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Enregistrement W4317743225 · doi:10.3390/separations10020075

LC–MS/MS Coupled with Chemometric Analysis as an Approach for the Differentiation of Fritillariae cirrhosae Bulbus and Fritillariae pallidiflorae Bulbus

2023· article· en· W4317743225 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSeparations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhytochemical Studies and Bioactivities
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial least squares regressionChemistryChromatographyChemometricsElectrospray ionizationHigh-performance liquid chromatographyOPLSTandem mass spectrometryMass spectrometryMachine learningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fritillariae cirrhosae bulbus (FCB) is one of the most important traditional Chinese medicines (TCM) for the treatment of cough and phlegm. Due to increasing demand and the complexity of FCB’s botanical origin, various substitutes have appeared in the market, resulting in a major challenge to distinguish FCB and its substitutes (F. pallidiflorae bulbus, FPB). Therefore, discriminating FCB from FPB has becoming an urgent necessity. In this study, an ultra-high-performance liquid chromatography–electrospray ionization–tandem mass spectrometry (UPLC–ESI–MS/MS) method was developed for the simultaneous quantification of nine steroidal alkaloids (imperialine-3-β-D-glucoside, imperialine, verticine, verticinone, peimisine, yibeinoside A, delavine, delavinone, ebeidinone) within 8 min. According to the composition and content of the above nine compounds, multivariate chemometric analyses were applied for the classification of FCB and FPB. The quantitative results showed that there were both similarities and differences in the content of nine steroidal alkaloids between FCB and FPB, and it was difficult to directly distinguish these two species. Fortunately, with the aid of chemometric analyses, FCB and FPB were successfully differentiated by partial least squares discrimination analysis (PLS-DA) and orthogonal partial least squares discrimination analysis (OPLS-DA) models based on the nine alkaloids’ content. Moreover, four compounds (yibeinoside A, ebeiedinone, delavinone and imperialine) were discovered as potential markers for the identification and differentiation of FCB and FPB. Additionally, compared to other studies, this work collected a large number of samples (49 batches of FCB and 17 batches of FPB) to ensure the reliability of the results. In conclusion, this work established a new approach for the authentication of FCB based on its active components, which provides a good reference for the quality control of FCB and will help us to understand the chemical composition differences between FCB and its adulterants further.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle