基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114563363B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202210165083.4

    申请日:2022-02-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱成像的枳壳炮制品和产地的识别方法及系统,方法包括:获取枳壳炮制样品的高光谱数据;对采集到的高光谱数据校正后进行感兴趣区域的提取,得到枳壳炮制样品的平均反射率光谱数据作为原始光谱数据;对原始光谱数据进行预处理;对预处理后的原始光谱数据作一阶导数处理,根据一阶导数筛选枳壳炮制品光谱数据的特征波段构建特征指数,得到枳壳炮制品识别指数PFAI;使用随机森林的建模方法,利用PFAI数据构建枳壳炮制品识别模型进行枳壳炮制品和产地的识别。本发明可以实现对不同炮制品快速、无损、低成本的识别。

    一种党参基原和产地的鉴别方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119044387A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202410410191.2

    申请日:2024-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种党参基原和产地精准鉴别的方法。首先,获取不同基原和不同产地的若干份党参样品;接着,利用UPLC‑Q‑TOF‑MS结合非靶向代谢组学筛选不同党参的差异次生代谢产物;然后,利用UPLC‑UV和相对定量方法对筛选出的差异次生代谢标记进行定量,利用UPLC‑ELSD对党参中主要的单糖和低聚糖进行含量测定;最后,将测得的不同基原和产地党参的差异次生代谢物和单糖及低聚糖的含量数据导入RF模型中,进行模型参数的优化以及分类模型的验证。最终,RF模型达到了94.3%的区分准确率,验证了该分析方法的科学有效性。本发明首次将党参中差异次生代谢产物与低聚糖相结合进行党参基原和产地的鉴别,旨在全面的代表党参品质,并实现了党参基原和产地的精准判别。

    催化根皮素生成根皮苷的蛋白质及其编码基因与应用

    公开(公告)号:CN118834924A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202411144714.X

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明公开了催化根皮素生成根皮苷的蛋白质及其编码基因与应用。解决的技术问题是催化根皮素生成根皮苷。具体公开了蛋白质在下述任一种的应用:A1)催化根皮素生成根皮苷和/或制备催化根皮素生成根皮苷的产品;A2)生产根皮苷和/或制备生产根皮苷的产品;所述蛋白质为如下任一种:B1)氨基酸序列是序列2第423‑902位或序列2所述的蛋白质;B2)将B1)所述蛋白质的经过氨基酸残基的取代和/或缺失和/或添加得到的与B1)所示的蛋白质具有80%以上的同一性且相同功能的蛋白质;B3)将B1)或B2)的N末端或/和C末端连接蛋白质标签得到的融合蛋白质。将所述蛋白质在体外表达,再将其与根皮素反应,可生成根皮苷,可用于根皮苷的工业生产。

    基于三维荧光光谱的枸杞子储藏年份鉴别方法

    公开(公告)号:CN115060695A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210621662.5

    申请日:2022-06-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于三维荧光光谱的枸杞子储藏年份鉴别方法,包括:采集待检测的枸杞子制备枸杞子提取液;获取所述枸杞子提取液的三维荧光光谱数据;基于构建的PCA‑LDA分类模型对所述枸杞子提取液的三维荧光光谱数据进行判断,进而识别所述待检测的枸杞子的储藏年份。本发明采集枸杞子提取液的三维荧光光谱数据,分析不同储藏年份样品的三维荧光光谱特征,利用主成分分析结合线性判别分析构建不同储藏年份枸杞子的分类模型,基于三维荧光光谱数据建立PCA‑LDA分类模型可以快速而准确的鉴定不同储藏年份枸杞子样品。综上,本发明可以广泛应用于枸杞子储藏年份鉴别中。

    一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114720420A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210300301.0

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱成像技术的花椒产地识别方法及系统,所述方法包括:获取未知区域的待测花椒;利用近红外高光谱成像光谱仪对所述待测花椒进行光谱检测,得到待测高光谱数据;基于小波变换方法对所述待测高光谱数据进行降噪处理,得到降噪后的待测数据;采用训练好的偏最小二乘PLSDA模型对所述降噪后的待测数据进行识别,得到所述待测花椒的产地信息。本申请利用小波变换方法和偏最小二乘PLSDA模型对花椒产地进行了识别,有效地提高了花椒产地判别精度。

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