换一批天然来源化生威胁物质的化学归因技术研究进展
Advance in Chemical Attribution Techniques of Naturally Sourced Chemical and Biological Threat Agents
摘要面临各种未知化生威胁时,亟需从样品及其相关材料中获取与有毒物质相关的提取及制备路线、地域来源特征等化学信息,即化学归因,以对威胁物质追踪溯源.与合成类物质不同,天然来源化生威胁物质来源多样、易受多种环境因素调控,追踪更为复杂.本文重点综述了含有蓖麻毒素、精神活性物质以及辣椒素的植物、毒蘑菇和病原微生物的化学归因技术研究进展.化学归因中的分析检测大多依赖于高容量和结构确证性强的色谱和质谱技术,其中,稳定同位素比质谱技术逐渐受到重视并获得成功应用.一般所获取的数据是复杂多元的,需要结合多种化学计量学手段和机器学习算法才能高效准确地提取化学归因特征,而可靠性、泛化能力及可解释性是选择算法的关键考量因素.
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关键词
天然化生威胁物质化学归因化学归因特征机器学习naturally sourced chemical and biological threat agentschemical attributionchemical attribution signaturesmachine learning
分类号
R917（药物分析）
栏目名称
DOI
10.20179/j.cnki.fhyj.2024.04.001
发布时间
2024-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2023YFC3303905）
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