论文部分内容阅读
天然产物化学研究中，亟需具有高通量的活性筛选方法，然而由于目前已知筛选模型有限，因此高通量目标很难实现。该论文目的在于，通过评价由肿瘤细胞干预产生的代谢紊乱，进而找到潜在生物标记物。采用 HPLC-DAD 技术建立了小鼠血浆代谢指纹图谱，方法学评价证明其稳定性和精密度良好。采用主成分分析(PCA)和偏最小二乘.判别分析(PLS-DA)多元统计分析方法寻找代谢物差异并找到潜在生物标记物。紫杉醇用于体内抗S180和H22肿瘤活性研究，肿瘤生长抑制率作为评价指标，此数据作为已建立模型的验证数据。最后，对标记物色谱数据和肿瘤抑制率进行偏最小二乘相关分析。
结果表明，建立的代谢指纹图谱平均相似度在0.8以上，建立的S180和H22两组化学计量学模型的预测率分别为97.3％和100％。最终分别发现包括尿酸和胞嘧啶核苷在内的9个(S180)和7个(H22)潜在生物标记物。生物标记物的色谱数据和肿瘤抑制率数据具有显著相关性(P＜0.05)。该研究表明，基于HPLC技术的代谢组学方法发现生物标记能够更清楚的明确机体的生理病理改变。建立的化学计量学模型具有良好的预测能力，可用于后期的药物活性高通量的筛选。