主办单位: 共青团中央   中国科协   教育部   中国社会科学院   全国学联  

承办单位: 贵州大学     

基本信息

项目名称:
基于人工神经网络对化橘红指纹图谱及其抗氧化活性的谱效关系研究
小类:
生命科学
简介:
为避免人为因素的干扰,应用信息学方法,建立了仅通过HPLC指纹图谱即可判别不同品种化橘红及其抗氧化活性的模型。为开发化橘红专家诊断系统奠定科学依据,并推动中药现代化发展,为其他道地药材的保护提供可借鉴的思路。
详细介绍:
常用中药化橘红是化州柚Cirtus grandis ‘Tomentosa’或柚C. grandis未成熟或近成熟干燥的外果皮,特产于广东化州的化州柚外果皮密被绒毛,习称“毛橘红”,而柚外果皮光滑无毛,习称“光橘红”。毛橘红为广东省著名道地药材,曾列为明清两代皇室专用贡品,其药效及售价均显著高于光橘红。由于两者亲缘为种与栽培变种关系,常法难以鉴别,市场上常见以劣质光橘红药材冒充毛橘红的案例。针对该药材主要有效部位—化橘红总黄酮具有显著抗氧化活性的特点,本项目应用信息学方法结合化橘红色谱专家鉴别系统进行了深入研究,采用自组织竞争型人工神经网络(SOFM)与聚类分析判别两类化橘红指纹图谱,以灰关联模型(GM)、多元回归分析、广义回归神经网络模型(GRNN)预测毛橘红的抗氧化活性。通过系统研究,已成功地构建仅通过HPLC指纹图谱能科学判别两类化橘红的SOFM模型,以及可预测其抗氧化活性的谱效数学方程。SOFM模型具有方便(直接应用未处理的指纹数据)、运算速度快(最适模型运算时间为1分钟),准确度高(最适模型准确率达100%,90%的模型测试准确率大于训练准确率)的特点。经GM、GRNN模型、化学构效关系及验证性实验均可证实谱效方程的合理性。本项目为开发常用中药化橘红专家评价系统奠定了坚实的科学基础。

作品图片

  • 基于人工神经网络对化橘红指纹图谱及其抗氧化活性的谱效关系研究
  • 基于人工神经网络对化橘红指纹图谱及其抗氧化活性的谱效关系研究
  • 基于人工神经网络对化橘红指纹图谱及其抗氧化活性的谱效关系研究
  • 基于人工神经网络对化橘红指纹图谱及其抗氧化活性的谱效关系研究

作品专业信息

撰写目的和基本思路

广东特有珍稀树种化州柚为柚的栽培变种,两者果皮均作为常用中药化橘红,前者为明清皇室贡品,质量显著优于后者,但由于亲缘关系相近,难以鉴别两者,显著影响了临床用药和制药的安全性和有效性。本研究应用现代信息学技术,采用自组织竞争型及广义回归人工神经网络模型,并采用逐步多元回归和灰关联模型,解决HPLC指纹图谱鉴别不同品种化橘红并预测其药效的问题,构建化橘红鉴别的有效方法和抗氧化活性预测模型。

科学性、先进性及独特之处

本作品结合信息学、数学与分析化学研究现阶段困扰中药质量的最主要的两个问题:真伪,优劣。作品所采用的方法客观、准确、可重复性强。中药HPLC指纹图谱法与抗氧化能力测定方法,均为药典收载方法。多元回归法与灰关联法近年来也偶见应用于中药的研究中,但早已在金融、环境等行业广泛应用。应用SOFM模型鉴别中药、GRNN模型研究中药指纹图谱谱效关系迄今为止均是首次。

应用价值和现实意义

本作品为建立化橘红专家诊断系统奠定了科学基础,达到仅通过色谱指纹图谱即可鉴别不同品种的化橘红并评价其抗氧化活性的强弱的目的,并可结合更加深入的药效学研究而评价其他药效活性。本作品为保护广东省道地名药毛橘红起到了积极的作用,研究方法亦可推广应用于其他道地质优中药的研究。

学术论文摘要

目的 为建立化橘红专家诊断系统提供科学依据,并探究化橘红总黄酮指纹图谱与其抗氧化活性的谱效关系,建立一种新型中药质量控制方法。 方法 采用HPLC法制备不同品种及不同栽培变种的化橘红总黄酮指纹图谱,依中国药典法进行抗氧化作用强度的测定。首次应用自组织竞争型人工神经网络(SOFM)模型对不同品种的化橘红进行鉴别,灰关联(GM)数学模型计算各色谱峰与抗氧化活性的灰关联度,采用逐步多元回归对指纹色谱峰进行回归、筛选,并首次结合广义回归神经网络(GRNN)分别对筛选前后变量进行抗氧化性预测。 结果 建立可以判别不同品种化橘红的人工神经网络模型,并筛选出对抗氧化作用有统计学意义(P<0.05)的4个峰,GRNN预测模型显示筛选后的预测误差显著(P<0.05)小于筛选前的预测误差。 结论 通过自组织竞争型人工神经网络可以判别不同品种的化橘红,结合灰关联与逐步多元回归的方法可阐明化橘红总黄酮指纹图谱与抗氧化活性间的谱效关系,并应用GRNN模型对所筛选有效谱峰进行验证。 关键词:人工神经网络 自组织竞争 广义回归 灰关联 谱效关系

获奖情况

论文: Research of Spectral Efficiency Relationship Between Total Flavonoids Fingerprint and Antioxidant Activity of Hua-Ju-Hong(第一作者),已被2011国际工程与技术大会(Ei与ISTP检索)录取。 论文: Analysis of HPLC Fingerprints of Hua-Ju-Hong Based On SOM Artificial Nerual Network(第一作者),已被2011国际工程与技术大会(Ei与ISTP检索)录取。 2010年12月16日 校国际会议厅 校第十六届学术论文大赛 一等奖(全场最高分) 2010年12月25日 广东省中药学研究生论坛 作报告(以本科生身份破例参加研究生论坛) 2011年4月29日 广东省第十一届挑战杯大学生学术竞赛 二等奖

鉴定结果

通过学校挑战杯评审专家鉴定,并得到了业内专家中南大学梁逸曾教授(师承俞汝勤院士),沈阳药科大学副校长毕开顺教授的推荐,两位教授充分肯定了本论文的学术性。

参考文献

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同类课题研究水平概述

化橘红是芸香科植物化州柚Citrus grandis‘tomentosa’或柚Citrus grandis(L.) Osbeck的未成熟或近成熟干燥外层果皮。前者习称“毛橘红”,后者习称“光橘红”,有散寒、理气化痰的功能。主要用于风寒咳嗽、喉痒痰多、食积伤酒、呕吐痞闷等疾病。现代药理学研究证实化橘红对于治疗酒精性肝损伤、降低胆固醇、防治老年痴呆均有良好的药效。其中毛橘红主产于广东化州,是特产道地药材。据清•《本草纲目拾遗》:“化橘红‘治痰症如神,消油腻谷食积,醒酒宽中,解蟹毒’,亦用于‘羊癫疯’。”本课题指导老师从事化橘红研究十余年,共发表论文四十余篇。因道地化橘红仅产于广东省从化市,故国外研究较少。现仅见赫尔辛基大学药学院,对于化橘红降低胆固醇方面的研究报道。 化橘红主要化学成分为黄酮、挥发油、多糖及脂肪酸类物质。黄酮类以柚皮苷为主要成分,具有抗炎、抗过敏、抗菌、抗病毒、抗氧化、降胆固醇、抗癌等作用。毛橘红中另外一种含量较高的黄酮类物质—野漆树苷,具有抗氧化、保护肝脏、 心血管系统等作用。 邓峰等采用ISSR分子标记法鉴别道地化橘红,因药材干品中所含完整DNA有限,药材的鉴别成功率易受到影响。 人工神经网络是一种智能化的非线性科学,在模式识别、数据处理、自动化控制等领域得到广泛应用。汤丹等应用BP人工神经网络对不同产地的广藿香GC-MS指纹图谱进行解析。Yan Hu Lai等根据双波长指纹图谱应用 RBF人工神经网络预测了不同品种的决明子。但此类人工神经网络均属于有导师监督型人工神经网络。SOFM是一种无导师监督模式的自组织竞争型人工神经网络,目前主要应用于工程、经济类学科,并未应用于中医药领域的研究。 李戎等八位来自不同科研机构的专家最早提出创建中药谱效关系学,明确单一活性成分并不能代表药材质量及其药效的特点。李珂与赵渤年采用多项式拟合法建立了金银花、黄芩抑菌活性谱效数学模型。朱诗塔等应用灰关联谱效分析方法探究得出不同炮制品的掌叶大黄指纹图谱与其止血作用之间的对应关系。尹莲等通过处方设计以抗炎、镇痛、降尿酸作用为药效指标,应用多元回归分析探究其GC指纹图谱谱效关系。人工神经网络因其特有的反馈式算法特点,很早就被相关学者建议应用于谱效学的研究。但因其过于复杂的理论知识,至今无成功应用于中药谱效研究的案例。
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