文摘目的:基于超高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱(UHPLC-QTOF-MS^(E))分析并经数字量化处理,结合随机森林(Random Forest,RF)算法构建数据辨识模型,以实现中华草龟、巴西龟、台湾龟、鳄鱼龟、鳖甲基原的数字化鉴定。方法:经样品预处理后,对不同来源、不同批次的龟甲进行UPLC-QTOF-MS^(E)分析,并以混合样品为基准进行峰位校正、提取并经量化处理,获取反映多肽离子信息的精确质量数-保留时间数据对(Exact Mass Retention Time,EMRT)。然后基于信息增益率的特征筛选获取重要多肽离子信息,结合随机森林(RF)算法进行数据建模,同时基于内部交叉验证中的准确率(Acc)、精确率(P)、曲线下面积(AUC)等参数进行模型评价。最后基于最优模型进行龟甲基原的鉴定验证分析。结果:基于信息增益率的特征筛选,得到71个特征多肽信息,建立的RF模型具有优秀的辨识效果,准确率、精确率以及AUC均大于0.950且外部鉴定验证的正确率为100.0%。结论:基于UHPLC-QTOF-MS^(E)分析,并结合RF算法能够高效准确地实现不同来源龟甲基原的数字化鉴定,可为龟甲的质量控制及基原考证提供参考和帮助。
