ИСТИНА

В составе продуктов, произведенных на основе растительных экстрактов (пищевые добавки, травяные чаи, лекарственные препараты и т.д.) зачастую присутствуют несколько типов растений, что делает процесс их распознавания довольно сложным. Для контроля качества таких объектов предпочтительнее использовать метод масс-спектрометрического анализа в сочетании с жидкостной хроматографией. Результат анализа группы образцов представляется в виде трехмерной матрицы (образцы – время удерживания – отношение массы к заряду), в ячейках которой интенсивности. Основной проблемой является уменьшение размерности данного массива, обычно для этого применяют различные методы тензорного разложения. В данной работе был рассмотрен параллельный факторный анализ (PARAFAC). Он позволяет раскладывать имеющийся трехмерный массив в произведение трех двумерных матриц (счетов и нагрузок). Прежде чем применять данный подход требуется провести работу с хромато-масс-спектрометрическими данными: сглаживание, избавление от шума, центрирование масс. После применения PARAFAC к обработанным данным, полученная матрица счетов позволяет разделить имеющие образцы на классы, а матрицы нагрузок дают информацию о химических соединениях, входящих в состав образцов и ответственных за их разделение. На первом этапе, данный подход был разработан с использованием чистых экстрактов гербариумных образцов Glycyrrhiza glabra, Abrus precatorius, Panax ginseng. После, он был апробирован на коммерческих образцах корейского женьшеневого чая и женьшеневого улуна. Все образцы были подвергнуты ультразвуковой экстракции этанолом и проанализированы методом ВЭЖХ-МС в режиме сканирования с применением градиентной программы элюирования. Последовательные операции с массивами данных были выполнены с помощью языка программирования Python (при подключении специальных модулей, scipy.signal, peakutilus, tensorly, pyplot). В дальнейшем разработанный подход может быть применен для успешной оценки качества растительных продуктов, представленных на рынке.