A kutatás előrehaladása és alkalmazása az ujjlenyomat-technológiában a kínai Materia Medica Ⅲ-en

3 Ujjlenyomat adatok kiértékelési módszere

3.1 Felügyelt kémiai mintázat felismerési módszer

A felügyelt kémiai mintázat elemzéséhez ismert kategóriájú mintainformációkat kell bevinni a számítógépbe, mint megkülönböztető modellt az ismeretlen mintaspektrum adatok azonosításához, beleértve a részleges legkisebb variancia diszkriminancia analízist (PLS-DA), a K-legközelebbi szomszéd módszert (KNN), a klaszter független lágy modellt. módszer (SIMCA), lineáris diszkriminancia analízis (LDA) stb.

HAGYOMÁNYOS KÍNAI GYÓGYNÖVÉNY CISTANCHE AKTÍV ÖSSZETEVŐ VS VITAMIN

3.1.1 PLS-DA

A PLS-DA egy PLS-módszeren alapuló kategóriameghatározási elemzési módszer, amellyel regressziós modellt kaphatunk a mintaosztályozási változók és a spektrális jellemzők között [66]. Ma és mtsai. [67] PLS-DA-t és PCA-t használt a különböző fajtájú és földrajzi eredetű Gastrodia-minták pontos megkülönböztetésére. Huang Han és mtsai. [68] a HPLC ujjlenyomat-spektrumot használta a PLS-DA módszerrel kombinálva a hókrizantém minőségének értékelésére és osztályozására.

3,1,2 km

A KNN egy analitikai módszer, amely egy ismeretlen mintából k legközelebbi szomszéd mintát vesz, és a mintákat a k legközelebbi szomszéd minta megfigyelésével osztályozza az ujjlenyomat jellemző paramétereinek „legközelebbi” hasonlósága szerint[69]. Zheng Jian et al.[70] kidolgozta a barna gesztenye kimutatási módszerét, amely infravörös spektroszkópián alapul KNN-nel kombinálva.

3.1.3 SIMCA

A SIMCA a PCA-n alapul. Először az egyes mintatípusok spektrális adatain PCA-t végeznek, majd minden mintatípushoz létrehoznak egy regressziós modellt[69]. Zheng Jian et al.[70] létrehozta a SIMCA-t is.

HAGYOMÁNYOS KÍNAI GYÓGYNÖVÉNYEK CISTANCHE KÜLÖNBÖZŐ ADATOK HPLC-vel

kattintson a további részletekért

3.1.4 LDA

Az LDA egy olyan módszer, amely az adatokat egy kis dimenziós térbe vetíti ki, hogy megkapja azt a vetületi vonalat, amely a legjobban el tudja választani a két mintatípust, majd a megállapított diszkriminancia függvényt használja az ismeretlen minták osztályozására[71]. Zhang Xinxin et al.[71] tanulmányozta a PCA-LDA alkalmazását a kínai orvoslás tulajdonságainak azonosításában, és megállapította, hogy ez a módszer megalapozhatja a klinikai gyógyszeres kezelést. Morlock et al. [72] lineáris diszkriminanciaanalízist alkalmazott a propolisz különböző típusainak gyors és pontos osztályozására.

3.2 Felügyelet nélküli kémiai mintázat felismerési módszer

Nem szükséges az ismert kategóriák mintainformációinak megadása. A megjelölt kategóriák nélküli mintaminták egy csoportját a minták közötti hasonlóság mértéke szerint osztályozzák. A hasonló mintákat egy kategóriába, a különböző mintákat pedig egy másik kategóriába sorolják. A rendszerelemzés intuitív módon elvégezhető, beleértve a PCA-t és a fürtelemzést (HCA).

3.2.1 PCA

A PCA egy többváltozós statisztikai elemzési módszer, amely több változót több reprezentatív változóvá alakít át a hozzájárulási arányon alapuló lineáris transzformációval[73]. De Souza et al. [74] PCA-t végzett a kenyérfák ásványi komponensein, ami azt jelzi, hogy a kemencefűtés nagyobb valószínűséggel veszít nyomelemekből, mint a mikrohullámú melegítés. Zhang Yujiong et al. [75] PCA-t és HCA-t használt a háromlevelű zöld gyógyászati ​​anyagok minőségének átfogó értékelésére. Han és mtsai. [76] a PCA és a mesterséges neurális hálózati technológiát kombinálva megállapították, hogy a krizantém 5 fajtájában található 11 vegyület potenciális gyulladáscsökkentő hatással bír.

3.2.2 HCA

A HCA egy analitikai módszer, amely az ismeretlen mintákat különböző kategóriákba sorolja. Hong-Bo et al. [77] HCA-t használt annak kimutatására, hogy az eredet nagy hatással van az Euphorbia chamaejasme kémiai komponenseinek típusára és tartalmára. Yi et al. [78] kombinálta a HCA-t és a PCA-t, hogy gyorsan és hatékonyan osztályozzák a 74 tétel zöld teát 4 csoportba.

3.3 Hasonlóságértékelési módszerek

A hasonlóság kiértékelési módszerek közé tartozik a vektoros koszinusz módszer, a korrelációs együttható módszer, a relatív entrópia módszer (KLD), a csúcsátfedés módszer (Nei együttható módszer), a teljes kvantumstatisztikai momentum hasonlóság módszere stb.

3.3.1 Koszinuszszög módszer

A koszinuszszög módszer egy olyan módszer, amely a minták hasonlóságát tükrözi a vektorok közötti szögek koszinuszértékeinek összehasonlításával[79]. Zhang Qinglian et al.[80] a koszinuszszög módszert használta a különböző gyártóktól származó 5 tétel Danshen injekció kromatogramjának elemzésére, és megállapította, hogy a különböző gyártóktól származó Danshen injekciók hasonlósága gyenge.

3.3.2 Korrelációs együttható módszer

A korrelációs együttható módszere egy olyan módszer, amely két vektor korrelációs együtthatóját használja a minták közötti hasonlóság tükrözésére[79]. A közeli infravörös karakterisztikus spektrum korrelációs együttható módszere, amelyet Huang Bisheng és mtsai [81] hoztak létre. alapot ad a sárkánycsontok gyors azonosításához.

3.3.3 Relatív entrópia módszer

A relatív entrópia módszer a két P és Q valószínűségi eloszlás közötti különbségek összehasonlítására szolgáló módszer[82]. Wang Kang és társai.[83] a különbözőség érték jellemzőit használta, és a relatív entrópia módszert alkalmazta a kínai orvoslás ujjlenyomatainak hasonlóságának kiszámításához. Ez a módszer jó eredményekkel és alacsony számítási bonyolultsággal rendelkezik.

3.3.4 Csúcsátfedés módszere

A csúcsátfedés módszere egy olyan analitikai módszer, amely a vizsgálandó minta és a referencia közötti közös csúcsok számán alapuló hasonlóságot tükrözi. Gao Jing és társai.[84] csúcsátfedési módszert alkalmazta a különböző eredetű rozmaring CE-ujjlenyomatainak hasonlóságának kiszámítására, amely alapot adott a rozmaring minőség-ellenőrzéséhez.

3.3.5 Teljes statisztikai mozzanat hasonlósági módszer

A teljes statisztikai nyomaték módszere egy olyan analitikai módszer, amely a statisztikai nyomaték elvét használja a változó függvénygörbe elemzésére és a teljes függvénymomentum meghatározására.

paraméterek[85]. Wang Yuanqing és munkatársai.[86] kidolgoztak egy módszert a Polygonum cuspidatum főzetdarabok konzisztenciájának és különbségének értékelésére a HPLC ujjlenyomat és a HCA, a teljes statisztikai momentum elemzés és a PCA kombinálásával, amely minőségi szabványként használható a Polygonum cuspidatum értékelése.

HAGYOMÁNYOS KÍNAI GYÓGYNÖVÉNY CISTANCHE API

4 Kitekintés

A hagyományos kínai orvoslás a kínai nemzet kincse. Előnye, hogy mind a tüneteket, mind a kiváltó okot kezeli, biztonságos és kevés mellékhatással rendelkezik. Ezért a hagyományos kínai orvoslás nagy szerepet játszik az emberi betegségek kezelésében. Sajátosságából adódóan némileg pontatlan a hagyományos kínai gyógyászat eredetiségét és minőségét csak megjelenés, szag és mikroszkópos megfigyelés alapján azonosítani. A hagyományos kínai orvoslás kémiai ujjlenyomata egyenértékű a hagyományos kínai orvoslás kémiai DNS-térképével, és különböző spektrális, kromatográfiás és spektrális elemzési technikákat alkalmaz a modell minőségének ellenőrzésére. A hagyományos kínai orvoslás ujjlenyomata az integritás jellemzőivel rendelkezik, kiemelve a hagyományos kínai orvoslás teljes megjelenését. Ugyanakkor a hasonló gyógyászati ​​anyagok ujjlenyomatai a hasonlóság jellemzőivel rendelkeznek. Erre a térképre támaszkodva valósul meg a hagyományos kínai orvoslás belső kémiai összetevőinek átfogó értékelése és az általános minőség átfogó ellenőrzése, hogy a hagyományos kínai orvoslás ellenőrizhetően alkalmazható legyen a klinikán. A hagyományos kínai orvoslás ujjlenyomatának azonban vannak bizonyos korlátai is: a hagyományos kínai orvoslás biológiai ujjlenyomata a hagyományos kínai orvoslás géntöredékeit vizsgálja; a hagyományos kínai orvoslás kémiai ujjlenyomata általában kis molekulájú vegyületeket vizsgál. Mivel a legtöbb makromolekuláris vegyület, mint például a poliszacharidok és peptidek nem abszorpálnak ultraibolya sugárzást, és összetett és változatos szerkezetűek, az ilyen vegyületek ujjlenyomatát kevésbé tanulmányozták. Ezért a hagyományos kínai orvoslás ujjlenyomatának nagyobb figyelmet kell fordítania erre a szempontra, hogy a makromolekuláris vegyületek minősége teljes mértékben ellenőrizhető legyen. Ugyanakkor a poliszacharidok különféle monoszacharidokká hidrolizálhatók. A monoszacharidok és poliszacharidok a hagyományos kínai orvoslás egyik biológiailag aktív összetevője. Ezért a hagyományos kínai orvoslásban a monoszacharidok ujjlenyomatát is tanulmányozni kell. A hagyományos kínai orvoslás sajátosságaiból adódóan egyazon gyógyászati ​​anyag eltérő eredete, betakarítási időszakai, különböző gyógyászati ​​részei nagyban befolyásolják a benne lévő hatásos összetevőket. Ezen túlmenően ezek a tényezők a hagyományos kínai orvoslásban a szervetlen elemek mennyiségét is befolyásolhatják. Ezért a hagyományos kínai orvoslás ujjlenyomatának erre a szempontra is figyelnie kell. A végső felhasználás szempontjából az ujjlenyomatoknak nemcsak a hagyományos kínai orvoslás minőségellenőrzésében kell szerepet játszaniuk, hanem tovább kell fejlődniük a hatékonyságának, a szervezet anyagcsere-változásainak és a klinikai hatékonyságának tanulmányozásában is.

Hivatkozások

[1] Sumathy H, Sangeetha J, Vijayalakshmi K. Az Ixora coccinea metanolos virágkivonat kromatográfiás ujjlenyomat-analízise [J]. Int. J. Pharm. Sci. Drug Res, 2011, 3(4): 327-330.

[2] Li Qiang, Du Simiao, Zhang Zhongliang és mások. A hagyományos kínai orvoslás ujjlenyomat-technológiájának fejlődése és a jövőbeli fejlődési kilátások [J]. Chinese Herbal Medicine, 2013, 44(22): 3095-3104.

[3] Sun Suqin. Az élelmiszerek és a hagyományos kínai orvoslás gyorsfelismerési technológiája (középső) infravörös spektroszkópiával [J]. Modern Scientific Instruments, 2013(4): 11-20.

[4] Wang Y, Wang P, Xu C és mások. Makro-ujjlenyomat elemzés – édesgyökér szétválasztása FT-IR és 2DCOS-IR alapján [J]. J Mol Struct, 2014, 1070: 1-9.

[5] Ma F, Chen J, Wu X et al. A különböző fokozatú Panax notogeinseng gyors megkülönböztetése FT-IR és 2DCOS-IR segítségével [J]. J Mol Struct, 2016, 1124: 131-137.

[6] Chen Long, Yuan Mingyang, Yu Chi és mások. 8 karbonáttartalmú ásványi hagyományos kínai orvoslás közeli infravörös spektrális jellemzőinek elemzése [J]. Journal of Pharmaceutical Analysis, 2015, 35(4): 654-658.

[7] Xu B, Zhang G, Xu C és mtsai. A Coptidis Rhizoma különböző feldolgozott termékei és különböző kivonatai infravörös spektrumainak ujjlenyomat-jellemzőinek elemzése [J]. J Mol Struct, 2015, 1096: 147-156.

[8] Yang Wenzhe, Gong Huili, Qin Yuhua és mások. Tanulmány a közönséges tengeri kagylók kínai orvoslási darabjainak azonosításáról közeli infravörös spektroszkópiával [J]. Chinese Journal of Traditional Chinese Medicine, 2014, 39(17): 3291-3294.

[9] Yan R, Chen J, Sun S és mtsai. Lnicerae japonica Flos és Lonicerae Flos gyors azonosítása Fourier transzformációs infravörös (FT-IR) spektroszkópiával és kétdimenziós korrelációs elemzéssel [J]. J Mol Struct, 2016, 1124: 110-116.

[10] Ning Zeqiong, Lu Yang, Zhao Liben. Az ultraibolya spektroszkópia alkalmazása a hagyományos kínai orvoslás azonosításában [J]. Magántudomány és technológia, 2014(9): 56.

[11] Huang Tao, Fu Zhijin, Chen Houjiang és mások. A Pinellia ternata [J] ultraibolya ujjlenyomat-spektrumának közös csúcssebességének és variációs csúcsfrekvenciájának kettős indexszekvenciájának elemzése. Journal of Dali University: Comprehensive Edition, 2014, 13(2): 20-25.

[12] Zhong Gui, Zhang Ji, Zhang Jinyu és mások. Különböző eredetű Panax notoginseng azonosítása UV-ujjlenyomattal kombinálva PLS-DA-val [J]. Henan Agricultural Science, 2015, 44(9): 91-94.

[13] Zuo Xu, Huang Yanfei, Yang Zhengming és mások. UV ujjlenyomat alkalmazása hamisított hajdinaliszt azonosításában [J]. Élelmiszeripar, 2014, 35(2): 92-94.

[14] Huang Lilan, Cheng Wensheng, Chen Yaodi és mások. A ginseng ujjlenyomat kutatásának előrehaladása [J]. Chinese Herbal Medicine, 2013, 44(2): 241-246.

[15] Farag MA, Porzel A, Wessjohann L A. Az aktív hipoglikémiás szer trigonellin feltárása Balanites aegyptiaca datolyagyümölcsben metabolit ujjlenyomat segítségével NMR segítségével [J]. J Pharm Biomed Anal, 2015, 115: 383-387.