基于指纹图谱-网络药理学-分子对接技术的知母质量标志物预测分析

目的:预测知母的质量标志物(Q-Marker)。方法:采用高效液相色谱-蒸发光散射检测(HPLC-ELSD)法建立不同产地知母指纹图谱特征,色谱柱：InertSustain C₁₈(250 mm×4.6 mm, 5μm);流动相：乙腈-水,梯度洗脱;流速：1.0 ml·min^-1;柱温：30℃;进样量：10μl; N₂流速：3 L·min^-1;漂移管温度：100℃。采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》,设定时间为平均值±0.5 min,采用Mark峰匹配,建立其HPLC指纹图谱,并进行相似度评价筛选出Q-Marker候选成分;然后对筛选出的Q-Marker候选成分进行网络药理学分析,构建“知母Q-Marker候选成分-靶点-通路”网络,预测知母的皂苷类Q-marker,再采用分子对接方法验证其Q-Marker生物活性。结果:10批不同产地的知母饮片中共筛选出6个Q-Marker活性成分,分别为芒果苷、知母皂苷E、知母皂苷B-Ⅱ、知母皂苷B-Ⅲ、知母皂苷A2、知母皂苷A3,进一步网络药...     

青翘质量等级标准研究

目的 研究青翘的质量等级标准.方法 采集全国连翘主产区的138批青翘药材,按2020年版《中国药典》相关方法检测青翘药材中杂质、水分、醇溶性浸出物、挥发油、连翘苷、连翘酯苷A等质量指标的含量,并筛选合格样品.采用层次分析与主成分分析(AHP-PCA)混合加权法确定上述指标(杂质限量除外)的综合权重,并计算青翘合格样品的...     

连翘挥发油的生物酶辅助提取工艺优化、成分分析及体外抗氧化研究

目的 优化生物酶辅助提取连翘挥发油的工艺,并对连翘挥发油的主要成分进行分析。方法 采用生物酶辅助水蒸气蒸馏法提取连翘挥发油,以挥发油得率为响应值,采用Box-Behnken响应面法优选最佳提取条件;对提取得到的连翘挥发油进行GC-MS分析;以DPPH和OH自由基的清除率为指标,比较两种方法所得连翘挥发油的体外抗氧化能力。结果 最佳提取条件为：加酶量3.59%,酶解温度46℃,酶解时间2 h。该条件下挥发油平均得率为2.65%,与传统水蒸气蒸馏法比较,提取率提高了7.72%,且等体积连翘挥发油的提取时间明显缩短。与传统的水蒸气蒸馏法比较,生物酶辅助提取能提高连翘挥发油中的β-蒎烯、α-蒎烯、4-松油醇、D-柠檬烯的含量;两种方法得到的连翘挥发油均表现出DPPH和OH自由基清除能力。结论 生物酶辅助水蒸气蒸馏提取能明显提高连翘挥发油的提取率,提升药材资源的利用率,且工艺稳定可行,可为连翘挥发油的开发利用提供理论依据。     

基于“五原则”结合蛛网模型辨析肺热止咳颗粒质量标志物

目的 以质量标志物(quality markers,Q-Marker)“五原则”为指导,结合质谱、网络药理学和蛛网模型等手段,开展肺热止咳颗粒治疗咳嗽的Q-Marker研究。方法 采用液质联用技术辨析肺热止咳颗粒中主要化学成分;检索TCMSP数据库收集肺热止咳颗粒处方中11味药材活性成分和对应靶点,同时检索GeneCards数据库收集咳嗽相关蛋白编码基因,构建药材-成分-靶点网络图,根据靶点数对活性成分进行有效性赋值;查阅药典和文献,获得各味药材可测性成分;基于配伍原则,确定原药材在复方中的君臣佐使归属;检索文献和TCMSP数据库筛选原药材特有性成分。结果 基于UHPLC-Q-TOF-MS/MS共鉴定肺热止咳颗粒中43个化学成分可“传递”至制剂中;从TCMSP数据库中筛选获得124个活性化合物,并作用于120个靶标,其中93个靶标与咳嗽相关;药典中载明定量方法的成分有6个;复方中11味药材特有性成分26个;另结合君臣佐使配伍规则和蛛网模式赋分规则为上述成分打分排序,前10个成分分别为汉黄芩素、黄芩素、甘草查尔酮A、川陈皮素、金合欢素、橙皮苷、甘草苷、对叶百部碱、β-谷甾醇和高良姜素。结论 该10个成分可以作为肺热止咳颗粒的Q-Marker。     

鱼腥草药材挥发油提取工艺优化及其成分分析

目的:优选水蒸气蒸馏法提取鱼腥草干品药材挥发油提取工艺,分析鱼腥草干品药材挥发油的组成。方法:采用正交实验法设计鱼腥草挥发油提取工艺,以鱼腥草挥发油中4-萜品醇、α-松油醇、乙酸龙脑酯、甲基正壬酮4种成分为评价指标,采用加权评分方法对提取方法进行分析,筛选水蒸气蒸馏法提取鱼腥草干品药材的挥发油的提取条件。并选用GC/MS法分析挥发油成分。结果:最佳提取工艺:剪碎成1 cm小段;料液比为1:15;浸泡30 min;提取5 h。并鉴定了鱼腥草干品药材挥发油中53种挥发性成分。结论:该提取工艺简便、合理,能准确反映药材的质量。     

连翘饮片及其标准汤剂、挥发油包合物中挥发性成分分析

目的 探讨连翘饮片及其标准汤剂、挥发油包合物中挥发性成分的差异。方法 采用气相色谱-离子迁移谱法测定连翘饮片及其标准汤剂、挥发油包合物中挥发性成分并进行相关分析。结果 共检测出14种挥发性成分,并定性了3种成分,分别为α-蒎烯、柠檬烯、芳樟醇。连翘饮片与连翘挥发油中挥发性成分基本一致,与连翘提取液有差异。连翘标准汤剂与连翘挥发油包合物中挥发性成分保持一致。结论 连翘挥发油包合物与连翘挥发油成分存在差异,但与连翘标准汤剂基本一致,可为连翘配方颗粒生产、质量控制提供参考。     

基于指纹图谱和网络药理学对曼地亚红豆杉质量标志物的分析研究

目的:基于指纹图谱和网络药理学方法,对曼地亚红豆杉质量标志物(Q-Marker)进行预测,建立基于Q-Marker的曼地亚红豆杉药材评价方法。方法:采用Waters SymmmetryShield^TM RP 18(250 mm×4.6 mm, 5μm)色谱柱,以乙腈-0.1%三氟乙酸水为流动相,梯度洗脱,流速1 mL·min^-1,柱温30℃,检测波长254 nm,进样体积10μL,建立8个年限24批曼地亚红豆杉药材指纹图谱并标定共有峰,采用层次聚类分析(hierarchical clustering analysis, HCA)进行分类评价,借助正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least square-discriminant analysis, OPLS-DA)筛选不同年限曼地亚红豆杉的主要差异性标志物;结合网络药理学,通过相应数据库筛选差异性标志物的核心靶点和关键通路,构建“成分-靶点-通路”网络图,以此预测曼地亚红豆杉的Q-Marker;采用HCA及主成分分析(principal component a...     

连翘不同部位化学成分研究进展

目的探讨连翘(Forsythia suspensa)不同部位化学成分研究进展。方法通过对近年来发表的有关连翘化学成分的文献进行归纳总结。结果连翘果实中所含化合物主要有木脂素类、挥发油和萜类、苯乙醇苷类、黄酮类、生物碱类、有机酸类等;花中主要含挥发油类成分,其组成与连翘果实中挥发性成分接近,但活性成分含量较低;叶的化学成分与果实中所含成分具有一定的相似性,部分活性成分的含量甚至高于其在果实中的含量,但种类较少;籽为连翘果实中挥发油的主要来源,其化学成分组成与果实中挥发性成分基本一致。结论连翘果实、叶、花、籽均含不同化学成分且活性成分不同,为寻找新的药源及连翘的综合开发利用提供了新思路。     

基于UPLC指纹图谱结合化学模式的党参质量标志物预测分析

目的：建立党参药材的UPLC指纹图谱,结合化学计量学方法进行分析,对党参的质量标志物（Q-Marker）进行预测分析,为党参的质量评价提供科学依据。方法：采用ACQUITY UPLC^®BEHC18色谱柱（2.1 mm×100 mm,1.7 μm）,以乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱,流速0.3 mL·min^-1,检测波长267 nm,柱温30 ℃,进样量2 μL。采用高效液相色谱仪,使用AgilentZORBAX SB-C18色谱柱和乙腈-0.1%磷酸水溶液进行梯度洗脱,建立21批党参样品的UPLC指纹图谱并进行相似度评价,采用聚类分析（HCA）、主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLSDA）等化学计量学方法筛选出主要差异性成分,预测党参药材的Q-Marker。结果：建立了党参药材UPLC指纹图谱,确认了16个共有峰,通过对照品共指认出7个共有峰,分别为腺苷、色氨酸、紫丁香苷、绿原酸、党参苷Ⅰ、党参炔苷、白术内酯Ⅲ,指纹图谱相似度均大于0.85,经HCA、PCA 和OPLSDA筛选出党参苷Ⅰ、党参炔苷、腺苷及色氨酸为不同产地党参药材的重要差异性成分,可作为党参潜在的Q-Marker。结论：通过指纹图谱结合化学计量学分析预测了党参药材潜在的Q-Marker,为党参质量评价提供一定的参考。     

基于HPLC指纹图谱和网络药理学的石崖茶质量标志物（Q-Marker）预测

目的 基于 HPLC指纹图谱数据的化学模式识别方法和网络药理学技术 ,预测石崖茶潜在质量标志物 （Q-Marker）,为提升其药材质量标准提供参考。方法 建立10批次广西不同产地石崖茶HPLC指纹图谱,对其进行化学模式识别分析,筛选不同批次间差异的主要标志性成分,并进行成分质谱鉴定;通过网络药理学对筛选鉴定出的成分构建“成分-核心靶点-通路”网络,分析预测石崖茶的Q-Marker,基于可测性原则对Q-Marker进行定量测定。结果 不同批次石崖茶指纹图谱共标定出12个共有峰,经化学模式识别,筛选出批次间5个主要差异性成分,分别鉴定为山茶苷A、表儿茶素、儿茶素、槲皮苷、芹菜素。网络药理学分析提示5种差异成分直接相关靶点211个,其映射的KEGG信号通路显著富集在脂质与动脉粥样硬化、内分泌抵抗、甲状腺激素信号通路、人巨细胞病毒感染、卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染、癌症的中心碳代谢等,映射的161个信号通路与石崖茶主要功效和现代药理作用密切相关。含量测定结果显示,不同批次石崖茶中山茶苷 A、表儿茶素、儿茶素、槲皮苷和芹菜素质量分数分别为 41.56～96.90、85.45～101.01、7.39～12.96、5.74～15.22、2.65～12.43 mg·g^-1。根据Q-Marker的五原则,初步预测山茶苷A、表儿茶素、儿茶素、槲皮苷、芹菜素为石崖茶的Q-Marker。结论 初步预测了石崖茶的Q-Marker,为其药材质量标准的提升提供参考。     

青翘和老翘的HPLC指纹图谱比较及聚类分析、主成分分析

目的:建立青翘和老翘药材的指纹图谱并比较,同时进行聚类分析和主成分分析。方法:采用高效液相色谱法。色谱柱为Hypersil C₁₈,流动相为乙腈-0.1%甲酸水溶液(梯度洗脱),检测波长为235 nm,柱温为25℃,流速为1.0 mL/min,进样量为10μL。以连翘苷为参照,绘制8批青翘(Q1~Q8)和6批老翘(L1~L6)药材的HPLC指纹图谱;采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)》进行相似度评价,确定共有峰;采用SPSS 23.0软件进行聚类分析和主成分分析。结果:青翘和老翘药材共有19个共有峰,指认了其中6个,分别为连翘酯苷A、芦丁、松脂素-β-D-葡萄糖苷、连翘苷、槲皮素、连翘脂素;青翘与老翘药材的相似度为0.351~0.767。聚类分析结果显示,青翘和老翘药材样品可聚为4类,其中L1~L6聚为一类、Q1聚为一类、Q2~Q6聚为一类、Q7~Q8聚为一类。主成分分析结果显示,前3个主成分的累积方差贡献率为83.14%,L1~L6分布较近,Q2~Q6分布较近,Q7~Q8分布较近,Q1分布较为独立,与聚类分析结果一致。结论:青翘和老翘的指纹图谱共有峰经相似度评价、聚类分析及主成分分析均有明显差异,所建HPLC指纹图谱可用于综合评价和比较青翘和老翘药材的质量。     

高效液相色谱法同时测定不同产地、不同炮制时间连翘和连翘叶中5种活性成分的含量

目的:采用HPLC法测定不同产地、不同炮制时间连翘和连翘叶中芦丁、连翘酯苷A、(+)松脂素-β-D-葡萄糖苷、(+)表松脂素-β-D-葡萄糖苷、连翘苷。方法:色谱柱:Waters Symmetry C18(4.6 mm×250 mm,5μm),柱温25℃,流动相乙腈-0.4%冰醋酸溶液,梯度洗脱,流速1 mL.min-1,检测波长277 nm。结果:芦丁、连翘酯苷A、(+)松脂素-β-D-葡萄糖苷、(+)表松脂素-β-D-葡萄糖苷、连翘苷在检测的范围内线性关系良好,r2均大于0.999 7,方法回收率在97.69%～100.30%之间。结论:此方法简便、准确,快速,为全面评价连翘和连翘叶的质量提供可靠的分析方法。     

基于UPLC-Q-TOF-MS/MS和网络药理学研究连翘治疗急性肺损伤的作用机制

目的: 基于UPLC-Q-TOF-MS/MS技术分析连翘的入血成分,并结合网络药理学研究连翘治疗急性肺损伤(acute lung injury,ALI)的作用机制。方法: 使用脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)建立ALI大鼠模型,采用UPLC-Q-TOF-MS/MS技术鉴定连翘的入血成分,结合PharmMapper、GeneCards和Disgenet数据库筛选连翘入血成分治疗ALI的潜在作用靶点,String平台绘制蛋白互作(PPI)网络图,Cytoscape软件做网络拓扑分析并筛选核心靶点,通过David数据库对核心靶点富集分析,使用Autodock Vina和PyMol软件对相关入血成分与核心靶点进行分子对接。结果: 肺组织切片结果显示ALI大鼠模型制备成功;得到37个连翘入血成分;连翘治疗ALI核心靶点70个,涉及PI3K/Akt、MAPK和Ras等152个相关通路;agatholic acid、无梗五加苷B、连翘苷、连翘酯苷A和芦丁5个入血成分与核心靶点JAK2和JAK3分子对接的结合能均小于-4.25 kJ·mol^-1,对接结果良好。结论: 该研究明确了连翘的入血成分,网络药理学预测agatholic acid、无梗五加苷B、连翘苷、连翘酯苷A和芦丁可能为连翘防治ALI的主要成分,其作用机制可能与靶向JAK2和JAK3调控PI3K/Akt信号通路有关。     

连翘中的一个新化合物

目的研究中药连翘的化学成分。方法采用硅胶吸附柱色谱的手段 ,利用理化和谱学分析(NMR、ESI MS)方法 ,对化合物进行分离鉴定。结果从连翘的果实中分离得到一个化合物 ,确定其结构 ,将其命名为连翘酸 1′ O β D 葡萄糖苷 (rengynicacid 1′ O β D glucoside)。结论该化合物为新化合物     

基于网络药理学和化学计量学方法预测桔梗的质量标志物

目的 基于中药质量标志物(qualitymarker,Q-marker)理论的有效性和可测性对桔梗饮片Q-marker进行初步预测分析。方法 建立20批桔梗样品的指纹图谱，进行相似度评价，同时通过网络药理学构建“成分-靶点-通路”网络图，预测桔梗药材的潜在活性成分。运用主成分分析法、正交偏最小二乘判别分析等数理分析方法筛选差异性成分，并对候选成分进行含量测定。结果 建立的指纹图谱有19个共有峰，指认了8个共有成分作为候选活性成分，进行网络药理学分析。网络药理学筛选出6个联接度较高的化合物，基于Q-marker溯源及传递性、特有性、有效性、可测性等方面综合考虑，初步预测了木犀草素、紫丁香苷、绿原酸、桔梗皂苷D、桔梗皂苷D3和桔梗皂苷E作为桔梗潜在Q-marker。结论桔梗Q-marker预测分析为桔梗药材质量的全面控制提供参考，同时也为桔梗药效关联物质基础及作用机制的研究和探索奠定基础。     

基于指纹图谱和网络药理学预测经典名方温胆汤中枳实的质量标志物

目的 基于指纹图谱和网络药理学预测经典名方温胆汤(Wendan decoction，WDD)中药材枳实的质量标志物(Q-Marker)。方法 建立枳实药材和WDD基准样品的指纹图谱，使用中药色谱指纹图谱相似度评价软件(2012年A版)进行相似度分析和共有成分指认；采用网络药理学筛选共有成分的相关靶点和关键通路，并建立成分-靶点-通路网络，预测枳实发挥祛痰止呕，清胆和胃功效潜在的Q-Marker，并测定其含量。结果 建立了15批枳实药材和15批WDD基准样品的指纹图谱，15批枳实药材和WDD基准样品指纹图谱相似度>0.9，指认出5个化学成分，分别为柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、川陈皮素、桔皮素；网络药理学筛选分析得到5个化合物的TP53、MAPK8、EGFR、JUN、MMP9等32个核心靶点和癌症通路、内分泌抵抗通路等10条关键通路，构建了“成分-靶点-通路”网络图，预测柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、川陈皮素、桔皮素为WDD中枳实的Q-Marker。WDD中柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、川陈皮素、桔皮素的含量≥0.011 7%，0.025 3%，0.025 7%，0.010 4%，0.010 7%。结论 WDD中枳实的Q-Marker预测分析为建立完整的WDD质量评价体系提供参考，也为阐明其药效物质基础的作用机制奠定了基础。     

产地对连翘叶中木脂素和黄酮类成分含量的影响

目的比较产地对连翘叶中木脂素类成分和黄酮类成分含量的影响。方法采用高效液相色谱法测定不同产地连翘叶中芦丁、连翘酯苷A和连翘苷的含量,以4mL·L~(-1)冰醋酸-乙腈为流动相,梯度洗脱,检测波长为277nm,柱温为25℃,流速为1.0mL·min~(-1)。结果不同产地连翘叶中芦丁、连翘酯苷A和连翘苷的含量差异较大。黄酮类成分,以湖北和陕西产的连翘叶中芦丁含量较高,高达1.1%以上;木脂素类成分,以湖北、陕西和河南产的连翘叶中连翘酯苷A和连翘苷含量较高,分别高达3.0%和1.0%以上。而江西产的连翘叶中芦丁、连翘酯苷A和连翘苷的含量普遍较低。结论产地对连翘叶中木脂素类成分和黄酮类成分的含量影响显著。     

加压制备色谱技术结合HPLC指纹图谱导向快速分离制备红花提取物中的主要黄酮类成分（英文）

以HPLC指纹图谱为导向,应用中压反相硅胶柱色谱以及半制备高压液相色谱两种方法,对红花提取物中主要化合物进行快速分离。共分离得到了12个化学成分,包括9个黄酮醇类（1–9）和3个查尔酮类（10–12）。经波谱解析并与文献数据相比对,鉴定其结构分别为：山柰酚3-氧芸香糖苷（1）,山柰酚3-氧葡萄糖苷（2）,芦丁（3）,槲皮素3-氧葡萄糖苷（4）,6-羟基山柰酚3,6,7-三氧葡萄糖苷（5）,6-羟基山柰酚3-氧葡萄糖苷（6）,6-羟基山柰酚6,7-二氧葡萄糖苷（7）,6-羟基山柰酚3-氧芸香糖苷（8）,6-羟基山柰酚3,6-二氧葡萄糖苷7-氧葡萄糖醛酸苷（9）,异红花黄色素C（10）,红花黄色素C（11）,羟基红花黄色素A（12）。结果表明,加压制备色谱结合指纹图谱导向分离是制备靶标化合物一种快速高效的技术手段。     

不同采收期青翘和连翘叶中活性成分的含量比较

目的:建立同时测定不同采收期青翘和连翘叶中连翘酯苷、芦丁和连翘苷含量的方法,确定青翘和连翘叶的最佳采收期。方法:采用高效液相色谱法。色谱柱为Alltima C18(250mm×4.6mm,5μm),流动相为甲醇-水(梯度洗脱),检测波长为280nm,柱温为室温,流速为0.8mL.min-1。结果:连翘酯苷、芦丁、连翘苷的进样量分别在0.74～14.80μg(r=0.9999)、0.163～3.260μg(r=0.9997)、0.293～5.860μg(r=0.9998)范围内与各自峰面积积分值呈良好线性关系;平均加样回收率分别为99.3%、97.6%、97.8%,RSD分别为2.48%、2.36%、2.66%(n均为6)。结论:本方法简便、快速、专属性强、灵敏度高、重复性好,可用于连翘的质量控制。青翘以7月份、连翘叶以6～7月份采收为宜。     

沉香的质量标志物预测与指纹图谱分析验证

目的 寻找沉香药材的质量标志物。方法 通过网络药理学初步筛选出沉香的潜在质量标志物，进一步采用HPLC建立13批不同产地沉香药材的指纹图谱。对13批沉香药材运用主成分分析（principal component analysis，PCA）进行自然聚类，在此基础上，运用正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis，OPLS-DA）筛选不同类别沉香药材的差异性成分，进而验证并推测沉香药材的质量标志物。结果 网络药理学预测沉香中的4个活性成分可作为潜在质量标志物。在HPLC指纹图谱共有模式中标定了10个共有峰，指认了沉香四醇峰、6，7-二甲氧基-2-（2-苯乙基）色酮峰和2-（2-苯乙基）色酮峰。PCA与OPLS-DA分析结果表明不同批次沉香药材差异性成分是沉香四醇。同时，结合网络药理学分析结果，确认沉香四醇也是沉香发挥功效的主要活性成分，可作为沉香潜在质量标志物。结论 沉香四醇可作为沉香潜在的质量标志物。