Микроэлементный статус растения в стандартизации лекарственного растительного сырья

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введение. Для лекарственных растений, в состав которых входят многокомпонентные биологически активные соединения, важна процедура стандартизации лекарственного растительного сырья (ЛРС), обеспечивающая воспроизводимость качества фитопрепаратов. Состав микроэлементов у растений определяется в первую очередь видовой принадлежностью растения, что позволяет использовать его при решении задач хемосистематики с применением методов кластерного анализа. Очевидно, что сформированный кластер качественного ЛРС должен значимо отличаться от некачественного, поэтому может использоваться для стандартизации ЛРС.

Цель исследования. Оценить возможность использования кластеров микроэлементного статуса для стандартизации ЛРП Thymi serpyllii herba.

Материал и методы. В качестве объектов исследования служили надземные побеги Thymus vulgaris L., Th. serpyllum L., Th. marschallianus Willd., Th. iljinii Klokov & Des.-Shost., а также морфологически схожего растения Ziziphora clinopodioides Lam. Кроме того, объектами исследования служили: лекарственный растительный препарат (ЛРП) аптечного ассортимента Thymi serpyllii herba (в качестве препарата сравнения) и искусственно созданные смеси чабреца и зизифоры в качестве образцов, не соответствующих требованиям стандарта. Содержание микроэлементов определялось методом масс-спектроскопии с индуктивно-связанной плазмой.

Результаты. Было определено содержание 64 микроэлементов и с применением методов кластерного анализа построено иерархическое дерево. Установлено, что образцы дикорастущего чабреца и ЛРП, принятый за стандарт, формируют один, отличный от других кластер. Вместе с тем сырье Th. serpyllum с примесью Ziziphora clinopodioides попадают в кластеры, отличные от кластера качественных образцов Th. serpyllum.

Заключение. В результате проведенной работы установлено, что определение микроэлементного состава растений позволяет с помощью методов кластерного анализа сформировать некоторый эталонный кластер, куда будут входить образцы ЛРС, соответствующие критериям качественного сырья, что в дальнейшем можно использовать в стандартизации ЛРС.

Об авторах

Дмитрий Семенович Круглов

ФГБОУ ВО Новосибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: kruglov_ds@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6027-5730

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры фармакогнозии и ботаники ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Россия, 630091, Новосибирск, Красный проспект, д. 52

Дарья Леонидовна Прокушева

ФГБОУ ВО Новосибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: mak_dl@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-0480-2311

кандидат фармацевтических наук, доцент, доцент кафедры фармакогнозии и ботаники доцент кафедры фармакогнозии и ботаники ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Россия, 630091, Новосибирск, Красный проспект, д. 52

Виктория Владимировна Величко

ФГБОУ ВО Новосибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: velichkvik@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-9224-9350

кандидат фармацевтических наук, доцент, заведующая кафедрой фармакогнозии и ботаники ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Россия, 630091, Новосибирск, Красный проспект, д. 52

Список литературы

  1. Круглов Д.С., Овчинникова С.В. Элементный состав растений семейства Boraginaceae. Растительный мир Азиатской России. 2012; 1 (9): 77–95.
  2. Круглов Д.С., Прокушева Д.Л. Микроэлементный состав наиболее распространенных растений рода Artemisia L. Химия растительного сырья. 2022; 3: 139–49. DOI: 10.14258
  3. Тихонов И.А. Обзор возможностей кластерного анализа данных в программном пакете Statistica advanced. Политехнический молодежный журнал. 2018; 01: 1–10. doi: 10.18698/2541-8009-2018-01-230
  4. Князев M.С. Обзор видов рода Thymus (Lamiaceae) в Восточой Европе и на Урале. Ботанический журнал. 2015; 2: 4–141 doi: 10.1134/S0006813615020027
  5. Agili F.A. Chemical Composition, Antioxidant and Antitumor Activity of Thymus vulgaris L. Essential Oil. Middle-East Journal of Scientific Research. 2014; 21 (10): 1670–6. doi: 10.5829/idosi.mejsr.2014.21.10.85182
  6. Дурнова Н.А., Романтеева Ю.В., Ковтун А.Н. Химический состав эфирного масла Thymus marshallianus Willd. и Thymus pallasianus Н. Br., произрастающих на территории Саратовской области. Химия растительного сырья. 2014; 2: 115–9. doi: 10.14258/jcprm.1402115
  7. Sefidkon F., Dabiri M., Mirmostafa S. A. The Composition of Thymus serpyllum L. Oil. Journal of Essential Oil Research. 2011. 16(3): 184-185. doi.Org/10.1080/10412905.2004.9698691
  8. Ткачев А.В., Прокушева Д.Л., Домрачев Д.В. Дикорастущие эфирномасличные растения флоры Южной Сибири. Новосибирск: изд-во ООО «Офсет-Тм», 2017; 575.
  9. Sadgrove N.J., Padilla-Gonzalez G.F., Phumthum M. Fundamental Chemistry of Essential Oils and Volatile Organic Compounds, Methods of Analysis and Authentication. Plants. 2022; 11 (6): 2–34 https://doi.org/10.3390/plants11060789

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Иерархическое дерево кластеризации (выделен стандартный кластер, принятый за качественный для ЛРС «Чабреца трава»)

Скачать (211KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».