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黄酮类化合物生理活性及合成研究进展

发布时间:2016-11-20 17:36

  本文关键词:黄酮类化合物生理活性及合成研究进展,由笔耕文化传播整理发布。


2008年第28卷

第9期.1534~1544

有机化学

Chine辩Journal

ofOrganicChemistry

v01.28,2008No.9。1534~1544

综述与进展

黄酮类化合物生理活性及合成研究进展

延玺木

刘会青邹永青任占华

(北京师范大学化学学院北京100875)

摘要黄酮类化合物是一类植物次生代谢产物,广泛存在于多种植物中,不仅数量种类繁多。而且结构类型复杂多样.黄酮类化合物因其独特的化学结构而对哺乳动物和其它类型的细胞具有许多重要的生理、生化作用,是许多中草药的有效成分.据报道,适量摄入黄酮类化合物能减少癌症、肿瘤、心血管疾病、脂质过氧化以及骨质疏松等疾病的发病率.因此,其引起了国内外化学家的广泛重视,近年来研究进展很快.随着对其构效关系的深入研究,发现了黄酮类化合物部分药理作用的作用机制,为其在医药、食d6领域的应用提供了理论依据,加快了黄酮类化合物的开发利用.迄今为止,人们已经合成了一系列溶解性好,具有多种生物活性的黄酮类衍生物.综述了黄酮类化合物的生理活性及其合成研究进展.

关键词黄酮类化合物;药物;生理活性;合成

PhysiologicalActivitiesandResearchAdvanceinSynthesisof

Flavonoids

YAN,Xi术LIU,Hui—Qingzou,Yong—Qing

REN,Zhan—Hua

(CollegeofChemistry,BeOingNormalUniversity,Beijing100875)

AbstractFlavonoids

area

kindofsecondarymetaboliteofplants。which

are

widelydistributed

in

almost

allplantsowingtohugediversityin

thecategoryandconfiguration.Flavonoids,withuniquechemical

on

structures,arebearingmanyimportantphysiologicalandbiochemicaleffects

cells.Adequateintakesofflavonoidsarereportedtobediovasculardisease,lipid

manunalsandothertypesofrisksofcancer,,tumor,car-

associated

with

reduced

peroxidationandosteoporosis.With

increasingresearchofthestructure—activity

relationship,functionarymechanismofpartialpharmacologicalactionsis

discovered.This

progressprovides

theoreticalbasisofflavonoidsfortheirapplicationtomedicineandfood

theirdevelopment.Inthisessay,thephysiologicalactivities

are

and

research

industry.andcertainlyacceleratesadvanceinsynthesisofflavonoids

summarized.

flavonoid;drug;physiologicalactivity;synthesis

Keywords

黄酮类化合物是一类重要的天然有机化合物,是植物在长期自然选择过程中产生的一类次生代谢产物【l】.它广泛存在于高等植物及羊齿植物的根、茎、叶、花、果实等中【2l,不仅数量种类繁多,而且结构类型复杂多样.黄酮类化合物因其独特的化学结构而对哺乳动物和其它类型的细胞具有许多重要的生理、生化作用.一方

面,黄酮类化合物具有高度的化学反应性,例如,它能清除生物体内的自由基,具有抗氧化作用口1;另一方面,黄酮类化合物又具有很多重要的药理作用,对许多人类疾病具有治疗价值.它们拥有抑制酶的活性、抗癌、抗菌、抗病毒、抗炎症、抗过敏、抗糖尿病并发症等功能,且无毒无害,对人类的肿瘤、衰老、心血管病等退变性

’B-mail:yanxi@bnu.edu.cn:Tel.:010-588089M;Fax:010-62206622.

Received

NoveInbcr27,2007;revisedJanuary22,2008;aeceptcdMarch10,2008.

国家自然科学基金(No.20271008)、北京市重点学科基金、北京师范大学测试中心基金资助项目

万方数据 


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本文编号:183874

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