Non-targeted metabolomics and explainable artificial intelligence: Effects of processing and color on coniferyl aldehyde levels in Eucommiae cortex

代谢组学 涩的 传统医学 杜仲 食品科学 化学 中医药 品味 生物技术 生物 医学 色谱法 替代医学 病理
作者
Yijing Pan,Kehong Ming,Dongmei Guo,Xinyue Liu,Chenxi Deng,Qingjia Chi,Xianqiong Liu,Chunli Wang,Kang Xu
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier]
卷期号:460: 140564-140564
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2024.140564
摘要

Eucommia ulmoides, a plant native to China, is valued for its medicinal properties and has applications in food, health products, and traditional Chinese medicine. Processed Eucommiae Cortex (EC) has historically been a highly valued medicine. Ancient doctors had ample experience processing EC, especially with ginger juice, as documented in traditional Chinese medical texts. The combination of EC and ginger juice helps release and transform the active ingredients, strengthening the medicine's effectiveness and improving its taste and shelf life. However, the lack of quality control standards for Ginger-Eucommiae Cortex (G-EC), processed from EC and ginger, presents challenges for its industrial and clinical use. This study optimized G-EC processing using the CRITIC and Box-Behnken methods. Metabolomics showed 517 chemical changes between raw and processed G-EC, particularly an increase in coniferyl aldehyde (CFA). Explainable artificial intelligence techniques revealed the feasibility of using color to CFA content, providing insights into quality indicators.
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