Chemical Authentication and Speciation of Salvia Botanicals: An Investigation Utilizing GC/Q-ToF and Chemometrics

化学计量学 丹参 鼠尾草 丹参 主成分分析 人工智能 传统医学 色谱法 模式识别(心理学) 化学 植物 生物 计算机科学 官房 病理 医学 中医药 替代医学
作者
Joseph Lee,Mei Wang,Jianping Zhao,Bharathi Avula,Amar G. Chittiboyina,Jing Li,Charles Wu,Ikhlas A. Khan
出处
期刊:Foods [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (14): 2132-2132 被引量:6
标识
DOI:10.3390/foods11142132
摘要

Members of the genus Salvia are used as culinary herbs and are prized for their purported medicinal attributes. Since physiological effects can vary widely between species of Salvia, it is of great importance to accurately identify botanical material to ensure safety for consumers. In the present study, an in-depth chemical investigation is performed utilizing GC/Q-ToF combined with chemometrics. Twenty-four authentic plant samples representing five commonly used Salvia species, viz. S. apiana, S. divinorum, S. mellifera, S. miltiorrhiza, and S. officinalis, are analyzed using a GC/Q-ToF technique. High-resolution spectral data are employed to construct a sample class prediction (SCP) model followed by principal component analysis (PCA) and partial least square discriminant analysis (PLS-DA). This model demonstrates 100% accuracy for both prediction and recognition abilities. Additionally, the marker compounds present in each species are identified. Furthermore, to reduce the time required and increase the confidence level for compound identification and the classification of different Salvia species, a personal compound database and library (PCDL) containing marker and characteristic compounds is constructed. By combining GC/Q-ToF, chemometrics, and PCDL, the unambiguous identification of Salvia botanicals is achieved. This high-throughput method can be utilized for species specificity and to probe the overall quality of various Salvia-based products.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
嘻嘻发布了新的文献求助10
1秒前
不知完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
风信子完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
WRUM发布了新的文献求助10
1秒前
月亮快打烊吖完成签到 ,获得积分10
1秒前
桐桐应助feifei采纳,获得10
1秒前
风趣的涵柏完成签到,获得积分10
2秒前
Migrol完成签到,获得积分10
2秒前
Liziqi823完成签到,获得积分10
3秒前
李爱国应助三七二十一采纳,获得10
3秒前
沐沐1003完成签到,获得积分10
3秒前
OnceMoreee完成签到,获得积分10
4秒前
大模型应助肉苁蓉采纳,获得10
4秒前
静越完成签到,获得积分10
4秒前
俏皮的凝云完成签到 ,获得积分10
4秒前
wumaoxi发布了新的文献求助30
5秒前
5秒前
5秒前
18183389686完成签到 ,获得积分10
5秒前
于际泽完成签到,获得积分10
5秒前
张宁波完成签到,获得积分0
5秒前
5秒前
6秒前
曦谷发布了新的文献求助10
6秒前
开朗向真发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
隐形之玉完成签到,获得积分10
7秒前
peng完成签到,获得积分10
8秒前
小喵不上课完成签到 ,获得积分10
9秒前
Meowly完成签到,获得积分10
9秒前
mhy完成签到 ,获得积分10
9秒前
呼君伟完成签到,获得积分10
9秒前
11完成签到,获得积分10
9秒前
虚心早晨完成签到,获得积分10
9秒前
科研通AI6.4应助Onism采纳,获得10
10秒前
曦谷完成签到,获得积分10
10秒前
吉吉发布了新的文献求助10
10秒前
youchen完成签到,获得积分10
11秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 1500
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7506562
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9095679
关于积分的说明 19407308
捐赠科研通 7113876
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3251849
关于科研通互助平台的介绍 2421143
邀请新用户注册赠送积分活动 2237871