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公开(公告)号：CN119649935A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411801839.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
Abstract: 本发明提供了一种融合元素指纹和次级代谢物轮廓的中药产地溯源模型的构建方法、系统、设备、介质和程序产品，并对应提出基于该模型的中药产地溯源方法、设备、介质和程序产品；涉及药材识别领域。本申请依据金属组学和代谢组学，将元素指纹与化学成分轮廓相融合，创新性的提出元素指纹物质与次级代谢物轮廓物质组合识别模式，用于以前胡为模式中药的地理来源识别。创新性的采用聚合模型，将元素与化学成分各自最优模型进一步整合提升了分类精度，显著提升中药质量评价的科学性与准确性。
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公开(公告)号：CN119780202A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411921396.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
Abstract: 本发明涉及农药残留检测技术领域，尤其涉及一种基于便携式质谱技术的中药中啶虫脒、多菌灵、克百威快速检测方法。具体包括如下步骤：(1)将样品提取净化后得到供试品溶液；(2)将农药稀释成系列浓度梯度的混合对照品溶液；(3)取不含待测指标的样品，提取净化后制备得到空白基质溶液，分别加入到所述系列浓度梯度的混合对照品溶液中，得空白基质匹配标准曲线溶液；(4)上机分析。本发明基于直接提取结合亲水亲油平衡材料固相萃取柱净化方法，与小型便携式质谱联用，建立了中药中啶虫脒、多菌灵、克百威残留的便携式质谱快速筛查方法。本方法具有快速、准确、灵敏等优点，在中药农药残留快速检测领域具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119345266A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411563714.3
申请日：2024-11-05
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所) , 新疆维吾尔自治区药品检验研究院
IPC: A61K36/704 , A61K125/00
Abstract: 本申请提供了一种何首乌的炮制工艺及制得的制何首乌，属于中药炮制和生物转化技术领域。本申请公开的炮制方法，采用黑豆汁蒸制和发酵何首乌，增加了黑豆汁中谢瓦氏曲霉(Aspergillus chevalieri)的数量和纯度，增强了该微生物的发酵优势，使得生长条件要求比较严格的谢瓦氏曲霉在何首乌上有效生长，最终得到一种含有谢瓦氏曲霉的制何首乌炮制品。本申请的炮制工艺拓宽了何首乌可接入微生物种类范围，为谢瓦氏曲霉在中药，特别是在何首乌中的潜在效能的研究奠定了基础。并且，本申请制得的制何首乌炮制品不含有有毒、有害微生物及其产物，能够确保制何首乌炮制品的安全性。
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公开(公告)号：CN118655241A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410836824.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
IPC: G01N30/02 , G01N30/06 , G01N30/14 , G01N30/86 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及药材识别领域，公开了一种基于机器学习的前胡药材道地产区识别方法及系统，包括：基于高效液相色谱法测定获得前胡药材中白花前胡甲素及白花前胡乙素含量，以二分类判别模型为基础和基于前胡药材中白花前胡甲素含量、白花前胡乙素含量以及前胡药材中白花前胡甲素与白花前胡乙素含量之和的组合作为机器学习的输入建立前胡药材道地产区判别模型，基于前胡药材道地产区判别模型对前胡药材进行识别从而揭示前胡道地产区。本发明首次形成了能够针对安徽和浙江两个主要道地产区的机器学习智能化识别模型，通过实际样本应用，其能够准确识别安徽和浙江两个主要道地产区的前胡药材。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120044173A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311599677.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
Abstract: 本发明提供了一种基于多维质谱数组身份证的中药鉴定技术方案，涉及中药鉴定分析技术领域。本发明技术方案如下：S101中药质谱检测分析；S102中药质谱数字量化存储；S103多维质谱数组身份证提取；S104未知中药样品质谱检测；S105未知中药样品量化处理；S106参数调控进行有序比对；S107对比匹配结果反馈，其核心特征在于有序匹配算法和匹配度R反馈算法。本发明契合中医药整体观念，以反映化学成分信息的“保留时间—质荷比—离子强度”为元素个体，并通过参数调控以多维元素个体形成的数组表征为中药多维质谱数组身份证，实现未知成分属性信息的有效利用，专属性更强，通过非靶向鉴定，显著提高鉴定效率。
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公开(公告)号：CN119649954A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411801541.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了基于人工智能融合多组学技术的中药道地性识别方法、系统、设备、介质和程序产品，涉及药材识别领域。所述方法包括：获取待测药材的金属组学数据和代谢组学数据；计算所述金属组学数据中关键特征元素的CPS响应值；处理所述代谢组学数据得到数据中关键化学成分峰信息的质谱数据；将所述关键特征元素的CPS响应值和关键化学成分峰信息输入道地产区识别模型中，得到是否属于道地产区的分类结果。本申请还公开了金属组学数据中包含Ca的关键特征元素，和代谢组学数据中包含峰17307的关键峰信息；本发明方法通过结合机器学习，实现复杂体系特征的快速抓取，建立高精度的分类模型，实现中药道地性的溯源。
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公开(公告)号：CN118655242A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410836836.9
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
IPC: G01N30/02 , G01N30/06 , G01N30/14 , G01N30/86 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及药材识别领域，公开了一种基于机器学习的前胡药材种植模式识别方法及系统，包括：基于高效液相色谱法测定获得前胡药材中白花前胡甲素及白花前胡乙素含量，以二分类判别模型为基础和基于前胡药材中白花前胡甲素含量、白花前胡乙素含量以及前胡药材中白花前胡甲素与白花前胡乙素含量之和的组合作为机器学习的输入建立前胡药材种植模式判别模型，基于前胡药材种植模式判别模型对前胡药材进行识别从而揭示前胡种植模式。本发明通过多种机器学习算法模型的筛选、优化及应用，首次形成了一套能够针对不同种植模式利用机器学习智能化识别模型，通过实际样本应用，其能够准确识别家种前胡和野生前胡。
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公开(公告)号：CN119470886A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411605515.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
IPC: G01N33/543 , G01N33/53 , G01N33/58
Abstract: 本发明提供了一种甲基异柳磷试纸条及其在检测甲基异柳磷残留中的应用，本发明属于甲基异柳磷残留检测技术领域。本发明提供的检测甲基异柳磷的试纸条，包括样品吸收垫、结合物释放垫、反应膜、吸水垫和底板，所述反应膜的检测线上包被有甲基异柳磷半抗原‑载体蛋白偶联物；所述反应膜的质控线上包被有羊抗鼠抗抗体；所述结合物释放垫上喷涂有甲基异柳磷单克隆抗体‑胶体金标记物；将结合物释放垫、反应膜与样品吸收垫、吸水垫和底板组装成试纸条。本发明基于甲基异柳磷半抗原提供了一种检测甲基异柳磷残留的试纸条，所提供的试纸条具有操作简单、灵敏度高、检测速度快、成本低等特点，适合大量样本的筛查和现场监控。
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公开(公告)号：CN119863791A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411815016.8
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)
IPC: G06V20/69 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/09 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明属于中药材显微成像智能处理与分析技术邻域，本发明公开了一种南方菟丝子栅状细胞智能检测模型训练方法，包括：采集南方菟丝子栅状细胞的数字显微成像，各数字显微成像均具备特征标注；基于特征标注对数字显微成像进行无规则聚合和拆分，获得训练簇和优化簇；基于深度学习技术构建初始南方菟丝子栅状细胞智能检测模型；利用训练簇对初始南方菟丝子栅状细胞智能检测模型进行交叉训练，获得最适南方菟丝子栅状细胞智能检测模型；利用优化簇对最适南方菟丝子栅状细胞智能检测模型进行迭代优化，得到目标南方菟丝子栅状细胞智能检测模型；极大的提高了中草药质检人员在南方菟丝子栅状细胞检测筛查工作中的精度和效率。
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