В экстренном реагировании на инциденты общественной безопасности, связанные с рицином, существует острая потребность в проведении классификации и прослеживании географического происхождения семян клещевины. В исследовании разработан метод анализа жирных кислот в семенах клещевины на основе газовой хроматографии–масс-спектрометрии и метод количественного определения рицина с помощью иммуноферментного анализа. Было проведено количественное измерение шести жирных кислот и рицина в 100 партиях образцов из 23 различных провинций Китая. Руководствуясь характеристиками энергетического метаболизма растений, введены 3 энергетических параметра (индекс ненасыщенности, отношение содержания олеиновой и линолевой кислот, соотношение содержания рицина и жирных кислот), которые эффективно интегрированы с тремя алгоритмами машинного обучения для определения происхождения. Оценка модели показала, что модель опорных векторов с L1-регуляризацией после введения энергетических параметров и при определении минимального набора признаков имеет площадь под ROC-кривой 73.63% и 71.95% соответственно, точность тестирования 70.37% и 68.52%, а точность на внешней валидации — 75.00%, что демонстрирует хорошую обобщающую способность. Исследование подтвердило потенциал применения высокообиличных метаболитов для прослеживания семян клещевины, а также показало, что внедрение энергетических параметров позволяет применить методы машинного обучения для биологически ориентированного анализа данных.

семена клещевины; рицин; жирные кислоты; географическое происхождение; машинное обучение; параметры энергетических признаков