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J-GLOBAL ID:202102217900066665   整理番号:21A0014539

伝統的漢方薬マルチハーブ処方における豊富な特異的マーカーとその構造的関連多成分署名を選択するための質量分析に基づく代謝産物プロファイリングワークフロー【JST・京大機械翻訳】

A Mass Spectrometry Based Metabolite Profiling Workflow for Selecting Abundant Specific Markers and Their Structurally Related Multi-Component Signatures in Traditional Chinese Medicine Multi-Herb Formulae
著者 (18件):
資料名:
巻: 11  ページ: 578346  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7091A  ISSN: 1663-9812  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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漢方薬(TCM)において,薬草製剤はしばしばハーブの混合物から成る。それらの品質管理は,あらゆる単一ハーブが数百の成分(二次代謝産物)を含むので,挑戦的である。典型的な10のハーブTCM処方を,その包括的化学的キャラクタリゼーションのための革新的戦略を開発するために選択し,探索的方法で処方に対する各ハーブの特異的寄与を研究した。TCM処方の代謝物プロファイリングと各単一ハーブの抽出物を,定性分析のための高分解能質量分析と組み合わせた液体クロマトグラフィーと半定量的評価のための蒸発光散乱検出(ELSD)により得た。得られたデータは,2次代謝物の全てのタイプの包括的な見解を提供する特徴ベースの分子ネットワーク(FBMN)として組織化され,その処方とすべての単一ハーブでの発生が提供された。これらの特徴を,MS/MSベースのin silicoスペクトルマッチ,FBMNクラスタにおける構造的一貫性のマニュアル評価,および分類情報を結合することによって注釈した。ELSD検出をフィルタとして用いて,最も豊富な特徴を選択した。ハーブ当たり少なくとも1つのマーカーをその特異性と豊度に基づいて強調した。濃縮式からの単一大規模分画は,それらの大部分の分離と形式的同定を可能にした。得られたマーカーは,FBMNを介してこの情報を手動で伝播することにより,関連する特徴の注釈の改善を可能にした。これらのデータを処方の高分解能代謝産物プロファイリングに組み込み,各個々のハーブマーカーに対する関連成分の特異的系列を強調した。多成分シグネチャと名付けられたこれらの一連の構成要素は,処方における各ハーブのトレーサビリティを改善するのに役立つ可能性がある。要するに,戦略はTCM処方の高度に有益な組成データ及びFBMNによる各ハーブの寄与の詳細な可視化,ろ過された特徴マップ,及び各特異的マーカーにリンクしたすべての成分の再構成クロマトグラムトレースを提供した。この包括的なMSベースの分析ワークフローは,特異的で豊富なマーカーの一般的で不偏な選択と多重関連サブマーカーの同定を可能にした。この探索アプローチは,与えられたTCM処方に対する適応マーカー特異性選択基準により,より簡単で標的化された品質管理法を開発する出発点として役立つ。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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生薬一般  ,  薬物の分析  ,  質量分析 
引用文献 (61件):
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  • Abdel-TawabM. (2018). Do we need plant food supplements? A critical examination of quality, safety, efficacy, and necessity for a new regulatory framework. Planta Med. 84 (6-7), 372-393. doi: 10.1055/s-0043-123764
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