Este estudo baseia-se na tecnologia UHPLC-Q-Orbitrap HRMS (cromatografia líquida ultraeficiente acoplada a um espectrômetro de massa de armadilha orbital de quadrupolo de alta resolução), combinada com diversos métodos de aprendizado de máquina, para construir uma estratégia de discriminação da origem das raízes secas vermelhas de Paeonia lactiflora da província de Sichuan e outras regiões do norte. Através do UHPLC-Q-Orbitrap HRMS, foram obtidas informações sobre a composição química das amostras, compostos diferenciadores foram selecionados por análise estatística multivariada, e foram estabelecidos modelos de classificação Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost) e Adaptive Boosting (AdaBoost). O desempenho dos modelos foi avaliado pela área sob a curva característica do operador receptor (AUC), sendo introduzido o método SHAP (Shapley Additive Explanations) para quantificar e interpretar a contribuição dos componentes endógenos no processo de discriminação. No total, foram detectados 95 componentes químicos, dos quais 40 mostraram diferenças significativas entre as regiões de origem. A comparação do desempenho dos modelos mostrou que o modelo RF superou XGBoost e AdaBoost em precisão e estabilidade. A análise SHAP revelou, ainda, que o ácido linoleico, a reinosídeo e a piridoxina foram os que mais contribuiram para a discriminação da origem, apresentando conteúdo significativamente maior nas raízes vermelhas de Paeonia lactiflora de Sichuan, demonstrando potencial como componentes característicos da origem. O quadro metodológico estabelecido neste estudo permite a identificação precisa das raízes secas vermelhas de Paeonia lactiflora de Sichuan, fornecendo novas ideias e suporte técnico para a avaliação de autenticidade e controle de qualidade da medicina tradicional chinesa.

Paeonia lactiflora vermelha;quimiometria;composição química;aprendizado de máquina;origem geográfica;cromatografia líquida ultraeficiente - espectrometria de massa de armadilha orbital de quadrupolo de alta resolução (UHPLC-Q-Orbitrap HRMS)