一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统

本发明公开了一种整合代谢组学和机器学习的区分西洋参的方法及系统，包括：制备野生与栽培西洋参样品和代谢提取物样品溶液；对代谢提取物样品溶液，通过超高效液相色谱‑四极杆‑飞行时间高分辨质谱检测分析，获得野生和栽培西洋参样品成分的LC‑MS数据；基于代谢组学技术和分子网络策略对数据进行多变量数据分析，并筛选注释野生和栽培西洋参的差异代谢物；建立并训练野生和栽培西洋参差异代谢物的机器学习诊断模型以区分野生和栽培西洋参；本发明使用基于液相色谱‑质谱的代谢组学结合机器学习区分野生西洋参和栽培品种，确定野生和栽培西洋参之间代谢物的差异，并通过人工智能诊断模型进行分类，以便于准确识别西洋参产地和栽培方法。