Rapid identification of chemical components <i>in vitro</i> and <i>in vivo</i> of Menispermi Rhizoma by integrating UPLC‐Q‐TOF‐MS with data post‐processing strategy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Menispermi Rhizoma (MR), the dried rhizome of Menispermum dauricum DC. (Menispermaceae), has been used to treat sore throat, enteritis, dysentery, and rheumatic arthralgia. Despite extensive research on its pharmacological effects, the chemical components in vitro and in vivo have not been thoroughly studied. OBJECTIVE: To establish an efficient method for rapid classification and identification of alkaloids in MR and its preparations, as well as metabolites in vivo after oral administration of MR. METHODS: Rapid identification of alkaloids and absorbed components of MR was performed using ultra-performance liquid chromatography quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UPLC-Q-TOF-MS) coupled with UNIFI software. Moreover, the characteristic fragmentations and neutral losses of different types of alkaloids in MR were summarised to realise the rapid classification of alkaloids. RESULTS: A total of 55 components were unambiguously or tentatively identified in MR. Among them, 37 and 31 components were found in MR capsules and tablets, respectively. Meanwhile, 109 compounds were tentatively identified in rat plasma, urine and faeces, including 55 prototypes and 54 metabolites. Hydrogenation, hydroxylation, methylation, glucuronic acid and sulphate conjugations were the dominating metabolic fates of alkaloids. CONCLUSION: The data post-processing strategy established could greatly enhance the structural identification efficiency. The results obtained might lay the foundation for further interpretation of clinical effects, mechanism of action and quality control of MR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».