任何使用过、销售过、研究过甚至读过很多关于大麻的东西的人都可能知道这些首字母缩写是大麻的有效成分。
除了醉人的四氢大麻醇(THC)和治疗大麻二酚(CBD),存在一个多样的化学物质据信静静地相互作用——这种现象被称为“随从效应”——影响每个独特的大麻应变如何让人感觉。
科罗拉多大学博尔德分校的新研究显示，迄今为止，大麻行业收集到的关于这些鲜为人知的化合物的数据少得惊人。但本月发表在《公共科学图书馆·综合》(PLOS ONE)杂志上的同一项研究表明，一个令人惊讶的科学领域可能在填补知识空白方面发挥不可或缺的作用。
信息科学系助理教授、资深作者Brian Keegan说:“这篇论文提供了一个非常早期的例子，说明应用先进的数据科学技术可以让我们对这种植物是如何工作的有新的见解。”
向药房里的花蕾征求建议，杏耀代理开号他们通常会做出一般化的建议，例如，推荐能让人精力充沛的sativa品种，或能让人放松的indica品种。
像女童子军饼干或大猩猩胶这样的名字给人一种标准化的印象——许多人认为，在一个地方买，就会得到和在其他地方买一样的产品。
但是，该研究的第一作者、生态与进化生物学部门的副研究员丹妮拉·维加拉(Daniela Vergara)说，情况往往并非如此。
不同的类黄酮和萜烯可以使看似相似的品种味道和气味不同，次生大麻素可能影响它是放松还是刺激，镇静还是创造。
要想真正知道各种食物中含有什么，唯一的方法就是测量其中的化学成分。
“但是因为法规只要求报告诸如四氢大麻酚和CBD这样的少数化合物，关于这些其他化合物或它们如何相互作用的数据收集得非常少，”Vergara说。“我们还没有了解全局。”
研究人员表示，医用或娱乐用大麻现在在39个州是合法的，2019年仅科罗拉多州的销售额就超过了17亿美元，填补这些知识空白比以往任何时候都更重要，有可能导致产品标准化或基于随从效应的新疗法。
为了得到这种植物的全图，维加拉与基根合作，分析了超过17600种大麻花的数据集，
杏耀客服q3451-8577 ，这些花是由美国最大的大麻测试公司提供的，时间超过8年。
在评估七种不同大麻素的数据可用性时，研究人员发现——不足为奇——只有1.4%的品种缺少关于THC的数据，38%的品种缺少关于CBD的数据。只有153个样本包含所有7种大麻素的数据，有些几乎从未被测量过。
例如，只有597个样本包含CBDV(大麻varin)的信息，少于4%，这是一种被认为可以抑制癫痫发作的非精神活性化合物。62%的样本缺少关于CBN(大麻酚)的数据，这是一种经常被推荐用于睡眠的化合物。
输入机器学习。
Keegan说:“我们认为数据科学方法可以帮助解决根本上缺失数据的问题。”“我们能不能利用我们掌握的一些菌株的化学特征数据，来推算或猜测那些我们没有数据的菌株的价值?”
利用算法和统计方法，研究小组开始发现数据中隐藏的模式。很快，他们意识到他们的一个关键假设是错误的。
在植物中，THCA和CBDA(大麻素的酸性形式，通过加热转化为THC和CBD)都在争夺相同的前体分子——大麻酚(CBGA)。因此，研究人员假设四氢大麻酚含量高，CBD含量低，反之亦然。
“结果并不是那样的，”Keegan说，并指出两国的一些紧张程度都很高。“这表明，我们对这些化学途径的了解并不像我们想象的那么多。”
使用一种叫做维数缩减的方法，他们能够根据化学特性将菌种分成四种不同的类别，每一种都对应于不同的使用案例(医疗、娱乐、组合、工业)。
奇怪的是，一些名字相同的品种出现在不同的集群中。
作者指出:“这项研究重申了大麻行业对大麻品种的错误命名。”“菌株名称不能说明药效或整体化学成分。”
接下来，Keegan将继续使用机器学习来填补数据中的空白。但是，杏耀拿代理要想做到这一点，需要大麻行业的广泛合作。
他说:“如果更多的人分享他们的数据，我们就能更好地推断这些不同的大麻素是如何工作的，或者是如何相互作用的。”
他设想有一天，根据相互作用化合物复杂的随从效应，可以开发出用于医疗用途的定制产品。药房的顾客可以在购买前查看成分表，就像食品上的营养成分表一样。名字也会有意义。
“从Facebook、Twitter到塔吉特(Target)，机器学习在塑造其他行业方面发挥了巨大作用，”维加拉说。“它还可以帮助填补大麻行业的空白。”
