香白芷的生药学研究

目的 研究香白芷的生药鉴定特征。方法 应用来源、性状、显微及理化鉴别方法。结果 香白芷为伞形科植物白亮独活Heracleum candicans Wall.ex DC.的干燥根,详细描述了其生药鉴别特征。结论 实验结果为该药的鉴别、开发利用及质量标准的制订提供依据。     

石胆草的生药学研究

对石胆草(石莲花、镇心草、石花、牛耳草)进行了生药研究。本品为苦苣苔植物石胆草Corallo—discusflabeilatus(Frach)·B·LBurt的全草。以全草入药,地下根与地上茎之间被有众多白色绒毛,叶质脆,易断。晒干后,全草向心性卷曲呈团块状,须根黄色。显微特征:表皮细胞为横向延长的细小细胞,叶背处厚角细胞细小密集,呈多角形,非腺毛众多且多为两个细胞,叶柄维管束7～9个,中间一个较大,均为外韧型,且多呈马蹄形排列,叶肉细胞呈类圆形,间隙大。粉末特征:螺纹导管众多,纤维多呈束,壁较薄,气孔直轴式和平轴式,副卫细胞3个.非腺毛多为两个细胞组成,平直或弯曲,基部稍圆,表面光滑。本化学实验结果显示,石胆草拟含有葡糖苷、香草酸、丁香酸、阿魏酸。本品味苦、辛,性寒,有小毒,主要用于清热除湿、解毒消肿、散瘀止血等。     

傣药芽鲁哈咪卖的化学成分研究

目的 研究傣药芽鲁哈咪卖Rhinacanthus nasutus 的化学成分.方法 用色谱方法 分离成分,根据理化性质和光谱分析鉴定结构.结果 分离得到9个化合物和2个混合物,鉴定为C26～C42烷混合物(Ⅰ)、α-软脂酸单甘油酯(Ⅱ)、软脂酸(Ⅲ)、硬脂酸(Ⅳ)、木焦油酸(Ⅴ)、β-谷甾醇(Ⅵ)、羽扇豆醇(Ⅶ)、对羟基苯甲酸(Ⅷ)、胡萝卜苷(Ⅸ)、α-乙基-D-吡喃艾杜糖苷(Ⅹ)、硝酸钾与硝酸钠混合物(Ⅺ).结论 化合物Ⅹ是分离过程产生的人工新化合物,化合物Ⅰ～Ⅴ、Ⅷ～Ⅸ是首次从傣药芽鲁哈咪卖中分得.     

傣药芽鲁哈咪卖化学及药理学研究概况

傣药芽鲁哈咪为爵床科白鹤灵芝属植物白鹤灵芝（Rhinacanthus nasutus（L．）Kurz）的干燥枝、叶。该药材同属植物全世界约有15种，中国仅1种。该药材原植物为多年生、直立草本或亚灌木。印度、缅甸、泰国、中南半岛和印度尼西亚爪哇培，菲律宾有分布，广东和海南栽培，广西亦有分布。在云南产于景东、耿马，生于海拔700米左右的灌丛或疏林下。     

中药白芷的品种论述

就中药白芷的植物来源、现代品种等方面进行了整理和讨论。     

滇产三七固态生物转化产物的初步药理研究

目的:对三七生药生物转化后所提总皂苷进行药理研究,初步判断转化效果。方法:采用断头脑缺血、体内血栓形成、氯仿致心律失常及离体心脏灌流实验。结果:腹腔注射1号-5号样品100、200mg/kg,对断头脑缺血小鼠均有明显保护作用;1号200mg.kg-1.d-1×5d,能明显抑制胶原-肾上腺素诱导小鼠体内血栓形成;除1号100mg/kg外,各组均能明显对抗氯仿诱发小鼠心律失常,3、4号高剂量与5号高剂量组相比室颤发生率有所降低;与生理盐水对照组相比,1-4号保留了扩张冠脉,但对心肌收缩力和心脏前负荷的影响各有差异。结论:转化后样品与对照品在药理作用上发生了一定变化,提示转化后的三七总皂苷化学结构可能有所变化,与初步的化学分析结果相吻合。     

影响黄芪有效成分含量的因子的研究

目的 比较不同产地、不同生境条件膜荚黄芪和蒙古黄芪药材中黄芪甲苷、总黄酮及总多糖的含量。方法 HPLC－ELS法测定黄芪甲苷的含量，比色法测定总黄酮的含量，硫酸－苯酚法测定黄芪总多糖的含量。结果 野生黄芪中总黄酮和总多糖含量高于栽培黄芪，不同地区栽培黄芪的有效成分含量相差不多，旱地栽培黄芪有效成分含量高于水地黄芪。结论 通过对不同产地、不同生境黄芪有效成分含量的比较，为黄芪的栽培提供理论依据。     

糙海参质量标准研究

目的：对糙海参进行质量研究,初步建立糙海参的质量标准。方法：利用显微法鉴别骨片,显色法鉴别己糖醛酸和酸性多糖;采用1,9-二甲基亚甲蓝显色分光光度法测定酸性多糖的含量,其余检查项按照《中国药典》2010年版一部进行检测。结果：糙海参骨片有扣状体,少量桌形体、穿孔板和杆状体;糙海参体壁中含有己糖醛酸和酸性多糖;酸性多糖含量不低于2.0%,其含量测定方法在0.04～0.18 mg·mL^-1范围内呈现良好的线性关系,平均回收率为94.51%（RSD 4.4%）,精密度RSD 0.58%;杂质含量限度不超过15.0%,水分含量限度10.0%,总灰分和酸不溶性灰分含量限度60.0%和20.0%。结论：对糙海参的来源、性状、鉴别、检查、含量测定等进行了研究,为糙海参质量标准的建立、规范和完善提供科学依据。     

紫草素的研究进展

紫草素是一类萘醌类化合物,主要存在于常用中药紫草中。主要对紫草素的研究状况,包括紫草的资源概况、紫草素合成途径、提取方法、药理研究及临床应用现状进行综述。     

红外光谱数据融合对栽培滇重楼产地鉴别*

目的 多样的环境因素使得不同产地栽培滇重楼的化学成分也丰富多样,不同居群栽培滇重楼的甾体皂苷类成分具有很大的差异,多源数据融合分析能更全面的表征药材化学信息,建立一个高效而准确的产地鉴别模型,为其资源合理开发利用提供依据。方法 以来自云南和四川的8个产地（保山、楚雄、大理、红河、丽江、成都、文山、玉溪）共366份栽培滇重楼根茎为实验材料,采集其傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）和衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱（ATR-FTMIR）数据。采用Kennard-Stone算法将不同产地的样品分为2/3的训练集和1/3的预测集,基于4种特征变量提取方法（CARS、VIP、SPA、SO-Covsel）结合2种数据融合策略（低级数据融合和中级数据融合）,建立偏最小二乘产地判别分析模型。根据模型参数交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）评估模型的稳定性,模型训练集和预测集准确率（ACC）评估模型分类性能。结果 近红外光谱和中红外光谱均能反应不同产地栽培滇重楼的化学成分差异,在中级数据融合中,基于VIP和SPA提取的特征变量建立的模型正确率均大于94%。相较于中级数据融合,低级数据融合模型得到了最为满意的结果,其预测集分类正确率达到100%。结论 根据近红外和中红外数据建立的低级数据融合PLS-DA模型,能够用于栽培滇重楼的产地鉴别分析。