[發明專利]一種預測丹參中質量標志物含量的方法

有效

• 申請號: 202010699837.5
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111667889B
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 趙妍;張永清;劉謙
• 申請（專利權）人: 山東中醫藥大學;煙臺大學
• 主分類號: G16C20/70
• 分類號: G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08;G01N30/02
• 代理公司: 濟南克雷姆專利代理事務所(普通合伙) 37279
• 代理人: 楊婷

本發明涉及一種預測丹參中質量標志物含量的方法，采用長短期記憶網絡模型，利用氣候因子和代謝產物譜分析(植物代謝組學)方法，對大田中丹參根膨大后期4種質量標志物的含量進行預測。由于存在干擾因素，采用最大信息系數(MIC)進行相關分析實現特征選擇，過濾后得到關鍵因素。長短期記憶網絡(LSTM)模型通過有效提取、充分反映與代謝歷程相關的氣候因子和產物變化的內在特征，保證了預測的準確性?；贛IC的LSTM算法已在山東三地丹參試驗田得到驗證，確保了模型的魯棒性。本發明有助于制定丹參合理的收獲策略或在極端天氣條件下，采取補救措施以獲得合格的藥材。

技術領域

本發明涉及一種預測丹參中質量標志物含量的方法。

背景技術

幾千年來，世界各地的藥用植物一直是預防和治療人類疾病的主要手段，也是眾多處方和非處方藥品的來源。藥用植物是一種特殊的經濟作物，其收獲時間受作物產量和活性成分含量的雙重影響。

丹參是唇形科藥用植物，作為我國應用最廣泛的藥材之一，丹參具有良好的經濟效益、社會效益和生態效益。丹參用于治療心腦血管疾病已有2000多年的歷史。丹參已應用于痛經、閉經、高血壓、肝硬化、慢性腎功能衰竭等疾病的臨床治療。它還具有治療神經退行性疾病的潛力，包括阿爾茨海默病和帕金森病。

先前的研究表明，超過100種化合物以親水性丹酚酸類和親脂性丹參酮類作為活性成分對丹參的化學組成有貢獻。其中，《中國藥典》將丹酚酸B、隱丹參酮、丹參酮I、丹參素IIA作為丹參的質量指標。對于植物個體的生長，丹酚酸類成分的生物合成過程還沒有完全地表征，但許多研究表明以迷迭香酸為前體，通過參與迷迭香酸分支途徑的幾種酶的一系列修飾，形成紫草酸和丹酚酸B等其他酚酸類成分。而對于丹參酮類成分的積累，可以推斷出的一條生物合成途徑，中間產物彌羅松酚，脫氫形成隱丹參酮，然后通過還原酶還原形成丹參酮Ⅰ和丹參酮IIA。

然而，質量標志物的含量不僅受植物個體生長的影響，而且還受生長環境的影響。一般來說，氣候變化是調節植物生長、生產力和品質的主要環境條件之一。極端溫度和干旱是植物經常遇到的主要不利環境條件。暴露在不利溫度下的作物被損害了生長和發育，被限制了生長或減產。在植物發育過程中，降水是影響生長的一個間接因素，因為降水決定了土壤的相對濕度。植物已經進化出感知氣候變化的機制，然后為了生存和繁殖對其生長發育進行適當的調整，例如調節次生代謝產物的合成。因此，以質量標志物含量為基礎的藥材品質易受極端天氣的影響，并有可能低于藥典標準。

另一方面，植物地理變異引起的氣候變化也影響藥用植物次生代謝產物的積累和降低。因此，有必要采用包含各種氣候因素的方法來估算質量標志物的含量，特別是在解釋氣候與植物之間的相互作用時。事實上，作為按時間順序的變量，質量標志物的含量很難預測，因為它們受到先前氣候積累和植物生長的影響。對于植物生長來說，質量標志物是次生代謝產物，在生物合成途徑中起前體和/或衍生物的作用。因此，質量標志物的含量估算不僅需要氣候因子的各種變化，還需要代謝產物譜的歷史過程。

通常，氣候因素的特征隨季節和地點的變化而變化。然而，氣候變化引起全球極端天氣的規模和頻率正在增加?？紤]到高度復雜的動力學因素導致氣象數據的大波動性，基于氣象數據學習質量標志物的內在特征和預測質量標志物的含量是非常困難的。此外，丹參中的代謝產物互為前體或衍生物，而不是獨立的。因此，為了在氣候變化面前保持作物和代謝產物的雙重產量，分析質量標志物在生長期的積累模式具有重要意義。

由于長短期記憶網絡(LSTM)是分析時間序列數據和解釋累積變化的強大而靈活的工具，因此它適用于處理復雜的植物和氣候條件。相比傳統的循環神經網絡(RNN)，LSTM解決了梯度消失或梯度爆炸的相關問題。LSTM同時接收現在的輸入(input)和先前的輸出(output)信息。信息保存在“單元”狀態，因此可以通過訓練模型來處理序列。因此，在某一特定時間點，受累積氣候條件和其它代謝產物影響的質量標志物含量可以用LSTM來估計。然而，預測中的一個瓶頸是在所有收集到的變量中選擇特征。因為在給定的一組特征中，并非所有的特征都是必要的，而有些特征是噪聲或冗余的，甚至可能降低模型的預測能力。