Derivative Technology of DNA Barcoding (Nucleotide Signature and SNP Double Peak Methods) Detects Adulterants and Substitution in Chinese Patent Medicines
Notice bibliographique
Résumé
Lonicerae japonicae Flos has been used to produce hundred kinds of Chinese patent medicines (CPMs) in China. Economically motivated adulterants have been documented, leading to market instability and a decline in consumer confidence. ITS2 has been used to identify raw medicinal materials, but it's not suitable for the identification of botanical extracts and complex CPMs. Therefore, a short barcode for the identification of processed CPMs would be profitable. A 34 bp nucleotide signature (5' CTAGCGGTGGTCGTACGATAGCCAATGCATGAGT 3') was developed derived from ITS2 region of Eucommiae Folium based on unique motifs. Mixtures of powdered Lonicerae japonicae Flos and Lonicerae Flos resulted in double peaks at the expected SNP (Single Nucleotide Polymorphisms) positions, of which the height of the peaks were roughly indicative of the species' ratio in the mixed powder. Subsequently we tested 20 extracts and 47 CPMs labelled as containing some species of Lonicera. The results revealed only 17% of the extracts and 22% of the CPMs were authentic, others exist substitution or adulterant; 7% were shown to contain both of two adulterants Eucommiae Folium and Lonicerae Flos. The methods developed in this study will widely broaden the application of DNA barcode in quality assurance of natural health products.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».