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畲药地稔（地菍）是野牡丹科植物地稔（Melastoma dodecandrum Lour.）的新鲜或干燥全草，临床常用于带状疱疹、盆腔炎、风湿骨痛等病症的治疗，是宫炎平片和紫地宁血散等中成药的重要组成[1]。现代药理学研究[2-3]表明，地稔提取液具有清除氧自由基、抑制人红细胞膜脂质过氧化、提高小鼠血清超氧化物歧化酶活性等作用，有较强的抗氧化活性。常见的抗氧化活性测定方法有1,1-二苯基-2-苦腈基自由基（DPPH）法、2,2'-连氨-(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)二氨盐法、铁离子自由基法等，操作烦琐、费时[4]。近年来，基于DPPH的在线色谱分析法[5]大大提高了抗氧化活性的分析效率，但完成测定仍普遍需要30 min以上的时间。光谱技术具有快速、简便等优势。目前，已有研究将食品的光谱学特征与抗氧化活性直接关联，建立了茶叶、冬枣等抗氧化活性的快速预测方法[6-9]，但采用紫外光谱技术快速预测地稔的抗氧化活性尚未见文献报道。课题组前期已建立了基于近红外光谱的地稔水提液抗氧化活性快速预测方法[10]。在前期基础上，本研究进一步建立了基于紫外光谱和偏最小二乘（partial least squares, PLS）回归算法的地稔水提液抗氧化活性快速预测方法，并开发了应用软件。采集待测地稔水提液的紫外光谱后，通过软件中的预测功能可在2 s内得到抗氧化活性的快速预测结果。本研究可为进一步完善地稔抗氧化活性的快速预测方法提供依据。
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DPPH（Sigma-Aldrich公司）。无水乙醇（分析纯，浙江省无锡市展望化工试剂有限公司）。去离子水由Smart2pure超纯水系统制备（Thermo，美国）。共收集10批地稔药材，经浙江省中医药研究院俞忠明副主任中药师鉴定为地稔（Melastoma dodecandrum Lour.），阴干密封保存。紫外光谱采集采用2450系列紫外-可见分光光度仪（岛津，日本）。DPPH自由基清除活性吸光度测定采用SpectraMax 190酶标仪（Molecular Devices，美国）。
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称取地稔药材各约5.0 g，分别加入料液比为1∶25～1∶45的去离子水，浸泡30 min，加热回流提取1.5～3.5 h，抽滤后的提取液水浴浓缩后转移至50 ml量瓶，用去离子水定容，共得到34批地稔水提液，采用DPPH法测定其抗氧化活性。地稔水提液的制备条件和抗氧化活性测定方法见文献[10]。
移取地稔水提液40 μl，加入去离子水3960 μl，10000 r/min离心后取上清液，制得样品溶液。用1 cm光程的石英比色皿采集紫外光谱。光谱扫描波长范围为190～600 nm，波长间隔为1 nm，扫描速度为快速。每次分析前用去离子水校正仪器基线。
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以抗氧化活性为Y，以紫外光谱矩阵为X，通过留一法交叉验证确定最优主成分数，建立X对Y的PLS回归模型。采用校正集相关系数（Rcal）、拟合均方根误差（RMSEE）、交叉验证均方根误差（RMSEcv）、验证集相关系数（Rval）和预测均方根误差（RMSEP）对模型的准确性和预测能力进行评价[11]。首先，比较不同起始波长和终止波长的建模结果，优化光谱波长范围。继而比较原始光谱和光谱经中心化、标准化、Savitsky-Golay（SG）平滑结合一阶导数、SG平滑结合二阶导数、多源散射校正、标准正则变换等预处理后的建模结果，优化光谱预处理方法。最后，基于最优PLS回归模型开发应用软件。数据处理采用SIMCA-P+软件（版本12.0，Umetrics AB，瑞典）。应用软件开发采用Visual Basic软件（版本6.0，Microsoft，美国）。
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地稔水提液的抗氧化活性范围为83.4%～98.9%。样品溶液的紫外光谱见图1。随机选择24个样品作为校正集，剩下10个样品作为验证集。采用校正集样品，以抗氧化活性为Y，以190 nm为起始波长，分别以250、280、290、300、400、600 nm为终止波长，将紫外光谱经标准化处理后建立PLS回归模型，优化终止波长，见图2A。结果表明，以290 nm为终止波长所建模型的RMSEcv最小。以抗氧化活性为Y，分别以190、200、210、220 nm为起始波长，以290 nm为终止波长，将紫外光谱经标准化处理后建立PLS回归模型，优化起始波长，见图2B。结果表明，当起始波长为200 nm时所建模型的RMSEcv最小。综上所述，本研究选择200～290 nm为最优波长范围。
图 1 样品溶液的紫外光谱图
图 2 基于不同波长的PLS回归结果
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以抗氧化活性为Y，采用200～290 nm的紫外光谱，比较原始光谱和光谱经不同预处理后的建模结果，优化光谱预处理方法，结果见表1。综合考虑Rcal、RMSEE、RMSEcv等，本研究选择标准化为最优光谱预处理方法。
表 1 基于不同预处理方法的PLS回归结果
预处理方法 主成分数 校正集 验证集 校正集相关系数 拟合均方根误差 交叉验证均方根误差 验证集相关系数 预测均方根误差 原始光谱 3 0.716 40.9 40.7 0.567 47.2 中心化 3 0.883 2.23 2.21 0.901 1.83 标准化* 3 0.887 2.20 2.17 0.868 2.08 SG平滑结合一阶导数 3 0.734 40.5 39.0 0.647 44.3 SG平滑结合二阶导数 1 0.756 4.05 4.27 0.786 3.68 多元散射校正 1 0.110 4.50 4.72 0.302 3.77 标准正则变换 1 0.141 4.49 4.66 0.325 3.73 SG平滑结合一阶导数+中心化 3 0.898 2.09 2.13 0.722 3.33 SG平滑结合二阶导数+中心化 3 0.879 2.26 2.47 0.655 3.75 多元散射校正+中心化 1 0.110 4.50 4.41 0.302 3.77 标准正则变换+中心化 1 0.141 4.49 4.34 0.325 3.73 SG平滑结合一阶导数+标准化 1 0.840 95.0 95.4 0.757 91.1 SG平滑结合二阶导数+标准化 4 0.911 2.01 2.18 0.721 3.55 多元散射校正+标准化 1 0.520 3.87 4.03 0.582 3.28 标准正则变换+标准化 1 0.535 3.88 4.02 0.582 3.28 注：*最优PLS回归模型。 -
采用200～290 nm的紫外光谱，经标准化预处理后建立最优PLS回归模型，校正集预测值与真实值之间的相关图（图3），Rcal、RMSEE、RMSEcv分别为0.887、2.20%、2.17%。基于最优PLS回归模型开发应用软件，将所建预测模型嵌套入软件。软件双击即可打开，操作界面见图4。采用该应用软件，通过2个步骤即可实现待测地稔水提液抗氧化活性的快速预测。步骤1：将待测地稔水提液稀释后，采集紫外光谱，检测波长为200～290 nm。步骤2：通过软件中的预测功能将紫外光谱数据自动代入模型，在2 s内实现地稔水提液抗氧化活性的快速预测。
图 3 抗氧化活性最优PLS回归模型预测值与真实值相关图
图 4 地稔水提液抗氧化活性预测软件操作界面
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采用所开发的软件预测验证集样品的抗氧化活性。对比验证集抗氧化活性的预测值和真实值，验证本方法的准确性。验证集预测值与真实值之间的相关图见图3，预测回收率见表2。结果显示，验证集抗氧化活性的预测值和真实值差异较小，Rval、RMSEP分别为0.868、2.08%，平均预测回收率为（100.1±2.3）%，表明该方法的预测准确度较高。
表 2 验证集抗氧化活性的预测回收率（%）
编号 预测值 真实值 预测回收率 平均预测回收率 1 91.6 93.1 98.4 100.1±2.3 2 95.2 97.8 97.3 3 94.4 92.9 101.6 4 96.2 92.0 104.6 5 96.5 93.8 102.9 6 83.5 83.4 100.1 7 90.0 89.6 100.4 8 92.1 94.3 97.6 9 85.9 86.6 99.2 10 89.2 90.1 98.9 -
地稔是我国的民间常用药，在畲族等少数民族民众中广泛应用，具有较好的临床价值，但仍缺少有效的质量控制方法。现代药理学研究表明，地稔提取液有较强的抗氧化活性，但不同采收时间、不同部位地稔的质量有较大的差异[12-13]。因此，建立地稔抗氧化活性的快速预测方法对其质量控制具有重要意义。
目前，将光谱技术应用于食品、中药等抗氧化活性的快速预测已有较多文献报道[6-9, 14]，但多以近红外光谱为主。紫外光谱是一种基于分子中价电子能级跃迁的电子光谱技术，具有快速、简便、绿色、灵敏度高等优势。目前，紫外光谱技术已广泛应用于中药活性成分的快速预测[15-17]，但在中药抗氧化活性的快速预测方面仍罕见文献报道。课题组前期研究表明，地稔水提液紫外光谱的吸光度与其活性成分没食子酸、阿魏酸、芦丁、槲皮素、木犀草素、山奈酚的含量具有相关性[11]。另有研究表明，地稔水提液的抗氧化活性与多种活性成分的含量呈浓度依赖性[18]。基于上述结果，推测地稔水提液紫外光谱的吸光度可能与其抗氧化活性具有相关性。鉴于此，本研究通过探索地稔水提液紫外光谱与抗氧化活性的相关性，建立了基于紫外光谱的地稔水提液抗氧化活性快速预测方法。为了增加模型在不同紫外光谱仪间的适用性，本方法可选择性采用无水乙醇200 nm的吸光度进行校正[11]。采用本方法，抗氧化活性预测值与真实值的Rcal、RMSEE、RMSEcv分别为0.887、2.20%、2.17%，Rval、RMSEP分别为0.868、2.08%，平均预测回收率为（100.1±2.3）%，可为地稔水提液抗氧化活性的快速预测提供依据。
本方法简单、绿色，无需掌握复杂的回归参数和手动计算方法，也不需要耗费有机试剂，只需将待测地稔水提液用去离子水稀释后，采集并存储200～290 nm的紫外光谱，通过所开发的应用软件即可快速得到抗氧化活性的预测结果。本方法分析时间较短（每采集一张紫外光谱的时间小于1 min，软件预测时间小于2 s），而采用常规方法或在线色谱法测定DPPH自由基清除率至少需30 min。本研究可为进一步完善地稔的质量控制方法提供依据。
Rapid prediction of antioxidant activity in aqueous extract solutions of melastoma dodecandrum by ultraviolet spectroscopy
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摘要:
目的 建立基于紫外光谱和偏最小二乘回归算法的地稔水提液抗氧化活性快速预测方法。 方法 采用1,1-二苯基-2-苦腈基（DPPH）自由基清除活性表征地稔水提液的抗氧化活性，采集190～600 nm的紫外光谱，通过优化光谱波长范围和预处理方法，建立抗氧化活性与紫外光谱的最优偏最小二乘回归模型。采用Visual Basic开发应用软件，将最优模型嵌套入软件，为快速分析待测地稔水提液的抗氧化活性提供工具。 结果 紫外光谱的最优波长范围为200～290 nm，将光谱经标准化处理后建立抗氧化活性的最优偏最小二乘回归模型，校正集相关系数、拟合均方根误差、交叉验证均方根误差分别为0.887、2.20%、2.17%，验证集相关系数、预测均方根误差分别为0.868、2.08%，平均预测回收率为（100.1±2.3）%。基于所开发的软件，采集待测地稔水提液的紫外光谱后，通过软件中的预测功能可在2 s内得到抗氧化活性的快速预测结果。 结论 本方法可为地稔水提液抗氧化活性的快速预测提供依据。 Abstract:Objective To establish a rapid prediction method of the antioxidant activity in aqueous extract solutions of Melastoma dodecandrum based on ultraviolet spectroscopy and partial least squares regression algorithm. Methods The DPPH free radical scavenging effect was used to characterize the antioxidant activity of aqueous extract solutions of Melastoma dodecandrum. The ultraviolet spectra of 190-600 nm were collected. The partial least squares regression model of antioxidant activity was established after optimizing the wavelength range and preprocessing method. The software was devised using Visual Basic as the integrated development environment to provide a convenient tool for the rapid determination of antioxidant activity. Results The optimal partial least squares regression model was established based on 200-290 nm as wavelength range and unit variance scaling as preprocessing method. The correlation coefficient of calibration, root mean square error of estimation, root mean square error of cross-validation was 0.887, 2.20% and 2.17%, respectively. The correlation coefficient of validation, root mean square error of prediction was 0.868, 2.08%. The average predicted recovery was 100.1±2.3%. With the predictive function in the software, the antioxidant activity of aqueous extract solution of Melastoma dodecandrum can be calculated automatically within 2 s after collecting the ultraviolet spectra. Conclusions This study provides a rapid method for the prediction of antioxidant activity in aqueous extract solutions of Melastoma dodecandrum. -
近年来，随着肿瘤、器官移植和获得性免疫缺陷综合征(AIDS)等导致的免疫功能低下人群的增加，侵袭性真菌感染（IFIs）的发病率和病死率逐年上升[1-2]。念珠菌、隐球菌和曲霉菌是IFIs最主要的致病菌，并且造成的病死率超过90%[3]。在念珠菌属中，白念珠菌（Candida. albicans）是院内血液感染最常见的致病菌原体，其在重症监护病房（ICU）患者中致病率超过17%，病死率高达40%[4-5]。临床上治疗IFIs的抗真菌药物主要包括：多烯类（两性霉素B）、核酸类（5-氟胞嘧啶）、唑类（氟康唑）和棘白菌素类（卡泊芬净）药物（图1）[6-7]。然而，由于临床上出现抗真菌药物严重的耐药性和毒副作用，IFIs的治疗效果相当有限。因此，迫切需要研发全新机制的抗真菌药物。
组蛋白乙酰化修饰（包括组蛋白乙酰化和去乙酰化）是表观遗传学研究的重要组成部分。组蛋白去乙酰化酶（HDACs）将组蛋白和其他蛋白上的赖氨酸末端乙酰基去除，对染色体重塑和基因的表达起着重要作用[8-9]。目前HDAC抑制剂主要集中于抗肿瘤研究方向，且已有多个上市药物应用于肿瘤的治疗。据研究报道，真菌中的HDACs，如烟曲霉[10]、白念珠菌[11-12]、酿酒酵母[13]和新生隐球菌的HDACs[14-15]参与了毒力相关的过程和形态变化。因此，抑制真菌HDACs可能是治疗IFIs的有效策略。
联合药物治疗是提高临床一线药物疗效并克服真菌耐药性的有效策略之一。真菌的耐药性涉及转录调节，其中染色体重塑和组蛋白修饰起主要作用。HDACs调节的组蛋白修饰在应激信号通路中起着至关重要的作用，这可能与真菌对各种环境（包括药物）的应激反应有关[16]。此外，已有研究报道，HDAC抑制剂与唑类药物联用具有协同增效作用[17-18]。例如，HDAC抑制剂MGCD290与氟康唑联用具有协同抗多种临床真菌分离株的作用[19]。
基于此，本研究首先对8个市售的HDAC抑制剂（图2）进行体外协同抗真菌活性测试，筛选结果显示化合物Rocilinostat与氟康唑联用具有优秀的体外协同抗耐药白念珠菌活性。后续考察其与不同唑类药物联用时对不同念珠菌属的体外协同抗真菌活性，以及对正常细胞的毒性作用，以期为抗真菌药物的研发提供依据。
1. 材料和方法
1.1 实验试剂与菌株
临床分离的6株唑类耐药白念珠菌（编号：9893，10061，10060，9173，4108和0304103），2株唑类耐药热带念珠菌（编号：5008，10086），1株光滑念珠菌（编号：9073）和1株耳道念珠菌（编号：0029）由海军军医大学附属长征医院提供。菌株活化首先从−80 ℃中挑取菌株冻存液至YEPD液体培养基活化24 h,然后取10 μl菌悬液至1 ml YEPD中，并在30 ℃、200 r/min下培养16 h后待用。HUVEC细胞来源于中国科学院上海细胞库，并在新鲜配置的DMEM完全培养基中培养。
YEPD液体培养基：取10 g酵母浸膏、20 g葡萄糖、20 g蛋白胨溶解于1 000 ml三蒸水中，经高压蒸汽灭菌（121 ℃, 15 min）后，保存于4 ℃条件下备用。RPMI 1640培养基：取10 g RPMI 1640（Gibco）粉末、34.5 g吗啡啉丙磺酸、2 g NaHCO3、2.7 g NaOH溶解于1 000 ml三蒸水中，经0.22 μm的微孔滤膜过滤与灭菌后，置于4 ℃条件下保存和备用。DMEM完全培养基：按照89% DMEM基础培养基+10%胎牛血清+1%的双抗比例混匀制得，混匀后置于4 ℃条件下保存和备用。PBS缓冲液：10 × PBS 100 ml溶解于900 ml三蒸水中，经高压蒸汽灭菌（121 ℃, 15 min）后，置于4 ℃条件下保存和备用。
1.2 仪器
THZ-92A气浴恒温振荡器（上海博迅医疗生物仪器股份有限公司）、MJ-150-I霉菌培养箱（上海一恒科学仪器有限公司）、LW100T生物显微镜（北京测维光电技术有限公司）、HDC-15K高速离心机（上海泰坦科技股份有限公司）、C170二氧化碳培养箱（BINDER GmbH）、infinite M200多功能酶标仪（Tecan Austria GmbH）、高压蒸汽灭菌锅、无菌洁净工作台。
1.3 棋盘式微量液基稀释法
本实验参照美国临床和实验室标准协会（CLSI）公布的M27-A3方案中微量液基稀释法进行。首先，收集活化好的真菌细胞，PBS洗3次后用RPMI 1640培养基制成浓度为1×103 CFU/ml的菌悬液。按照每孔100 μl接种菌悬液至无菌96孔板中，1～9列加入倍半稀释的HDAC抑制剂，A～F行加入倍半稀释的氟康唑，其中G行只加氟康唑，第10列只加化合物，第11列为不加药的阴性对照组，后将96孔板置于35 °C条件下孵育48 h。测定每孔在630 nm处的吸光度A，依据公式：抑制率（%）=（A阳性对照孔−A化合物孔）/（A阳性对照孔−A阴性对照孔）× 100%，计算各孔对应的抑制率。如果某一孔和其左边孔对应的抑制率均大于80%，则该孔对应的化合物和FLC浓度分别作为FIC化合物和FIC氟康唑，利用协同指数公式：FICI =（FIC化合物./MIC80 化合物）+（FIC氟康唑/MIC80 氟康唑），计算各化合物对应的FICI。
1.4 时间-生长曲线实验
收集活化好的白念珠菌0304103稀释在RPMI 1640培养液中，保持菌浓度为1×105 CFU/ml。取5 ml稀释的菌悬液和不同浓度的待测药物加入50 ml的离心管中, DMSO组作为空白对照组和32 μg/ml FLC作为阳性对照。随后将50 ml的离心管置于30 °C条件下振荡培养（200 r/min），在多个时间点吸取不同药物组的真菌混悬液（100 μl）于96孔板上，测量A630值并使用GraphPad Prism 7作图。
1.5 真菌细胞总HDAC酶活性测试实验
收集指数生长期的白念珠菌0304103细胞（湿重为100 mg），然后用3 mg snailase、12 μl 2-巯基乙醇和3 ml snailase反应缓冲液等新鲜配置的真菌裂解液来处理它们，以制备真菌原生质体。真菌原生质体分散在PBS（20 ml）中以获得混悬液，然后往96孔板每孔中加入100 μl的混悬液和不同浓度的化合物Rocilinostat，并在35 °C下培育12 h。接着往每个孔中加入30 μmol/L的HDAC底物，于37°C下孵育6 h。随后添加100 μl HDAC酶促终止溶液并在37°C下孵育2 h。最后，在每个孔中取出100 μl培养物添加到黑板中，用Ex=360 nm，Em=460 nm来监测荧光强度并记录下来用于计算HDAC酶的抑制率。
2. 结果
2.1 化合物Rocilinostat与氟康唑联用具有协同抗真菌活性
表1列出了HDAC抑制剂单独使用或与氟康唑联合使用的体外抗真菌活性筛选结果。MIC80为抑制80%真菌细胞生长的最低药物浓度。实验结果表明，8个HDAC抑制剂单独使用对耐药白念珠菌均无直接的抗真菌活性（MIC80>64 μg/ml）；而化合物Rocilinostat（FICI=0.039）和伏立诺他（FICI=0.125）与FLC联用时均表现出良好的协同抗真菌活性。其中，化合物Rocilinostat的协同活性最佳，值得进一步研究。
表 1 单用HDAC抑制剂或者与氟康唑联用对白念珠菌0304103的体外抗真菌活性(μg/ml)抑制剂 抑制剂 氟康唑 FICI 单用 联用 单用 联用 伏立诺他 >64 4 >64 4 0.125 Rocilinostat >64 2 >64 0.5 0.039 T3516 >64 64 >64 64 2 T6016 >64 64 >64 64 2 T6421 >64 32 >64 32 1 T2157 >64 32 >64 32 1 T1726 >64 64 >64 64 2 T3358 >64 32 >64 64 1.5 注: FICI值≤ 0.5表示协同，FICI值> 4表示拮抗；0.5<FICI<4表示不相关。 2.2 Rocilinostat与氟康唑或伏立康唑联用对多种白念珠菌的抗真菌活性
为进一步考察Rocilinostat是否具广谱的抗真菌作用，挑选9株临床分离的念珠菌属菌株进行协同抗真菌活性测试。如表2所示，Rocilinostat与FLC联合使用时，对两株耐FLC的白念珠菌（C. albicans 9173，FICI=0.094; C. albicans 4108, FICI=0.5）和对FLC敏感的光滑念珠菌（C. glabrata 9073）表现出协同增效作用，而对热带念珠菌（C. tropicis）和耳道念珠菌（C. auris）没有协同抗真菌活性。当Rocilinostat与伏立康唑（VRC）联用时，对耐VRC的白念珠菌（C. albicans 10060, FICI=0.033）表现出优异的协同抗真菌活性 (表3)。
表 2 Rocilinostat与氟康唑单用或联用对多种念珠菌菌株的体外抗真菌活性[MIC80 (μg/ml)]菌株 单用 联用 FICI Rocilinostat 氟康唑 Rocilinostat 氟康唑 9893 >64 >64 64 64 2 10061 >64 >64 64 64 2 10060 >64 >64 64 64 2 9173 >64 >64 4 2 0.094 4108 >64 >64 32 32 0.5 10186 >64 >64 64 64 2 5008 >64 >64 64 8 1.125 9073 32 4 32 8 0.375 0029 64 32 >64 32 1 表 3 Rocilinostat与伏立康唑单用或联用对白念珠菌菌株的体外抗真菌活性[MIC80 (μg/ml)]菌株 单用 联用 FICI Rocilinostat 伏立康唑 Rocilinostat 伏立康唑 0304103 >64 >64 32 2 0.531 10061 >64 >64 32 0.125 0.502 10060 >64 >64 2 0.125 0.033 2.3 Rocilinostat与氟康唑联用有效抑制真菌的生长
为进一步考察化合物Rocilinostat的协同抗真菌活性，我们又开展了时间-生长曲线实验。从图3结果可以看出，高浓度的氟康唑或Rocilinostat单独使用对真菌生长无抑制作用，而Rocilinostat与不同浓度的氟康唑联用能够有效抑制真菌的生长，且呈浓度依赖趋势 (图3中抑制剂为Rocilinostat)。
2.4 Rocilinostat对真菌细胞的选择性作用
采用HUVEC（人脐静脉内皮细胞）对化合物Rocilinostat进行细胞毒性的评价。结果如表4显示，化合物Rocilinostat对正常细胞表现出低毒性，IC50值为52.17 μmol/L (22.60 μg/ml)，相当于其发挥协同抗耐药真菌（C. albicans 0304103）活性MIC80值的44倍，表明Rocilinostat对真菌细胞具有较强的选择性作用。此外，我们还测试了化合物Rocilinostat对真菌总HDAC酶的抑制活性，结果表明，Rocilinostat对真菌HDAC酶抑制活性（IC50=0.41 μmol/L）优于泛HDAC抑制剂伏立诺他（IC50=1.03 μmol/L）。
表 4 Rocilinostat对正常细胞的毒性和真菌总HDAC酶活性IC50 (μmol/L)化合物 HUVEC 白念珠菌（总HDAC酶） Rocilinostat 52.17 0.41 伏立诺他 — 1.03 注: “—”表示没有测试。 3. 讨论
本研究从市售的8个HDAC抑制剂中筛选出协同活性最佳的化合物Rocilinostat。进一步研究发现Rocilinostat与氟康唑联用对白念珠菌和光滑念珠菌具有协同增效作用。此外，化合物Rocilinostat与伏立康唑联用对临床分离的耐药白念珠菌株同样具有优秀的抗真菌活性。更值得关注的是，化合物Rocilinostat对正常细胞表现出低毒性，其对真菌细胞具有很好的选择性。因此，HDAC抑制剂Rocilinostat可以作为一种低毒、有效的唑类抗真菌药物增效剂，为抗真菌药物的发展提供了新的研究基础。
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表 1 基于不同预处理方法的PLS回归结果
预处理方法 主成分数 校正集 验证集 校正集相关系数 拟合均方根误差 交叉验证均方根误差 验证集相关系数 预测均方根误差 原始光谱 3 0.716 40.9 40.7 0.567 47.2 中心化 3 0.883 2.23 2.21 0.901 1.83 标准化* 3 0.887 2.20 2.17 0.868 2.08 SG平滑结合一阶导数 3 0.734 40.5 39.0 0.647 44.3 SG平滑结合二阶导数 1 0.756 4.05 4.27 0.786 3.68 多元散射校正 1 0.110 4.50 4.72 0.302 3.77 标准正则变换 1 0.141 4.49 4.66 0.325 3.73 SG平滑结合一阶导数+中心化 3 0.898 2.09 2.13 0.722 3.33 SG平滑结合二阶导数+中心化 3 0.879 2.26 2.47 0.655 3.75 多元散射校正+中心化 1 0.110 4.50 4.41 0.302 3.77 标准正则变换+中心化 1 0.141 4.49 4.34 0.325 3.73 SG平滑结合一阶导数+标准化 1 0.840 95.0 95.4 0.757 91.1 SG平滑结合二阶导数+标准化 4 0.911 2.01 2.18 0.721 3.55 多元散射校正+标准化 1 0.520 3.87 4.03 0.582 3.28 标准正则变换+标准化 1 0.535 3.88 4.02 0.582 3.28 注：*最优PLS回归模型。 
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表 2 验证集抗氧化活性的预测回收率（%）
编号 预测值 真实值 预测回收率 平均预测回收率 1 91.6 93.1 98.4 100.1±2.3 2 95.2 97.8 97.3 3 94.4 92.9 101.6 4 96.2 92.0 104.6 5 96.5 93.8 102.9 6 83.5 83.4 100.1 7 90.0 89.6 100.4 8 92.1 94.3 97.6 9 85.9 86.6 99.2 10 89.2 90.1 98.9
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