Los miembros del género se utilizan como hierbas culinarias y son valorados por sus supuestas propiedades medicinales. Dado que los efectos fisiológicos pueden variar ampliamente entre las especies de , es de gran importancia identificar con precisión el material botánico para garantizar la seguridad de los consumidores. En el presente estudio, se realiza una investigación química en profundidad utilizando GC/Q-ToF combinado con quimiometría. Veinticuatro muestras de plantas auténticas que representan cinco especies comúnmente utilizadas, , , , , y , son analizadas utilizando una técnica GC/Q-ToF. Se emplean datos espectrales de alta resolución para construir un modelo de predicción de clase de muestra (SCP), seguido de un análisis de componentes principales (PCA) y un análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA). Este modelo demuestra una precisión del 100% tanto para las capacidades de predicción como de reconocimiento. Además, se identifican los compuestos marcadores presentes en cada especie. Además, para reducir el tiempo requerido y aumentar el nivel de confianza en la identificación de compuestos y la clasificación de diferentes especies, se construye una base de datos y biblioteca de compuestos personales (PCDL) que contiene compuestos marcadores y característicos. Al combinar GC/Q-ToF, quimiometría y PCDL, se logra la identificación inequívoca de los productos botánicos. Este método de alto rendimiento puede utilizarse para la especificidad de especies y para investigar la calidad general de varios productos basados en .