川芎化学成分分析论文

[摘要]该研究搜集KEGG数据库中小分子药物及其酶、离子通道、G蛋白、核蛋白等4类药靶数据作为训练集，建立基于随机森林法的药物-靶点相互作用模型；采用十折交叉验证评价模型精度，获得4类药靶模型的预测正确率分别为71.34%，67.08%，73.17%，67.83%。以下是小编精心整理的《川芎化学成分分析论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

川芎化学成分分析论文 篇1：

川芎挥发油化学成分GC—MS分析及抗氧化活性研究

【摘 要】 目的：研究川芎挥发油的化学成分及其抗氧化活性。方法：采用水蒸气蒸馏法提取川芎挥发油，采用气相色谱-质谱（GC-MS）分析其化学成分，分别采用1，1-二苯基苦基苯肼（DPPH）法和2，2-联氮-二（3-乙基-苯并噻唑啉-6-磺酸）二铵盐（ABTS）法评价其抗氧化活性。结果：川芎挥发油中共检出73个色谱峰，确认了其中33个色谱峰所代表的化学成分，占总峰面积的85.15%，其中以Z-藁本内酯相对含量最高，占总峰面积的46.17%。川芎挥发油对DPPH和ABTS自由基均具有清除作用，IC50分别为0.2325 mg/mL和0.1763 mg/mL。结论：川芎挥发油主要含有以藁本内酯为代表的内酯类成分，具有一定抗氧化活性。研究结果可为川芎挥发油的进一步开发利用提供一定的参考。

【关键词】 川芎；挥发油；GC-MS；抗氧化

川芎為伞形科藁本属多年生草本植物川芎Ligusticum chuanxiong Hort.的干燥根茎，始载于《神农本草经》，中医认为其性温，味辛，归肝、胆、心包经，具有活血行气、祛风止痛的功效[1-3]。现代研究显示[4-11]，挥发油是川芎主要的活性物质之一，其含有苯酞类、烯萜醇及脂肪酸类等类化学成分，具有解热、镇痛、镇静、解痉、改善血液流变、降血压、抗缺血再灌注损伤及抗氧化等多种药理作用。其中，抗氧化是川芎挥发油重要的活性之一，与其体内对抗实验动物脑缺血再灌注损伤的作用关系密切[11-12]，但目前有关川芎挥发油的研究，多集中在不同提取方法基础上的化学成分比较，或单纯的药效评价，而关于其体外抗氧化活性的研究报道较少。基于此，本实验在水蒸气蒸馏法获得川芎挥发油的基础上，采用GC-MS分析其化学成分，并采用DPPH、ABTS法观察其抗氧化活性，以期为川芎挥发油的进一步开发利用提供一定的参考。

1 材料与仪器

1.1 材料 川芎药材购于成都五块石中药材批发市场，经成都中医药大学陈璐副教授鉴定为川芎Ligusticum chuanxiong Hort.的干燥根茎。正己烷（国药集团化学试剂有限公司，批号：T20100928）；无水硫酸钠（国药集团化学试剂有限公司，批号：20140114）；1，1-二苯基苦基苯肼（sigma公司，批号：034K1071）， 芦丁（四川省维克奇生物科技有限公司，批号：130824）；2，2-联氮-二（3-乙基-苯并噻唑啉-6-磺酸）二铵盐（aladdin 公司，批号：L1619007）；过硫酸钾（aladdin公司，批号：A1719017），甲醇（成都市科龙化工试剂厂，批号：201309230），水为蒸馏水（自制）。

1.2 仪器 Agilent 7890A-5975C气相色谱-质谱联用仪（美国安捷伦公司）；Agilent GC-MSD工作站（美国安捷伦公司）；Ohaus Discovery十万分之一电子分析天平（奥豪斯仪器（上海）有限公司）；Epoch 微孔板分光光度计（美国BIOTEK 公司）。

2 方法与结果

2.1 川芎挥发油的制备 取川芎药材粉碎，过20目筛，称取粗粉约200g，置2000mL圆底烧瓶中，加入1200mL蒸馏水，按《中国药典》2015年版一部挥发油测定法进行，水蒸汽蒸馏5h，得川芎挥发油约0.71mL。

2.2 GC-MS 分析

2.2.1 分析条件 GC条件：载气为氦气；体积流量1.0mL/min；程序升温，初始温度50℃，保持2min；10℃/min速率升至120℃，保持8min；5℃/min速率升至180℃，保持8min；20℃/min速率升至260℃，保持4min，分流进样，分流比：1∶[KG-*3/5]60；进样量1μL；进样口温度280℃。

MS条件：EI电离；电子能量70 eV；离子源温度220℃；全扫描方式。

2.2.2 样品测定 取“2.1”项下制备样品，加正己烷稀释，用无水硫酸钠除去水分，0.45μm微孔滤膜过滤，按“2.2.1”项下色谱条件分析，测定川芎挥发油的总离子流图，并通过NIST08质谱数据系统检索并结合文献报道[13-16]，确定各色谱峰代表的化学成分。川芎挥发油中共检出73个色谱峰，鉴定了其中的33个色谱峰，其峰面积之和占总峰面积的85.15%，其中烷烃类成分占0.52%，烯烃类成分占9.62%，酚类成分占2.21%，醇类成分占5.33%，醛酮类成分占1.89%，酯类成分占65.04%（其中内酯类成分为63.31%）。结果见表1，图1。

2.3 体外抗氧化活性测定

2.3.1 清除DPPH自由基 参照文献方法[17-18]并略做修改，称取适量DPPH加甲醇配制成浓度为170μmol/L的溶液，避光保存。取川芎挥发油样品或芦丁适量，加甲醇溶解并配制成一定浓度的供试品溶液。取0.15 mL供试品溶液与0.15mL DPPH溶液置96孔板，混匀后室温避光放置60 min，517nm处测定吸收度A1；同时测定0.15 mL供试品溶液+0.15 mL甲醇的吸收度A0，0.15 mL甲醇+0.15 mL DPPH溶液的吸收度A2，按公式计算清除率：DPPH自由基清除率=[1-（A1-A0）]/A2×100%。以清除率（Y）对药物浓度（X）进行回归，根据对数函数方程求出清除率为50%时药物的浓度（IC50），川芎挥发油清除DPPH自由基的IC50为0.2325mg/mL。同法测定阳性对照芦丁的IC50值为3.8888μg/mL，结果见图2，图3。

2.3.2 清除ABTS自由基 参照文献方法[17-18]并略做修改， 将10 mL 2 mM ABTS水溶液与100 μL 70 mM过硫酸钾溶液混合，室温避光放置12h，得ABTS储备液。使用前用甲醇稀释成工作液，使在734nm波长下的吸光度为（0.70±0.05）。取川芎挥发油样品适量，加甲醇溶解并配制成一定浓度的供试品溶液。测定时，取0.045mL供试品溶液+0.155mL ABTS溶液置96孔板，混匀后室温避光放置20min，734nm处测定吸收度A1；同时测定0.045mL供试品+0.155mL甲醇的吸收度A0和0.045mL甲醇+0.155mL ABTS溶液的吸收度A2，按公式计算清除率：ABTS自由基清除率=[1-（A1-A0）]/A2×100%。以清除率（Y）对药物浓度（X）进行回归，根据对数函数方程求出清除率为50%时药物的浓度（IC50），川芎挥发油清除ABTS自由基的IC50为0.1763mg/mL，同法测定阳性对照芦丁的IC50 值为5.1618μg/mL，结果见图2，图3。

3 结论

实验采用水蒸气蒸馏法提取川芎挥发油，并采用GC-MS对其化学成分进行分析，共检测出73个色谱峰，结合文献报道及NIST08质谱数据系统检索鉴定了其中33个化合物的结构，所鉴定的化合物色谱峰峰面积之和占总峰面积的85.15%，可以较好地代表川芎挥发油的化学成分特征。而从已鉴定的化合物结构类型来看，川芎挥发油中含量最高的是以Z-藁本内酯（46.17%）为代表的酯类化学成分，占总峰面积的65.04%（其中内酯类成分为63.31%），其它类成分含量高低依次为烯烃类、醇类、酚类、醛酮类和烷烃类化学成分。

DPPH自由基法、ABTS自由基法是目前常用的研究药物对自由基清除作用的方法之一[19-20]。笔者结合文献报道[17-18]，在前期研究基础上，采用基于96孔板结合酶标仪检测的方法对川芎挥发油清除DPPH自由基、ABTS自由基的抗氧化活性進行评价，与常用的基于紫外分光光度计测定的清除自由基活性方法比较[11]，具有操作简便，节省试剂和样品，并可同时测定多个样品等优点。结果显示，川芎挥发油在实验浓度范围内，均具有不同程度的清除DPPH自由基、ABTS自由基的活性，并具有较好的量效依赖关系，但其对两种自由基的清除活性均小于阳性对照芦丁。

实验在采用GC-MS分析川芎挥发油化学成分的基础上，仅观察了其体外清除DPPH自由基、ABTS自由基的活性，而川芎挥发油对其它自由基有无清除作用及其抗氧化活性物质基础尚不清楚，值得进一步研究。实验结果可为川芎挥发油的进一步开发利用提供一定的参考。

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作者：李生茂 刘琳 潘媛 敖慧 唐友爱

川芎化学成分分析论文 篇2：

基于随机森林算法的川芎成分—靶点—疾病网络的预测研究

[摘要] 该研究搜集KEGG数据库中小分子药物及其酶、离子通道、G蛋白、核蛋白等4类药靶数据作为训练集，建立基于随机森林法的药物-靶点相互作用模型；采用十折交叉验证评价模型精度，获得4类药靶模型的预测正确率分别为71.34%，67.08%，73.17%，67.83%。利用该模型对川芎26个化学成分进行靶点预测，并构建其成分-靶点-疾病网络，所得结果得到了较好的文献验证。该文所建模型具有较高的预测精度，可用于发现其他中药成分的潜在作用靶点。

[关键词] 网络药理学；靶点预测；川芎；心脑血管疾病

川芎为伞形科植物川芎Ligusticum chuanxiong Hort.的干燥根茎，具活血行气、祛风止痛的功效，对心脑血管系统、神经系统等疾病有独特的疗效^[1]，但其药理作用分子机制尚不明确。中药网络药理学研究立足于中药已知化学成分及相关疾病靶标，用计算方法研究中药化学成分的多靶标、多途径协同作用，并用网络拓扑图的形式直观呈现^[2]。中药网络药理学初步揭示中药成分复杂作用机制，将中药作用机制研究推进到分子水平^[3]，为开发现代中药奠定方法学基础。本文以川芎为研究对象，运用网络药理学方法，研究川芎“成分-靶点-心脑血管相关疾病”复杂网络，从网络药理学角度阐释川芎治疗心脑血管类疾病的有效成分及其潜在靶点，为开发更好的心脑血管类候选药物提供参考依据。

1 方法

1.1 数据集 从KEGG^[4-5]数据库下载小分子化学药的分子结构及其相应靶蛋白受体，剔除缺乏实验数据的药物-靶点，最终获得4 782条药物-靶点配对，其中包括2 711条药物-酶蛋白受体、1 365条药物-离子通道蛋白受体、620条药物-G蛋白受体、86条药物-核蛋白受体。以上数据作为本研究的阳性样本集。

阴性样本集通过以下步骤获得：①将阳性样本集中的药物-靶点配对拆开，得到单个的药物分子和靶蛋白；②对药物分子和靶蛋白重新组合配对，如配对结果已包含在阳性样本集中，则该配对应予剔除；③从②中随机挑选出2倍于阳性样本集的配对结果，即为阴性样本集。分别合并上述4类药靶配对阴阳样本，即得训练集数据。

1.2 分子描述符 应用PowerMV（www.niss.org/PowerMV）和ProFeat（http：//jing.cz3.nus.edu.sg/cgi-bin/prof/prof.cgi）分别计算药物和靶蛋白的分子描述符，获得配对数据合计7 202维。如此高维数据若直接用于建模，一是存在信息冗余，影响模型精度；二是增大计算量，影响模型速度。因此，本研究采用主成分分析法（principle component analysis，PCA）对上述数据进行降维处理，按保留原始信息99.7%的信息量进行降维，获得数据矩阵分别为8 133×17，4 095×4，1 860×24，258×17。然后，再按下式进行归一化处理。

x（i）=[x0（i）-Min（x0）]/[Max（x0）-Min（x0）]

其中x0（i）是原始数据，x（i）是归一化后数据，其值在-1～1。

1.3 模型与检验 随机森林（random forest，RF）是Leo Breiman于2001年提出的一个组合分类器算法^[6]，是由很多决策树分类模型{h（X，Θk），k=1，……}组合而成的，其中X是输入向量，参数集{（Θk）}是独立同分布的随机向量，预测时由投票法决定分类结果。其基本思想是通过自助法重采样技术，在原始样本集的基础上产生多个自助样本集，每个自助样本集是每棵分类树的全部训练数据^[7]。每个自助样本集生长为单棵分类树。在树的每个节点处，从M个特征中随机挑选mtry个特征（mtryM），通常假设mtry=。按照节点不纯度最小的原则，从这mtry个特征中选出一个特征进行分支生长。单棵分类树进行充分生长，使每个节点的不纯度达到最小，不进行通常的剪枝操作。将生成的ntree棵分类树组成随机森林，用随机森林分类器对新的数据进行判别与分类，分类结果按树分类器的投票多少而定。

c=arg maxc

大量的理论和实证研究都证明了RF 具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘、生物信息学最热门的前沿研究领域之一。

K折交叉验证（K-fold cross-validation）可用来检验随机森林分类模型的预测能力。K折交叉验证，初始采样分割成K个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他K-1个样本用来训练。交叉验证重复K次，每个子样本验证1次，平均K次的结果或者使用其他结合方式，最终得到一个单一估测。本研究采用10折交叉验证评价RF预测精度，即K=10。

2 结果与讨论

2.1 模型优化 应用随机森林法建立模型，需要优化其主要参数，即树数（ntree）和每棵树的节点数（mtry）。本文采用网格搜索法进行参数优化，以获得最高的模型交叉验证正确率（Accuracy），见表1。

Accuracy=（1-NY/Y）×100%2.2 川芎作用靶点预测 从化学专业数据库（http：//www.organchem.csdb.cn/scdb/）和PubChem数据库（http：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pccompound）下载已报道的川芎所含化学成分，共计50个。为去除类药性不高的非药效成分，本研究计算夹角余弦（cosine）比较川芎成分与训练集中小分子药物的化学空间相似性。夹角余弦越大表示2个向量的夹角越小，即相似性越高。本文中夹角余弦的阈值设定为0.96，从而在50个川芎成分中挑选出了26个与训练集中小分子药物化学空间相近的化合物。

将上述26个化合物与4种已知的靶点进行组合，构建预测集。预测集按训练集相应的方法计算分子描述符、降维和归一化等处理，然后代入RF模型进行靶点预测。表2列出了与川芎化学成分作用频次较高的前15个靶点；进一步地，应用Cytoscape软件^[8]构建川芎成分-靶点-疾病网络模型，见图1。网络中黄色三角形节点表示川芎化学成分；红色圆形节点表示靶点；绿色正方形节点表示心脑血管相关疾病；若某一靶点为某化合物的潜在作用靶点，则以边相连。

从图1可见，川芎所含26个成分与靶点存在复杂的网络关系，网络模型中平均相邻节点数目为12.510，反映出中药多成分-多靶点-多疾病相关的特点。同时可见19号化合物（阿魏酸）、22号化合物（藁本内酯）、52号化合物（川芎嗪）、27号化合物（洋川芎内酯I）等成分在网络中连接度较高，提示其可能是川芎发挥药效的重要成分。

2.3 文献验证 对计算得到的川芎与心脑血管疾病相关的潜在作用靶点进行了文献验证，发现预测出的4类靶点均有相关文献报道。

酶蛋白受体，潜在作用靶点主要是CYP酶、PDE酶、ACE酶、COX酶及MAPK酶等，主要作用成分有川芎嗪、Z-藁本内酯、香豆素类成分等。例如，川芎含呋喃香豆素成分，其很多二聚体和三聚体衍生物对CYP3A4有抑制作用，因此Guo L Q等^[9]推测川芎对CYP3A4亦产生抑制作用。脑缺血再灌注后脑组织局部过渡的炎症反应是造成再灌注损伤的主要原因之一，Wang J等^[10]研究显示川芎所含Z-藁本内酯具有抗炎作用，作用机制主要是抑制NF-κB，COX-2和iNOS蛋白表达^[11]。脑缺血损伤与丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）级联途径密切相关^[12-13]，C-Jun氨基端激酶（JNK）为MAPK家族中的重要成员，钟明等^[14]研究表明川芎嗪可能是通过抑制JNK转导通路实现对缺氧复氧大鼠海马神经元的保护作用。李淑颖等^[15]研究揭示，川芎当归提取物可通过抑制MAPK信号通路以及对周期蛋白的调控来抑制血管平滑肌细胞增生。

离子通道受体，潜在作用靶点主要是GABA受体、CACN受体、KCN受体、SCN受体等，主要作用成分有川芎嗪、阿魏酸、川芎内酯类成分等。例如，川芎嗪通过抑制细胞膜上电压依赖型钙通道（CACN），抑制钙内流，改善脑缺血再灌注后的能量代谢、电生理及线粒体功能^[16]，对脑缺血/再灌注后神经细胞功能有保护作用。川芎嗪具有的钙通道阻滞作用，可作为其临床多样化疗效“一元化”的解释^[17]，是其多种药理作用的基础。王序等^[18]研究表明，川芎提取物对钙通道阻滞剂受体产生抑制活性。

G蛋白受体，潜在作用靶点主要是ADR受体、5-HT受体等，主要作用成分有川芎嗪、阿魏酸、香兰素、大黄酚等。例如，范志云等^[19]研究表明，川芎嗪的抗炎作用可能与其抑制组胺、5-羟色胺的合成或释放，及对组胺、5-羟色胺的直接拮抗作用有关。杨奎等^[20-21]研究表明： 阿魏酸具有明显抗血小板释放5-HT的作用从而达到抗血小板聚集的作用。王玉良等^[22]研究证明，川芎嗪对血管壁的作用机制可能是阻断微动脉和毛细血管前括约肌肾上腺素和α受体（ADRA受体）的结合，使下游灌流量增加。张延妮等^[23]利用4种川芎化学成分（川芎嗪、香兰素、大黄酚和阿魏酸）在心肌细胞膜固定相色谱柱上的保留特性，研究其与心肌细胞膜受体的作用。结果表明川芎嗪、香兰素、大黄酚在色谱柱上均有保留特性；川芎嗪的保留特性与α受体拮抗剂和α受体激动剂相近，有可能作用于α受体。

核蛋白受体，潜在作用靶点主要是ER受体。例如，郝庆秀等^[24]在进行熟地黄等4味中药的植物雌激素作用的实验研究时发现，川芎可诱导MCF7细胞雌激素受体ERα蛋白表达水平升高，表现出植物雌激素活性。

预测的靶点除与心脑血管类疾病相关外，其他一些重要相关疾病也得到了文献验证。如朱晓琴^[25]研究证明川芎嗪可能通过抑制脑内Glu的产生，促进脑内GABA的产生，使神经元的兴奋性降低，抑制癫痫的发生。万莉红等^[26]研究表明大川芎方可引起5-HT1D受体表达增加，作为5-HT1D受体的激动剂应用于偏头痛，扩张小动脉等。何志友^[27]研究证实，川芎嗪能够上调PGC-lα/ERR-α在急性脊髓损伤大鼠模型损伤段脊髓组织中的表达，提示川芎嗪可能通过PGC-lα/ERR-α途径促进损伤后脊髓内血管的重建，这可能是其发挥对脊髓功能保护的机制之一。

3 结论

川芎作为治疗脑血管类疾病的一味中药，其药理作用已有很广泛的研究，但很少能深入到分子水平。本研究运用网络药理学的方法构建川芎的成分-靶点-疾病网络，筛选其有效成分、潜在靶点及相关疾病，预测结果得到了文献验证。该方法可望用于虚拟筛选中药有效成分及其作用靶点，为从分子水平上研究中药的作用机制提供一定的方法学参考。

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Study on prediction of compound-target-disease network of Chuanxiong

Rhizoma based on random forest algorithm

YUAN Jie，LI Xiao-jie，CHEN Chao*，SONG Xiang-gang，WANG Shu-mei*

（School of Traditional Chinese Medicine，Guangdong Pharmaceutical University，Guangzhou 510006，China）

[Key words] network pharmacology；target prediction；Chuanxiong Rhizoma；cardio-cerebral vascular diseases

doi：10.4268/cjcmm20141237

作者：苑婕 李晓杰 陈超 宋向岗 王淑美

川芎化学成分分析论文 篇3：

基于网络药理学分析川芎的药理作用及机制

摘要： 目的：运用网络药理学研究川芎的主要活性成分及作用靶点，对其药理作用及分子机制进行科学阐释。方法：利用中药系统药理学分析平台（TCMSP）获取川芎的主要活性成分、作用靶点，并在Uniprot数据库中搜索靶点对应基因名。利用Cytoscape软件及STRING数据库分别构建“活性成分-作用靶点”网络图，并获得蛋白互作关系。结果：共获得9个川芎的主要活性成分、30个作用靶点。杨梅酮为最关键的成分，主要作用的靶点为PTGS2，其影响的信号通路主要与肿瘤、雌激素及卵泡形成相关。结论：川芎在治疗肿瘤，尤其是乳腺癌方面有潜在优势。

关键词：川芎;网络药理学;药理作用;机制

川芎为伞形科植物的干燥根茎，具有活血行气，祛风止痛的功效，用于胸痹心痛、跌扑肿痛、痛经及头痛等治疗[1]。川芎含有100余种成分，其生物有效成分包括酚类和有机酸类、生物碱类、苯酞类化合物及多糖类[2]。已有药理学研究显示，川芎可能有抗氧化、抗炎、促血管生成等功效[3]，但其主要活性成分及具体作用机制尚未明了。本文通过网络药理学方法筛选了川芎的活性成分，阐明了其药理作用的分子机制，为进一步研究奠定了基础。

1 方法

1.1川芎活性成分、作用靶点筛选

访问TCMSP数据库，以川芎为关键词检索，以口服生物利用度（OB）≥30%及类药性（DL）≥0.15为筛选条件，获得活性成分。在TCMSP数据库中搜索筛选所得活性成分的作用靶点。

1.2网络图的构建及分析

利用Cytoscape 3.7.2 软件构建川芎的“活性成分-作用靶点”网络图，并用NetworkAnalyzer插件分析网络图中活性成分、作用靶点关系。

1.3川芎对信号通路的影响

利用STRING数据库分析川芎作用靶点的互作关系，探索关键靶标KEGG信号通路富集情况，用R语言绘图。

2 结果

2.1 川芎的主要活性成分

共检索得289个川芎的有效活性成分。根據OB≥30%及DL≥0.15，筛选得9个有效活性成分，见表1。

2.2 川芎的“活性成分-作用靶点”网络构建及分析

以上活性成分共检索到靶点30个，其中洋川芎醌未检索到靶点。如图1，用Cytoscape构建活性成分与靶点的网络图。其中菱形节点代表活性分子，方形节点为靶点对应的基因名。度值由Cytoscape插件NetworkAnalyzer分析得出，度值与活性成分的重要性呈正相关，图中节点的大小表示度值的大小。图1所示，MOL002135的度值最大，共有25个靶点，为该网络的中心节点，说明杨梅酮在川芎的药理作用中起关键作用。此外，靶点PTGS2、NCOA2、PTGS1及RXRA的度值分别为6、5、4、4。其中PTGS2为川芎的6个活性成分的共同靶点，表明其为发挥药效的关键。

2.3 川芎的靶点互作分析

将筛选出的30个靶点输入STRING数据库以得到蛋白互作关系（图2）。随后，将这30个基因所得出的KEGG通路信息进行整合，并挑选了相关靶点数最多的前20个信号通路，并用R语言绘制气泡图。如图3所示，FDR值代表显著性差异，气泡颜色越红表明FDR值越小。富集结果显示川芎的药理作用主要与肿瘤相关通路、雌激素信号通路以及卵母细胞成熟相关。此结果进一步表明川芎可能对乳腺癌的治疗有较好的效果。

3 讨论

本文用网络药理学对川芎的主要活性成分、作用靶点进行了关联性研究。此研究共筛选获得了9个川芎的主要活性成分，其中杨梅酮可能是其发挥药效的关键。已有研究显示杨梅酮对多种人源性肿瘤细胞有较好的抑制作用，据此推测川芎也具一定的抗肿瘤活性。我们发现川芎靶点对应的KEGG信号通路主要聚集在肿瘤、雌激素及卵泡成熟等。据此我们推测川芎有抗肿瘤活性，且对抗乳腺癌增殖有潜在优势。

川芎早在我国便被用于治疗缺血性疾病及头痛等。目前对川芎作用的研究主要集中在心血管、神经及呼吸系统。已有研究证实川芎可抑制恶性肿瘤的侵袭及转移[4]，可能的机制包括抑制肿瘤细胞增殖及诱导凋亡、抑制癌基因表达，增强免疫系统等。而其对乳腺癌的作用鲜有报道及研究。本研究虽仍存在局限性，但所得结果为川芎的作用研究提供了一个新思路。

参考文献：

[1]中国药典[S].一部.2015.

[2]李海刚，胡晒平，周意，等. 川芎主要药理活性成分药理研究进展[J]. 中国临床药理学与治疗学，2018，23（11）：1302-1308.

[3]赵新望，徐文华，赵阳，等. 基于网络药理学研究川芎治疗冠心病的作用机制[J].中成药，2019，41（09）：2096-2101.

[4]靳春斌.川芎的化学成分及药理作用研究进展[J]. 中国社区医师， 2017， 33（16）： 8-13.

作者：傅晓晨