基于中藥組效關(guān)系的姜黃甘草組合物抗腫瘤活性成分的辨識研究.pdf

1、姜黃和甘草是兩種傳統(tǒng)的藥用植物，現(xiàn)代研究表明，它們均具有多種藥理活性。本論文以姜黃甘草組合物為研究對象，采用化學(xué)計量學(xué)方法建立了組合物主要成分與其抗腫瘤活性之間的組效關(guān)系模型，用于辨識其生物活性成分，為開發(fā)以姜黃甘草活性成分為主的新藥奠定基礎(chǔ)。
　　1.建立了姜黃藥材HPLC-UV指紋圖譜分析方法，并依此分析了50批次姜黃提取物指紋圖譜，標定出15個共有特征峰，以異槲皮苷為內(nèi)標物，采用內(nèi)標法對此15個特征峰進行相對定量分析，不同特

2、征化合物的含量存在很大差異。采用UPLC-MS/MS技術(shù)對其指紋圖譜中各色譜峰進行定性分析，在文獻基礎(chǔ)上，根據(jù)一級和二級質(zhì)譜碎片信息，推測出15個共有峰中的12個色譜峰成分，其中包括姜黃素類化合物和揮發(fā)油類成分。
　　2.建立了甘草藥材HPLC-UV指紋圖譜分析方法，并依此分析了50批次甘草提取物指紋圖譜，標定出31個共有特征峰，以異槲皮苷為內(nèi)標物，采用內(nèi)標法對此31個特征峰進行相對定量分析，不同特征峰的含量存在很大差異。采用UP

3、LC-MS/MS技術(shù)對指紋圖譜中各色譜峰進行定性分析，推測出31個共有峰中的29個色譜峰成分，其中包括三萜皂苷類、黃酮類、異黃酮類和香豆素類。
　　3.采用MTT法測定了50批次姜黃甘草組合物對人宮頸癌HeLa細胞的抑制活性，以抑制率為評價指標，抑制率范圍為0.044-0.918，結(jié)果表明不同批次的姜黃甘草組合物抗腫瘤活性存在顯著差異。
　　4.以50批次姜黃甘草組合物的46個特征峰相對峰面積為自變量，其對HeLa細胞的抑制

4、率為因變量，采用粒子群優(yōu)化算法（PSO）優(yōu)化支持向量回歸機（SVR）模型參數(shù)，最佳參數(shù)如下：best C=10.4771，best g=0.1469，bestε=0.001，最優(yōu)模型的均方誤差MSE為0.0083，相關(guān)系數(shù)R為0.9321。
　　5.采用最佳 SVR模型結(jié)合平均影響值（MIV）對姜黃甘草組合物活性成分進行辨識，依據(jù)MIV絕對值大小對各自變量排序，選取絕對MIV值大于0.003的前15個特征峰（8個來源于姜黃）所對應(yīng)