2.4　化学信息学和数据库

可用的甘草属DNA标记序列较少，使得推测系统发育关系比较困难（图2-17）。综合文献报道化合物数据，构建甘草化合物数据库有助于深入系统研究化学成分和化学分类（Xiang等，2012）。利用数据库分类化合物，从而能定量分析甘草各类型化合物的分布。已报道甘草化合物至少422个，5大类，即黄酮、香豆素、三萜、二苯乙烯化合物和其他（表2-5）。目前从各物种分离的化合物，甘草170个、洋甘草134个、胀果甘草52个、云南甘草31个。二苯乙烯化合物单列一类别，二苯甲酰甲烷应属于查耳酮类。该类数据库方便化学分类研究。

图2-17 　

图2-17 　甘草属（Glycyrrhiza）系统发育树（ML法）

（a）细胞核ITS序列；（b）叶绿体matK序列；（c）叶绿体rbcL序列

甘草（G.uralensis），洋甘草（G.glabra）和胀果甘草（G.inflata）是《中国药典》收录的甘草原植物

最常用于模式识别和分类的ANN（人工神经网络）是自组织映射（SOM）。菊科向日葵族（Heliantheae）、堆心菊族（Helenieae）和泽兰族（Eupatorieae）SLs分子描述符的SOMs明显类似，春黄菊族（Anthemideae）和旋覆花族（Inuleae）相似（Scotti等，2012），这些结果符合Bremer提出的基于形态和分子数据的系统分类。通过SL结构片段或二维表示获得的描述符足以取得显著结果，使用三维表示获得的描述符并不能得到更好的结果。