基于HPLC指纹图谱及多成分定量对刺五加的质量评价

目的建立刺五加Acanthopanax senticosus HPLC指纹图谱及原儿茶酸、松柏苷、紫丁香苷、绿原酸、刺五加苷B1、刺五加苷E、丁香树脂酚7种成分含测定方法。方法采用Diamonsil 5μm C18(2)色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱;检测波长210 nm,柱温30℃,体积流量0.8 mL/min,进样量10μL。通过“中国色谱指纹图谱相似度评价系统”(2012版),建立了刺五加HPLC指纹图谱,同时测定了7种成分的含量。结合主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析和皮尔逊相关性分析对刺五加进行了质量评价。结果建立了刺五加HPLC指纹图谱,共确定了18个共有色谱峰;原儿茶酸、松柏苷、紫丁香苷、绿原酸、刺五加苷B1、刺五加苷E以及丁香树脂酚线性关系良好,r2均大于等于0.9991,平均回收率分别为92.51%、97.63%、95.11%、101.08%、105.29%、98.92%、85.44%、94.89%。主成分分析提取了2个主成分,其方差累积为66.920%,表明这2个主成分可包含原有数据的大部分信息;正交偏最小二乘法判别分析筛选出刺五加样品中2个差异性成分(紫丁香苷、刺五加苷B1);皮尔逊相关性分析显示紫丁香苷、绿原酸和刺五加苷B1与其他化学成分的相关性最强。结论建立的刺五加HPLC指纹图谱及多成分含量测定方法简单、准确、重复性好,可用于刺五加的质量评价,为其质量控制提供依据。

基于网络药理学的刺五加总苷抗疲劳作用机制研究

目的基于网络药理学方法探究刺五加总苷抗疲劳的潜在作用机制。方法以刺五加总苷中7种主要活性成分为研究对象,利用Swiss Target Prediction网络平台预测其作用靶点;通过GeneCards、OMIM、DiGseE数据库获取与疲劳有关的靶标,借助Cytoscape 3.7.2软件构建“活性成分-抗疲劳靶点”网络图,并通过度值筛选核心成分;使用String平台进行蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)分析,结合Cytoscape 3.7.2软件构建PPI网络图,通过度值、节点紧密度、节点介度筛选关键靶点,并利用DisGeNET数据库对靶点的类型进行归属;使用AutoDock vina软件对核心成分与关键靶点进行分子对接;采用DAVID数据库对刺五加总苷抗疲劳的作用靶点进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析。结果获得刺五加总苷中7种主要活性成分包括刺五加苷A、刺五加苷B、刺五加苷B1、刺五加苷C、刺五加苷D、刺五加苷E和芝麻素,预测得到抗疲劳靶点83个,筛选出核心成分3个,包括刺五加苷B、刺五加苷B1、刺五加苷C,关键靶点4个,包括热休克蛋白90α家族A级成员1(heat shock protein 90αfamily class A member 1,HSP90AA1)、信号传导及转录激活因子3(signal transducer and activator of transcription 3,STAT3)、血管内皮生长因子A(vascular endothelial growth factor A,VEGFA)、基质金属蛋白酶9(matrix metalloproteinase 9,MMP9);分子对接结果显示,核心成分与关键靶点的结合能力与三磷酸腺苷二钠(ATP-2Na)相近;基因富集分析得到GO功能条目250个(P<0.05),通路36条(P<0.05);网络药理学分析显示,刺五加总苷主要通过药物反应、细胞增殖的正调控、缺氧反应等生物过程,以及调节缺氧诱导因子1(hypoxia-inducible factor 1,HIF-1)、磷脂酰肌醇-3-激酶(phosphoinositide 3-kinase,PI3K)-蛋白激酶B(protein kinase B,Akt)、胰岛素信号通路和物质代谢等发挥抗疲劳作用。结论初步探究了刺五加总苷抗疲劳作用的潜在靶点和相关通路,为刺五加抗疲劳作用机制的研究提供科学依据和参考。