Genome skimming and NMR chemical fingerprinting provide quality assurance biotechnology to validate Sarsaparilla identity and purity
Notice bibliographique
Résumé
Sarsaparilla is a popular natural health product (NHP) that has been reported to be one of the most adulterated botanicals in the marketplace. Several plausible explanations are documented including economically motivated product substitution, unintentional errors due to ambiguous trade name associated with several different taxa, and wild harvesting of incorrect non-commercial plants. Unfortunately, this includes the case of an adulterant species Decalepis hamiltonii, a Red listed medicinal plant species by the International Union for Conservation of Nature (IUCN) and declared as a species with high conservation concern by the National Biodiversity Authority of India (NBA). This study provides validated genomic (genome skimming & DNA probes) and metabolomic (NMR chemical fingerprints) biotechnology solutions to prevent adulteration on both raw materials and finished products. This is also the first use of Oxford Nanopore on herbal products enabling the use of genome skimming as a tool for quality assurance within the supply chain of botanical ingredients. The validation of both genomics and metabolomics approach provided quality assurance perspective for both product identity and purity. This research enables manufactures and retailers to verify their supply chain is authentic and that consumers can enjoy safe, healthy 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».