目的 制备川西獐牙菜的抑菌活性部位并建立其HPLC谱效关系指纹图谱.方法 采用三相萃取法制备川西獐牙菜的活性部位,体系1用乙腈-二氯甲烷-石油醚-水(5∶1∶5∶5)、体系2用乙腈-乙酸乙酯-石油醚-水(1∶1∶2∶1)萃取;通过牛津杯法测定各部位的抑菌活性,采用Pearson相关性分析与正交偏最小二乘判别分析研究HPLC指纹图谱的谱效关系.结果 川西獐牙菜抑菌活性成分主要富集于体系1、2的中相,6个不同部位共有峰20个,其中,7、12、15、16、19、20号峰与抑菌活性呈显著正相关.结论 所用方法可有效富集川西獐牙菜的活性成分,可为川西獐牙菜抑菌活性成分的制备及质量控制与评价提供参考.

目的 通过非靶向代谢组学研究急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)大鼠尿液代谢产物的变化,筛选出可用于AMI法医学鉴定的生物标志物.方法 建立假手术组、AMI组和高脂血症+AMI组(hyperlipidemia+acute myocardial infarction,HAMI)大鼠模型.运用超高效液相色谱-质谱法(ultra-high performance liquid chromatography-mass spectrometry,UPLC-MS)分析AMI大鼠尿液代谢谱的变化.通过主成分分析、偏最小二乘判别分析、正交偏最小二乘判别分析等筛选差异代谢物.使用MetaboAnalyst数据库进行代谢通路富集分析并评估差异代谢物的预测能力.结果 分别筛选出40种和61种与AMI相关和HAMI相关的差异代谢物.其中22种为共同代谢物,这些小分子代谢物主要集中在烟酸和烟酰胺代谢途径中.在95%可信区间内N8-乙酰亚精胺、3-甲基组胺和胸腺嘧啶的受试者操作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)值大于0.95.结论 N8-乙酰亚精胺、3-甲基组胺和胸腺嘧啶可作为诊断AMI的潜在生物标志物,烟酸和烟酰胺代谢的异常可能是AMI的主要原因.本研究可为AMI的作用机制和死因鉴定提供参考.

为探析黄芪四妙汤(Huangqi Simiao Decoction,HSD)治疗2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)的作用机制.通过网络药理学筛选HSD的成分靶点及T2DM相关疾病靶点,构建交集靶点的蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络、药物-成分-交集靶点网络,并筛选出潜在活性成分及靶点;使用AutoDock Vina软件进行分子对接验证潜在成分与核心靶点的相互作用;通过超高效液相色谱-串联质谱代谢组学技术检测血清,采用主成分分析(PCA)及偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)等多元统计分析,结合MetaboAnalyst数据库寻找各组差异代谢物与相关代谢通路,并将筛选的差异代谢物结合网络药理学筛选的交集靶点联合分析相同代谢通路.网络药理学显示,HSD治疗T2DM的9个核心成分为槲皮素、山柰酚、豆甾醇、汉黄芩素、β-谷甾醇、黄藤素、黄连素、黄连碱、小檗红碱;5个核心靶点为AKT1、TP53、TNF、IL6、VEGFA.分子对接显示,核心成分和靶点基因结合较好.代谢组学显示,共鉴定出112个共同差异代谢物,经HSD治疗后,其中88个代谢物浓度上升,24个代谢物下降.富集分析表明,HSD调节T2DM患者机体代谢主要与氨基酸代谢、三羧酸循环等7条代谢通路有关.代谢组学与网络药理学联合分析显示,二者均涉及组氨酸代谢通路、精氨酸和脯氨酸代谢通路.结果表明,HSD对T2DM具有较好的治疗作用,基于代谢组学和网络药理学分析发现其作用机制可能是HSD中槲皮素、山柰酚、豆甾醇等药效基础通过调控多种代谢物,加强对组氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢通路的影响,为进一步防治T2DM提供了依据.

目的 采用近红外高光谱成像技术(HSI)鉴别四裂红景天和长鞭红景天.方法 采集935～1720 nm长鞭红景天和四裂红景天的高光谱图像信息.采用主成分分析法(PCA)和正交-偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)进行分类判别.结果 OPLS-DA比PCA分析具有更好的分类性能,HSI和OPLS-DA分析结合可准确识别两种红景天.结论 所用方法可快速、无损地鉴别长鞭红景天和四裂红景天,为红景天的品种鉴定、质量控制和评估提供了参考.

目的 研究桃红四物汤(Taohong Siwu Tang,TSD)对子宫异常出血(abnormal uterine bleeding,AUB)大鼠血清脂类代谢物的影响,分析TSD改善AUB脂质代谢紊乱的作用机制.方法 采用药物不完全流产法复制AUB大鼠模型,应用UPLC-Q-Exactive Orbitrap/MS技术检测血清的脂质代谢物,结合主成分分析、正交偏最小二乘-判别分析筛选差异脂质,明确TSD干预前后血清中脂质变化.结果 共筛选出11种差异性脂质,主要有磷酯酰肌醇、磷脂酸、磷脂酰乙醇胺、磷脂酰丝氨酸、固醇脂、神经酰胺、丙烯醇脂及脂肪酸.给予TSD干预后,筛选的差异脂质均有回调至正常的趋势.结论 TSD改善AUB可能与磷脂酸、磷酯酰肌醇、磷脂酰乙醇胺、磷脂酰丝氨酸、神经酰胺等脂质代谢有关.

傅里叶变换衰减全反射红外(attenuated total reflection Fourier transform infrared,ATR-FTIR)光谱技术以其快速、准确、无创的特点,在生物医学领域尤其是临床血液学检验中显示出巨大潜力.该技术记录样本中分子的振动光谱,提供生物样品内核酸、蛋白质和脂质的化学结构信息,可用于疾病筛查和诊断.ATR-FTIR光谱技术在地中海贫血、艾滋病毒感染、乳腺癌、卵巢癌和脑瘤等疾病中的研究现状和发展情况,提示该技术结合化学计量学方法可实现疾病的快速筛查、诊断与鉴别诊断.ATR-FTIR光谱技术与偏最小二乘法回归模型相结合,以定量法分析人外周血样品中平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞体积和血红蛋白等地中海贫血筛查指标,筛查地中海贫血的灵敏度、特异度分别达到100.0%和95.3%.采用ATR-FTIR光谱技术,基于遗传算法的线性判别分析法,分析血液样本红外图谱中1 653 cm-1(酰胺Ⅰ带)、1 558 cm-1(酰胺Ⅱ带)、1 506 cm-1(环基)和901 cm-1(磷酸二酯伸缩带)处的特征峰,对人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染孕妇血液样本的辨别准确率为89%,灵敏度、特异度分别为83%、92%.采用主成分回归(principal component regression)法对乳腺患者血液ATR-FTIR光谱进行识别,其灵敏度与特异度高达92.3%与87.1%此外,ATR-FTIR光谱技术还可应用于生物医学领域的其他方面,如细胞和组织学样本的检测、疾病严重程度的分类等.ATR-FTIR光谱技术展现出广阔的应用前景,但仍面临环境干扰、样本污染等挑战.未来,随着ATR-FTIR光谱技术的优化、发展,其有望在更多疾病的临床血液学检验中发挥重要作用.

目的 通过对不同炮制程度焦栀子色度值及内在成分的定量分析,研究栀子炮制过程中外表色泽和成分的关联性与内在成分变化规律,为焦栀子的质量评价提供参考.方法 采用色差仪测量3种不同炮制程度焦栀子样品粉末的色度值(L*、a*、b*、E*ab),通过高效液相色谱(HPLC)法测定焦栀子中8个指标性成分的含量,并采用主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)、Pearson法等分析方法分析色度和成分之间的相关性.结果 各个地区饮片厂因缺乏直观统一的标准,致使所生产的样品炮制程度差异较大.随着炮制的进行,焦栀子的表观颜色逐渐由红黄色转变为焦褐色.焦栀子的粉末色度值与内在成分之间高度相关.所测得的色度值参数和8个成分含量均呈下降趋势,其中与表观颜色变化最明显的a*呈极显著正相关性的成分异栀子苷、栀子苷和西红花苷Ⅰ可以作为栀子炮制过程监控及质量控制的标志物.结论 通过建立焦栀子炮制过程中颜色与成分变化的对应关系,弥补了传统经验鉴别的主观模糊性,为焦栀子炮制程度的判别和标志成分含量的预测提供线索.

目的 对比列线图与不同机器学习算法构建中老年人龋齿预测模型的效能.方法 采用多阶段分层随机抽样法,选取南宁市、贵港市、崇左市510名中老年人为研究对象,进行问卷调查及口腔检查.采用单因素分析和Lasso回归筛选相关变量,使用多因素logistic回归分析确定最终独立影响因素.基于显著特征,建立列线图预测模型,并运用线性判别分析(LDA)、偏最小二乘算法(PLS)、距离多普勒算法(RDA)、广义线性模型(GLM)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)核函数(SVM-Radial)及SVM线性核函数(SVM-Linear)7种机器学习算法构建7种龋齿风险预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)中位数评价各模型预测性能,以及不同变量筛选方法所构建模型的预测性能.结果 中老年人龋齿检出率为71.18％.经过特征筛选后最终保留5个预测因子,分别是年龄(OR=0.945,95％CI:0.917～0.973)、刷牙频率(OR=0.688,95％CI:0.475～0.997)、过去1年是否洗牙(OR=0.303,95％CI:0.103～0.890)、牙存留数(OR=1.062,95％CI:1.038～1.087)和口腔健康评估量表(OHAT)得分(OR=1.363,95％CI:1.234～1.505).各模型对比结果显示,RF算法所构建的预测模型表现最佳,AUC中位数为0.747,其次为列线图,AUC中位数为0.733.单因素+Lasso+多因素logistic(简称Lasso+logistic)筛选自变量构建预测模型的AUC中位数均高于RF算法筛选自变量构建的预测模型.结论 基于Lasso+logistic筛选变量,RF较列线图及其他机器学习算法在中老年龋齿预测中提供了更可靠的预测性能.

目的 建立欧矢车菊根的高效液相(High performance liquid phase,HPL C)指纹图谱,结合化学模式识别法进行分析,建立多指标成分含量的测定方法.方法 采用WondaSil C18色谱柱(250 mm ×4.6 mm,5 μm),以乙腈(A)-0.1％甲酸水(B)为流动相梯度洗脱,流速1 mL/min,检测波长为290 nm,柱温为30℃,进样量为10 μL.利用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》建立15批欧矢车菊根药材的HPLC指纹图谱并分析相似度,通过对照品比对指认,确定化学成分并进行含量测定,使用SPSS 26.0和SIMCA-P 14.1软件进行聚类分析(Hierarchical calclus-ter analysis,HCA)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)分析和正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)分析,对不同批次样品进行质量评价.结果 建立了 15批欧矢车菊根HPLC指纹图谱共匹配出20个共有峰,通过对照品比对指认出绿原酸(11号峰)、咖啡酸(13号峰)、异绿原酸A(19号峰).建立了绿原酸和异绿原酸A含量测定方法;指纹图谱相似度范围为0.601～0.983;HCA将15批欧矢车菊根分为2类;PCA得到4个主成分的累积方差贡献率为85.260％;OPLS-DA表明绿原酸和异绿原酸A是影响欧矢车菊根药材质量的差异性标志物.结论 指纹图谱结合化学模式识别技术可快速筛选出欧矢车菊根药材的差异性特征成分,为欧矢车菊根药材的质量控制及标准制定提供了理论依据.

目的:建立白头翁药材的超高效液相色谱（UPLC）特征图谱方法，为白头翁药材的产地区分及质量控制提供参考。方法:采用UPLC法，色谱柱为Agilent SB C18（2.1 mm×100 mm，1.8 μm）；以乙腈-甲醇（2∶1）-0.1%磷酸溶液为流动相，梯度洗脱；流速0.30 ml/min；柱温30 ℃；检测波长215 nm；进样量2 μl。通过特征图谱对比及主成分分析、正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）对常见的白头翁伪品及不同产地的白头翁药材进行评价。结果:白头翁药材特征图谱呈现9个特征峰，通过高分辨质谱及对照品对比，指认了其中8个共有峰。通过主成分分析，可明显区分不同产地的白头翁药材，并结合OPLS-DA分析发现，峰2、峰3、峰6是不同产地白头翁差异的主要标志物。结论:所建立的方法专属性、重复性、耐用性良好，可有效区分白头翁的常见伪品，并为白头翁药材的质量控制及产地选择提供依据。