HPLC测定复方甘草胶囊浸膏中苦参碱、氧化苦参碱含量

目的:建立HPLC同时测定复方甘草胶囊中间体浸膏中苦参碱和氧化苦参碱的含量,为制备胶囊提供依据。方法:色谱柱为Kromasil-NH₂柱（250 mm×4.6 mm, 5 μm）,流动相为乙腈-无水乙醇-3%磷酸（80:10:10 V/V/V）,流速1.0 mL/min,检测波长220 nm,柱温30 ℃。结果:苦参碱在5.12 ~ 30.72 μg/mL(r=0.999 5),氧化苦参碱在5.16 ~ 30.96 μg/mL（r=0.999 5）浓度范围内与峰面积线性关系良好,苦参碱平均回收率99.63%,RSD为0.62%（n=6）,氧化苦参碱平均回收率99.81%,RSD为0.72%（n=6）。结论:该方法准确,稳定性好,重复性高,可用于复方甘草胶囊中间体浸膏的质量控制,为胶囊制备提供依据。     

特战队员核心自我评价与抑郁的关系:情绪调节方式的中介作用

目的:调查特战队员抑郁现状,探究特战队员情绪调节方式在核心自我评价与抑郁之间的中介作用。方法:采用核心自我评价量表、流调中心用抑郁量表和军人情绪调节方式量表对560名特战队员进行调查。结果:(1)特战队员抑郁的检出率为13.2%,其中中重度抑郁占9.6%。情绪调节方式使用的频率依次为式自我安慰、情感求助、行为抑制和认知重视,核心自我评价得分高于理论中值;(2)不同抑郁程度特战队员在核心自我评价和情绪调节方式上有显著差异;(3)抑郁与核心自我评价(r=-0.660,P0.001)和情感求助(r=-0.289,P0.01)、自我安慰(r=-0.467,P0.01)呈显著负相关,与认知重视(r=0.568,P0.01)呈显著正相关,与行为抑制相关不显著;(4)核心自我评价(β=-0.371,P0.001)和自我安慰(β=-0.275,P0.001)可负向预测抑郁程度,认知重视(β=0.395,P0.001)可正向预测抑郁程度;(5)中介效应模型显示,认知重视和自我安慰在核心自我评价对抑郁的影响中起部分中介作用。结论:特战队员中重度抑郁发生率较高,核心自我评价影响个体抑郁水平,且这种影响被认知重视和自我安慰部分中介。     

离心法和透析法测定蟾皮提取物固体脂质纳米粒包封率的比较

目的：确定测定蟾皮提取物固体脂质纳米粒包封率的最优方法。方法分别采用低速离心法、超速离心法和透析法测定蟾皮提取物固体脂质纳米粒包封率,考察采用3种不同透析介质测定的蟾皮提取物固体脂质纳米粒包封率,比较其测得包封率结果的准确性。结果不同测定方法测得的包封率结果不同,低速、超速离心法和透析法测定华蟾酥毒基（CBG）和酯蟾毒配基（RBG）包封率分别为（74.00±1.69）%和（75.01±2.05）%,（83.60±0.99）%和（82.51±1.56）%,（91.01±0.75）%和（89.22±0.88）%;透析法中透析介质不同测得的CBG和RBG包封率也不同,但结果无显著性差异。结论不同的包封率测定方法对包封率测定结果有显著性影响,透析法更适合蟾皮提取物脂质纳米粒包封率的测定。     

光学相干断层成像在兔膝关节软骨厚度测量中的应用

目的：比较光学相干断层成像(OCT)与不脱钙冰冻切片法测量新西兰大白兔膝关节软骨厚度数值,探索使用 OCT 无创测量兔膝关节软骨厚度的可行性。方法选择标准化饲养成年雄性新西兰大白兔50只(100个膝关节),以直径2 mm 环形钻标记膝关节股骨内侧髁负重区软骨面,取中心点、+0.5 mm、-0.5 mm 3个测量点,先后采用 OCT、不脱钙冰冻切片镜下测量采集软骨厚度数据,比较2组数据值并绘制2种测量方法在3个测量点的 Bland-Altman 图检验2种测量方法的一致性。结果中心点、+0.5 mm、-0.5 mm 3个测量点 OCT 测量结果(296.5±1.6)μm、(302.6±3.5)μm、(287.9±5.6)μm,不脱钙冰冻切片测量结果(278.4±1.9)μm、(290.3±5.9)μm、(280.3±4.6)μm。3个测量点的 Bland-Altman 图中,差值的均数以及差值的95%分布范围分别为：18.11(16.65,19.56)μm、12.4(5.5,19.2)μm、7.4(2.8,12.0)μm,3个测量点计算组内相关系数(ICC)分别为0.93(95%CI：0.89~0.95,P <0.0001)、0.84(95%CI：0.77~0.89,P <0.0001)、0.91(95%CI：0.87~0.94,P <0.0001)。结论以不脱钙冰冻组织切片显微镜下测量作为标准参照,OCT 技术用于兔膝关节软骨厚度测量具有可行性,其优势在于测量兔膝关节软骨厚度快速无创、重复性好,可为组织工程软骨修复关节软骨缺损动物实验提供数据参考。     

苹果树枝的化学成分研究

目的研究苹果Malus pumila树枝的化学成分。方法采用硅胶柱色谱、Sephadex LH-20柱色谱、ODS柱色谱以及HPLC等方法进行分离纯化,根据其理化性质和波谱数据鉴定化合物结构。结果从苹果树枝乙醇提取物的醋酸乙酯部位分离纯化得到11个化合物,分别鉴定为根皮素(1)、erlodictyol(2)、8-甲氧基山柰酚-7-O-鼠李糖苷(3)、槲皮素(4)、6-甲氧基槲皮素(5)、对原儿茶酸甲酯(6)、槲皮素-3-O-呋喃阿拉伯糖苷(7)、根皮苷(8)、金鱼草素-6-O-β-D-葡萄糖苷(9)、槲皮素-3-O-D-木糖(10)、3,4-二羟基苯甲酸乙酯(11)。结论化合物2和9为首次从蔷薇科植物中分离得到,化合物11为首次从该属植物中分离得到,化合物3为首次从该植物中分离得到。     

细胞因子类辐射防护药物研究进展

随着放射治疗的迅速发展和世界核安全形势的持续升级，辐射损伤防治药物的开发成为当前研究的热点之一。常用的辐射防护药物均有一定的毒副作用，限制了它们的应用。细胞因子具有较独特的抗辐射作用，合理的细胞因子联合用药可提高疗效或改善单一用药时存在的局限性和副作用。本文对近年来国内外细胞因子抗辐射作用的研究状况作一综述，旨在为寻求高效低毒的辐射防护药物奠定基础。     

沉香的倍半萜类化学成分研究

目的研究沉香Aquilaria sinensis的倍半萜类化学成分。方法采用硅胶、ODS、Sephadex LH-20等多种柱色谱及制备型高效液相色谱等现代分离技术对沉香的化学成分进行分离纯化,并根据其理化性质、MS、1D和2DNMR等波谱方法进行结构鉴定;采用96孔板微量稀释法测试了分得的单体化合物对耐药金黄色葡萄球菌的抑菌活性。结果从沉香95%乙醇提取物中分离得到7个倍半萜类化合物,分别鉴定为(+)-4a,5-二甲基-3-(丙-2-烯基)-八氢萘-2β,8a-二醇(1)、白木香酸(2)、白木香醇(3)、vetaspira-2(11),6-dien-14-al(4)、白木香醛(5)、(-)-10-表-γ-桉叶醇(6)、9β-羟基-α-沉香呋喃(7)。其中化合物1对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌的最小抑菌浓度(MIC)为210μmol/L。结论化合物1为新的倍半萜类化合物,命名为2β,8aα-二羟基-11-烯-荒漠木烷,其对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌有较好的抑制作用。     

天然产物来源的抗HIV-1多靶点抑制剂研究进展

在复杂疾病的治疗过程中,发现使用单靶点药物治疗越来越难得到预期的疗效。基于系统生物学和网络药理学的发展,对于复杂疾病的发病机制和病理过程的研究更加深入透彻,发现使用多靶点药物治疗复杂疾病能够克服单靶点药物的许多缺陷。多靶点药物包括多组分多靶点药物和单组分多靶点药物,而单组分多靶点药物较多组分多靶点药物更有优势。艾滋病的治疗是当今世界难题,先后采用单靶点药物和多组分多靶点联合用药(高效抗逆转录疗法)治疗艾滋病,但是由于病毒的高度变异性和药物严重的毒副作用制约了2种疗法的广泛应用,因此开发低毒、高效的单组分多靶点抗免疫缺陷病毒1型(HIV-1)药物成为治疗艾滋病的重要方向。抗HIV-1单组分多靶点药物主要通过合理药物设计合成或筛选得到,其中天然产物来源广泛,种类繁多,不乏抑制HIV-1的活性化合物,是发现抗HIV-1多靶点先导化合物的重要途径。对天然产物来源的具有多靶点抗HIV-1活性的化合物进行了综述。     

中药胃肠安丸给药后木香烃内酯及去氢木香内酯药代动力学研究

采用HPLC-MS/MS多反应监测(MRM)定量分析,以地西泮为内标物在正离子模式条件下建立血样中木香烃内酯(Co)及去氢木香内酯(De)药物浓度的测定方法,探讨胃肠安丸口服给药后倍半萜内酯类成分Co及De的药代动力学过程,为进一步揭示胃肠安丸抗腹泻作用的物质基础提供理论依据。血浆样品中Co在0.700 0~769.7μg·L-1,De在2.510~956.0μg·L-1线性关系良好;且精密度、稳定性及提取回收率实验结果表明该类成分血药浓度的测定方法稳定可靠。经测定口服给药后Co及De血药浓度均随给药剂量的增加而增大,Tmax在10.65~12.98 h,表明倍半萜内酯类成分血药浓度达峰值时间较晚,Co及De Cmax分别为3.750~5.450,15.34~44.52μg·L-1;Co及De在体内吸收符合一室开放模型,其体内血药浓度达峰值所需时间较长,为揭示胃肠安丸作用物质基础及指导临床用药提供实验依据。     

基于集成机器学习的卵巢癌多检验指标联合诊断模型

目的构建一种集成特征降维技术和人工神经网络分类器的机器学习诊断模型,开发临床常规血液指标对卵巢癌的辅助诊断价值。方法收集本院明确诊断的卵巢癌患者作为病例组(n=185),将其他恶性妇科肿瘤患者(n=138)、良性妇科疾病患者(n=339)与正常体检者(n=92)三类人群作为整体对照组。借助电子病历挖掘系统获取人口学资料以及肿瘤标志物、血细胞分析、性激素等6类共计28项实验室检测指标。通过主成分分析对检验数据进行特征提取,再将低维度特征集作为神经网络的输入层变量建立诊断模型,同时采用遗传算法优化神经网络的参数以提高模型的训练速度和分类精度。结果机器学习诊断模型的ROC曲线下面积达到0.948,敏感性为91.9%,特异性为86.9%,其诊断效能明显优于单项检测CA125的传统方式。该模型对不同病程分期的卵巢癌均能进行准确诊断,并且在三个对照亚组中均表现出对卵巢癌一定的鉴别能力。结论利用机器学习整合多项常规检验指标可有效提升卵巢癌的诊断效能,为卵巢癌的智能化辅助诊断提供了新思路。