ステファニア・テトランドラ (Stephania tetrandra) 根の原産地識別とアルカロイド定量化のためのポータブルNIRスペクトル

科学分野:

• 分析化学
• スペクトロスコーピー
• 化学測定法

背景:

• 薬草の品質と安全性を確保するには,サプライチェーン全体で強力なスクリーニングツールが必要です.
• 起源と成分分析の現在の方法は,時間がかかり,破壊的です.

研究 の 目的:

• 薬用植物の迅速で破壊的でない分析のためのポータブル近赤外線 (NIR) スペクトロスコピーシステムを開発する.
• ステファニア・テトランドラ (Stephania tetrandra) の地理的起源を区別し,アルカロイド成分を定量化する.

主な方法:

• 携帯可能なNIR光譜システムの開発.
• ライトGBM,部分最小平方回帰 (PLSR),バックプロパガンダニューラルネットワーク (BPNN),ランダムフォレスト (RF) を含む化学測定技術の適用.
• Savitzky-Golay (S-G) スムージングや第2派生 (2nd der) などのデータ前処理方法 マルチスケール・コンボリューション・ニューラル・ネットワーク (MSC) とスタンダード・ノーマル・バリエイト (SNV) を利用した.

主要な成果:

• LightGBM分類器は100%の精度とF1スコア1.0の地理的起源の差別を達成しました.
• 最適なモデル (CARS-MSC-RF,Full-MSC-BPNN,Full-SNV + 2nd der.-BPNN) はマグノフローリン,ファングヒノリン,テトランドリン濃度を正確に予測した.
• ペアリングされたTテストでは,予測値と実際のアルカロイド値の有意な差は示されなかった (p > 0. 05).

結論:

• ポータブルNIRスペクトロスコピーは,薬用植物の地理的起源を識別するための効率的で信頼できる方法を提供します.
• この技術は,工業品質管理に不可欠なアルカロイド成分を正確に定量化することを可能にします.
• 開発されたシステムは,畑から市場までの 薬用植物のサプライチェーン全体をサポートしています.