피마자 독소 관련 공공 안전 사건의 긴급 대응 작업에서 피마자 종자 지역 출처 추적 분류 작업이 시급히 필요하다. 본 연구는 가스 크로마토그래피-질량 분석 기반의 피마자 종자 내 지방산 분석 방법과 효소 결합 면역 흡착 분석을 이용한 피마자 독소 정량 방법을 확립하였으며, 중국 23개 서로 다른 성에서 출처한 100개의 샘플 배치에 대해 6종 지방산과 피마자 독소를 정량 측정하였다. 식물 생리 에너지 대사 특성을 지침으로 하여 3개의 에너지 특성 파라미터(불포화 지수, 올레산/리놀레산 함량 비율, 피마자 독소/지방산 함량 비율)를 도입하여 3가지 머신러닝 알고리즘과 효과적으로 결합하여 출처 판별을 수행하였다. 모델 평가 결과 L1 정규화 서포트 벡터 머신 모델은 에너지 특성 파라미터 도입 후 및 최소 특성 군 조건 명확화 시 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 각각 73.63%와 71.95%였으며, 테스트 정확도는 각각 70.37%와 68.52%, 외부 검증 집합 정확도는 모두 75.00%로 우수한 일반화 성능을 나타내었다. 본 연구는 피마자 종자 출처 추적에 있어 고함량 대사산물의 적용 가능성을 입증하였으며, 에너지 특성 파라미터 도입 머신러닝은 생물학적 특성 기반 데이터 마이닝에 현실적인 경로를 제공하였다.

피마자 종자; 피마자 독소; 지방산; 지리적 출처 추적; 머신러닝; 에너지 특성 파라미터