基于“辨色論質”的百合制桔梗質量控制研究

郭靜英，易海燕，鄭郁清，謝亞婷，鄭 鵬，黃 敏，楊 明, 2，諶瑞林, ，何 浪，張金蓮*

基于“辨色論質”的百合制桔梗質量控制研究

郭靜英1，易海燕1，鄭郁清1，謝亞婷1，鄭 鵬1，黃 敏1，楊 明1, 2，諶瑞林1, 3，何 浪3，張金蓮1*

1. 江西中醫藥大學，江西 南昌 330004 2. 江西中醫藥大學藥學院現代中藥制劑教育部重點實驗室，江西 南昌 330004 3. 江西江中中藥飲片有限公司，江西 九江 332300

探究百合制桔梗“辨色論質”的實質，形成百合制桔梗科學的質量評價方法，并為其在線質量控制提供理論依據。采用精密色差儀對桔梗和百合制桔梗的色度值進行測定，運用UPLC-ELSD建立桔梗和百合制桔梗指紋圖譜，通過SPSS 21.0和Origin Pro 2021軟件分析其色度值與共有峰之間的相關性，根據相關程度篩選色度相關峰并進行指認。運用軟件MATLAB R2016a篩選隱含節點數，建立最優的“成分-色度”人工神經網絡模型。百合制桔梗共有12個共有峰，指認出6個色度相關成分，分別為王百合苷A（峰1）、王百合苷F（峰2）、王百合苷B（峰3）、桔梗皂苷E（峰5）、黨參炔苷（峰6）、桔梗皂苷D（峰10）。桔梗皂苷E與色度值*、*呈正相關，王百合苷A、王百合苷F、王百合苷B等化學成分均與色度值呈負相關。通過隱含節點數篩選，發現隱含節點數為8時模型整體擬合程度最高，人工神經網絡模型的均方根誤差（root mean square error，RMSE）較小，2最高（RMSE＝0.251 3，2all＝0.926 2），因此選擇4-8-7作為模型最佳拓撲結構，經驗證表明該模型預測結果良好。證實百合制桔梗“辨色論質”的科學合理性，可將色度指標納入百合制桔梗飲片質量評價體系中，為百合制桔梗的在線質量控制提供思路。

百合制桔梗；辨色論質；在線質量控制；指紋圖譜；人工神經網絡模型；王百合苷；桔梗皂苷；黨參炔苷；色度

桔梗(Jacq.) A. DC.始載于《神農本草經》，是常用的化痰止咳平喘類藥物。桔梗作為桔梗科植物桔梗的干燥根，味苦、辛，性平，歸肺經，具有宣肺利咽、祛痰排膿之效，中醫臨床常用于治療咳嗽痰多、胸悶不暢、咽痛音啞、肺癰吐膿等病癥[1]。現代研究表明桔梗中含多種化學成分，其有效化學成分包含桔梗皂苷類、黃酮類、多糖類、聚炔類等[2-4]，具有祛痰、鎮咳、抗炎、抗腫瘤等多方面的生物活性[5-8]。桔梗炮制歷史悠久，歷代本草中關于桔梗炮制的記載頗豐，有凈制、切制、炒制、醋炙、百合制、酒炙、蜜炙、米泔水制、蒸制等[9]。其中百合制桔梗的炮制方法最先詳細記載于雷敩的《雷公炮炙論》[10]“凡使，去頭上尖硬二、三分已來，并兩畔附枝子，于槐砧上細銼，用百合水浸一伏時，漉出，緩火熬令干用。每修事四兩，用生百合五分，搗作膏，投于水中浸。”明代《本草乘雅半偈》[11]記載百合制桔梗“以筑梗基”，經百合汁潤制炒炙可更好協同桔梗發揮療效，經研究證實桔梗經百合汁潤制炒炙后確實可以增強其化痰止咳的功效。同時，百合制桔梗也仍是目前常用的臨方炮制品，在很多“宣肺祛痰”的方劑中將桔梗與百合配伍使用，如桔梗湯、桔梗杏仁煎、桔梗和中湯等。課題組前期依據文獻記載，細化炮制參數，研究最佳工藝，發現桔梗經炮制后飲片顏色由黃白色變為棕色至深棕色，粉末顏色也可明顯區分。同時其化學成分也發生了質變和量變，增加酚酸類成分王百合苷A、王百合苷F和王百合苷B，桔梗中桔梗皂苷D、桔梗皂苷G1、去芹糖桔梗皂苷D、桔梗皂苷D3等多個成分的含量也增加。顏色作為中藥質量評價必不可少的“性狀”指標之一，與中藥內在質量有著密切關聯。“辨色論質”理論具有悠久的歷史，從歷代醫藥古籍中的辨色論質經驗到現行藥典性狀項下顏色規定，都反映著藥材顏色與質量的淵源[12-13]。因此本研究結合中藥“辨色論質”理論，以外在色度結合內在化學成分為研究依據，形成百合制桔梗科學的質量評價方法，為其質量標準的研究奠定基礎。

人工神經網絡是人工智能的經典基礎技術，具有強大的模式識別、數據運算和擬合、預測的能力，能夠模擬處理復雜問題非線性復雜模型，因此在藥學、食品、環境、農業等多個領域應用廣泛[14-18]。建立“色度-成分”的人工神經網絡模型，可通過色度值預測有效成分含量，實現百合制桔梗的“辨色論質”，從而科學評價其整體質量。本研究以色度值結合指紋圖譜共有峰峰面積進行相關，篩選并指認色度相關峰，針對性的建立色度與相關成分的人工神經網絡模型。通過多元統計結合人工智能技術可全面反映百合制桔梗炮制前后的外在色度與內在化學成分的具體關聯，探索其“辨色論質”的實質，并為百合制桔梗的在線質量控制提供參考依據。

1 儀器與材料

1.1 儀器

CYJ-900型電磁炒藥機，杭州金竺機械有限公司；Waters UPLC型超高效液相色譜儀，美國Waters公司；KQ-500E型超聲波清洗器，昆山市超聲儀器有限公司；F-111B（100 g）型二兩裝高速中藥粉碎機，瑞安市永歷制藥機械有限公司；CT6JC型夾層鍋，溫州市雄風輕工機械廠；SQP型電子天平，賽多利斯科學儀器（北京）有限公司；OHAUS型萬分之一分析天平，奧豪斯國際貿易（上海）有限公司；SHZ-D（Ⅲ）型循環水式真空泵，鞏義市予華儀器有限責任公司；TGL-16B型高速離心機，上海安亭科學儀器廠；RE-52型旋轉蒸發器，上海亞榮生化儀器廠。

1.2 藥材

桔梗藥材、百合飲片（批號20211207，湖南邵陽）均購自江中中藥飲片有限公司，經江西中醫藥大學中藥資源教研室劉勇教授鑒定，分別為桔梗科桔梗屬植物桔梗(Jacq.) A. DC.的干燥根和百合科百合屬植物百合F. E. Brown var.Baker的干燥肉質鱗葉，經檢測均符合《中國藥典》2020年版桔梗、百合項下的標準。桔梗及百合制桔梗具體信息見表1和圖1。

表1 桔梗和百合制桔梗的樣品信息

圖1 桔梗(S9)和百合制桔梗(Z9)飲片和粉末樣品

1.3 試劑

對照品王百合苷A（批號wkq22012709，質量分數≥98%）、王百合苷F（批號wkq22012806，質量分數≥98%）、王百合苷B（批號wkq21082602，質量分數≥98%）、桔梗皂苷E（批號wkq21082407，質量分數≥98%），購自四川省維克奇生物科技有限公司；桔梗皂苷D（批號111851-201708，質量分數≥98%）、黨參炔苷（批號111732-201908，質量分數≥98%），購自中國食品藥品檢定研究院。乙腈（批號57Y2009LF），色譜純，水為屈臣氏蒸餾水，其余常規試劑為分析純。

2 方法與結果

2.1 樣品制備

2.1.1 桔梗 除去雜質，洗凈，潤透，切厚片，干燥，粉粹后過三號篩，即得[1]。

2.1.2 百合制桔梗 ①取凈百合，加5倍量水煎煮40 min，濃縮至百合質量的3倍，濾過，得百合汁，備用。②取相應批次桔梗飲片，加入百合汁拌勻，潤制3 h，230 ℃炒30 min至表面呈黃色或者深黃色時，取出，晾涼[10]。每100 kg桔梗用40 kg百合，每1 kg百合得3 kg百合汁。本品形態與桔梗飲片相似，呈橢圓形或不規則厚片。但顏色相較桔梗加深，切面皮部黃色或深黃色，較窄；形成層環紋明顯，棕色；木部寬，有較多裂隙。氣微，味微甜后苦。粉碎后過三號篩，即得。

2.2 色度值的測定

取適量桔梗及百合制桔梗粉末于器皿中，高度約2 mm，壓制平整，采用精密色差儀平行測定10次，計算各顏色參數的RSD均小于2%，說明儀器精密度良好；記錄樣品顏色空間參數明度值（*）、紅綠色值（*）和黃藍色值（*），并根據公式ab*＝(*2＋*2＋*2)1/2計算樣品的總色度值ab*，結果見表2。

2.3 色度主成分分析（principal component analysis，PCA）和正交偏最小二乘法-判別分析（partial least square-discriminant analysis，OPLS-DA）

2.3.1 PCA 將桔梗和百合制桔梗的色度值導入SIMCA 14.1軟件，進行無監督的PCA。由圖2可知，所有樣品分布在95%置信區間內，桔梗和百合制桔梗分別聚集在不同區域，可明顯的區分，說明桔梗經炮制后，其色度值發生明顯的變化。

2.3.2 OPLS-DA 在PCA基礎上，進行有監督的OPLS-DA處理，結果見圖3。模型解釋率參數2和2分別為0.872和0.92；模型預測能力參數2為0.906，對模型的預測能力為90.6%，說明該模型穩定且預測能力良好。由圖4聚類分析結果可知，桔梗和百合制桔梗可明顯區分開，且同一產地的桔梗和百合制桔梗分布較其他產地更為緊密。

2.4 UPLC指紋圖譜研究

2.4.1 供試品溶液制備 精密稱取本品粉末（過三號篩）約2 g，置具塞錐形瓶中，精密加入50%甲醇50 mL，稱定質量，超聲處理（功率250 W、頻率40 kHz）30 min，放冷，再稱定質量，用50%甲醇補足減失的質量，搖勻，濾過；續濾液濃縮至5 mL，再14 000 r/min離心（離心半徑3 cm）15 min，取上清液過0.22 μm微孔濾膜，備用。

表2 所有樣品色度值(, n = 10)

圖2 桔梗和百合制桔梗PCA散點圖

圖3 桔梗和百合制桔梗OPLS-DA散點圖

圖4 桔梗和百合制桔梗樣品的聚類圖

2.4.2 色譜條件 色譜柱為Waters Acquity UPLC BEH C18柱（100 mm×2.1 mm，1.7 μm）；流動相為乙腈-0.05%甲酸水溶液，梯度洗脫，洗脫程序：0～8.0 min，10.0%～20.0%乙腈；8.0～16.5 min，20.0%～22.0%乙腈；16.5～20.0 min，22.0%～23.5%乙腈；20.0～22.3 min，23.5%～24.0%乙腈；22.3～23.0 min，24.0%～24.3%乙腈；23.0～23.5 min，24.3%～24.6%乙腈；23.5～30.0 min，24.6%～27.0%乙腈；體積流量0.12 mL/min；柱溫30 ℃；進樣量2 μL。

2.4.3 精密度試驗 取百合制桔梗（Z1）樣品適量，按“2.4.1”項下方法制備供試品溶液，按“2.4.2”項下色譜條件連續進樣6次，記錄色譜圖。以桔梗皂苷E色譜峰（5號峰）為參照峰（s），計算各共有峰的相對保留時間和相對峰面積。結果顯示，各共有峰相對保留時間的RSD為0.20%～0.31%，相對峰面積的RSD為0.96%～3.67%，表明所用儀器精密度良好。

2.4.4 穩定性試驗 取百合制桔梗（Z1）樣品適量，按“2.4.1”項下方法制備供試品溶液，分別于放置0、2、4、8、12、24 h按“2.4.2”項下色譜條件進樣測定。以桔梗皂苷E色譜峰（5號峰）為參照峰（s），計算各共有峰的相對保留時間和相對峰面積。結果顯示各共有峰相對保留時間的RSD為0.05%～0.50%，相對峰面積的RSD為1.07%～2.45%，表明供試品溶液于室溫下放置24 h內穩定性良好。

2.4.5 重復性試驗 取百合制桔梗（Z1）樣品適量，按“2.4.1”項下方法平行制備6份供試品溶液，按“2.4.2”項下色譜條件進樣測定。以桔梗皂苷E色譜峰（5號峰）為參照峰（s），計算各共有峰的相對保留時間和相對峰面積。結果顯示，各共有峰相對保留時間的RSD為0.14%～0.78%，相對峰面積的RSD為1.73%～4.58%。

2.4.6 指紋圖譜建立及相似度評價 取各批次桔梗、百合制桔梗藥粉，按“2.4.1”項下方法制備供試品溶液，按“2.4.2”項下色譜方法進樣，將色譜圖數據依次導入《中藥色譜指紋圖譜相似度評價系統（2012版）》，以樣品S1（或Z1）圖譜為參照指紋圖譜（R），用中位數法生成對照指紋圖譜，采用多點校正后進行自動匹配，結果見圖5。

圖5 桔梗(a)與百合制桔梗(b)的指紋圖譜

對樣品UPLC色譜圖與對照指紋圖譜進行相似度評價，結果所有樣品與對照指紋圖譜的相似度為0.800～0.996，結果見表3、4，表明不同產地樣品化學成分組成差異較小。

表3 桔梗指紋圖譜相似度

表4 百合制桔梗指紋圖譜相似度

2.5 指紋圖譜共有峰與色度相關性分析

運用SPSS 20.0軟件，對百合制桔梗色度與化學成分之間進行相關性分析，相關性數據見表5。將兩者12個共有成分的峰面積和相關色度值參數*、*、*、ab*數據，輸入到Origin Pro 2021軟件并繪制可視化熱圖。結果見表5和圖6，其中峰1、2、3、5、6、10、11和色度值有顯著相關，除峰5與*和*呈正相關外，其余色度相關峰均與色度指標呈現不同程度的負相關。

2.6 色度相關峰指認

按“2.4.2”項下色譜條件，分別對混合對照品溶液和供試品溶液進樣分析。通過將混合對照品溶液和供試品溶液UPLC圖進行比對，指認出6個色度相關峰，分別為峰1（王百合苷A）、峰2（王百合苷F）、峰3（王百合苷B）、峰5（桔梗皂苷E）、峰6（黨參炔苷）、峰10（桔梗皂苷D）。百合、桔梗、百合制桔梗和對照品色譜圖見圖7。

結合色度與化學成分相關結果進行分析。其中，*值和*值與王百合苷A、王百合苷F和王百合苷B呈負相關趨勢，即桔梗炮制后，*值減小，亮度減弱顏色加深，這3種成分含量增加，*與桔梗皂苷E正相關。總色度值ab*與多個成分呈現負相關，各個產地桔梗的總色度值均高于相應批次百合制桔梗的總色度值，總色度值的下降伴隨著多個化學成分含量的增長。

表5 色度與共有峰峰面積相關性分析

*＜0.05**＜0.01

圖6 桔梗和百合制桔梗色度值與化學成分的Person相關系數熱分析

2.7 人工神經網絡模型建模

運用軟件MATLAB R2016a建立“色度-成分”模型。以色度指標*、*、*和ab*為輸入層，色度相關峰峰面積為輸出層。其中輸入層與隱含層之間采用非線性傳輸函數，輸出層采用線性傳遞函數。

1-王百合苷A 2-王百合苷F 3-王百合苷B 5-桔梗皂苷E 6-黨參炔苷 10-桔梗皂苷D

2.7.1 數據歸一化處理 為避免不同數據量級不一致增加人工神經網絡建模的難度，因此，需要對數據進行歸一化處理后才可進行建模[19]。采用軟件MATLAB R2016a對色度值及相關峰面積數據進行歸一化處理。

2.7.2 隱含層節點數篩選 隱含層節點的數量是影響人工神經網絡模型性能的重要因素，常作為考察最優模型的指標之一，隱含節點數過多或過少都會對模型的準確度造成影響。因此需要根據建模對象對隱含層節點數進行篩選。隱含層節點數的經典計算公式為＝(＋)1/2＋，其中為隱含層節點數，為輸入層節點數4，為輸出層節點數7，為0～10的自然數[20]。基于此公式該模型的隱含層節點數在3～14，以2和RMSE值為考察指標進行篩選，如表6所示。結果表明，當隱含層節點數為8和12時，RMSE最小分別為0.251 3和0.248 8，2training、2validation、2testing、2all較高。

表6 隱含節點數篩選結果

2.7.3 人工神經網絡模型建模 以隱含節點數8和12分別建立“色度-成分”的人工神經網絡模型，數據的訓練、預測及測試比例分別為70%、15%、15%。以*、*、*和ab*為輸入層，7個色度相關峰峰面積為輸出層，采用Tansig傳遞函數和Levenberg-Marquardt訓練算法建立人工神經網絡模型。訓練、驗證和測試過程中的試驗值與預測值的比較見圖8。結果表明，隱含節點數為8時，整體擬合度較4-12-7模型的擬合度好，且測試集更為集中。RMSE為0.2513、2training、2validation、2testing分別為0.926 2、0.916 1、0.979 3、0.817 8，說明模型具有良好的擬合度和較小的誤差值，可通過該模型反映和預測百合制桔梗炮制前后色度值發生改變的同時相關化學成分含量的變化趨勢。

2.7.4 人工神經網絡模型驗證 取未經訓練的3批百合制桔梗色度值，利用人工神經網絡模型對其峰面積進行預測，計算實際試驗值與預測值的相對誤差。結果顯示，試驗值與預測值的相對誤差值為0.02～0.15，表明模型整體預測能力良好。

3 討論

中藥辨色論質理論是以象思維、五行學說、藥性理論等為基礎，以現代化學成分研究為依據，歷經多年總結形成的一種中藥質量評價經驗[13]。老藥工就常以外觀的顏色來判定中藥材質量的優劣以及中藥炮制程度是否“適中”，歷版《中國藥典》和炮制規范項下都對飲片顏色有要求，例如“桔梗切面皮部黃白色，形成層棕色”[1]。但作為感官評測，僅憑人為觀察飲片外觀顏色來掌握炮制程度，難以有效保障飲片質量[21]。

a-4-8-7模型 b-4-12-7模型

目前，隨著色差技術的不斷發展，該技術很大程度上避免了以肉眼觀色的主觀性，色度指標也可從多方面敏感捕捉到炮制前后的顏色變化，因此該技術目前已廣泛的應用于在中藥領域。色度值*（明亮度）、*（紅綠值）、*（黃藍色）是藥材品質評價的一種準確而又簡單易行的指標，能夠對顏色進行客觀表達[22-23]。本研究通過測量3個產地各15個批次桔梗和百合制桔梗粉末的色度值，桔梗飲片黃白色對應粉末的色度值范圍為*75.15±1.02、*7.69±1.82、*28.45±1.39，而百合制桔梗相較于桔梗顏色加深飲片顏色為黃色至深黃色，*和*下降，*值上升，分別為*71.69±1.51、*7.91±1.29、*27.29±2.08，并且對兩者色度值進行化學計量相關分析發現，兩者色度分布在不同的范圍，可以明顯的區分開，說明色度值可以作為區分桔梗與百合制桔梗的外在指標之一。

本研究通過分析百合制桔梗的共有峰峰面積與色度值，篩選出色度相關峰，說明其色度與化學成分之間存在密切關聯。其中*值與多個成分呈負相關，*值減小，亮度減弱，含量增加。表明在炮制過程中可以重點注意飲片明亮度來把握炮制程度。百合制桔梗色度值與王百合苷A、王百合苷F、王百合苷B、桔梗皂苷D等多個成分相關。課題組前期研究發現王百合苷A能夠協同百合制桔梗發揮祛痰止咳療效，桔梗皂苷D對胃癌、人白血病、乳腺癌、肝癌、肺癌等多種腫瘤細胞均有良好的抗腫瘤活性[24-25]。僅用單一成分難以全面判斷飲片質量。人工神經網絡模型具有分析非線性復雜相關關系的優勢，可以在多個輸入成和輸出層之間建立聯系，因此將*、*、*和ab*值與多個化學成分同時建立人工神經網絡模型，可更好通過飲片色澤反映飲片整體質量。

《本草蒙筌》[26]指出“凡藥制造，貴在適中。不及則功效難求，太過則氣味反失”，可見炮制程度是影響中藥質量的重要因素。在實際生產中可以通過實時監測飲片顏色變化，利用該模型預測百合制桔梗王百合苷A、桔梗皂苷D、桔梗皂苷G1等多個活性成分的含量，掌握炮制程度，以實現百合制桔梗的在線生產質量控制。目前中藥設備的現代化與信息化程度亟需改進與提高，飲片加工設備的智能化也已成必然趨勢[27]。在實際生產過程中實現在線質量控制的關鍵之一在于色度值的采集，可以通過設備的改進來解決這一重要問題，后期設備研發可利用電子眼、色度傳感器[28-29]、采用已上市防煙霧、防高溫的高清攝像頭建立靈敏度高的色度捕捉裝置。將色度引入控制單元，實時反饋炮制過程中飲片顏色，通過飲片色度結合人工神經網絡模型預測成分含量，以此判斷炮制終點，更好的實現飲片加工中快速、相對準確的在線控制，將“辨色論質”科學的應用于炮制前后顏色變化顯著的多種飲片實際生產和質量控制中。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Study on quality control of-processedbased on “color discrimination grading”

GUO Jing-ying1, YI Hai-yan1, ZHENG Yu-qing1, XIE Ya-ting1, ZHENG Peng1, HUANG Min1, YANG Ming1, 2, CHEN Rui-lin1,3, HE Lang3, ZHANG Jin-lian1

1. School of Pharmacy, Jiangxi University of Chinese Medicine, Nanchang 330004, China 2. Key Laboratory of Modern Preparation of Traditional Chinese Medicine, Ministry of Education, College of Pharmacy, Jiangxi University of Chinese Medicine, Nanchang 330004, China 3. Jiangxi Jiangzhong Traditional Chinese Medicine Pieces Co., Ltd., Jiujiang 332300, China

To explore the essence of “color discrimination grading” of-processed(LB-pPR), form a scientific quality evaluation method of LB-pPR, and provide a theoretical basis for its online quality control.The chromaticity values of(Jiegeng, PR) and LB-pPR were measured by precision color difference instrument, and the fingerprints of PR and LB-pPR were established by UPLC-ELSD. The correlation between the chromaticity values and common peaks was analyzed by SPSS 21.0 and Origin Pro 2021 software, and the chromaticity correlation peaks were screened and identified according to the correlation degree. The software MATLAB R2016a was used to screen the number of hidden nodes, and the optimal “component-chromaticity” artificial neural network model was established.There were 12 common peaks in LB-pPR. Six color related components were identified, which were regaloside A (peak 1), regaloside F (peak 2), regaloside B (peak 3), platycodin E (peak 5), lobetyolin (peak 6) and platycodin D (peak 10). Platycodin E was positively correlated with chromaticity valuesa,b, and chemical components such as regaloside A, regaloside F, regaloside B were negatively correlated with chromaticity values. Through the screening of the number of hidden nodes, it was found that when the number of hidden nodes was 8, the overall fitting degree of the model was the highest, the root mean square error (RMSE) of the artificial neural network model was small, and the2was the highest (RMSE = 0.251 3,2all= 0.926 2). Therefore, 4-8-7 was selected as the best topology of the model, and experience showed that the prediction result of the model was good.This study confirmed the scientific rationality of “color discrimination grading” of LB-pPR. The chromaticity index can be included in the quality evaluation system of LB-pPR, which provides ideas for the online quality control of LB-pPR.

-processed; color discrimination grading; online quality control; fingerprint; artificial neural network model; regaloside; platycodin; lobetyolin; chromaticity

R283.6

A

0253 - 2670(2023)01 - 0072 - 09

10.7501/j.issn.0253-2670.2023.01.010

2022-06-20

國家重點研發計劃專項課題（2018YFC1707206）；國家自然科學基金項目（82060724）；省重點研發計劃項目（20192BBG70073）；國家級大學生創新創業訓練計劃項目（202110412015）；校級創新團隊項目（CXTD22003）

郭靜英，碩士研究生，研究方向為中藥炮制。E-mail: guojingyinging@163.com

通信作者：張金蓮，教授，博士生導師，主要從事中藥學及中藥炮制學教學研究。Tel: (0791)87118995 E-mail: jxjzzjl@163.com

[責任編輯 鄭禮勝]