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中药化学成分复杂,治疗作用由化学成分组成的整体系统产生,且相互之间存在复杂的相互作用,因此要全面评价中药质量的优劣,不能只是检测其中某一个或几个化学成分。应用指纹图谱能够全面地、完整地反映化学成分的种类及含量。然而,单纯的化学指纹图谱难以有效评价中药药效,需要将化学指纹图谱与中药药效有机结合,通过线性或非线性数学处理,建立中药谱效关系,阐明中药药效物质基础,确定与药效有关的化合物群。目的:研究灵芝调节免疫的活性成分;在单因素试验与正交试验相结合的基础上,优化离子液体-超声辅助提取灵芝活性成分最佳提取工艺,建立BP神经网络模型预测萃取量。方法:1.建立HPLC指纹图谱和谱效关系模型,预测灵芝乙醇提取物中的活性化合物,然后利用成分敲出技术分离得到目标化合物,通过高分辨质谱对化合物结构进行鉴定。建立BP神经网络模型,进行药效预测。2.采用离子液体-超声辅助提取灵芝活性成分,单因素试验与正交试验相结合优化离子液体浓度、超声功率、超声时间、离心转速和固液比对萃取量的影响。建立BP神经网络模型,预测目标化合物的萃取量。结果:1.建立灵芝指纹图谱,采用偏最小二乘回归分析,建立了谱效关系;建立BP神经网络模型,结合谱效关系综合评价灵芝质量。2.由偏最小二乘回归分析可得,峰P7、P8、P13、P14、P17、P22、P23、P26、P28、P31、P32、P33、P41和P45与灵芝提取物激活RAW264.7细胞、增强免疫活性呈正相关;峰P3、P34、P39和P43与灵芝提取物增强免疫活性呈负相关。利用高分辨质谱鉴定化合物赤芝酸N(P14)、灵芝烯酸B(P16)、灵芝烯酸K(P18)、灵芝酸A(P22)、赤芝酸A(P24)、灵芝酸D(P26)、灵芝酸F(P28)和灵芝酸J(P30)。当样品的浓度相当于原药材200μg/m L时,灵芝中同时存在激活和抑制RAW264.7细胞的化合物。以灵芝指纹图谱共有峰峰面积和免疫药效指标为样本训练BP神经网络,建立了灵芝谱效结合评价系统。所建BP网络模型相关系数R为0.98643,药效预测结果的误差均在理想的范围内。2.灵芝中活性成分的最佳提取工艺为:离子液体浓度1.4 M、超声功率400 W、超声时间20 min、离心转速4000 r/min、固液比1 g:33.3 m L。在此条件下,萃取总量为3.31 mg/g。以单因素和正交试验为基础采用Levenberg-Marquardt反向传播算法对三层神经网络进行优化,并对正交试验进行预测仿真,预测值与试验值能够较好地拟合。结论:1.当浓度为相当于原药材200μg/m L时,赤芝酸N、灵芝烯酸B、灵芝烯酸K、灵芝酸A、灵芝酸D和灵芝酸F为灵芝中激活RAW264.7细胞的活性成分。赤芝酸A、灵芝酸J为抑制RAW264.7细胞的活性成分。同时建立了灵芝谱效结合评价系统,实现了通过测定灵芝指纹图谱评判其药效的优劣,达到了应用谱效结合模式评价灵芝质量的目的。2.加入离子液体之后,灵芝中目标化合物的总萃取量提高了36.21%,说明离子液体对灵芝中化学成分萃取效率高。并在单因素试验与正交试验的数据基础上,建立BP神经网络模型对试验数据进行分析预测。并对正交试验进行预测仿真,预测值与试验值能够较好地拟合。结果表明,在所考虑的试验条件下,神经网络模型能够有效地模拟实验数据和再现过程行为,使用BP神经网络模型可以低能耗、高效、准确地预测目标化合物萃取总量。