CN115349491B - 一种正常高值血压痰湿壅盛证动物模型的建立方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于动物模型构建技术领域，具体涉及一种正常高值血压痰湿壅盛证动物模型的建立方法，包括以下步骤：选取大鼠，随机分为正常组和模型组；正常组大鼠，灌胃1mL/100g的0.09％生理盐水，1次/日，普通饲料足量喂养；模型组大鼠灌胃1mL/100g的6％盐水，1次/日，高脂饲料足量喂养；经过180天造模完成；造模完成后，选用24个体表特征指标和13个行为学指标对正常高值血压痰湿壅盛证动物模型进行评价。本发明采用高脂高盐饮食，模拟正常高值血压人群的饮食特征，从而构建与现实更为吻合的正常高值痰湿壅盛证动物模型，具有造模方法简单、易于操作和推广的特点。
Description
技术领域
本发明属于动物模型构建技术领域，具体涉及一种正常高值血压痰湿壅盛证动物模型的建立方法。
背景技术
正常高值血压也称高血压前期，是介于正常血压与高血压之间的中间阶段，指未使用降血压药物、两次或者两次以上不同时间测得的收缩压在120～139mmHg和(或)舒张压在80～89mmHg，其进展为高血压的危险是理想血压人群的2倍。许多临床研究表明正常高值血压者已存在靶器官的损害，并与心血管危险因素及心脑血管疾病密切相关。但是该疾病通常无症状，其患病率可能被低估，更容易被忽视，随着对高血压危害认识的进一步深入，高血压的防治战略也逐渐前移到正常高值血压人群，提高对正常高值血压的认知和强化干预，才能减少正常高值血压人群进展为高血压及心脑血管事件发生，对正常高值血压的研究逐渐成为热点。
正常高值血压人群可分为无症状组、肝火炽盛证、痰湿壅盛证、肾阳虚证和阴虚阳亢证五大类，在临床中痰湿壅盛证更为普遍，尤其是身体肥胖的正常高值血压人群痰湿壅盛证更是主要症型，现代研究认为，血脂异常与中医的“痰湿”密切相关，“痰”在血压进展中发挥着重要作用，脾气不足，脾虚无力运化水液，则生湿生痰，痰与湿互结，脾运化失司，痰湿之浊阻滞气机，阻碍气血运行，则气血不畅，脉道壅滞，可发为“眩晕”、“头痛”。
为进一步深入探讨正常高值血压痰湿壅盛证本质及探寻其有效治疗中药，很有必要进行正常高值血压痰湿壅盛证动物模型复制的研究。目前虽然有正常高值血压痰湿壅盛证动物模型，但是中医证候模型的制备方法与现实并不完全吻合。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种正常高值血压痰湿壅盛证动物模型的建立方法，采用本发明，高脂高盐饲料长期喂养的WKY大鼠能作为符合正常高值血压痰湿壅盛证人群特征的动物模型，24个体表特征指标和13个行为学指标综合评价动物模型的方法能够体现中医的整体性和证候的客观性。
本发明所述的一种正常高值血压痰湿壅盛证动物模型的建立方法，包括以下步骤：
选取大鼠，随机分为正常组和模型组；
正常组大鼠，灌胃1mL/100g的0.09％生理盐水，1次/日，普通饲料足量喂养；模型组大鼠灌胃1mL/100g的6％盐水，1次/日，高脂饲料足量喂养；经过180天造模完成；
所述普通饲料为TK1004，科澳协力。
所述高脂饲料为D12491，Research Diets。
所述的大鼠选用SPF级Wistar雄性大鼠，4周龄，体重为160-200g。
所述造模完成后，选用24个体表特征指标和13个行为学指标对正常高值血压痰湿壅盛证动物模型进行评价。
在建立大鼠正常高值血压痰湿壅盛型模型时，首先分别纳入24个体表特征指标和13个行为学指标，再把体表特征指标和行为学指标中VIP值大于1的自变量重新建模，根据交叉有效性原则，最终提取2个PLS成分。
所述的24个体表特征指标和13个行为学指标为：
所述的正常组-模型组筛选的变量包括10个体表特征指标和8个行为学指标为：
本发明采用高脂高盐饮食，模拟正常高值血压人群的饮食特征，从而构建与现实更为吻合的正常高值痰湿壅盛证动物模型，具有造模方法简单、易于操作和推广的特点。
附图说明
图1为模型组筛选的变量及回归系数；
图2为模型各样本点Y变量标识预测值。
具体实施方式
1材料与方法
1.1实验动物及分组
20只4周龄SPF级雄性雄性Wistar京都种大鼠(Wistar-Kyoto rats，WKY)，体重约为180±20g，购自北京维通利华实验动物技术有限公司，随机分为正常组(N＝10)和模型组(N＝10)。
1.2实验仪器
大小鼠智能无创血压仪(BP2010A，Softron，北京，中国)；高速台式离心机(ThermoScientific公司，美国)；自主活动旷场(上海欣软信息科技有限公司，上海，中国)。
1.3药物及试剂
高脂饲料(D12491，Research Diets，美国)；普通饲料为TK1004，科澳协力。
1.4造模方法与分组
正常组大鼠，灌胃1mL/100g的0.09％生理盐水，1次/日，普通饲料足量喂养；模型组大鼠灌胃1mL/100g的6％盐水，1次/日，高脂饲料足量喂养。
1.5指标检测
1.5.1宏观指标测定
仔细观察各组动物的活动状态、毛发洁净度、毛发疏密度、毛发光泽、爪色、耳色、舌色等情况，计入一般状况表。
1.5.2体长、体重、腰围、Lee’S指数
记录大鼠的体长、体重、腰围并计算LEE’S指数，1次/周。
Lee'S指数＝体重(g)^(1/3)x10/体长(cm)。其中体长定义为鼻到肛门的距离。
1.5.3血压、心率数值
采用无创套尾法检测大鼠安静状态下的血压及心率，打开电源，选取安静、无人、温暖的环境，将温度调至38℃，敏感度设置为2，预热5min，控制测定时笼内温度保持不变，将大鼠前半身用鼠网网住并置入保温筒中，配合鼠袋包裹住，暴露尾巴在鼠袋外，将尾部穿过加压感应装置，加压感应器标志的尖端与鼠尾尖端方向保持一致，将加压感应器置于大鼠尾根处，待大鼠稳定5～10min后，点击血压测定，图像波动平稳时记录血压及心率数据，每周同一时间测量3次取平均值。
1.5.4摄食量、饮水量
每周测量三次大鼠的摄食量和饮水量并记录平均值。
1.5.5痛阈
采用光电加热尾部痛阈仪来记录大鼠的耐受热痛的时间阈值。
1.5.6体温
采用手持体温计，测量并记录大鼠的面温、腹温、足温和肛温等。
1.5.7应激反应
抓握大鼠时，观察大鼠的应激反应，并记录其反应评分。
1.5.8行为学观察
①采用旷场实验法，使用自主活动仪记录各组大鼠6min自主活动次数。分别记录其运动时间，站立次数，排便数量等。②采用十字迷宫实验法，使用实验仪器记录各组大鼠6min在十字迷宫上的活动情况。分别记录统计动物的活动度和探索度。
1.6数据统计分析
行偏最小二乘回归分析，根据变量投影重要度(Variable Importance for theProjection，VIP)筛选自变量，变量投影重要度是衡量自变量对反应变量解释能力的统计量。从而建立正常高值血压痰湿壅盛动物模型的评价方法。
2结果
2.1建立模型
本发明在建立大鼠正常高值血压痰湿壅盛型模型时，首先分别纳入24个体表特征指标和13个行为学指标，如表1所示，再把体表特征指标和行为学指标中VIP值大于1的自变量重新建模。根据交叉有效性原则，最终提取2个PLS成分。模型筛选的变量及其回归系数见表2。
表1指标测量汇总表
为了更加直观的反映自变量在模型作用，绘制了回归系数图(见图1)。从表1和图1可以看出，正常组-模型组筛选的变量包括10个体表特征指标和8个行为学指标，见表2。
表2筛选后的变量相关性系数表
2.2模型拟合效果评价
采用筛选表2中的自变量建立模型后，模型解释能力为0.9894，模型判断预测值Q2＝0.9257，表明模型达到了较高的精度。图2显示了两模型中Y变量预测值及变量标识间的吻合情况，可以发现两者有较好的一致性，利用建立的最终模型能区分正常大鼠和正常高值血压痰湿壅盛证大鼠。
Claims (1)
1.一种正常高值血压痰湿壅盛证动物模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：
选取大鼠，随机分为正常组和模型组；
正常组大鼠，灌胃1 mL/100 g的0.09%生理盐水，1次/日，普通饲料足量喂养；模型组大鼠灌胃1 mL/100 g的6%盐水，1次/日，高脂饲料足量喂养；经过180天造模完成；
所述的大鼠选用SPF级Wistar-Kyoto雄性大鼠，4周龄，体重为160-200g；
所述造模完成后，选用24个体表特征指标和13个行为学指标对正常高值血压痰湿壅盛证动物模型进行评价；
在建立大鼠正常高值血压痰湿壅盛证模型时，首先分别纳入24个体表特征指标和13个行为学指标，再把体表特征指标和行为学指标中VIP值大于1的自变量重新建模，根据交叉有效性原则，最终提取2个PLS成分；
所述的24个体表特征指标为：收缩压，舒张压，平均动脉压，心率、体重、身长、lee’s指数、进食量、饮水量、应激度、挣扎程度、大便含水量、疲劳时间、痛阈、面温、腹温、肛温、毛发光泽度、耳色、舌色、TG、CHOL、HDL_C、LDL_C；
所述的13个行为学指标为：旷场总路程、旷场中心路程、旷场进入中心次数、旷场外周路程、旷场进入外周次数、旷场站立次数、十字总路程、十字中心路程、十字进入中心次数、十字放开臂路程、十字进入放开臂次数、十字封闭臂路程、十字进入封闭臂次数；
收缩压的变量标识为x1，模型系数为-0.482734；舒张压的变量标识为x2，模型系数为0.096496；平均动脉压的变量标识为x3，模型系数为-0.128037；心率的变量标识为x4，模型系数为0.953606；体重的变量标识为x5，模型系数为-0.308938；进食量的变量标识为x8，模型系数为0.0766014；饮水量的变量标识为x9，模型系数为0.0503484；大便含水量的变量标识为x12，模型系数为-1.77528；痛阈的变量标识为x14，模型系数为-1.44425；LDL_C的变量标识为x24，模型系数为-3.12645；
旷场总路程的变量标识为x25，模型系数为-0.253357；旷场进入中心次数的变量标识为x27，模型系数为-0.255874；旷场进入外周次数的变量标识为x29，模型系数为-0.245433；旷场站立次数的变量标识为x30，模型系数为-1.11302；十字总路程的变量标识为x31，模型系数为0.262688；十字进入中心次数的变量标识为x33，模型系数为0.386254；十字封闭臂路程的变量标识为x36，模型系数为0.251324；十字进入封闭臂次数的变量标识为x37，模型系数为0.619847。
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