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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».