2.4　化學信息學和數據庫

可用的甘草屬DNA標記序列較少，使得推測系統發育關系比較困難（圖2-17）。綜合文獻報道化合物數據，構建甘草化合物數據庫有助于深入系統研究化學成分和化學分類（Xiang等，2012）。利用數據庫分類化合物，從而能定量分析甘草各類型化合物的分布。已報道甘草化合物至少422個，5大類，即黃酮、香豆素、三萜、二苯乙烯化合物和其他（表2-5）。目前從各物種分離的化合物，甘草170個、洋甘草134個、脹果甘草52個、云南甘草31個。二苯乙烯化合物單列一類別，二苯甲酰甲烷應屬于查耳酮類。該類數據庫方便化學分類研究。

圖2-17 　

圖2-17 　甘草屬（Glycyrrhiza）系統發育樹（ML法）

（a）細胞核ITS序列；（b）葉綠體matK序列；（c）葉綠體rbcL序列

甘草（G.uralensis），洋甘草（G.glabra）和脹果甘草（G.inflata）是《中國藥典》收錄的甘草原植物

最常用于模式識別和分類的ANN（人工神經網絡）是自組織映射（SOM）。菊科向日葵族（Heliantheae）、堆心菊族（Helenieae）和澤蘭族（Eupatorieae）SLs分子描述符的SOMs明顯類似，春黃菊族（Anthemideae）和旋覆花族（Inuleae）相似（Scotti等，2012），這些結果符合Bremer提出的基于形態和分子數據的系統分類。通過SL結構片段或二維表示獲得的描述符足以取得顯著結果，使用三維表示獲得的描述符并不能得到更好的結果。