数据融合法结合决策树优化东方草莓全草的地理溯源性研究

摘要：

目的:通过融合HPLC与ICP-MS的分析结果建立数据集,结合模式识别法对来自5个产地96批次的藏药东方草莓进行地理溯源性研究,以期为未知来源的东方草莓提供便捷有效的产地判别方法.方法:采用HPLC建立东方草莓指纹图谱,并以LC-MS对各色谱峰进行成分归属,色谱峰信息作为数据集1;采用ICP-MS对东方草莓中21种无机元素进行含量测定,并以对数法建立无机元素指纹图谱,无机元素信息作为数据集2;二者数据融合作为数据集3.结合CA、PCA、PCA-LDA及C5.0决策树算法,对比3个数据集的地理追溯结果.结果:数据融合法相较于单一技术所得数据集,CA、PCA和PCA-LDA均可使96批东方草莓成功归类.对数据融合法的PCA-LDA模型进行内部验证和外部验证,其正确分类率均大于88.3％,表明该模型可作为东方草莓的正确分类依据.C5.0决策树筛选出4个主要贡献变量,并获得树深度为3的分类规则,其十折交叉验证结果显示平均准确度为98.9％.结论:数据融合法可提高不同产地东方草莓地理溯源的准确性,且决策树算法得出的分类规则可降低实际操作难度.以数据融合法结合决策树规则所得出的东方草莓地理分类机制为未知样品的产地来源提供新的鉴别依据,且操作简便,准确率高,有利于东方草莓的质量控制,也为其他药材品种溯源提供参考.

关键词：东方草莓、数据融合法、指纹图谱、电感耦合等离子体质谱、地理溯源性、模式识别分析、主成分-线性判别分析、C5.0决策树算法

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分类号：R917(药物基础科学)

资助基金：西南民族大学中央高校基本科研业务费专项;西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金优秀研究生培养工程项目

在线出版日期：2022-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：845-855