Rapid fingerprint analysis for herbal polysaccharides using direct analysis in real‐time ionization mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Herbal polysaccharides have various potential medicinal values. Development of reliable analytical method for the fingerprint analysis of polysaccharides is critical for their quality assessment, origin identification, and authenticity evaluation. METHODS: Mechanochemical extraction (MCE) was used to extract polysaccharide components from different herbal species. Intact polysaccharides were then directly analyzed by direct analysis in real-time mass spectrometry (DART-MS). Standard addition method with isotope-labeled internal standard was used to quantify polysaccharide amounts directly from liquid extract. Multivariate data analysis was further conducted for species classification. RESULTS: The intact and large polysaccharides were decomposed into small fragment ions less than m/z 350 instantaneously using DART ion source. Different polysaccharides showed distinguished fingerprint DART-MS spectra using both individual and mixed herbal species. The liquid supernatant from MCE was validated to be used as direct sample for DART-MS analysis. Quantitation was successfully achieved for polysaccharide contents in Dendrobium officinale from different locations. CONCLUSIONS: A rapid fingerprint protocol in combination of MCE and DART-MS for herbal polysaccharides was developed. The whole process could be accomplished within a few minutes, from raw materials to final spectra, without requirements of pre-digestion and additional sample purification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».