Este estudo baseia-se na tecnologia de transformada de Fourier no infravermelho próximo (FT-NIR) e em métodos de quimiometria para estabelecer um modelo qualitativo para Bupleurum de diferentes origens e um modelo rápido de predição do teor dos componentes indicativos. Primeiramente, foram selecionados os melhores métodos de pré-processamento espectral, incluindo correção de dispersão múltipla (MSC), transformação padrão normal (SNV), primeira derivada (1st D) e segunda derivada (2nd D), utilizando métodos quimiométricos como análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA), máquinas de vetor de suporte (SVM), floresta aleatória (RF) e k-vizinhos mais próximos (KNN) para a rápida identificação de Bupleurum de diferentes origens; com base na otimização combinada por intervalos (ICO), foram selecionadas as melhores bandas espectrais para construir o melhor modelo quantitativo por mínimos quadrados parciais (PLS) do teor dos componentes indicativos de Bupleurum. O método MSC de pré-processamento espectral apresentou a melhor precisão de classificação, 97,5%, podendo ser utilizado para a construção do modelo de distinção da origem. Os algoritmos KNN, RF e SVM atingiram 100% de precisão preditiva no conjunto de treinamento. Os modelos PLS baseados no ICO apresentaram erro relativo de predição (RPD) acima de 2 e coeficiente de determinação preditiva (R²p) acima de 0,90, demonstrando excelente desempenho preditivo. Os resultados indicam que a tecnologia FT-NIR combinada com métodos quimiométricos pode ser usada para diferenciar Bupleurum de diferentes origens e prever rapidamente o conteúdo dos componentes indicativos. O método é simples, rápido, preciso e confiável e tem um significado de referência para a avaliação rápida da qualidade do Bupleurum.

Bupleurum; espectroscopia no infravermelho próximo; saponina a de Bupleurum; saponina d de Bupleurum; métodos quimiométricos; origem