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龙图腾网获悉湖南省中医药研究院;中国中医科学院中药研究所申请的专利一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119861154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411934740.2，技术领域涉及：G01N30/02；该发明授权一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统是由周融融;黄璐琦;龙红萍;沈冰冰;刘浩设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统，包括：制备野生与栽培西洋参样品和代谢提取物样品溶液；对代谢提取物样品溶液，通过超高效液相色谱‑四极杆‑飞行时间高分辨质谱检测分析，获得野生和栽培西洋参样品成分的LC‑MS数据；基于代谢组学技术和分子网络策略对数据进行多变量数据分析，并筛选注释野生和栽培西洋参的差异代谢物；建立并训练野生和栽培西洋参差异代谢物的机器学习诊断模型以区分野生和栽培西洋参；本发明使用基于液相色谱‑质谱的代谢组学结合机器学习区分野生西洋参和栽培品种，确定野生和栽培西洋参之间代谢物的差异，并通过人工智能诊断模型进行分类，以便于准确识别西洋参产地和栽培方法。

本发明授权一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.制备野生西洋参与栽培西洋参样品，并制备代谢提取物样品溶液； S2.对代谢提取物样品溶液，通过超高效液相色谱-四极杆-飞行时间高分辨质谱检测分析，获得野生和栽培西洋参样品成分的LC-MS数据； S3.基于代谢组学技术和分子网络策略，对野生与栽培西洋参样品成分的LC-MS数据进行多变量数据分析，并筛选注释野生和栽培西洋参的差异代谢物； S4.建立并训练野生和栽培西洋参差异代谢物的机器学习诊断模型，以区分野生和栽培西洋参； 色谱条件：为色谱柱C18，流动相为有机溶剂乙腈和水相，水相为0.05mmolL甲酸-水，梯度洗脱程序为：0~5min，5-15%乙腈；5~20min，15-25%乙腈；20~25min，25-35%乙腈；25~35min，35~45%乙腈；35~40min，45~55%乙腈；流速0.4mLmin，进样量2μL； 采用正离子模式和负离子模式电离进行质谱检测，一级质谱扫描范围设置为100~1700mz，干燥气体为氮气，温度为325℃，流速为6.8Lmin，鞘气温度为350℃，毛细管电压为4.0kV，一级碰撞电压为150V；以靶向模式扫描差异代谢物进行靶向MS分析，二级质谱扫描范围50~1000mz，二级碎裂电压为10V，25V，40V； 8种差异显著的差异代谢物为：人参皂苷Rg6、人参皂苷Rg2、人参皂苷F1、人参皂苷Rk2、珠子参皂苷R2和人参皂苷Rg10，以及齐墩果酸-28-O-β-D-葡萄糖喃苷和齐墩果酸-12-烯-3,11-二酮。

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