يقيس الأيض الاستجابات الأيضية الشاملة والديناميكية ويتوافق مع تحديد الفعالية الكلية للطب الصيني التقليدي. يمكن تحديد التغييرات في مكونات الدواء بسبب الاستجابة الأيضية للجسم باستخدام الأيض. يمكن تضييق نطاق فحص المكونات النشطة للطب الصيني التقليدي من خلال استخدام هذه التقنية.
يمكن تجنب الأحادية الجانب من خلال دراسة المكونات الفردية. يمكن أن تكون هذه الطريقة متزامنة ، وتحديد المستقلبات الداخلية والمكونات الخارجية التي يتم امتصاصها في الدم. تم استخدام الأيض على نطاق واسع في الدراسات حول الطب الصيني التقليدي ، وعلم السموم الدوائية ، والإدارة الصحية ، والرياضة ، والغذاء ، وغيرها من المجالات.
للبدء ، حدد المستخلص المطلوب من Cyperi rhizoma ، أو CR ، أو Cyperi rhizoma المعالج بالخل ، أو CRV ، لعلاج مجموعة من ستة فئران Sprague Dawley لمدة ثلاثة أيام. احسب حجم CR أو CRV المراد تطبيقه لكل فأر باستخدام هذه المعادلة. لمعالجة CRV ، قم بخلط 100 جرام من CR و 20 جراما من الخل جيدا ، والذي يحتوي على أكثر من 5.5 جرام من حمض الأسيتيك لكل 100 ملليلتر ، واحتضانه لمدة 12 ساعة.
بعد الحضانة ، يقلب الخليط في مقلاة حديدية لمدة 10 دقائق عند 110 إلى 120 درجة مئوية. ثم أخرجي الخليط واتركيه يبرد في درجة حرارة الغرفة. لتحضير مستخلص CR ، انقع CR لمدة ساعتين بالماء النقي 10 أضعاف كمية CR المأخوذة ، مع التأكد من أن المواد الطبية أقل من مستوى السائل.
بعد ذلك ، أحضر خليط الماء والدواء ليغلي على نار عالية ، واحتفظ به يغلي على نار خفيفة لمدة 20 دقيقة. بعد ذلك ، قم بتصفية المحتويات من خلال قطعة قماش مرشح 100 شبكة ، واجمع المرشح. بعد ذلك ، ركز المرشح الذي تم جمعه في مستخلص باستخدام مبخر دوار إلى جرام واحد لكل ملليلتر.
لتحضير مستخلص CRV ، قم بتنفيذ خطوات النقع والغليان والتركيز كما هو موضح لاستخراج CR. لاختبار مستخلصات CR و CRV ، ماصة 500 ميكرولتر من المستخلص إلى 500 ميكرولتر من الميثانول في أنابيب طرد مركزي دقيقة 1.5 ملليلتر ، ودوامة لمدة 30 ثانية للخلط. أجهزة الطرد المركزي العينات لمدة 15 دقيقة عند 16،500 غرام عند أربع درجات مئوية.
ثم قم بإزالة المادة الطافية ونقلها إلى قارورة العينة للاختبار. بعد اختبار العينات ، قم بإجراء تحليل المكون الرئيسي ، أو PCA ، والنمذجة باستخدام برنامج التحليل. قم باستيراد البيانات القياسية للمستقلبات إلى البرنامج ، ثم استخدم Autofit لإنشاء نموذج التحليل.
أخيرا ، استخدم الدرجات للحصول على مخطط تشتت النتيجة ل PCA. لإجراء التحليل التمييزي الجزئي المتعامد للمربع الأدنى ، أو OPLS-DA ، قم باستيراد البيانات الموحدة على المستقلبات ومجموعات CR و CRV إلى البرنامج. بعد ذلك ، قم باستيراد بيانات CR و CRV إلى المجموعات الخاصة بكل منهما التي تم إنشاؤها.
بعد ذلك ، استخدم Autofit لإنشاء نموذج التحليل ، واستخدم النتيجة للحصول على مخطط تشتت النتيجة ل OPLS-DA. أخيرا ، استخدم VIP للحصول على الأهمية المتغيرة في الإسقاط أو قيمة VIP في OPLS-DA. لتحديد المستقلبات التفاضلية المحتملة ، قم بفرز المستقلبات ذات قيم VIP أكبر من واحد.
بعد ذلك ، استخدم البرنامج الإحصائي لحساب القيمة P للمستقلبات التي تم فحصها بواسطة اختبار T للطالب. بعد ذلك ، لتحديد المستقلبات التفاضلية ، استخدم المستقلبات المشروحة ، وقم بفحص المستقلبات التفاضلية المراد مطابقتها في قاعدة بيانات KEGG. إظهار التغييرات في المستقلبات التفاضلية في مجموعات CR و CRV عن طريق رسم خريطة حرارية.
لفحص المسارات الأيضية المحتملة ، انتقل إلى قاعدة بيانات MetaboAnalyst. استخدم تحليل المسارات لتحميل المستقلبات المختلفة للحصول على المسارات الأيضية المحتملة. قم بتحميل المستقلبات المختلفة إلى قاعدة بيانات KEGG لتحليل المسارات الأيضية المحتملة.
أظهرت تجربة نموذج عسر الطمث الذي تم تحليله اختلافات كبيرة في مستويات البروستاجلاندين. أظهرت الفئران في مجموعات CR و CRV النموذجية تفاعلات تلوي كبيرة بعد حقن الأوكسيتوسين. أظهرت نتائج تحليل PCA أن مجموعات CR و CRV مقارنة بمجموعات النموذج تم فصلها بشكل كبير في كل من وضعي الأيونات الموجبة والسالبة.
تم استخدام OPLS-DA لفحص الاختلافات الأيضية ، وأظهرت نتائج مخطط التشتت أنه تم فصل مجموعات CR و CRV. تم إجراء تحليلات إحصائية أحادية المتغير لتحديد الاختلافات الأيضية. يتم عرض مخطط بركان ، حيث تتوافق كل نقطة مع مستقلب مختلف.
لوحظت تغييرات كبيرة في 63 مستقلبا في الوضع الإيجابي و 30 في الوضع السلبي. تم تحديد المستقلبات التفاضلية باستخدام قواعد بيانات KEGG و HDMB ، وتم سرد المركبات المتطابقة بدقة. تم حساب القيم الكمية للمستقلبات التفاضلية بين مجموعتي CR و CRV وتجميعها.
تشير بقع الألوان إلى كيفية التعبير عن كل مستقلب بالنسبة للآخرين. بالمقارنة مع مجموعة CR ، زادت مستويات أربعة مستقلبات تفاضلية في مجموعة CRV بينما انخفض 11 مستقلبا في وضع الأيونات الموجبة. في حالة وضع الأيونات السالبة ، زادت أربعة مستقلبات تفاضلية ، وانخفضت سبعة مستقلبات.
أظهرت نتائج تحليل مسار KEGG أن المستقلبات التفاضلية كانت مرتبطة بتسعة مسارات في الأنماط الإيجابية والسلبية. كلما زادت المستقلبات التفاضلية ، كانت النتائج أفضل ، لذلك يمكن ربط مسارات التمثيل الغذائي الكافية وستكون المسارات الأيضية الرئيسية التي تم فحصها أكثر دقة.
