Multivariate Statistics and Machine Learning for Quality Control of Dried Ocimum Products

用于干罗勒产品质量控制的多元统计和机器学习

基本信息

  • 批准号:
    10676412
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.01万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-05-01 至 2025-04-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY/ABSTRACT As the demand for medicinal plant products increases, so does the possibility of adulteration. Authentication of botanicals is complicated due to the immense quantity of molecular markers, including genetic loci and small molecules, within plant systems. This complexity also hinders identification of bioactive compounds responsible for the desired medicinal outputs. However, the improved accessibility of advanced statistical processing allows harnessing of these species-specific markers for sample identification and biomarker discovery. The overall hypothesis of this study is that multivariate and machine learning models will streamline multifaceted natural product investigations. Aim 1 applies multivariate statistics to genetic barcoding and high-resolution metabolomics data to develop authentication schemes, with Ocimum spp. (basil) as a model system. Random Forest and Partial Least Squares models are built using greenhouse grown, authenticated basil plants and used to predict the identity of consumer available products. Aim 2 uses the same statistical approaches to identify compounds responsible for both basil’s cytotoxic and antimicrobial properties. Developed models will also be used to predict dual-action bioactivity status of unknown samples. Models with the combined ability to identify bioactive compounds and samples will be recommended for future studies to improve compound discovery and classification of bioactive plants. The collection of data, development of statistical models, and professional development activities described herein will result in the development of a well-rounded, independent researcher.
项目概要/摘要 随着对药用植物产品的需求增加,掺假的可能性也随之增加。 由于分子标记数量巨大,包括遗传位点和小分子标记,植物药非常复杂。 植物系统内的分子,这种复杂性也阻碍了生物活性负责化合物的识别。 然而,先进统计处理的可访问性的提高允许 利用这些物种特异性标记进行样品识别和生物标记发现。 这项研究的假设是,多元和机器学习模型将简化多方面的工作 目标 1 将多变量统计应用于遗传条形码和高分辨率。 代谢组学数据来开发验证方案,以罗勒属随机模型系统。 森林和偏最小二乘模型是使用温室种植的、经过验证的罗勒植物构建的,并使用 目标 2 使用相同的统计方法来预测消费者可用产品的身份。 负责罗勒细胞毒性和抗菌特性的化合物也将被开发出来。 用于预测未知样品的双重作用生物活性状态,并具有识别的综合能力。 将推荐生物活性化合物和样品用于未来的研究,以改进化合物的发现和 生物活性植物的分类、数据收集、统计模型的开发和专业。 本文描述的开发活动将导致开发一个全面的、独立的 研究员。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Evelyn Abraham其他文献

Evelyn Abraham的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

酚类抗氧化剂在陆生食物链中的生物富集、代谢及传递机制
  • 批准号:
    42377214
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
农用地膜抗氧化剂的土壤污染特征及其微生物效应与机制研究
  • 批准号:
    42377223
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
取代对苯二胺抗氧化剂及其醌衍生物的人体内暴露标志物研究
  • 批准号:
    22306031
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
抗氧化剂/活性离子时序释放复合支架构建及其修复糖尿病骨缺损的机制研究
  • 批准号:
    32360232
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    34 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
塑料抗氧化剂内分泌干扰转化产物的识别与环境行为研究
  • 批准号:
    22306042
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Combinatorial Neuroprotective Strategies for Preterm Brain Injury
早产儿脑损伤的组合神经保护策略
  • 批准号:
    10798705
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 4.01万
  • 项目类别:
Diagnosing reactive oxygen species in bacteria
诊断细菌中的活性氧
  • 批准号:
    10593181
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.01万
  • 项目类别:
Diagnosing reactive oxygen species in bacteria
诊断细菌中的活性氧
  • 批准号:
    10377520
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.01万
  • 项目类别:
Diagnosing reactive oxygen species in bacteria
诊断细菌中的活性氧
  • 批准号:
    10181793
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.01万
  • 项目类别:
Diagnosing reactive oxygen species in bacteria
诊断细菌中的活性氧
  • 批准号:
    10593181
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.01万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了