申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2022-03-31

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN114814004B

主分类号：G01N30/02

分类号：G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2022.08.16#实质审查的生效;2022.07.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法，本发明采用UHPLC‑QTOF‑MSMS技术结合植物代谢组学的方法，研究了生决明子和炒决明子间的差异代谢物，并基于谱效关系进一步筛选了决明子中潜在的降糖成分，初步探索决明子的降糖作用；本发明为决明子的药效物质基础研究和质量控制提供了科学有效的办法。

主权项：1.一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1样品的分析将待测样品粉末与甲醇混合，超声提取，过滤取续滤液，挥干得粗提物；所得粗提物用甲醇复溶后，进行超高效液相色谱-质谱分析，得到样品色谱图；待测样品为生决明子或炒决明子；超高效液相色谱的条件为：色谱柱，H$ESPODS-A柱，5μm，250mm×4.6mm；流动相，乙腈A-0.1％甲酸水B；流速，0.8-1.2mLmin；柱温，30℃；紫外检测波长，285nm；质谱的条件为：在负离子模式下扫描；毛细管电压，3.5kV；气体温度，350℃；干燥气N2流速，5Lmin；雾化气压N2，35psi；破碎电压，1kV；使用自动采集模式，采集范围为mz100～1100；2植物代谢组学的分析精密称取生、炒决明子的粗提物，用甲醇配制成粗提物溶液；将粗提物溶液分别在步骤1中的超高效液相色谱-质谱条件下进行分析；采用组学数据处理软件对原始数据匹配非靶向匹配小分子数据库，使用批量递归特征提取的方式提取化合物；数据再导到软件可识别的模式后进行分析，将样品分为生、炒决明子两组，设置化合物的最低响应值、最低离子数、禁止带多电荷化合物，将数据进行归一化处理，完成数据的导入；设置化合物出现的频率、百分比参数、T-Test最大P值、最小倍数变化值，结果显示对分组有重要贡献并被选作为潜在的有显著性差异的化合物；通过多元统计分析两组样品代谢的总体差异，筛选差异代谢物；组学数据处理软件依次为Profinder、MassProfilerProfessionalVerion15.0MPP；设置的条件如下：化合物的最低响应值为5000counts，最低离子数为2，禁止带多电荷化合物；化合物出现的频率为30，百分比参数为80％，T-Test最大P值为P0.05、最小倍数变化值为FC2.0；多元统计分析为主成分分析、偏最小二乘判别分析、聚类分析；3UHPLC指纹图谱的构建精密称取生、炒决明子的粗提物，用甲醇配制成粗提物溶液；将粗提物溶液分别在步骤1中的超高效液相色谱-质谱条件下进行分析，得到相应的样品色谱图；采用中药指纹图谱相似度计算软件分析处理不同批次样品的色谱图，并分别建立生、炒决明子的指纹图谱；4体外降糖活性的测定通过α-葡萄糖苷酶抑制活性实验测定不同批次的生、炒决明子对α-葡萄糖苷酶的抑制作用，并用软件作样品的浓度与抑制率的曲线，得到α-葡萄糖苷酶的IC50值；通过ABTS自由基清除实验测定不同批次的生、炒决明子的抗氧化活性，并用软件作样品的浓度与清除率的曲线，得到ABTS的IC50值；所用软件为SPSS26.0；5决明子降糖谱效关系的构建结合不同批次的生、炒决明子两组样品的化学指纹图谱与其体外降糖活性的研究，通过相关统计分析方法构建样品的降糖谱效关系，得到潜在的降糖活性成分；选取α-葡萄糖苷酶和自由基清除的IC50值作为参考系列，指纹图谱中的共同峰的峰面积作为比较系列，采用软件计算相关程度和相关顺序，获得各成分对体外降糖作用的贡献；并且采用软件进行分析，以色谱峰的共同峰面积为变量X，生物活性水平为变量Y进行相关分析，建立两组决明子的共有峰峰面积与其药效学的Pearson相关系数；同时结合软件进行回归分析，以两组决明子的指纹图谱各共有峰的峰面积设置为自变量X，不同测定的生物活性水平被视为因变量Y；相关统计分析方法依次为灰色关联度分析、双变量分析、偏最小二乘回归分析；所用软件依次为灰色系统理论建模软件GSTAV7.0、SPSS26.0、SPSS26.0；6UHPLC-QTOF-MSMS对潜在活性成分的鉴定通过植物代谢组学筛选生、炒决明子两组样品中显著的差异代谢物，同时结合谱效关系筛选潜在的降糖活性成分，发现谱效关系得到的潜在降糖活性成分包含在植物代谢组学筛选的差异代谢物之中，按照步骤1中的超高效液相色谱-质谱条件获取活性成分的质谱信息；7活性成分的体外活性验证将分子对接中与α-glucosidase酶结合能力较强的四个化合物进行体外活性验证，通过软件计算各活性化合物的IC50值，结果与谱效关系、分子对接所得的结果相一致；四个化合物为大黄素甲醚、黄决明素、橙黄决明素和决明蒽醌；所用软件为SPSSstaistics26.0。

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百度查询： 浙江工业大学 一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法

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