Detection of Cistanches Herba (Rou Cong Rong) Medicinal Products Using Species-Specific Nucleotide Signatures
Notice bibliographique
Résumé
Cistanches Herba is a medicinal plant with tonification properties commonly used in Asia. Due to the imbalance of demand and supply, adulterants are frequently added for profit. However, there is no regulatory oversight because quality control tools are not sufficient to identify heavily processed products. Thus, a novel molecular tool based on nucleotide signatures and species-specific primers was developed. The ITS2 regions from 251 Cistanches Herba and adulterant samples were sequenced. Based on SNP sites, four nucleotide signatures within 30~37 bp and six species-specific primers were developed. In addition, they were validated by artificial experimental mixtures of six different species and different ratios. This method was also applied to detect 66 Cistanches Herba products on the market, including extracts and Chinese patent medicines. The results demonstrated the utility of nucleotide signatures in identifying adulterants in mixtures. Market study exposed 36.4% adulteration, of which 19.7% were adulterated with Cynomorium songaricum or Cistanche sinensis, and 16.7% were substituted with Cy. songaricum, Ci. sinensis or Boschniakia rossica. The results also revealed Cy. songaricum as the most common adulterant in the market. Thus, we recommend the use of species-specific nucleotide signatures for regulating adulteration and verifying medicinal product supply chain quality assurance, especially for processed products with degraded DNA.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».