HPLC 측​​정을 바탕으로 근적외선 분광법에 의한 블루 베리의 성분 내용의 비파괴 예측을위한 모델의 건설

근적외선 (NIR) 분광 널리 다양한 종류의 과일의 내용과 야채를 분석하는 비파괴 기법으로 적용됩니다. ^{1, 2} 비파괴은 보장 품질 만 맛있는 과일과 채소의 운송을 가능하게 NIR 분광법으로 분석한다. NIR 분광법 등 이미 오렌지, 사과, 멜론, 체리, 키위, 망고, 파파야, 복숭아에 적용된 등 총 당 함량에 대응하는 자신의 당도, 산도, TSC (총 고체 함량)를 알아야하고, . 최근에는. 베리의 품질 평가 NIR 스펙트럼의 적용을보고 ³ 우리는 전체 당도 및 산도에 대응하는 총 유기 산 함량뿐만 아니라 총 안토시아닌 함량뿐만 아니라 측정 하였다. 안토시아닌은 인간의 건강을 개선하기 위해 생각하는 생리 활성 구성 요소입니다. 그들이 당도, 교류의 확신 맛있는 블루 베리를 구입할 수 있다면 그것은 소비자를위한 편리가 상한 및 안토시아닌 함량.

과일과 야채의 근적외선 흡수 스펙트럼에서, 단지 넓은 흡수 밴드가 관찰된다. 그들은 주로 섬유와 수분에 의한 밴드입니다. 인해 비 이것을 파괴 대상의 여러 성분 많은 약한 밴드가 동시에 관찰되지만, 관찰 된 밴드는 대부분의 경우, 대상의 특정 구성 요소의 특정 진동 모드에 할당 될 수 없다. 따라서, 램버트 – 비어의 법​​칙을 이용하여 특정 성분의 함량을 측정하는 기존의 기술은 NIR 스펙트럼은 유효하지 않다. 대신, 캘리브레이션 모델은 관찰 된 스펙트럼과 스펙트럼에 대응하는 성분 함량 사이의 상관 관계를 검토하여 chemometrics를 이용하여 구성하는 관찰 된 스펙트럼에서 대상 부품의 내용을 예측할. ^4,5 여기서, 프로토콜 구성 및 모델을 확인하는 총당의 예측 총 유기산 함유량 acidi 대응타이 및 NIR 스펙트럼에서 블루 베리의 총 안토시아닌 함량이 표시됩니다.

그림 1은 안정적이고 강력한 보정 모델을 구축 할 수있는 일반적인 흐름도를 보여줍니다. 충분한 수의 샘플을 수집됩니다. 다른 구성은 모델의 검증을 위해 사용되는 동안 그들의 일부는 모델의 구성에 사용된다. 수집 된 각각의 시료를 들어, NIR 스펙트럼을 측정하고, 다음 피 처리 성분이 파괴 전통적인 화학 분석법으로 정량한다. 여기서, 고속 액체 크로마토 그래피 (HPLC)는 당, 유기산 및 안토시아닌의 화학적 분석에 사용된다. 부분 최소 제곱은 (PLS) 회귀 분석 화학에 의해 결정되는 관찰 된 스펙트럼 성분과 함량 사이의 상관 관계가 조사 분석 캘리브레이션 모델의 구성에 사용된다. 강력한 최선의 예측 능력을 가진 모델, obser의 전처리를 구축하기 위해VED 스펙트럼 및 상기 예측에 이용되는 파장 영역은 또한 관찰된다. 마지막으로, 구성 모델들은 충분한 예측 능력을 확인하기 위해 확인됩니다. 검증에서, 내용이 화학 분석 (관측 값)에 따라 결정 내용을 비교 구성된 모델 (예측값)에 의해 관측 된 스펙트럼으로부터 예측. 충분한 상관 관계가 관찰 예측 값 사이에서 찾을 수 없으면, 충분한 상관이 얻어 질 때까지 상기 보정 모델을 재 구축한다. 이 도면 (외부 검증)에 나타낸 바와 같이이 모델의 구축 및 검증을위한 샘플들의 서로 다른 그룹을 사용하는 것이 바람직하지만, 동일한 그룹의 샘플 구성 및 검증 (교차 검증) 모두를 사용하는 경우의 수 샘플은 충분하지 않다.

에프교정 모델의 건설 및 검증을위한 igure 1. 플로우 차트. 파란색과 녹색 선으로 둘러싸인 절차는 교정 모델과 그 검증의 건설에 각각 해당합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.