本数据集为薄树芝药材炮制工艺研发全流程实验数据，涵盖薄树芝药材从原料鉴别、炮制工艺优化、质量控制检测到有效性验证的全环节实验结果。数据集基于《中国药典》2020年版相关通则要求，针对薄树芝药材的清炒、麸炒、酒制、醋制、盐制、蜜制、姜制、蒸制等8种常见炮制工艺，开展了多维度的工艺参数优化实验，同步完成了性状鉴别、显微鉴别、薄层色谱鉴别、水分、灰分、重金属、浸出物、三萜及甾醇含量等全项质量检测，累计形成1650条标准化实验数据。 本数据集在原始实验数据基础上，通过加权综合评价模型、多元线性回归预测模型、多目标优化算法等深度加工，新增了综合质量评分、炮制工艺适宜性等级、质量一致性评价指标、三萜及甾醇含量预测值、工艺参数优化推荐等5个加工字段。数据集完整覆盖了薄树芝药材不同产地、不同炮制工艺条件下的质量变化规律，为薄树芝药材的炮制工艺标准化、质量控制体系建立、临床用药安全保障提供了全面、系统的实验数据支撑，同时也为该药材的后续深度开发利用提供了基础数据参考。

一、数据采集和清洗。将原始记录录入数据库，统一数据类型，对数值型字段进行换算校验，剔除重复记录，统一日期格式，实验人员信息全部脱敏处理，确保数据合规性。 二、质量指标计算。 水分含量依据中国药典2020年版通则0832烘干法计算：水分含量=（干燥前重量－干燥后重量）/干燥前重量×100%。总灰分及酸不溶性灰分依据通则2302计算。三萜及甾醇含量以齐墩果酸为对照品，采用紫外-可见分光光度法在546nm波长处测定吸光度，按标准曲线法计算。水溶性浸出物依据通则2201水热浸法测定。重金属含量依据通则2321采用原子吸收分光光度法测定。 三、字段加工。 综合质量评分采用加权综合评价法，运用层次分析法确定指标权重，经min-max归一化后线性加权求和。炮制工艺适宜性等级采用阈值分级法，分为优、良、合格、不合格四级。质量一致性评价指标采用变异系数法，按批次计算各指标变异系数后转化为一致性得分。三萜及甾醇含量预测值采用多元线性回归模型，以炮制温度、炮制时间、工艺类型为自变量，经五折交叉验证。工艺参数优化推荐采用NSGA-II多目标优化算法，以最大化含量、最小化时间与温度为优化目标，输出最优解集。

本数据集应用场景： 1、中药生产企业可基于本数据集分析不同炮制工艺类型、炮制温度、炮制时间对薄树芝药材质量指标（水分、灰分、浸出物、三萜及甾醇含量等）的影响规律，结合多元线性回归预测模型（R²≥0.75）实现“工艺参数→有效成分含量”的正向预测，快速锁定各工艺类型的最优参数区间，提升产品质量一致性； 2、药品检验机构可参考本数据集的检测指标分布范围与综合质量评分体系，建立薄树芝药材的质量评价参考区间和优、良、合格、不合格四级分级标准，为薄树芝这一尚未被《中国药典》单独收载的品种提供系统的质量评判依据； 3、中药科研机构可利用本数据集进行炮制工艺与药材质量相关性的数据挖掘与建模分析，结合NSGA-II多目标优化算法输出的Pareto最优解集，为薄树芝药材炮制工艺的标准化研究及新工艺开发提供数据支撑与决策参考。 本数据集通过深度加工，产出了综合质量评分、含量预测值、优化工艺参数推荐等高附加值衍生数据，解决了传统炮制工艺研发中“经验依赖强、量化手段少、优化效率低”的行业痛点。通过本数据集，中药企业可减少重复实验的成本投入，缩短工艺优化周期，提升薄树芝药材炮制工艺的研发效率与质量控制水平。

实验ID 实验日期 药材产地 药材批次 炮制工艺类型 炮制温度 炮制时间 展开剂配比 展开温度 展开湿度 显色剂浓度 显色温度 水分含量 总灰分含量 酸不溶性灰分含量 水溶性浸出物含量 三萜及甾醇含量 铅含量 镉含量 砷含量 汞含量 铜含量 薄层鉴别结果 性状鉴别结果 显微鉴别结果 实验人员 实验设备 综合质量评分 炮制工艺适宜性等级 质量一致性评价指标 三萜及甾醇含量预测值 工艺参数优化推荐 1 2024-09-01 广东 BSZ202423453 盐制 144.7 37.7 16:5:0.4:0.08 11.2 33.2 14.8 135.5 9.06 3.22 1.35 14.09 0.92 1.96 0.242 1.86 0.143 3.13 符合 符合 符合 实验员027 紫外-可见光分光光度计 91.19 优 82.86 0.837 当前工艺参数优良，建议保持；优化方向：温度155-165℃，时间30-40分钟 2 2024-09-01 广东 BSZ202526805 蜜制 96 25.2 15:5:0.5:0.1 9.2 52.2 7.8 100.8 10.89 3.9 附件下载

数据集共32个字段：实验ID、实验日期、药材产地、药材批次、炮制工艺类型、炮制温度、炮制时间、展开剂配比、展开温度、展开湿度、显色剂浓度、显色温度、水分含量、总灰分含量、酸不溶性灰分含量、水溶性浸出物含量、三萜及甾醇含量、铅含量、镉含量、砷含量、汞含量、铜含量、薄层鉴别结果、性状鉴别结果、显微鉴别结果、实验人员、实验设备、综合质量评分、炮制工艺适宜性等级、质量一致性评价指标、三萜及甾醇含量预测值、工艺参数优化推荐。