使用激光诱导自技术和多变量算法识别商业抗疟疾草药
Rabbi Boateng1, Jerry Opoku-Ansah1, Moses Jojo Eghan2
1Laser and Fibre Optics Centre, School of Physical Sciences, College of Agriculture and Natural Sciences, University of Cape Coast, Cape Coast, Ghana.
Journal of fluorescence
|July 1, 2023
概括
使用激光诱导自光 (LIAF) 和多变量算法的新型非破坏性方法可以准确识别抗疟疾草药 (AMHDs). 这种技术为这些基本药物的质量控制提供了可行的替代方案.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 药理学是指药理学,即药理学是指药理学.
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 抗疟疾草药 (AMHD) 在发展中国家至关重要,但它们的质量往往受到损害.
- 现有的识别AMHD的方法具有破坏性,限制了质量控制和研究.
- 开发非破坏性技术对于确保AMHD的完整性至关重要.
研究的目的:
- 引入和验证激光诱导自光 (LIAF) 与多变量算法相结合,用于非破坏性识别AMHD.
- 评估LIAF频谱在AMHD的特征化中的歧视力.
- 为AMHD识别开发准确的分类模型.
主要方法:
- 激光诱导自光 (LIAF) 光谱是从商业AMHD中获得的.
- 使用解卷分析分析了LIAF光谱,以确定二次代谢物.
- 采用了多变量分析,包括主要组件分析 (PCA),层次聚类分析 (HCA) 和各种分类模型 (QDA,LDA,SVM,KNN).
主要成果:
- 在AMHDs中,LIAF光谱揭示了AMHDs中特有的二次代谢物,如类化合物和化合物.
- 根据其物理化学性质,PCA和HCA成功地对AMHD进行了歧视.
- 开发的模型实现了高的识别准确度,PCA-SVM和PCA-KNN达到100%.
结论:
- 激光诱导自光 (LIAF) 与多变量分析相结合,为AMHD识别提供了一种敏感且非破坏性的方法.
- 这种方法为抗疟疾草药的质量控制和认证提供了一个可行的工具.
- 该研究强调了光谱技术在确保草药安全性和有效性的潜力.
