2017年全国中医药健康文化知识普及情况调查数据分析

持续追踪与分析全国中医药健康文化知识普及情况变化趋势,为制定中医药健康文化知识普及有关政策、策略和措施提供科学依据。该研究采用分层多阶段结合随机抽样方法,对全国(不包含西藏自治区和港、澳、台地区)30个省(自治区、直辖市)328个调查点15~69岁常住人口进行入户调查。研究采用《2017年全国中医药健康文化知识普及情况调查问卷》对调查对象接触、认知、信任和使用中医药健康文化知识的情况进行问卷调查。该研究共调查89 107人,有效问卷87 287份,有效率97.96%;其中城市人口占51.35%,农村人口占48.65%;男性占48.25%,女性占51.75%。2017年全国中医药健康文化知识普及率91.72%,阅读率89.61%,信任率89.60%,行动率55.53%。研究发现,年轻群体、高文化程度居民、未患慢性病群体的中医药健康文化知识普及情况更优。建议加强针对重点地区、重点人群的中医药健康文化普及工作,针对不同地区人群开展差异化中医药健康教育,内容与形式相结合,打好大众媒体组合拳。     

分析中医药知识新媒体App传播现状

以手机App为例,通过实证调查,初步探析新媒体与中医药内容传播的现状及问题。研究发现,中医药内容的传播在手机App中已有所发展,一方面智库类中医App大幅降低中医学习门槛,以此类App为代表的中医App将成为年轻人群中医药内容传播的切入口;另一方面偏方秘方类App质量有限却野蛮生长,反映了在中医药知识传播过程中的把关人缺失现象。     

一种大豆秸秆蜜环菌培养基及其生产条件的优化

目的 为了解决天麻栽培中对木材的大量使用造成的森林资源破坏及栽培成本增加问题,该研究对农作物余料替代木材（或木屑）培养蜜环菌的可行性进行了探讨,以期降低天麻的栽培成本,同时使农作物余料得到有效利用,进而保护林木资源。方法 观察蜜环菌的生长情况,划线法测量蜜环菌生长速度;苯酚浓硫酸法测定不同培养基中蜜环菌的总多糖含量;为了进一步优化大豆秸秆培养基配比,对主料配比、蔗糖含量、无机盐含量及含水量进行四因素三水平L₉（3⁴）正交优化试验。结果 通过比较不同培养基培养中蜜环菌的生长情况,发现大豆秸秆培养基培养的蜜环菌从接种第4天就开始生长,菌丝长势好,生长速度为0.352 cm·d^-1,是桦木屑培养基生长速度0.283 cm·d^-1的1.48倍;大豆秸秆培养基培养的蜜环菌总多糖含量最高,为39.260 mg·g^-1,远远高于桦木屑培养的蜜环菌总多糖含量17.028 mg·g^-1,大豆秸秆培养基优势明显;主料（大豆秸秆与麦麸）配比为8∶2,蔗糖含量为主料的1%,无机盐含量为主料含量的0.5%,含水量50%时,蜜环菌生长速度稳定为0.392 cm·d^-1。结论 该研究结果为天麻栽培中使用大豆秸秆培养基替代木材（或木屑）培养基培养的蜜环菌提供了依据,为天麻在栽培中减少林木资源浪费、保护自然环境提供了参考。     

外源性物质对猪苓菌丝体生长及多糖含量的影响

目的 为探讨不同外源性物质对猪苓菌丝生长发育的影响,系统研究了不同浓度外源性物质处理后猪苓菌丝生长速度及其多糖含量,以期筛选出猪苓菌丝的最佳生长条件,为其规模化人工培养提供参考。方法 采用平皿培养真菌的方法,将猪苓菌丝放在含有不同外源性物质的培养基上进行了培养,以菌落直径来判断菌丝的生长速度,苯酚-硫酸法测定猪苓菌丝的多糖含量。结果 高浓度环磷腺苷酸,6-苄氨基嘌呤（6-BA）,赤霉素（GA）,2,4-二氯苯氧乙酸（2,4-D）,维生素（V）B₁,VB₃,VB₆,VB₉,VB₁₂处理组均促进了猪苓菌丝生长,而吲哚乙酸（IAA）,VC,VB₂处理组均抑制了猪苓菌丝生长;高浓度环磷腺苷酸,6-BA,GA,2,4-D,VB₁,VB₃,VB₆,VB₉,VB₁₂处理组均提高了猪苓菌丝多糖含量,而IAA,VB₂处理组均降低了其多糖含量。高浓度VC处理组对猪苓菌丝生长抑制最为明显,但能显著增加猪苓菌丝多糖含量;环磷腺苷酸浓度为2 mmol·L^-1,6-BA,GA,2,4-D,VB₁,VB₂,VB₃,VB₉,VB₁₂质量浓度分别为6,15,2,4,2,4,6,10 mg·L^-1时,均有利于猪苓菌丝生长和多糖含量的累积。结论 通过在培养基中添加外源物质可以调控猪苓菌丝的生长发育,改变猪苓菌丝生长速度和多糖含量的累积。     

双阻滞位点特异性PCR鉴别铁皮石斛及其近缘物种

建立一种快速、准确鉴别铁皮石斛加工制品的方法。该研究通过对Gen Bank数据库收录的铁皮石斛及其同属近缘物种的ITS序列进行对比分析,根据变异位点设计双阻滞位点特异性鉴别引物,并优化PCR条件,对铁皮石斛及其69种近缘种共362个样品进行扩增和检测。结果显示,在退火温度为60℃的同一PCR反应中,铁皮石斛均扩增出397 bp条带,而其他69种近缘物种均无条带,且该方法灵敏度高,检出限可达0.03 mg·L~(-1)。该文所建立的位点特异性PCR方法可实现铁皮石斛的准确鉴别,具有操作简便、稳定可靠、应用范围广的优点。     

对照道地药材的研究策略与应用探讨

建立道地药材评价体系一直是中药领域中亟待解决的问题,也是制约实现中药材优质优价的难题。在国家药品标准物质要求的基础上,该文提出了在道地药材评价体系中首先建立对照道地药材,并论述了对照道地药材属性、评价指标体系及其研制要求,旨在为道地药材现代研究及其特征辨识提供支撑。     

多重位点特异性PCR鉴别人参、三七、西洋参掺杂

为建立一种能同时鉴别人参、三七、西洋参及其掺杂品的方法。通过分析人参属ITS,18S和matK序列,寻找特异性SNP位点设计引物,建立多重位点特异性PCR法,并对不同来源的人参、三七、西洋参样品进行扩增,根据特异性条带大小进行鉴别。在退火温度为60℃,循环数为35时,人参、三七和西洋参分别出现约250,500,1000 bp的特异性条带。该方法对于人参、三七、西洋参相互掺杂的混合样品,人参中掺杂三七或西洋参以及三七中掺杂西洋参或人参的检出限均为0.5%,对西洋参中掺杂人参的检出限为0.5%,掺杂三七的检出限为1%。表明建立的多重位点特异性PCR可用于人参、西洋参、三七的掺杂鉴定。     

不同干燥方法对薄荷药材中多元功效成分的影响与评价

采用GC-MS和UPLC-TQ-MS技术分析评价不同干燥方法对薄荷药材中2种单萜类、4种酚酸类、5种黄酮类化学成分的组成及含量变化,考察干燥方法对其化学成分的影响;利用TOPSIS综合分析法进行综合评价,为薄荷药材适宜干燥方法的确定提供依据。结果显示,干燥方法对薄荷醇、咖啡酸、迷迭香酸含量影响最大,其次为绿原酸、香叶木素-7-O-葡萄糖苷;同温度下,热风干燥对活性成分的保留作用优于微波干燥与红外干燥;低温(40~45℃)干燥对活性成分总量的保留显著高于高温(60~70℃)干燥;微波杀青处理样品酚酸类化学成分总量显著高于未杀青样品,表现出一定的杀酶作用;TOPSIS评价结果显示,薄荷药材产地加工最适干燥方法为热风变温45~60℃干燥。该研究为薄荷药材产地适宜干燥加工方法的确定提供了依据,也为富含挥发油药材的产地加工共性技术形成提供了有益的探索和借鉴。     

基于DSS标记特异性PCR鉴别冷背药材木槿皮基原植物及其混伪品

目的 冷背药材作为宝贵的药材资源，但因其本身的特殊性和复杂性，导致其鉴别成为中药鉴定中的难题，因此亟需建立冷背药材的鉴别方法。该研究利用DNA特征序列（DSS）标记，建立一种冷背药材木槿皮基原植物木槿及其混伪品的特异性聚合酶链式反应（PCR）鉴别方法。方法 基于叶绿体基因组序列分析获得木槿皮的候选DSS标记，使用DNA测序手段对DSS标记进行验证，基于得到的可靠DSS标记设计木槿皮基原植物特异性鉴别引物，对PCR反应条件进行优化，并进行耐受性和适用性的考察。结果 将扩增产物的测序结果与DSS比对后得到了1个可用于鉴定木槿的DSS标记，揭示了木槿正混伪品的区别特征，根据DSS标记设计出一对木槿正品特异性鉴别引物，使用该引物进行PCR扩增和凝胶电泳后木槿均出现约270 bp的单一明亮条带，而其4种混伪品均无此条带。结论 该研究得到的1个DSS标记可用于木槿的真伪鉴定，基于此DSS标记设计的特异性鉴别引物可准确、简便的鉴别木槿皮的基原植物及其混伪品，为木槿正伪品的分子鉴定提供了新的方法与思路。     

农杆菌介导的高卢蜜环菌遗传转化体系的优化

目的 该研究在已有高卢蜜环菌遗传转化体系的基础上，对遗传转化体系进行优化以提高转化效率，为后续蜜环菌分子标记辅助育种、基因功能的研究奠定基础。方法 首先构建遗传转化的质粒pH101-PAgGPD-GFP-TrpC，将其转化到大肠埃希菌中扩大培养并提取质粒。提取的质粒分别转化LBA4404，EHA105，GV3101，AGL-1共4种不同的农杆菌。用转化后的农杆菌浸染高卢蜜环菌，筛选出转化率最高的农杆菌。再分别从抗生素种类及浓度、共培养时间、菌液浓度和浸染方法5个方面对农杆菌介导的高卢蜜环菌遗传转化体系进行优化。采用Synbiosis ProtoCol 3测量影像分析仪观察蜜环菌在不同条件下的表型谱。结果 优化后高卢蜜环菌遗传转化条件为农杆菌菌株采用EHA105，菌液浓度为吸光度A_{600 nm}=0.6；共培养时间为2 d，浸染方式为负压浸染10 min，初筛培养基为含400 mg·L^-1头孢噻肟钠，10 mg·L^-1潮霉素的PDA培养基，复筛培养基为含12 mg·L^-1潮霉素的PDA培养基。结论 该研究在已经建立的高卢蜜环菌的遗传转化体系的基础上成功对该体系进行了优化，且优化前后的转化率差异存在明显统计学意义（P<0.05），即优化后高卢蜜环菌的转化效率约为4.33%，相比于优化前提高了约8倍。