Ekološko modeliranje Cistanche Deserticola YC Ma u Alxa, Kina

Sažetak

Cistanchedeserticola YC Ma već se dugo koristi u medicinske svrhe u Kini. Uglavnom raste u kineskim pokrajinama Unutarnja Mongolija, Ningxia, Gansu i Xinjiang, a vrsta u regiji Alxa na sjeverozapadu Kine ima najizraženije kvalitete. Kako bismo objasnili kvalitetu herbalizma i zemljopisnu distribuciju cistanche deserticola, uzorkovali smo 65 samoniklih biljaka u Alxi, odredili njihov sadržaj ehinakozida i akteozida i procijenili odnos između ekološkog okoliša i kvalitete cistanche deserticola kroz modeliranje maksimalne entropije i geografski informacijski sustav. Identificirali smo područja pogodna za uzgoj visokokvalitetne vrste cistanche deserticola. Regionalizacijska analiza prikladnosti rasta pokazala je da su najutjecajniji ekološki čimbenici za rast cistanche deserticola vrsta tla, godišnje trajanje sunčanog sjaja, nadmorska visina, temperaturna sezonalnost (standardna devijacija ×100), tip vegetacije, trajanje sunčanog sjaja u vegetacijskoj sezoni, prosječna količina oborina u kolovozu i srednju temperaturu u srpnju.

Najprikladnija područja za uzgoj cistanche deserticola su jugoistočno od Ejin Bannera, središnjeg Alxa Right Bannera i sjeverno od Alxa Left Bannera. Regionalizacijska analiza prikladnosti kvalitete pokazala je da su najutjecajniji ekološki čimbenici za glikozide ucistanchedeserticola su trajanje sijanja sunca u lipnju, prosječna količina padalina u svibnju i prosječna temperatura u ožujku te najkvalitetnijicistanchedeserticola raste u gradu Dalaihob, Ejin Banner. Nakon pregleda, rezultat eksperimenta postigao je visoku točnost od 0.994, što ukazuje da su ti rezultati u skladu sa stvarnom distribucijom cistanche deserticola u Alxa. Rezultati ovog istraživanja mogu poslužiti kao znanstvena osnova za izbor mjesta za umjetne podloge za sadnjucistanchedeserticola.

Click cistanche kapsule proizvod

Uvod

Ekološki okoliš, uključujući topografiju i klimu, ključni su vanjski čimbenici koji utječu na rast, distribuciju i kvalitetu ljekovitog bilja. Kina je počela istraživati ​​regionalizaciju resursa ljekovitog bilja 1980-ih, na temelju trećeg nacionalnog istraživanja kineskih resursa Materia Medica.

Zbog tehničkih ograničenja u to vrijeme, samo čimbenici kao što su ponuda, potražnja i proizvodnja korišteni su za analizu ekološki prihvatljivih regija i rasprostranjenosti bilja1. Studije o ekološkim nišama biljaka nadograđene su kombinacijom snažne sposobnosti GIS-a za upravljanje prostornim informacijama i sposobnosti MaxEnta da predvidi potencijalnu distribuciju vrsta. Nadalje, kvantitativni odnos između ekološkog okoliša i kvalitete ljekovitog bilja može se utvrditi korištenjem korelacijske i klaster analize2,3,4. Ova metodologija regionalizacije za prikladnost rasta široko se koristi za procjenu prikladnosti podrijetla ljekovitog bilja, s dobrim rezultatima5,6. MaxEnt modeliranje jedan je od najčešće korištenih modela distribucije vrsta i izvodi automatske izračune na temelju ekoloških čimbenika za predviđanje distribucije vrsta7,8,9. Ovaj softver osigurava kompatibilnost ekoloških čimbenika, eliminira učinak subjektivnih čimbenika na proces izračuna, a rezultat modela u potpunosti ovisi o objektivnim rezultatima uzorkovanja10.

Prema nekim studijama, kada se model MaxEnt primijeni s GIS softverom, pokazuje bolju izvedbu u predviđanju distribucije potencijalnih vrsta u usporedbi s drugim modelima11,12,13. Konkretno, može postići zadovoljavajuće predviđanje čak i kada su informacije o distribuciji vrste nepotpune14,15,16. Kako se u 21. stoljeću sve više razvijala metodologija rejonizacije za prikladnost kvalitete17,18, rezultati rejonizacije prikladnosti kvalitete postali su nezamjenjivi i važni za točan odabir mjesta sadnih osnova za ljekovito bilje.

Biljke iz roda Cistanche višegodišnje su parazitske biljke iz obitelji Orobanchaceae, a većina njihovih biljaka domaćina su biljke koje vežu pijesak iz rodova kao što su Kalidium, Haloxylon, Tamarix itd. U Kini postoje četiri vrste i jedna sorta Cistanche, među kojimacistanchedeserticola (slika 1) je zabilježena u kineskoj literaturi Materia Medica kao jedan od najboljih kineskih biljnih lijekova.cistanchedeserticola ima dugu povijest medicinske upotrebe kao tradicionalni kineski recept za jačanje bubrega i toniziranje Yanga. Zbog svojih dobrih medicinskih funkcija i učinaka,cistanchedeserticola je vrlo cijenjena i poznata kao "pustinjski ginseng"19,20,21,22. Od objavljivanja Kineske farmakopeje (1977.)cistanchedeserticola se smatrala jedinim ortodoksnim izvorom Cistanche. a kasnije je utvrđeno dacistanchedeserticola je bila u nestašici u usporedbi s velikom potražnjom na tržištu.

Stoga je Cistanche tubulosa također uključena u Kinesku farmakopeju (2015.) kao još jedna prava Cistanche23. Divljicistanchedeserticola zahtijeva vrlo specifično okruženje za uzgoj, a uvjeti okoliša imaju velik utjecaj na kvalitete biljke. Stoga je rasprostranjen samo u nekim pustinjskim područjima u kineskoj Unutarnjoj Mongoliji, područjima Gansu i Xinjiang. Među tim regijama, Alxa, u Unutrašnjoj Mongoliji (97 stupnjeva 10′E–106 stupnjeva 52′E/37 stupnjeva 21′N–42 stupnjeva 47′N) najidealnije je mjesto za rastcistanchedeserticola vrste i njene biljke domaćina, Saxaul (Haloxylon ammo dendron), jer se nalazi u središnjem azijskom kontinentu, na kopnenoj visoravni daleko od mora, i ima tipičnu kontinentalnu klimu.cistanchedeserticola koja raste u Alxi ima veće i mesnatije plodove, bogata je pektinom i taninom i visoke je kvalitete, stoga je Alxa dobro poznato podrijetlo ove biljke.

Materijali i metode

Ciljane vrste

Alxa čini približno 10,000 km2 prirodnih Haloxylon ammo dendronskih šuma i više od 500 km2 umjetnih Haloxylon ammo dendronskih šuma. Prema dokumentarnim istraživanjima i obilascima, divljacistanchedeserticola uglavnom su rasprostranjene u regijama Jilantai i Aolunbulage u Alxa Left Banner, regijama Alatengaobao i Alatengzhaokesumu u Alxa Right Banner, te u Dongfeng Town, Dalaihob Town i Saihantaolai regiji Ejin Banner. Kombinirali smo tradicionalno mjerenje rute s kvadratnim mjerenjem i odabrali tri reprezentativne rute na temelju iskustvacistanchekolekcija deserticola prikupljena od lokalnih farmera i stočara.

Slijedeći ove rute, odredili smo točke uzorkovanja u Ejin banneru, Alxa lijevom banneru i Alxa desnom banneru. Koordinate (podaci o zemljopisnoj širini i dužini) za svaku točku uzorkovanja snimljene su pomoću GPS-a, a kvadrati su označeni. Slijedeći načelo ujednačenosti i reprezentativnosti, finalizirali smo 15 područja uzorkovanja u Alxi, gdjecistanchedeserticola uzorci su prikupljeni korištenjem pristupa mrežnog uzorkovanja24,25,26. Tri do pet točaka uzorkovanja postavljeno je u svakom području uzorkovanja i razmaknuto otprilike 500 do 1,000 m jedna od druge. Ukupno je bilo 65 točaka uzorkovanja. Kako sadržaj ehinakozida (EC) i akteozida (AC) varira s trajanjem rasta, trajanje rastacistanchedeserticola vrsta uzeta je u obzir. Kako bi se varijable kontrolirale unutar prihvatljivog raspona, uzorci za određivanje sadržaja prikupljani su samo u proljeće. Time su smanjene varijacije među učinkovitim sastojcima uzoraka. Položaji uzorkovanja detaljno su prikazani na slici 2. Informacije o tim uzorcima navedene su u Dodatku 1 Dodatnog materijala. EC referentne tvari (CAS: 82854-37-3) i AC referentne tvari (CAS: 50932-20-2) kupljene su od Chengdu Pufeide Biotech Co., Ltd.

Eksperimentalni aparati

HPLC (model Ultimate3000, Thermo Fisher Scientific), raspršivač (model ST-08, 1800 W, Shuaitong Electric), digitalni ultrazvučni čistač (model KQ-500DE, Sonxi Ultrasonic), laboratorijski pročišćivač vode (model AMFI -5-P, Yiyang Enterprise), elektronička analitička vaga (model AR153O, Mettler Toledo), stolna centrifuga (TGL-16G, Shanghai Anting).

metoda

U ovoj studiji odabrano je 65 točaka za prikupljanje uzoraka, te je određen sadržaj EC i AC u svim uzorcima. MaxEnt je korišten za izračunavanje prikladnosti rastacistanchedeserticola i identificirati pogodna područja za uzgoj. Kako bi se otkrila korelacija između kvaliteta začinskog bilja i njihovog ekološkog okruženja za uzgoj, karta za regionalizaciju prikladnosti kvalitetecistanchedeserticola u Alxi ucrtan je prema analizi stimulirajućih i inhibicijskih učinaka uvjeta staništa na proces akumulacije EC i AC. Tehnološki plan prikazan je na slici 3.

Prikupljanje podataka o ekološkim čimbenicima

Prikupljeni su podaci o 74 ekološka čimbenika, uključujući meteorološke podatke, podatke o vrsti tla, topografske podatke, podatke o vrsti vegetacije i sveobuhvatne meteorološke podatke (vidi Dodatne informacije za podatke korištene u ovom članku). Za analizu je bilo 69 kontinuiranih varijabli i 5 kategoričkih kontinuiranih varijabli. Meteorološki podaci prikupljani su na mjesečnoj i godišnjoj razini sa 752 površinske meteorološke postaje i automatskih meteoroloških postaja u Kini od 1951. do 2000. s rezolucijom od 1 km.

Podaci o meteorološkim faktorima za ovu studiju dobiveni su iz znanstvenih analiza i rezultata proračuna, uključujući mjesečne podatke o oborinama i prosječnoj temperaturi27. Podaci o tipu tla izvedeni su iz drugog nacionalnog istraživanja o kineskim zemljišnim resursima 1995. i korišteni su podaci o tipu tla 1:1,000,000 za Kinu28. Topografski podaci uključivali su nadmorsku visinu, nagib i aspekt s rezolucijom od 1 km 29. Podaci o vrsti vegetacije uspoređeni su na temelju podataka o vegetaciji podrodova vegetacijske karte 1:1,000,000 koju je izdao Institut za botaniku Kineske akademije znanosti30. Indeks topline i indeks hladnoće korišteni kao sveobuhvatni meteorološki podaci izvedeni su iz Kirinog toplinskog indeksa31, a indeks vlažnosti bio je Xu Wenduova modificirana verzija Kirinog indeksa vlažnosti 32.

Probir ekoloških čimbenika

Podaci atributa za svaku točku uzorkovanja izračunati su prije korištenja softvera za korelaciju za analizu. Izračunati su koeficijenti korelacije između 74 ekološka čimbenika, a zadržani su ekološki čimbenici s koeficijentima korelacije manjim od 0.8. Dvadeset i devet ekoloških čimbenika ispunjava ove zahtjeve.

Ispitivanje rada i točnosti MaxEnt-a

Podaci o točkama uzorkovanja i zadržani ekološki čimbenici zabilježeni su u softveru MaxEnt (verzija 3.3.3 k, biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent). Ova verzija softvera može identificirati kontinuirane varijable i kategoričke varijable. Diskontinuirana varijabla (kategorička varijabla) je broj koji predstavlja svaku kategoriju u kategoričkoj varijabli u istom intervalu. Ovo je opća praksa, korištenje različitih intervala bez utjecaja na konačnu korelaciju4. Maksimalni broj ponavljanja postavljen je na 106, a prag konvergencije postavljen je na 0,00005, dok su ostali parametri postavljeni na zadane vrijednosti. Skup pravila o pragu primijenjen je na "Fiksnu kumulativnu vrijednost 1", a zatim je generirana ROC krivulja. Ovi proračuni ponovljeni su deset puta. Prosječni rezultati ovih izračuna korišteni su kao konačna prikladnost staništa. Doprinos svakog ekološkog faktora rastucistanchedeserticola te je izračunata prosječna prikladnost za rast. Analiza ROC krivulje potencijalne distribucije vrsta u modelu predviđanja naširoko se primjenjuje u procjeni točnosti MaxEnt izračuna. Vrijednost AUC je pokazatelj koji se obično koristi za procjenu pokazatelja ispitivanja i procjene 33. Prag ne utječe na vrijednost AUC (područje ispod ROC krivulje) dobivenu analizom ROC krivulje.

Pogodnost za rast regionalizacijacistanchedeserticola

Modelom regionalizacije prikazana je distribucija prikladnosti staništacistanchedeserticola. Dobili smo prikladnost staništa iz 65 točaka uzorkovanja i izračunali prosjek (μ) i standardnu ​​devijaciju (σ). Pogodnost staništa je zatim podijeljena u 3 razine i u tri boje označena kao neprikladna, prikladna i optimalna područja. Klasifikacija prikladnosti koristi teoriju normalne distribucije za dodjeljivanje vrijednosti μ − 0.5σ kao praga između neprikladnih i odgovarajućih područja i vrijednosti μ plus σ kao praga između odgovarajućih i optimalnih područja. Slojevi s ekološkim slojevima učitani su u ArcMap. U sustavu simbola svojstva sloja prema klasifikaciji prikladnosti staništa Postavke.

Određivanje sadržaja indeksnih sastojaka ucistanchedeserticola

Feniletanoidni glikozidi (PhG) su najzastupljeniji glikozidi ucistanchedeserticola, a EC i AC su predstavnici ovih spojeva34,35. Prema Kineskoj farmakopeji (2015), EC i AC su indeksni sastojci za određivanjecistanchesadržaj deserticole36.cistanchedeserticola uzorci su prikupljeni sa svake točke uzorkovanja i tri paralelna uzorka su pripremljena za HPLC analizu, kako bi se izračunao prosječni sadržaj EC i AC u uzorcima sa svake točke uzorkovanja.

Kvaliteta prikladnost regionalizacijacistanchedeserticola

Provedena je analiza varijabilne korelacije između sadržaja AC i EC i svih podataka o ekološkim čimbenicima prikupljenih s točaka uzorkovanja, kako bi se uspostavio model predviđanja za AC i EC. Identificirani su ekološki čimbenici koji su zajednički utjecali na akumulaciju sadržaja EC i AC te je ispitan utjecaj ekoloških čimbenika na akumulaciju PhG. Sadržaj EC i AC korišten je kao zavisne varijable, a ekološki čimbenici kao nezavisne varijable, kako bi se uskladio linearni odnos i postavio model za regionalizaciju prikladnosti kvalitetecistanchedeserticola.

Rezultati

Probir ekoloških čimbenika

Provedena je korelacijska analiza za 74 ekološka čimbenika prikupljena s točaka uzorkovanja, a uklonjeni su čimbenici s koeficijentima korelacije većim od 0.8. Nakon pregleda zadržano je 29 ekoloških čimbenika(sl.4).

MaxEnt testiranje točnosti modela

U testu točnosti za model, AUC vrijednosti u rasponu od {{0}}.5–0.6, 0.6–0.7 , {{10}}.7–0.8 i 0.8–0.9 pokazuju da je model točnosti bio u rasponu od ekstremno niske, niske, visoke i vrlo visoke razine, odnosno 37. Na temelju izračunati rezultati MaxEnt-a, krivulja radne karakteristikecistanchedeserticola.bio zacrtan. Kao što je prikazano na sl.5, prosječna AUC vrijednost dobivena iz podataka simuliranog testiranja bila je 0.994, što ukazuje da je MaxEnt s performansama predviđanja zvuka vrlo pouzdan i točan.

Doprinos ekoloških čimbenikacistanchedeserticola

Izračunali smo doprinos okolišnih čimbenika rastucistanchedeserticola (Vidi Dodatak 2 Dopunskog materijala). Osam ekoloških čimbenika, naime tip tla, godišnje trajanje sunčevog sjaja, nadmorska visina, standardna devijacija sezonskih varijacija, tip vegetacije, trajanje sunčevog sjaja u vegetacijskoj sezoni, prosječna količina oborina u kolovozu i prosječna temperatura u srpnju, odgovorno je za više od 90 posto ukupni doprinos.

Pogodnost za rast regionalizacijacistanchedeserticola u Alexa

Karta regionalizacije prikladnosti rastacistanchedeserticola (slika 6) ucrtana je nakon ocjene prikladnosti za rastcistanchedeserticola je klasificirana u različite razine. Optimalna područja za rastcistanchedeserticola bili su smješteni u području koje okružuje grad Jilantai u središnjoj lijevoj zastavi Alxa, Tamusubulage u desnoj zastavi Alxe, grad Dongfeng u jugozapadnoj zastavi Ejin i okolno područje grada Dalaihob. Odgovarajuća područja za rastcistanchedeserticola uključuju Bayannuorigong, Yingen i njegovo okolno područje u Alxa Left Banner, okolna područja Alatengaobao i Tamusubulage u Alxa Right Banner, te Mazongshan i Saihantaolai u Ejin Banner. Predviđeno je da su preostala područja neprikladna za rastcistanchedeserticola.

Krivulje odgovora ekoloških čimbenika generirane su analizom prvih osam ekoloških čimbenika koji se tiču ​​njihovog doprinosa rastucistanche deserticola, a rezultati su sažeti na slici 7.

Tipovi tla pogodni za rastcistanche deserticola uključuju kalorijske kambisole, okomite kambisole, kalorijske solončake i luvisole (A). Vrste vegetacije pogodne za rastcistanche deserticola uključuju pustinjske stepe ili pustinjsko grmlje u umjerenom pojasu (B). Kada je standardna devijacija u rasponu od 10-16, to je povoljno za rastcistanche deserticola (C). Kada je nadmorska visina u rasponu od 500–2,000 m, pogodna je za rastcistanche deserticola (D). Unutar određenog raspona trajanja sunčeve svjetlosti, prikladnost za rastcistanche deserticola je u pozitivnoj korelaciji s godišnjim trajanjem sunčanog sjaja i trajanjem sunčanog sjaja u vegetacijskoj sezoni, što znači pogodnost rasta zacistanche deserticola raste s produljenim godišnjim trajanjem sunčanog sjaja (E). Thecistanche deserticola vrste s godišnjim trajanjem sunčeve svjetlosti od 3,000 sata iznad imaju visoku pogodnost za rast. Trajanje sunčeve svjetlosti duže od 2,000 sata u vegetacijskoj sezoni povoljno je za rastcistanche deserticola (Ž). Pogodan je za rastcistanche deserticola kada prosječna količina oborine u kolovozu pada u rasponu od 0–200 mm, dok previše oborina nije dobro za rastcistanche deserticola (G). Pogodan je za rastcistanche deserticola kada je prosječna temperatura u srpnju unutar raspona od 20 stupnjeva do 30 stupnjeva (H).

AC i EC sadržaj

Sadržaj EC i AC ucistanche uzoraka deserticole je prema propisima navedenim u važećoj kineskoj farmakopeji (2015.) i mogu se koristiti kao pokazatelj regionalizacije prikladnosti kvalitetecistanche deserticola.

Kvaliteta prikladnost regionalizacijacistanche deserticola u Alexa

Sadržaj AC i EC ucistanche Uzorci deserticole prikazani su u Dodatku 3 Dopunskog materijala. Koeficijenti korelacije između AC, EC i ekoloških čimbenika prikazani su u Dodatku 4 Dopunskog materijala. Kao što se odražava koeficijentima korelacije između AC, EC i ekoloških čimbenika, prosječno trajanje sijanja sunca u lipnju bilo je u značajnoj pozitivnoj korelaciji s akumulacijom AC i EC, a prosječna količina oborine u svibnju i kolovozu u značajnoj, negativnoj korelaciji s akumulacijom EC , a prosječna temperatura u ožujku značajno pozitivno korelira s akumulacijom AC. Također su uočene značajne korelacije između AC, EC i ekoloških čimbenika. Prosječna količina oborine u svibnju i kolovozu te indeks vlažnosti značajno su korelirali s EC, što ukazuje da su prekomjerne oborine u proljeće i ljeto nepovoljne za akumulaciju ECcistanche deserticola.

Prosječna temperatura u ožujku i trajanje sijanja sunca u lipnju značajno su pozitivno korelirali sa sadržajem AC, što ukazuje da je donekle povoljnije za akumulaciju AC kada su temperature u ožujku više i trajanje sijanja sunca u Lipanj je duži. Jednadžbe prilagodbe koje se sastoje od ekoloških čimbenika i komponenti indeksa utvrđene su na temelju korelacijskog koeficijenta: y{{0}} −0.053x1 − 0.06x2 plus 1,326 , R2 = 0.621 (y1 označava sadržaj EC, x1 označava prosječnu količinu oborine u kolovozu, a x2 označava prosječnu količinu oborine u svibnju). y2 = −0,001x1 plus 0,008x2 − 2,196, R2 = 0,499 (y2 označava sadržaj AC, x1 označava trajanje sijanja sunca u lipnju, a x1 označava prosječnu temperaturu u ožujku). Različite kvalitete sorti predstavljene su različitim bojama.

Sažetak korelacijskih koeficijenata između EC, AC i ekoloških čimbenika također pokazuje da su i trajanje sijanja sunca u lipnju i prosječna temperatura u ožujku značajno iu pozitivnoj korelaciji s akumulacijom sadržaja EC i AC, dok je prosječna količina oborine u svibnju bila značajno negativno korelira s nakupljanjem sadržaja EC i AC. Stoga je odgovarajuća jednadžba koja se sastoji od dva PhG-a (y3) i ekološkog faktora (x) uspostavljena kao y3 = −0.002x1 plus 0,015x2 − 0,048 − 4,018, R2 = 0,36, (y3 označava ukupni sadržaj EC i AC, x1 označava trajanje sijanja sunca u lipnju, x2 označava prosječnu temperaturu u ožujku, a x3 označava prosječnu količinu padalina u svibnju). Pogodnost regionalizacijacistanche deserticola temelji se na AC i EC, a to je ilustrirano na slici 8.

Prema slici 8(A), distribucija sadržaja EC ucistanche deserticola u Alxi pokazuje stalan porast od istoka prema zapadu. Nadalje, ekološko okruženje istočno od Ejin bannera i sjeverno od Alxa Right Bannera pogoduje akumulaciji EC-a, dok je klima Alxa Left Bannera relativno nepovoljna za akumulaciju EC-a, što ukazuje da je to najneprikladnije stanište za akumulaciju EC sadržaja u Alxa. Gradovi Saihantaolai, Dongfeng i njihova okolica najpovoljnija su područja za akumulaciju sadržaja EC ucistanche deserticola. Slika 8(B) pokazuje da distribucija sadržaja AC ucistanche deserticola u Alxa općenito je u skladu s EC. Slika 8(C) prikazuje integraciju regionalizacije prikladnosti na temelju EC i AC. Pokazalo se da jecistanchevrste deserticola koje rastu u istočnom dijelu Ejin Bannera imaju najbolju ukupnu kvalitetu, što sugerira dacistanchedeserticola vrste proizvedene u Saihantaolai, Dongfeng Town, Dalaihob Town i Subornaoer imaju najviše razine aktivnih sastojaka.

Rasprava

Usporedba rezultata studija s drugima

Naše studije podudarale su se s rezultatima prethodnih studija o prikladnosti staništacistanche deserticola.

Analiza rezultata kvalitetne regionalizacije

U ovoj studiji, EC i AC sadržajicistanche deserticola mjerena su kako bi se istražio odnos između ekološkog okoliša i kvalitete rastacistanche deserticola na temelju ekoloških čimbenika i MaxEnt modela, za analizu regionalizacije prikladnosti rasta i prikladnosti kvalitetecistanchedeserticola. Sadržaj EC i AC i dva pozitivna faktora korelacije linearno su analizirani i R2 je bio 0.621 odnosno 0.499. R2 nije dosegao idealnu vrijednost, što bi moglo biti posljedica rijetkosti vrste i ograničenog broja uzoraka. Kako bismo dodatno provjerili pouzdanost rezultata, upotrijebili smo analizu glavnih komponenti (PCA) za ilustraciju koncentracije biljnog metabolita i odnosa okoliša. Objašnjenje ukupne varijance prikazano je u Dodatku 5 Dodatnog materijala. Stopa doprinosa kumulativne varijance prvih 8 karakterističnih glavnih komponenti korijena bila je 91,884 posto, što je pokrivalo većinu informacija. To ukazuje da prvih 8 glavnih komponenti može predstavljati početnih 29 indikatora za analizu utjecaja klime na akumulaciju aktivnih komponenti ucistanche deserticola. Prvih 8 karakterističnih korijena PCA sadrži tipove tla, produženo godišnje trajanje sunčanog sjaja, standardnu ​​devijaciju, tipove vegetacije, prosječnu temperaturu u srpnju, nadmorsku visinu, osunčanost tijekom vegetacijske sezone i prosječnu količinu oborina u kolovozu, što je u skladu s rezultatima korelacijska analiza.

Sažetak koeficijenata korelacije sugerira da tri ekološka faktora pokazuju istu tendenciju da budu značajno povezani s akumulacijom sadržaja EC i AC, a to su trajanje sijanja sunca u lipnju, prosječna temperatura u ožujku i prosječna količina oborine u svibnju. Kako su EC i AC reprezentativni aktivni sastojci PhG-a, može se zaključiti da ova tri ekološka čimbenika mogu značajno utjecati na sintezu PhG-a ucistanche deserticola. Cilj nam je bio proučiti regionalizaciju proizvodnje drugih ljekovitih biljaka koje sadrže PhG u Alxi, te otkriti distribuciju PhG u ljekovitom bilju na ovom području.

Usporedba između područja odabranih na temelju prikladnosti regionalizacije u ovoj studiji i tradicionalnih područja uzgojacistanche deserticola sugerira da su većina područja s visokom prikladnošću ona tradicionalna uzgojna područja. Iako je raspon uzorkovanja proširen kako bi se povećala vrstacistanche deserticola za probati, neke divljecistanche deserticola vrste koje rastu na nepoznatim područjima nisu bile uključene u ovu studiju zbog ograničenja, poput ekoloških uvjeta. Ova nepoznata područja bit će uključena u naša daljnja istraživanja.

Rezultat kvalitetne regionalizacije Cistanche deserticola u Alexa

Metoda ove regionalizacijske studije može se koristiti za usmjeravanje proizvodnje i točniju identifikaciju visokokvalitetnih područja, za uspostavljanje umjetnih osnova za sadnjucistanche deserticola u tim krajevima. Tip tla, godišnje trajanje sunčevog zračenja, nadmorska visina, temperaturna sezonalnost (standardna devijacija ×100), tip vegetacije, trajanje sunčevog zračenja u vegetacijskoj sezoni, srednja količina oborina u kolovozu i srednja temperatura u srpnju najvažniji su čimbenici koji utječu na rastcistanche deserticola. Trajanje osunčanosti u lipnju, prosječna temperatura u ožujku i prosječna količina padalina u svibnju najvažniji su čimbenici koji utječu na kvalitetucistanche deserticola. Predlažemo da grad Dalaihob odaberete kao središte umjetnogcistanche baze za sadnju deserticole u Alxi, u pokušaju promicanja izgradnje GAP proizvodnih baza te zaštite i njege ljekovitog bilja u Alxi. Ekonomske koristi sadnjecistanchedeserticola poboljšat će se budući da se usvajaju znanstvene tehnike upravljanja poljima za kontrolu ekoloških čimbenika u području sadnje.

Dostupnost podataka

Skup podataka od 74 ekološka čimbenika pruža baza geoprostornih mrežnih informacija Kineske medicine u Pekingu.

Reference

1. Kineska nacionalna korporacija tradicionalne kineske medicine. Regionalizacija tradicionalne kineske medicine. Science Press, Peking (1997).

2. Phillips, SJ, Anderson, RP & Schapire, RE Modeliranje maksimalne entropije geografske distribucije vrsta. Ecol. Model. 190, 231–259 (2006).

3. Elith, J. i sur. Statističko objašnjenje MaxEnta za ekologe. Ronioci. Distribucija 17, 43–57 (2011).

4. Zhu, SD i sur. Regionalizacija kineskog materijala Medicinska kvaliteta temeljena na modelu maksimalne entropije: studija slučaja atractylodes lancea. Sci. Rep. 7, 42417 (2017).

5. Qin, A. i sur. Maxent modeliranje za predviđanje utjecaja klimatskih promjena na potencijalnu rasprostranjenost Thuja sutchuenensis Franch., izrazito ugrožene crnogorice iz jugozapadne Kine. Glob. Ecol. Očuvati 10, 139–146 (2017).

6. Zhang, XB, Guo, LP & Huang, LQ Napredak kineske materijalne medicinske regionalizacije. Brada. J. Agr. Res. - Reg. Plan. 31, 64–69 (2010).

7. Mohammadi, S., Ebrahimi, E., Moghadam, MS & Bosso, L. Modeliranje trenutne i buduće potencijalne distribucije dvaju pustinjskih jerboa pod klimatskim promjenama u Iranu. Ecol. Obavijestiti. 52, 7–13 (2019).

8. Moraitis, ML, Valavanis, VD & Karakassis, I. Modeliranje učinaka klimatskih promjena na distribuciju bentoskih indikatorskih vrsta u istočnom Sredozemnom moru. Sci. Ukupno. Environ 667, 16-24 (2019).

9. Bosso, L. i sur. Gubitak potencijalnog staništa šišmiša nakon jakog šumskog požara: brza procjena temeljena na modelu. Int. J. Divlji požar. 27(11), 756–769 (2018).

10. Merow, C., Smith, MJ & Silander, JA Jr. Praktični vodič za MaxEnt za modeliranje distribucije vrsta: što radi i zašto su unosi i postavke važni. Ekografija 36(10), 1058–1069 (2013).

11. Kalboussi, M. & Achour, H. Modeliranje prostorne distribucije vrsta zmija u sjeverozapadnom Tunisu korištenjem maksimalne entropije (Maxent) i Geografskog informacijskog sustava (GIS). J. Šumarstvo Res. 29(1), 233–245 (2018).

12. Bosso, L., De Conno, C. & Russo, D. Modeliranje rizika koji predstavlja zebrasta školjka Dreissena polymorpha: Italija kao studija slučaja. okoliš. Upravljati. 60(2), 304–313 (2017).

13. Yuan, HS, Wei, YL & Wang, XG Maxent modeliranje za predviđanje potencijalne distribucije Sanghuang, važne skupine ljekovitih gljiva u Kini. Gljivične. Ecol. 17, 140–145 (2015).

14. Renner, IW & Warton, DI Ekvivalencija MAXENT i modela procesa Poissonove točke za modeliranje distribucije vrsta u ekologiji. Biometrija. 69(1), 274–281 (2013).

15. Moreno, R., Zamora, R., Molina, JR, Vasquez, A. i Herrera, M. Á. Prediktivno modeliranje mikrostaništa za endemske ptice u umjerenim šumama južnog Čilea korištenjem maksimalne entropije (maxent). Ecol. Obavijestiti. 6, 364–370 (2011).

16. Yang, XQ, Kushwaha, SPS, Saran, S., Xu, JC & Roy, PS Maxent modeliranje za predviđanje potencijalne distribucije lijekova; biljka, Justicia adhatoda l. u manjem podnožju Himalaje. Ecol. inž. 51, 83–87 (2013).

17. Yu, J., Tang, YX & Guo, SL Usporedba geografske distribucije Racomitriuma i Grimmia u Kini korištenjem ArcGIS i MaxEnt softvera. Plant Sci. J. 30, 443–458 (2012).

18. Sobek-Swant, S., Kluza, DA, Cuddington, K. & Lyons, DB Potencijalna distribucija smaragdnog jasenovca: Što možemo naučiti iz modela ekoloških niša pomoću Maxenta i GARP-a? Forest Ecol. Upravitelj 281, 23–31 (2012).

19. Wang, T., Zhang, XY & Xie, WY Cistanche deserticola yc ma, "pustinjski ginseng": pregled. Am. J. Chin. Med. 40, 1250083 (2014).

20. Nan, ZD i sur. Protuupalni iridoidi iz stabljika Cistanche deserticola uzgojenih u pustinji Tarim. Brada. J. Nat. Med. 14, 61–65 (2016).

21. Yu, Q., Li, X. & Cao, X. Kardioprotektivni učinci ekstrakta bogatog feniletanoidnim glikozidom iz Cistanche deserticola kod infarkta miokarda izazvanog ishemijom-reperfuzijom u štakora. Ann. Vasc. Surg. 34, 234–242 (2016).

22. Hao, YY, Yue, LJ, Kang, JJ & Wang, SM Napredak istraživanja o "pustinjskom ginsengu" - Cistanche deserticola i miometrijskom solariju. Acta Prataculturae Sin. 21, 286–293 (2012).

23. Lin, RC Zhong Guo Yao Cai Ming Lu. Science Press, Peking (2011).

24. Zhou, LY i sur. Istraživanje resursa ljekovitog bilja planine Huangfu u gradu Chuzhou na temelju metode uzorkovanja pomoću mreže. Brada. J. Chin. Mater. Med. 38, 1688-1691 (2013).

25.Hirzel, A. & Guisan, A. Što je optimalna strategija uzorkovanja za modeliranje prikladnosti staništa. Ecol. model. 157, 331–341 (2002).

26. Guisan, A., Theurillat, JP & Kienast, F. Predviđanje potencijalne distribucije biljnih vrsta u alpskom okruženju. J. Veg. Sci. 9, 65–74 (2010).

27. Nacionalni meteorološki informacijski centar, Kineska meteorološka uprava. Kineska mreža meteoroloških podataka, Peking, Kina

28. Ured za drugo nacionalno istraživanje tla Kine. Serija tla Kine. China Agricultural Press (1996).

29. Informacijski centar računalne mreže, Kineska akademija znanosti. Oblak geoprostornih podataka, Peking, Kina

30. Kineska akademija znanosti Urednički odbor kineske vegetacijske karte. Karta vegetacije Narodne Republike Kine (1: 1 milijun). Geološka izdavačka kuća, Peking (2007).

32. Kira, T. Nova klasifikacija klime u istočnoj Aziji kao osnova za poljoprivrednu geografiju. Kyoto, Japan: Hortikulturni institut Sveučilišta Kyoto (1945.).

33. Hanley, JA & McNeil, BJ Značenje i upotreba područja ispod krivulje radne karakteristike prijemnika (ROC). Radiologija. 143, 29–36 (1982).

34. Boakye-Yiadom, M. et al. Kemijski sastojci iz stabljika Cistanches deserticola. Brada. Herb Med. 8, 293–296 (2016).

35.Luo, GM & Huang, YL Napredak istraživanja farmakoloških učinaka Echinacoside u Cistanche deserticola. Azijsko-pacifička tradicija. Med. 10, 58–60 (2014).

36.Komisija kineske farmakopeje. Farmakopeja Narodne Republike Kine. China Medical Science Press, Peking (2015).

37. Che, L., Cao, B., Bai, CK, Wang, JJ & Zhang, LL Prediktivna distribucija i procjena prikladnosti staništa Notholirion bulbuliferum na temelju MaxEnt i ArcGIS. Brada. J. Ecol. 33, 1623-1628 (2014).

Priznanja

Zahvaljujemo National Resource Center for Chinese Materia Medica na podacima o ekološkim čimbenicima. Također zahvaljujemo recenzentima na njihovim komentarima na rukopis. Ovaj rad poduprli su Kineski sustav istraživanja poljoprivrede (CARS-21) i Projekt planiranja znanosti i tehnologije autonomne regije Unutrašnje Mongolije, Kina (201701040).

For more information:1950477648nn@gmail.com