姜黃揮發(fā)油組效關(guān)系研究.pdf

1、姜黃中富含揮發(fā)油，姜黃揮發(fā)油成分種類較多，且具有抗腫瘤活性。本文采用氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)（GC-MS）建立了姜黃揮發(fā)油的指紋圖譜，采用MTT法檢測(cè)了姜黃揮發(fā)油的體外抗腫瘤活性，采用正交投影偏最小二乘法、雙變量相關(guān)分析法研究了姜黃揮發(fā)油的譜效相關(guān)性，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)回歸、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法建立了姜黃揮發(fā)油的抗腫瘤活性預(yù)測(cè)模型。具體研究工作如下：
　　1．采用水蒸氣蒸餾法提取了31批不同批次的姜黃揮發(fā)油，提取率在1.64％~

2、4.35%之間；建立了姜黃揮發(fā)油的GC-MS分析方法，方法學(xué)考察穩(wěn)定性、精密度和重現(xiàn)性試驗(yàn)結(jié)果表明該分析方法科學(xué)可靠，并采用此方法檢測(cè)了31批姜黃揮發(fā)油，確定了20個(gè)特征峰，其中定性出16個(gè)化合物；采用正十三烷為內(nèi)標(biāo)，用各特征峰峰面積與內(nèi)標(biāo)峰峰面積比值來表示各成分的相對(duì)含量，結(jié)果表明不同批次姜黃揮發(fā)油的成分存在明顯差異。
　　2．采用MTT法檢測(cè)了31批姜黃揮發(fā)油在等生藥量濃度（1mg/mL）下對(duì)人宮頸癌HeLa細(xì)胞的抑制作用，以

3、抑制率為評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)果顯示，抑制率最高為0.792，最低為0.193，不同批次的姜黃藥材得到的揮發(fā)油的抗腫瘤活性存在明顯的差異。
　　3．采用正交投影偏最小二乘法（OrthogonalPartialleastsquares,OPLS）分析了姜黃揮發(fā)油的譜效相關(guān)性，根據(jù)變異權(quán)重系數(shù)VIP值的大小、S-載荷圖(S-loadingplot)中變量距原點(diǎn)的位置，辨識(shí)出11,15,7,19,3,6,12,14,9號(hào)等9個(gè)與活性顯著相關(guān)的特征

4、峰，除19號(hào)峰尚未定性外，11,15,7,3,6,12,14和9號(hào)峰對(duì)應(yīng)的成分分別為芳姜黃酮、β-姜黃酮、姜烯、β-欖香烯、α-姜黃烯、α-姜黃酮、吉馬酮和β-倍半水芹烯；同時(shí)采用雙變量相關(guān)分析法（Bivariatecorrelationanalysis）分析姜黃揮發(fā)油的譜效相關(guān)性，結(jié)果與OPLS法一致。
　　4．分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸（supportvectorregression,SVR）建立姜黃揮發(fā)油的抗腫瘤活性

5、預(yù)測(cè)模型；分別采用網(wǎng)格搜索法(gridsearchalgorithm,GSA)、遺傳算法（GeneticAlgorithm,GA）和粒子群優(yōu)化算法（PSO）對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸模型進(jìn)行了優(yōu)化；比較了用不同核函數(shù)建立的支持向量回歸模型；比較了兩種類型的支持向量回歸模型（ε-SVR和v-SVR）。采用均方誤差MSE、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤差RSE和相關(guān)系數(shù)（correlationcoefficient）來評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣，結(jié)果顯示v-SVR-RB