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一種基于EA-IRMS與ICP-MS結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法

文檔序號(hào):39718510發(fā)布日期:2024-10-22 13:05閱讀:2來源:國(guó)知局
一種基于EA-IRMS與ICP-MS結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法

本發(fā)明涉及一種中藥材的溯源方法,具體涉及茅蒼術(shù)產(chǎn)地的溯源方法。


背景技術(shù):

1、蒼術(shù)(atractylodis?rhizoma)為菊科植物茅蒼術(shù)atractylodes?lancea(thunb.)dc.或北蒼術(shù)atractylodes?chinensis(dc.)koidz.的干燥根莖,最早記載于《神農(nóng)本草經(jīng)》(漢代),用于消化系統(tǒng)疾病、夜盲癥和流感的治療。蒼術(shù)質(zhì)量會(huì)受到多種因素的影響,包括基原、土壤(肥力、礦質(zhì)元素含量等)、地理位置(經(jīng)度、緯度、海拔等)以及氣候條件(溫度、濕度、降雨量等)。自古以來,茅蒼術(shù)質(zhì)量顯著優(yōu)于北蒼術(shù),以江蘇茅山地區(qū)產(chǎn)者品質(zhì)最佳,為公認(rèn)的優(yōu)質(zhì)商品。近年來,由于環(huán)境及人為因素的影響,野生茅蒼術(shù)資源瀕臨絕跡,栽培品逐漸成為茅蒼術(shù)商品的主流,以江蘇、湖北、河南等省產(chǎn)者居多。目前,市場(chǎng)上流通的蒼術(shù)商品較為復(fù)雜,不同基原、產(chǎn)地、生產(chǎn)方式的商品魚龍混雜,嚴(yán)重影響了茅蒼術(shù)商品的品質(zhì)、臨床療效的發(fā)揮以及茅蒼術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

2、茅蒼術(shù)溯源發(fā)明中常用的分析手段有氣質(zhì)聯(lián)用(gc-ms)、高效液相色譜(hplc)、超高效液相色譜(uplc)、近紅外光譜(nir)等,通過這些分析手段,以蒼術(shù)的揮發(fā)性成分、低聚糖等代謝物為發(fā)明指標(biāo),部分實(shí)現(xiàn)了不同基原蒼術(shù)、不同產(chǎn)地茅蒼術(shù)的區(qū)分。此外,前期發(fā)明基于揮發(fā)性代謝物成功探索出了一種采用頂空氣相質(zhì)譜譜(hs-gc-ms)和快速氣相電子鼻(flash?gc-e-nose)對(duì)蒼術(shù)基原、茅蒼術(shù)產(chǎn)地及生產(chǎn)方式進(jìn)行溯源的方法。雖然該方法為解決茅蒼術(shù)的質(zhì)量問題提供了新的思路,但植物中的代謝物在儲(chǔ)存、加工和運(yùn)輸?shù)倪^程中會(huì)發(fā)生不可控的變化,這可能會(huì)導(dǎo)致特征成分的損失,影響溯源穩(wěn)定性。因此,如何建立更加穩(wěn)定、可靠的方法來識(shí)別茅蒼術(shù)地理來源、生產(chǎn)方式及蒼術(shù)基原仍然是茅蒼術(shù)質(zhì)量控制中急需解決的問題。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的:本發(fā)明的目的在于提供一種基于穩(wěn)定同位素比例質(zhì)譜儀(ea-irms)與電感耦合等離子體質(zhì)譜儀(icp-ms)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法。本發(fā)明首次采用ea-irms檢測(cè)蒼術(shù)樣品中的碳、氮穩(wěn)定同位素比值,并使用icp-ms測(cè)定蒼術(shù)樣品中7li、9be、11b等22種元素的含量,使用化學(xué)計(jì)量學(xué)尋找不同類型蒼術(shù)樣品中的特征元素,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建茅蒼術(shù)溯源模型。本發(fā)明有望為茅蒼術(shù)及其它中藥材的產(chǎn)地溯源發(fā)明提供依據(jù),為茅蒼術(shù)質(zhì)量控制體系的完善提供一個(gè)新的思路。

2、技術(shù)方案:為了實(shí)現(xiàn)以上目的,本發(fā)明采取的技術(shù)方案為:

3、一種基于ea-irms與icp-ms結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法,其包括以下步驟:

4、(1)樣品采集

5、采集菊科植物茅蒼術(shù)與北蒼術(shù)的干燥根莖樣品,經(jīng)洗滌、切片,干燥,用打粉機(jī)粉碎為粉末,過篩(優(yōu)選60目)后裝入自封袋內(nèi),真空冷凍(優(yōu)選-20℃)下保存,備用;

6、(2)取步驟(1)的供試品采用ea-irms測(cè)定蒼術(shù)供試品的碳、氮穩(wěn)定同位素比值信息;

7、(3)取步驟(1)的供試品采用icp-ms測(cè)定蒼術(shù)供試品7li、9be、11b等22種礦質(zhì)元素含量信息;

8、(4)采用正交偏最小二乘判別分析對(duì)不同類型蒼術(shù)供試品的穩(wěn)定同位素比值數(shù)據(jù)與礦質(zhì)元素含量數(shù)據(jù)進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)分析,通過vip評(píng)分與student’s?t-test評(píng)分,篩選出區(qū)分不同基原、產(chǎn)地、生產(chǎn)方式蒼術(shù)的主要元素作為特征元素;

9、(5)利用步驟(2)的ea-irms測(cè)定得到的蒼術(shù)供試品碳、氮穩(wěn)定同位素比值數(shù)據(jù)與步驟(3)icp-ms測(cè)定得到的蒼術(shù)供試品礦質(zhì)元素含量數(shù)據(jù),采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,進(jìn)一步建立茅蒼術(shù)溯源模型,實(shí)現(xiàn)茅蒼術(shù)基原、產(chǎn)地、生產(chǎn)方式的一次性精準(zhǔn)溯源。

10、作為優(yōu)選方案,以上所述的一種基于ea-irms與icp-ms結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法,步驟(2)ea-irms測(cè)定碳、氮穩(wěn)定同位素比值的方法包括:首先,用5mm×8mm錫杯包裹適量蒼術(shù)樣品(根據(jù)碳、氮含量不同,約1mg-40mg不等),壓實(shí)成小圓球,經(jīng)自動(dòng)進(jìn)樣器(mas?plus?autosampler)載入960℃的高溫氧化爐中(載氣流速180ml/min,吹掃氣流速100ml/min);經(jīng)注氧高溫燃燒后(氧氣o2流速200ml/min,純度99.999%),樣品中的碳、氮元素被氧化成二氧化碳、氮?dú)?、氮氧化物和其他雜質(zhì)氣體的混合氣體;混合氣體隨氦氣流(he,純度99.999%)進(jìn)入還原爐(800℃),氮氧化物在高溫銅還原管中被還原為氮?dú)?;隨后,含有氮?dú)夂投趸嫉暮饬鹘?jīng)化學(xué)阱除水,然后通入色譜柱(50℃)中進(jìn)一步純化。最后,純化后的氣體通過專用接口(confloⅳ)進(jìn)入穩(wěn)定同位素比質(zhì)譜儀(delta?virms)中,以乙酰苯胺(thermo?acetanilide)(δ15nair=-2.78‰,δ13cvpdb=-25.43‰)為內(nèi)標(biāo)物進(jìn)行單點(diǎn)校正,計(jì)算茅蒼術(shù)樣品有機(jī)碳、氮的同位素組成。使用國(guó)際標(biāo)樣-l-谷氨酸usgs40(δ15n=-4.52‰,δ13c=-26.39‰)對(duì)乙酰苯胺進(jìn)行標(biāo)定,連續(xù)測(cè)試6次,δ13c的標(biāo)準(zhǔn)偏差(1σ)值為0.04‰,δ15n的標(biāo)準(zhǔn)偏差(1σ)為0.06‰。

11、作為優(yōu)選方案,以上所述的一種基于ea-irms與icp-ms結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法,步驟(3)采用icp-ms測(cè)礦質(zhì)元素含量方法為:

12、供試液制備:稱取過60目篩的蒼術(shù)樣品,放入消解管中,加入hno3和hf后加蓋密封,放入微波消解系統(tǒng)中;微波消解升溫程序:120℃保持2min;升溫至150℃保持5min,然后升溫至190℃保持30min,微波功率1500kw,待微波消解儀溫度下降到室溫,取出管體,用超純水將消解液轉(zhuǎn)移至坩堝內(nèi),置于電熱套上蒸至近干,最后用超純水轉(zhuǎn)移至容量瓶定容后備用;

13、icp-ms工作參數(shù):高頻等離子體功率為1200w,探測(cè)器電壓為-1950v,載氣為高純氬氣(ar,99.999%)。等離子體氣體、霧化氣體和輔助氣體的流速分別為17l/min、0.92ml/min和1.2ml/min。采用跳峰模式進(jìn)行三次重復(fù)采樣。用標(biāo)準(zhǔn)多元素溶液構(gòu)建外部校準(zhǔn)曲線,計(jì)算每種元素的濃度。內(nèi)標(biāo)ge和rh(20μg/l)與多元素同時(shí)測(cè)定,以確保分析的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

14、作為優(yōu)選方案,以上所述的一種基于ea-irms與icp-ms結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法,步驟(4)化學(xué)計(jì)量學(xué)分析方法為:

15、碳、氮穩(wěn)定同位素比值數(shù)據(jù)與礦質(zhì)元素?cái)?shù)據(jù)分別在matlab中進(jìn)行zscore歸一化處理,將歸一化后的數(shù)據(jù)合并,導(dǎo)入simca-p軟件進(jìn)行正交偏最小二乘判別分析,根據(jù)置換檢驗(yàn)結(jié)果評(píng)估模型擬合情況,使用得分圖評(píng)價(jià)模型對(duì)不同基原、產(chǎn)地、生產(chǎn)方式的蒼術(shù)樣品的分類性能,以變量重要性投影值≥1、p_value<0.05為標(biāo)準(zhǔn),篩選區(qū)分不同類型蒼術(shù)樣品的特征元素。

16、作為優(yōu)選方案,以上所述的一種基于ea-irms與icp-ms結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的茅蒼術(shù)產(chǎn)地溯源方法,步驟(5)機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立與模型評(píng)估方法為:

17、在python中構(gòu)建了8種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,包括邏輯回歸、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、自適應(yīng)增強(qiáng)、隨機(jī)森林、極致梯度提升;使用分層抽樣法將樣品劃分為訓(xùn)練集、測(cè)試集,并使用5折交叉驗(yàn)證,以準(zhǔn)確度、召回率、精確率、f1得分以及受試者工作特征曲線的曲線下面積評(píng)估模型的分類性能,準(zhǔn)確度、召回率、精確率、f1得分的計(jì)算公式如式(1)-(4)所示,公式中的tp為真正例,表示被模型預(yù)測(cè)為正類的正樣本;tn為真反例,表示被模型預(yù)測(cè)為負(fù)類的負(fù)樣本;fp為假正例,表示被模型預(yù)測(cè)為正類的負(fù)樣本;fn為假反例,表示被模型預(yù)測(cè)為負(fù)類的正樣本;為了提高性能評(píng)估的客觀性,各評(píng)價(jià)指標(biāo)均采用加權(quán)結(jié)果,以均值±標(biāo)準(zhǔn)差的形式進(jìn)行展示,混淆矩陣圖用于可視化模型的預(yù)測(cè)能力;

18、

19、有益效果:本發(fā)明和現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn):

20、本發(fā)明采用元素分析-穩(wěn)定同位素比率質(zhì)譜儀(ea-irms)與電感耦合等離子體質(zhì)譜儀(icp-ms)分析全國(guó)8個(gè)主產(chǎn)區(qū)的153個(gè)蒼術(shù)樣品,利用化學(xué)計(jì)量學(xué)分析尋找茅蒼術(shù)溯源有效指標(biāo),使用極致梯度提升(xgboost)等八種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立茅蒼術(shù)溯源模型。結(jié)果顯示,δ13c、δ15n及7li、9be、11b等22種元素在不同產(chǎn)地、不同生產(chǎn)方式茅蒼術(shù)及不同基原蒼術(shù)中的分布呈現(xiàn)顯著差異;結(jié)合opls-da分析得到的vip值與非參數(shù)檢驗(yàn)得到的p_value值,69ga、138ba、27al等11種元素被篩選為區(qū)分茅蒼術(shù)與北蒼術(shù)的特征元素;88sr、7li、52cr等9種元素被篩選為區(qū)分不同地理來源茅蒼術(shù)的特征元素;2種穩(wěn)定同位素(δ13c、δ15n)和3種礦質(zhì)元素(24mg、7li、52cr)被篩選為區(qū)分茅蒼術(shù)栽培品與野生品的特征元素;在八種機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,xgboost具有最佳的分類和預(yù)測(cè)性能,可以同時(shí)對(duì)蒼術(shù)的基原以及茅蒼術(shù)的產(chǎn)地和生產(chǎn)方式進(jìn)行準(zhǔn)確溯源,溯源準(zhǔn)確率為85.63±3.27%。

21、本發(fā)明創(chuàng)造性的采用ea-irms對(duì)不同類型蒼術(shù)樣品的碳、氮穩(wěn)定同位素比值差異進(jìn)行評(píng)估,結(jié)合icp-ms所測(cè)定的礦質(zhì)元素?cái)?shù)據(jù),利用化學(xué)計(jì)量學(xué)篩選不同類型蒼術(shù)樣品之間的特征元素,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法開發(fā)了一個(gè)準(zhǔn)確、有效、穩(wěn)定的茅蒼術(shù)溯源模型,用于解決茅蒼術(shù)商品的質(zhì)量差異問題,可應(yīng)用于在線檢測(cè)等質(zhì)量監(jiān)控環(huán)節(jié),也為其他飲片產(chǎn)地溯源發(fā)明提供依據(jù)。

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