Identification of species adulteration in traded medicinal plant raw drugs using DNA barcoding
Notice bibliographique
Résumé
Plants are the major source of therapeutic ingredients in complementary and alternative medicine (CAM). However, species adulteration in traded medicinal plant raw drugs threatens the reliability and safety of CAM. Since morphological features of medicinal plants are often not intact in the raw drugs, DNA barcoding was employed for species identification. Adulteration in 112 traded raw drugs was tested after creating a reference DNA barcode library consisting of 1452 rbcL and matK barcodes from 521 medicinal plant species. Species resolution of this library was 74.4%, 90.2%, and 93.0% for rbcL, matK, and rbcL + matK, respectively. DNA barcoding revealed adulteration in about 20% of the raw drugs, and at least 6% of them were derived from plants with completely different medicinal or toxic properties. Raw drugs in the form of dried roots, powders, and whole plants were found to be more prone to adulteration than rhizomes, fruits, and seeds. Morphological resemblance, co-occurrence, mislabeling, confusing vernacular names, and unauthorized or fraudulent substitutions might have contributed to species adulteration in the raw drugs. Therefore, this library can be routinely used to authenticate traded raw drugs for the benefit of all stakeholders: traders, consumers, and regulatory agencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».