Листья Муцзянье Кэ известны как "зимний червь-летний гриб" среди чаёв, они богаты дихидрохалконовыми гликозидами, такими как рутиносид, но содержание существенно варьируется в зависимости от региона. В этом исследовании предложен метод идентификации происхождения Муцзянье Кэ и прогнозирования содержания активных компонентов с использованием гиперспектральной визуализации в сочетании с химометрией. Были собраны гиперспектральные данные образцов из четырёх основных регионов производства: Цзянси, Гуйчжоу, Хунань и Юньнань, и выполнена обработка шума с помощью вторых производных (SD), множественной рассеянной коррекции (MSC) и стандартизованного нормального варианта (SNV). С помощью частично наименьших квадратов дискриминантного анализа (PLS-DA), метод опорных векторов (SVM) и классификации k-ближайших соседей (KNN-Class) построена модель идентификации происхождения. Далее с использованием частично наименьших квадратов регрессии (PLSR) и KNN-регрессии (KNN-Reg) созданы модели прогноза содержания рутинозида, 3-гидроксирутинозида и других компонентов. Для отбора признаков применены алгоритм последовательного проецирования (SPA) и конкурентно-адаптивная перезваженная выборка (CARS). Результаты показали, что лучшая модель источника происхождения — SD-CARS-SVM с точностью прогноза 100%. Лучшие модели прогноза содержания рутинозида и 3-гидроксирутинозида — SD-CARS-PLSR и MSC-CARS-PLSR соответственно, с коэффициентом детерминации (R²_p) 0,93 и 0,83 и соответствующими значениями ошибки прогноза (RPD) 3,87 и 2,45. Исследование предлагает решение для быстрого контроля качества Муцзянье Кэ и обеспечивает теоретическую основу и техническую поддержку для разработки специализированных миниатюрных приборов.

Муцзянье Кэ;гиперспектральная визуализация;рутинозид;3-гидроксирутинозид;происхождение;качество;отбор признаков