TcmFingerprintConsistencyQualityChecker

Tcm Fingerprint Consistency

TCM Traditional Chinese Medicine Herbal Botanical BHP Chinese Pharmacopoeia CSV→JSON URS & FS

TCM Fingerprint Consistency Quality Checker — Traditional Chinese Medicine Fingerprint Consistency Control

ℹ️ Utility checks chromatographic fingerprint consistency of Traditional Chinese Medicine (TCM):
• Similarity index with reference (≥0.90)
• Number of common peaks (≥90% of reference)
• Marker peak area RSD (≤3.0%)
• Retention time shift (≤0.1 min)
• Baseline noise (≤0.5 mAU)
• Critical pair resolution (≥1.5)

⚠️ CRITICAL: Similarity index <0.90 indicates possible adulteration or wrong raw material!
Absence of key marker peaks requires additional identification.

Usage:
TcmFingerprintConsistencyQualityChecker.exe → demo mode (console output)
TcmFingerprintConsistencyQualityChecker.exe input.csv output.json → evaluate your data

Input format:
BatchNumber,HerbName,SimilarityIndex,CommonPeaksCount,ReferencePeaksCount,MarkerPeakAreaRSD,RetentionTimeShift,BaselineNoise,ResolutionCriticalPair

Example:
TCM-GINSENG-2026-001,Panax_ginseng,0.96,14,15,2.1,0.05,0.3,1.8

Supported raw materials:
• Panax_ginseng — genuine ginseng
• Astragalus_membranaceus — membranous astragalus
• Angelica_sinensis — Chinese angelica (danggui)
• Glycyrrhiza_uralensis — Ural licorice
• Salvia_miltiorrhiza — miltiorrhiza sage (danshen)

— WHY IS THIS NEEDED?
Chromatographic fingerprint — key tool for TCM quality control:
• Allows identification of plant raw material by complex compound profile
• Ensures quality reproducibility between different batches
• Detects adulteration, substitution or contamination of raw material
• Complies with Chinese Pharmacopoeia (ChP) and WHO requirements for TCM quality control

⚠️ CRITICAL:
• Similarity index ≥0.90 — ensures reliable raw material identification
• Common peaks ≥90% of reference — guarantees presence of main active components
• Marker peak RSD ≤3.0% — ensures method reproducibility
• Retention time shift ≤0.1 min — critical for correct peak identification
• Baseline noise ≤0.5 mAU — ensures sufficient signal-to-noise ratio
• Critical pair resolution ≥1.5 — guarantees resolution of close peaks

Key features:
• Check of similarity index with reference fingerprint
• Control of common peaks number relative to reference
• Reproducibility assessment by marker peak RSD
• System suitability monitoring (time shift, noise, resolution)
• Support for various types of TCM medicinal plant raw materials
• Compliance with ChP 2020 and WHO guidelines

Critical parameters:
• Similarity index: ≥0.90
• Common peaks: ≥90% of reference
• Marker peak RSD: ≤3.0%
• Retention time shift: ≤0.1 min
• Baseline noise: ≤0.5 mAU
• Critical pair resolution: ≥1.5

💡 Usage tips:
1. Reference fingerprint should be obtained from authenticated raw material
2. Use cosine correlation method for similarity index calculation
3. Select marker peaks among the most characteristic and stable compounds
4. System suitability should be checked before each analysis
5. If similarity index <0.90, perform additional TLC or LC-MS identification

⚠️ Note: Chromatographic fingerprint is ONE OF THE MOST RELIABLE methods for TCM quality control. It allows evaluation of the complex chemical profile of raw material, not just individual markers. This is especially important for multi-component herbal preparations, where synergistic effect is determined by the totality of compounds.

input.csv

BatchNumber,HerbName,SimilarityIndex,CommonPeaksCount,ReferencePeaksCount,MarkerPeakAreaRSD,RetentionTimeShift,BaselineNoise,ResolutionCriticalPair
TCM-GINSENG-2026-001,Panax_ginseng,0.96,14,15,2.1,0.05,0.3,1.8
TCM-ASTRAGALUS-2026-002,Astragalus_membranaceus,0.92,18,20,1.8,0.08,0.4,1.6
TCM-DANGGUI-2026-003,Angelica_sinensis,0.88,12,15,3.5,0.12,0.6,1.3

TcmFingerprintConsistencyQualityChecker — URS/FS Documentation

TcmFingerprintConsistencyQualityChecker — URS & FS

TCM Fingerprint Consistency Quality Checker

FUZKK Pharma Utilities URS / FS / CSV-ready documentation Generated: 2026-06-23 Path: East/tkm/data/apps/TcmFingerprintConsistencyQualityChecker

1. Назначение документа

Документ описывает пользовательские требования (URS) и функциональную спецификацию (FS) для утилиты TcmFingerprintConsistencyQualityChecker. Утилита предназначена для детерминированной проверки данных input.csv, формирования структурированного результата output.json и поддержки прослеживаемого QA/QC review.

Документ является проектной URS/FS-основой для CSV/CSA, IQ/OQ/PQ и дальнейшей валидации в контексте конкретной лабораторной процедуры.

2. Исходное описание утилиты

TCM Fingerprint Consistency Quality Checker — Контроль соответствия хроматографического отпечатка пальца ТКМ ℹ️ Утилита проверяет соответствие хроматографического отпечатка пальца традиционной китайской медицины (ТКМ): • Индекс сходства с эталоном (≥0.90) • Количество общих пиков (≥90% от эталона) • RSD площади маркерного пика (≤3.0%) • Сдвиг времени удерживания (≤0.1 мин) • Шум базовой линии (≤0.5 mAU) • Разделение критической пары пиков (≥1.5) ⚠️ КРИТИЧНО: Индекс сходства <0.90 указывает на возможную фальсификацию или неправильное сырьё! Отсутствие ключевых маркерных пиков требует дополнительной идентификации. Использование: TcmFingerprintConsistencyQualityChecker.exe → демо-режим (вывод в консоль) TcmFingerprintConsistencyQualityChecker.exe input.csv output.json → оценка ваших данных Формат input.csv: BatchNumber,HerbName,SimilarityIndex,CommonPeaksCount,ReferencePeaksCount,MarkerPeakAreaRSD,RetentionTimeShift,BaselineNoise,ResolutionCriticalPair Пример: TCM-GINSENG-2026-001,Panax_ginseng,0.96,14,15,2.1,0.05,0.3,1.8 Поддерживаемые типы сырья: • Panax_ginseng — женьшень настоящий • Astragalus_membranaceus — астрагал перепончатый • Angelica_sinensis — дудник китайский (дангуй) • Glycyrrhiza_uralensis — солодка уральская • Salvia_miltiorrhiza — шалфей мильтиорриза (даньшен) — ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО? Хроматографический отпечаток пальца — ключевой инструмент контроля качества ТКМ: • Позволяет идентифицировать растительное сырьё по комплексному профилю соединений • Обеспечивает воспроизводимость качества между разными партиями • Выявляет фальсификацию, подмену или загрязнение сырья • Соответствует требованиям Китайской фармакопеи (ChP) и ВОЗ по контролю качества ТКМ ⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: • Индекс сходства ≥0.90 — обеспечивает надёжную идентификацию сырья • Общие пики ≥90% от эталона — гарантирует наличие основных активных компонентов • RSD маркерного пика ≤3.0% — обеспечивает воспроизводимость метода • Сдвиг времени удерживания ≤0.1 мин — критично для правильной идентификации пиков • Шум базовой линии ≤0.5 mAU — обеспечивает достаточное соотношение сигнал/шум • Разделение критической пары ≥1.5 — гарантирует разрешение близких пиков Ключевые особенности утилиты: • Проверка индекса сходства с эталонным отпечатком пальца • Контроль количества общих пиков относительно эталона • Оценка воспроизводимости по RSD маркерного пика • Мониторинг системной пригодности (сдвиг времени, шум, разрешение) • Поддержка различных видов лекарственного растительного сырья ТКМ • Соответствие требованиям ChP 2020 и руководств ВОЗ Критические параметры: • Индекс сходства: ≥0.90 • Общие пики: ≥90% от эталона • RSD маркерного пика: ≤3.0% • Сдвиг времени удерживания: ≤0.1 мин • Шум базовой линии: ≤0.5 mAU • Разделение критической пары: ≥1.5 💡 Советы по использованию: 1. Эталонный отпечаток пальца должен быть получен из аутентифицированного сырья 2. Для расчёта индекса сходства используйте метод корреляции косинусов 3. Маркерные пики выбирайте среди наиболее характерных и стабильных соединений 4. Системная пригодность должна проверяться перед каждым анализом 5. При индексе сходства <0.90 проведите дополнительную TLC или LC-MS идентификацию ⚠️ Особенность: Хроматографический отпечаток пальца — это ОДИН ИЗ НАИБОЛЕЕ НАДЁЖНЫХ методов контроля качества ТКМ. Он позволяет оценить комплексный химический профиль сырья, а не только отдельные маркеры. Это особенно важно для многокомпонентных растительных препаратов, где синергический эффект определяется совокупностью соединений.

3. URS — пользовательские требования

3.1 Цель и область применения

Система должна принимать табличные результаты лабораторного контроля, выполнять проверку по заранее заданным критериям и возвращать понятный статус по каждой серии/записи: Pass, Review или Fail.

3.2 Нормативная / методическая база

В исходном описании и правилах утилиты используются следующие ориентиры: ChP 2020, ChP, EP, WHO. Финальные лимиты должны быть подтверждены утверждённой спецификацией, монографией, SOP или протоколом трансфера метода.

3.3 Ключевые QC-проверки

Индекс сходства с эталоном (≥0.90)
Количество общих пиков (≥90% от эталона)
RSD площади маркерного пика (≤3.0%)
Сдвиг времени удерживания (≤0.1 мин)
Шум базовой линии (≤0.5 mAU)
Разделение критической пары пиков (≥1.5)
Panax_ginseng — женьшень настоящий
Astragalus_membranaceus — астрагал перепончатый

3.4 Пользователи

QC analyst — подготовка и загрузка input.csv.
QA/QC reviewer — проверка результата и отклонений.
CSV/validation specialist — подтверждение пригодности утилиты.
System owner — управление версией, доступом и изменениями.

3.5 Требования к данным и Data Integrity

каждая строка CSV должна быть прослеживаемой к серии, образцу или измерению;
исходные значения не должны изменяться утилитой;
расчёты должны быть воспроизводимыми при повторном запуске;
любое отклонение должно сохраняться как структурированное finding с указанием поля и правила;
ручное изменение итогового статуса вне QA-процесса не допускается.

4. FS — функциональная спецификация

4.1 Поток обработки

Проверить наличие и кодировку input.csv.
Проверить заголовки, обязательные поля и типы данных.
Нормализовать числовые и булевы значения без изменения исходного следа.
Выбрать набор правил по категории продукта/типа, если он предусмотрен.
Сравнить значения с лимитами и вычислить derived metrics.
Сформировать запись результата по каждой строке.
Сохранить output.json с общей сводкой, findings и traceability.

4.2 CSV-схема

№	Поле CSV	Тип	Обяз.	Назначение
1	`BatchNumber`	string	Да	Идентификатор серии / лота для прослеживаемости.
2	`HerbName`	string	Да	Идентичность продукта, препарата или образца.
3	`SimilarityIndex`	decimal	Да	Входной атрибут для детерминированной оценки правил и прослеживаемости результата.
4	`CommonPeaksCount`	integer	Да	Входной атрибут для детерминированной оценки правил и прослеживаемости результата.
5	`ReferencePeaksCount`	integer	Да	Входной атрибут для детерминированной оценки правил и прослеживаемости результата.
6	`MarkerPeakAreaRSD`	decimal	Да	Параметр пригодности/надёжности аналитического метода.
7	`RetentionTimeShift`	decimal	Да	Входной атрибут для детерминированной оценки правил и прослеживаемости результата.
8	`BaselineNoise`	decimal	Да	Входной атрибут для детерминированной оценки правил и прослеживаемости результата.
9	`ResolutionCriticalPair`	decimal	Да	Входной атрибут для детерминированной оценки правил и прослеживаемости результата.

4.3 Пример входных данных

BatchNumber	HerbName	SimilarityIndex	CommonPeaksCount	ReferencePeaksCount	MarkerPeakAreaRSD	RetentionTimeShift	BaselineNoise	ResolutionCriticalPair
TCM-GINSENG-2026-001	Panax_ginseng	0.96	14	15	2.1	0.05	0.3	1.8
TCM-ASTRAGALUS-2026-002	Astragalus_membranaceus	0.92	18	20	1.8	0.08	0.4	1.6
TCM-DANGGUI-2026-003	Angelica_sinensis	0.88	12	15	3.5	0.12	0.6	1.3

4.4 Выходной JSON

{
  "utility": "TcmFingerprintConsistencyQualityChecker",
  "runId": "urn:fuzkk:run:example",
  "sourceFile": "input.csv",
  "recordsProcessed": 3,
  "overallStatus": "Pass / Review / Fail",
  "records": [
    {
      "recordId": "TCM-GINSENG-2026-001",
      "status": "Pass / Review / Fail",
      "criticalFindings": [],
      "warnings": [],
      "evaluatedRules": [
        "Configured acceptance criteria from the utility rule set"
      ],
      "inputTrace": {
        "BatchNumber": "TCM-GINSENG-2026-001",
        "HerbName": "Panax_ginseng",
        "SimilarityIndex": "0.96",
        "CommonPeaksCount": "14",
        "ReferencePeaksCount": "15",
        "MarkerPeakAreaRSD": "2.1",
        "RetentionTimeShift": "0.05",
        "BaselineNoise": "0.3"
      }
    }
  ],
  "dataIntegrity": {
    "deterministicEvaluation": true,
    "sourceRowTraceability": true,
    "manualOverrideAllowed": false
  }
}

5. Трассировка URS → FS → тесты

URS	FS-механизм	Проверка
Загрузка корректного input.csv	CSV parser + schema validator	OQ: валидный/невалидный CSV
Детерминированная оценка лимитов	Rule engine с фиксированной конфигурацией	OQ: граничные значения и known expected results
Статусы Pass/Review/Fail	Status aggregator по findings	OQ/PQ: образцы с проходными и провальными сериями
Прослеживаемость к исходной строке	inputTrace + recordId	PQ: сверка output.json с исходным CSV
Поддержка QA review	структурированные findings и warnings	PQ: review сценарии и deviation handling

6. CSV/CSA и валидационный подход

IQ

проверка версии утилиты;
проверка расположения исполняемого файла;
проверка шаблона CSV;
контроль прав доступа.

OQ

проверка обязательных полей;
проверка типов данных;
проверка граничных значений;
проверка zero-tolerance правил.

PQ

прогоны на реальных/репрезентативных данных;
сверка с ручным расчётом;
подтверждение QA review workflow.

Change control

версионирование лимитов;
impact assessment при изменении правил;
регрессия после обновления.

1. Document purpose

This document defines user requirements (URS) and functional specification (FS) for TcmFingerprintConsistencyQualityChecker. The utility is intended to evaluate input.csv data deterministically, generate structured output.json output and support traceable QA/QC review.

This document is a project-level URS/FS baseline for CSV/CSA, IQ/OQ/PQ and further validation under an approved laboratory procedure.

2. Source utility description

TCM Fingerprint Consistency Quality Checker — Traditional Chinese Medicine Fingerprint Consistency Control ℹ️ Utility checks chromatographic fingerprint consistency of Traditional Chinese Medicine (TCM): • Similarity index with reference (≥0.90) • Number of common peaks (≥90% of reference) • Marker peak area RSD (≤3.0%) • Retention time shift (≤0.1 min) • Baseline noise (≤0.5 mAU) • Critical pair resolution (≥1.5) ⚠️ CRITICAL: Similarity index <0.90 indicates possible adulteration or wrong raw material! Absence of key marker peaks requires additional identification. Usage: TcmFingerprintConsistencyQualityChecker.exe → demo mode (console output) TcmFingerprintConsistencyQualityChecker.exe input.csv output.json → evaluate your data Input format: BatchNumber,HerbName,SimilarityIndex,CommonPeaksCount,ReferencePeaksCount,MarkerPeakAreaRSD,RetentionTimeShift,BaselineNoise,ResolutionCriticalPair Example: TCM-GINSENG-2026-001,Panax_ginseng,0.96,14,15,2.1,0.05,0.3,1.8 Supported raw materials: • Panax_ginseng — genuine ginseng • Astragalus_membranaceus — membranous astragalus • Angelica_sinensis — Chinese angelica (danggui) • Glycyrrhiza_uralensis — Ural licorice • Salvia_miltiorrhiza — miltiorrhiza sage (danshen) — WHY IS THIS NEEDED? Chromatographic fingerprint — key tool for TCM quality control: • Allows identification of plant raw material by complex compound profile • Ensures quality reproducibility between different batches • Detects adulteration, substitution or contamination of raw material • Complies with Chinese Pharmacopoeia (ChP) and WHO requirements for TCM quality control ⚠️ CRITICAL: • Similarity index ≥0.90 — ensures reliable raw material identification • Common peaks ≥90% of reference — guarantees presence of main active components • Marker peak RSD ≤3.0% — ensures method reproducibility • Retention time shift ≤0.1 min — critical for correct peak identification • Baseline noise ≤0.5 mAU — ensures sufficient signal-to-noise ratio • Critical pair resolution ≥1.5 — guarantees resolution of close peaks Key features: • Check of similarity index with reference fingerprint • Control of common peaks number relative to reference • Reproducibility assessment by marker peak RSD • System suitability monitoring (time shift, noise, resolution) • Support for various types of TCM medicinal plant raw materials • Compliance with ChP 2020 and WHO guidelines Critical parameters: • Similarity index: ≥0.90 • Common peaks: ≥90% of reference • Marker peak RSD: ≤3.0% • Retention time shift: ≤0.1 min • Baseline noise: ≤0.5 mAU • Critical pair resolution: ≥1.5 💡 Usage tips: 1. Reference fingerprint should be obtained from authenticated raw material 2. Use cosine correlation method for similarity index calculation 3. Select marker peaks among the most characteristic and stable compounds 4. System suitability should be checked before each analysis 5. If similarity index <0.90, perform additional TLC or LC-MS identification ⚠️ Note: Chromatographic fingerprint is ONE OF THE MOST RELIABLE methods for TCM quality control. It allows evaluation of the complex chemical profile of raw material, not just individual markers. This is especially important for multi-component herbal preparations, where synergistic effect is determined by the totality of compounds.

3. URS — user requirements

3.1 Intended use and scope

The system shall accept tabular laboratory QC results, evaluate them against configured acceptance criteria and return a clear status for each batch or record: Pass, Review or Fail.

3.2 Regulatory / methodological basis

The source description and utility rules refer to the following framework: ChP 2020, ChP, EP, WHO. Final acceptance limits shall be confirmed by the approved specification, pharmacopoeial monograph, SOP or method-transfer protocol.

3.3 Key QC checks

Similarity index with reference (≥0.90)
Number of common peaks (≥90% of reference)
Marker peak area RSD (≤3.0%)
Retention time shift (≤0.1 min)
Baseline noise (≤0.5 mAU)
Critical pair resolution (≥1.5)
Panax_ginseng — genuine ginseng
Astragalus_membranaceus — membranous astragalus

3.4 Users

QC analyst — prepares and loads input.csv.
QA/QC reviewer — reviews output, findings and deviations.
CSV/validation specialist — confirms fitness for intended use.
System owner — controls versioning, access and change management.

3.5 Data and data-integrity requirements

each CSV row shall be traceable to a batch, sample or analytical measurement;
source values shall not be modified by the utility;
calculations shall be reproducible on repeated execution;
each deviation shall be captured as a structured finding with field and rule references;
manual override of the final status outside QA process is not allowed.

4. FS — functional specification

4.1 Processing flow

Verify presence and encoding of input.csv.
Validate headers, mandatory fields and data types.
Normalize numeric and boolean values while preserving the source trace.
Select an adaptive rule set by product/category type, where applicable.
Compare values with limits and compute derived metrics.
Create a result record for each input row.
Write output.json with summary, findings and traceability.

4.2 CSV schema

#	CSV field	Type	Req.	Purpose
1	`BatchNumber`	string	Yes	Batch / lot identifier used for traceability.
2	`HerbName`	string	Yes	Product, preparation or sample identity.
3	`SimilarityIndex`	decimal	Yes	Input attribute required for deterministic rule evaluation and output traceability.
4	`CommonPeaksCount`	integer	Yes	Input attribute required for deterministic rule evaluation and output traceability.
5	`ReferencePeaksCount`	integer	Yes	Input attribute required for deterministic rule evaluation and output traceability.
6	`MarkerPeakAreaRSD`	decimal	Yes	Method-performance parameter used to confirm analytical result reliability.
7	`RetentionTimeShift`	decimal	Yes	Input attribute required for deterministic rule evaluation and output traceability.
8	`BaselineNoise`	decimal	Yes	Input attribute required for deterministic rule evaluation and output traceability.
9	`ResolutionCriticalPair`	decimal	Yes	Input attribute required for deterministic rule evaluation and output traceability.

4.3 Input data example

BatchNumber	HerbName	SimilarityIndex	CommonPeaksCount	ReferencePeaksCount	MarkerPeakAreaRSD	RetentionTimeShift	BaselineNoise	ResolutionCriticalPair
TCM-GINSENG-2026-001	Panax_ginseng	0.96	14	15	2.1	0.05	0.3	1.8
TCM-ASTRAGALUS-2026-002	Astragalus_membranaceus	0.92	18	20	1.8	0.08	0.4	1.6
TCM-DANGGUI-2026-003	Angelica_sinensis	0.88	12	15	3.5	0.12	0.6	1.3

4.4 Output JSON

{
  "utility": "TcmFingerprintConsistencyQualityChecker",
  "runId": "urn:fuzkk:run:example",
  "sourceFile": "input.csv",
  "recordsProcessed": 3,
  "overallStatus": "Pass / Review / Fail",
  "records": [
    {
      "recordId": "TCM-GINSENG-2026-001",
      "status": "Pass / Review / Fail",
      "criticalFindings": [],
      "warnings": [],
      "evaluatedRules": [
        "Configured acceptance criteria from the utility rule set"
      ],
      "inputTrace": {
        "BatchNumber": "TCM-GINSENG-2026-001",
        "HerbName": "Panax_ginseng",
        "SimilarityIndex": "0.96",
        "CommonPeaksCount": "14",
        "ReferencePeaksCount": "15",
        "MarkerPeakAreaRSD": "2.1",
        "RetentionTimeShift": "0.05",
        "BaselineNoise": "0.3"
      }
    }
  ],
  "dataIntegrity": {
    "deterministicEvaluation": true,
    "sourceRowTraceability": true,
    "manualOverrideAllowed": false
  }
}

5. Traceability URS → FS → tests

URS	FS mechanism	Test evidence
Load valid input.csv	CSV parser + schema validator	OQ: valid/invalid CSV cases
Deterministic limit evaluation	Rule engine with fixed configuration	OQ: boundary values and known expected results
Pass/Review/Fail statuses	Status aggregator based on findings	OQ/PQ: passing and failing representative batches
Traceability to source row	inputTrace + recordId	PQ: output.json reconciliation to source CSV
QA review support	structured findings and warnings	PQ: review and deviation-handling scenarios

6. CSV/CSA and validation approach

IQ

utility version check;
executable location check;
CSV template check;
access-right verification.

OQ

mandatory field checks;
data type checks;
boundary-value checks;
zero-tolerance rule checks.

PQ

runs on real or representative data;
comparison with manual calculation;
confirmation of QA review workflow.

Change control

rule and limit versioning;
impact assessment for rule changes;
regression after updates.

Included in packages

Traditional Chinese Medicine (TCM) QC Suite

QC utility package for TCM: botanical identity, fingerprint consistency, marker compounds, decoction pieces, Paozhi processing, pesticides, mycotoxins, heavy metals, sulfur fumigation, microbial limits and adulteration screening.

Open