| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 前言 | 第10-12页 |
| 第1章 文献综述 | 第12-18页 |
| 1.1 附子甘草研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2 附子中总生物碱的提取工艺研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 中药组效关系研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 总生物碱的回流提取工艺研究 | 第18-32页 |
| 2.1 试验仪器和材料 | 第18页 |
| 2.1.1 试验仪器 | 第18页 |
| 2.1.2 试验材料 | 第18页 |
| 2.2 试验方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 附子甘草提取液的制备 | 第18-19页 |
| 2.2.2 总生物碱含量检测方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 提取工艺的优化设计 | 第20-21页 |
| 2.2.4 最优提取工艺验证 | 第21页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第21-31页 |
| 2.3.1 单因素试验结果分析 | 第21-25页 |
| 2.3.2 响应面优化试验结果分析 | 第25-31页 |
| 2.3.3 最优工艺验证结果分析 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 附子甘草提取物的体外抗肿瘤活性研究 | 第32-44页 |
| 3.1 试验仪器、材料及药材 | 第32-35页 |
| 3.1.1 试验仪器 | 第32页 |
| 3.1.2 试验材料 | 第32页 |
| 3.1.3 药材 | 第32-35页 |
| 3.2 试验方法 | 第35-37页 |
| 3.2.1 MTT法原理 | 第35页 |
| 3.2.2 31 批附子甘草提取物的制备 | 第35页 |
| 3.2.3 样品溶液的制备 | 第35-36页 |
| 3.2.4 样品溶液抑制率的测定 | 第36页 |
| 3.2.5 MTT法条件优化 | 第36-37页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第37-43页 |
| 3.3.1 制备31批次提取物结果讨论 | 第37-38页 |
| 3.3.2 筛选附子药材品种结果讨论 | 第38-39页 |
| 3.3.3 筛选最适配伍比例的结果讨论 | 第39-40页 |
| 3.3.4 筛选适宜给药浓度的结果讨论 | 第40-42页 |
| 3.3.5 检测31批次附子甘草提取物的抗肿瘤活性的结果讨论 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 附子甘草组效关系的建模研究 | 第44-64页 |
| 4.1 数据来源及预处理 | 第44-45页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第44页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第44-45页 |
| 4.2 组效关系预测模型建立原理和优化方法 | 第45-54页 |
| 4.2.1 建模原理 | 第46-50页 |
| 4.2.2 模型参数优化方法 | 第50-54页 |
| 4.2.3 模型评价指标 | 第54页 |
| 4.3 建模过程 | 第54-57页 |
| 4.3.1 操作平台 | 第54页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第54-55页 |
| 4.3.3 选定训练集和测试集 | 第55页 |
| 4.3.4 模型优化 | 第55-56页 |
| 4.3.5 参数优化 | 第56-57页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第57-62页 |
| 4.4.1 数据预处理方法结果讨论 | 第57页 |
| 4.4.2 BP神经网络的隐含神经元个数试验结果讨论 | 第57-58页 |
| 4.4.3 SVR模型优化结果讨论 | 第58-59页 |
| 4.4.4 参数优化结果讨论 | 第59-60页 |
| 4.4.5 最优模型 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-78页 |
| 附表A 31批附子甘草提取物的30个特征峰的相对峰面积 | 第66-70页 |
| 附表B 不同数据处理方法下BP网络的RMSE和R | 第70-72页 |
| 附表C 不同隐含层神经元个数的BP网络的RMSE和R | 第72-76页 |
| 附表D GA-BP的参数寻优结果 | 第76-77页 |
| 附表E 附子甘草中30种特征成分对应的绝对MIV值 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
