CN114814004B - 一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法，本发明采用UHPLC‑QTOF‑MS/MS技术结合植物代谢组学的方法，研究了生决明子和炒决明子间的差异代谢物，并基于谱效关系进一步筛选了决明子中潜在的降糖成分，初步探索决明子的降糖作用；本发明为决明子的药效物质基础研究和质量控制提供了科学有效的办法。

Description

一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法
技术领域
本发明涉及一种结合植物代谢组学和谱效关系评价决明子质量的方法。
背景技术
决明子为豆科植物决明Cassia obtusifolia L.或小决明Cassia tora L.的干燥成熟种子，是我国传统的中药，也是药食两用的品种之一。因其具有降血脂、降血糖、降血压等多种药理作用，在临床上已经被广泛应用。临床上用药主要包括生品和炒制品两种使用形式。生决明子长于清肝热、润肠燥；而炒决明子长于平肝养肾。若混用，无法保证其安全有效。目前虽收载决明子的质量标准，但对于生品和炒制品的质量鉴定专属性不强。因此，决明子的生品和炮制品的质量评价有待进一步提高，以保障临床使用的有效性和安全性。同时，开发一种能有效评价生决明子和炒决明子质量的方法迫在眉睫。
目前，国内外报道了决明子的定量和/或定量分析区分生品和炒制品均属于靶向性分析，对于全面评价研究决明子生品和炒制品的差异成分存在一定的局限性。代谢组学技术由于从整体上研究的特点引起了越来越多的关注，该技术在研究中药及其药效机制方面得到广泛的应用。植物代谢组学是代谢组学的一个重要的分支，有助于评价中药的质量和发现药效物质。因此，通过非靶向植物代谢组学能够客观的反映机体整体的变化，有助于从整体上寻找区分生决明子和炒决明子差异代谢物。
决明子生品和炒制品化学成分的差异决定了其药理活性及临床功效上的差异。作为减肥瘦身的决明子保健茶饮，其降血脂活性受到了研究者的广泛关注。相比之下，降血糖活性报道很少，发挥降糖作用的成分及作用机制尚不明确。α-葡萄糖苷酶抑制剂可以通过抑制小肠黏膜上的α-葡萄糖苷酶，通过延缓碳水化合物的消化，减缓小肠对葡萄糖的吸收，从而起到降低血糖的作用；氧化应激是机体在遭受各种有害刺激时，自由基的产生和抗氧化防御之间严重失衡，从而阻止组织损伤，应用抗氧化治疗可逆转氧化应激对组织的损伤，从而阻止或延缓高血糖的发生。因此，寻找α-葡萄糖苷酶抑制剂和抗氧化剂可能是对降糖实行有效干预的途径，本研究在区分决明子生品和炒制品的基础上，进一步探究了其药效相关的活性成分。
中药指纹图谱作为一种多指标的质量控制模式，可以全面评价中药或天然药物的质量。然而单纯用指纹图谱评价中药的质量存在一定的局限性，有必要将中药的化学指纹图谱和药效进行结合，通过一定的数学模型方法如灰色关联度分析、双变量分析、偏最小二乘回归分析等来构建谱效关系，确定相应的药效物质基础，从根本反映中药的内在质量，从而揭示中药复方作用物质基础。
发明内容
针对决明子现有质量评价方法的不足，本发明提供了一种基于植物代谢组学和谱效关系来全面、系统的评价生、炒决明子的质量差异，并进一步筛选决明子中降糖活性成分的方法，本发明为决明子的药效物质基础研究和质量控制提供科学有效的办法。
本发明的技术方案如下：
一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法，包括如下步骤：
(1)样品的分析
将待测样品粉末与甲醇混合，超声提取，过滤取续滤液，挥干得粗提物；所得粗提物用甲醇复溶后，进行超高效液相色谱-质谱(UHPLC-QTOF-MS/MS)分析，得到样品色谱图；
待测样品为生决明子或炒决明子；
超高效液相色谱的条件为：色谱柱，H$E SP ODS-A柱，5μm，250mm×4.6mm；流动相，乙腈(A)-0.1％甲酸水(B)；流速，0.8-1.2mL/min，优选1.0mL/min；柱温，30℃；紫外检测波长，285nm；
质谱的条件为：在负离子模式下扫描；毛细管电压，3.5kV；气体温度，350℃；干燥气(N2)流速，5L/min；雾化气压(N2)，35psi；破碎电压，1kV；使用自动采集模式，采集范围为m/z 100～1100；
(2)植物代谢组学的分析
精密称取生、炒决明子的粗提物，用甲醇配制成粗提物溶液；将粗提物溶液分别在步骤(1)中的超高效液相色谱-质谱条件下进行分析；采用组学数据处理软件对原始数据匹配非靶向匹配小分子数据库，使用批量递归特征提取的方式提取化合物；数据再导到软件可识别的模式后进行分析，将样品分为生、炒决明子两组，设置化合物的最低响应值、最低离子数、禁止带多电荷化合物，将数据进行归一化处理，完成数据的导入；设置化合物出现的频率、百分比参数、T-Test最大P值、最小倍数变化值，结果显示对分组有重要贡献并被选作为潜在的有显著性差异的化合物；通过多元统计分析两组样品代谢的总体差异，筛选差异代谢物；
粗提物溶液的浓度为100μg/mL，进样量为5μL；
组学数据处理软件依次为Profinder、Mass Profiler Professional Verion15.0(MPP)；
设置的条件如下：化合物的最低响应值为5000counts，最低离子数为2，禁止带多电荷化合物；化合物出现的频率为30，百分比参数为80％，T-Test最大P值为P<0.05、最小倍数变化值为FC>2.0；
多元统计分析为主成分分析、偏最小二乘判别分析、聚类分析；
(3)UHPLC指纹图谱的构建
精密称取生、炒决明子的粗提物，用甲醇配制成粗提物溶液；将粗提物溶液分别在步骤(1)中的超高效液相色谱-质谱条件下进行分析，得到相应的样品色谱图；采用中药指纹图谱相似度计算软件分析处理不同批次样品的色谱图，并分别建立生、炒决明子的指纹图谱；
粗提物溶液的浓度为100μg/mL，进样量为5μL；
(4)体外降糖活性的测定
通过α-葡萄糖苷酶抑制活性实验测定不同批次的生、炒决明子对α-葡萄糖苷酶的抑制作用，并用软件作样品的浓度与抑制率的曲线，得到α-葡萄糖苷酶的IC50值；通过ABTS自由基清除实验测定不同批次的生、炒决明子的抗氧化活性，并用软件作样品的浓度与清除率的曲线，得到ABTS的IC50值；
所用软件为SPSS 26.0；
(5)决明子降糖谱效关系的构建
结合不同批次的生、炒决明子两组样品的化学指纹图谱与其体外降糖活性的研究，通过相关统计分析方法构建样品的降糖谱效关系，得到潜在的降糖活性成分；
选取α-葡萄糖苷酶和自由基清除的IC50值作为参考系列，指纹图谱中的共同峰的峰面积作为比较系列，采用软件计算相关程度和相关顺序，获得各成分对体外降糖作用的贡献；
并且采用软件进行分析，以色谱峰的共同峰面积为变量X，生物活性水平为变量Y进行相关分析，建立两组决明子的共有峰峰面积与其药效学的Pearson相关系数；
同时结合软件进行回归分析，以两组决明子的指纹图谱各共有峰的峰面积设置为自变量(X)，不同测定的生物活性水平被视为因变量(Y)；
相关统计分析方法依次为灰色关联度分析、双变量分析、偏最小二乘回归分析；
所用软件依次为灰色系统理论建模软件(GSTA V7.0)、SPSS 26.0、SPSS 26.0；
(6)UHPLC-QTOF-MS/MS对潜在活性成分的鉴定
通过植物代谢组学筛选生、炒决明子两组样品中显著的差异代谢物，同时结合谱效关系筛选潜在的降糖活性成分，发现谱效关系得到的潜在降糖活性成分包含在植物代谢组学筛选的差异代谢物之中，按照步骤(1)中的超高效液相色谱-质谱条件获取活性成分的质谱信息；
(7)活性成分的体外活性验证
将分子对接中与α-glucosidase酶结合能力较强的四个化合物进行体外活性验证，通过软件计算各活性化合物的IC50值，结果与谱效关系、分子对接所得的结果相一致；
四个化合物为大黄素甲醚、黄决明素、橙黄决明素和决明蒽醌；
所用软件为SPSS staistics 26.0。
本发明的有益效果在于：
针对目前决明子生品和炮制品质量标准专属性不强，与临床应用相关的降糖作用的药效物质不明确的问题，本发明采用UHPLC-QTOF-MS/MS技术结合植物代谢组学的方法，研究了生决明子和炒决明子间的差异代谢物。并基于谱效关系进一步筛选了决明子中潜在的降糖成分，通过分子对接技术研究活性成分的作用机理，初步探索决明子的降糖作用。本发明为决明子的药效物质基础研究和质量控制提供了科学有效的办法。
附图说明
图1为生决明子和炒决明子化学成分PCA图。
图2为生决明子和炒决明子化学成分PLS-DA图。
图3为生决明子和炒决明子显著差异代谢物层次聚类分析热图。
图4为15批生决明子和15批炒决明子提取物的UHPLC色谱图。
图5为生决明子的双变量分析的相关系数图；A：α-葡萄糖苷酶；B：ABTS。
图6为炒决明子的双变量分析的相关系数图；A：α-葡萄糖苷酶；B：ABTS。
图7为生决明子的每个特征峰对自由基清除的VIP贡献程度；A：α-葡萄糖苷酶；B：ABTS。
图8为炒决明子的每个特征峰对自由基清除的VIP贡献程度；A：α-葡萄糖苷酶；B：ABTS。
图9为各活性成分对α-葡萄糖苷酶的抑制曲线。
具体实施方式
下面通过具体实施例进一步描述本发明，但本发明的保护范围并不仅限于此。
如无特别说明，本发明中所用到的药材与试剂均可市售获得。
实施例1样品的分析
将15批生决明子和15批炒决明子药材依次粉碎成粗粉后，编号备用。分别精密称取决明子样品粉末1.0g，置于50mL具塞锥形瓶中。加入20mL甲醇溶液，超声提取30min。过滤，精密移取续滤液5mL，挥干。残渣以1mL甲醇复溶，经0.22μm有机微孔滤膜过滤后转移到LC进样小瓶中，于-20℃下保存。
本实验采用的仪器为Agilent UHPLC系统，色谱柱H$E SP ODS-A色谱柱(5mm，250mm×4.6mm)，柱温30℃，检测波长为285nm，流速为1mL/min。洗脱梯度如表1所示。
表1梯度洗脱过程
该UHPLC系统连接到配备喷射流ESI源的6560Q-TOF质谱仪，在负离子模式下扫描。质谱仪优化参数如下：毛细管电压，3.5kV；气体温度，350℃；干燥气(N2)流速，5L/min；雾化气压(N2)，35psi；破碎电压，1kV。使用自动采集模式，采集范围为m/z 100～1100。
实施例2植物代谢组学的分析
将30批决明子样品分别进超高效液相色谱-串联高分辨质谱分析后，采用组学数据处理软件Profinder对原始数据匹配非靶向匹配小分子数据库。使用批量递归特征提取的方式提取化合物，所有峰信号强度(峰面积)归一化处理后进行峰识别、峰过滤等，再将数据转成CEF格式。数据导成MPP软件可识别的模式后，导入MPP中进行分析，将生、炒决明子分为两组，设置化合物的最低响应值为5000counts，设置化合物的最低离子数为2，设置禁止带多电荷化合物等，将数据进行归一化处理，完成数据的导入。设置化合物出现的频率为30，修改百分比参数(80％)，设置T-Test最大P值(P<0.05)、最小倍数变化值(FC>2.0)，结果显示对分组有重要贡献并被选作为潜在的有显著性差异的化合物。通过主成分分析(PCA)和层次聚类分析(HCA)统计分析生决明子和炒决明子间代谢的总体差异，筛选差异代谢物。
对两组样品间存在显著差异的1111种化合物进行了PCA分析。如1中A所示，黄点代表生决明子样本，红点代表炒决明子样本，从图中可看出，决明子生品和炮制品间存在差异且这些差异成分可以把两组决明子很好的区分开来。同时生决明子样品相对集中，表明其组内差异较小；而炒决明子样品相对较为疏散，表明其组内差异较大，这可能由于生长地域、采集时间以及炮制方式的差异。图1中B展示了PCA分析的平面图，同一种颜色所覆盖的区域代表同一组的样本数据，可以直观而明显地看出生决明子和炒决明子的样本分别聚在一起，分布在不同的颜色区域，结果表明决明子生品和炮制品之间存在显著差异。如图1中C(C-C Plot)所示，该模型显示了一个散点图，散点图结合了协方差和相关变量的载荷分布。越接近“S”的两端，两组样本之间的差异越大。可以在“S”的角落观察到有助于区分两组样品的差异化合物。图1中D显示了两组样品中1111种差异化合物的分布，结果表明这些差异化合物有助于区分生决明子和炒决明子样品。
PCA可以有效地提取主要信息，但不能足够敏感的表达具有较小相关性的变量。由于植物代谢组学数据的复杂性，当样本组间差异大而组内差异小时，无监督的分析方法可以很好的区分组间差异。反之无监督的方法就难以区分组间差异，而PLS-DA可以实现这一点。如图2所示，在PLS-DA中，得分图的可视化分析显示生决明子组和炒决明子组能彼此分开且生、炒决明子样品分离度明显，说明代谢物在两组间普遍存在显著差异。同时所建立的PLS-DA模型的精确性可达到0.925，表明模型具有高适应性和可预测性，可以有效的说明生决明子和炒决明子代谢物的差异和区别。
对生、炒决明子样品中的1111个差异化合物进行无监督层次聚类分析。树状图的颜色代表归一化后的峰值强度，红色代表高强度，蓝色代表低强度。如图3，可以观察到两个主要组的样本在含量上或类型上都存在显著的代谢差异。决明子在炮制过程中可能会因受热及酶等因素影响，导致化学成分在种类及含量上有所变化。据报道在炮制过程中，蒽醌苷的苷键水解断裂，从而使炒决明子中游离蒽醌的含量升高，结合蒽醌的含量降低；生决明子中结合蒽醌的含量明显高于炮制品，炒决明子的游离蒽醌含量高于生品，因此可以清楚的看到决明子分为生、炒两组。
实施例3 UHPLC指纹图谱的构建
为了确定具有代表性的色谱指纹图谱，使用UHPLC方法分析了30批决明子样品。取S1-S15和C1-C15粗提物，用甲醇配制成100μg/mL的溶液，样品制备方法及色谱条件同上，分别进样后(进样量为5μL)，得到决明子药材的色谱图，将图谱结果导入软件后进行色谱峰的匹配。
采用中药指纹图谱相似度计算软件分析处理不同批次样品的色谱图，两组样品中编号为S1、C1的样品的UHPLC图谱分别为参照图谱。选择中位数法生成对照图谱，采用多点校正法建立指纹图谱，并与其他批次样品色谱图进行分析。选择共有的“特征峰”，以进一步探索谱效关系。
确定生决明子的共有峰27个，炒决明子的共有峰24个。由图4可知，生、炒决明子各批次整体峰保留时间与对照图谱基本一致，表面各批次决明子药材主成分基本相同，个别峰的峰面积有所差异，说明各批次成分含量有所不同。
实施例4体外降糖活性的测定
①α-葡萄糖苷酶抑制试验
精密称取粗提物适量，用DMSO配制成一定浓度的溶液。精密称取α-葡萄糖苷酶适量，用pH 7.4的PBS溶液配制成一定浓度母液，使用前由PBS溶液将α-葡萄糖苷酶稀释成一定浓度的溶液。精密称取适量对硝基苯基-α-D-吡喃葡萄糖苷，溶于缓冲液中待用。在96孔板中加入PBS溶液，样品溶液，酶溶液，恒温下孵育后，在反应孔中加入对硝基苯基-α-D-吡喃葡萄糖苷启动反应。在酶标仪下监测吸光度值，软件导出样品组以及空白组吸收值的平均斜率，根据公式计算不同浓度样品的抑制率。用软件作样品的浓度与抑制率的曲线，得到IC50值。
粗提物的浓度为50mg/mL、25mg/mL、10mg/mL、5mg/mL、1mg/mL。
使用的α-葡萄糖苷酶的浓度为0.5U/mL。
对硝基苯基-α-D-吡喃葡萄糖苷的浓度为3.01g/mL。
α-葡萄糖苷酶抑制及检测条件：96孔板体系的总量为200μL，反应时间为10min，检测波长为405nm，监测时间为35min，隔5min检测一次吸光度值。
α-葡萄糖苷酶抑制率的计算公式为：
△Aα-葡萄糖苷酶＝1-Slope样品/Slope空白
式中，SLOPE样品——样品组的平均斜率；
SLOPE空白——空白组的平均斜率。
软件为SPSS 26.0。
②自由基清除实验
精密称取粗提物适量，用DMSO配制成一定浓度的溶液。在96孔板中加入PBS溶液，样品溶液，ABTS·+工作液，避光放置反应后，在酶标仪下监测吸光度值并计算各孔中馏分对ABTS自由基的清除率。用软件作样品的浓度与抑制率的曲线，得到IC50值。
粗提物的浓度为1mg/mL、500μg/mL、250μg/mL、100μg/mL、50μg/mL。
ABTS自由基清除及检测条件：ABTS·+工作液的使用量为200μL，反应时间为6min，检测波长为720nm，监测时间为20min，隔1min检测一次吸光度值。
ABTS自由基清除率的计算公式为：
△AABTS＝A样品－A空白
式中，A样品——含样品的反应体系后10min吸光度值的平均值；
A空白——不含样品的反应体系后10min吸光度值的平均值。
软件为SPSS 26.0。
不同批次的生、炒决明子对α-葡萄糖苷酶的抑制作用由α-葡萄糖苷酶抑制活性实验测定；抗氧化活性由ABTS自由基清除实验测定，IC50值如表2所示。
结果表明，生决明子中S3、S11表现出对α-葡萄糖苷酶较强的抑制作用；而炒决明子中C1、C3、C9表现出较强的抑制作用。对于自由基清除活性来说，生决明子的S10、S15表现出较高的ABTS自由基清除活性；而炒决明子中，S3表现出较好的ABTS自由基清除活性。
表2 15批次生/炒决明子的降糖抗氧化活性
实施例5决明子降糖谱效关系的构建
灰色关联度分析：通过上述UHPLC指纹图谱研究结合α-葡萄糖苷酶和ABTS的IC50值，研究生、炒决明子间各自的降糖谱效关系。如表3所示，生决明子共有峰除P9外，所有常见组分的相关度均大于0.6，表明其他26个常见峰可能与抗糖尿病和抗氧化活性相关。在炒决明子中，如表4所示，除P3外，所有常见组分的相关度均大于0.6，表明其他23个共有峰可能与抗糖尿病和抗氧化活性相关。
表3生决明子的灰色关联相关性和排序
表4炒决明子的灰色关联相关性和排序
双变量分析：在生决明子中，图5中A显示α-葡萄糖苷酶的降糖活性P3、P4、P7、P10、P13、P15、P17、P21、P22、P23、P24、P26、P27呈正相关。从图5中B可得，ABTS的抗氧化活性与P3、P7、P10、P13、P21、P24、P26、P27呈正相关。在炒决明子中，图6中A显示α-葡萄糖苷酶的降糖活性与P2、P4、P5、P6、P7、P10、P11、P13、P18、P19、P20、P21、P23、P24呈正相关。从图6中B可得，ABTS的抗氧化活性与P4、P5、P13、P18、P20、P23、P24呈正相关。正相关表示这些化合物的含量增加时，样品对α-葡萄糖苷酶的抑制作用以及自由基清除活性增强；否则，反之。
偏最小二乘回归分析：从图7中A可知，P27>P26>P14>P6>P3>P4>P11>P21>P18>P9>P24>P17>P13>P10>P15>P23>P22>P7对α-葡萄糖苷酶的抑制贡献较大，其中P3、P4、P7、P10、P13、P15、P17、P21、P22、P23、P24、P26、P27呈正相关。由图7中B可得，对自由基清除的VIP贡献程度为P26>P20>P25>P21>P27>P24>P15>P22>P16>P12>P4>P3>P13>P19>P23>P10>P14>P7>P17对ABTS自由基的抑制作用最大，其中P3、P7、P10、P13、P17、P21、P24、P26、P27呈正相关。从图8中A可知，炒决明子中对α-葡萄糖苷酶的抑制作用的VIP贡献程度大小顺序为：P24>P23>P17>P22>P6>P2>P18>P21>P12>P13>P10>P7>P8>P11>P20>P16>P4>P19>P15>P5。结合图6中A的双变量分析，即P2、P4、P5、P6、P7、P10、P11、P13、P18、P19、P20、P21、P23、P24呈正相关。对自由基清除活性贡献程度由图8中B可看出，即P21>P6>P17>P10>P23>P8>P7>P12>P3>P16>P18>P24>P20>P13>P5>P4>P22>P2对ABTS自由基的抑制作用最大，其中P2、P4、P5、P13、P18、P20、P23、P24呈正相关。当化合物贡献程度呈正相关时，表明这些化合物的含量增加时，对α-葡萄糖苷酶的抑制活性以及自由基清除活性是变强的；而其它色谱峰呈负相关，则表明化合物的含量增加时，活性会变弱。
实施例6 UHPLC-QTOF-MS/MS对潜在活性成分的鉴定
在本实验中，通过UHPLC-QTOF-MS/MS对降糖贡献大的活性成分进行鉴定。在生决明子中，对α-葡萄糖甘酶抑制作用及自由基清除作用贡献大的成分经鉴别，如表5所示，总共获得了13种潜在的降血糖活性化合物。在炒决明子中，对α-葡萄糖甘酶抑制作用及自由基清除作用贡献大的成分经鉴别，如表6所示，总共获得了14种潜在的降血糖活性化合物。
表5 UHPLC-QTOF-MS/MS对生决明子中潜在活性成分的鉴定结果
表6 UHPLC-QTOF-MS/MS对炒决明子中潜在活性成分的鉴定结果
实施例7活性成分的体外活性验证
分别设置大黄素甲醚、黄决明素、橙黄决明素和决明蒽醌的一系列浓度梯度，进行体外活性验证(α-glucosidase酶抑制反应及抑制活性检测条件同实施例4)，结果如图9所示。
通过SPSS staistics 26.0软件计算各活性化合物的IC50值，这四个化合物的IC50值如表7所示。结果与谱效关系、分子对接所得的结果相一致，大黄素甲醚对α-葡萄糖苷酶的抑制作用最强，其次是黄决明子，橙黄决明素和决明蒽醌抑制活性大致相同。
表7各活性成分的IC50
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)样品的分析
将待测样品粉末与甲醇混合，超声提取，过滤取续滤液，挥干得粗提物；所得粗提物用甲醇复溶后，进行超高效液相色谱-质谱分析，得到样品色谱图；
待测样品为生决明子或炒决明子；
超高效液相色谱的条件为：色谱柱，H$E SP ODS-A柱，5μm，250mm×4.6mm；流动相，乙腈A-0.1％甲酸水B；流速，0.8-1.2mL/min；柱温，30℃；紫外检测波长，285nm；
质谱的条件为：在负离子模式下扫描；毛细管电压，3.5kV；气体温度，350℃；干燥气N2流速，5L/min；雾化气压N2，35psi；破碎电压，1kV；使用自动采集模式，采集范围为m/z 100～1100；
(2)植物代谢组学的分析
精密称取生、炒决明子的粗提物，用甲醇配制成粗提物溶液；将粗提物溶液分别在步骤(1)中的超高效液相色谱-质谱条件下进行分析；采用组学数据处理软件对原始数据匹配非靶向匹配小分子数据库，使用批量递归特征提取的方式提取化合物；数据再导到软件可识别的模式后进行分析，将样品分为生、炒决明子两组，设置化合物的最低响应值、最低离子数、禁止带多电荷化合物，将数据进行归一化处理，完成数据的导入；设置化合物出现的频率、百分比参数、T-Test最大P值、最小倍数变化值，结果显示对分组有重要贡献并被选作为潜在的有显著性差异的化合物；通过多元统计分析两组样品代谢的总体差异，筛选差异代谢物；
组学数据处理软件依次为Profinder、Mass Profiler Professional Verion15.0MPP；
设置的条件如下：化合物的最低响应值为5000counts，最低离子数为2，禁止带多电荷化合物；化合物出现的频率为30，百分比参数为80％，T-Test最大P值为P<0.05、最小倍数变化值为FC>2.0；
多元统计分析为主成分分析、偏最小二乘判别分析、聚类分析；
(3)UHPLC指纹图谱的构建
精密称取生、炒决明子的粗提物，用甲醇配制成粗提物溶液；将粗提物溶液分别在步骤(1)中的超高效液相色谱-质谱条件下进行分析，得到相应的样品色谱图；采用中药指纹图谱相似度计算软件分析处理不同批次样品的色谱图，并分别建立生、炒决明子的指纹图谱；
(4)体外降糖活性的测定
通过α-葡萄糖苷酶抑制活性实验测定不同批次的生、炒决明子对α-葡萄糖苷酶的抑制作用，并用软件作样品的浓度与抑制率的曲线，得到α-葡萄糖苷酶的IC50值；通过ABTS自由基清除实验测定不同批次的生、炒决明子的抗氧化活性，并用软件作样品的浓度与清除率的曲线，得到ABTS的IC50值；
所用软件为SPSS26.0；
(5)决明子降糖谱效关系的构建
结合不同批次的生、炒决明子两组样品的化学指纹图谱与其体外降糖活性的研究，通过相关统计分析方法构建样品的降糖谱效关系，得到潜在的降糖活性成分；
选取α-葡萄糖苷酶和自由基清除的IC50值作为参考系列，指纹图谱中的共同峰的峰面积作为比较系列，采用软件计算相关程度和相关顺序，获得各成分对体外降糖作用的贡献；
并且采用软件进行分析，以色谱峰的共同峰面积为变量X，生物活性水平为变量Y进行相关分析，建立两组决明子的共有峰峰面积与其药效学的Pearson相关系数；
同时结合软件进行回归分析，以两组决明子的指纹图谱各共有峰的峰面积设置为自变量(X)，不同测定的生物活性水平被视为因变量(Y)；
相关统计分析方法依次为灰色关联度分析、双变量分析、偏最小二乘回归分析；
所用软件依次为灰色系统理论建模软件GSTA V7.0、SPSS26.0、SPSS26.0；
(6)UHPLC-QTOF-MS/MS对潜在活性成分的鉴定
通过植物代谢组学筛选生、炒决明子两组样品中显著的差异代谢物，同时结合谱效关系筛选潜在的降糖活性成分，发现谱效关系得到的潜在降糖活性成分包含在植物代谢组学筛选的差异代谢物之中，按照步骤(1)中的超高效液相色谱-质谱条件获取活性成分的质谱信息；
(7)活性成分的体外活性验证
将分子对接中与α-glucosidase酶结合能力较强的四个化合物进行体外活性验证，通过软件计算各活性化合物的IC50值，结果与谱效关系、分子对接所得的结果相一致；
四个化合物为大黄素甲醚、黄决明素、橙黄决明素和决明蒽醌；
所用软件为SPSS staistics 26.0。
2.如权利要求1所述的基于植物代谢组学和谱效关系的决明子质量评价方法，其特征在于，步骤(1)、(2)或(3)中，粗提物溶液的浓度为100μg/mL，进样量为5μL。
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