厚朴超临界CO_2提取工艺优化及提取物抗氧化活性研究

目的优选超临界CO_2提取厚朴有效成分的工艺并探讨厚朴超临界CO_2提取物的抗氧化活性。方法采用HPLC法测定厚朴超临界CO_2提取物中厚朴酚与和厚朴酚的含量,正交试验优选厚朴超临界CO_2提取工艺,MTT法检测提取物抗氧化活性。结果厚朴酚优化工艺为萃取压力25 MPa,萃取温度55℃,CO_2用量30 kg;和厚朴酚最佳提取工艺压力15 MPa、萃取温度50℃、CO_2用量25 kg。厚朴超临界CO_2提取物具有抗氧化活性,且分离参数不同,抗氧化活性有显著差异。结论在所优选的提取工艺条件下,厚朴酚、和厚朴酚的提取效率较高,重复性较好,工艺稳定可行,提取物具有良好的抗氧化活性。     

支持向量机法及其在中药研究中的应用

在中医药现代化进程中，有效地结合现代科学技术手段对传统中医药进行更为合理的分析是一个重要研究方向。计算机科学技术与人工智能算法在中医药研究领域已取得长足发展，尤其是分类算法所具有的快速鉴别和分析能力，使其在复杂的中医药研究体系中发挥举足轻重的作用。对支持向量机分类算法及其结合其他算法在解决中医药相关领域问题方面及成果进行综述，以相关智能算法为基础探讨中医药研究过程中的诸多难题，为推动中医药现代化进程提供支撑。     

基于总量统计矩理论的中药质量标志物研究策略

中药质量的控制是保障中医临床用药安全、有效的基础。中药加工全过程对最终质量影响巨大,中药质量标志物的研究及确定对中药物质基础研究、中药材鉴别、中药炮制、中药制剂加工等中药生产全过程具有重要意义。总量统计矩可以全面反映中药指纹图谱信息,具有加和性、偶联性和强大的抗干扰性,可用于中药制药全过程的定性与定量分析,还可用于探讨中药复方配伍规律及其体内代谢过程研究,能够实现对中药及其复方质量的全面反映。通过系统分析中药质量标志物研究进展及总量统计矩法的原理及应用,尝试利用总量统计矩法为中药质量标志物的研究及确定提供思路。     

基于总量统计矩的中药多成分缓控释制剂整体释放体内外评价研究

针对目前尚缺乏符合中药复方缓控释制剂特征的体内外评价方法,对近年来中药复方缓控释制剂体内外评价的研究进行总结,分析了现有评价模式的优势及不足,并强调中药多成分缓控释制剂体内外评价模式应体现整体特色。因此,尝试探讨基于总量统计矩理论的中药缓控释制剂体内外评价方法,以不同时段缓释制剂与全溶样品指纹图谱的相似度情况表征中药多成分体外释放研究,以总量药动学探讨其整体总量生物等效性,并结合总量统计矩相似度法将两者关联,期望建立一种能反映中药缓控释制剂体内外整体释放动态变化特征的评价模式,使之能够符合中药复方缓释制剂"总量均衡、整体溶散、随方释放"的总体要求,为中药多成分缓控释制剂的开发提供支撑。     

基于上皮间质转化的人参活性成分抗肿瘤作用的研究进展

上皮间质转化(epithelial-mesenchymal transition,EMT)是胚胎发育、细胞纤维化及肿瘤转移过程中的重要环节,其因可促进肿瘤细胞侵袭和扩散而成为肿瘤转移的关键促进剂,也是许多肿瘤的最终病理变化过程。在EMT过程中,上皮细胞失去极化结构并获得迁移和侵袭能力,导致肿瘤转移,是造成恶性肿瘤临床治疗失败且死亡率高的重要原因之一。研究表明,人参活性成分在不同类型肿瘤的EMT过程中均可发挥抑制作用,具有较好的临床疗效且不良反应少。因此,总结人参活性成分通过抑制EMT过程的抗肿瘤作用,以期为肿瘤治疗提供新思路以及为新型抗肿瘤中药的开发提供支撑。     

人工神经网络在中药相关研究领域的应用

人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,其从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象化描述,建立某种简单模型;按不同的连接方式组成不同的网络,实现高级机器和联想记忆的共同作用,广泛应用于计算机、物理、经济、医药等行业。其采用并行分布的处理方式,具有高容错性、智能化、自主学习等特点,模拟处理复杂问题具有得天独厚的优势。而中医药领域研究内容繁杂、影响因素众多,人工神经网络的优势恰恰可以很好地处理这些问题,有着良好的互补性,因此其在中医药研究领域的应用越来越广泛。尝试对人工神经网络在中医药研究领域的应用进行总结,为中医药现代化研究提供支撑和参考。