目的:利用反向传播神经网络（BPNN）算法，建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法:通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息，共计219 000条，作为本研究的无偏数据。人为引入6个偏差生成相应的有偏数据，每种偏差下用2种算法测试。进行计量学及临床评价。结果:BPNN步长设置为10，全部偏差下假阳性率均在0.1%以内；MovSD的最佳步长为150，拦截限为10%，全部偏差下假阳性率为0.38%，比BPNN高0.28%。MovSD在0.5与1误差因子下全部未检出，误差因子>1之后，可检出，但MNPed偏高；而BPNN在全部偏差下MNPed均低于MovSD，两者相差最高达91.67倍。计量学溯源过程生成460 000条参考数据，采用参考数据评定BPNN模型的不确定度仅为0.078%。结论:成功建立了基于BPNN算法识别检测过程随机误差的实时质控方法，模型准确度高，临床效能显著优于MovSD方法。

肿瘤标志物（TM）定量检测在肿瘤的筛查、监测及治疗干预中意义重大，这就对其检验质量提出了较高要求。TM的量值溯源在检验试剂生产和临床实验室检验过程中十分重要，可提高TM检测的可靠性和可比性，是提升检验质量的重要手段。本文以国际现行的量值溯源的原则和分类体系为基础，综述了有关蛋白类和核酸类TM的参考物质和参考测量方法的质量要求，以及TM的国际约定参考测量程序和量值溯源体系中存在的问题，为TM的质量保证工作提供新的思路。

目的 通过文献计量学软件CiteSpace对陈皮的研究现状及热点进行可视化分析,探索近年来全球学者在陈皮研究领域的科研协作态势,梳理其研究热点的动态变化,为未来的研究方向提供参考.方法 系统检索中国知网(CNKI)和Web of Science数据库关于陈皮的相关文献,使用CiteSpace软件对研究作者、研究机构及关键词等方面进行可视化展示,对陈皮的研究现状及发展趋势进行分析.结果 经过筛选,最终纳入与陈皮相关的中文文献 497 篇,其中关注广陈皮的文献 123篇;与陈皮相关的英文文献 276 篇.文献作者分析显示成都中医药大学刘友平是陈皮研究发文量最多的作者,研究机构发文量最多的是成都中医药大学,存在以成都中医药大学、无限极(中国)有限公司-华南农业大学、中山大学等机构为核心的 3大机构合作群,对广陈皮的研究合作关系密切;文献关键词分析显示陈皮的研究内容主要集中在化学成分、药理作用和质量评价等方面,其中如何保证陈皮的品质和安全是目前的研究热点.结论 陈皮研究目前仍在持续发展阶段,广陈皮作为道地药材其重要性不可忽视,未来相关领域的研究可围绕陈皮道地性研究、产地溯源研究和功效物质基础研究.此外,陈皮的陈化研究对于实现陈皮产业的高质量发展也具有重要的研究价值.

目的 基于近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)结合机器学习算法模型,建立山里红Crataegus pinnatifida var.major的产地溯源技术.方法 收集 6 个省份的 91 份山里红样本,采集其NIRS,应用多种机器学习算法,包括主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal pmjartial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)、K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、决策回归树(classification and regression tree,CART)、随机森林(random forest,RF)、朴素贝叶斯(na?ve bayes,NB)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和神经网络(artificial neural network,ANN)算法,探讨适合山里红产地溯源的模型.结果 ANN模型的准确率和模型稳定性最优,可作为山里红产地识别的首选模型.结论 NIRS结合ANN模型是山里红产地溯源的有效手段,为山里红的产地溯源提供了科学参考.

中药质量控制在确保中药安全有效方面发挥着极其重要的作用,传统的液相色谱、气相色谱等分析手段难以实现快速、无损的质量控制,光谱技术能较好地弥补传统方法的缺陷.激光诱导击穿光谱法(LIBS)具有可携带、快速无损等特点,能实现样品中多种元素的同时检测,目前已应用于中药质量控制中.对LIBS的检测原理、装置构造进行介绍,归纳LIBS数据处理和建模方法,并对LIBS在中药产地溯源、真伪鉴别、含量测定、重金属检测方面的应用进行总结,分析LIBS现存的挑战和问题,展望LIBS在中药领域的应用,为其在中药质量控制中的实际应用提供参考.

目的:通过测定不同产地丹参中 40 个无机元素含量,研究元素分布差异,并对重金属及有害元素进行健康风险评估.方法:收集来自 5 个丹参主产区的 31 批 467 份样品,采用ICP-MS法测定其中无机元素的含量,利用化学计量学方法进行产地鉴别分析和差异元素筛选,通过计算重金属及有害元素的单项污染指数、内梅罗综合污染指数对其进行安全性评价,并根据每日最大耐受摄入量和致癌风险进行健康风险评估.结果:四川丹参的稀土元素La、Ce含量最高,山东丹参的无机元素Na、Sr、Nb和Cu的含量最高,其余元素以河南和陕西丹参的含量相对较高.不同产地丹参无机元素的含量具有显著差异,线性判别分析模型对丹参元素产地的判别效果最佳,其训练集和预测集准确率均达到 90%以上.安全性评价表明大部分样品污染状况均处于安全状态.健康风险评估模型结果显示使用丹参无明显健康风险,但个别基地的As暴露引起的致癌性健康风险需要被关注.结论:不同产地丹参无机元素分布具有特征性,可利用这些特征进行产地鉴别.丹参药材的重金属含量均处于安全水平,并无明显健康风险.本研究为大宗药材丹参溯源检测体系的构建及健康风险评估和质量评价体系建立提供了参考.

目的:利用稳定同位素比率及碳氮含量差异,结合化学计量学,探讨太子参产地溯源应用的可行性,为太子参产地溯源识别提供新方法.方法:测定采自贵州、安徽、福建3个主产区太子参药材的稳定同位素比率以及碳氮含量.采用主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)和Fisher判别分析(FLDA)对太子参进行产地判别.结果:不同产区太子参中的δD表现出产地差异;贵州太子参中碳含量平均值较高,福建太子参中氮含量平均值较高.采用稳定同位素比率和碳氮含量为指标进行PCA,样品基本上按照产地各自聚为一类.经OPLS-DA分析,差异成分为δ18O、δ13C、δD.根据主成分精简模型,仅以δ18O和δ13C为指标进行PCA和OPLS-DA,发现3个产区可以良好区分.δ18O和δ13C作为判别变量的FLDA经回代检验和交叉验证,产地判别准确率达100％和97.2％,对外部样品预测准确率达100％.结论:太子参中δ18O和δ13C具有产地特征,利用稳定同位素比率结合化学计量学可以实现对太子参产地的有效溯源,判别准确率较高,可作为太子参产地溯源的有效方法.

该研究采集了安徽亳州、湖北荆门和四川西昌3个何首乌产区的70个药材样本,通过稳定同位素质谱和电感耦合等离子体质谱测定3种稳定同位素比率及44种元素含量,运用偏最小二乘法判别分析、Fisher线性判别分析和决策树CHAID等3种判别方法对何首乌进行产地判别.结果表明,稳定同位素比值具有明显的地域分布特征,可以有效的区分何首乌产地;结合元素分析数据,可以进一步提高溯源模型检验准确率,外部验证样本的正确判别率均可达到90％以上.不同产地何首乌的稳定同位素比和元素分析结合化学计量学方法可以有效对何首乌进行产地溯源;该分析方法在中药材产地鉴别中具有巨大的应用潜力和前景,可望为中药材产地溯源技术的研究提供新的研究方法和理论依据.

为探究不同蜜源蜂蜜中的挥发性标记物并籍以对这些蜂蜜进行有效区分,本研究优化了静态顶空气相色谱-质谱联用技术(SHS-GC-MS)检测蜂蜜中挥发性化合物的方法,采用此方法分析了油菜蜜、椴树蜜、荆条蜜和洋槐蜜等4种蜂蜜总计38份样品的挥发性成分,并结合主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)等对蜂蜜进行区分.研究结果表明,采用SHS-GC-MS共检测到23种化合物.4种蜂蜜的挥发性成分在物质种类或含量上存在明显差异,其中3-苯丙酸乙酯可作为油菜蜜的典型挥发性代谢物质;1-异丙烯基-3-甲基苯和反式玫瑰醚可作为椴树蜜的典型挥发性代谢物质;在荆条蜜和洋槐蜜中均未发现典型挥发性代谢物质.PCA可以将4种蜂蜜进行很好地区分,PC1、PC2和PC3累计贡献率达到77.3％,表明模型有效;当临界值取10时,CA可以将同种蜂蜜聚为一类.SHS-GC-MS检测的蜂蜜挥发性成分结果结合多变量分析,可用于区分不同蜜源蜂蜜.研究结果为蜂蜜溯源和鉴别提供了理论依据.

目的:建立不同产地苍术药材的红外指纹图谱,为苍术药材的产地鉴别和质量评价提供新的思路和方法.方法:采用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)对国内8省份18产区的苍术样品进行分析,通过红外图谱的解析表征、相似度对比、主成分分析及聚类分析等方法,建立不同产地苍术药材的红外指纹图谱,并探讨将其运用于产地鉴别的可行性.结果:不同产地苍术的红外图谱相似度较高,但运用适当的计量学方法可实现苍术的产地鉴别;红外图谱解析、相关系数分析、主成分分析及聚类分析等方法可从不同层面对苍术样品进行分类归属.结论:红外指纹图谱技术结合计量学方法对苍术药材进行产地鉴别具有较高的可行性,本研究为苍术的产地溯源和质量控制提供了一种新的思路.