近红外光谱法测定六昧地黄丸中丹皮酚

六味地黄丸是临床常用的滋补肝肾之阴的代表方剂，由熟地黄、山茱萸、山药、丹皮、伏苓、泽泻6味药组成，具有调节肾功能、保持肝脏、降血压、抗衰老、抗肿瘤、免疫调节等多种药理作用。牡丹皮为毛茛科植物牡丹的干燥根皮，是六味地黄方的主要药材之一，其主要有效成分丹皮酚是六味地黄丸质量标准规定的一项重要检测指标。     

小波变换-人工神经网络用于烟酸片的近红外快速、无损定量测定

目的：研究采用近红外漫反射光谱法结合小波变换-人工神经网络算法用于烟酸片的无损含量测定。方法：所有光谱通过载有InGaAs检测器和光纤探头的傅立叶变换近红外装置获得。所有样品在12000cm^-1到4000cm^-1扫描，每个样品光谱扫描64次，光谱预处理采用一阶导数。特定波段7999．599～3999．8cm^-1用于建模，线性范围：50％～150％。结果：预示集平均回收率100．06％，RSD％为1．5。为确证近红外漫反射光谱法应用的可行性，预示集与参比方法紫外分光光度法测定结果进行比较，采用配对比较t检验，近红外法与紫外光谱法比较无显著性差异。结论：近红外漫反射光谱法快速，简便，无损，能够用于烟酸片含量测定。     

基于常用得分矩阵的神经网络法预测蛋白质的二级结构

本文用常用的得分矩阵代替传统的Qian编码作为神经网络的输入层预测了200个蛋白质二级结构。结果表明：以常用得分矩阵作为输入层的预测结果要优于Qian编码的预测性能。在200个蛋白质中，共有9个蛋白质的预测精度达到目前国际先进水平，即80％。这说明该方法具有一定的可行性。     

茯苓萜类的高效液相色谱指纹图谱研究

目的 建立茯苓三萜化合物的指纹图谱。方法 反相高效液相色谱法。结果 道地药材茯苓及不同地区收集的市场商品具有相当稳定的、相似程度很高的指纹图谱。结论 可利用液相色谱的特征峰控制茯苓及其制剂的质量。     

系统生物学与中医药现代化

系统生物学的研究侧重于系统水平,其研究体现为对基因、细胞、组织、器官一直到生物体的各局部信息的整合及模拟,强调相互作用所涌现出的动力学及属性,专注于系统的突现性规律、突现性行为和新的功能.系统生物学的研究促使我们与化学信息学、药学等研究结合,从整体上、系统上和信息水平上阐明中医理论,在信息水平上建立中药和中药材质量控制体系和药效评估评价平台,实现数据基础之上的中医药现代化.     

离子色谱法测定磺丁基醚-β-环糊精中4-羟基丁磺酸

目的：建立磺丁基醚-B-环糊精中4-羟基丁磺酸的离子色谱检测方法。方法：采用IonPacAS23阴离子型交换柱（250mm×4mm）为分析柱,IonPacAG23（50mm×4mm）为保护柱,7mmol·L-1NaHCO3水溶液为淋洗液,流速为1．0mL·min-1,以电导检测器检测。结果：在建立的色谱条件下,磺丁基醚-B-环糊精样品中4-羟基丁磺酸与其他杂质离子实现基线分离,4-羟基丁磺酸在2～20mg·L-1范围内线性良好（r=0．9998）,平均回收率为100．2％（RSD=1．3％,n=9）,检测限与定量限分别为2和5ng。结论：该方法操作简便,结果准确、可靠,适用于磺丁基醚-B-环糊精中4-羟基丁磺酸的限量检查。     

人工神经网络在药动学／药效学研究中的应用

介绍人工神经网络在药物动力学和药效学研究中的应用,包括血药浓度和药物效应的预测,药物结构和药动学定量关系研究,群体药动学数据分析和药动学／药效学结合研究等。     

重组人促红细胞生成素的HPLC／ESI／MS肽图谱分析

重组人促红细胞生成素（ｒＨｕＥＰＯ）是一种复杂的糖蛋白药物,含有三个氮连接和一个氧连接的糖基化位点。肽图谱分析是糖蛋白分析的有效手段,可是由于糖基化的影响,不是所有理论酶解位点都酶解了,需要实验验证。本文采用谷氨酸内切酶（Ｇｌｕ－Ｃ）将ｒＨｕＥＰＯ所有糖基化位点酶解成含糖肽段,ＨＰＬＣ／ＥＳＩ／ＭＳ肽图谱分析,并通过源内碰撞诱导解离（Ｉｎ－ｓｏｕｒｃｅ ＣＩＤ）分析了氨基酸序列。理论肽段有７段,检出了６段,只有一个三肽未检出。实验得到了含双硫键的肽段,通过ＣＩＤ分析确证了小分子肽段的氨基酸序列。     

青蒿素类化合物抗肿瘤机制研究- 青蒿素类化合物/转铁蛋白对接研究

本文采用柔性分子对接技术, 将11个青蒿素类化合物对接到在不同分离度下测出转铁蛋白结构的活性腔内, 研究其抗肿瘤机制, 运用多种打分函数对结果进行打分。从对接结果可看出, 转铁蛋白结构中键合铁的Asp-63、Tyr-188和His-249残基以及稳定键合位点的Arg-124和Lys-296残基与青蒿素小分子的距离小于0.5 nm, 活性大的化合物得分较高。对接后的模型解释了转铁蛋白的存在促使Fe²⁺与青蒿素作用、青蒿素不参与其他的代谢、增加青蒿素细胞毒性的机制, 为设计、合成全新青蒿素类化合物打下了良好的基础。     

番茄表层硫丹残留的近红外快速检测方法

选择经Rubberband 64点基线校正和二阶导数(平滑窗口为17,拟合阶数为2)预处理的近红外漫反射光谱,采用Boosting偏最小二乘法(PLS),利用5个子模型建立了番茄表层硫丹残留量预测模型,并对模型的预测性能进行验证。模型的定标系数为0.992,预测残留量范围为5.1~134.1 ng,预测均方根误差（RMSEP）和校正均方误差（RMSECV）分别为2.79 和2.82,训练集和预测集的回收率范围分别为（100.1±1.4）%和（98.9±2.6）%。结果表明：本法快速、准确,有望成为新的蔬菜表层农药残留监测方法。