Cistanche'i keemilise mitmekesisuse funktsioon ja Cistanche'i ürtide potentsiaalsete kasvatusalade prognoosimine

Palun võtke ühendustoscar.xiao@wecistanche.comrohkemate jaoks

Alates72. Maailma Terviseassambleel on traditsiooniline meditsiin kaasatud rahvusvahelisse haiguste klassifikatsiooni (11. versioon), mis pärineb peamiselt traditsioonilisest Hiina meditsiinist ja on laialdaselt aktsepteeritud ka Kagu-Aasia riikides, nagu Jaapan, Korea ja India. Konverents tõi välja, et traditsioonilisel meditsiinil on terviseregulatsioonis oluline roll. Ravimtaimed on lisaks nõelravile ja manipuleerimisele traditsioonilise meditsiini materiaalseks baasiks. Erinevate ravimtaimede täpne kasutamine ja kombineerimine määravad traditsioonilise meditsiini ülima tõhususe1–3. Lisaks kõigub ürtide aktiivsete komponentide sisaldus ja tüüp vastavalt nende botaanilisele päritolule ja kasvukeskkonnale. Seetõttu on õige botaaniline päritolu ja sobiv kasvukeskkond kliinilise tõhususe ja turvalisuse jaoks üliolulised. Cistanche taimi kasutatakse Hiinas, Jaapanis ja mõnes Kagu-Aasia riigis väärtusliku tooniku ja söödavate ürtidena meeste hooldamisel4,5. Perekonna neli liiki on Hiinas tuntud oma potentsiaalse raviväärtuse poolest, nimelt C. deserticola, C.tubulosa, C. salsa ja C. Sinensis. Kahe esimese liigi kuivatatud mahlakad varred on registreeritud Hiina farmakopöas (2015. aasta väljaanne), nimega Cistanches Herba. Need liigid on kasulikud neerudele ja sooltele. Ülejäänud kahte liiki tarbitakse mõnes kohas või kasutatakse Cistanches Herba rikkujatena. C. salsa registreeriti kohalikes ravimtaimede standardites Gansu (1992. aasta väljaanne) ja Xinjiangi (1987. aasta väljaanne) provintsides. C. Sinensis on Hiinas ainulaadne liik. Kaasaegsed keemilised ja farmakoloogilised uuringud on näidanud, et nende ürtide keemilistel komponentidel on mitmeid toimeid, nagu ajufunktsiooni parandamine, afrodisiaakumid ja immuunsust tugevdavad toimed6. Avaldatud uuringud näitavad keemiliste koostisosade sisalduse ja tüübi erinevust erinevate Cistanche taimede vahel, milles betaiin, Krebsi tsükli vaheühendid,fenüületanoidglükosiidid, ja iridoide peeti neljaks keemiliseks markeriks, mis vastutavad C. deserticola ja C. tubulosa vahelise eristusanalüüsi eest7,8. Üksikasjalik uuring näitas, et kampneosiidi II isomeerid,tsistanosiid1 Ravimtaimede arendamise instituut, Hiina Meditsiiniteaduste Akadeemia, Peking Unioni Meditsiinikolledž, Hiina meditsiini inseneriuuringute keskus, haridusministeerium, traditsioonilise hiina meditsiini ressursside kaitse võtmeuuringute laboratoorium, administratsioon Traditsiooniline Hiina meditsiin, Hiina traditsioonilise meditsiini riiklik administratsioon, Peking, 100193, Hiina. 2 Teaduste kolledž, Sichuani Põllumajandusülikool, Ya'an, 625000, Hiina. 3 College Pharmacy, Chengdu Traditsioonilise Hiina Meditsiini Ülikool, Chengdu, 611137, Hiina. *E-post: peixjin@163.com; lfuang@implad.ac.cn

keemilised markerid kahe ülalmainitud liigi eristamiseks 9. Edasised uuringud näitasid, et kaheksafenüületanoidglükosiide võib valida keemilisteks markeriteks, et eristada Cistanche liike, mille hulka kuuluvad peamiselt C. deserticola, C. tubulosa ja C. sinensis10. Lisaks varieerub keemiliste koostisosade sisaldus sõltuvalt geograafilisest päritolust. Zhou ja tema kaasautorid märkisid, et seitsme indeksi komponendi (kasiini A, ehhinakosiid,isoakteosiidXinjiangist lõunast pärit C. tubulosa 2'-aktüüllakteosiid, kastanosiid C ja lauakülg B) olid ligikaudu kuus korda suuremad kui Kuitunil ja Hamil Hiinas11. Nende keemiliste komponentide hulgasatsetoniidja ehhinakosiidi peetakse kvaliteedikontrolli indekskomponentidekstaimne ravim. On teatatud, et need kaks komponenti parandavad ajufunktsiooni ja atsetoniid aitab peamiselt kaasa afrodisiaakumi mõjule6. Liikide leviku mudelid (SDM) on statistilised mudelid, mis on koostatud olemasolevate keskkonnamuutujatega, et järeldada liikide ökoloogilisi nõudeid. Sellised mudelid võivad vaadeldud levikuandmete põhjal kaardistada sihtliigi potentsiaalset levikut12. Siiani on SDM-e edukalt rakendatud ohustatud ja ökoloogiliste taimede levikutendentsi ennustamiseks kliimamuutuste ajal 13, 14. Nende mudelite hulgas kasutatakse MaxEnti mudelit tavaliselt lihtsa vahendina elupaiga sobivuse jaotuse ennustamiseks ainult kohaloleku andmetega ning see toimib hästi mittetäielike andmete, väikese valimi suuruse ja lünkade korral14. Koos mõne tarkvaraga (nt ArcGIS) saab uuringutega eraldada proovide kogumiskohtade keskkonna- ja kliimamuutujaid. Lisaks saab potentsiaalselt sobiva asukoha jagada kolmeks või neljaks tasapinnaks15–17. Siiski ei ole üheski uuringus teatatud kombineeritud strateegiatest, mis hõlmavad potentsiaalselt sobivaid asukohti pärast jagamist ja keemiliste komponentide sisu taimsete ravimite kvaliteedikontrolliks. Käesolevas uuringus koguti kõrgsurvevedelikkromatograafia (HPLC) kvaliteedi hindamiseks neli ohustatud Cistanche taime ja indeksitena kasutati seitset keemilist komponenti. Lisaks kasutati MaxEnti mudelit, mis oli varustatud 26 keskkonnamuutujaga, et ennustada potentsiaalselt sobivaid alasid optimaalsete liikide uurimiseks edasiseks kasutamiseks. Lõpuks analüüsiti süstemaatiliselt indeksi komponendi sisu ja sobivate alade kombinatsiooni nende ohustatud Cistanche tehaste paremaks arendamiseks ja kasutamiseks Hiinas ja teistes riikides.

Lisateabe saamiseks klõpsake siin

Kromatograafiliste analüüside tulemused.

Seitsme keemilise komponendi sisaldus arvutati nende kalibreerimiskõverate põhjal. Kalibreerimiskõverate seitse võrrandit olid Y{{0}},54{{10}}0X pluss 0,1616 (2'-atsetüüllakteosiid , R=0.9992), Y=18.5640X pluss 0.3724 (akteosiid, R=0.9821), Y {{14 }},6350X pluss 0.0090 (isoakteosiid, R=0.9999), Y=12,7460X pluss 0,0103 (tubulosiid A, R=0.9999), Y=10.638X pluss 0.1615 (tsistanosiid A, R=0.9997), Y=21.533X−0.0006 ( tsistanosiid F, R=1) ja Y=13,0740X pluss 1,1381 (ehhinakosiid, R=0.9821); kontsentratsioon (X) on horisontaaltelg ja piigi pindala (Y) on vertikaaltelg. R on korrelatsioonikoefitsient ja näitab suurepärast lineaarset korrelatsiooni nende kalibreerimiskõverate vahel. Täppiskatse (sama proovi ekstraktiivainete kuus järjestikust süstimist) näitas, et täpsus oli hea ja piigi pindala suhteline standardhälve (RSD) oli vahemikus 0,3–0,8 protsenti. Samamoodi andsid korratavus (sama proovi ekstraktiivainete kuus järjestikust süstimist) ja stabiilsustestid (sama proovi ekstraktiivainete kuus süstimist 0, 2, 4, 8, 12 ja 24 tunni järel) RSD väärtuseks 0,56–1,46 protsenti ja 1,06–3,60 protsenti vastavalt. Seitsme indeksi komponendi edasised sisuanalüüsid kuvati rühmitatud horisontaalsetes kastides, mis sisaldasid visuaalseid võrdlustulemusi ja olulisi erinevusi väiketähtedega. Seitsme komponendi taastumistesti tulemused varieerusid 99,25 protsendist 104,10 protsendini ja RSD-d jäid vahemikku 0,69 kuni 3,45 protsenti. Seetõttu oli meetod täpne. Nelja liigi seitsme indeksi komponendi sisu ja sama liigi geograafiline päritolu kuvatakse rühmitatud horisontaalsetes kastides. Mõnede keemiliste komponentide sisaldus jäi alla avastamispiiri. Seega sisaldas vaid osa joonistest nelja Cistanche liiki. Keemiline komponent 2'-atsetüüllakteosiid tuvastati ainult C. deserticolas, samas kui teistel liikidel seda käesoleva meetodiga ei tuvastatud. Siiski täheldati 2′-atsetüüllakteosiidile keskendunud erinevate geograafiliste päritolude vahel sisu erinevust. Sise-Mongoolia Alashanzuoqi komponendi sisaldus oli oluliselt kõrgem kui kolmes teises provintsis, samas kui Gansu provintsis Minqinini Tingtuhu liikide sisaldus oli oluliselt madalam kui teistes kohtades (joonis 1A). Tubulosiid A tuvastati C. deserticola ja C. tubulosa puhul. Märkimisväärset erinevust ei täheldatud kahe liigi ja isegi erineva geograafilise päritoluga sama liigi taimede vahel (joonis 1B). Neli liiki sisaldasid sama keemilist komponenti (atsetoniid). Xinjiangis Tachengist Jianga'erhanist kogutud C. salsa atsetoniidi sisaldus oli oluliselt kõrgem kui teistel liikidel ja samadel liikidel erinevatest kasvupiirkondadest. Seevastu atsetoniidi sisaldus ei erinenud oluliselt C. deserticola erineva päritoluga (see leid oli sama, mis tabeli A puhul; joonis 1C). Tsistanosiidi A tuvastati C. deserticolas ja C. salsas. Xinjiangis Tachengis asuvast Jianga'erhanist pärit C. salsa proovide sisaldus oli oluliselt kõrgem kui mujalt pärit C. deserticola proovide sisaldus. Pealegi ei mõjutanud asukoha varieeruvus komponendi sisu. See tingimus oli sama, mis tabeli A ja atsetoniidi puhul (joonis 1D). Tsistanosiidi A puhul ei kõikunud indeksi komponendi sisaldus liikide ja geograafilise päritoluga (joonis 1E). Xinjiangi Hejiaoke of Tuoli C. salsa proovide ehhinakosiidide sisaldus oli oluliselt suurem kui Xinjiangi Tachengi Jianga'erhani proovide sisaldus. C. deserticola ja C. tubulosa proovide komponentide sisaldus, olenemata nende kogumise kohast, oli oluliselt madalam kui teistes kohtades (Jianga'erhan Tachengist Xinjiangis). Lisaks ei olnud C. Sinensis'e keemilist koostist võimalik tuvastada (joonis 1F). Isoakteosiidi tuvastati kõigil Cistanche liikidel, välja arvatud C. salsa; isoakteosiidi sisaldus C. tubulosa's oli oluliselt kõrgem kui kahel teisel liigil, sõltumata Hiina päritoluprovintsidest (joonis 1G). Siin olid kõik olulised erinevused väiksemad kui P<0.5. the="" total="" contents="" of="" these="" chemical="" components="" are="" stacked="" in="" fig.="" 2="" for="" improved="" comparison="" of="" the="" seven="" styrene="" glycosides.="" herein,="" we="" hypothesized="" that="" geographical="" origins="" exerted="" a="" small="" influence="" on="">

nende keemiliste komponentide kogunemine võrreldes liikide erinevustega. C. deserticola proovides tuvastati seitset tüüpi stüreeni glükoosi. Siiski oli kogusisaldus väiksem kui C. tubelessil ja C. salsal. Tulemused näitasid, et C. salsa stüreenglükosiidide sisaldus oli kõrgeim, kuigi vedelikkromatograafiaga tuvastati ainult ehhinakosiidi, kastanosiid A ja atsetoniid. C. Sinensis sisaldas ainult isoakteosiidi ja atsetoniidi ning seega oli selles kõige madalam stüreenglükosiidide üldsisaldus. Hiina farmakopöas registreeritud standardi kohaselt peaks ehhinakosiidi ja atsetoniidi sisaldus C. deserticola puhul olema suurem kui 3 mg/g ja C. tubulosa puhul üle 15 mg/g. Tuvastamistulemused näitasid, et enamik C. deserticola proove vastas standarditele, välja arvatud proovid Changchengist, Liangzhoust Gansu provintsis (atsetoniidisisaldus oli 1,51 mg/g) ja Aibi järve piirkonnast Tachengis Xinjiangi provintsis (atsetoniidi sisaldus oli 2,18 mg). /g), mille sisaldus oli standarditest madalam. Lisaks oli C. tubulosa nukleosiidide sisaldus (8,1225 mg/g) madalam kui standardid, samas kui ehhinakosiidi sisaldus oli kõrgem kui standard (28,38 mg/g).

Potentsiaalselt sobivad piirkonnad maailmas ja Hiinas

MaxEnti ja ArcGIS-i kombineeritud arvutustega arvutati välja potentsiaalselt sobivad alad neljale Cistanche'i maitsetaimede liigile. Tulemused on toodud tabelis 1. Sarnaselt ülaltoodud jaotiste kategooriatega jaotati potentsiaalselt sobivad alad nelja klassi. Kõrge elupaigasobivusklassi osas oli kolmel liigil maailmas ligikaudu 30 km2 suuremad sobivad alad (C. deserticola: 29,2210 km2, C. Sinensis: 31,3034 km2, C. salsa: 308633 km2) võrreldes C. tubulosaga. (10,6866 km2). Nagu elupaiga kõrge sobivusklassi võrdlus näitab, oli C. deserticola suurim kasvupind (38,9267 km2) mõõdukalt sobiva klassi arvestuses (C. tubulosa: 12,4069 km2, C. Sinensis: 32,1292 km2, C. salsa: 38,5764). km2 ), samas kui C. tubulosa pindala oli endiselt kõige väiksem. Potentsiaalsete alade osas, mida peetakse sobivate viljeluskohtade potentsiaalseks levikuks, on elupaiga kõrge sobivus ja mõõdukalt sobivad klassid järgmised. Enamik C. deserticola jaoks sobivatest aladest (ligikaudu 90 protsenti) oli levinud peamiselt Hiina põhja- ja loodeosas. Lisaks tuvastati mõned potentsiaalsete viljelustingimustega alad USA lõunaosas, Edela-Iraanis, Ida-Türgis, Lõuna-Mongoolias ja Ida-Kasahstanis (joonis 3). Erinevalt ülalmainitud liikidest näis C. tubulosa olevat kogu maailmas hästi levinud, hõlmates Hiina lääneosa, Lõuna-Ameerika loodeosa, Aafrika põhjaosa ning mõningaid riike Hiina ja Aafrika vahel. Kuigi C. tubulosa potentsiaalne levik oli lai, oli liikide kogupindala võrreldes ülejäänud kolme liigiga väikseim, mille puhul kõrge elupaigasobivuse ja mõõdukate klasside pindala oli kokku 23,0935 km2. Kahe klassi puhul leiti Põhja-Egiptusest, Saudi Araabia kuningriigi läänepiirkonnast, Lõuna-Jeemenist, Araabia Ühendemiraatide põhjaosast, Lõuna-Iraanist ja Pakistanist vaid üksikuid potentsiaalseid liikide kasvuks sobivaid alasid. Suurimad alad olid endiselt Hiinas, kus ennustusalad kokku asusid riigi lääneosas (joonis 4). Sarnaselt C. deserticolaga oli C. salsa levinud peamiselt Hiina loode- ja põhjaosas, kus isendil on rekordid. Pärast MaxEnti mudeli prognoosimist oli väike ennustusala, mis võib olla sobiv kasvukeskkond Ameerika Ühendriikides ning Kasahstani ja Kõrgõzstani idaosas (joonis 5). Enamik C. Sinensise ennustatud asukohti oli levinud Põhja- ja Lääne-Hiinas. Lisaks tuvastati mõned piirkonnad Maroko keskosas, Alžeeria kaguosas ning Tšaadi ja Iraani loodeosas (joonis 6). MaxEnti arvutatud potentsiaalselt sobivad alad kuvatakse jooniste fig. 3–6, et näidata nelja liigi prognoositavat levikut Hiinas. Siin põhinesid väikseimad ennustusjaotuse kaardistamise ühikud Hiina provintsidel. Sarnaselt maailma analüüsiga põhines selles jaotises tehtud analüüs elupaiga kõrge sobivuse ja mõõdukate klasside põhjal. Ennustuspiirkonnad näitasid, et C. deserticola levis peamiselt Xinjiangi, Sise-Mongoolia, Ningxia, Gansu ja Qinghai provintsides. Kuigi mõned levikualad leidusid ka teistes provintsides, kuulusid need 2. klassi. Seetõttu olid need piirkonnad halvasti sobivad ja seega ei soovitatud liigi kasvatamiseks. C. tubulosa puhul ennustati kõiki potentsiaalselt sobivaid liigi piirkondi Hiinas Xinjiangi provintsis. Huvitav on see, et C. salsal oli Hiinas lai valik potentsiaalseid levikuid, sealhulgas Xinjiangi, Sise-Mongoolia, Ningxia, Gansu, Qinghai, Shanxi, Shaanxi ja Hebei provintsides. Pealegi tundus kogu Ningxia provints olevat liigi võimalik kasvatusala. Sarnaselt C. salsale oli ka C. Sinensisel potentsiaalseks levikuks laiad piirkonnad, välja arvatud Xinjiangi provints (kuid sellel oli ennustusala Xizangi provintsis).

Keskkonnamuutujate panus.

Kahe indeksi abil (protsent panus ja permutatsiooni tähtsus failis.html) järjestati need bioklimaatilised muutujad nende tähtsuse alusel MaxEnti mudeli jaoks. C. deserticola mudelile aitasid kaasa kolmkümmend üheksa olulist muutujat, millest srad08, tmax12, pre01 ja tmax02 olid kõige olulisemad muutujad; see tähendab, et nende panuse protsendid ületasid 10 protsenti (tabel S1). C. tubulosa puhul andsid mudelile oma panuse kakskümmend üheksa muutujat ning pre09, srad05, pre08 ja vapr08 olid olulised keskkonnategurid (tabel S2). Kolmkümmend muutujat olid C. salsamodelile kaasaaitavad muutujad ning tmax02, srad08, bio19 ja pre01 olid olulised tegurid, panuse protsendid ületasid 10 protsenti (tabel S3). Te C. Sinensise mudelil oli 35 protsenti panuse muutujaid, mille hulgas olid tmax02, bio19 ja pre12 kõige olulisemad (tabel S4).

Lisaks viidi läbi noatest, et valida olulised biokliimamuutujad, mis võivad eelnimetatud muutujatest erineda. Üldiselt kasutati muutuva tähtsuse näitamiseks kolme graafikut, nimelt reguleeritud rongi võimendust, testi võimendust ja testiandmete AUC-d. C. deserticola mudeli noakatse tulemused on näidatud joonisel S1. Siin andsid srad07, bio09 ja wind10 väga suure võimenduse, kui neid kasutati iseseisvalt või jäeti välja, mis näitab, et srad07 sisaldas iseenesest rohkem kasulikku teavet kui teised muutujad. Seevastu bio09 ja wind10, mida teistes muutujates ei olnud, näisid olevat kõige rohkem teavet. Erinevalt liikidest olid srad05, pre10 ja tmax07 C. tubulosa jaoks olulised muutujad ja andsid mudelile suure kasu. Teised muutujad, mis annavad võimenduse väärtuse, on näidatud joonisel S2. C. salsa mudeli võimendustulemused on näidatud joonisel S3. Need diagrammid näitavad, et neli muutujat andsid mudelile suurema kasu, nimelt srad11, srad06, bio09 ja pre02. MaxEnti mudeli ja C. Sinensise potentsiaalse jaotuse osas peeti olulisteks muutujateks nelja bioklimaatilist muutujat, srad11, srad12, win08 ja tmax11; need sisaldasid iseenesest rohkem kasulikku teavet kui teised muutujad (joonis S4). Seetõttu sisaldasid ülalmainitud muutujad kõige olulisemat teavet, mis andis kaasa mudeli võimenduse. Huvitaval kombel tuvastati noatesti tulemuste ja permutatsiooni tähtsuse (või protsentuaalse tähtsuse) vahel mõned erinevused. Puumuutujad (srad07, srad11 ja tmax07) olid olulised muutujad, mis suurendasid noatesti tulemusi võrreldes kahe teise meetodiga.

Iga konkreetse mudeli hindamine.

Mudeli jõudlus jagunes viide kategooriasse: ebaõnnestunud, kehv, õiglane, hea ja suurepärane (0.9

(bio09), optimaalse vahemikuga -12,6159–2,8479 kraadi . Neljas muutuja oli septembri sademete hulk (enne 09), sobiva vahemikuga 8,3762–32,4312 mm (joonis S7). C. Sinensise MaxEnt mudelil oli kolm olulist muutujat, mis aitasid enamasti kaasa liigi potentsiaalsele levikule. Päikesekiirguse sobiv vahemik detsembris (srad12) oli 6138,3161–9488,8316 kJ·m−2·day−1 ja novembri maksimumtemperatuuri vahemik (tmax11) oli -1,9115–9,6048 kraadi. Lisaks oli augustis (wind08) sobiv tuulekiiruse vahemik 2,1005–3,3054 m·s−1 (joonis S8). Teised olulised muutujad, mis aitavad kaasa nelja liigi potentsiaalsele levikule, on kokku võetud joonistel fig. S5–S8.

Arutelu

Taimne ravim on segu paljudest keemilistest komponentidest, mis aitavad kaasa haiguste süstemaatilisele sihtmärgile. Lisaks võib ühte tüüpi taimset materjali koguda erinevatest botaanilistest liikidest, millel on sarnased omadused või tõhusad komponendid. Näiteks Coptidis Rhizoma on taimne ravim, mida kasutatakse sageli; seda saadakse kolmest sarnasest taimest (Coptis Chinensis, C. deltoidea ja C. hambad) ning seda kasutatakse mitmesuguste berberiinide abil niiskuse säilitamisest põhjustatud kõhulahtisuse raviks18. Lisaks kasutatakse Polygonatum Rhizoma't Hiinas igapäevaelus immuunregulatsiooniks tavaliselt funktsionaalse toiduna; toormaterjalid on Polygonatum kingianum, P. sibiricum ja P. cyrtonema19 risoomid. Käesolev uuring hõlmas nelja liiki, millest kaks on ametlikult registreeritud Hiina farmakopöas (2015. aasta versioonis C. deserticola ja C. tubulosa). Keemiliste komponentide tulemused näitasid, et nelja liigi tüübis ja sisalduses on erinevusi. Eelkõige saab C. Sinensises tuvastada ehhinakosiidi, karotenoid A, 2'-atsetüülverbaskosiidi, antotsüaniini ja karotenoid F ning neid võib seega pidada määramisindeksiks.

kas ametliku liigi pulber on võltsitud mitteametliku taimse ravimiga. 2'-atsetüülver baskosiidi tuvastati ainult C. deserticola puhul, mis näib olevat optimaalne indekskomponent, mis näitab, et teadaolevad taimsed materjalid kuuluvad ühte neljast meie uuringus mainitud liigist. Need leiud on samad, mis meie eelmises uuringus, kus seda komponenti peeti potentsiaalseks markeriks Xinjiangist ja Sise-Mongooliast pärit C. deserticola proovide eristamisel20. Lisaks olid antotsüaniin A ja karotenoid F kahes ametlikus liigis tavalised komponendid, kuid neid ei leitud kahes teises liigis. Seetõttu võib neid keemilisi komponente kasutada ametlike ja mitteametlike liikide keemiliste markeritena, et tõhustada toorravimite kvaliteedikontrolli ravimtaimede turul. MaxEnti mudel lõi korrelatsiooni seose keskkonnamuutujate ja sihtliikide võimaliku leviku vahel kogu maailmas21, 22. Mudelil on võime ennustada praegust levikut ja potentsiaalselt sobivaid piirkondi, mida võib pidada võrdluseks liikide, eriti ohustatud liikide kasvatamisel. Üldiselt on ex-situ kaitse tõhus vahend ohustatud liikide kaitsmiseks23. Kaitsestrateegiad võivad tagada normaalse kasutamise kliinikutes. Meie uuringus olid potentsiaalsed levikupiirkonnad Hiinas Qinghai provintsis, USA lõunaosas, Edela-Iraanis, Ida-Türgis, Lõuna-Mongoolias ja Ida-Kasahstanis, mis erinesid Flora Reipublicae Popularis Sinicae (//frps. iplant.cn/fps/Cistanche protsenti 20deserticola) C. deserticola jaoks. C. tubulosa prognoositud piirkonnad on äärmiselt sarnased Flora Reipublicae Popularis Sinicae (http://frps.iplant.cn/frps/Cistanche percent 20tubulosa) andmetega, kus mainitakse, et liik on levinud Lõuna-Xinjiangi provintsis Hiina, Põhja-Aafrika, Araabia poolsaar ja Kesk-Aasia. Siin võivad C. tubulosa kasvatamiseks sobida vaid mõned alad Lõuna-Ameerika edelaosas. Piiratud kasvupiirkonnad kinnitasid meie tegeliku uurimistööga, et liigi kasvatamine nõuab piisavalt vett. Xinjiangi provintsist lõuna pool on piisavalt vett, mis sobib liikide laialdaseks levikuks. C. salsa potentsiaalselt sobivad piirkonnad erinesid kirjetes olevatest ja prognoositud piirkonnad olid suuremad kui registreeritud jaotus vastavalt http://frps.iplant.cn/frps/Cistanche percent 20salsa. Sarnaselt erines C. Sinensise prognoositud asukoht veidi aadressil http://frps.iplant.cn/frps/Cistanche percent 20sinensis olevate kirjete asukohast, eriti Maroko keskosas, Alžeeria kaguosas ning Tšaadi ja Iraani loodeosas. mis ennustusmudeli tulemuste põhjal tuvastati, et need sobivad liigi kasvuks. Kahe viimati nimetatud liigi laiad alad tähendasid, et taimekasvatajad saavad neid kahte liiki istutada, et rahuldada kohalike ürditurgude nõudlust, mis sõltuvad peamiselt looduslikest ressurssidest. Meie väliuuring näitas, et kahe liigi looduslike proovide kogumine muutub üha keerulisemaks. 2012. aastal oli 10 kvadraadis mõõtmetega 2 × 2 m umbes 2–3 looduslikku proovi, kuid 2019. aastal vajasid samad proovid 30 sama kvadraati. Need tulemused viitasid sellele, et looduslike ressursside hulk väheneb. Sobivad piirkonnad muutuvad tööstuse arengu ja teedeehituse tõttu üha piiratumaks. Seetõttu peaksid teadlased MaxEnti mudeliga ennustatud potentsiaalselt sobiva leviku põhjal püüdma neid kahte liiki kasvatada, et parandada looduslike proovide kaitset. Me ei leidnud kirjandust, mis kasutaks MaxEnti mudelite koostamisel biokliima muutujatena 12-kuu minimaalset temperatuuri, maksimumtemperatuuri, keskmist temperatuuri, sademeid, päikesekiirgust, tuule kiirust ja veeauru rõhku. Siin kasutati nelja uuritud liigi MaxEnti mudelite loomiseks süstemaatiliselt kuut muutujat (üle 12 kuu) koos 19 bioklimaatilise teguriga. Tulemused näitasid, et iga liigi potentsiaalse sobiva piirkonna ennustamine sõltus erinevatest keskkonnamuutujatest. Üldiselt oli päikesekiirgus (srad05, srad06, srad12) nelja liigi peamine mõjukas muutuja. Mai ja juunit tõlgendati vastavalt õitsemis- ja viljaperioodidena. Seetõttu võib päikesekiirgus olla peamine mõjutegur, mis määrab nelja Cistanche liigi leviku. Seitsme keemilise komponendi sisalduse kõikumiste süstemaatiliseks uurimiseks kasutati kõrgjõudlusega vedelikkromatograafia ja MaxEnti mudeli kombinatsiooni. Tulemused näitasid nelja Cistanche liigi ja erineva geograafilise päritoluga sama liigi taimede koostise tüübi ja sisu erinevusi. Lisaks saab 2'-atsetüüllakteosiidi kasutada potentsiaalse keemilise markerina C. deserticola eristamiseks kolmest teisest Cistanche taimest. Antotsüaniin A ja karotenoid F olid kahe ametliku liigi tavalised koostisosad ja seetõttu võib neid pidada keemiliseks markeriks ametlike ja mitteametlike liikide eristamiseks. C. deserticola ehhinakosiidide sisaldus varieerus oluliselt kahe sobiva potentsiaalse jaotuse vahel; Sise-Mongooliast pärit proovide sisaldus oli oluliselt suurem kui Gansu provintsi Minqini linnast võetud proovide sisaldus. Meie tulemused võivad anda võrdlusaluse nelja ohustatud Cistanche liigi täiustatud arendamiseks ja kasutamiseks Hiinas ja ümbritsevates riikides.

Andmeallikas ja bioklimaatilised muutujad.

Andmebaasidest koguti sada nelikümmend kuus rekordit nelja Cistanche taime kohta maailmas, sealhulgas väliuuringute andmed ajavahemikul 2017–2019, Global Biodiversity Information Facility (http://www.gbif.org). ), riiklik näidisteabe infrastruktuur (HTTP:// www.nsii.org.cn/) ja Hiina virtuaalne herbaarium (http://www.cvh.org.cn/). Siin kuulub C. deserticolale 49 rekordit ja C. tubulosal on maailmas 26 esinemisrekordit. C. salsal on 45 andmepunkti ja C. Sinensil on 26 saiti, mis kõik on Hiinas levitatud. Nelja liigi üksikasjalikud asukohajaotused on näidatud maailmakaardil ja on kaardistatud joonisel 10. Korduvate andmepunktide korral kasutati ainult ühte proovi, et vähendada keskkonnatingimustega seotud proovivõttu. ArcGIS (versioon 10.0, Environmental Systems Research Institute, Inc. USA) teisendas iga andmepunkti World Geodetic System 1984 geograafilisteks koordinaatideks24.

MaxEnt mudeli loomine

MaxEnti meetodi eesmärk on luua maksimaalse entroopiaga ennustusmudel, mis põhineb olemasolevatel esinemiskirjetel26, 27. Maksimaalse entroopia teooria annab suurepärase seletuse tundmatu tõenäosusjaotuse lähendamiseks28. Mudeli põhiprintsiibiks on tõenäosusjaotuse maksimaalse entroopia arvutamine sihtpiirkonnas eripiirangutingimuste korral. Arvutustulemuste valguses annab mudel sihtliikide tõenäosusjaotuse uurimisaladel. Üldiselt on keskkonnamuutujad ja esinemisandmed piiravad tingimused. Mudel kattub pidevalt teadaolevate näidisandmetega, mille puhul sihtpiirkonna tõenäosusjaotus suureneb, kuni selle maksimaalne entroopia tõuseb lähenemisläveni. Java-põhine tarkvara (versioon 3.4.1) laaditi elupaiga sobivuse simuleerimiseks vabalt alla aadressilt http://www.cs.princeton.edu/schapire/max ent. Enne mudeli loomist teisendati iga muutuja märgistatud pildifailivormingust tegevusskripti side (ASC) vormingusse, et moodustada keskkonnakihid. Valisime mudeli funktsioonideks "Automaatsed funktsioonid" (sh lineaarsed, ruut-, toote- ja hingefunktsioonid). Keskkonnamuutujate olulisuse mõõtmiseks viidi läbi noakatse. Juhusliku testi protsendiks määrati 30; see tähendab, et 70 protsenti andmepunktidest valiti juhuslikult treeningandmeteks ja ülejäänud 30 protsenti esinemiskirjetest olid katseandmed. Replitseeritud käitamise tüübina kasutati ristvalideerimist. Muude sätete jaoks valiti vaikevalikud. Pärast MaxEnti tarkvara kasutamist suutsime hankida faili (ASC-vormingus), mis kajastas elupaiga sobivuse jaotust. Fail näitas ka juhuslikku andmepunktide jaotust, mis kattis treening- ja testikomplektid kahe värviga. Te fle muudeti veelgi rasterandmeteks, et parandada sobiva asukoha tõlgendamist ja arvutamist. Lisaks liigitati rasterfail ümber nelja klassi, mis koosnesid väga madalast sobivast klassist või mittesobivast klassist (4,<0.2), low="" suitable="" class="" (3,="" threshold="" between="" [0.2,="" 0.4]),="" moderately="" suitable="" class="" (2,="" [0.4,="" 0.6])="" and="" high="" habitat="" suitability="" class="" (1,="" [0.6,="" 1])29–31.="" the="" number="" indicates="" the="" class="" number="" in="" the="" final="" figure.="" a="" commonly="" used="" threshold="" of="" 0.4="" was="" used="" for="" the="" class="" division30.="" te="" format="" transformation="" and="" calculation="" of="" suitable="" areas="" were="" completed="" by="" arctoolbox="" in="" arcgis="" software.="" the="" receiver="" operating="" characteristic="" (roc)="" curve="" and="" area="" under="" the="" curve="" (auc)="" was="" used="" to="" analyze="" the="" fitting="" capability="" and="" to="" comprehensively="" evaluate="" the="" performance="" of="" the="" well-established="" model.="" in="" general,="" the="" closer="" the="" top="" left="" corner="" the="" roc="" curve="" is="" to="" 1,="" the="" more="" robust="" the="" model.="" a="" high="" auc="" value="" implies="" a="" superior="" model="" performance,="" which="" is="" not="" affected="" by="" the="" choice="" of="" the="" threshold32.="" the="" normal="" value="" of="" the="" latter="" parameter="" is="" between="" 0.5="" and="" 1.="" in="" accordance="" with="" the="" range="" of="" parameters,="" the="" maxent="" model="" performance="" was="" categorized="" into="" six="" standards="" comprising="" a="" pure="" guess="" (auc="0.5)," fail="">

See artikkel pärineb ajakirjast Scientific Reports|(2019) 9:19737|https://doi.org/10.1038/s41598-019-56379-x