Integrating Ultra‐High‐Performance Liquid Chromatography‐Photodiode Array Detector Coupled to Quadrupole Time‐of‐Flight Mass Spectrometry, Network Pharmacology, and Antidepressant Effects to Determine the Optimal Cultivation Years for Paeonia lactiflora Roots

色谱法 白芍 四极飞行时间 化学 质谱法 化学成分 抗抑郁药 活性成分 根(腹足类) 中草药 液相色谱-质谱法 电喷雾 显著性差异 草药 三级四极质谱仪 多酚 梯度洗脱 檀香木唱片 高效液相色谱法 活性代谢物
作者
Zhao Jin,Hao‐Qi He,Liping Zhang,Miao Yu,Zhong‐Mei Zou
出处
期刊:Journal of Separation Science [Wiley]
卷期号:49 (4): e70408-e70408
标识
DOI:10.1002/jssc.70408
摘要

Paeoniae Radix Alba (called Baishao in China, BS), the dried root of Paeonia lactiflora Pall., is a key ingredient in classic Chinese medicine formulas used to treat depression. This study aimed to optimize its cultivation period by integrating analysis of chemical constituents and antidepressant effects. Chemical profiling of 5-year-old roots (BS_5Year) using ultra-high-performance liquid chromatography coupled to quadrupole time-of-flight mass spectrometry led to the identification of 44 major constituents. Network pharmacology analysis predicted that 12 primary constituents, five monoterpenes (oxypaeoniflorin, albiflorin, paeoniflorin, 6'-O-galloylpaeoniflorin, and benzoylpaeoniflorin) and seven polyphenols (gallic acid, methyl gallate, catechin, 1,3,6-trigalloylglucose, 1,2,3,6-tetragalloylglucose, benzoic acid, and 1,2,3,4,6-pentagalloylglucose) were key contributors to the antidepressant effects. Quantitative analysis by ultra-high-performance liquid chromatography-diode array detection showed that the content of these active constituents in BS_5Year was comparable to that in 4-year-old roots (BS_4Year). Behavioral tests (forced swimming and tail suspension) confirmed no significant difference in antidepressant efficacy between the two groups. These findings indicate that a 4-year growth period is sufficient to achieve the desired quality, thus establishing it as the optimal harvest time. Therefore, this study not only guides the cultivation of P. lactiflora but also highlights the importance of integrating chemical and bioactivity data to determine the optimal harvest time for herbal medicines.
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