微生物天然產(chǎn)物早期鑒別及去重復(fù)方法研究進(jìn)展

摘要：微生物天然產(chǎn)物具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)多樣性。隨著研究的深入，研究者在進(jìn)行天然產(chǎn)物篩選時(shí)遇到已知化合物的機(jī)會(huì)加大，有必要在研究的早期對(duì)粗提物中的化合物進(jìn)行早期鑒別及去重復(fù)，以減少不必要的人力、物力及財(cái)力的浪費(fèi)。文章對(duì)涉及天然產(chǎn)物早期鑒別及去重復(fù)的方法——薄層層析技術(shù)（TLC）、高效液相色譜（HPLC）-光譜聯(lián)用技術(shù)及天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)在天然產(chǎn)物早期鑒別及去重復(fù)中的應(yīng)用進(jìn)行綜述，以期為新藥的研究與開(kāi)發(fā)提供一些借鑒。

關(guān)鍵詞：微生物天然產(chǎn)物；早期鑒別；去重復(fù)；薄層層析；液相色譜-光譜聯(lián)用技術(shù)；數(shù)據(jù)庫(kù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TQ028.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）22-5409-06

20世紀(jì)20年代弗萊明博士從青霉菌中發(fā)現(xiàn)青霉素揭開(kāi)了有目的地利用微生物次生代謝產(chǎn)物的序幕。經(jīng)過(guò)80多年的研究，目前已經(jīng)報(bào)道的具有生物活性的微生物次生代謝產(chǎn)物達(dá)到了20 000個(gè)以上[1]。其中，一些具有重要的生物活性的微生物天然產(chǎn)物已被開(kāi)發(fā)成為醫(yī)藥、農(nóng)藥[2-4]，如青霉素、頭孢菌素、他汀類(lèi)藥物、環(huán)孢菌素A、阿維菌素、Strobilurin類(lèi)殺菌劑等，在農(nóng)藥及醫(yī)藥中占據(jù)了相當(dāng)大的比重。微生物天然產(chǎn)物成為新藥開(kāi)發(fā)的重要源泉。盡管跨國(guó)醫(yī)藥企業(yè)在20世紀(jì)90年代對(duì)天然產(chǎn)物研究與開(kāi)發(fā)的興趣曾經(jīng)一度下降，但由于組合化學(xué)及高通量篩選并未為其帶來(lái)預(yù)期的結(jié)果，這些企業(yè)對(duì)天然產(chǎn)物的研究已經(jīng)在復(fù)蘇，天然產(chǎn)物在新藥的研究與開(kāi)發(fā)中發(fā)揮著重要的作用[5-10]。

據(jù)估計(jì)，開(kāi)發(fā)一種新藥平均要花10～15年的時(shí)間，總費(fèi)用已超過(guò)10億美元[11]。在從微生物天然產(chǎn)物中進(jìn)行藥物篩選研究時(shí)，研究者經(jīng)常會(huì)碰到已知的化合物或不感興趣的化合物。為了避免不必要的人力、物力及財(cái)力的浪費(fèi)，研究者應(yīng)盡可能在研究的早期對(duì)微生物粗提物中的化合物進(jìn)行初步鑒別，排除其中的已知化合物或重復(fù)的化合物。微生物天然產(chǎn)物早期鑒別及去重復(fù)的一般流程見(jiàn)圖1。以往人們利用紙層析、薄層層析進(jìn)行微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別及去重復(fù)。目前，高效液相色譜（HPLC）已廣泛應(yīng)用于微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別及去重復(fù)，與高效液相色譜技術(shù)聯(lián)合使用的現(xiàn)代分析技術(shù)的發(fā)展，使微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別及去重復(fù)更為方便。而天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，則大大簡(jiǎn)化了微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別與去重復(fù)的過(guò)程。本研究對(duì)用于微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別及去重復(fù)的方法進(jìn)行總結(jié)，以期對(duì)微生物天然藥物的研究與開(kāi)發(fā)提供一點(diǎn)借鑒。

1 薄層層析

微生物在次生代謝過(guò)程中產(chǎn)生復(fù)雜的次生代謝產(chǎn)物。這些復(fù)雜組分的物理化學(xué)性質(zhì)不同，其在不同的溶劑系統(tǒng)中擴(kuò)散的速度不同。用于微生物次生代謝產(chǎn)物分離的材料包括紙、硅膠、氧化鋁等。事實(shí)上，從20世紀(jì)40年代開(kāi)始紙層析技術(shù)就被用于微生物產(chǎn)生的化合物的早期鑒別與去重復(fù)。在20世紀(jì)80年代，Zahner等[12]根據(jù)不斷增加的薄層層析（TLC）色譜及顯色劑知識(shí)，提出了一個(gè)基于薄層層析的微生物天然產(chǎn)物的篩選策略——化學(xué)篩選。微生物提取物經(jīng)薄層硅膠層析展開(kāi)后，可在紫外及可見(jiàn)光下記錄層析樣品的層析情況；另外，利用多個(gè)顯色劑對(duì)層析后的樣品進(jìn)行顯色。通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)中已知化合物進(jìn)行對(duì)比，可初步確定樣品中的化合物是否為數(shù)據(jù)庫(kù)中的化合物。該方法在德國(guó)漢高研究所（HKI）和HOECHST制藥公司得到運(yùn)用，利用該方法對(duì)8 000株微生物進(jìn)行了篩選，分離到259個(gè)化合物，其中129個(gè)化合物是新結(jié)構(gòu)化合物。新化合物分離的比率達(dá)到50%[13]。云南大學(xué)微生物研究所李銘剛等[14，15]通過(guò)與HKI合作，利用其TLC數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)一株嗜堿放線(xiàn)菌的次生代謝產(chǎn)物進(jìn)行了早期鑒別，從中分離到了兩個(gè)活性化合物。Filtenborg等[16，17]也采用TLC方法，結(jié)合可見(jiàn)光、紫外線(xiàn)及顯色劑，對(duì)真菌產(chǎn)生的毒素進(jìn)行了篩選。但是該方法的最大缺陷是分辨率不高、自動(dòng)化水平不高，特別是對(duì)一些未知化合物缺乏有效的鑒別手段，對(duì)化合物的快速鑒別依賴(lài)于數(shù)據(jù)庫(kù)中化合物的數(shù)量。

2 液相色譜（LC）技術(shù)與光譜技術(shù)聯(lián)用

20世紀(jì)60年代末至70年代初，科克蘭（Kirkland）等人開(kāi)發(fā)了世界上第一臺(tái)商業(yè)高效液相色譜儀，開(kāi)啟了HPLC時(shí)代[18]。隨著技術(shù)的發(fā)展，如柱料的改進(jìn)、高壓泵的應(yīng)用，HPLC技術(shù)的分離效果提高迅速，而與計(jì)算機(jī)聯(lián)用則大大提升了高效液相色譜的自動(dòng)化程度。LC技術(shù)已廣泛應(yīng)用于生物活性物質(zhì)的分離、純化。將具高分離性能的LC技術(shù)與能夠獲取豐富化學(xué)結(jié)構(gòu)信息的光譜技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)一次或少數(shù)幾次分析即可全面地獲得整個(gè)微生物粗提物的化學(xué)組成、含量及結(jié)構(gòu)等信息，在研究的早期即鑒別或鑒定出化合物的結(jié)構(gòu)及預(yù)測(cè)出新化合物的存在，達(dá)到對(duì)生物活性物質(zhì)進(jìn)行快速篩選的目的，大大促進(jìn)了微生物來(lái)源的有生物活性的新化合物的發(fā)現(xiàn)。

2.1 與紫外光譜聯(lián)用（LC-UV）

微生物粗提取物通過(guò)色譜柱分離后，含有某一特定化合物的流動(dòng)相在通過(guò)光電二極管陣列檢測(cè)器時(shí)，計(jì)算機(jī)的色譜工作站可獲得這一化合物的紫外光譜圖。色譜工作站可將獲得的紫外圖譜存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，并可與建立的已知或標(biāo)準(zhǔn)化合物的紫外圖譜庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，快速確定該化合物是否為已知化合物。此外，紫外光譜還可提供一些被檢測(cè)的化合物的結(jié)構(gòu)信息。液相與紫外光譜技術(shù)的聯(lián)用，已廣泛應(yīng)用于微生物天然產(chǎn)物的化學(xué)篩選，研究者利用這一手段結(jié)合生物活性篩選，從微生物中發(fā)現(xiàn)了一些新的生物活性化合物[19-31]。德國(guó)Goettingen大學(xué)的Laatsch教授研究小組建立了天然產(chǎn)物標(biāo)樣及分離的天然活性化合物的紫外圖譜庫(kù)，用于微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別與排重。受到資源的制約，這種自建的數(shù)據(jù)庫(kù)中化合物的數(shù)量相對(duì)較小。丹麥理工大學(xué)的研究者建立了自動(dòng)比較LC所得到的化合物紫外圖譜的方法，并利用此方法發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)新的化合物[32，33]。隨著LC技術(shù)的發(fā)展，超高效液相色譜（UPLC）在微生物天然產(chǎn)物分析中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。利用UPLC與光電二極管陣列檢測(cè)器聯(lián)用，可更為迅速地進(jìn)行微生物粗提取物中化合物組成的分析[34]。光電二極管陣列檢測(cè)器的缺點(diǎn)在于不能檢測(cè)不具有發(fā)色基團(tuán)的微生物天然產(chǎn)物。此外，由于可供分析的已知化合物的數(shù)量有限，采用此種方法能夠剔除的僅為已有的化合物。

2.2 與質(zhì)譜聯(lián)用（LC-MS）

質(zhì)譜儀具有靈敏度高的特點(diǎn)，通常可檢測(cè)到納克乃至皮克級(jí)的化合物，可獲得被檢測(cè)化合物的分子量與結(jié)構(gòu)信息。高分辨質(zhì)譜（MS）還可確定被分析的化合物的分子式。與LC聯(lián)用的質(zhì)譜儀包括：?jiǎn)嗡臉O桿、串聯(lián)四極桿、離子阱及飛行時(shí)間質(zhì)譜（高分辨）儀等。Fredenhagen等[35]建立了以L(fǎng)C-離子阱質(zhì)譜儀聯(lián)用來(lái)快速有效地鑒定微生物提取物中原來(lái)已分離鑒定的化合物的方法。采用LC-MS對(duì)微生物發(fā)酵提取物中的化合物進(jìn)行分析，通過(guò)與該數(shù)據(jù)庫(kù)中已知天然產(chǎn)物的母離子MS數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，基本上可以確定微生物發(fā)酵提取物中是否有新的化合物。Si等[36]采用LC/ESI-MS/MS對(duì)來(lái)源于藤黃灰鏈霉菌發(fā)酵液的次生代謝產(chǎn)物進(jìn)行化學(xué)篩選，鑒定出了46種異戊他定系列氨基寡糖類(lèi)成分，其中41種為新化合物。在該LC-MS分析結(jié)果的指導(dǎo)下分離得到了其中11個(gè)化合物的單體，經(jīng)核磁共振（NMR）分析等手段確認(rèn)了它們的結(jié)構(gòu)，均與LC-MS提示的結(jié)構(gòu)相一致。Feistner[37]采用液質(zhì)聯(lián)用對(duì)Erwinia屬細(xì)菌的代謝物組成進(jìn)行了分析。Nielson等[38]利用液相色譜-紫外與高分辨飛行時(shí)間質(zhì)譜，建立了一個(gè)快速有效的鑒別真菌次生代謝產(chǎn)物及其分子組成的方法。Kim等[39]利用液質(zhì)聯(lián)用對(duì)4株Myxococcus xanthus的次生代謝產(chǎn)物進(jìn)行了鑒別，從中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)新化合物Myxalamid K。而利用超高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用，可以更加快速地對(duì)微生物提取物中的化合物進(jìn)行鑒別。Berrue等[40]利用UPLC-MS建立了Erythropodium caribaeorum珊瑚的主要代謝產(chǎn)物的UPLC-MS數(shù)據(jù)庫(kù)。利用UPLC-MS，他們從該珊瑚的附生微生物中快速篩選到了產(chǎn)生目標(biāo)化合物的微生物菌株。Ito等[41]利用UPLC-MS對(duì)16 025個(gè)微生物提取物進(jìn)行了分析，利用ACD IntelliXtract軟件對(duì)得到的液質(zhì)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，從提取物中發(fā)現(xiàn)了38 000多個(gè)不同的化合物峰。而將這些化合物的相關(guān)信息整合，形成了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)[41]。德國(guó)的Goettingen大學(xué)建立了1 000多個(gè)微生物天然產(chǎn)物的ESI MS/MS數(shù)據(jù)庫(kù)，用于化合物的早期鑒別[42]。還有的研究者利用電噴霧質(zhì)譜儀直接進(jìn)樣，對(duì)微生物提取物的化合物組成進(jìn)行分析[43-45]。

由于質(zhì)譜儀本身的局限性，其所得到的結(jié)構(gòu)信息不足以解決化合物的鑒定問(wèn)題；另外，不同的化合物對(duì)離子化條件要求不同；與液相聯(lián)用時(shí)對(duì)流動(dòng)相的要求較高，不宜使用不揮發(fā)性緩沖鹽。因此，單純依賴(lài)LC-MS聯(lián)用仍不能解決微生物天然產(chǎn)物的早期鑒別與去重復(fù)等問(wèn)題。

2.3 與核磁共振譜聯(lián)用（LC-NMR）

NMR技術(shù)是用于結(jié)構(gòu)鑒定的最為有效的手段。將NMR與LC結(jié)合起來(lái)，利用LC對(duì)化合物的高效分離，對(duì)目標(biāo)化合物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行鑒定。LC-NMR的操作模式有3種：連續(xù)流（Onflow）、停流（Stopped flow）及峰貯存（Loop-storage）[46，47]。NMR的靈敏度相對(duì)質(zhì)譜來(lái)說(shuō)較低，通常最低只能檢測(cè)微克級(jí)的樣品。但是隨著技術(shù)的進(jìn)步，在LC與NMR聯(lián)用的硬件及軟件方面取得了顯著進(jìn)展，如核磁共振儀的磁場(chǎng)強(qiáng)度達(dá)到900 A/m，專(zhuān)為聯(lián)用設(shè)計(jì)的流通探頭、毛細(xì)管探頭、超低溫探頭等，可提升檢測(cè)的靈敏度，在某些模式下可以檢測(cè)微克以下的樣品[42，48，49]。NMR可以獲得所分析化合物的部分甚至是全部結(jié)構(gòu)信息，可在研究的早期確定所研究的化合物是否為已知化合物或初步確定新化合物的結(jié)構(gòu)。該技術(shù)目前已經(jīng)應(yīng)用于微生物天然產(chǎn)物粗提物的早期鑒別與去重復(fù)[42，48，50，51]。該方法還存在一些不足，主要表現(xiàn)在：①靈敏度仍然較低；②對(duì)復(fù)雜的樣品分析存在難度（主要是色譜分離）；③溶劑峰的影響。這些都還有賴(lài)于儀器技術(shù)進(jìn)步來(lái)解決。

2.4 液相與多種光譜技術(shù)聯(lián)用

將高效液相色譜與多種光譜技術(shù)聯(lián)用，可同時(shí)獲得所分析化合物較為完整的各種信息。不同的光譜技術(shù)的聯(lián)合運(yùn)用，可彌補(bǔ)LC與單一光譜技術(shù)聯(lián)用所存在的缺陷，獲得微生物粗提物中化合物較為完全的結(jié)構(gòu)信息，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，可快速確認(rèn)目標(biāo)化合物是否為已知化合物或新化合物[52，53]。Lang等[42，48]建立了液相與多種光譜技術(shù)聯(lián)用的真菌提取物中已知化合物去重復(fù)的方法。對(duì)具有抗細(xì)菌、抗真菌或細(xì)胞毒性的真菌或細(xì)菌提取物，先采取LC-UV分析，并結(jié)合生物測(cè)定，對(duì)得到的活性峰對(duì)應(yīng)的紫外光譜和保留時(shí)間與建立的已知化合物紫外光譜數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。如果未發(fā)現(xiàn)匹配的化合物，則將得到的質(zhì)譜和（或）紫外信息輸入到MarinLit或Antibase等數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún)。對(duì)仍然不匹配的化合物，則將根據(jù)1H NMR圖譜解析得到的部分結(jié)構(gòu)信息輸入到Anti/Marin數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，可快速確定化合物是否為已知化合物。利用該方法，他們從一株內(nèi)生真菌中鑒定出Phomosine A、Phomosine C及其他的Phomosine衍生物。

3 天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)在早期鑒別及去重復(fù)中的應(yīng)用

一旦對(duì)微生物粗提物進(jìn)行了各種分析，并獲得了一些與其結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息后，如何快速有效地確認(rèn)其是否為已知化合物是研究者所要解決的首要問(wèn)題。利用這些數(shù)據(jù)與信息，若直接從文獻(xiàn)（論文及專(zhuān)利）中查找則費(fèi)時(shí)費(fèi)力。為了快速地鑒別微生物粗提物中的化合物，可利用一些公共數(shù)據(jù)庫(kù)，如SciFinder、ChemBank、ChemID、PubChem等[54]。但是這些公眾數(shù)據(jù)庫(kù)只能提供化合物的名稱(chēng)、結(jié)構(gòu)、化學(xué)特性、用途、生物學(xué)活性等。這些在線(xiàn)的公眾數(shù)據(jù)庫(kù)在確定一個(gè)已明確結(jié)構(gòu)的化合物是否為新化合物時(shí)非常方便。但是這些數(shù)據(jù)與通過(guò)儀器分析所得到的數(shù)據(jù)不能很好地銜接。

目前，用于微生物天然產(chǎn)物早期鑒別與去重復(fù)的數(shù)據(jù)庫(kù)主要是一些專(zhuān)業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，包括The Dictionary of Natural Products、Antibase 2012、Berdy Bioactive Natural Products Database、UMEZAWA DB、MarinLit等。此外，商業(yè)化合物數(shù)據(jù)庫(kù)，如CAS、Reaxys也包含了大量的天然產(chǎn)物的數(shù)據(jù)[54，55]。由ChapmanHall開(kāi)發(fā)的Dictionary of Natural Products可提供DVD版及網(wǎng)絡(luò)版，其最新版中包含了23萬(wàn)多個(gè)天然產(chǎn)物的化學(xué)、物理及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，如化合物的精確名稱(chēng)及通用名、分子式、分子量及元素組成、化學(xué)結(jié)構(gòu)、紫外及化合物來(lái)源、化合物的物理性質(zhì)（如熔點(diǎn)、沸點(diǎn)、旋光性、生物活性及毒性等），基本包含了Berdy Bioactive Natural Products Database的信息。該數(shù)據(jù)庫(kù)每半年更新一次[56]。Antibase數(shù)據(jù)庫(kù)由德國(guó)Gottingen大學(xué)Laatsch教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，Wiley出版集團(tuán)發(fā)行，為軟件版。該數(shù)據(jù)庫(kù)包含了30 000多個(gè)微生物來(lái)源的產(chǎn)物，包括了微生物天然產(chǎn)物的分子式、分子量、元素組成、理化性質(zhì)、光譜數(shù)據(jù)、生物活性數(shù)據(jù)及來(lái)源（含相關(guān)的文獻(xiàn)），并能夠提供結(jié)構(gòu)查詢(xún)。該數(shù)據(jù)庫(kù)為每年更新一次[57]。日本在微生物天然產(chǎn)物的研究與開(kāi)發(fā)方面開(kāi)展了大量的工作，也開(kāi)發(fā)了一些專(zhuān)門(mén)針對(duì)微生物天然產(chǎn)物的數(shù)據(jù)庫(kù)。日本北里大學(xué)北里研究所微生物化學(xué)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的新北里化學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，包括了16 000種微生物次生代謝產(chǎn)物，該數(shù)據(jù)庫(kù)可與DOS兼容，包含了化合物的物理化學(xué)性質(zhì)，但是沒(méi)有化學(xué)結(jié)構(gòu)[58]。日本的Bioscience AssociatesTM開(kāi)發(fā)的基于Microsoft Office Acess的UMEZAWA DB，其前身為ActFund，包括了16 000多個(gè)微生物天然產(chǎn)物的物理、化學(xué)及生物學(xué)特性，可采用紫外、分子量及分子式進(jìn)行查詢(xún)[59]。日本理化研究所（RIKEN）開(kāi)發(fā)了一個(gè)微生物天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)，包括16 000多個(gè)化合物，可提供化合物名稱(chēng)、結(jié)構(gòu)、分子式、分子量、產(chǎn)生菌、生物活性及化合物的基本特性等[60]。MarinLit由新西蘭Canterbury大學(xué)開(kāi)發(fā)并維護(hù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)收集了約22 000個(gè)海洋天然產(chǎn)物的相關(guān)信息，其中包含了一部分海洋微生物天然產(chǎn)物的信息[42]。該大學(xué)與德國(guó)Goettingen大學(xué)合作，將MarinLit數(shù)據(jù)庫(kù)與Antibase數(shù)據(jù)庫(kù)整合，形成了一個(gè)包括50 000多個(gè)化合物的數(shù)據(jù)庫(kù)AntiMarin。該數(shù)據(jù)庫(kù)中可提供1H NMR圖譜所推導(dǎo)的結(jié)構(gòu)信息的查詢(xún)，每年更新一次[42]。中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院藥物所于20世紀(jì)80年代開(kāi)始，逐步建立了基于Foxbase的微生物產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)MPMS。2000年后通過(guò)與上海創(chuàng)騰科技合作，利用MDL公司的ISIS化學(xué)信息管理系統(tǒng)作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，對(duì)原有的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了更新，開(kāi)發(fā)了新一代的微生物天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)（MNPD）。該數(shù)據(jù)庫(kù)收集了微生物天然產(chǎn)物共15 000多個(gè)，主要包括微生物天然產(chǎn)物的名稱(chēng)、分子式、分子量、結(jié)構(gòu)類(lèi)型、CAS登記號(hào)、顏色、晶型、熔點(diǎn)、旋光度、溶解性、紫外和紅外特征吸收峰等重要理化性質(zhì)、微生物天然產(chǎn)物的產(chǎn)生菌、制備方法及生物活性、相關(guān)原始參考文獻(xiàn)及專(zhuān)利信息[61]。還有研究者根據(jù)研究所得到的數(shù)據(jù)自主進(jìn)行天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)。Lopez-Perez等[62]開(kāi)發(fā)了一個(gè)包含6 000多個(gè)天然產(chǎn)物的13C圖譜的數(shù)據(jù)庫(kù)NAPROC-13，可用于已知天然產(chǎn)物的快速結(jié)構(gòu)鑒定，也可為未知化合物的結(jié)構(gòu)解析提供幫助。

4 結(jié)語(yǔ)

微生物天然產(chǎn)物仍將在新藥研究與開(kāi)發(fā)中發(fā)揮重要的作用。而在研究的早期對(duì)已知化合物進(jìn)行有效鑒別與去重復(fù)是發(fā)現(xiàn)具有新結(jié)構(gòu)的活性化合物的關(guān)鍵。結(jié)合活性篩選，運(yùn)用薄層層析、液相-光譜聯(lián)用，在研究的早期獲得微生物粗提物中的活性化合物的相關(guān)信息，并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)，可快速進(jìn)行已知化合物的鑒別與去重復(fù)，并加速新活性化合物的結(jié)構(gòu)解析。但是所有的技術(shù)都有其局限性，前文談到了各種技術(shù)都存在這樣或那樣的問(wèn)題，任何單一的技術(shù)都不可能完全解決微生物粗提物中所有的化合物的早期鑒別與去重復(fù)，特別是那些極微量的化合物。而針對(duì)這些技術(shù)的改進(jìn)，將極大地促進(jìn)具有新結(jié)構(gòu)的微生物源生物活性天然產(chǎn)物的發(fā)現(xiàn)，從而推動(dòng)藥物研究開(kāi)發(fā)與新藥創(chuàng)制。

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（責(zé)任編輯 王貴春）