利用U12、U22、U32、nW2、Dn对安徽、福建两个环境下的备选模型进行适合性检验，统计量达到显著水平个数最少及AIC值最小的模型为最优模型。
2.3.2 无机废液处置(1）无机酸碱废液处置。此类废液多来源于标准曲线分析残液与过期标准贮备液。
化学反应式为：(3）含As废液处置。化学反应式为：(6）含汞废液处置。此类废液主要是在气相色谱法分析苯系物的过程中产生，处置步骤为：经蒸馏、精馏、干燥后收集储存，或通过水解、焚烧、吸附等方法进行处置。此类废液可通过酸、碱的中和作用将酸碱废液进行中和处理，并添加酸或碱调节废液的p H至7左右即可排放。相关链接：实验室，二硫化碳，氰化物。
详细操作：向含氰化物的废液里添加消石灰，控制p H到9左右，再加入约10%左右的Fe SO4溶液，形成无害的铁氰络合物沉淀，然后将沉淀物进行分离后排放，或采用氯碱法即经氧化分解处理。其中，含Pb废液一旦侵入人体，就会对造血系统、神经系统造成影响，处置方法可通过加强碱溶液调节p H约为9，并生成Pb(OH)2沉淀，然后静置过滤并检测含铅量1.0mg/L即可进行外排。人体多维度、跨尺度、高精度全面测量，将绘制大数据时代的生命科学导航图，探索人体小宇宙，为人类健康保驾护航。
一个国家的测量能力和水平在很大程度上反映并决定本国科技、经济、社会发展的实际状况和能力，是本国工业核心竞争力和制造业水平的重要标志。作为生命科学研究新范式，人类表型组研究必将通过策动原始创新、支撑精准医学、引领国际合作及激发产业变革等多方面引领新一轮生命科学与生物产业革命。上海市科技创新十三五规划将国际人类表型组列为推进原始创新重大突破的战略方向。经典阶段，在资产阶级革命和工业革命的社会背景下，计量进入以科学为基础的发展阶段，这个时期的计量基准都是在经典物理理论指导下的宏观器具或现象。
计量技术应用于人体精密测量的影像诊断，保证了测量时的高准确率、高灵敏度和高分辨率，为精准的定性分析和定量分析奠定了基础。医疗传感技术、远程测试、可穿戴智能产品等方面需要尽快建立和完善相关的测量技术和溯源方法，为其提供更加柔性、更加个性的服务。
现代阶段，第二次世界大战后技术日新月异，标志是由经典物理理论为基础转为量子理论为基础，由宏观实物基准转为微观量子基准，实现了7个基本单位全部由基本物理常数定义。人源基因组标准物质就是一把衡量基因序列检测准确与否的标尺，是人体基因组准确测序的重要原始靶标之一。大会指出，全力推进产业计量工作创新发展，要同步加强技术创新、改革创新、协同创新，加强计量科研成果转化应用和技术对接。医疗器械和诊断设备的研发和生产，迫切需要计量从质量技术基础的角度，为其提供全生命周期、全产业链、全溯源链、全系统的计量测试技术服务。
2017年12月，复旦大学牵头申请的国际人类表型组计划(一期)项目被批准获得上海市首批市级科技重大专项资助。计量技术应用于人类表型测量的基础科学研究，在人体精密测量过程中发挥着重要的支撑和保障作用，主要涉及以下几个方面。大会上，各界专家学者高度认同计量创新对经济社会发展的基础性和公共性作用。生命科学与生物医学的创新突破同样与精准的测量息息相关。
我国率先启动人类表型组研究计划，系统布局人类表型组研究。计量技术优化了人体精密测量方法，通过精准人体定位高灵敏数据采集的传感技术，提升了表型数据采集的效率和精准度。
金力教授指出，人体特征即表型。门捷列夫曾说过：没有测量，就没有科学。
计量技术创新：生物医药与大健康产业转型升级的利器量值定义世界，精准改变未来。它极大地提升了人体精密测量的溯源性相关链接：甲醚，质量，病毒。2.2基于原植物亲缘学及化学成分特有性证据的Q-marker预测茵陈为菊科多年生长草本植物艾属滨蒿或茵陈蒿的干燥地上部分．艾属中除了茵陈蒿，还有艾草、青蒿及牡蒿等植物．艾属中挥发油属于其主要次生代谢产物，是艾属类植物的主要药效部位之一，用其作为Q-marker的预测有一定的意义．艾属药材中的挥发油主要以倍半萜类化合物为主，萜类化合物的生源途径均为甲戊二羟酸途径，由焦磷酸香叶酯(GPP)衍生成无环单萜或者通过异构化酶作用转化成焦磷酸橙花酯(NPP)，再生成各类环状单萜．其中茵陈的代表成分有大牛儿烯D、-葎草烯及石竹素等．茵陈根据其采收时节可分为绵茵陈和茵陈蒿，春季采收为绵茵陈，秋季采收为茵陈蒿．由于采收时节的不同，茵陈所含的成分出现了差异，相关标准收载绵茵陈的含量测定中绿原酸含量不少于0.5%，茵陈蒿的含量测定中滨蒿内酯不少于0.2%．通过分析艾属的亲缘关系，可将大牛儿烯D、-葎草烯及石竹素作为茵陈的Q-marker.2.3基于传统功效的Q-marker预测中药的传统功效是在中医理论指导下，通过长期的实践总结而来的有效使用方法，因此基于传统功效对茵陈的质量标志物预测有一定的必要性．茵陈的使用历史比较久，《神农本草经》记载将其列为上品，《伤寒论》中记载茵陈用来治疗瘀热发黄，《千金方》中其用来治疗风痒疥疮，《金匮要略》中其用来治疗黄疸湿重热少．茵陈能够利湿退黄、清热解毒，在治疗黄疸方面是一味非常重要的中药材．茵陈的现代药理作用有利胆、保肝、解热镇痛、抗炎、抗病毒、抗肿瘤及降血压等作用．王守军研究发现，萜类化合物具有抗肿瘤、镇定、抗病毒及提高免疫力等效果．廖天录等研究发现，香豆素具有利胆作用．牛筛龙等研究发现，总黄酮对急性肝损伤具有保护作用．茵陈萜类化合物、香豆素类和黄酮类与其有效性密切相关，作为主要药效物质基础，可考虑作为茵陈的潜在Q-marker.2.4基于传统药性的Q-marker预测性味即四气五味，是中药的特有属性，反映了中药的本质特征，是中药药性理论的核心．中药临床药理研究表明，中药的化学成分与其药性具有一定的相关性．茵陈味苦、辛，性微寒，归肝、胆、脾经．研究表明，苦、寒药物的物质基础以生物碱和苷类成分为主，辛味药的化学成分多以黄酮类、萜类和挥发油为主，结合茵陈含有的化学成分种类，可将萜类化合物和黄酮类化合物作为茵陈质量标志物的Q-marker.2.5基于化学成分的Q-marker预测陈志娜等研究发现，用70%乙醇提取茵陈得到总黄酮(主要成分为金丝桃苷和槲皮素)与总多酚含量最高，抗氧化活性最强．张影等以绿原酸为内参物，计算茵陈标准汤剂中新绿原酸与咖啡酸等7种成分的相对校正因子，从而计算出7种成分的含量，并与常规外标法实测含量值没有显著差异，一测多评法可作为茵陈标准汤剂多指标成分定量分析的首选方法．熊耀坤等利用GC-MS法对茵陈提取的挥发油成分进行鉴定分析，得出茵陈鲜品的挥发油含量高于茵陈干品，应注意茵陈产地加工干燥过程的质量控制和药材保障．张慧等利用分光光度法，以獐牙菜苦苷为对照品，经HCl水解，2,4-二硝基苯肼乙醇试液和Na OH 60%乙醇溶液显色后，于444 nm波长处测定藏茵陈总环烯醚萜苷含量，该方法准确、简单、稳定性好，可用作测量总环烯醚萜苷含量的首选方法．吴小可等采用HPLC法，以甲醇和0.2%的甲酸(48∶52)为流动相测定菊科植物中总黄酮醇苷含量，结果表明，槲皮素、异鼠李素2种黄酮类化合物分别在1.06～212g/m L、0.93～186g/m L浓度范围内线性关系均良好，该方法可作为茵陈槲皮素和异鼠李素含量测定的一种方法．茵陈色原酮对急性乙醇性肝损伤具有保护作用，可在体内与人血清白蛋白结合而发挥稳定的生物活性作用，可抑制-葡萄糖醛酸酶的活性，使葡萄糖醛酸不被分解，从而加强肝脏解毒作用．麦尔旦吐尔逊麦麦提等利用薄层层析、硅胶反复柱层析、波谱分析技术和理化常数对照的方法，从80%乙醇提取物中分离并鉴定出了茵陈色原酮，且对其碳谱数据进行了归属．张启伟等利用UV、MS与HNMR确定茵陈中3'-甲氧基蓟黄素的结构，采用HPLC分离与面积归一化法计算3'-甲氧基蓟黄素含量，可用作3'-甲氧基蓟黄素定量分析的方法．冯艺飞利用大孔吸附树脂对茵陈总黄酮进行分离纯化，通过显色反应、红外光谱、液质联用、FT-IR谱图及LC-MS分析等方法，确定出茵陈提取物中含有黄酮类化合物，并推断鉴定出含芦丁、金丝桃苷、异槲皮苷、异鼠李素-3-O-葡萄糖苷和香叶木苷几种成分．廖彦等利用HPLC指纹图谱、RRLC-MS/MS及HPLC-DAD方法确定了茵陈的8个共有峰并对8个共有峰的化学成分进行了指认．李杨杨等利用HPLC方法，将浓度设置在3.9～500mol/L内可以使得6,7-二甲氧基香豆素的峰面积之间的线性关系良好．以上多种成分可为茵陈Q-marker的预测提供一定的参考．3讨论茵陈作为我国的传统中药，其资源丰富，药用历史悠久，且临床疗效突出．相关研究表明，茵陈具有利胆、保肝、降血压、抗肿瘤、抗病毒、解热镇痛以及提高免疫功能等作用．茵陈中的化学成分复杂，容易受采收时节的影响．现行标准将茵陈中的绿原酸作为其指标，但绿原酸属于苯丙素类化合物，在其他植物中也存在，如金银花等．因此，建立科学、合理的质量评价方法，对茵陈的质量进行全面准确地评价并指导茵陈资源的合理开发利用以及对茵陈产业的健康发展具有重要的现实意义．本研究依据Q-marker理念，基于网络药理学从成分有效性的角度对茵陈进行研究，发现茵陈成分中13个活性成分可通过AKT1、TNF、JUN、MAPK1、RELA、TP53及IL6等靶点作用于癌症、乙型肝炎及TNF等关键信号通路发挥药理作用．并对茵陈的生源途径和成分特异性、传统功效、传统药性以及化学成分可测性进行了预测．利用网络药理学方法来筛选出数据库中的有效成分并与其他预测方法的结果进行比较，可以丰富筛选成分，有利于更好地确定Q-marker．结果表明，茵陈的黄酮类成分主要有槲皮素与异鼠李素，挥发油的主要成分为大牛儿烯D，甾醇类主要化合物为-谷甾醇，香豆素类的主要化合物为6,7-二甲氧基香豆素与马栗树皮素二甲醚，色原酮类化合物主要为茵陈色原酮．研究表明，槲皮素、异鼠李素和-谷甾醇广泛存在于大多数的药用植物中，不符合成分特有性的特点，不适合作为茵陈的Q-marker．而茵陈蒿灵A属于茵陈特有成分，马栗树皮素二甲醚存在于茵陈花序和花蕾部分，且在花蕾中含量最高，在开花季节其含量可达1.98%，随即迅速降低，具有可检测特点，而大牛儿烯D是茵陈挥发油的主要活性部位，6,7-二甲氧基香豆素和茵陈色原酮具有利胆，促进胆汁分泌的作用，体现了茵陈的主要药效作用，以上几种成分可以为茵陈Q-marker的控制和筛选提供科学的理论依据，以便于建立合理的茵陈质量控制及溯源体系．Q-marker的预测途径在刘昌孝院士最初提出的传递与溯源、有效、特有、可测及处方配伍的五原则基础上，又衍生出了药动学与体内过程相关性，不同产地化学成分特有性，可入血化学成分以及不同加工方法等途径．Q-marker的预测途径的增多，筛选出来的成分也越来越多，使得Q-marker的预测也产生了一定的问题．如，根据不同预测途径筛选出一定的Q-marker，应该通过怎样的方式对筛选出来的Q-marker进行取舍;根据植物的亲缘性进行Q-marker的预测，遇到不同科，不同属的植物含有相同的成分，那么该成分属于哪一种植物的Q-marker;Q-marker的预测是根据什么标准来确定其可以作为质量标志物;Q-marker的预测主要是通过查阅文献进行内容整合，但是忽略了中药成分的未知性的特点，那么现已预测的Q-marker是否准确等等．网络药理学主要是利用现有的中药数据库完成高通量的计算机虚拟筛选，将已有的数据进行分析和整合来获取相关的成分、靶标与通路．中药材具有多成分与多靶点的特点，不同药材中含有相同成分，利用网络药理学方法来筛选出数据库中的有效成分与其他预测方法的结果进行比较，可以丰富筛选成分的多样性，有利于更好地找出Q-marker．但网络药理学筛选的是药材中含有的成分，并没有将单味药材中特有成分或加工过程中形成的可以定性定量的特有化合物区分出来．文献分析是有目的性地去筛选单味药材，将药材各个方面的研究结果归纳总结起来，如将炮制工艺、采收时节与药材配伍等因素考虑在内得出的具有专属性、有效性和安全性的化学成分．因此会出现网络药理学研究结果和文献分析结果矛盾的情况．因此，Q-marker的建立应该建立在位量性效的基础上，利用网络药理学与文献分析等方法来实现Q-marker的定位，利用代谢组学与含量测定等方法来实现量的确定，利用指纹图谱与判别分析来实现定性鉴别，最后利用体内体外药理实验来实现效的验证．只有将位量性效结合起来，综合分析得出的结论才具有可信度，才可以为质量标准的建立提供依据．声明：本文所用图片、文字来源《成都大学学报》，版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系删除相关链接：甲醚，质量，病毒。
2.2基于原植物亲缘学及化学成分特有性证据的Q-marker预测茵陈为菊科多年生长草本植物艾属滨蒿或茵陈蒿的干燥地上部分．艾属中除了茵陈蒿，还有艾草、青蒿及牡蒿等植物．艾属中挥发油属于其主要次生代谢产物，是艾属类植物的主要药效部位之一，用其作为Q-marker的预测有一定的意义．艾属药材中的挥发油主要以倍半萜类化合物为主，萜类化合物的生源途径均为甲戊二羟酸途径，由焦磷酸香叶酯(GPP)衍生成无环单萜或者通过异构化酶作用转化成焦磷酸橙花酯(NPP)，再生成各类环状单萜．其中茵陈的代表成分有大牛儿烯D、-葎草烯及石竹素等．茵陈根据其采收时节可分为绵茵陈和茵陈蒿，春季采收为绵茵陈，秋季采收为茵陈蒿．由于采收时节的不同，茵陈所含的成分出现了差异，相关标准收载绵茵陈的含量测定中绿原酸含量不少于0.5%，茵陈蒿的含量测定中滨蒿内酯不少于0.2%．通过分析艾属的亲缘关系，可将大牛儿烯D、-葎草烯及石竹素作为茵陈的Q-marker.2.3基于传统功效的Q-marker预测中药的传统功效是在中医理论指导下，通过长期的实践总结而来的有效使用方法，因此基于传统功效对茵陈的质量标志物预测有一定的必要性．茵陈的使用历史比较久，《神农本草经》记载将其列为上品，《伤寒论》中记载茵陈用来治疗瘀热发黄，《千金方》中其用来治疗风痒疥疮，《金匮要略》中其用来治疗黄疸湿重热少．茵陈能够利湿退黄、清热解毒，在治疗黄疸方面是一味非常重要的中药材．茵陈的现代药理作用有利胆、保肝、解热镇痛、抗炎、抗病毒、抗肿瘤及降血压等作用．王守军研究发现，萜类化合物具有抗肿瘤、镇定、抗病毒及提高免疫力等效果．廖天录等研究发现，香豆素具有利胆作用．牛筛龙等研究发现，总黄酮对急性肝损伤具有保护作用．茵陈萜类化合物、香豆素类和黄酮类与其有效性密切相关，作为主要药效物质基础，可考虑作为茵陈的潜在Q-marker.2.4基于传统药性的Q-marker预测性味即四气五味，是中药的特有属性，反映了中药的本质特征，是中药药性理论的核心．中药临床药理研究表明，中药的化学成分与其药性具有一定的相关性．茵陈味苦、辛，性微寒，归肝、胆、脾经．研究表明，苦、寒药物的物质基础以生物碱和苷类成分为主，辛味药的化学成分多以黄酮类、萜类和挥发油为主，结合茵陈含有的化学成分种类，可将萜类化合物和黄酮类化合物作为茵陈质量标志物的Q-marker.2.5基于化学成分的Q-marker预测陈志娜等研究发现，用70%乙醇提取茵陈得到总黄酮(主要成分为金丝桃苷和槲皮素)与总多酚含量最高，抗氧化活性最强．张影等以绿原酸为内参物，计算茵陈标准汤剂中新绿原酸与咖啡酸等7种成分的相对校正因子，从而计算出7种成分的含量，并与常规外标法实测含量值没有显著差异，一测多评法可作为茵陈标准汤剂多指标成分定量分析的首选方法．熊耀坤等利用GC-MS法对茵陈提取的挥发油成分进行鉴定分析，得出茵陈鲜品的挥发油含量高于茵陈干品，应注意茵陈产地加工干燥过程的质量控制和药材保障．张慧等利用分光光度法，以獐牙菜苦苷为对照品，经HCl水解，2,4-二硝基苯肼乙醇试液和Na OH 60%乙醇溶液显色后，于444 nm波长处测定藏茵陈总环烯醚萜苷含量，该方法准确、简单、稳定性好，可用作测量总环烯醚萜苷含量的首选方法．吴小可等采用HPLC法，以甲醇和0.2%的甲酸(48∶52)为流动相测定菊科植物中总黄酮醇苷含量，结果表明，槲皮素、异鼠李素2种黄酮类化合物分别在1.06～212g/m L、0.93～186g/m L浓度范围内线性关系均良好，该方法可作为茵陈槲皮素和异鼠李素含量测定的一种方法．茵陈色原酮对急性乙醇性肝损伤具有保护作用，可在体内与人血清白蛋白结合而发挥稳定的生物活性作用，可抑制-葡萄糖醛酸酶的活性，使葡萄糖醛酸不被分解，从而加强肝脏解毒作用．麦尔旦吐尔逊麦麦提等利用薄层层析、硅胶反复柱层析、波谱分析技术和理化常数对照的方法，从80%乙醇提取物中分离并鉴定出了茵陈色原酮，且对其碳谱数据进行了归属．张启伟等利用UV、MS与HNMR确定茵陈中3'-甲氧基蓟黄素的结构，采用HPLC分离与面积归一化法计算3'-甲氧基蓟黄素含量，可用作3'-甲氧基蓟黄素定量分析的方法．冯艺飞利用大孔吸附树脂对茵陈总黄酮进行分离纯化，通过显色反应、红外光谱、液质联用、FT-IR谱图及LC-MS分析等方法，确定出茵陈提取物中含有黄酮类化合物，并推断鉴定出含芦丁、金丝桃苷、异槲皮苷、异鼠李素-3-O-葡萄糖苷和香叶木苷几种成分．廖彦等利用HPLC指纹图谱、RRLC-MS/MS及HPLC-DAD方法确定了茵陈的8个共有峰并对8个共有峰的化学成分进行了指认．李杨杨等利用HPLC方法，将浓度设置在3.9～500mol/L内可以使得6,7-二甲氧基香豆素的峰面积之间的线性关系良好．以上多种成分可为茵陈Q-marker的预测提供一定的参考．3讨论茵陈作为我国的传统中药，其资源丰富，药用历史悠久，且临床疗效突出．相关研究表明，茵陈具有利胆、保肝、降血压、抗肿瘤、抗病毒、解热镇痛以及提高免疫功能等作用．茵陈中的化学成分复杂，容易受采收时节的影响．现行标准将茵陈中的绿原酸作为其指标，但绿原酸属于苯丙素类化合物，在其他植物中也存在，如金银花等．因此，建立科学、合理的质量评价方法，对茵陈的质量进行全面准确地评价并指导茵陈资源的合理开发利用以及对茵陈产业的健康发展具有重要的现实意义．本研究依据Q-marker理念，基于网络药理学从成分有效性的角度对茵陈进行研究，发现茵陈成分中13个活性成分可通过AKT1、TNF、JUN、MAPK1、RELA、TP53及IL6等靶点作用于癌症、乙型肝炎及TNF等关键信号通路发挥药理作用．并对茵陈的生源途径和成分特异性、传统功效、传统药性以及化学成分可测性进行了预测．利用网络药理学方法来筛选出数据库中的有效成分并与其他预测方法的结果进行比较，可以丰富筛选成分，有利于更好地确定Q-marker．结果表明，茵陈的黄酮类成分主要有槲皮素与异鼠李素，挥发油的主要成分为大牛儿烯D，甾醇类主要化合物为-谷甾醇，香豆素类的主要化合物为6,7-二甲氧基香豆素与马栗树皮素二甲醚，色原酮类化合物主要为茵陈色原酮．研究表明，槲皮素、异鼠李素和-谷甾醇广泛存在于大多数的药用植物中，不符合成分特有性的特点，不适合作为茵陈的Q-marker．而茵陈蒿灵A属于茵陈特有成分，马栗树皮素二甲醚存在于茵陈花序和花蕾部分，且在花蕾中含量最高，在开花季节其含量可达1.98%，随即迅速降低，具有可检测特点，而大牛儿烯D是茵陈挥发油的主要活性部位，6,7-二甲氧基香豆素和茵陈色原酮具有利胆，促进胆汁分泌的作用，体现了茵陈的主要药效作用，以上几种成分可以为茵陈Q-marker的控制和筛选提供科学的理论依据，以便于建立合理的茵陈质量控制及溯源体系．Q-marker的预测途径在刘昌孝院士最初提出的传递与溯源、有效、特有、可测及处方配伍的五原则基础上，又衍生出了药动学与体内过程相关性，不同产地化学成分特有性，可入血化学成分以及不同加工方法等途径．Q-marker的预测途径的增多，筛选出来的成分也越来越多，使得Q-marker的预测也产生了一定的问题．如，根据不同预测途径筛选出一定的Q-marker，应该通过怎样的方式对筛选出来的Q-marker进行取舍;根据植物的亲缘性进行Q-marker的预测，遇到不同科，不同属的植物含有相同的成分，那么该成分属于哪一种植物的Q-marker;Q-marker的预测是根据什么标准来确定其可以作为质量标志物;Q-marker的预测主要是通过查阅文献进行内容整合，但是忽略了中药成分的未知性的特点，那么现已预测的Q-marker是否准确等等．网络药理学主要是利用现有的中药数据库完成高通量的计算机虚拟筛选，将已有的数据进行分析和整合来获取相关的成分、靶标与通路．中药材具有多成分与多靶点的特点，不同药材中含有相同成分，利用网络药理学方法来筛选出数据库中的有效成分与其他预测方法的结果进行比较，可以丰富筛选成分的多样性，有利于更好地找出Q-marker．但网络药理学筛选的是药材中含有的成分，并没有将单味药材中特有成分或加工过程中形成的可以定性定量的特有化合物区分出来．文献分析是有目的性地去筛选单味药材，将药材各个方面的研究结果归纳总结起来，如将炮制工艺、采收时节与药材配伍等因素考虑在内得出的具有专属性、有效性和安全性的化学成分．因此会出现网络药理学研究结果和文献分析结果矛盾的情况．因此，Q-marker的建立应该建立在位量性效的基础上，利用网络药理学与文献分析等方法来实现Q-marker的定位，利用代谢组学与含量测定等方法来实现量的确定，利用指纹图谱与判别分析来实现定性鉴别，最后利用体内体外药理实验来实现效的验证．只有将位量性效结合起来，综合分析得出的结论才具有可信度，才可以为质量标准的建立提供依据．声明：本文所用图片、文字来源《成都大学学报》，版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系删除
2.1.3 GO分类富集分析将所得到的81个靶点导入STRING数据库进行GO功能富集分析，得到GO条目1 892个，其中生物过程条目1 648个，细胞组成条目82个，分子功能条目162个，分别占73%、13%、14%．其中，生物过程主要涉及氮化合物代谢过程的正调控、大分子代谢过程的正调控、细胞过程的正调控、刺激反应的调节、细胞对有机物质的反应、细胞对化学刺激的反应及对含氧化合物的反应等过程;分子功能主要涉及激活转录因子结合、蛋白质结合、酶结合及蛋白质异构化活性等功能;细胞组成涉及在膜结合细胞器、细胞质部、胞外区及细胞器等区域．3个分支数量排名前20位相关条目信息柱状图如图2所示．2.1.4 KEGG通路富集分析利用DAVID6.8.0数据库对81个靶点进行通路富集分析，得到281条信号通路(P0.05)，涉及癌症、乙型肝炎和TNF信号通路等，表明这些靶点可能主要通过调控这些通路达到干预疾病的目的．前20位信号通路气泡图如图3所示．2.1.5成分靶点通路网络构建及分析将富集分析得到的排名前20的通路所对应的57个作用靶点及13种成分，运用Cytoscape3.7.1软件构建成分靶点通路网络，根据网络的拓扑学性质度值排序确定关键节点，在所构建的网络中，依据Degree值(度值)确定关键节点，度值中位数(成分度值中位数=3，靶点度值中位数=15，通路度值中位数=14)的成分有4种，靶点有28个，通路有10条．4种成分为槲皮素、异鼠李素、-谷甾醇及茵陈蒿灵A，度值分别为55、8、7和5，由于该4种化合物在网络中具有较高的连接度，提示这可能是茵陈发挥药效的主要活性成分．靶点的关键节点分别是AKT1、TNF、JUN、MAPK1、RELA、TP53及IL6，度值分别是38、37、37、36、36、34及31，表明这可能是茵陈化合物作用于癌症、肿瘤、乙肝与病毒等信号通路潜在的关键作用靶点．网络药理学研究从成分有效性角度提示槲皮素、异鼠李素、-谷甾醇及茵陈蒿灵A等成分可作为茵陈潜在Q-marker进行深层次研究．声明：本文所用图片、文字来源《成都大学学报》，版权归原作者所有。相关链接：质量，细胞，化合物。
如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系删除2.1.3 GO分类富集分析将所得到的81个靶点导入STRING数据库进行GO功能富集分析，得到GO条目1 892个，其中生物过程条目1 648个，细胞组成条目82个，分子功能条目162个，分别占73%、13%、14%．其中，生物过程主要涉及氮化合物代谢过程的正调控、大分子代谢过程的正调控、细胞过程的正调控、刺激反应的调节、细胞对有机物质的反应、细胞对化学刺激的反应及对含氧化合物的反应等过程;分子功能主要涉及激活转录因子结合、蛋白质结合、酶结合及蛋白质异构化活性等功能;细胞组成涉及在膜结合细胞器、细胞质部、胞外区及细胞器等区域．3个分支数量排名前20位相关条目信息柱状图如图2所示．2.1.4 KEGG通路富集分析利用DAVID6.8.0数据库对81个靶点进行通路富集分析，得到281条信号通路(P0.05)，涉及癌症、乙型肝炎和TNF信号通路等，表明这些靶点可能主要通过调控这些通路达到干预疾病的目的．前20位信号通路气泡图如图3所示．2.1.5成分靶点通路网络构建及分析将富集分析得到的排名前20的通路所对应的57个作用靶点及13种成分，运用Cytoscape3.7.1软件构建成分靶点通路网络，根据网络的拓扑学性质度值排序确定关键节点，在所构建的网络中，依据Degree值(度值)确定关键节点，度值中位数(成分度值中位数=3，靶点度值中位数=15，通路度值中位数=14)的成分有4种，靶点有28个，通路有10条．4种成分为槲皮素、异鼠李素、-谷甾醇及茵陈蒿灵A，度值分别为55、8、7和5，由于该4种化合物在网络中具有较高的连接度，提示这可能是茵陈发挥药效的主要活性成分．靶点的关键节点分别是AKT1、TNF、JUN、MAPK1、RELA、TP53及IL6，度值分别是38、37、37、36、36、34及31，表明这可能是茵陈化合物作用于癌症、肿瘤、乙肝与病毒等信号通路潜在的关键作用靶点．网络药理学研究从成分有效性角度提示槲皮素、异鼠李素、-谷甾醇及茵陈蒿灵A等成分可作为茵陈潜在Q-marker进行深层次研究．声明：本文所用图片、文字来源《成都大学学报》，版权归原作者所有。
如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系删除。相关链接：质量，细胞，化合物1 材料和方法1.1 试验添加剂本试验所用的中草药添加剂购买于当地药店，主要包括黄芪、刺五加、党参、穿心莲、黄芩、麦芽、山楂、陈皮、五味子等常见的中草药，粉碎后进行复配而成。2 结果不同剂量的中草药添加剂对生长育肥猪的肉品质的影响见表2。
随着我国2020年饲料端禁抗的实施，抗生素已退出，而中草药是国家唯一保留属于药物的一种饲料添加剂。肌肉中的水分、粗脂肪、粗蛋白质含量分别采用GB/T5009.32016的直接干燥法、GB/T5009.62016的索氏抽提法、G B/T 5009.52016的凯氏定氮法进行测定。
根据《猪肌肉品质测定技术规范》（NY/T8212004）测定p H值和滴水损失。1.3 饲养管理试验开始前一周对试验圈舍使用卫可进行全方位的清洗消毒。
3 讨论随着国民物质生活品质的提高，对畜产品品质的要求也逐渐提高。如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系删除。
中草药可以促进动物的快速生长，提高机体免疫力、增强抗氧化功能、改善畜产品品质、提高机体抗病能力。每天及时打扫圈舍，保证圈舍的通风换气装置正常。肉色红度值显著高于对照组和试验1组。其他日常管理按照猪场的生产管理进行，严格按照猪场的免疫程序进行免疫。
本试验结果表明，1.0%的中草药添加剂组的育肥猪的大理石纹显著高于对照组。由表2数据可知，生长育肥猪日粮中添加一定剂量的中草药添加剂对育肥猪屠宰24h后p H值、剪切力、肉色亮度、肉色黄度、水分、粗脂肪、粗蛋白等指标未产生显著影响。
中草药改善肉品质可能与其有效的生物活性成分有关，一些中草药中含有黄酮类、多酚类等生物活性物质，次活性成分具有抗氧化的功能，可以提高肉质的抗氧化能力，保证肉质的货架期。抗生素在畜牧养殖生产中起着重要的作用，不仅可以提高动物的生长性能，并能降低腹泻率，减少疾病的发生，但长期使用会造成耐药菌株的产生、畜产品药残，进一步严重危害人类健康。
猪肉作为我国国民首选的肉类食品，其肉品质的质量尤为重要。对照组饲喂基础日粮，试验1～3组依次在基础日粮中添加0.5%、1.0%、1.5%的中草药添加剂，试验期4周。 |
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