第!"卷
第#期!!!!!!!!!!!!光谱学与光谱分析$%&'!" (%'# ))
*"?"-*"?A *+""年#月!!!!!!!!!!!!.)/012%30%)4567.)/0125&865&43938:;
:31 *+""!滇龙胆紫外指纹图谱共有峰率和变异峰率双指标序列分析法
袁天军" * 王元忠" 赵艳丽" 张!霁" 金!航"" 张金渝""
"[云南省农业科学院药用植物研究所 云南昆明!?A +**!
*[云南民族大学化学与生物技术学院 云南昆明!?A ++!"
摘!要!利用共有峰率和变异峰率双指标序列分析法 采用平均值 平滑和一次微分处理方法校准和排除干扰 提高光谱的分辨率 考察三种极性溶剂提取的滇龙胆样品中各波段稳定性和重现性的变异系数V .L 计算紫外指纹图谱共有峰率和变异峰率 对滇龙胆样品间进行定性评价 结果表明 滇龙胆在氯仿 无水乙醇和水三种极性溶剂下分别提取>+D 96可达到最大提取率 且稳定性在!+F 内变异系数V .L b 分别在+'+,#$+'>A A +'"A #$+'>?* +'+A *$+'?#*之间 重现性变异系数V .L b 分别在+'+>>$+',A ! +'"A ?$
+'*## +'"<"$*'>"!之间 指纹图谱显示 滇龙胆不同产区样品间最大共有峰率达?,'?b 最小共有峰率为>A '*b 变异峰率最大为,#'
中图分类号 =?A ,'!!!文献标识码 8!!!!"# "+'! @
'9336'"+++-+A
*+"+-"+-"! 修订日期 *+""-+*-"?!基金项目 科技部
十一五 支撑专项项目 *++?C 8"+?8"*-"! 和云南省重大专项 *++, ","# 资助!作者简介 袁天军
"<#>年生 云南民族大学化学与生物技术学院硕士研究生"通讯联系人!!/-D 59& @96F 56;*++
"*?[0%D 引!言
!!滇龙胆 P ;37*939$*=
;28;32 为龙胆科 ]/6195650/5/ 多年生宿根草本植物 其根茎为用药部位 含有龙胆苦苷 ;/6-19%)
902%397/ 獐牙菜苦苷 3G /2195D 5296 獐牙菜苷 3G /2%-397/ 龙胆碱 ;/6195696/ 熊果酸 :23%&90 齐墩果酸 %&/56%&905097 马钱子苷酸 &%;56905097 龙胆次碱 ;
/6-19569796/ 龙胆醛碱 ;/619565& 等多种活性成分 "
具有保肝 健胃 利胆 抗炎 降血压 增强免疫功能 抗病原体等
作用
* 主要分布在我国广西 湖南 四川 云南 贵州等地 ! 随着滇龙胆生境不断遭到破坏 野生数量急剧减少
产量明显下降 替代品不断涌入市场 导致滇龙胆中药材品质下降 为使滇龙胆的鉴别及质量进行有效控制 本文基于中药材中化合物有非对称性 自身具有遗传稳定性和变异性的生物学特征 采用氯仿 无水乙醇 重蒸水三种不同极性溶剂分别提取 并用三组平均值 四点平滑 一次微分等方法校准和排除干扰 利用多维共有峰率和变异峰率双指标系列法建立不同产区滇龙胆紫外指纹图谱 结果表明 该方法具有稳定性高 重现性好等特征 可以快速 有效鉴别不同产区滇龙胆中药材 为中药材质量的准确评价提供参考
"!实验部分
('(!仪器
_$-*A A +双通道紫外可见分光光度仪
岛津公司 自带工作站 .a !*++-Q 型超声波清洗机 上海声源超声仪器设备有限公司 8V "">+型万分之一分析天平 (S _.8 +'>A 'D 过滤膜 天津8:&%D 5190309/60/公司 L K Q -"++型中药粉碎机 浙江温岭市林大机械有限公司 ('8!药材及试剂
氯仿 8V 无水乙醇 8V 二次重蒸水 滇龙胆药材样品见表"
('D !测试样品制备及测试条件
样品加入各种提取溶剂 在室温条件下采用超声法提取>+D 96可达到最大且稳定的提取率 测定波长"<+$>++6D 狭缝"'+6D 采样间隔+'*6D ('E !紫外指纹图谱测试液制备
准确称取粉碎后过"++目筛的滇龙胆样品+'!+++; 平行!份 L *样品平行A 份 于A +D M 具塞三角瓶中 精确加入*+D M 氯仿 超声提取>+D 96 过滤 用氯仿洗涤粉末 收集滤液并定容于*A '++D M 容量瓶中待测 挥干粉末后
精确加入*+D M无水乙醇!超声提取>+D96!过滤!用无水乙醇洗涤粉末!收集滤液并定容于*A'++D M容量瓶中待测"水提取液制备同无水乙醇提取液相同"测定液稀释一定倍数后!使吸光度值!#*!在此范围内!峰的吸收波长随浓度变化甚微"以对应提取溶剂作为参比进行紫外指纹图谱测定"
A-61/(!T-:/+%-12
序号采集地
经度
/7/;2//
纬度
/7/;2//
海拔
/D
L"昆明市筇竹寺后山!!!!!(*A'??>,X R"+*'?*+#X**#< L*楚雄州南华县水井房!!!!(*A'!+##X R"+"'*,"*X*"** L!临沧市云县茶房乡福焰山!!(*>'*<< L>贵州省兴义安龙!!!!!!(*A'"A+!,X R"+A'!*#X**+, L A玉溪市江川县安华乡中村后山(*>'! L?怒江州兰坪县脚裂山!!!!(!*',">#X R"+,'>!A"X*"++ L,文山州马关县小街乡老抖地山(*!'*A!A X R"+>'+A+ L"+昆明市小哨!!!!!!!!(*A'",">X R"+*'<><"X"##"X R"+>'*A,?X"?*? L"*楚雄州南华县紫溪山!!!!(*A'+A?>X R"+"'!#*A X*+#? *!结果与分析 8'(!光谱信号预处理 采用紫外可见分光光度仪自带软件_$W2%N/对采集的原始光谱进行!组平均化以提高测定的准确度!对平均化的光谱进行>点平滑处理(>)!滤除光谱噪音以提高信号的可用性!对平滑处理后的光谱数据进行一次微分处理(A)!进一步校准基线!消除二次背景噪音!提高光谱的分辨率" 8'8!最佳提取时间 以样品L"为研究对象!分别采用氯仿#无水乙醇#水进行超声提取*+!!+!>+!A+和?+D96!按*'"节方式处理分别测定三次!结果表明采用氯仿提取!+D96可达到最大提取率!无水乙醇和水分别提取>+D96可达到最大提取率"因此采用>+D96作为提取的最佳时间" 8'D!指纹图谱时间稳定性实验 将保存在+$>o下提取>+D96的L"样品制备液!分别在+!A!"+!*+!!+和>+F时进行紫外测定三次!按*'"节方式处理"结果表明!在!+F内样品保持稳定!氯仿#无水乙醇#水提取液波长变异系数V.L b最大分别为+'>A A! +'?>*和+'?#*!最小变异系数V.L b分别为+'+,#!+'"A#和+'+A*"因此!制备液在保存!+F之内稳定性较好" 8'E!指纹图谱重现性实验 以样品L*为研究对象!准确称取+'!+++;样品A份!按"'>节方式处理后提取>+D96!每组样品在紫外下测定三次!经*'"节方式处理后!氯仿#无水乙醇#水提取液波长变异系数V.L b最大分别为+',A!!+'**#和*'>"!!最小变异系数V.L b分别为+'+>>!+'"A?和+'"<""结果表明!三种极性溶剂提取>+D96后!样品重现性较好"8'G!不同产区滇龙胆紫外指纹图谱 不同产区滇龙胆紫外指纹图谱!见图"3图! " $%&'(!]_,%5&/+0+%5:20/.:+-4,/I:+-.:2,+437%,,/+/5: -+/-24,3456-'5',-74$)45$N%:=W=14+4,4+3 (%1/"'L>!*'L"!!'L"+!>'L#!A'L?!?'L*!,'L G $%&'8!]_,%5&/+0+%5:20/.:+-4,/I:+-.:2,+437%,,/+/5:-+/-2 4,3456-'5',-74$)45$N%:=-6241*://:=-54 1 $1&'D!]_,%5&/+0+%5:20/.:+-4,/I:+-.:2,+437%,,/+/5: -+/-24,3456-'5',-74$)45$N%:=N-:/+ 8'H!紫外指纹图谱共有峰和变异峰的确定 对于紫外光谱指纹图谱!同一吸收峰在不同的图谱中没有一个固定的变化范围!对不同图谱中共有峰可采用W正态分布检验进行识别!对于一组非常接近的吸收峰!若不满足正态分布!可采用组内吸收峰波长的极差值与该组以及相邻组之间的平均波数差值进行比较!当极差值显著小于平均波数值时视为一组共有峰!反之视为变异峰"共有峰率K# %B ; /B 7 &F"++b!变异峰率K Y5# %3 5 /B ; &F"++b!K Y N# * ? " *光谱学与光谱分析!!!!!!!!!!!!!!!!!!!第!"卷 %3N /B ;&F "++b !其中B ;!B 7!35!3N !K Y 5和K Y N 分别代表两个图谱中共有峰数#独立峰数#5图谱的变异峰数#N 图谱的变异峰数#5图谱的变异峰率#N 图谱的变异峰率!B 7T B ;k 35k 3N " 8'P !不同产区滇龙胆共有峰的识别 不同产区滇龙胆分别经氯仿#无水乙醇#水提取采用紫外检测后!分别通过平均#平滑#一次微分处理后得到指纹图谱吸收峰波长数据及共有峰的识别!见表*" A -61/8!A =/N -;/1/5&:=24,0/-F 2%5]_,%5&/+0+%5:20 /.:+-4,3456-'5',-74$)45$0-11N %:=.=14+4,4+3!/:=-541-57N -:/+" 序号吸收峰波长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对吸收峰波长进行W 5T +'+A 检验!表*中同一列中的吸收峰为共有峰"8'>!基本关系组-对及分析 分别采用氯仿#无水乙醇#水三种极性溶剂提取滇龙胆后进行紫外检测"原始图谱采用平均#平滑#一次微分处理后!以各样品为参考!分别以指纹图谱共有峰率和变异峰率计算公式计算出其他样品的共有峰率和变异峰率!按共有峰大小排成3维序列片段!通过该序列片段可以精确描述一个 样品与另外所测任意样品之间的远近关系""*个滇龙胆样品的双指标序列%见表!&"中药指纹图谱片段按每个序列共有峰率的平均值为标准进行整体分析!以平均值为分界线将各序列分为前后两部分!大于等于平均值共有峰率的序列之间相似性越高!序列间变异率值越小"根据此法确定出"*个不同产区的滇龙胆样品相似性% 见表>&"A -61/D !A =/.43345-57;-+%-:%450/-F +-:%42%57%,,/+/5:2-30 1/2序列 %K $K Y L "!!K Y N & 序列%K $K Y L "!!K Y N & 序列%K $K Y L "!!K Y N & L "dL "+ "%?,'?b $*"',!*?'"&L *dL <%?A ',b $*"',!!+'>&L !dL ?%?"'A b $*<'"!!!'!&L "dL <%?*''?!!#'>&L "dL *%?*'"b $",'>!>!'A &L *dL "%?*'"b $>!'A !",'>&L !dL ,%A ,'"b !A A '+!**'+&L "dL "*%A #'!b $*#'?!>*'#&L *dL "+%A #'''<&L !dL "%A >'+b $>A '+!>+'+&L "dL #%A A 'A b $>A '+!!A '+&L *dL !%A ,'#b $!#'>!!>'?&L !dL "*%A "'!b $A A '+!>+'+&L "dL A %A >'+b $>A '+!>+'+&L *dL >%A A '#b $>A '#!!!'!&L !dL ""%A "'!b $A +'+!>A '+&L "dL !%A >'+b $>+'+!>A '+&L *dL A %A A '+b $A >'A !*,'!&L !dL A %A "'*b $>A '>!A +'+&L "dL >%A "'!b $>A '+!A +'+&L *dL ?%A >'A b $>A '#!!,'A &L !dL <%A +'+b $?!'"!!?'#&L "dL ?%A +'+b $>A '+!A A '+&L *dL ,%A "'!b $?A '+!!+'+&L !dL "+%A +'+b $A A '+!>A '+&L "dL ,%>,'*b $,+'?!>"'*&L *dL #%A "'*b $A ,'"!!#'"&L !dL >%A +'+b $>A '>!A >'A &L "dL ""%>A '*b $A ,','A b $,#'dL #%A ?'*b $>>'>!!!'!&L A dL "+%?A '?b $!!'!!"<'+&L ?dL !%?"'A b $!!'!!*<'"&L >dL *%A A '#b $!!'!!>A '#&L A dL <%?!'?b !!!'!!*!'#&L ?dL "+%?+'+b $>*'#!*!'#&L >dL <%A >'#b $>,'+!!A '!&L A dL #%A A '#b !>*'"!!?'#&L ?dL ""%A <'>b $>*'"!*?'!&L >dL ,%A >'A b $>>'>!!#'<&L A dL *%A A '+b !!,'A !>,'#&L ?dL <%A #'#b $!A '+!!A '+&L >dL ""%A >'!b $A *'?!!"'?&L A dL "*%A A '+b $!A '+!>A '+&L ?dL #%A ,'"b $>+'+!!A '+&L >dL "+%A >'+b $A +'+!!A '+&L A dL "%A >'+b $>+'+!>A '+&L ?dL "*%A ?'?b $>,'+!*<'>&L >dL A %A !'#b $>,'?!!#'"&L A dL ,%A *'dL "%A "'!b $A +'+!>A '+&L A dL ""%A *'>'>!>>'>&L ?dL *%A >'A b $!,'A !>A '#&L >dL !%A +'+b $A >'A !>A '>&L A dL ?%A "'!b $!?'#!A ,'<&L ?dL A %A "'!b $A ,'dL "*%A +'+b $A A '?!>>'>&L A dL >%A "'!b $A +'+!>A '+&L ?dL "%A +'+b $A A '+!>A '+&L >dL ? %>#',b $A ,','> &L A dL ! %A "'*b $A +'+!>A '> &L ?dL > %>#',b $>,'>!A ,'< &! ?"*第#期!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!光谱学与光谱分析 !续表! L,dL"" ?A'?b !"'? !?'# L#dL< ??',b *A'+ *A'+ L L,dL? A?'*b **'* A A'A L#dL"" A,'"A >+'+ !A'+ L L,dL< A>'A b !#'< >>'> L#dL> A?'*b !!'! >>'> L L"+dL" ?,'?b *?'" *"', L""dL, ?A'?b !?'# !"'? L"*dL< ?A',b !+'> *"', L"+dL A ?A'?b "<'+ !!'! L""dL? A<'>b *?'! >*'" L"*dL# ?*'A b >+'+ *+'+ L"+dL# ?*'"'* *<'> L"*dL* ?*'#b !?'! **', L"+dL? ?+'+b *!'# >*'# L""dL# A,'"A !A'+ >+'+ L"*dL" A#'!b >*'# *#'? L"+dL, A<'>b !"'# !?'? L""dL"+ A A'*'" L"*dL? A?'?b *<'> >,'+ L"+dL* A#''< !>'< L""dL> A>'!b !"'? A*'? L"*dL"+ A?'!b >,'? >,'? L"+dL"* A?'!A >,'? >,'? L""dL A A*'>'> >>'> L"*dL A A A'+b >A'+ !A'+ L"+dL"" A A'*'" !?'# L""dL! A"'!b >A'+ A+'+ L"*dL, A!'"b A#'< *<'> L"+dL> A>'+b !A'+ A+'+ L""dL"* A"'*b>,'? >,'? L"*dL! A"'!b >+'+ A A'+ L"+dL< A!'"b >"'* >,'+ L""dL* A+'+b ?A'+ !A'+ L"*dL"" A"'*b>,'? >,'? L"+dL! A+'+b >A'+ A A'+ L""dL" >A'*b ?!'" A,'< L"*dL> A+'+b >>'> A A'? !"L"dL"+ ?,'?b *"', *?'" 该序列片段表示以样品L"为参考 样品L"+与样品L"之间的共有峰率为?,'?b L"样品的变异峰率是*"',b L"+样品的变异峰率是*?'"b 从共有峰率和变异峰率综合看 二者之间差异性极小 相似度较高 A-61/E!A=/.43345-57;-+%-:%450/-F+-:%42%52%3%1-+2-301/2 序列 K K Y L"! K Y N 序列 K K Y L"! K Y N 序列 K K Y L"! K Y N L"dL"+ ?,'?b *"', *?'" L*dL< ?A',b *"', !+'> L!dL? ?"'A b *<'" !!'! L"dL< ?*''? !#'> L"dL* ?*'"b ",'> >!'A L*dL" ?*'"b >!'A ",'> L!dL, A,'"b A A'+ **'+ L"dL"* A#'!b *#'? >*'# L*dL"+ A#''< !>'< L!dL" A>'+b >A'+ >+'+ L"dL# A A'A b >A'+ !A'+ L*dL! A,'#b !#'> !>'? L>dL# A?'*b >>'> !!'! L A dL"+ ?A'?b !!'! "<'+ L?dL! ?"'A b !!'! *<'" L>dL* A A'#b !!'! >A'# L A dL< ?!'?b !!'! *!'# L?dL"+ ?+'+b >*'# *!'# L>dL< A>'#b >,'+ !A'! L A dL# A A'#b >*'" !?'# L?dL"" A<'>b >*'" *?'! L>dL, A>'A b >>'> !#'< L?dL< A#'#b !A'+ !A'+ L>dL"" A>'!b A*'? !"'? L?dL# A,'"b >+'+ !A'+ L>dL"+ A>'+b A+'+ !A'+ L?dL"* A?'?b >,'+ *<'> L,dL"" ?A'?b !"'? !?'# L#dL< ??',b *A'+ *A'+ L L,dL? A?'*b **'* A A'A L L"+dL" ?,'?b *?'" *"', L""dL, ?A'?b !?'# !"'? 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" *光谱学与光谱分析!!!!!!!!!!!!!!!!!!!第!"卷 明不同产地滇龙胆随地理距离的增加相近程度逐渐减小 但总体相似度在A +b $,+b 之间 滇中地区昆明和楚雄 滇西南临沧和滇西北怒江 滇东南文山地区和滇东曲靖 滇南玉溪和滇中昆明之间相近程度较高 贵州产区与云南产区滇龙胆间相近程度都较低 !!结!论 !!在紫外条件下利用双指标序列分析法 通过三组平均 >点平滑和一次微分处理建立了滇龙胆紫外指纹图谱 该方 法稳定性高 重现性好 准确定性反映任意两个样品之间的相似和差异情况 同时从整体上对其进行分组 与常用的模糊聚类相比更为客观 直接 能进一步区分中药材真伪和药材的品质 为中药材定性评价奠定了基础 实验结果表明 样品相近程度随地理位置不同变化较大 这可能与云南地理 气候多元化有关 野生滇龙胆中药材在长期的进化过程中 遗传的稳定性和变异性与外界环境的变化密切相关 而指纹图谱中共有峰率和变异峰率在一定程度可以客观的反映不同产区野生滇龙胆的相近情况 为滇龙胆的进一步研究提供了理论依据 9/,/+/5./2 " !._((56-@:6 c \8B F :6-E 56; 孙南君 夏春芳 [B F 965S %:265&%E B F 96/3/H 51/295H /7905 中国中药杂志 "<#> < " !![ * !Q F /W F 52D 50%)%/95B %D D 911/%E B F 965 W F 52D 50%)%/95%E B F 96/3/ 中国药典 W 521=6/ 一部 [C /9@96; B F /D 905&\67:3124W 2/33 北京 化学工业出版社 *+"+[ ! !V 8(H 5%-P 9%6; 冉懋雄 [B F 965(519%65&B %2)%EQ 257919%65&i U /2N 5&H /79096/B %D )9&/ 中国中药区化 W 521=6/ 一部 [C /9@96; .09/60/W 2/33 北京 科学出版社 "< !H 00&:2/& C 521%6@^K /15&[S %:265&%E(/52\6E 252/7.)/012%30%)4 "<<# ? ,,[ A !]%224W8[865&4393B F /D 93124 "<<+ ?* A ,+[A =/W 43345-57_-+%-:%45J /-F9-:%4!*-1#57/I)/C */5./L 5-1<2%2%5]_$%5&/+0+%5:)0 /.:+-4,3456-'5'8-74$)45$a _8(Q 956-@:6" * ^8(]a :56-J F %6;" g U 8=a 56-&9" g U 8(]S 9" S \(U 56;"" g U 8(]S 96-4 :"""[\63191:1/%EH /790965&W &561 a :66568057/D 4%E8;290:&1:25&.09/60/3 `:6D 96; !?A +**! 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B F 965L 62:+-.:!^91F 1F /0%D D %6567Y 529519%6)/5I 2519%7:5&967/P 3/Z :/60/565&4393D /1F %7 :396;D /56Y 5&:/ 3D %%1F 6/335677/29Y 519Y /)2%0/3396;D /1F %731%05&9N 251/567/P 0&:7/961/2E /2/60/ 96%27/21%9602/53/2/3%&:19%6%E 3)/012:D 5671F /6963)/0-1/71F /V .L%E 315N 9&9145672/)/515N 9&914%E 1F 2//79E E /2/61)%&529143%&Y /61/P 125013%E P ;37*939$*= ;28;32 05&0:&51/71F /0%D D %6567Y 529519%6)/5I 2519%961F /_$E 96;/2)29613)/0125& 1%/Y 5&:51/1F /Z :5&914%E P V $*=;28;32E 2%D79E E /2/6152/53[Q F /2/3:&133F %G /71F 51 51>+D 96 1F //P 125012519%G 531F /N /31960F &%2%E %2D 5N 3%&:1//1F 4 &5&0%F %&%2G 51/2 56796!+F 1F /V .L %E 315-N 9&9142/3)/019Y /&4G /2/N /1G //6+'+,#$+'>A A +'"A #$+'>?* +'+A *$+'?#* 1F /V .L%E 2/)/515N 9&9142/3)/019Y /&4G /2/N /-1G //6+'+>>$+',A ! +'"A ?$+'*## +'"<"$*'>"![Q F /E 96;/2)29613)/0125&9D )&9051/71F 511F /&52; /310%D D %6)/5I 2519%G 53?,'?b G F 9&/1F /&/531G 53>A '*b 5671F /&52;/31Y 529519%6)/5I 2519%G 53,#' ;28;32[Q F /D /1F %70%:&7N /:3/7/P 501&496Z :5&91519Y //Y 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一般认为，蛋白质定位的信息存在于该蛋白自身结构中，并且通过与膜上特殊受体的相互作用得以表达。这就是信号肽假说的基础。这一假说认为，穿膜蛋白质是由mRNA编码的。在起始密码子后，有一段疏水性氨基酸序列的RNA片段，这个氨基酸序列就称为信号序列（signal sequence）。 蛋白质序列的信号肽分析可联网到http://genome.cbs.dtu.dk /services/SignalP/或其二版网址 http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/。该服务器也提供利用 e-mail进行批量蛋白质序列信号肽分析的方案 （http://genome.cbs.dtu.dk/services /SignalP/mailserver.html），e-mail 地址为signalp@ genome.cbs.dtu.dk。 蛋白质序列中含有的信号肽序列将有助于它们向细胞内特定区域的移动，如前导肽和面向特定细胞器的靶向肽。在线粒体蛋白质的跨膜运输过程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽或引肽（leader peptide）共同组成。迄今有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它们约含有20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨膜时，前导肽被一种或两种多肽酶所水解转变成成熟蛋白质，同时失去继续跨膜能力。前导肽一般具有如下性质：①带正电荷的碱性氨基酸（特别是精氨酸）含量较丰富，它们分散于不带电荷的氨基酸序列中间；②缺失带负电荷的酸性 蛋白指纹图谱临床应用的指导原则 一、蛋白指纹图谱在肿瘤早期筛查中的应用什么情况下需要做蛋白指纹图谱？ 临床上有肿瘤家族史或症象可疑者，特别是至少出现下述症状之一者都应立即进行蛋白指纹图谱检测，以期尽早发现癌症。 ☆原因不明的疼痛及体重减轻； ☆伤口长期不愈； ☆疣或黑痣发生明显变化； ☆持续性消化不良、便血、血尿； ☆持续性嘶哑、干咳及吞咽困难； ☆月经期异常大出血、月经期外或绝经后出血； ☆耳、鼻分泌物带血、视觉障碍、听力下降、常出现耳鸣现象； ☆出现肿块或可触及的硬结、硬变； ☆肝硬化患者； ☆疑有胚胎细胞肿瘤； ☆男性大于50岁的前列腺腺瘤患者； ☆疑有甲状腺髓质癌或家族中出现过这类癌症的患者。 对于蛋白指纹图谱初次检测结果阳性而未见任何异常的体检对象，建议每隔三至六周复检一次。 若复检结果呈阴性，自然排除肿瘤的可能（可能是良性疾病的一过性升高）。 若连续三次呈持续阳性，应引起高度重视，详细询问病史和进行体格检查，并结合定位蛋白指纹图谱测定及各种影像学检查，以便进行肿瘤定位。 持续阳性而一时查不出阳性体征者，应继续跟踪作定期复检。还可结合受检者肿瘤家族史和当地癌谱特点进行相关检查，并适当进行预防性阻断干预。 二、蛋白指纹图谱在肿瘤疗效判断和监测中的应用已经确诊肿瘤的患者有必要做蛋白指纹图谱吗？ 蛋白指纹图谱对于判断肿瘤治疗（化疗，放疗和手术治疗）效果具有重要意义。 蛋白指纹图谱指标术前升高而于术后下降，是一个重要的预后指标；指标不下降或下降很少预示着肿瘤切除不完全或存在多发性肿瘤。如果治疗完成后，尽管外科医生和病理学家认为治疗是R0切除或是影像检查也未发现残余的肿瘤，只要蛋白指纹图谱的指标未下降到健康对照组的参考水平范围内，就预示治疗无效。 蛋白指纹图谱在肿瘤治疗后经过一段时期一直处于正常水平，表明肿瘤已痊愈。蛋白指纹图谱在肿瘤治疗后恢复到正常水平后又再度升高，可能预示肿瘤复发和转移。蛋白指纹图谱在肿瘤治疗后仍处于高水平或继续升高，则表明治疗效果不佳。 治疗监测期间，对蛋白指纹图谱的首次检测与复查间隔时间的设置应根据不同蛋白指纹图谱的生物半衰期。例如,参照首次治疗前水平可估计何时复查，以了解治疗是否见效。因此，复查间隔时间不宜太短，否则将可能误解为肿瘤未完全切除；但如果复查间隔太长，临床将无法区分是肿瘤复发还是初次治疗疗效不佳。 三、蛋白指纹图谱在肿瘤复发早期监测中的应用我是肿瘤患者术后5年了，我想看看有没有复发？ 蛋白指纹图谱测定是外科手术切除后重要的非侵入性的监测指标。若手术后蛋白指纹图谱正常，而肿瘤复发后有所增高，则增高的速度高度预示肿瘤的进展情况。 蛋白指纹图谱指标的升高速度经常被用于评估肿瘤发展或转移情况。临床上应基于蛋白指纹图谱指标的变化，制定进一步详细检查的时间。如果蛋白指纹图谱的指标维持在低水平或正常范围内，没必要进行其他非侵入性或昂贵的检查，但如果蛋白指纹图谱指标升高，则有必要进行上述检查。对50%的病例来说，准确测定的蛋白指纹图谱的指标将比其他检查至少早10个月预示肿瘤的进展。 临床上对肿瘤的治疗监测可通过建立一个监测日程表来观察各种标志物的动态变化，从而为一段时间内肿瘤的转移和复发提供诊断依据。这不仅有利于治疗，也很大程度上改善了预后。由于对治疗方案的从优选择，使胚胎细胞肿瘤、卵巢癌和多发性骨髓瘤患者受益匪浅。 在治疗前蛋白指纹图谱为阴性的肿瘤患者中，有可能存在蛋白指纹图谱的抗原表达，因此推荐定时监测蛋白指纹图谱，从而观察疾病的进一步进展。 在肿瘤监测期间，标志物检测的频率取决于肿瘤的特性、所推荐的监测计划以及蛋白指纹图谱的指标或肿瘤活动的可能变化。 红外光谱图解析 一、分析红外谱图 （1）首先依据谱图推出化合物碳架类型，根据分子式计算不饱和度。 公式：不饱和度＝F+1+(T-O)/2 其中： F：化合价为4价的原子个数（主要是C原子）； T：化合价为3价的原子个数（主要是N原子）； O：化合价为1价的原子个数（主要是H原子）。 F、T、O分别是英文4,3 1的首字母，这样记起来就不会忘了 举个例子：例如苯（C6H6），不饱和度＝6+1+（0-6）/2＝4，3个双键加一个环，正好为4个不饱和度。 （2）分析3300~2800cm^-1区域C-H伸缩振动吸收，以3000 cm^-1为界，高于3000cm^-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收，有可能为烯、炔、芳香化合物吗，而低于3000cm^-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收。 （3）若在稍高于3000cm^-1有吸收，则应在2250~1450cm^-1频区，分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰，其中： 炔—2200~2100 cm^-1 烯—1680~1640 cm^-1 芳环—1600、1580、1500、1450 cm^-1 若已确定为烯或芳香化合物，则应进一步解析指纹区，即1000~650cm^-1的频区，以确定取代基个数和位置（顺反，邻、间、对）。 （4）碳骨架类型确定后，再依据其他官能团，如C=O，O-H，C-N 等特征吸收来判定化合物的官能团。 （5）解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来，以准确判定官能团的存在，如2820、2720和1750~1700cm^-1的三个峰，说明醛基的存在。解析的过程基本就是这样吧，至于制样以及红外谱图软件的使用，一般的有机实验书上都有比较详细的介绍的。 二、记住常见常用的健值 1.烷烃 3000-2850 cm-1C-H伸缩振动 1465-1340 cm-1C-H弯曲振动 一般饱和烃C-H伸缩均在3000 cm-1以下，接近3000 cm-1的频率吸收。 2.烯烃 3100~3010 cm-1烯烃C-H伸缩 1675~1640 cm-1C=C伸缩 烯烃C-H面外弯曲振动（1000~675cm^1）。 3.炔烃 2250~2100 cm-1C≡C伸缩振动 3300 cm-1附近炔烃C-H伸缩振动 4.芳烃 3100~3000 cm-1芳环上C-H伸缩振动 1600~1450 cm-1C=C 骨架振动 880~680 cm-1C-H面外弯曲振动) 芳香化合物重要特征：一般在1600，1580，1500和1450 cm-1可能出现强度不等的4 生物芯片北京国家工程研究中心 湖南中药现代化药物筛选分中心 暨湖南涵春生物有限公司 常用数据库名录 1、蛋白质数据库 PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络 ?Swiss-Prot - 蛋白质序列注释数据库 ?Kabat - 免疫蛋白质序列数据库 ?PMD - 蛋白质突变数据库 ?InterPro - 蛋白质结构域和功能位点 ?PROSITE - 蛋白质位点和模型 ?BLOCKS - 生物序列分析数据库 ?Pfam - 蛋白质家族数据库 [镜像： St. Louis (USA), Sanger Institute, UK, Karolinska Institutet (Sweden)] ?PRINTS - 蛋白质 Motif 数据库 ?ProDom - 蛋白质结构域数据库 (自动产生) ?PROTOMAP - Swiss-Prot蛋白质自动分类系统 ?SBASE - SBASE 结构域预测数据库 ?SMART - 模式结构研究工具 ?STRING - 相互作用的蛋白质和基因的研究工具 ?TIGRFAMs - TIGR 蛋白质家族数据库 ?BIND - 生物分子相互作用数据库 ?DIP - 蛋白质相互作用数据库 ?MINT - 分子相互作用数据库 ?HPRD - 人类蛋白质查询数据库 ?IntAct - EBI 蛋白质相互作用数据库 ?GRID - 相互作用综合数据库 ?PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络 2、蛋白质三级结构数据库 ?PDB - 蛋白质数据银行 ?BioMagResBank - 蛋白质、氨基酸和核苷酸的核磁共振数据库?SWISS-MODEL Repository - 自动产生蛋白质模型的数据库 ?ModBase - 蛋白质结构模型数据库 ?CATH - 蛋白质结构分类数据库 ?SCOP - 蛋白质结构分类 [镜像: USA | Israel | Singapore | Australia] ?Molecules To Go - PDB数据库查询 ?BMM Domain Server - 生物分子模型数据库 ?ReLiBase - 受体/配体复合物数据库 [镜像： USA] ?TOPS - 蛋白质拓扑图 ?CCDC - 剑桥晶体数据中心 (剑桥结构数据库 (CSD)) 平均指标和变异指标练习题 一、判断题 1、按人口平均的粮食产量是一个平均数。 2、算术平均数的大小，只受总体各单位标志值大小的影响。（） 3、在特定条件下，加权算术平均数等于简单算术平均数。（） 4、众数是总体中出现最多的次数。（） 5、权数对算术平均数的影响作用只表现为各组出现次数的多少，与各组次数占总次数的比重无关。（） 6、标志变异指标数值越大，说明总体中各单位标志值的变异程度就越大，则平均指标的代表性就越小。（） 7、中位数和众数都属于平均数，因此他们数值的大小受到总体内各单位标志值大小的影响。（） 8、对任何两个性质相同的变量数列，比较其平均数的代表性，都可以采用标准差指标。（） 9、比较两总体平均数的代表性，标准差系数越大，说明平均数的代表性越好。（） 10、工人劳动生产率是一个平均数。（） 二、单选题 1、计算平均指标最常用的方法和最基本的形式是（） A中位数B众数 C调和平均数D算术平均数 2、计算平均指标的基本要求是所要计算的平均指标的总体单位应该是（） A大量的B同质的 C有差异的D不同总体的 3、在标志变异指标中，由总体中最大变量值和最小变量值之差决定的是（） A标准差系数B标准差 C平均差D全距（极差） 4、为了用标准差比较分析两个同类总体平均指标的代表性，其基本的前提条件是（） A 两个总体的标准差应相等 B 两个总体的平均数应相等 C 两个总体的单位数应相等 D 两个总体的离差之和应相等 5、已知两个同类型企业职工平均工资的标准差分别为4.3和4.7，则两个企业职工平均工资的代表性是（） A 甲大于乙 B 乙大于甲 C 一样的 D 无法判断 6、甲乙两数列的平均数分别为100和14.5，它们的标准差为12.8和3.7，则（） A甲数列平均数的代表性高于乙数列 B乙数列平均数的代表性高于甲数列 C两数列平均数的代表性相同 D两数列平均数的代表性无法比较 7、对于不同水平的总体不能直接用标准差来比较其变动度，这时需分别计算各自的（）来比较。 A标准差系数B平均数C全距D均方差8、平均数指标反映了同质总体的（）。 A 集中趋势B离中趋势 C变动趋势 D 分布特征 9、分配数列各组变量值不变，每组次数均增加25%，加权算术平均数的数值（）。 A 增加25% B 减少25% C 不变化 D 无法判断 10、对下列资料计算平均数，适宜于采用几何平均数的是（）。 A 对某班同学的考试成绩求平均数 B 对一种产品的单价求平均数 C 由相对数或平均数求其平均数 D计算平均比率或平均速度时 11、SRL服装厂为了了解某类服装的代表性尺寸，最适合的指标是（）。 A 算术平均数 B 几何平均数 C 中位数 D 众数 12、若某一变量数列中，有变量值为零，则不适宜计算的平均指标是（）。 A 算术平均数 B 调和平均数 C 中位数 D 众数 三、多项选择题 1、平均数的种类有（） A算术平均数B众数C中位数 D调和平均数E几何平均数 2、平均指标的作用是（） A反映总体的一般水平 B对不同时间、不同地点、不同部门的同质 红外谱图分析（一） 基团频率和特征吸收峰 物质的红外光谱，是其分子结构的反映，谱图中的吸收峰，与分子中各基团的振动形式相对应。多原子分子的红外光谱与其结构的关系，一般是通过实验手段得到的。这就是通过比较大量已知化合物的红外光谱，从中总结出各种基团的吸收规律来。实验表明，组成分子的各种基团，如O—H、N—H、C—H、C═C、C≡C、C═O等，都有自己特定的红外吸收区域，分子其它部分对其吸收位置影响较小。通常把这种能代表基团存在、并有较高强度的吸收谱带称为基团频率，其所在的位置一般又称为特征吸收峰。 根据化学键的性质，结合波数与力常数、折合质量之间的关系，可将红外4 000～400 cm-1划分为四个区：4 000~2 500 cm-1 氢键区 2 500~2 000 cm-1 产生吸收基团有O—H、C—H、N—H； 叁键区 2 000~1 500 cm-1 C≡C、C≡N、C═C═C 双键区 1 500~1 000 cm-1 C═C、C═O等 单键区 按吸收的特征，又可划分为官能团区和指纹区。 一、官能团区和指纹区 红外光谱的整个围可分成4 000~1 300 cm-1与1 300~600 cm-1两个区域。 4 000~1 300 cm-1区域的峰是由伸缩振动产生的吸收带。由于基团的特征吸收峰一般位于高频围，并且在 该区域，吸收峰比较稀疏，因此，它是基团鉴定工作最有价值的区域，称为官能团区。 在1 300~600 cm-1区域中，除单键的伸缩振动外，还有因变形振动产生的复杂光谱。当分子结构稍有不同时，该区的吸收就有细微的差异。这种情况就像每个人都有不同的指纹一样，因而称为指纹区。指纹区 对于区别结构类似的化合物很有帮助。 指纹区可分为两个波段 （1）1 300~900 cm-1这一区域包括C—O，C—N，C—F，C—P，C—S，P—O，Si—O等键的伸缩振 动和C═S，S═O，P═O等双键的伸缩振动吸收。 生物信息研究中常用蛋白质数据库简述 内蒙古工业大学理学院呼和浩特孙利霞 2010.1.5 摘要：在后基因组时代生物信息学的研究当中，离不开各种生物信息学数据库。尤其在蛋白质从序列到功能的研究当中，目前各种行之有效的方法都是基于各种层次和结构的蛋白质数据库。随着计算机技术及网络技术的发展，目前的蛋白质数据库不论是所包含数据量还是功能都日新月异，新的数据库层出不穷。一个新手面对如此浩瀚的数据量往往无从下手。本文粗浅地为目前蛋白质数据库的使用勾画出一个轮廓，作为自己蛋白质研究入门的一个引导。 关键词：蛋白质；数据库 0 引言 随着科技的发展，个人的知识往往赶不上快速膨胀的信息量，人们为了解决这个问题，便创建了形形色色的数据库。蛋白质数据库是指：在蛋白质研究领域根据实际需要，对蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建出具有特殊生物学意义和专门用途的数据库。蛋白质数据库总体上可分为两大类：蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库，蛋白质序列数据库来自序列测定，结构数据库来自X-衍射和核磁共振结构测定（详见图1）。这些数据库是分子生物信息学的基本数据资源。上世纪90年代，我国从事蛋白质研究的学者使用的蛋白质数据库储存介质还是国外实验室发布的激光光盘[1]。信息的传播储存甚为不便。随着蛋白质研究的发展飞快，同时伴随着计算机和因特网发展，蛋白质数据库的储存传播方式也发生的巨大的变化。进入21世纪后，我们所用的各种蛋白质数据库都发展成为存储在网络服务器上，基于“服务器—客户机”的访问查询方式。伴随着计算机及物理测试技术的发展数据库的容量和功能成数量级膨胀。但是面对如此浩瀚的数据，新手往往感到无从下手，在需要时找不到自己需要的合适数据库。 本文从目前蛋白质数据库建立的的逻辑层次出发，系统地简绍了常用蛋白质数据的概况，它们的查询方法以及它们相互之间的联系。同时尽量不涉及数据库建设和维护方面的计算机和网络这些数据库底层的技术，为蛋白质研究的入门者及对蛋白质感兴趣的人员的一个引导。 红外谱图解析基本知识 基团频率区 中红外光谱区可分成4000 cm-1 ~1300（1800）cm-1和1800 （1300 ）cm-1 ~ 600 cm-1两个区域。最有分析价值的基团频率在4000 cm-1 ~ 1300 cm-1 之间，这一区域称为基团频率区、官能团区或特征区。区内的峰是由伸缩振动产生的吸收带，比较稀疏，容易辨认，常用于鉴定官能团。 在1800 cm-1 （1300 cm-1 ）~600 cm-1 区域内，除单键的伸缩振动外，还有因变形振动产生的谱带。这种振动基团频率和特征吸收峰与整个分子的结构有关。当分子结构稍有不同时，该区的吸收就有细微的差异，并显示出分子特征。这种情况就像人的指纹一样，因此称为指纹区。指纹区对于指认结构类似的化合物很有帮助，而且可以作为化合物存在某种基团的旁证。 基团频率区可分为三个区域 (1) 4000 ~2500 cm-1 X-H伸缩振动区，X可以是O、N、C或S等原子。 O-H基的伸缩振动出现在3650 ~3200 cm-1 范围内，它可以作为判断有无醇类、酚类和有机酸类的重要依据。 当醇和酚溶于非极性溶剂（如CCl4），浓度于0.01mol. dm-3时，在3650 ~3580 cm-1 处出现游离O-H基的伸缩振动吸收，峰形尖锐，且没有其它吸收峰干扰，易于识别。当试样浓度增加时，羟基化合物产生缔合现象，O-H基的伸缩振动吸收峰向低波数方向位移，在3400 ~3200 cm-1 出现一个宽而强的吸收峰。 胺和酰胺的N-H伸缩振动也出现在3500~3100 cm-1 ，因此，可能会对O-H伸缩振动有干扰。 C-H的伸缩振动可分为饱和和不饱和的两种： 饱和的C-H伸缩振动出现在3000 cm-1以下，约3000~2800 cm-1 ，取代基对它们影响很小。如-CH3 基的伸缩吸收出现在2960 cm-1和2876 cm-1附近；R2CH2基的吸收在2930 cm-1 和2850 cm-1附近；R3CH基的吸收基出现在2890 cm-1 附近，但强度很弱。 不饱和的C-H伸缩振动出现在3000 cm-1以上，以此来判别化合物中是否含有不饱和的C-H键。 苯环的C-H键伸缩振动出现在3030 cm-1附近，它的特征是强度比饱和的C-H浆键稍弱，但谱带比较尖锐。 不饱和的双键=C-H的吸收出现在3010~3040 cm-1范围内，末端= CH2的吸收出现在3085 cm-1附近。 叁键oCH上的C-H伸缩振动出现在更高的区域（3300 cm-1 ）附近。 (2) 2500~1900 cm-1为叁键和累积双键区，主要包括-CoC、-CoN等叁键的伸缩振动，以及-C =C=C、-C=C=O等累积双键的不对称性伸缩振动。 对于炔烃类化合物，可以分成R-CoCH和R￠-C oC-R两种类型： R-CoCH的伸缩振动出现在2100~2140 cm-1附近； R￠-C oC-R出现在2190~2260 cm-1附近； R-C oC-R分子是对称，则为非红外活性。 -C oN 基的伸缩振动在非共轭的情况下出现2240~2260 cm-1附近。当与不饱和键或芳香核共轭时，该峰位移到2220~2230 cm-1附近。若分子中含有C、H、N原子，-C oN基吸收比较强而尖锐。若分子中含有O原子，且O原子离-C oN基越近，-C oN基的吸收越弱，甚至观察不到。 中药的质量是其疗效的关键所在。长期以来，人们多是凭借经验，从药材的外观形态、气味以及一些简单的物理、化学现象来判断其真伪。虽然起到一定的作用，但常常有很大的主观性和片面性。随着现代分子生物学技术的发展，中药材指纹图谱技术在中药材质量控制中显示了越来越广阔的应用前景。 (1)中药指纹图谱的概念和分类“指纹”(fingerpint)鉴定来源于法医学，每个人的指纹在微小的细节构造中各有不同，依据这些差异，通过“比对”方式，可以确定鉴别每个人的特征。随着生物技术的发展，提出了DNA指纹图谱分析，主要是通过DNA指纹图谱，对人、动物、植物等生命体进行鉴别鉴定，乃至亲子鉴定等，扩大了指纹分析的含义，其意义主要表现在两个方面：一是成为指纹图谱。指纹是以图像形式表现，而DNA指纹图谱是一些DNA片段所构成的条带图谱。二是分析目的有所扩展，既可以像指纹分析一样作个体“唯一性”的鉴定，又可以鉴别确定整个物种的“唯一性”(多个个体之间的共性)，还可以用作亲子鉴定，即判断个体之间的亲缘关系等。中药指纹图谱则和DNA指纹图谱又有所不同。 1)中药指纹图谱的概念：中药指纹图谱(fingerprinting)借用DNA 指纹图谱发展而来，最先发展起来的是中药化学成分色谱指纹图谱，特别是高效液相色谱(HPLC)指纹图谱。HPLC具有很高的分离度，可把复杂的化学成分进行分离而形成高低不同的峰组成一张色谱图，这些色谱峰的出峰位置和高度(或峰面积)分别代表了不同的化学成分和及其含量，整个色谱图表征了该样品所含化学成分的多少和量的 大小。 如前所述，中药指纹图谱不同于法医学中的DNA指纹图谱。常规意义下的指纹强调的是绝对的“个体特异性”，据此可对任何犯罪嫌疑人指证和控罪。恰恰相反，中药指纹图谱赖以鉴别中药的药材真伪和质量优劣所要强调的却是作为药用植物物种的“共有特征性”。更值得指出的是，常规意义的“指纹”分析的依据主要是来源于先天的遗传，而中药药用化学成分的指纹图谱分析依据却主要来源于该植物物种后天的代谢产物，且大多为植物的次生代谢物。它对后天的生长环境的依赖性很强，远比纯先天性遗传的“指纹”脆弱得多，故有中药“道地性”和“最佳采集时间”之说。然而，植物的代谢过程仍受其物种先天遗传的影响，所以，利用中药药用化学成分的色谱指纹图谱是完全可以对不同药材种属进行鉴别，对同种药材质量优劣进行评价的。 谢培山先生对中药色谱指纹图谱给出了以下定义：中药色谱指纹图谱是一种综合的、可量化的色谱鉴定手段。借以鉴别真伪，评价原料药材、半成品和成品质量均一性和稳定性。其基本属性是“整体性”和“模糊性”。 2)中药指纹图谱的分类：狭义的中药指纹图谱是指中药化学(成分)指纹图谱。广义的中药指纹图谱则可按测定手段和应用对象进行不同的分类。 （ⅰ）按测定手段分类：中药指纹图谱按测定手段可分为中药化学(成分)指纹图谱和中药生物指纹图谱。①中药化学(成分)指纹图谱 蛋白质结构预测和序列分析软件蛋白质数据库及蛋白质序列分析 第一节、蛋白质数据库介绍 一、蛋白质一级数据库 1、 SWISS-PROT 数据库 SWISS-PROT和PIR是国际上二个主要的蛋白质序列数据 库，目前这二个数据库在EMBL和GenBank数据库上均建 立了镜像 (mirror) 站点。 SWISS-PROT数据库包括了从EMBL翻译而来的蛋白质序 列，这些序列经过检验和注释。该数据库主要由日内瓦大 学医学生物化学系和欧洲生物信息学研究所(EBI)合作维 护。SWISS-PROT的序列数量呈直线增长。 2、TrEMBL数据库： SWISS-PROT的数据存在一个滞后问题，即 进行注释需要时间。一大批含有开放阅读 了解决这一问题，TrEMBL(Translated E 白质数据库，它包括了所有EMBL库中的 质序列数据源，但这势必导致其注释质量 3、PIR数据库： PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金 会（National Biomedical Research Foundation, NBRF） 收集的蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 1988年，美国的NBRF、日本的JIPID（the Japanese International Protein Sequence Database日本国家蛋 白质信息数据库）、德国的MIPS（Munich Information Centre for Protein Sequences摹尼黑蛋白质序列信息 中心）合作，共同收集和维护PIR数据库。PIR根据注释 程度(质量)分为4个等级。 4、 ExPASy数据库： 目前，瑞士生物信息学研究所（Swiss I 质分析专家系统（Expert protein anal 据库。 网址：https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html, 我国的北京大学生物信息中心(www.cbi. 第五章平均指标与变异指标教学目的与要求： 本章主要介绍了经济统计中广泛应用的一种综合指标，即平均指标。并在此基础上，详细论述了反映总体特征的另一指标，即标志变异指标。通过本章的学习和应用能力的训练，重点要求是： 1、深刻理解平均指标和变异指标的基本理论和分析方法 2、掌握计算平均指标的各种方法及运用原则 3、对平均指标进行分析，阐述影响平均指标大小的原因 4、明确平均指标与变异指标的区别与联系 5、掌握变异指标的计算方法，并能运用标志变异指标说明平均数的代 表性基本理论和分析方法。 重点掌握：1、平均制表的分析方法。 2、变异指标的计算意义。 教学方式：用多媒体课件讲练结合。 课时安排：理论4学时，实训2学时 第一节平均指标的概念和作用 一、平均指标的概念 1、定义 平均指标又称平均数，它是统计分析中最常用的统计指标之一。它反映了社会经济现象中某一总体各单位某一数量在一定时间、地点条件下所达到的一般水 平，或者反映某一总体、某一指标在不同时间上发展的一般水平。 2、特点 第一，同质性，即总体内各单位的性质是相同的。 第二，抽象性，即总体内各同质单位虽然存在数量差异，但在计算平均数时并不考虑这种差异，即把这种差异平均掉了。 第三，代表性，即尽管各总体单位的标志值大小不一，但我们可以用平均数这一指标值来代表所有标志值。 二、平均指标的作用 1、可以用来比较同类现象在不同地区、部门、单位（即不同总体）发展的一般水平，用以说明经济发展的高低和工作质量的好坏。 2、可以用来对统一总体某一现象在不同时期上进行比较，以反映该现象的发展趋势或规律。如对同一地区人均年收入逐年进行比较来反映该地区居民生活水平的发展趋势或规律。 1、可以作为论断事物的一种数量标准。 2、可以用来分析现象之间的依存关系。 3、可以估算和推算其他有关数字 三、平均指标的种类 平均指标按其性质可分为静态平均数和动态平均数。 静态平均数反映的是同质总体内各单位某一数量标志在一定时间地点条件的一般水平， 动态平均数反映的是某一总体某一指标值在不同时间上的一般水平。本章主要介绍静态平均数。 第二节平均指标的计算和确定 一、算术平均数 算术平均数是计算平均指标最常用的方法，其基本公式是： 总体标志总量 算术平均数= 总体单位总量 使用这一基本公式应该注意公式中分子与分母的口径必须保持一致，即各个标志值与各单位之间必须具有一一对应关系，属于同一总体，否则计算出的指标便失去了意义，这也正是平均指标与强度相对指标不同的地方。强度相对指标虽然也是两个总量指标之比，但分子分母各属不同的总体，它们之间没有直接的依存关系。由于掌握的资料不同，算术平均数的计算有简单算术平均数和加权平均数之分。 如何分析红外谱图 （1）首先依据谱图推出化合物碳架类型：根据分子式计算不饱和度，公式：不饱和度(Ω)= 1+F+(T-O)/2 其中，F：化合价为4价的原子个数（主要是C原子）；T：化合价为3价的原子个数（主要是N原子）；O：化合价为1价的原子个数（主要是H原子）。例如：比如苯：C6H6，不饱和度＝6+1+（0-6）/2＝4，3个双键加一个环，正好为4个不饱和度； （2）分析3300~2800 cm-1区域C-H伸缩振动吸收；以3000 cm-1为界：高于3000 cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收，有可能为烯，炔，芳香化合物，而低于3000 cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收； 3）若在稍高于3000 cm-1有吸收，则应在2250~1450 cm-1频区，分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰，其中： 炔2200~2100 cm-1；烯1680~1640 cm-1；芳环1600, 1580, 1500, 1450 cm-1 若已确定为烯或芳香化合物，则应进一步解析指纹区，即1000~650 cm-1的频区，以确定 取代基个数和位置（顺反，邻、间、对）； （4）碳骨架类型确定后,再依据其他官能团，如C=O, O-H, C-N 等特征吸收来判定化合物的官能团； （5）解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来，以准确判定官能团的存在,如2820，2720和1750~1700 cm-1的三个峰，说明醛基的存在。 常用健值： a. 烷烃：C-H伸缩振动（3000-2850 cm-1）；C-H弯曲振动（1465-1340 cm-1）；一般饱和烃C-H伸缩均在3000 cm-1以下，接近3000 cm-1的频率吸收； b. 烯烃：烯烃C-H伸缩（3100~3010 cm-1）；C=C伸缩(1675~1640 cm-1)；烯烃C-H面外弯曲振动（1000~675 cm-1）； c. 炔烃：伸缩振动（2250~2100 cm-1）；炔烃C-H伸缩振动（3300 cm-1附近）； d.芳烃：3100~3000 cm-1 芳环上C-H伸缩振动；1600~1450 cm-1 C=C 骨架振动。 2. 推测C4H8O2的结构 解：1）Ω=1-8/2+4=1 2）峰归属 3）可能的结构H C O2CH2CH3 O H3C C O2CH3 O H3CH2C C O CH3 O 1180 1240 1160 蛋白质结构预测和序列分析软件 2010-05-08 20:40 转载自布丁布果 最终编辑布丁布果 4月18日 蛋白质数据库及蛋白质序列分析 第一节、蛋白质数据库介绍 一、蛋白质一级数据库 1、 SWISS-PROT 数据库 SWISS-PROT和PIR是国际上二个主要的蛋白质序列数据库，目前这二个数据库在EMBL和GenBank数据库上均建立了镜像 (mirror) 站点。 SWISS-PROT数据库包括了从EMBL翻译而来的蛋白质序列，这些序列经过检验和注释。该数据库主要由日内瓦大学医学生物化学系和欧洲生物信息学研究所(EBI)合作维护。SWISS-PROT 的序列数量呈直线增长。2、TrEMBL数据库： SWISS-PROT的数据存在一个滞后问题，即把EMBL的DNA序列准确地翻译成蛋白质序列并进行注释需要时间。一大批含有开放阅读框(ORF) 的DNA序列尚未列入SWISS-PROT。为了解决这一问题，TrEMBL(Translated EMBL) 数据库被建立了起来。TrEMBL也是一个蛋白质数据库，它包括了所有EMBL库中的蛋白质编码区序列，提供了一个非常全面的蛋白质序列数据源，但这势必导致其注释质量的下降。 3、PIR数据库： PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金会（National Biomedical Research Foundation, NBRF）收集的蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 1988年，美国的NBRF、日本的JIPID（the Japanese International Protein Sequence Database 日本国家蛋白质信息数据库）、德国的MIPS（Munich Information Centre for Protein Sequences摹尼黑蛋白质序列信息中心）合作，共同收集和维护PIR数据库。PIR根据注释程度(质量)分为4个等级。4、 ExPASy数据库： 目前，瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics, SIB）创建了蛋白质分析专家系统（Expert protein analysis system, ExPASy ）。涵盖了上述所有的数据库。网址：https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html, 我国的北京大学生物信息中心(https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html,) 设立了ExPASy的镜像（Mirror）。 主要蛋白质序列数据库的网址 SWISS-PROT https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html,/sprot 或 https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html,/expasy_urls.html TrEMBL https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html,/sprot PIR https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html,/pirwww MIPS——Munich Information Centre for Protein Sequences http://mips.gsf.de/ JIPID——the Japanese International Protein Sequence Database 已经和PIR合并 ExPASy https://www.doczj.com/doc/7b18125065.html, 二、蛋白质结构数据库 1、PDB数据库： 第四章 平均指标与标志变异指标 补充作业 一、填空题： 1、统计中的变量数列是以 为中心而左右波动，反映总体分布的 。 2、利用组中值计算算术平均数是假定各组内的 分布的，计算结果只是一个 值。 3、权数对算术平均数的影响作用，不决定于权数 的大小，而决定于权数的 大小。 4、在计算加权算术平均数时，必须慎重选择权数，务必使各组的 和 的乘积等于各组的 。 5、调和平均数是平均指标的一种，它是 的算术平均数的 ，又称 平均数。 6、几何平均数是 ，是计算平均比率和平均速度最适用的一种方法。凡是变量值的连乘积等于 或 的现象，都可以适用几何平均数计算平均比率或平均速度。 7、平均指标说明变量数列中变量值的 ；而标志变异指标则说明变量值的 。 8、标志变异指标的大小与平均数代表性的高低成 关系。 二、单选题： 1、某市2007年底总人口700万人，该数字说明全市人口（ ）。 ①在年内发展的总规模 ②在统计时点的总规模 ③在年初与年末间隔内发展的总规模 ④自年初至年末增加的总规模 2、甲、乙两组工人的平均日产量分别为18件和15件。若两组工人的平均日产量不变，但是甲组工人数占两组工人总数的比重上升，则两组工人总平均日产量会（ ）。 ① 上升 ②下降 ③不变 ④可能上升，也可能下降 3、代表次数最多的那个标志值是（ ）。 ① 众数 ②中位数 ③算术平均数 ④几何平均数 4、加权算术平均数的大小（ ）。 ①受各组次数f 的影响最大 ②受各组标志值x 的影响最大 ③只受各组标志值x 的影响 ④受各组标志值x 和次数f 的共同影响 5、机械行业所属3个企业2007年计划产值分别为400万元、600万元、500万元。执行结果，计划完成程度分别为108%、106%、108%，则该局3个企业平均计划完成程度为（ ）。 ①%33.107%108%106%1083=?? ② %33.1073 % 108%108%106=++ ③%19.107% 108500%106600%108400500 600400=+ +++ ④ %2.107500600400500%108600%106400%108=++?+?+? 6、权数对算术平均数的影响作用，决定于（ ）。 ①权数本身数值的大小 ②作为权数的单位数占总体单位数的比重大小 ③各组标志的大小 ④权数的经济意义 7、分配数列中，当标志值较小，而权数较大时，计算出来的算术平均数（ ）。 ①接近与标志值大的一方 ②接近于标志值小的一方 ③接近于大小合适的标志值 ④不受权数影响 8、标准差数值越小，则反映变量值（ ）。 ①越分散，平均数代表性越低 ②越集中，平均数代表性越高 ③越分散，平均数代表性越高 ④越集中，平均数代表性越低 9、计算平均指标的基本要求是，所要计算的平均指标的总体单位是（ ）。 红外谱图分析方法总结 （1）首先依据谱图推出化合物碳架类型：根据分子式计算不饱和度，公式：不饱和度＝F+1+(T-O)/2其中： F：化合价为4价的原子个数（主要是C原子），T：化合价为3价的原子个数（主要是N原子），O：化合价为1价的原子个数（主要是H原子），例如：比如苯：C6H6，不饱和度＝6+1+（0-6）/2＝4，3个双键加一个环，正好为4个不饱和度；（2）分析3300-2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收；以3000cm-1为界:高于3000cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收，有可能为烯、炔、芳香化合物,而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收； （3）若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在2250-1450cm-1频区，分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰，其中：炔2200-2100cm-1、烯1680-1640cm-1、芳环1600,1580,1500,1450cm-1。若已确定为烯或芳香化合物，则应进一步解析指纹区，即1000-650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置（顺反，邻、间、对）；（4）碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如C=O,O-H,C-N等特征吸收来判定化合物的官能团； （5）解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来，以准确判定官能团的存在,如2820，2720和1750-1700cm-1的三个峰，说明醛基的存在。 至此，分析基本搞定，剩下的就是背一些常见常用的健值了！ 1.烷烃：C-H伸缩振动（3000-2850cm-1）C-H弯曲振动（1465-1340cm-1）一般饱和烃C-H伸缩均在3000cm-1以下，接近3000cm-1的频率吸收。 2.烯烃：烯烃C-H伸缩（3100-3010cm-1）C=C伸缩(1675-1640cm-1)烯烃C-H面外弯曲振动（1000-675cm1）。 3.炔烃：伸缩振动（2250-2100cm-1）炔烃C-H伸缩振动（3300cm-1附近）。 4.芳烃：3100-3000cm-1芳环上C-H伸缩振动、1600-1450cm-1C=C骨架振动、880-680cm-1C-H面外弯曲振动、芳香化合物重要特征:一般在1600、1580、1500和1450cm-1可能出现强度不等的4个峰。 880-680cm-1,C-H面外弯曲振动吸收,依苯环上取代基个数和位置不同而发生变化,在芳香化合物红外谱图分析中,常常用此频区的吸收判别异构体。 5.醇和酚：主要特征吸收是O-H和C-O的伸缩振动吸收，O-H自由羟基O-H的伸缩振动：3650-3600cm-1,为尖锐的吸收峰，分子间氢键O-H伸缩振动：3500-3200cm-1,为宽的吸收峰；C-O伸缩振动:1300-1000cm-1O-H面外弯曲:769-659cm-1 6.醚:特征吸收:1300-1000cm-1的伸缩振动,脂肪醚:1150-1060cm-1一个强的吸收峰；芳香醚：两个C-O伸缩振动吸收：1270-1230cm-1（为Ar-O伸缩） 1050-1000cm-1（为R-O伸缩） 7.醛和酮:醛的主要特征吸收:1750-1700cm-1（C=O伸缩）2820，2720cm-1（醛基C-H伸缩）；脂肪酮:1715cm-1,强的C=O伸缩振动吸收,如果羰基与烯键或芳环共轭会使吸收频率降低 8.羧酸:羧酸二聚体:3300-2500cm-1宽,强的O-H伸缩吸收1720-1706cm-1，C=O 吸收1320-1210cm-1C-O伸缩，920cm-1成键的O-H键的面外弯曲振动。 9.酯:饱和脂肪族酯(除甲酸酯外)的C=O吸收谱带:1750-1735cm-1区域饱和酯C-C(=O)-O谱带:1210-1163cm-1区域,为强吸收 10.胺：3500-3100cm-1,N-H伸缩振动吸收，1350-1000cm-1,C-N伸缩振动吸收。 万方数据 万方数据 万方数据 中药指纹图谱的不同方法特点及应用 作者：赵德玉， 毕桂宏 作者单位：辽阳市中医院,辽宁,辽阳,111000 刊名： 中华中医药学刊 英文刊名：CHINESE ARCHIVES OF TRADITIONAL CHINESE MEDICINE 年，卷(期)：2007,25(3) 参考文献(21条) 1.ROY Upton高效薄层色谱在美国草药典中的应用[期刊论文]-中药新药与临床药理 2001(03) 2.谢培山中药色谱指纹图谱鉴别的概念、属性、技术与应用[期刊论文]-中国中药杂志 2001(10) 3.钱浩泉;李彩君;谢培山高良姜及其近缘植物挥发油成分的气相色谱指纹图谱研究[期刊论文]-中药新药与临床药理 2001(03) 4.凌大奎气相色谱保留指纹谱用于中药材鉴别的研究 1995(04) 5.苏薇薇中药指纹图谱及计算机信息处理[期刊论文]-世界科学技术-中医药现代化 2001(03) 6.丁建弥用随机扩增多态DNA(RAPD)技术鉴定野山人参[期刊论文]-中成药 2001(01) 7.徐朝辉同种不同产地牛蒡子DNA指纹图谱特征研究[期刊论文]-中草药 2001(06) 8.袁湘林基体辅助激光解析电离飞行时间质谱用于中草药黄芪的鉴别的研究[期刊论文]-药物分析杂志 2001(01) 9.孙素琴;白雁道地山药红外指纹图谱和聚类分析的鉴别研究[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2003(02) 10.秦海林何首乌和掌叶大黄唐古特大黄的1H-NMR指纹图谱解析 1999(11) 11.秦海林核磁共振氢语法鉴别黄连的研究[期刊论文]-药学学报 1999(01) 12.秦海林核磁共振氢语法鉴别黄连的研究[期刊论文]-中草药 2000(01) 13.周俊国中药蛇床子的粉末X衍射分析[期刊论文]-中草药 1999(01) 14.胡平;罗安国;王如期中药菟丝子的高效毛细管电泳法鉴别 1997(07) 15.张朝辉;范国荣;徐国钧12种海马、海龙药材高效毛细管电泳法鉴别 1998(05) 16.沈平女襄高速逆流色谱(HSCCC)技术与色谱指纹谱[期刊论文]-中成药 2001(05) 17.Fang xingchun;Yin xia;xiang Bingren Classification of Chinese TriditionalMedicine-Shanyao 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