基于支持向量机的64种唇形科中药辛味药性模式识别研究

目的研究辛味唇形科中药化学成分的特征规律,并建立辛味药性判别预测模型。方法从《中华本草》中收集64种对“五味”有明确记载的唇形科中药,将属于酸味、苦味、甘味、咸味中药记为“不是辛味”中药类,属于辛味的中药为“辛味”中药类,用支持向量机(SVM)构建辛味药性判别预测模型。结果倍半萜类化学成分、倍半萜类化学成分和单萜类化学成分、倍半萜类化学成分和简单苯丙素类化学成分三种组合的提升度最高,表现出与辛味药性的强关联性,利用SVM建立的唇形科中药辛味药性判别预测模型对培训集样本判别率达100%,对测试集样本判别率达到94.74%,具有良好的预测判定效果。结论基于SVM的分类模型能实现唇形科中药辛味药性的高效判别。

TRPV1离子通道与中药辛味药性的关系研究

中药五味理论及味效发生机制一直是中药药性研究领域的重点和难点。该文利用基于药效团的虚拟筛选技术,通过研究中药成分对TRPV1离子通道的调节作用探讨TRPV1与中药辛味药性之间的关系。结果发现TRPV1激动剂药效团模型与中药化学成分之间的匹配关系揭示了辛味中药的药效成分。因此,提出TRPV1离子通道是辛味药性发挥药效的潜在靶点之一。中药辛味药性是由其化学成分决定的,且在不同层次上符合继承性和加和性等特点。

辛味药性理论溯源与现代研究评述

中药药性理论是中医药理论体系的重要组成部分。其中五味作为药性理论中的核心内容之一,对于保障中医临床的准确合理用药具有不可忽视的作用。然而,相较于四性,中药五味属性与其临床功用的关联相对松散,主要源于五味属性中真实滋味和推演五味属性的混杂。基于此,以五味理论中的"辛味"为研究对象,整理归纳其药性理论的产生及构建过程,以及现代研究进展,明确"辛味"中药五味属性的来源以及药性理论的传统认识,以期为中药药性的现代研究提供新的研究思路和研究模式。

基于嗅觉受体的辛香类中药陈皮、丁香和小茴香药性表达的网络药理学研究

目的采用网络药理学技术和方法,筛选辛香类中药陈皮、丁香、小茴香和嗅觉受体相互作用的物质基础、靶点和通路,揭示辛香类中药辛味药性表达的分子机制。方法通过TCMSP等数据库收集陈皮、丁香、小茴香3味辛香类中药的化学成分,筛选出活性成分,预测其相关靶点;通过UNIPROT数据库收集所有与嗅觉受体(olfactory receptor,OR)相关的蛋白;将筛选所得靶点和OR相关蛋白上传至STRING数据库进行蛋白相互作用分析;采用Cytoscape软件绘制靶点OR蛋白互作网络图,并进一步对关键靶点蛋白进行GO分析和KEGG通路富集分析。结果共获得陈皮有效成分5个、丁香有效成分5个、小茴香有效成分2个;药物靶点蛋白共224个;嗅觉受体相关基因515个。蛋白互作网络发现GNB2、CHRM2、CHRM3、GNGT2、ADRA2A等25个靶点是3味辛香类中药中挥发性成分激活OR后发挥药效的关键靶点。GO和KEGG富集分析确定了31个生物过程,78个信号通路。结论嗅觉受体主要被辛香类中药的挥发性成分激活,然后启动多个信号通路共同参与辛香类中药药性的表达,产生"气味辛香"之效。