综合代谢学-KPCA-机器学习框架:一个解决方案,用于中国朱的地理可追溯性
Xiaoli Wang1, Xiaolei Ma1, Yuxin Liu1
1Changzhou Municipal Hospital of Traditional Chinese Medicine, Nanjing University of Chinese Medicine, Changzhou 213003, China.
通过使用新的代谢学-内核主要成分分析 (KPCA) -机器学习 (ML) 框架,提高了中国朱 (CJ) 的可追溯性. 该系统准确识别CJ原产地,打击产品改,确保农产品的真实性.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 分析化学 分析化学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 由于广泛的产品改,中国朱 (CJ) 在地理可追溯性方面面临重大挑战.
- 确保农产品的真实性对于全球贸易和消费者信任至关重要.
研究的目的:
- 通过使用先进的分析技术,开发一个强大的中国朱的原产地识别系统.
- 建立可靠的方法来追踪农产品的地理来源.
主要方法:
- 使用LC-MS/MS识别CJ样本中的代谢物.
- 多变量分析以确定关键的区分变量.
- 核心主要组件分析 (KPCA) 用于缩小维度.
- 机器学习 (ML) 算法,包括K-means集群,用于分类.
主要成果:
- 确定了312种代谢物,其中有37个关键的区分变量.
- KPCA有效地将特征压缩成28个主要组件,保留了90.59%的信息.
- Metabolomics-KPCA-ML框架显著改善了样本分化,并实现了CJ起源的准确分类.
结论:
- 开发的"代谢学-KPCA-ML"范式为中国朱的地理可追溯性提供了一个强大的解决方案.
- 这种方法提供了一种可靠的方法来验证地理标志农产品的真实性.
- 该研究表明了将代谢学和机器学习整合到农产品可追溯性的潜力.
更多相关视频
07:29HPLC Coupled with Chemical Fingerprinting for Multi-Pattern Recognition for Identifying the Authenticity of Clematidis Armandii Caulis
Published on: November 11, 2022
08:02Visualization of Metabolites Identified in the Spatial Metabolome of Traditional Chinese Medicine Using DESI-MSI
Published on: December 16, 2022
相关概念视频
MALDI-TOF Mass Spectrometry
Genomics
Proteomics
Proteomics is the study of proteomes' function. It involves the large-scale systematic study of the proteome to denote the protein complement expressed by a genome. Scientist Mark Wilkins coined the term...
Model-Independent Approaches for Pharmacokinetic Data: Noncompartmental Analysis
One important characteristic of noncompartmental analyses is that drug exposure increases proportionally with increasing doses. This...
Analysis of Population Pharmacokinetic Data
Mass Analyzers: Overview
