Chức năng của sự đa dạng hóa học Cistanche và dự đoán các khu vực trồng trọt tiềm năng của các loại thảo mộc Cistanche

Xin vui lòng liên hệoscar.xiao@wecistanche.comđể biết thêm

TừĐại hội đồng Y tế Thế giới lần thứ 72, y học cổ truyền đã được đưa vào Bảng phân loại bệnh tật quốc tế (phiên bản thứ 11), chủ yếu có nguồn gốc từ y học cổ truyền Trung Quốc và cũng được chấp nhận rộng rãi ở các nước Đông Nam Á như Nhật Bản, Hàn Quốc và Ấn Độ. Hội nghị chỉ ra rằng y học cổ truyền đóng một vai trò quan trọng trong việc điều hòa sức khỏe. Dược liệu là cơ sở nguyên liệu của y học cổ truyền, bên cạnh châm cứu và thao tác. Việc sử dụng chính xác và kết hợp các loại thảo mộc khác nhau quyết định hiệu quả cuối cùng của bài thuốc cổ truyền1–3. Ngoài ra, hàm lượng và loại thành phần hoạt tính trong thảo mộc dao động theo nguồn gốc thực vật và môi trường sinh trưởng của chúng. Do đó, nguồn gốc thực vật thích hợp và môi trường phát triển thích hợp là rất quan trọng cho hiệu quả lâm sàng và an ninh. Cây Cistanche được sử dụng như một loại thuốc bổ quý và các loại thảo mộc ăn được để chăm sóc nam giới ở Trung Quốc, Nhật Bản và một số nước Đông Nam Á4,5. Bốn loài của chi này được biết đến với giá trị y học tiềm năng ở Trung Quốc, đó là C. sa mạc, C.tubulosa, C. salsa, và C. Sinensis. Thân cây mọng nước khô của hai loài đầu tiên được ghi trong Dược điển Trung Quốc (ấn bản năm 2015), tên là Cistanches Herba. Những loài này có lợi cho thận và đường ruột. Hai loài còn lại được tiêu thụ ở một số địa điểm hoặc được sử dụng làm tạp chất của Cistanches Herba. C. salsa đã được ghi nhận trong các tiêu chuẩn thảo dược địa phương ở các tỉnh Cam Túc (ấn bản năm 1992) và Tân Cương (ấn bản năm 1987). C. Sinensis là một loài độc nhất ở Trung Quốc. Các nghiên cứu hóa học và dược lý học hiện đại đã chỉ ra rằng các thành phần hóa học từ các loại thảo mộc này có một số tác dụng, chẳng hạn như cải thiện chức năng não, tác dụng kích thích tình dục và tăng cường miễn dịch6. Các nghiên cứu đã được công bố chỉ ra sự khác biệt về hàm lượng và loại thành phần hóa học giữa các cây Cistanche khác nhau, trong đó betaine, chất trung gian chu trình Krebs,phenylethanoid glycoside, và iridoid được coi là bốn dấu hiệu hóa học chịu trách nhiệm phân tích phân biệt giữa C. sa mạc và C. tubulosa7,8. Một nghiên cứu chi tiết chỉ ra rằng các đồng phân của campneoside II,cistanosideC, và cistanoside A là ba Viện nghiên cứu tiềm năng 1 Viện Phát triển Cây thuốc, Học viện Khoa học Y tế Trung Quốc, Đại học Y Liên hiệp Bắc Kinh, Trung tâm Nghiên cứu Kỹ thuật Tài nguyên Y học Trung Quốc, Bộ Giáo dục, Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Chính về Bảo vệ Tài nguyên Y học Cổ truyền Trung Quốc, Cục Quản lý Y học cổ truyền Trung Quốc, Cục quản lý y học cổ truyền Trung Quốc, Bắc Kinh, 100193, Trung Quốc. 2 Cao đẳng Khoa học, Đại học Nông nghiệp Tứ Xuyên, Ya'an, 625000, Trung Quốc. 3 Cao đẳng Dược, Đại học Y học Cổ truyền Thành Đô, Thành Đô, 611137, Trung Quốc. * Email: peixjin@163.com; lfuang@implad.ac.cn

Các dấu hiệu hóa học để phân biệt hai loài kể trên 9. Nghiên cứu sâu hơn cho thấy támphenylethanoidglycoside có thể được chọn làm chất đánh dấu hóa học để phân biệt các loài Cistanche, chủ yếu bao gồm C. sa mạc, C. tubulosa và C. sinensis10. Ngoài ra, hàm lượng của các thành phần hóa học thay đổi theo nguồn gốc địa lý. Zhou và các đồng tác giả chỉ ra rằng tổng hàm lượng của bảy thành phần chỉ số (casinside A, echinacoside,isoacteoside, 2'-actylacteoside, castanoside C, và tableide B) của C. tubulosa từ phía nam Tân Cương gần gấp sáu lần so với Kuitun và Hami ở Trung Quốc11. Trong số các thành phần hóa học này,acetonidevà echinacoside được coi là thành phần chỉ số để kiểm soát chất lượng củathảo dược. Hai thành phần đã được báo cáo là cải thiện chức năng não, và acetonide chủ yếu góp phần vào việc kích thích tình dục6. Mô hình phân bố loài (SDM) là mô hình thống kê được thiết lập với các biến môi trường hiện có để suy ra các yêu cầu sinh thái của loài. Các mô hình như vậy có thể lập bản đồ phân bố tiềm năng của loài mục tiêu trên cơ sở dữ liệu phân bố quan sát được12. Cho đến nay, SDMs đã được áp dụng thành công để dự đoán xu hướng phân bố của các loài thực vật sinh thái và nguy cấp trong biến đổi khí hậu13,14. Trong số các mô hình này, mô hình MaxEnt thường được sử dụng như một phương tiện đơn giản để dự đoán sự phân bố mức độ phù hợp của môi trường sống với dữ liệu chỉ có sự hiện diện và hoạt động tốt với dữ liệu không đầy đủ, kích thước mẫu nhỏ và khoảng trống14. Kết hợp với một số phần mềm (như ArcGIS), nghiên cứu có thể trích xuất các biến số môi trường và khí hậu của các địa điểm thu thập mẫu. Hơn nữa, một vị trí thích hợp tiềm năng có thể được chia thành ba hoặc bốn cấp độ15–17. Tuy nhiên, không có nghiên cứu nào báo cáo các chiến lược kết hợp kết hợp các vị trí có thể phù hợp sau khi phân chia và các thành phần hóa học để kiểm tra chất lượng thuốc thảo dược. Trong nghiên cứu này, bốn cây Cistanche có nguy cơ tuyệt chủng đã được thu thập để đánh giá chất lượng bằng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC), và bảy thành phần hóa học được sử dụng làm chỉ số. Hơn nữa, một mô hình MaxEnt được trang bị 26 biến môi trường đã được sử dụng để dự đoán các khu vực có khả năng thích hợp để điều tra các loài tối ưu để sử dụng thêm. Cuối cùng, sự kết hợp của nội dung thành phần chỉ số và các khu vực thích hợp đã được phân tích một cách có hệ thống để phát triển và sử dụng tốt hơn các loài thực vật Cistanche đang bị đe dọa này ở Trung Quốc và các nước khác.

Vui lòng bấm vào đây để biết thêm

Kết quả trong phân tích Sắc ký.

Hàm lượng của bảy thành phần hóa học được tính toán trên cơ sở đường chuẩn của chúng. Bảy phương trình của đường chuẩn là Y {{0}}. 54 {{1 0}} 0 X cộng với 0. 1616 (2′-acety lacteoside , R=0. 9992), Y=18. 564 0 X cộng với 0. 3724 (acteoside, R=0. 9821), Y {{14 }}. 635 0 X cộng với 0. 0 0 90 (isoacteoside, R =0. 9999), Y =12. 7460X cộng 0,0103 (tubuloside A, R =0. 9999), Y =10. 638X cộng với 0,1615 (cistanoside A, R =0. 9997), Y =21. 533X − 0,0006 ( cistanoside F, R =1) và Y =13. 0740X cộng với 1,1381 (echinacoside, R =0. 9821); đặc điểm concen (X) là trục hoành và diện tích đỉnh (Y) là trục tung. R là hệ số tương quan và chỉ ra mối tương quan tuyến tính tuyệt vời giữa các đường chuẩn này. Một thí nghiệm về độ chính xác (sáu lần tiêm liên tiếp các chất ngoại vị mẫu giống nhau) cho thấy rằng độ chính xác là tốt và độ lệch chuẩn tương đối (RSD) của diện tích pic nằm trong khoảng từ 0,3% đến 0,8%. Tương tự, độ lặp lại (sáu lần tiêm liên tiếp các chất ngoại vị mẫu giống nhau) và kiểm tra độ ổn định (sáu lần tiêm cùng một chất ngoại vị mẫu sau 0, 2, 4, 8, 12 và 24 giờ) mang lại RSD là 0,56–1,46 phần trăm và 1,06–3,60 phần trăm, tương ứng. Các phân tích nội dung sâu hơn của bảy thành phần chỉ mục được hiển thị trong các hộp ngang được nhóm lại chứa các kết quả so sánh trực quan và sự khác biệt đáng kể về chữ thường. Kết quả kiểm tra phục hồi của bảy thành phần thay đổi từ 99,25 phần trăm đến 104,10 phần trăm với RSDs từ 0,69 phần trăm đến 3,45 phần trăm. Do đó, phương pháp này là chính xác. Nội dung của bảy thành phần chỉ số trong bốn loài và nguồn gốc địa lý của cùng một loài được hiển thị trong các hộp nằm ngang được nhóm lại. Hàm lượng của một số thành phần hóa học nằm trong giới hạn phát hiện. Vì vậy, chỉ một phần của hình có bốn loài Cistanche. Thành phần hóa học 2′-acetylacteoside chỉ được phát hiện ở C. Desticola, trong khi nó không được phát hiện ở các loài khác bằng phương pháp hiện tại. Tuy nhiên, một sự khác biệt về hàm lượng đã được quan sát thấy giữa các nguồn gốc địa lý khác nhau tập trung vào 2′-acetylacteoside. Hàm lượng của thành phần từ Alashanzuoqi ở Nội Mông cao hơn đáng kể so với ở ba tỉnh khác, trong khi hàm lượng trong các loài ở Tingtuhu của Minqinin, tỉnh Cam Túc, thấp hơn đáng kể so với ở các địa điểm khác (Hình 1A). Tubuloside A được phát hiện ở C. Desticola và C. tubulosa. Không có sự khác biệt đáng kể nào được quan sát thấy giữa hai loài và ngay cả giữa các thực vật cùng loài từ các nguồn gốc địa lý khác nhau (Hình 1B). Bốn loài chứa cùng một thành phần hóa học (acetonide). Hàm lượng acetonide trong C. salsa thu thập từ Jianga'erhan của Tacheng ở Tân Cương cao hơn đáng kể so với các loài khác và cùng loài từ các khu vực trồng trọt khác nhau. Ngược lại, hàm lượng acetonide không có sự khác biệt đáng kể giữa các nguồn gốc khác nhau của C. Desticola (phát hiện này cũng giống như đối với bảng A; Hình 1C). Cistanoside A được phát hiện ở C. Desticola và C. salsa. Hàm lượng của các mẫu C. salsa từ Jianga'erhan của Tacheng ở Tân Cương cao hơn đáng kể so với các mẫu C. sa mạc hóa từ những nơi khác. Hơn nữa, sự thay đổi về vị trí không ảnh hưởng đến nội dung của thành phần. Điều kiện này cũng giống như điều kiện đối với mặt bàn A và acetonide (Hình 1D). Đối với cistanoside A, hàm lượng của thành phần chỉ số không dao động theo sự khác biệt về loài và nguồn gốc địa lý (Hình 1E). Hàm lượng echinacoside trong các mẫu C. salsa từ Hejiaoke của Tuoli ở Tân Cương cao hơn đáng kể so với hàm lượng của các mẫu từ Jianga'erhan của Tacheng ở Tân Cương. Hàm lượng thành phần Te của các mẫu C. sa mạc và C. tubulosa, bất kể chúng được lấy ở đâu, đều thấp hơn đáng kể so với các địa điểm khác (Jianga'erhan của Tacheng ở Tân Cương). Ngoài ra, thành phần hóa học không thể được phát hiện trong C. Sinensis (Hình 1F). Isoacteoside được phát hiện ở tất cả các loài Cistanche ngoại trừ C. salsa; hàm lượng isoacteoside trong C. tubulosa cao hơn đáng kể so với hai loài khác bất kể các tỉnh nguồn ở Trung Quốc (Hình 1G). Ở đây, tất cả các khác biệt quan trọng đều nhỏ hơn P<0.5. the="" total="" contents="" of="" these="" chemical="" components="" are="" stacked="" in="" fig.="" 2="" for="" improved="" comparison="" of="" the="" seven="" styrene="" glycosides.="" herein,="" we="" hypothesized="" that="" geographical="" origins="" exerted="" a="" small="" influence="" on="">

tích lũy các thành phần hóa học này so với sự khác biệt giữa các loài. Bảy loại mặt glyco styren đã được phát hiện trong các mẫu C. sa mạc phủ. Tuy nhiên, tổng hàm lượng thấp hơn so với C. tubeless và C. salsa. Kết quả chỉ ra rằng C. salsa có hàm lượng glycoside styren cao nhất mặc dù chỉ có echinacoside, castanoside A và acetonide được phát hiện bằng sắc ký lỏng. C. Sinensis chỉ chứa isoacteoside và acetonide nên có hàm lượng thấp nhất trong tổng số glycoside styren. Theo tiêu chuẩn được ghi trong Dược điển Trung Quốc, hàm lượng echinacoside và acetonide trong C. sa mạc phủ phải cao hơn 3mg / g, và hàm lượng trong C. tubulosa phải cao hơn 15mg / g. Kết quả phát hiện cho thấy hầu hết các mẫu C. sa mạc phủ đều phù hợp với tiêu chuẩn ngoại trừ các mẫu từ Trường Thành, Lương Châu thuộc tỉnh Cam Túc (hàm lượng axetonide là 1,51mg / g) và vùng Hồ Aibi, Tacheng ở tỉnh Tân Cương (hàm lượng axetonide là 2,18mg / g), có nội dung thấp hơn tiêu chuẩn. Ngoài ra, hàm lượng nucleoside trong C. tubulosa (8,1225 mg / g) thấp hơn tiêu chuẩn, trong khi hàm lượng echinacoside cao hơn tiêu chuẩn (28,38mg / g).

Các khu vực tiềm năng phù hợp trên thế giới và ở Trung Quốc

Với các tính toán kết hợp từ MaxEnt và ArcGIS, các khu vực tiềm năng thích hợp cho bốn loài thảo mộc Cistanche đã được tính toán. Kết quả được thể hiện trong Bảng 1. Tương tự như các loại trong các phần trên, các khu vực có khả năng thích hợp được chia thành bốn loại. Về mức độ thích hợp với môi trường sống cao, ba loài có diện tích thích hợp lớn hơn khoảng 30 km2 trên toàn thế giới (C. sa mạc-la: 29,2210 km2, C. Sinensis: 31.3034 km2, C. salsa: 30. 8633 km2) so với C. tubulosa (10,6866 km2). Như được thể hiện qua sự so sánh của lớp phù hợp với môi trường sống cao, C. sa mạc hoá có diện tích lớn nhất (38,9267 km2) xét về lớp thích hợp vừa phải (C. tubulosa: 12.4069 km2, C. Sinensis: 32.1292 km2, C. salsa: 38.5764 km2), trong khi diện tích của C. tubulosa vẫn là nhỏ nhất. Về các khu vực tiềm năng được coi là sự phân bố tiềm năng của các địa điểm canh tác thích hợp, tính phù hợp với môi trường sống cao và các lớp phù hợp vừa phải được thảo luận như sau. Hầu hết các khu vực thích hợp (khoảng 90%) cho C. sa mạc hóa chủ yếu phân bố ở phía bắc và tây bắc của Trung Quốc. Ngoài ra, một số khu vực có điều kiện canh tác tiềm năng đã được xác định ở phía nam Hoa Kỳ, tây nam Iran, đông Thổ Nhĩ Kỳ, nam Mông Cổ và đông Kazakhstan (Hình 3). Không giống như các loài nói trên, C. tubulosa dường như phân bố rộng rãi trên toàn thế giới, bao gồm phía tây Trung Quốc, tây bắc Nam Mỹ, phía bắc châu Phi và một số quốc gia giữa Trung Quốc và châu Phi. Tuy nhiên, mặc dù C. tubulosa có tiềm năng phân bố rộng, nhưng tổng diện tích của loài này lại nhỏ nhất so với ba loài còn lại, trong đó tổng diện tích của các loài thích hợp với môi trường sống cao và trung bình là 23.0935 km2. Về hai lớp, chỉ có một số khu vực tiềm năng thích hợp cho sự phát triển của loài này được tìm thấy ở miền bắc Ai Cập, ở khu vực phía tây Vương quốc Ả Rập Xê Út, miền nam Yemen, miền bắc Các tiểu vương quốc Ả Rập thống nhất, miền nam Iran và Pakistan. Các khu vực lớn nhất vẫn là ở Trung Quốc, nơi tổng số các khu vực dự đoán nằm ở phía tây của đất nước (Hình 4). Tương tự như C. Desticola, C. salsa chủ yếu phân bố ở phía tây bắc và phía bắc của Trung Quốc, nơi có ghi chép về mẫu vật. Dự đoán chậm hơn bởi mô hình MaxEnt, có một khu vực dự đoán nhỏ có thể là một môi trường tăng trưởng phù hợp ở Hoa Kỳ và phía đông của Kazakhstan và Kyrghyzstan (Hình 5). Hầu hết các vị trí được dự đoán của C. Sinensis phân bố ở phía bắc và phía tây Trung Quốc. Ngoài ra, một số khu vực đã được xác định ở phần giữa của Maroc, đông nam Algeria, và tây bắc Chad và Iran (Hình 6). Các khu vực có khả năng thích hợp được tính toán bởi MaxEnt được hiển thị ở góc dưới cùng bên phải của Hình. 3–6 để thể hiện sự phân bố dự đoán của bốn loài ở Trung Quốc. Ở đây, các đơn vị nhỏ nhất của lập bản đồ phân phối dự đoán dựa trên các tỉnh ở Trung Quốc. Tương tự như phân tích cho thế giới, phân tích trong phần này dựa trên mức độ phù hợp với môi trường sống cao và các lớp trung bình. Các khu vực dự đoán của Te cho thấy C. sa mạc hóa chủ yếu phân bố ở các tỉnh Tân Cương, Nội Mông, Ninh Hạ, Cam Túc và Thanh Hải. Mặc dù một số vùng phân bố đã được tìm thấy ở các tỉnh khác, nhưng chúng thuộc loại 2. Do đó, những vùng này kém thích hợp và do đó không được khuyến khích cho việc trồng các loài này. Đối với C. tubulosa, tất cả các vùng có khả năng thích hợp của loài này đã được dự đoán ở tỉnh Tân Cương, Trung Quốc. Điều thú vị là C. salsa có nhiều khu vực phân bố tiềm năng ở Trung Quốc, bao gồm các tỉnh Tân Cương, Nội Mông, Ninh Hạ, Cam Túc, Thanh Hải, Sơn Tây, Thiểm Tây và Hà Bắc. Hơn nữa, toàn bộ tỉnh Ninh Hạ dường như là một khu vực có thể trồng trọt cho các loài này. Tương tự như C. salsa, C. Sinensis cũng có các vùng phân bố tiềm năng rộng rãi, ngoại trừ tỉnh Tân Cương (nhưng nó có một khu vực dự đoán ở tỉnh Xizang).

Đóng góp của các biến môi trường.

Với sự trợ giúp của hai chỉ số (phần trăm đóng góp và tầm quan trọng hoán vị trong tệp.html), các biến bioclimatic này được xếp hạng dựa trên tầm quan trọng của chúng đối với mô hình MaxEnt. Ba mươi chín biến quan trọng đóng góp vào mô hình C. sa mạc phủ, trong đó srad08, tmax12, pre01, và tmax02 là những biến quan trọng nhất; nghĩa là, tỷ lệ đóng góp của họ vượt quá 10 phần trăm (Bảng S1). Đối với C. tubulosa, 29 biến đã đóng góp vào mô hình và pre09, srad05, pre08 và vapr08 là các yếu tố môi trường quan trọng (Bảng S2). Ba mươi biến là các biến đóng góp cho C. salsamodel và tmax02, srad08, bio19, và pre01 là các yếu tố quan trọng, với tỷ lệ đóng góp vượt quá 10% (Bảng S3). Mô hình Te C. Sinensis có 35% biến đóng góp, trong đó tmax02, bio19 và pre12 là quan trọng nhất (Bảng S4).

Hơn nữa, một thử nghiệm dao bấm đã được thực hiện để chọn các biến số sinh học quan trọng, có thể khác với các biến đã nói ở trên. Nói chung, ba đồ thị được sử dụng để thể hiện tầm quan trọng thay đổi, đó là, độ lợi của tàu chính quy, độ lợi của phép thử và AUC của dữ liệu thử nghiệm. Kết quả của thử nghiệm dao cắt cho mô hình C. sa mạc hóa được thể hiện trong Hình S1. Ở đây, srad07, bio09 và wind10 cung cấp độ lợi rất cao khi được sử dụng độc lập hoặc bị bỏ qua, cho thấy rằng srad07 tự nó chứa nhiều thông tin hữu ích hơn so với các biến khác. Ngược lại, bio09 và wind10, không có trong các biến khác, dường như có nhiều thông tin nhất. Không giống như các loài, srad05, pre10 và tmax07 là các biến quan trọng đối với C. tubulosa và mang lại lợi nhuận cao cho mô hình. Các biến khác cung cấp giá trị khuếch đại được hiển thị trong Hình S2. Kết quả thu được của mô hình C. salsa được thể hiện trong Hình S3. Các biểu đồ này chỉ ra rằng bốn biến mang lại mức tăng cao hơn cho mô hình, đó là srad11, srad06, bio09 và pre02. Về mô hình MaxEnt và phân phối tiềm năng của C. Sinensis, bốn biến bioclimatic là srad11, srad12, win08 và tmax11 được coi là những biến quan trọng; chúng chứa nhiều thông tin hữu ích hơn so với các biến khác đã làm (Hình S4). Do đó, các biến được đề cập ở trên chứa thông tin quan trọng nhất góp phần vào độ lợi của mô hình. Thật thú vị, một số khác biệt đã được xác định giữa kết quả của thử nghiệm dao cắt và tầm quan trọng hoán vị (hoặc tầm quan trọng phần trăm). Các biến dạng cây (srad07, srad11 và tmax07) là những biến quan trọng có mức tăng cao trong kết quả của thử nghiệm jackknife so với hai phương pháp còn lại.

Đánh giá từng mô hình cụ thể.

Hiệu suất của mô hình được chia thành năm loại: không đạt, kém, khá, tốt và xuất sắc (0. 9

(bio09), với phạm vi tối ưu là -12. 6159–2.8479 độ. Biến số thứ tư là lượng mưa vào tháng 9 (trước năm 09), với phạm vi thích hợp là 8,3762–32,4312 mm (Hình S7). Mô hình MaxEnt của C. Sinensis có ba biến quan trọng góp phần chủ yếu vào sự phân bố tiềm năng của loài. Phạm vi bức xạ mặt trời thích hợp vào tháng 12 (srad12) là 6138.3161–9488,8316kJ · m − 2 · ngày − 1 và nhiệt độ tối đa trong tháng 11 (tmax11) là -1 9115–9,6048 độ. Hơn nữa, phạm vi tốc độ gió thích hợp trong tháng 8 (gió08) là 2,1005–3,3054m · s − 1 (Hình S8). Các biến quan trọng khác góp phần vào sự phân bố tiềm năng của bốn loài được tóm tắt trong Hình. S5 – S8.

Thảo luận

Thuốc thảo dược là một hỗn hợp phức tạp của nhiều thành phần hóa học góp phần vào việc nhắm mục tiêu bệnh một cách có hệ thống. Ngoài ra, một loại dược liệu có thể được thu thập từ các loài thực vật khác nhau có đặc tính hoặc thành phần hiệu quả tương tự. Ví dụ, Coptidis Rhizoma là một loại thuốc thảo dược được sử dụng với tần suất cao; Nó được lấy từ ba loại cây đồng sinh (Coptis Chinensis, C. deltoidea và C. răng) và được sử dụng để chữa bệnh tiêu chảy do duy trì độ ẩm với sự trợ giúp của các loại berberin khác nhau18. Ngoài ra, Polygonatum Rhizoma thường được sử dụng như một loại thực phẩm chức năng trong cuộc sống hàng ngày ở Trung Quốc để điều hòa miễn dịch; nguyên liệu thô là thân rễ của Polygonatum kingianum, P. sibiricum và P. cyrtonema19. Nghiên cứu hiện tại bao gồm bốn loài, hai trong số đó được ghi chính thức trong Dược điển Trung Quốc (C. sa mạc và C. tubulosa trong phiên bản năm 2015). Các kết quả liên quan đến các thành phần hóa học chỉ ra sự tồn tại của sự khác biệt về loại và hàm lượng giữa bốn loài. Đặc biệt, echinacoside, carotenoid A, 2′-acetyl verbascoside, anthocyanin và carotenoid F có thể được phát hiện trong C. Sinensis và do đó có thể được coi là một chỉ số để xác định

liệu bột của loài chính thức có bị pha trộn với thuốc thảo dược không chính thức hay không. 2′-Acetyl ver bascoside chỉ được phát hiện ở C. Desticola, đây dường như là thành phần chỉ số tối ưu cho thấy rằng các nguyên liệu thảo dược đã biết thuộc về một trong bốn loài được đề cập trong nghiên cứu của chúng tôi. Những phát hiện này giống với những phát hiện trong nghiên cứu trước đây của chúng tôi, trong đó thành phần này được coi là dấu hiệu tiềm năng để phân biệt các mẫu C. sa mạc phủ ở Tân Cương và Nội Mông20. Hơn nữa, anthocyanin A và carotenoid F là những thành phần phổ biến trong hai loài chính thức nhưng không được tìm thấy ở hai loài còn lại. Do đó, các thành phần hóa học này có thể được sử dụng làm chất đánh dấu hóa học cho các loài chính thức và không chính thức để tăng cường kiểm soát chất lượng dược liệu thô trên thị trường thảo dược. Mô hình MaxEnt thiết lập mối quan hệ tương quan giữa các biến môi trường và khả năng gây thiệt hại trên toàn thế giới đối với các loài mục tiêu21,22. Mô hình có khả năng dự đoán sự phân bố hiện tại và các vùng có khả năng phù hợp, có thể được coi là tài liệu tham khảo cho việc nuôi trồng các loài, đặc biệt là các loài có nội tạng. Nhìn chung, bảo tồn chuyển chỗ là một phương tiện hữu hiệu để bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng23. Các chiến lược bảo vệ có thể đảm bảo việc sử dụng bình thường trong các phòng khám. Trong nghiên cứu của chúng tôi, có những vùng phân bố tiềm năng ở tỉnh Thanh Hải ở Trung Quốc, miền nam Hoa Kỳ, tây nam Iran, đông Thổ Nhĩ Kỳ, nam Mông Cổ và đông Kazakhstan, khác với ghi nhận ở Flora Reipublicae Popularis Sinicae (http: // frps. iplant.cn/ fps / Cistanche phần trăm 20deserticola) cho C. sa mạc. Các khu vực dự đoán của C. tubulosa cực kỳ giống với các khu vực trong hồ sơ của Flora Reipublicae Popularis Sinicae (http://frps.iplant.cn/frps/Cistanche phần trăm 20tubulosa), đề cập rằng loài này phân bố ở tỉnh Tân Cương phía nam. Trung Quốc, bắc Phi, bán đảo Ả Rập và trung Á. Trong tài liệu này, chỉ một số khu vực có thể thích hợp cho việc trồng C. tubulosa ở phía tây nam Nam Mỹ. Qua điều tra thực tế của chúng tôi, các vùng tăng trưởng hạn chế của chúng tôi đã xác nhận rằng việc trồng các loài này cần có đủ nước. Te phía nam của tỉnh Tân Cương có đủ nước thích hợp cho sự phân bố rộng rãi của các loài này. Các khu vực có khả năng thích hợp của C. salsa khác với các khu vực trong hồ sơ và các khu vực được dự đoán lớn hơn phân bố được ghi lại theo http://frps.iplant.cn/frps/Cistanche phần trăm 20salsa. Tương tự, vị trí dự đoán của C. Sinensis hơi khác so với vị trí trong hồ sơ tại http://frps.iplant.cn/frps/Cistanche phần trăm 20sinensis, đặc biệt là ở phần giữa của Maroc, đông nam Algeria và tây bắc Chad và Iran, được xác định bởi kết quả mô hình dự đoán là phù hợp với sự phát triển của loài. Nhiều diện tích rộng lớn của hai loài sau ngụ ý rằng nông dân trồng thảo dược có thể trồng hai loài này để đáp ứng nhu cầu của thị trường thảo dược địa phương, vốn chủ yếu phụ thuộc vào các nguồn tài nguyên hoang dã. Khảo sát thực địa của chúng tôi cho thấy việc thu thập các mẫu hoang dã của hai loài ngày càng trở nên khó khăn. Khoảng 2-3 mẫu hoang dã tồn tại với kích thước 10 phần tư có kích thước 2 × 2m vào năm 2012, nhưng các mẫu tương tự cần 30 phần tư tương tự vào năm 2019. Kết quả Tese ngụ ý rằng các nguồn tài nguyên hoang dã đang bị thu hẹp về số lượng. Các khu vực thích hợp ngày càng trở nên hạn chế vì sự phát triển công nghiệp và xây dựng đường xá. Do đó, dựa trên sự phân tán phù hợp tiềm năng được dự đoán bởi mô hình MaxEnt, các nhà nghiên cứu nên hướng tới việc nuôi trồng hai loài này để tăng cường bảo vệ các mẫu hoang dã. Chúng tôi không tìm thấy tài liệu sử dụng 12- tháng nhiệt độ tối thiểu, nhiệt độ tối đa, nhiệt độ trung bình, lượng mưa, bức xạ mặt trời, tốc độ gió và áp suất hơi nước làm biến số sinh học trong việc thiết lập mô hình MaxEnt. Ở đây, sáu biến (trong 12 tháng), kết hợp với 19 yếu tố bioclimatic, được sử dụng một cách có hệ thống để thiết lập mô hình MaxEnt của bốn loài được nghiên cứu. Kết quả chỉ ra rằng việc dự đoán vùng tiềm năng thích hợp của từng loài phụ thuộc vào các biến số môi trường khác nhau. Nói chung, bức xạ mặt trời (srad05, srad06, srad12) là biến số có ảnh hưởng chính giữa bốn loài. Tháng 5 và tháng 6 được hiểu lần lượt là thời kỳ ra hoa và kết trái. Do đó, bức xạ mặt trời có thể là yếu tố ban đầu ảnh hưởng chính quyết định sự phân bố của bốn loài Cistanche. Sự kết hợp giữa sắc ký lỏng hiệu suất cao và mô hình MaxEnt được sử dụng để điều tra hệ thống một cách có hệ thống các biến động hàm lượng trong bảy thành phần hóa học. Kết quả Te chỉ ra sự khác biệt về loại và hàm lượng thành phần giữa bốn loài Cistanche và giữa các thực vật cùng loài từ các nguồn gốc địa lý khác nhau. Hơn nữa, 2′-acetylacteoside có thể được sử dụng như một chất đánh dấu hóa học tiềm năng để phân biệt C. sa mạc-la với ba loài thực vật Cistanche khác. Anthocyanin A và carotenoid F là thành phần chung của hai loài chính thức và do đó có thể được coi là dấu hiệu hóa học để phân biệt giữa loài chính thức và không chính thức. Hàm lượng echinacoside của C. sa mạc phủ thay đổi đáng kể giữa hai vùng phân bố tiềm năng thích hợp; Hàm lượng của các mẫu từ Nội Mông cao hơn đáng kể so với các mẫu từ Thành phố Minqin ở tỉnh Cam Túc. Kết quả của chúng tôi có thể cung cấp tài liệu tham khảo cho việc tăng cường phát triển và sử dụng bốn loài Cistanche nguy cấp ở Trung Quốc và các nước xung quanh.

Nguồn dữ liệu và các biến bioclimatic.

Một trăm bốn mươi sáu hồ sơ về sự xuất hiện của bốn loài thực vật Cistanche trên thế giới đã được thu thập từ cơ sở dữ liệu, bao gồm dữ liệu khảo sát thực địa từ ngày 2 0 17 đến năm 2019, Cơ sở Thông tin Đa dạng Sinh học Toàn cầu (http://www.gbif.org ), Cơ sở hạ tầng Thông tin Mẫu vật Quốc gia (HTTP: // www.nsii.org.cn/), và Trung Quốc Virtual Herbarium (http://www.cvh.org.cn/). Trong đây, 49 kỷ lục thuộc về C. sa mạc hóa và C. tubulosa có 26 kỷ lục về sự xuất hiện trên thế giới. C. salsa có 45 điểm dữ liệu và C. Sinensis có 26 điểm, tất cả đều phân bố ở Trung Quốc. Sự phân bố vị trí chi tiết của bốn loài được hiển thị trên bản đồ thế giới và được lập bản đồ trong Hình 10. Trong trường hợp với các điểm dữ liệu được tái tạo, chỉ một mẫu được sử dụng để giảm sai lệch lấy mẫu liên quan đến điều kiện môi trường. Mỗi điểm dữ liệu đã được ArcGIS chuyển đổi thành hệ tọa độ địa lý của Hệ thống trắc địa thế giới năm 1984 (phiên bản 10.0, Viện Nghiên cứu Hệ thống Môi trường, Hoa Kỳ) 24.

Thiết lập mô hình MaxEnt

Phương pháp MaxEnt nhằm mục đích thiết lập một mô hình dự đoán với một entropy cực đại dựa trên các bản ghi sự kiện hiện có26,27. Lý thuyết về entropy cực đại cung cấp một lời giải thích tuyệt vời cho việc tính gần đúng một phân phối xác suất chưa biết28. Nguyên tắc chính của mô hình là tính toán entropy cực đại của phân bố xác suất trong vùng mục tiêu trong điều kiện hạn chế đặc biệt. Dựa trên kết quả tính toán, mô hình tạo ra một phân bố xác suất của các loài mục tiêu trong các khu vực nghiên cứu. Nói chung, các biến môi trường và hồ sơ xảy ra là các điều kiện hạn chế. Mô hình liên tục chồng lên dữ liệu mẫu đã biết mà phân bố xác suất của vùng mục tiêu tăng lên cho đến khi entropy cực đại của nó tăng đến ngưỡng hội tụ. Phần mềm dựa trên Java (phiên bản 3.4.1) được tải xuống miễn phí từ http://www.cs.princeton.edu/schapire/max ent để mô phỏng tính phù hợp với môi trường sống. Trước khi thiết lập mô hình, mỗi biến đã được chuyển đổi từ định dạng tệp hình ảnh được gắn thẻ sang định dạng giao tiếp kịch bản hành động (ASC) để tạo thành các lớp môi trường. Chúng tôi đã chọn "Các tính năng tự động" (bao gồm các tính năng Tuyến tính, bậc hai, Sản phẩm và Bản lề) làm các tính năng mô hình của chúng tôi. Một thử nghiệm bằng dao khoan đã được thực hiện để đo tầm quan trọng của các biến môi trường. Phần trăm thử nghiệm ngẫu nhiên được đặt thành 30; nghĩa là, 70 phần trăm điểm dữ liệu được chọn ngẫu nhiên làm dữ liệu đào tạo, và 30 phần trăm ghi lại sự kiện còn lại là dữ liệu thử nghiệm. Xác thực chéo được sử dụng làm kiểu chạy sao chép. Các tùy chọn mặc định đã được chọn cho các cài đặt khác. Sau khi sử dụng phần mềm MaxEnt, chúng tôi có thể nhận được một tệp (ở định dạng ASC) hoàn thiện phân bố phù hợp với môi trường sống. Tệp cũng hiển thị phân phối điểm dữ liệu ngẫu nhiên, bao gồm hai màu sắc của các tập huấn luyện và kiểm tra. Te fle tiếp tục được chuyển đổi thành dữ liệu raster để cải thiện việc giải thích và tính toán vị trí thích hợp. Hơn nữa, tệp raster đã được phân loại lại thành bốn lớp bao gồm lớp phù hợp rất thấp hoặc lớp không phù hợp (4,<0.2), low="" suitable="" class="" (3,="" threshold="" between="" [0.2,="" 0.4]),="" moderately="" suitable="" class="" (2,="" [0.4,="" 0.6])="" and="" high="" habitat="" suitability="" class="" (1,="" [0.6,="" 1])29–31.="" the="" number="" indicates="" the="" class="" number="" in="" the="" final="" figure.="" a="" commonly="" used="" threshold="" of="" 0.4="" was="" used="" for="" the="" class="" division30.="" te="" format="" transformation="" and="" calculation="" of="" suitable="" areas="" were="" completed="" by="" arctoolbox="" in="" arcgis="" software.="" the="" receiver="" operating="" characteristic="" (roc)="" curve="" and="" area="" under="" the="" curve="" (auc)="" was="" used="" to="" analyze="" the="" fitting="" capability="" and="" to="" comprehensively="" evaluate="" the="" performance="" of="" the="" well-established="" model.="" in="" general,="" the="" closer="" the="" top="" left="" corner="" the="" roc="" curve="" is="" to="" 1,="" the="" more="" robust="" the="" model.="" a="" high="" auc="" value="" implies="" a="" superior="" model="" performance,="" which="" is="" not="" affected="" by="" the="" choice="" of="" the="" threshold32.="" the="" normal="" value="" of="" the="" latter="" parameter="" is="" between="" 0.5="" and="" 1.="" in="" accordance="" with="" the="" range="" of="" parameters,="" the="" maxent="" model="" performance="" was="" categorized="" into="" six="" standards="" comprising="" a="" pure="" guess="" (auc="0.5)," fail="">

Bài báo này đến từ Báo cáo Khoa học|(2019) 9: 19737|https://doi.org/10.1038/s41598-019-56379-x