[基于化学特征的传统中医药识别的进展和趋势]

科学领域:

• 药物鉴定和植物化学学
• 分析化学 分析化学
• 计算化学的计算化学
• 传统中国医学 (TCM) 研究研究

背景情况:

• 确保传统中医药 (TCM) 的质量在很大程度上依赖于精确的品种识别.
• 工业化和新型TCM品种的出现对当前的识别技术提出了挑战.
• 监管趋势和安全问题强调了强有力的TCM质量控制的重要性.

研究的目的:

• 突出化学成分在TCM识别和质量控制中的关键作用.
• 探索现代分析仪器,大数据和人工智能在TCM识别中的应用.
• 提出基于化学特征的TCM的综合质量识别和整个过程质量控制方法.

主要方法:

• 使用现代分析仪器从TCM样本中获得全面的化学信息.
• 应用大数据分析来处理和解释大规模的化学定量信息.
• 采用人工智能 (AI) 来提取高维化学图案并识别品种决定性特征.

主要成果:

• 化学成分是TCM效应的物质基础,可以在整个质量形成和传输过程中追踪.
• 人工智能有效地从复杂的数据中提取有意义的化学模式,消除噪音并识别关键的化学标记.
• 这种人工智能驱动的方法可以基于化学特征进行综合质量识别,并支持质量可追溯性.

结论:

• 基于化学成分的TCM识别对于实现综合质量和整个过程控制至关重要.
• 现代分析技术,大数据和AI的整合为准确的TCM识别提供了强大的工具.
• 这种方法支持开发传统中医药的综合质量控制系统.