Forschungsfortschritt und Anwendung in der Fingerabdrucktechnologie zur chinesischen Materia Medica Ⅲ

3 Methode zur Auswertung von Fingerabdruckdaten

3.1 Überwachte chemische Mustererkennungsmethode

Die überwachte chemische Musteranalyse erfordert die Eingabe von Probeninformationen bekannter Kategorien in den Computer als Diskriminanzmodell, um unbekannte Probenspektrumsdaten zu identifizieren, hauptsächlich einschließlich partieller Least-Varianz-Diskriminanzanalyse (PLS-DA), K-Nearest-Neighbor-Methode (KNN) und Cluster-unabhängigem Softmodell Methode (SIMCA), lineare Diskriminanzanalyse (LDA) usw.

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3.1.1 PLS-DA

PLS-DA ist eine Analysemethode zur Kategoriebestimmung, die auf der PLS-Methode basiert, um ein Regressionsmodell zwischen Probenklassifizierungsvariablen und Spektralmerkmalen zu erhalten [66]. Ma et al. [67] verwendeten PLS-DA und PCA, um Gastrodia-Proben verschiedener Sorten und geografischer Herkunft genau zu unterscheiden. Huang Han et al. [68] verwendeten das HPLC-Fingerabdruckspektrum in Kombination mit der PLS-DA-Methode, um die Qualität von Schneechrysanthemen zu bewerten und zu klassifizieren.

3.1.2 KM

KNN ist eine Analysemethode, die k Proben des nächsten Nachbarn einer unbekannten Probe nimmt und die Proben klassifiziert, indem die k Proben des nächsten Nachbarn gemäß der „größten“ Ähnlichkeit der Fingerabdruckmerkmalsparameter beobachtet werden[69]. Zheng Jian et al.[70] etablierte eine Nachweismethode für Braunkastanien, die auf Infrarotspektroskopie in Kombination mit KNN basiert.

3.1.3 SIMCA

SIMCA basiert auf PCA. Zunächst wird eine PCA an den Spektraldaten jedes Probentyps durchgeführt und anschließend ein Regressionsmodell für jeden Probentyp erstellt[69]. Zheng Jian et al.[70] gründete auch SIMCA.

TRADITIONELLE CHINESISCHE KRÄUTER CISTANCHE VERSCHIEDENE SPEZIFIKATIONEN DURCH HPLC

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3.1.4 LDA

LDA ist eine Methode, die Daten in einen niedrigdimensionalen Raum projiziert, um die Projektionslinie zu erhalten, die die beiden Arten von Proben am besten trennen kann, und dann die etablierte Diskriminanzfunktion verwendet, um die unbekannten Proben zu klassifizieren[71]. Zhang Xinxin et al.[71] untersuchten die Anwendung von PCA-LDA bei der Identifizierung chinesischer Arzneimitteleigenschaften und kamen zu dem Schluss, dass diese Methode eine Grundlage für die klinische Medikation bilden kann. Morlock et al. [72] nutzten die lineare Diskriminanzanalyse, um verschiedene Arten von Propolis schnell und genau zu klassifizieren.

3.2 Unbeaufsichtigte Methode zur Erkennung chemischer Muster

Es ist nicht erforderlich, Beispielinformationen bekannter Kategorien einzugeben. Eine Gruppe von Musterproben ohne markierte Kategorien wird entsprechend dem Grad der Ähnlichkeit zwischen den Proben klassifiziert. Ähnliche Proben werden in eine Kategorie eingeteilt und unterschiedliche Proben werden in eine andere Kategorie eingeteilt. Die Systemanalyse kann intuitiv durchgeführt werden, hauptsächlich einschließlich PCA und Clusteranalyse (HCA).

3.2.1 PCA

PCA ist eine multivariate statistische Analysemethode, die mehrere Variablen durch eine lineare Transformation basierend auf dem Beitragssatz in mehrere repräsentative Variablen umwandelt[73]. De Souza et al. [74] führten eine PCA zu den in Brotfruchtbäumen enthaltenen Mineralstoffen durch und zeigten, dass bei der Ofenheizung die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass Spurenelemente verloren gehen als bei der Mikrowellenheizung. Zhang Yujiong et al. [75] nutzten PCA und HCA, um die Qualität dreiblättriger grüner medizinischer Materialien umfassend zu bewerten. Han et al. [76] kombinierten PCA und künstliche neuronale Netzwerktechnologie und fanden heraus, dass 11 Verbindungen in 5 Chrysanthemensorten potenziell entzündungshemmende Wirkungen haben.

3.2.2 HCA

HCA ist eine Analysemethode, die unbekannte Proben in verschiedene Kategorien einteilt. Hong-Bo et al. [77] zeigten anhand von HCA, dass die Herkunft einen großen Einfluss auf die Art und den Gehalt der chemischen Bestandteile in Euphorbia chamaejasme hat. Yi et al. [78] kombinierten HCA und PCA, um 74 Chargen grünen Tees schnell und effektiv in 4 Gruppen zu klassifizieren.

3.3 Methoden zur Ähnlichkeitsbewertung

Zu den Ähnlichkeitsbewertungsmethoden gehören die Vektorkosinusmethode, die Korrelationskoeffizientenmethode, die relative Entropiemethode (KLD), die Peak-Überlappungsmethode (Nei-Koeffizientenmethode), die Methode der statistischen Gesamtquantenmomentähnlichkeit usw.

3.3.1 Kosinuswinkelmethode

Die Kosinuswinkelmethode ist eine Methode, die die Ähnlichkeit von Proben durch den Vergleich der Kosinuswerte der Winkel zwischen Vektoren widerspiegelt[79]. Zhang Qinglian et al.[80] verwendeten die Kosinuswinkelmethode, um die Chromatogramme von 5 Chargen von Danshen-Injektionen verschiedener Hersteller zu analysieren, und stellten fest, dass die Ähnlichkeit der Danshen-Injektionen verschiedener Hersteller gering war.

3.3.2 Korrelationskoeffizientenmethode

Die Korrelationskoeffizientenmethode ist eine Methode, die den Korrelationskoeffizienten zweier Vektoren verwendet, um die Ähnlichkeit zwischen Stichproben widerzuspiegeln[79]. Die von Huang Bisheng et al.[81] entwickelte Methode des Korrelationskoeffizienten des charakteristischen Nahinfrarotspektrums Bietet eine Grundlage für die schnelle Identifizierung von Drachenknochen.

3.3.3 Relative Entropiemethode

Die relative Entropiemethode ist eine Methode zum Vergleich der Unterschiede zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen P und Q[82]. Wang Kang et al.[83] verwendete die Merkmale des Unähnlichkeitswerts und die relative Entropiemethode, um die Ähnlichkeit von Fingerabdrücken der chinesischen Medizin zu berechnen. Diese Methode liefert gute Ergebnisse und einen geringen Rechenaufwand.

3.3.4 Peak-Überlappungsmethode

Die Peaküberlappungsmethode ist eine Analysemethode, die die Ähnlichkeit basierend auf der Anzahl gemeinsamer Peaks zwischen der zu testenden Probe und der Referenz widerspiegelt. Gao Jing et al.[84] verwendeten die Peak-Overlap-Methode, um die Ähnlichkeit der CE-Fingerabdrücke von Rosmarin unterschiedlicher Herkunft zu berechnen, was eine Grundlage für die Qualitätskontrolle von Rosmarin bildete.

3.3.5 Methode der statistischen Gesamtmomentähnlichkeit

Die Methode des statistischen Gesamtmoments ist eine Analysemethode, die das Prinzip des statistischen Moments verwendet, um die Kurve der variablen Funktion zu analysieren und das Gesamtfunktionsmoment zu erhalten

Parameter[85]. Wang Yuanqing et al.[86] etablierten eine Methode zur Bewertung der Konsistenz und des Unterschieds von Polygonum cuspidatum-Abkochstücken durch die Kombination von HPLC-Fingerabdruck mit HCA, statistischer Gesamtmomentanalyse und PCA, die als Qualitätsstandard für verwendet werden kann Beurteilung von Polygonum cuspidatum.

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4 Ausblick

Die traditionelle chinesische Medizin ist ein Schatz der chinesischen Nation. Es hat den Vorteil, dass es sowohl die Symptome als auch die Grundursache behandelt, sicher ist und nur wenige Nebenwirkungen hat. Daher spielt die traditionelle chinesische Medizin eine große Rolle bei der Behandlung menschlicher Krankheiten. Aufgrund ihrer Besonderheit ist es etwas ungenau, die Authentizität und Qualität traditioneller chinesischer Arzneimittel nur anhand des Aussehens, des Geruchs und der mikroskopischen Beobachtung zu bestimmen. Der chemische Fingerabdruck der traditionellen chinesischen Medizin entspricht der chemischen DNA-Karte der traditionellen chinesischen Medizin und verwendet verschiedene spektrale, chromatographische und spektrale Analysetechniken, um die Qualität des Modells zu kontrollieren. Der Fingerabdruck der traditionellen chinesischen Medizin weist die Merkmale der Integrität auf und unterstreicht das vollständige Erscheinungsbild der traditionellen chinesischen Medizin. Gleichzeitig weisen die Fingerabdrücke ähnlicher medizinischer Materialien Ähnlichkeitsmerkmale auf. Auf der Grundlage dieser Karte wird eine umfassende Bewertung der internen chemischen Komponenten der traditionellen chinesischen Medizin und eine umfassende Kontrolle der Gesamtqualität realisiert, sodass die traditionelle chinesische Medizin in der Klinik auf kontrollierbare Weise eingesetzt werden kann. Allerdings weist der Fingerabdruck der Traditionellen Chinesischen Medizin auch gewisse Einschränkungen auf: Der biologische Fingerabdruck der Traditionellen Chinesischen Medizin untersucht die Genfragmente der Traditionellen Chinesischen Medizin; Der chemische Fingerabdruck der traditionellen chinesischen Medizin untersucht im Allgemeinen niedermolekulare Verbindungen. Da die meisten makromolekularen Verbindungen wie Polysaccharide und Peptide keine UV-Absorption aufweisen und komplexe und vielfältige Strukturen aufweisen, wurde der Fingerabdruck solcher Verbindungen weniger untersucht. Daher sollte der Fingerabdruck der traditionellen chinesischen Medizin diesem Aspekt mehr Aufmerksamkeit schenken, damit die Qualität der makromolekularen Verbindungen vollständig kontrolliert werden kann. Gleichzeitig können Polysaccharide in eine Vielzahl von Monosacchariden hydrolysiert werden. Monosaccharide und Polysaccharide gehören zu den biologisch aktiven Bestandteilen der traditionellen chinesischen Medizin. Daher sollte auch der Fingerabdruck von Monosacchariden in der traditionellen chinesischen Medizin untersucht werden. Aufgrund der Besonderheiten der traditionellen chinesischen Medizin haben unterschiedliche Herkunft, Erntezeiten und unterschiedliche medizinische Bestandteile desselben medizinischen Materials einen großen Einfluss auf die darin enthaltenen wirksamen Inhaltsstoffe. Darüber hinaus können diese Faktoren auch die Menge an anorganischen Elementen in der traditionellen chinesischen Medizin beeinflussen. Daher sollte auch der Fingerabdruck der Traditionellen Chinesischen Medizin auf diesen Aspekt achten. Aus der Perspektive der endgültigen Verwendung sollten Fingerabdrücke nicht nur eine Rolle bei der Qualitätskontrolle der traditionellen chinesischen Medizin spielen, sondern auch bei der Untersuchung ihrer Wirksamkeit, Stoffwechselveränderungen im Körper und klinischen Wirksamkeit weiterentwickelt werden.

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