Ứng dụng mô hình học máy trong phân tích asiaticoside và madecassoside trong Rau má (Centella asiatica)

Tóm tắt

      Mạng nơ ron nhân tạo (ANN), một lĩnh vực của học máy, hiện đã được ứng dụng rộng rãi trong hóa học phân tích với nhiều mục đích khác nhau như phân loại/nhận dạng mẫu, dự đoán và mô hình hóa. Nghiên cứu này cho thấy ANN đóng vai trò quan trọng như một phương pháp hồi quy phi tuyến, kết hợp với phương pháp quang phổ UV để giải quyết vấn đề chồng phổ sử dụng ma trận chứa nền mẫu phức tạp của thuốc thảo dược. Mô hình ANN đã được sử dụng thành công để xác định đồng thời asiaticoside và madecassoside trong mẫu rau Má (Centella asiatica) thu từ nhiều tỉnh khác nhau ở Việt Nam dựa trên phổ UV của mẫu chuẩn đối chiếu và mẫu thêm chuẩn. Phổ hấp thụ của 108 mẫu C. asiatica (có nồng độ asiaticoside được xác định bằng phương pháp HPLC và nồng độ madecassoside được phân tích bằng phương pháp LC/MS/MS) ở vùng phổ từ (190-250) nm với khoảng cách đo độ hấp thụ quang 1 nm (61 biến/cột) được sử dụng để thu thập dữ liệu đầu vào. Một mô hình ANN sử dụng hàm traincgb với 40 lớp ẩn đã được huấn luyện. Các hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ giữa giá trị thực tế (trong các mẫu tham chiếu) và giá trị dự đoán của bộ mẫu hiệu chuẩn và bộ mẫu kiểm tra đều cao hơn 0,9999. Nồng độ asiaticoside và madecassoside trong 18 mẫu C. asiatica được xác định bằng mô hình ANN tối ưu cho thấy độ thu hồi tốt (lần lượt là 100,7 % và 100 %) so với giá trị tham chiếu thu được bằng HPLC và LC/MS/MS. Mô hình ANN đã chứng tỏ là công cụ định lượng tốt để phân tích đồng thời hai chất trong nền mẫu thảo dược với quy trình chuẩn bị mẫu đơn giản và quang phổ UV. Phương pháp phân tích đề xuất cho thấy có thể tiết kiệm thời gian, dễ dàng xác định nồng độ và thân thiện với môi trường.