基于 ModelLab 多组学数据整合平台，创新性融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术，构建中药材道地性生态评价体系。该体系通过非靶向指纹图谱（同位素谱 / 代谢组/环境因子）与道地性标志物组的协同分析，开发 AI 驱动的生态特征建模与机器学习模型，实现道地性标志物发现、道地产区特征指纹库构建及生态质量稳定性评价。
该技术体系突破传统经验鉴别的局限性，通过化学计量学方法量化生态特征差异、道地性相似度及环境适应性，为道地药材地理标志认证、生态种植标准制定及中成药道地原料质控提供可落地的解决方案。经 3000 +样本验证，显著提升中药材产业链生态化质量管控水平。
依托该技术体系，我司与中国中医科学院牵头的多家科研单位展开深度合作，通过对何首乌、党参、百合、黄芪、木姜叶柯、干姜、白术等多个中药大品种、全国多个道地产区土壤特征的本底调查及稳定同位素指纹分析，结合多谱学技术获取与临床疗效相关的道地药材品质因子，建立多元标准化的道地药材品质因子及产区土壤特征大数据分析平台。
道地性及可追溯性是中药材质量安全的重要保障。甘肃作为当归（Angelica sinensis（Oliv.）Diels）的道地产区历史悠久，无论产量还是质量都属上乘，其中以岷县为佳。但是近年来市场上以次充好、以假充真的现象屡见不鲜（以青海、四川等非道地产区样品冒充甘肃岷县当归，以独活掺伪当归等），严重损害了广大消费者的权益。本公司分别采集甘肃岷县（主产区）当归样品，另采集青海省、云南省等非道地产区样品；采用ICP-MS技术测定不同产地当归样品中15种金属元素的含量，基于FTIR技术测定不同产地当归样品的红外指纹图谱，通过ModelLab数据建模软件构建当归质谱指纹图谱，并通过软件中内置的多种机器学习模型精确预测不同产区的当归样品，准确率较高。
赤芍为毛茛科植物芍药(Paeonia lactiflora Pall.)或川赤芍（Paeonia veitchii Lynch）的干燥根，其药效及品质与种植产地密切相关。中药材市场赤芍经常出现以次充好，以劣质药材充当道地药材的现象（种植品种冒充野生品种，非道地产区冒充道地产区，白芍、黑芍冒充赤芍等）。本公司分别采集黑龙江、大兴安岭、内蒙古（多伦）、辽宁、河北、甘肃、四川等产区样品。采用三维荧光光谱技术测定不同产地赤芍特征三维荧光指纹图谱，通过ModelLab Specman 3D数据建模软件构建赤芍三维荧光指纹图谱，并通过软件中内置的多种机器学习模型精确预测不同产区的赤芍样品，准确率可达100%。
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