Данное исследование основано на технологии ультраэффективной жидкостной хроматографии - квадруполь - орбитальная ловушка в электростатическом поле высокоразрешающей масс-спектрометрии (UHPLC-Q-Orbitrap HRMS) в сочетании с несколькими методами машинного обучения, что позволило создать стратегию определения происхождения красного пиона из провинции Сычуань и других северных регионов. С помощью UHPLC-Q-Orbitrap HRMS была получена информация о химическом составе образцов, использован многомерный статистический анализ для отбора дифференцирующих соединений, после чего были построены классификационные модели случайного леса (RF), экстремального градиентного бустинга (XGBoost) и адаптивного бустинга (AdaBoost). Производительность моделей оценена по площади под кривой характеристик приемника (AUC), а метод объяснений по Шэпли (SHAP) использован для количественной оценки вклада эндогенных компонентов в процессе классификации и интерпретации. Всего обнаружено 95 химических компонентов, из которых 40 существенно различаются между регионами происхождения. Сравнение производительности моделей показало, что модель RF превосходит XGBoost и AdaBoost по точности и стабильности. Анализ SHAP выявил, что линолевая кислота, реиназид и пиридоксин вносят наибольший вклад в определение происхождения, при этом их содержание значительно выше в красном пионе из Сычуани, что свидетельствует о потенциале использования этих компонентов в качестве характеристик места происхождения. Разработанная методологическая структура эффективно обеспечивает точное определение образцов красного пиона из Сычуани, предлагая новые идеи и техническую поддержку для оценки подлинности и контроля качества китайских лекарственных материалов.

красный пион;хемометрия;химический состав;машинное обучение;географический источник;ультраэффективная жидкостная хроматография - квадруполь - орбитальная ловушка в электростатическом поле высокоразрешающая масс-спектрометрия (UHPLC-Q-Orbitrap HRMS)