Rapid authentication of <i>Chaenomeles</i> species by visual volatile components fingerprints based on headspace gas chromatography‐ion mobility spectrometry combined with chemometric analysis

化学 线性判别分析 化学计量学 色谱法 主成分分析 人工智能 计算机科学
作者
Shanming Tian,Huanying Guo,Minmin Zhang,Huijiao Yan,Xiao Wang,Hengqiang Zhao
出处
期刊:Phytochemical Analysis [Wiley]
标识
DOI:10.1002/pca.3170
摘要

Chaenomeles, including Chaenomeles speciosa (ZP), Chaenomeles sinensis (GP), Chaenomeles tibetica (XZ), and Chaenomeles japonica (RB), has been widely used as food in China for thousands of years. However, only ZP, was recorded to be the authentic medicinal Chaenomeles. Therefore, the rapid and accurate method for the authenticity identification of Chaenomeles species is urgently needed.To develop a method for rapid differentiation of Chaenomeles species.The visual volatile components fingerprints based on headspace gas chromatography-ion mobility spectrometry (HS-GC-IMS) combined with chemometric analysis, including principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA) and partial least-squares discriminant analysis (PLS-DA), were utilised for the authentication of Chaenomeles species.The visual volatile components fingerprints by the GC-IMS intuitively showed the distribution features of the volatile components for different Chaenomeles samples. The LDA and PLS-DA models successfully discriminated Chaenomeles species with original discrimination accuracy of 100%. Fifteen volatile compounds (VOCs) (peaks 9, 12, 13, 19, 23, 24, 35, 48, 57, 65, 67, 76, 79, 80, 83) were selected as the potential species-specific markers of Chaenomeles via variable importance of projection (VIP > 1.2) and one-way analysis of variance (P < 0.05).This study showed that the visual volatile components fingerprints by HS-GC-IMS combined with chemometric analysis is a meaningful method in the Chaenomeles species authentication.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
kaiz完成签到,获得积分10
4秒前
狂野鸵鸟完成签到,获得积分10
6秒前
星空完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
赫连烙完成签到,获得积分10
15秒前
机智的邹邹完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
Brown发布了新的文献求助10
17秒前
曾经不言完成签到 ,获得积分0
18秒前
长弓发布了新的文献求助10
20秒前
24秒前
hengha发布了新的文献求助10
29秒前
长弓完成签到,获得积分20
30秒前
wanghao完成签到 ,获得积分10
32秒前
Alvin完成签到 ,获得积分10
33秒前
红颜如梦完成签到 ,获得积分10
34秒前
花生完成签到 ,获得积分10
34秒前
科研小白完成签到 ,获得积分10
36秒前
ghost202完成签到,获得积分10
38秒前
火星上的煜祺完成签到 ,获得积分20
47秒前
耕牛热完成签到,获得积分10
48秒前
49秒前
puritan完成签到 ,获得积分10
49秒前
51秒前
Tiantian完成签到 ,获得积分10
53秒前
54秒前
周周发布了新的文献求助10
55秒前
miracloon完成签到,获得积分10
59秒前
59秒前
1分钟前
Copyright应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
spring发布了新的文献求助10
1分钟前
DrLuffy完成签到,获得积分10
1分钟前
ZZzz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.2应助usr123采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
spring发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
我是老大应助可靠的南露采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
Association of Reentry Well-Being with Psychological Distress, Employment, and Housing Instability 15-Months After Incarceration 500
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 410
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7024059
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8695255
关于积分的说明 18424846
捐赠科研通 6520497
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3110031
关于科研通互助平台的介绍 2185554
邀请新用户注册赠送积分活动 2085789