一种基于保肝活性成分和机器学习的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于保肝活性成分和机器学习的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，属于药材检测领域，包括：采集不同产地的全缘叶绿绒蒿全草植物样品；基于所述全缘叶绿绒蒿全草植物样品，利用液‑质联用技术对其保肝药效组分群进行表征；基于表征结果中关键的保肝活性成分，借助近红外光谱技术结合机器学习建立基于保肝功效的全缘叶绿绒蒿近红外光谱质量评价模型。本发明专利技术利用液‑质联用技术对目标药效组分群进行表征。同时，借助近红外光谱技术结合机器学习构建以药效为评价指标的藏药材质量评价方法，在完善该药材的质量评价体系的同时，为药材的有效性和安全性评价提供重要科学依据，促进传统藏药的现代化发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及药材检测领域，尤其涉及一种基于保肝活性成分和机器学习的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法。

技术介绍

1、针对中药成分复杂性与功效关联性难以解析的难题，通过筛选与药效直接相关的活性成分，为以活性为导向的多指标药材质量评价提供科学依据。

2、随着中医药现代化进程的快速发展，传统中药凭借其独特的疗效优势愈发受到全球关注。然而传统质控方法（如外观鉴别、理化指标测定）难以全面反映药材内在质量，而化学指纹图谱等现代手段又存在成本高、时效性差等问题。近红外光谱技术凭借其无损检测、快速分析、多组分同步监测的独特优势，能通过捕捉含氢基团振动信息，反映分子的结构特征，进而获取药材整体的化学官能团信息。凭借其独特优势，该技术已在众多领域被广泛应用，为中药材复杂体系的快速分析提供了一种重要的分析手段。

3、全缘叶绿绒蒿（meconopsis integrifolia (maxim.) franch.）为罂粟科（papaveraceae）绿绒蒿属（meconopsis）多年生草本植物，为传统藏药材，具有较高药用价值和悠久的药用历史。据藏医经典典籍《本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于保肝活性成分和机器学习的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述采集不同产地的全缘叶绿绒蒿全草植物样本，包括：

3.根据权利要求1所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述利用液-质联用技术对其药效组分群进行表征，包括：

4.根据权利要求3所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述利用UPLC-Q-TOF-MS/MS技术对全缘叶绿绒蒿全草植物样品的保肝活性成分进行鉴定，包括：

5.根据权利要求3所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于保肝活性成分和机器学习的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述采集不同产地的全缘叶绿绒蒿全草植物样本，包括：

3.根据权利要求1所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述利用液-质联用技术对其药效组分群进行表征，包括：

4.根据权利要求3所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述利用uplc-q-tof-ms/ms技术对全缘叶绿绒蒿全草植物样品的保肝活性成分进行鉴定，包括：

5.根据权利要求3所述的全缘叶绿绒蒿药材质量评价方法，其特征在于，所述对全缘叶绿绒蒿全草植物样...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙菁，罗西，李佳敏，李洪梅，
申请(专利权)人：中国科学院西北高原生物研究所，
类型：发明
国别省市：