基于伪准代谢学的随机森林模型,用于从草药产品中追踪植物物种

科学领域:

• 药理学是指药理学,即药理学是指药理学.
• 化学信息学 化学信息学
• 分析化学 分析化学

背景情况:

• 药用草药中的"一到多"物种现象使准确的识别变得复杂.
• 为了确保草药产品的安全性和有效性,由于复杂的成分,需要精确的物种认证.

研究的目的:

• 为了识别草药的可确定化学组.
• 制定一种策略,用于商业草药产品中追踪草药物种.

主要方法:

• 开发并验证了一种伪向代谢学方法,用于对氨酸和黄类的半定量分析.
• 使用一个随机森林算法,在化学资料的数据矩阵上训练.
• 将该方法应用于Astragali Radix (AR) 作为一个"一到多"模型草本.

主要成果:

• 从26个AR批次中生成了56种沙素和49种黄素的高质量半定量数据.
• 随机森林模型在从十种商业产品中预测阿斯特拉加卢斯物种方面表现出很高的表现.
• 成功识别了特定物种的化学组合特征.

结论:

• 开发的战略使得可以准确地追踪草本物种.
• 这种方法提高了产品中草本材料的可追溯性.
• 为草药产品制造的标准化做出贡献.