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基于初生物质成分的寒热药性识别和偏最小二乘路径模型的建立

作　者: 周正礼
导　师: 李峰
学　校: 山东中医药大学
专　业: 中药学
关键词: 初生物质 判别函数 寒热药性标记 统计识别模型 偏最小二乘路径模型
分类号: R285
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


目的：测定60种中药的初生物质含量和初生物质HPLC、GC-MS图谱,采用PAST软件建立基于初生物质含量和初生物质图谱的寒热药性判别函数,对寒热药性进行识别；筛选基于初生物质的寒热药性统计识别模型,对初生物质的寒热药性标记进行识别；采用SmartPLS2.0软件建立初生物质与寒热药性关系的偏最小二乘路径模型(PLS path model),研究各初生物质对药性的影响以及各初生物质之间的相互关系。方法：考马斯亮蓝法测定60种中药水溶性总蛋白含量,紫外分光光度法测定色氨酸含量,柱前衍生化法测定17种氨基酸含量,采用PAST软件对所得数据进行Fisher分析,建立基于蛋白质和氨基酸成分的Fisher判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；菲林法测定总糖含量,硫酸-葸酮比色法测定总多糖含量,碱式硫酸铜法测定单糖含量,对所得数据进行Fisher分析,建立基于糖类含量的判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；柱前衍生化法测定多糖和游离糖乙酰化GC-MS图谱,对所得数据进行Fisher分析,建立基于多糖和游离糖GC-MS图谱的寒热药性判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别;甲酯化法测定脂类GC-MS图谱,Fisher法建立基于脂类GC-MS图谱的寒热药性判别函数,并利用该函数对寒热药性进行识别；对所得初生物质含量数据和图谱数据分别进行汇总,分别建立基于初生物质含量和图谱的Fisher判别函数,对寒性药性进行识别；筛选初生物质的最适统计识别模型对初生物质的寒热药性标记进行识别,探讨基于初生物质的寒热药性标记；采用SmartPLS2.0软件建立PLS path model。结果：基于蛋白质、氨基酸成分的寒热药性Fisher判别函数识别正确率为81.70%；基于糖类含量的判别函数识别准确率为88.33%；基于多糖和游离糖GC-MS图谱的判别函数识别准确率分别为88.33%和93.33%；基于游离脂GC-MS图谱判别函数识别准确率为96.67%；基于初生物质含量的判别函数识别准确率为86.70%；基于初生物质图谱的判别函数准确率为88.33%；多糖GC-MS最佳统计识别模型为PLS-DA,游离糖的最佳模型为PLS-DA或PCA-DA,脂类GC-MS和氨基酸HPLC最佳统计识别模型均为SVM; PLS path model结果显示：氨基酸、糖类2、糖类3、脂类2与寒性呈正向关；糖类1、糖类4、脂类1、脂类3、脂类4、脂类5与热性呈正相关,药性的R square值为0.398,所选择的10个潜变量对药性具有39.8%的解释能力。结论：采用Fisher法建立的基于初生物质的判别函数,对寒热药性具有较好识别能力,即寒热药性能够用统计学方法进行识别,利用筛选的最优统计识别模型能够对初生物质的寒热药性标记进行初步识别,且初步证实了寒热药性与初生物质具有一定相关性。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-13
引言  13-15
第一部分 文献综述  15-33
  第一章 中药药性的涵义、起源及其发展  15-23
    1 中药药性的涵义  15-16
    2 中药药性理论的发展历程  16-20
      2.1 中药药性理论初步形成  16-17
      2.2 中药药性理论的发展  17-18
      2.3 中药药性理论的全面发展  18-19
      2.4 中药药性理论的完善确立  19-20
    3 中药药性现代研究进展  20-23
      3.1 基于基源性状的中药药性研究  20
      3.2 基于中药药理的中药药性研究  20-21
      3.3 基于系统生物学的中药药性研究  21
      3.4 基于生物热力学的中药药性研究  21-22
      3.5 基于数据挖掘的中药药性研究  22-23
  第二章 中药药性物质基础研究现状  23-27
    1 中药药性物质基础研究进展  23-26
      1.1 次生物质与药性相关性研究  23
      1.2 初生物质与药性相关性研究  23-25
      1.3 无机元素与寒热药性相关性研究  25-26
    2 中药药性物质基础研究存在的问题  26-27
  第三章 初生物质与药性相关性研究方法  27-30
    1 试验药材的遴选原则  27-28
    2 研究思路与方法  28-30
      2.1 蛋白质、氨基酸成分与寒热药性  28-29
      2.2 糖类成分与寒热药性  29
      2.3 脂类成分与寒热药性  29
      2.4 最佳统计模式的筛选和药性标记识别  29
      2.5 基于初生物质成分的PLS path model的建立  29-30
  第四章 多元统计方法概述  30-33
    1 支持向量机判别分析  30
    2 Logistic判别分析  30-31
    3 线性判别分析  31
    4 随机森林判别分析  31-32
    5 偏最小二乘判别分析  32
    6 主成分线性判别分析  32-33
第二部分 实验部分  33-84
  第一章 蛋白质、氨基酸成分与寒热药性相关性研究  33-50
    第一节 总蛋白的含量测定  33-36
      1 药材、仪器与试剂  33
        1.1 药材  33
        1.2 仪器  33
        1.3 试剂  33
      2 试验方法  33-35
        2.1 蛋白质标准溶液的制备  33-34
        2.2 考马斯亮蓝G-250溶液的制备  34
        2.3 标准曲线绘制  34
        2.4 蛋白质含量测定  34-35
      3 含水量的测定  35
      4 试验结果  35-36
        4.1 蛋白质含量测定结果  35-36
        4.2 结果分析  36
    第二节 18种氨基酸成分的含量测定  36-45
      1 色氨酸的含量测定  36-39
        1.1 仪器与试剂  36-37
        1.2 试验方法  37-38
        1.3 试验结果  38-39
      2 17种氨基酸的HPLC测定  39-45
        2.1 仪器与试剂  39-40
        2.2 试验方法  40-41
        2.3 试验结果  41-45
      3 结果分析  45
    第三节 蛋白质、氨基酸成分与寒热药性识别  45-50
      1 数据输入方法  46
      2 结果分析  46-50
  第二章 糖类成分与寒热药性相关性研究  50-72
    第一节 总糖、总多糖以及单糖的含量测定  50-56
      1 总糖的含量测定  50-52
        1.1 仪器与试剂  50
        1.2 试验方法  50-51
        1.3 试验结果  51-52
        1.4 结果分析  52
      2 总多糖的含量测定  52-54
        2.1 仪器与试剂  52-53
        2.2 试验方法  53-54
        2.3 试验结果  54
        2.4 结果分析  54
      3 单糖的含量测定  54-56
        3.1 仪器与试剂  54-55
        3.2 试验方法  55
        3.3 试验结果  55-56
        3.4 结果分析  56
    第二节 多糖以及游离糖的GC-MS图谱测定  56-62
      1 多糖水解乙酰化GC-MS图谱测定  56-59
        1.1 仪器与试剂  56-57
        1.2 试验方法  57-58
        1.3 试验结果  58
        1.4 结果分析  58-59
      2 游离糖乙酰化GC-MS  59-62
        2.1 仪器与试剂  59
        2.2 试验方法  59
        2.3 试验结果  59-60
        2.4 结果分析  60-62
    第三节 糖类成分与寒热药性识别  62-72
      1 总糖、总多糖以及单糖含量与寒热药性识别  62-65
        1.1 糖类成分含量数据汇总  62-63
        1.2 糖类成分与寒热药性的Fisher分析  63-65
      2 多糖和游离糖乙酰化GC-MS图谱与寒热药性识别  65-72
        2.1 多糖乙酰化GC-MS数据Fisher分析  65-67
        2.2 游离糖乙酰化GC-MS数据Fisher分析  67-72
  第三章 脂类成分与寒热药性相关性研究  72-79
    第一节 脂类成分的含量测定  72-73
      1 仪器与试剂  72
      2 试验方法  72
        2.1 水分含量测定  72
        2.2 总脂的提取方法  72
        2.3 总脂的计算  72
      3 试验结果  72-73
      4 结果分析  73
    第二节 脂类成分的GC-MS图谱测定  73-79
      1 仪器与试剂  73-74
      2 试验方法  74
        2.1 粗脂的提取  74
        2.2 样品的甲酯化  74
        2.3 色谱条件  74
      3 试验结果  74
      4 脂类成分与寒热药性识别  74-79
  第四章 基于初生物质成分的寒热药性识别  79-84
    第一节 初生物质含量与寒热药性识别  79-82
      1 初生物质含量数据汇总  79-80
      2 结果分析  80-82
    第二节 初生物质HPLC、GC-MS图谱与寒热药性识别  82-84
      1 初生物质HPLC、GC-MS图谱数据汇总  82
      2 结果分析  82-84
第三部分 基于初生物质的寒热药性统计模型的筛选及寒热药性标记(CHMP-markers)识别  84-95
  第一章 初生物质的寒热药性统计识别模型的筛选  84-88
    1 基于多糖GC-MS的中药药性特征标记识别的适宜性评价  84-85
    2 基于游离糖GC-MS的中药药性特征标记识别的适宜性评价  85-86
    3 基于脂类GC-MS的中药药性特征标记识别的适宜性评价  86
    4 基于氨基酸HPLC的中药药性特征标记识别的适宜性评价  86-87
    5 综合评价  87-88
  第二章 初生物质寒热药性标记(CHMP-markers)识别研究  88-95
    1 氨基酸HPLC的寒热药性标记识别  88-89
      1.1 氨基酸HPLC寒热药性标记区域的可视化  88
      1.2 氨基酸HPLC典型中药寒热药性标记特征值分布  88-89
    2 糖类成分GC-MS图谱的寒热药性标记识别  89-91
      2.1 多糖GC-MS图谱的寒热药性标记识别  89-90
      2.2 游离糖GC-MS图谱的寒热药性标记识别  90-91
    3 脂类GC-MS图谱的寒热药性标记识别  91-92
      3.1 脂类GC-MS寒热药性标记区域的可视化  91-92
      3.2 脂类GC-MS典型中药寒热药性标记特征值分布  92
    4 初生物质寒热药性标记综合识别  92-95
      4.1 初生物质寒热药性标记区域的可视化  93
      4.2 初生物质典型中药寒热药性标记特征值分布  93-95
第四部分 基于初生物质成分的偏最小二乘路径模型(PLS path model)的建立  95-106
  1 因子提取  95
  2 偏最小二乘路径模型的建立  95-106
    2.1 信度评价  95-96
    2.2 交叉因子载荷和外载荷系数  96-100
    2.3 潜变量的相关系数  100-102
    2.4 偏最小二乘路径模型(PLS path model)的构建  102-103
    2.5 模型评估  103-106
结语  106-110
  1 研究成果  106-107
  2 论文创新点  107-108
  3 存在问题  108-109
  4 前景与展望  109-110
参考文献  110-116
附录  116-178
致谢  178-179
查新报告  179-189
发表论文  189-234
详细摘要  234-239

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中图分类: > 医药、卫生 > 中国医学 > 中药学 > 中药药理学
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