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  • 灵芝三萜成分分析

    作者:马林;吴丰;陈若芸

    目的建立灵芝子实体、孢子粉、发酵菌丝体三萜成分的HPLC含量测定方法.方法以赤芝孢子酸A(ganosporeric acid A,1),赤芝酸A(lucidenic acid A,2),灵芝酸B(ganoderic acid B,3)和灵芝酸C(ganoderic acid C,4)为对照品;色谱柱:反相C18;流动相:乙腈-水(37∶63);流速:1.0 mL*min-1;检测波长:UV 254 nm.结果进样量在0.2~1 μg有良好的线性关系,(1),(2),(3)和(4)的加样回收率分别为100.9%,101.2%,101.3%和101.7%.结论本法快速、简便、灵敏和分离度好,适用于灵芝子实体、孢子粉、发酵菌丝体及相关制剂的三萜类物质检查和含量测定.

  • 冬虫夏草及其发酵菌丝体的鉴定及质量分析

    作者:张治针;韩京艳;彭朝晖;果德安;郑俊华

    本室对从青海甘南地区采集的冬虫夏草样品经分离所得的菌株进行培养,通过S-450型扫描电镜和Olympus BX-50型光学显微镜,对其形态特征进行观察,鉴定为中国拟青霉Paecilomyces sinensis sp.nov..并对上述菌株经发酵生产的产物与天然冬虫夏草进行化学分析和对比.结果表明:二者均含有人体所必须的各种主要氨基酸,但发酵产物中氨基酸的含量较低.通过ELAN500型等离子体质谱仪,测定58种微量元素,发酵产物中Zn、B、Cd、Pt、Rb、Br的含量均比天然冬虫夏草的高,但却不含Be、Se、Tm、Lu 4种元素.通过高效液相(HPLC)对所含活性成分腺苷进行含量测定,结果显示发酵产物所含的腺苷比天然冬虫夏草所含的要低.

  • 冬虫夏草及其发酵菌丝体药理作用研究进展

    作者:詹小涛;赖桂萍

    被誉为"百药之王"的冬虫夏草为我国传统三大名贵补益药材之一.因药源紧缺昂贵,经多年努力已研发出天然冬虫夏草的人工替代品--冬虫夏草发酵菌丝体.现就冬虫夏草生活史、文献考证等相关概述,天然冬虫夏草及其菌丝体在调节免疫、代谢、内分泌和抗肿瘤、抗细菌、抗病毒、抗炎症、抗纤维化、护肝等多种药理作用,以及对呼吸、泌尿、心血管、神经、血液等系统的功能多重调节保护作用进行综述.

  • 蝙蝠蛾拟青霉菌发酵菌丝体的化学成分研究

    作者:洪志来;王文宣;熊娟;陈建;喻立平;杨国勋;胡金锋

    目的 对冬虫夏草真菌蝙蝠蛾拟青霉菌Paecilomyces hepiali发酵菌丝体进行化学成分研究.方法 利用硅胶柱、凝胶柱、高效液相色谱等技术对蝙蝠蛾拟青霉菌发酵菌粉的95%乙醇提取物进行分离纯化,并通过核磁共振谱、质谱等谱学方法鉴定化合物结构.结果 从95%乙醇提取物的醋酸乙酯萃取部分分离得到11个化合物,分别鉴定为(22E,24R)-麦角甾-7,9,22-三烯-3β-醇(1)、(22E,24R)-麦角甾-7,22-二烯-3β,5α,6β-三醇(2)、(22E,24R)-麦角甾-6β-甲氧基-7,22-二烯-3β,5 α-二醇(3)、胡萝卜苷(4)、环(亮-色)二肽(5)、环(异亮-色)二肽(6)、环(缬-色)二肽(7)、4-(2-甲酰基-5-羟甲基-1-氢-吡咯-1-基)丁酸(8)、4-(2-甲酰基-5-甲氧基甲基-1-氢-吡咯-1-基)丁酸(9)、5-羟甲基糠酸(10)、琥珀酸(11).结论 化合物1、2、4~9均为首次从拟青霉(瓶梗青霉)属真菌中分离得到.

  • 冬虫夏草及其发酵菌丝体的药理药效学研究

    作者:徐方云

    冬虫夏草Cordyceps inensis(Berk.)Sass.简称虫草(CS),为麦角菌科真菌寄生在鳞翅目蝙蝠蛾科昆虫蝙蝠蛾幼虫上的干燥子座和虫体,系名贵传统滋补强身中药,有保肺、益肾、止血、化痰等功效.

  • 采用近红外漫反射光谱进行牛樟芝菌丝体组分检测的研究

    作者:初秋博;赵毅;刘燕隔;张元竹;周毓麟

    目的:采用偏小二乘法结合近红外光谱技术建立分析牛樟芝发酵菌丝体中多糖和三萜含量的泛化能力强且预测精度高的定量分析模型,以满足牛樟芝原料药及其相关产品实际检测中的应用.方法:通过扫描化学诱变和液体深层发酵获得的165个牛樟芝菌丝体样品获得近红外光谱,采用常规方法测定样品中多糖和三萜的含量.应用蒙特卡罗偏小二乘法识别异常样品并确定校正集样品数量为基础,以逼近度(Da)为评价指标,采用可移动窗口偏小二乘法对特征波长变量、佳光谱预处理方法及建立模型的重要参数进行筛选.结果:终确定牛樟芝菌丝体中多糖和三萜的校正集和预测集样品实验测定值与预测值间相关系数(Rc和Rp)分别为0.931 1 g·g-1和0.995 9 g·g-1、0.927 9 g·g-1和0.943 4 g·g-1;均方根误差(RMSEC和RMSEP)分别为0.031 33 g·g-1和0.010 72 g·g-1、0.031 34 g·g-1和0.012 02 g·g-1.结论:该模型具有很好的预测性能.

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