畜禽中药添加剂药效评价模型初探

  • 投稿蘑菇
  • 更新时间2015-09-24
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颜亭玉,王惠川

(北京农学院中关村开放实验室,北京102206)

摘要:建立中药药效的科学评价模型是中药推广过程中迫切需要解决的问题,本研究针对热应激试验中试验犬的生化血液指标,采取多元统计分析方法,建立中药添加剂药效的线性模型。该模型原理简单、应用方便,结果与试验观察结果相符。

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关键词 :中药添加剂;热应激;方差分析;主成分分析

中图分类号:S859.3 文献标志码:A 论文编号:2014-0215

A Preliminary Study of Livestock and Poultry Traditional Chinese Medicine Additive’sPharmacodynamic Evaluation Method

Yan Tingyu, Wang Huichuan

(Zhongguancun Opening Laboratory Beijing University of Agriculture , Beijing 102206, China)

Abstract: Efficacy of science evaluation model of TCM is urgent need to solve in the process of traditionalChinese medicine promotion, this article is based on blood biochemical indexes of the heat stress experiment indogs, and adopts the method of multivariate statistical analysis, to establish Chinese medicine additive effectlinear model. The principle of the model is simple, the application is convenient, and the result is consistentwith experiment results.

Key words: Chinese Medicine Additive; Heat Stress; Variance Analysis; Principal Component Analysis

0 引言

在现代规模化畜禽养殖中,化学合成药和抗生素等药物的残留、耐药性及毒副作用等问题日趋严重,而中药添加剂具有与食物同源的特点,在促进畜禽生长性能,提高繁殖能力,调节机体免疫功能的同时,不易使机体产生耐药性,药物残留少,毒副作用小。近年来,新的中药添加剂产品和配方的研究层出不穷,但由于中药自身的特殊性,中药添加剂药效研究还处于较低的水平,影响中药添加剂在生产实际中的推广应用[1-2]。

当前中药药效评价方法已有很多报道,主要是采用数学模型的方法对中药的多项药效参数进行综合评价。包括“水闸门”法[3]、总分法[4]、加和法[5]、聚类-矩阵和法[6]、综合评判法[7]、Meta 分析法[8]、秩和比法[9]、综合权重法[10]等。药效评价系统中的2 个关键点是评价参数和数学模型,这些评价模型在挑选指标和确立模型过程中比较强调数学理论的应用,对于没有数学背景的科研人员处理起来会比较困难。本研究结合中药药效评价模型和动物实验,尝试建立一种新的中药添加剂的药效评价模型,这个方法的特点是原理简单、应用方便,结论也与实验结果相符。

1 材料与方法

1.1 实验方法

20 只5 月龄比格犬,通过预饲养,体重均衡。随机分成4 组A、B、C、D,A组为对照组,B组为热应激组,C组为预防用药组,D组为治疗用药组。正常饲喂的基础上,第1、2、3 天C组将中药复方(石膏、藿香、苍术、黄柏等比例组成)以1%添加入基础日粮,每天对C组5只犬采取血样。第4、5、6 天B、C、D组实验动物进入人工气候舱(40℃)2 h,并对全部实验动物采取血样。第7、8、9 天A、B、C组实验动物正常饲养,D组实验动物的饲料添加1%中药添加剂,并对D组实验动物采取血样。全程记录记录全部实验动物的体重,体温,饮食,饮水及精神状态,随时观察实验动物的状态,记录不良反应。

1.2 实验数据

实验数据1 为实验动物的体重、体温、饮食、饮水、精神状态以及不良反应,为定性数据;数据2 为血样的生化血液指标:GLU、TP、ALB、CRE、ALP、TBIL、ALT、AST、TG、WBC、RBC、HGB、GCT、MCV、MCH、MCHC、RDW、HDW、PLT、MPV、LYMPH%、NEUT%、MONO% 、BASO% 、EOS% 、LYMPH#、NEUT#、MONO#、BASO#、EOS#。

1.3 研究方法

1.3.1 评价参数本研究以实验数据2 为依据,通过对对照组和实验组之间血清指标做方差分析,将与对照组差异显著的指标作为药效评价的参数。再结合明显影响热应激反应的生化血液指标[11-13]。这样处理的优势在于既考虑了影响疗效的基础指标,也可以从实验数据出发,考虑实验本身的特异性筛选出由于添加剂引起差异的指标。

具体分组为预防用药后的C组与A组;A组与热应激后B组;热应激后B组与C组;热应激后A组与B组;热应激后D组与治疗用药之后D组。将各组血液指标差异显著的综合起来,作为本实验药效评价的参数。

1.3.2 模型建立将上一步筛选出的所有评价参数进行主成分分析,通过降维处理确定少量主成分,即评价药效指数。进一步,建立药效指数与热应激反应之间的联系。确定个药效指数的生物学意义。

1.3.3 模型验证药效模型建立后,将实验数据2 带入模型,计算药效指数,与动物在实验中的体征特点(数据1)比较,验证评价模型的效果。

2 结果与分析

2.1 方差分析结果

将预防用药后的C组与A组的血液指标进行方差分析结果为,差异显著的指标为TG(P 值=0.042);A组与热应激后B 组之间差异显著的指标是TP、CRE;热应激后B 组与C 组之间差异显著的指标是RBC、HDW;热应激后A组与B组之间的指标差异是ALB、HCT;热应激后D组与治疗用药之后D组之间差异显著的指标是ALT、HCT、MPV。

综合起来,在实验过程中,由于用药或热应激引起的差异显著的指标为ALB、CRE、ALT、TG、RBC、HCT、HDW、MPV,再结合热应激过程中可能体现体征的指标TP和AST。共10个血液指标。

2.2 主成分分析结果

将实验数据2中对应着上述10个指标的数据进行主成分分析,累积贡献率85%的标准得到3 个主成分,见式(1)~(3)。

第一主成分的贡献率为0.5243,在TP、ALB、RBC、HCT 上有较高的正载荷,反映了热应激对试验动物造成的脱水反应的程度;第二主成分的贡献率为0.2281,在CRE、ALT、AST、MPV上有较高正载荷,反映了热应激对试验动物造成的内脏损伤程度;第三主成分的贡献率为0.1214,在TG和HDW上有较高正载荷,反映了热应激对试验动物血脂方面的影响程度[14]。

2.3 模型验证结果

将实验数据2 带入上述3 个主成分中,得到结果见表1。

从主成分计算结果,结合主成分的意义,可以看出:没用中药添加剂的B组动物在热应激前后的3 个主成分有显著性差异;预防用药后的C组实验动物在应激前就与其他组的主成分值有差异,而且热应激前后只有1 个主成分差异显著;D组实验动物治疗前后2个主成分差异显著。由此看出,预防用药和应激后治疗用药对实验动物都有不同程度的功效,治疗用药比预防用药会更有效。

根据实验数据1,主成分结果与动物的体征数据基本一致。例如,C组预防用药后,热应激后的体征和解剖结果都较其他3组良好。

3 结论与讨论

本研究设计的评价方法的优点包括:1、实验好操作,只需要对实验动物采取血样,进行生化血液指标的测定即可,成本较低;2、数据处理相对简单,对于非数学专业的科研人员,方差分析是比较常用的方法,主成分分析利用统计软件可以直接得到分析结果;3、实验结果清晰明了,主成分的意义结合实验数据计算出的结果,可以直观的判断中药添加剂对实验动物的影响。该方法的缺点:1、方差分析需要重复实验的数据,即此种方法需要一定数量的实验动物;2、具体实验动物的应激结果反应不同,可能无法得到比较理想的评价参数,影响模型的建立。这些问题有待于进一步的实验及研究。

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参考文献

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