目的:探讨食管癌患者食管微生态状况，并比较其与健康人群食管菌群的差异。方法:选择2018年7月至2019年7月在十堰市太和医院就诊的82例食管癌患者和同期年龄、性别相匹配的20名健康对照者，30份食管癌病理组织根据分化程度分为低分化(8份)、中分化(9份)和高分化(13份)。采集食管癌患者和健康对照者的食管组织样本，提取样本DNA，对细菌16S rRNA V4区域行PCR扩增。运用Illumina HiSeq 4000测序平台测序，行α多样性分析和主坐标分析(PCoA)，采用线性判别分析效应量(LEfSe)的线性判别分析(LDA)值筛选差异物种，ROC曲线验证随机森林模型，BugBase数据库预测食管细菌表型。采用非参数Kruskal-Wallis H检验和Wilcoxon秩和检验进行统计学分析。 结果:食管癌患者Chao1指数高于健康对照者[362.51(284.29，646.13)比284.83(244.31，344.74)]，差异有统计学意义( Z＝-2.857， P＝0.004)。PCoA显示食管癌患者和健康对照者样本间距离较近，两者微生态菌群构成差异无统计学意义( P>0.05)。食管癌患者食管蓝藻菌门和疣微菌门的丰度均高于健康对照者(0.2%比0.1%、0.4%比0)，而食管变形菌门、 SR1菌门和 TM7菌门的丰度均低于健康对照者(21.9%比34.2%、0.1%比0.2%和0.2%比0.5%)，差异均有统计学意义( Q＝0.090、0.077、0.010、0.026、0.001， P均<0.05)。低分化，中分化和高分化食管癌患者食管梭状芽孢杆菌纲、梭状芽孢杆菌目、巴斯德氏菌目、巴斯德氏菌科、埃肯菌属、放线杆菌属和嗜血杆菌属的相对丰度分别为28.3%、24.2%和17.0%，28.3%、24.2%和17.0%，3.2%、0.3%和5.0%，3.2%、0.3%和5.0%，0、1.5%和0.1%，0.5%、0和0.7%，1.3%、0.2%和3.9%，比较差异均有统计学意义( Q＝0.579、0.557、0.390、0.711、0.768、0.768、0.768， P均<0.05)。LEfSe分析显示，食管癌患者梭杆菌目、瘤胃球菌属、气味杆菌属和S24_7科的丰度均高于健康对照者(21.5%比11.7%、0.5%比0.1%、0.1%比0、0比0)，差异均有统计学意义(LDA值＝2.591、2.379、2.790、2.927， P均<0.05)。ROC曲线证实随机森林模型可靠，AUC值为0.92。BugBase数据库预测显示，食管癌患者生物膜形成、致病潜力、移动元件、氧需求(厌氧菌、需氧菌、兼性菌)和氧化胁迫耐受食管细菌表型较健康对照者更丰富( P均<0.05)。 结论:食管癌患者的食管菌群发生改变，梭杆菌目、瘤胃球菌属、气味杆菌属和S24_7科可作为潜在的菌群标志物。

目的 基于性状电子检测技术,结合多元分析算法,建立不同产地薏苡仁的快速鉴别方法.方法 使用CM-5分光测色仪测定薏苡仁的色度值,建立决策树(decision tree,DT)模型、k最邻近算法(k-nearest neighbor,KNN)模型和贝叶斯(Bayes)判别模型.其次,根据超快速气相电子鼻检测气味成分,建立不同产地薏苡仁的判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)模型及热图,探究不同产地薏苡仁的气味信息差异.同时,采用偏最小二乘法判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)模型探究不同产地的差异标志物.最后,将薏苡仁表面颜色与内在气味成分进行相关性分析.结果 2-丙烯酸、2-甲基丁醛、甲苯、丙醛可以作为区分不同产地薏苡仁的主要气味标志物,丁二酮、2,3-乙酰基丙酮、3-己醇等多种气味成分与L*、a*、b*值存在显著相关性.结论 电子眼联合超快速气相电子鼻技术能够快速、准确鉴别不同产地的薏苡仁,该方法对于多产地中药的鉴别和质量控制具有借鉴意义.

目的:系统研究不同品种橘红花挥发性成分差异和香气特征.方法:利用顶空-气相色谱-质谱法(HS-GC-MS)对4个品种("光青""假西洋""密叶正毛"和"黄龙正毛")共40批橘红花的挥发性成分进行检测,结合相对气味活度值(ROAV)分析其中的关键香气成分.采用多元统计分析筛选不同品种橘红花显著性差异成分和特征香气成分.结果:HS-GC-MS检测结果显示,从4个品种橘红花中共鉴定出40个挥发性成分,主要包括烯烃类、醇类、酯类、酮类和醛类,其中以柠檬烯、β-月桂烯、芳樟醇、反式-橙花叔醇等为共有且含量较高的成分.通过ROAV确定了4个品种橘红花共有关键香气成分8个.挥发性成分差异分析结果显示,21个差异标志物可用于品种判别,其中β-蒎烯是"假西洋"的特征香气成分,芳樟醇是"密叶正毛"的特征香气成分,苯乙醛、反式-橙花叔醇和邻氨基苯甲酸甲酯是"黄龙正毛"的特征香气成分.结论:HS-GC-MS结合ROAV系统分析可区分不同品种橘红花并鉴定差异性的特征香气成分,该方法可为橘红花的品种判别和资源综合开发利用提供参考.

目的:深入探讨SPINK5在口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)中的表达水平与其临床发展和预后的关系,分析其潜在的机制和临床价值,评估其作为靶向治疗基因的潜力.方法:表达量及临床病理数据来自于TCGA数据库中筛选和获取口腔组织来源的癌症病例样本.分析OSCC临床病理特征及预后和SPINK5的相关性.SPINK5在OSCC组织中的差异表达通过免疫组化进行验证.采用基因功能富集分析(gene set enrich-ment analysis,GSEA)方法预测SPINK5调控的信号通路.结果:SPINK5表达量与OSCC临床预后具有显著相关性(P＜0.05).高表达组生存时间较长.SPINK5在正常黏膜组织中的表达量均高于OSCC,且差异有统计学意义(P＜0.05).SPINK5差异表达的基因富集到了化学刺激的感官知觉、RNA的基因沉默、RNA介导的翻译抑制导致的基因沉默、气味的感官知觉4个生物学过程,和嗅觉受体活动、转录后基因沉默中涉及的RNA结合、mRNA的3'UTR、嗅觉结合4个分子功能.结论:在OSCC中,SPINK5的表达量相对于正常黏膜组织下调,其表达变化与OSCC的预后密切相关.其可能通过参与和调控OSCC细胞的RNA转录和翻译过程来干预OSCC的发生发展.故SPINK5可能可以作为预测患者预后的有效生物标志物和靶向治疗的靶向基因.

目的 借助Heracles Ⅱ超快速气相电子鼻获取半夏不同炮制品的气味指纹图谱信息,并结合网络药理学分析半夏不同炮制品之间的气味差异标志物.方法 使用Heracles Ⅱ超快速气相电子鼻获取半夏不同炮制品的气相色谱图,利用多元分析方法,得到半夏不同炮制品的气味差异标志物,结合网络药理学分析,得到差异成分的靶点和通路,从而预测半夏不同炮制品潜在的气味差异标志物.结果 半夏不同炮制品共鉴定出21 个与气味相关的化学成分,其中甲基丁香酚、二乙基酮等5 个成分是半夏不同炮制品的气味差异标志物,经网络药理学分析,这些成分具有止咳、抗炎等作用.结论 所建立的半夏及其炮制品气味指纹图谱专属性强,筛选出5种可作为半夏不同炮制品的潜在气味差异标志物的化学成分,可为中药炮制机制及工艺研究提供新思路和适用方法.

该研究采用CM-5 型分光测色计及Heracles NEO 超快速气相电子鼻分析色泽与气味变化,结合DFA、PLS-DA等多种分析方法,识别不同炮制程度醋香附饮片并对炮制终点进行量化.结果表明随着炮制程度的加深,醋香附饮片明暗度L?逐渐下降,红绿值a?和黄蓝值b?先增加,炮制 8 min时达到最大,随后逐渐下降,并建立了基于颜色参数L?、a?、b? 的判别模型(判别正确率 98.5%),能对不同炮制程度醋香附进行有效区分.通过电子鼻从不同炮制程度醋香附中共识别得到 26 种气味成分,并建立不同炮制程度醋香附饮片DFA及PLS-DA模型,结果表明炮制 8 min样品能与其他样品显著区分,以VIP>1 筛选得到 3-甲基呋喃、2-甲基丁醛、2-甲基丙酸、糠醛、α-蒎烯等 10 个气味成分为区分不同炮制程度醋香附的气味差异标志物,结合色泽及标志性气味成分变化规律确定醋香附最佳炮制时间为 8 min.该研究可为醋香附炮制工艺的规范化研究及改进该饮片的质量标准提供科学依据,并为其他中药饮片炮制终点的快速识别与质量控制提供了新的方法与思路.

目的 基于Heracles NEO超快速气相电子鼻对枳壳Aurantii Fructus饮片麸炒前后气味差异标志物进行快速识别研究,拟建立一种基于气味的有效快速识别生、麸炒枳壳饮片的方法.方法 通过建立生、麸炒枳壳饮片Heracles NEO超快速气相电子鼻检测方法,结合Arochembase数据库,采用主成分析、判别因子分析方法对生、麸炒枳壳饮片气味色谱峰进行数据处理和分析.结果 建立了生、麸炒枳壳饮片超快速气相电子鼻分析方法,通过对生、麸炒枳壳饮片气味指纹图谱分析,匹配出11个气味特征成分,推测D-柠檬烯、β-月桂烯、γ-松油烯为生、麸炒枳壳饮片气味差异标志物.结论 Heracles NEO超快速气相电子鼻可较好地快速识别生、麸炒枳壳饮片气味特征成分,可应用于饮片生产过程的质量在线监测,为饮片不同炮制品的快速识别及质量控制提供新思路和新方法.

目的:建立和应用一种基于顶空-固相微萃取-气相色谱-三重四极杆质谱联用技术的冬虫夏草“腥气”分析方法.方法:采用InertCap Pure-WAX毛细管柱(0.25 mm×30 m,0.25 μm),进样口温度250℃,分流比5∶1,载气为高纯氦气,色谱柱流量1.43 mL· min-1,线速度43.3 cm·s-1,吹扫流量3.0 mL· min-;程序升温(初始温度50℃,保持5 min,以10℃·min-1升温至250 ℃,保持10 min;柱平衡时间2.0 min).离子源为电子轰击离子源(EI),离子源温度200℃,质谱监测模式为多反应监测.结果:收集到7批冬虫夏草正品,其中四川3批,青海3批,西藏1批;6批伪品,其中四川3批,贵州2批,新疆1批.在冬虫夏草中共筛查出81种挥发性成分,按化学结构可分为13类(酯类、酮类、醛类、烯类、酚类、酸类、醇类、苯类、醚类、吡嗪类、烃类、含氮杂环类、含氧杂环类),表明冬虫夏草的“腥气”是复合气味.不同产地冬虫夏草中挥发性成分种类无明显差异,提示西藏(那曲),青海(玉树、果洛)和四川(理塘、壤塘、色达)的冬虫夏草中挥发性物质较为一致,即组成“腥气”的化学成分没有质(种类)的差异.但不同产区冬虫夏草中部分挥发性物质的含量存在较大差异,即组成“腥气”的化学成分有量(含量)的差异.筛选出了16个含量差异较大的化学成分,包括丙二醇甲醚乙酸酯,乙酸己酯,丙位辛内酯,2-辛酮,正辛醛,(E)-2-庚烯醛,癸醛,(E)-壬烯醛,(E,E)-2,4-壬二烯醛,异戊酸,正戊酸,正己酸,庚酸,壬酸,正辛醇,2-乙基吡嗪,可作为该药材产地鉴别的标志物进行研究.冬虫夏草正品与伪品之间挥发性成分存在较大的差异,筛查出了34个化学成分,包括乙酸乙酯,苯乙酮,2-乙基己醇,乙酸己酯,2,3-丁二酮,2-辛酮,2-壬酮,2-莰酮,异佛尔酮,甲基壬基甲酮,2-苯基-1-丙烯,4-乙基-2-甲氧基苯酚,芳樟醇,2-异丙基-5-甲基环己醇,3-烯-2-酮,2-茨醇,二甲基二硫,二甲基三硫,正辛醛,苯甲醛,苯乙醛,香草醛,α-蒎烯,口-蒎烯,双戊烯,苯乙烯,4-甲基苯酚,桉叶油醇,乙二醇单丁醚,2-甲基吡嗪,2-甲基萘,1-甲基萘,丙位癸内酯和5-乙基-2-甲基-吡啶,这些化合物可能是该药材真伪鉴别的标志物.结论:建立的冬虫夏草“腥气”辨识方法具有高灵敏度、准确和简便的特点,可为其他中药材的挥发性成分分析提供参考.

目的 基于Heracles NEO超快速气相色谱电子鼻对温郁金醋制前后气味差异标志物进行快速识别研究,拟建立一种基于气味的有效快速识别方法.方法 通过建立生、醋温郁金的Heracles NEO检测方法,结合Arochembase数据库,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)和变量投影重要性指标(variable importance in projection,VIP)方法,对其色谱峰进行数据处理和分析.结果 经Heracles NEO检测,温郁金共18个色谱峰,利用Arochembase数据库表征出17个气味成分,采用PCA、DFA均能将生、醋温郁金准确区分,通过OPLS-DA模型中VIP值分析,在MXT-5和MXT-1701色谱柱下,5、6、10号色谱峰的VIP均＞1.0,推测γ-松油烯、芳樟醇、乙酸癸酯是生、醋温郁金的潜在气味差异标志物.结论Heracles NEO可应用于生、醋温郁金的气味差异标志物快速识别,具有重要的应用价值.

目的 基于快速气相电子鼻对3种五味子Schisandrae Chinensis Fructus(SCF)饮片进行气味特征分析,并建立人工神经网络(artificial neural network,ANN)快速判别模型,拟解决生产流通及临床使用过程中的品种混淆问题.方法 通过建立五味子饮片Heracles NEO快速气相电子鼻分析方法,对生五味子、醋五味子(vinegar-processed Schisandrae Chinensis Fructus,VSCF)及蜜五味子(honey-processed Schisandrae Chinensis Fructus,HSCF)气味指纹图谱进行了分析,通过计算各成分峰双柱Kovats相对保留指数,结合Arochembase数据库指认了各样品气味成分及潜在气味差异标志物,最终建立人工神经网络快速判别模型.结果 建立了五味子饮片快速气相电子鼻分析条件并通过了方法学考察,通过对3种五味子饮片气味指纹图谱分析,指认了 36个气味特征成分,结合热图分析发现,乙酸和2-甲基-2-丙烯酸己酯可能是醋五味子气味差异标志物;3-甲基十六烷和3-乙基十六烷可能是蜜五味子的潜在气味差异标志物.基于快速气相电子鼻检测结果的人工神经网络判别模型训练正确率和测试正确率均为100.0％,可成功实现对3种五味子饮片的快速鉴别.结论 Heracles NEO快速气相电子鼻结合人工神经网络可较好分析五味子饮片气味特征并进行快速、准确判别分析,可应用于在线检测等质量监控环节,也为其他饮片快速检测方法的建立提供参考.