【摘 要】
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附子常配伍甘草以减毒增效,构成中医临床组方的常用药对。研究表明,附子、甘草均具有明显的抗肿瘤作用。本论文以附子和甘草为研究对象,通过优化提取工艺和建模过程,建立了附
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附子常配伍甘草以减毒增效,构成中医临床组方的常用药对。研究表明,附子、甘草均具有明显的抗肿瘤作用。本论文以附子和甘草为研究对象,通过优化提取工艺和建模过程,建立了附子甘草药对中有效成分与其抗肿瘤活性之间的组效关系模型,用于药效的预测。具体工作内容如下:1.采用响应面法优化附子甘草药对中总生物碱的回流提取工艺。以总生物碱提取率为评价指标,通过单因素试验,考察了浸泡时间、甘草用量、液料比、回流时间、回流次数等因素。在单因素试验的基础上,利用响应面设计优化试验。回流提取的最优工艺条件为:回流时间120min;甘草用量23.05g、附子20.00g;液料比30。验证试验表明,拟合得到的回归模型与实际符合较好。2.采用回流提取法对31批次附子和甘草样品进行提取,采用MTT法,对附子甘草药对的药材种类、配伍比例和最适给药浓度进行初步探究,结果表明生附子比其炮制品的药效好,附子甘草的配伍比例选择1:1.5,最适给药浓度选择12mg/ml;并测定了31批附子甘草提取物对人宫颈癌Hela细胞的抑制率。结果表明不同批次的样品的抗肿瘤活性均存在明显差异。3.以31批附子甘草提取物中30个特征峰相对峰面积为自变量,其对Hela细胞的抑制率为因变量,采用BP神经网络和支持向量回归机SVR分别建立组效关系模型,采用遗传算法GA和粒子群优化算法PSO对模型进行参数优化,以均方根误差RMSE和相关系数R作为评价指标,对模型的训练及预测精度进行评价,并获得最优模型,即:PSO-v-SVR-RBKF(RMSE train=0.0006;RMSE test=0.0082;R train=1;R test=0.9879)。
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