Recent development in mass spectrometry and its hyphenated techniques for the analysis of medicinal plants
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medicinal plants are gaining increasing attention worldwide due to their empirical therapeutic efficacy and being a huge natural compound pool for new drug discovery and development. The efficacy, safety and quality of medicinal plants are the main concerns, which are highly dependent on the comprehensive analysis of chemical components in the medicinal plants. With the advances in mass spectrometry (MS) techniques, comprehensive analysis and fast identification of complex phytochemical components have become feasible, and may meet the needs, for the analysis of medicinal plants. OBJECTIVE: Our aim is to provide an overview on the latest developments in MS and its hyphenated technique and their applications for the comprehensive analysis of medicinal plants. METHODOLOGY: Application of various MS and its hyphenated techniques for the analysis of medicinal plants, including but not limited to one-dimensional chromatography, multiple-dimensional chromatography coupled to MS, ambient ionisation MS, and mass spectral database, have been reviewed and compared in this work. RESULTS: Recent advancs in MS and its hyphenated techniques have made MS one of the most powerful tools for the analysis of complex extracts from medicinal plants due to its excellent separation and identification ability, high sensitivity and resolution, and wide detection dynamic range. CONCLUSION: To achieve high-throughput or multi-dimensional analysis of medicinal plants, the state-of-the-art MS and its hyphenated techniques have played, and will continue to play a great role in being the major platform for their further research in order to obtain insight into both their empirical therapeutic efficacy and quality control.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».