饮食调节的理论与实践也有一定的参考价值。

由前述结果可见，自古以来关于中草药属性和功效的描述，尽管属于经验总结，但大多有迹可循，有一定的科学依据。我们要做的是，归纳总结科学规律，去伪存真，改进完善。

从上述结果可以得到一些重要的网络药理学启示。例如，作为一个典型例子，味属性-苦，通常对应于药性属性-寒，和化学成份类别-生物碱，以及有时也对应于毒性属性-有毒。当然，在许多情况下，一个属性可能由几个其它属性所共同决定。也即，这种对应为单对多或多对多。我们需要进一步研究阐述属性之间的复杂关系。例如，外部属性如味属性或性属性，与内部属性如化学成份类别，或网络属性如归经之间的关系。这将建立起从传统描述到网络属性和化学成份的桥接，从而有助于揭示、修正或完善中草药药用功能的网络药理机制。

参考文献

Zhang WJ. 2017. Network pharmacology of medicinal attributes and functions of Chinese herbal medicines: (I) Basic statistics of medicinal attributes and functions for more than 1100 Chinese herbal medicines. Network Pharmacology, 2(2): 17-37

Zhang WJ. 2017. Network pharmacology of medicinal attributes and functions of Chinese herbal medicines: (II) Relational networks and pharmacological mechanisms of medicinal attributes and functions of Chinese herbal medicines. Network Pharmacology, 2(2): 38-66