机器学习在合成大麻素识别鉴定中的应用进展

Advances in the application of machine learning in the identification and authentication of synthetic cannabinoids

二维码有效期 120s

摘要合成大麻素是一种人工合成的可以引起公共健康风险的精神活性物质,且合成大麻素结构多变,容易被结构修饰,结构未知的合成大麻素的快速出现使得对其鉴识面临了新的挑战.近年来,机器学习已取得很大的进展,已经广泛应用到其他领域,也为结构未知合成大麻素的鉴识以及可能的来源推断提供了新的策略.本文阐述了常用机器学习方法的原理以及机器学习技术在合成大麻素类物质的质谱分析、拉曼光谱分析、代谢组学以及定量构效关系等方面的应用,以期为未知合成大麻素的鉴识提供新的思路.

作者许情 ^[1] 吕敏 ^[1] 邓虹霄 ^[2] 胡驰 ^[3] 向平 ^[2] 陈航 ^[2] 学术成果认领

作者单位司法鉴定科学研究院,司法部司法鉴定重点实验室,上海市法医学重点实验室,上海市司法鉴定专业技术服务平台,上海 200063;中国药科大学药学院,南京 210009 ^[1] 司法鉴定科学研究院,司法部司法鉴定重点实验室,上海市法医学重点实验室,上海市司法鉴定专业技术服务平台,上海 200063 ^[2] 中国药科大学药学院,南京 210009 ^[3]

关键词合成大麻素机器学习非靶向筛查 synthetic cannabinoids machine learning non-targeted screening

分类号 TP181 R917

栏目名称 专栏文章

DOI 10.11665/j.issn.1000-5048.2023113003

发布时间 2024-07-16