基于网络药理学及液质联用技术的三黄益肾颗粒医院制剂质量标志物预测研究

目的:采用网络药理学结合液质联用技术预测分析三黄益肾颗粒医院制剂的质量标志物。方法:采用网络药理学方法分析三黄益肾颗粒治疗糖尿病肾病的作用机制,并筛选出活性成分;通过超高效液相-四级杆-飞行时间串联质谱(UPLC-Q-TOF-MS/MS)技术对三黄益肾颗粒中的化学成分进行全面鉴定;通过质谱鉴定的成分与网络药理学筛选的成分对比,结合中医药组方理论,辨识出与功效相关的成分作为三黄益肾颗粒的质量标志物。结果:网络药理学模块化筛选得到君药组20个潜在质量标志物;臣药组筛选得到27个潜在Q-Marker;佐使药组筛选得到48个潜在质量标志物。与通过液质联用技术辨识的30种成分比对出16个交集成分,结合三黄益肾方中医药组方理论,初步预测黄芪甲苷、芒柄花黄素、阿魏酸、芦荟大黄素4种成分为三黄益肾颗粒的质量标志物。结论:通过网络药理学及液质联用技术并结合中医药组方理论,筛选出三黄益肾颗粒的质量标志物,可为提升三黄益肾颗粒的质量标准提供依据,为建立以中医药理论为指导,以临床疗效为基础的医院制剂整体质量评价体系提供思路。     

蜜紫菀水分快速测定方法研究

目的 采用近红外光谱（NIR）技术结合化学计量学构建快速、无损测定蜜紫菀水分的方法,实现其验收及贮藏养护过程中水分的快速、无损测定。方法 采集蜜紫菀的NIR,进行主成分分析和聚类分析,建立蜜紫菀的NIR无监督模型,以验证NIR的灵敏度;以《中华人民共和国药典》2020年版所测得的水分为真实值,NIR经预处理,建立蜜紫菀水分的偏最小二乘法（PLS）模型。结果 NIR无监督模型可对23批蜜紫菀进行有效辨识,所得结果准确可靠;建立的蜜紫菀水分的PLS模型r为0.856 6、校正均方根误差为0.357 4、交叉验证均方根误差为0.427 6、平均相对误差为3.92%、平均回收率为98.9%,表明模型具有较好的预测性。结论 采用NIR可快速测定蜜紫菀中的水分。