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申请/专利权人：南京中医药大学
摘要：本发明公开了一种基于稳定同位素比例质谱仪EA‑IRMS与电感耦合等离子体质谱仪ICP‑MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，本发明首次采用EA‑IRMS测定了不同基原、产地、生产方式苍术的碳、氮稳定同位素比值，并将其与ICP‑MS所测定的矿物元素相结合，通过化学计量学的方法筛选出了可以作为茅苍术溯源有效指标的特征元素；基于机器学习算法XGBoost开发出了一个精准、高效、稳定的茅苍术溯源模型，为茅苍术商品的产地溯源提供了一个新的解决方案，也有助于减少其它中药材商品以次充好的问题，提高消费者的满意度，促进中药材产业高质量发展。
主权项：1.一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：1样品采集收集茅苍术药材样品，经洗涤、切片，干燥，用打粉机粉碎为粉末，过筛后，冷冻保存，备用；2取步骤1的供试品采用EA-IRMS测定苍术供试品的碳、氮稳定同位素比值信息；3取步骤1的供试品采用ICP-MS测定苍术供试品矿质元素含量信息；4采用正交偏最小二乘判别分析对不同类型苍术供试品的稳定同位素比值数据与矿质元素含量数据进行化学计量学分析，筛选出区分不同基原、产地、生产方式苍术的主要元素作为特征元素；5利用步骤2的EA-IRMS测定得到的苍术供试品碳、氮稳定同位素比值数据与步骤3ICP-MS测定得到的苍术供试品矿质元素含量数据，采用机器学习算法，进一步建立茅苍术溯源模型，实现茅苍术基原、产地、生产方式的一次性精准溯源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京中医药大学 一种基于EA-IRMS与ICP-MS结合化学计量学和机器学习算法的茅苍术产地溯源方法
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