Costruzione di modelli per la previsione non distruttivo di principio Contenuti di mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso Sulla base di HPLC Misure

Spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR) è ampiamente applicato come una tecnica non distruttiva per analizzare il contenuto di frutta e verdura di vario genere. ^1,2 distruttivo analisi mediante spettroscopia NIR consentire la spedizione di solo frutta e verdura deliziosi con qualità garantita. spettroscopia NIR è già stato applicato a arancia, mela, melone, ciliegia, kiwi, mango, papaya, pesca e così via per conoscere il loro Brix che corrisponde al contenuto totale di zuccheri, acidità, TSC (solidi totali contenuti), e così via . Recentemente, abbiamo riportato l'applicazione della spettroscopia NIR per la valutazione della qualità di mirtilli. ³ Abbiamo misurato non solo il contenuto totale di zuccheri e il contenuto totale di acidi organici corrispondente acidità, ma anche il contenuto di antociani totale. Antociani è un componente bioattivo che si crede di migliorare la salute umana. E 'conveniente per i consumatori se possono comprare mirtilli deliziosi con una garanzia del loro contenuto di zucchero, acinva, e contenuto di antociani.

In NIR spettri di assorbimento di frutta e verdura, si osservano solo bande di assorbimento larghe. Sono principalmente le bande dovute alla fibra e umidità. Anche se molte band deboli dovuti a vari ingredienti del target non-distrutto si osservano simultaneamente, le bande osservate non possono essere assegnati a specifici modi vibrazionali di componenti specifici del target in molti casi. Pertanto, la tecnica tradizionale per determinare il contenuto di un componente specifico utilizzando la legge di Lambert-Beer non è efficace per spettri NIR. Invece, modelli di calibrazione per predire il contenuto dei componenti di destinazione dagli spettri osservati sono costruiti utilizzando chemiometria esaminando la correlazione tra gli spettri osservati e il contenuto degli ingredienti corrispondenti agli spettri. ^4,5 Qui, un protocollo per costruire e validare i modelli per la previsione del contenuto totale di zuccheri, contenuto in acidi organici totale corrispondente a aCIDITy, e contenuto totale di antociani dei mirtilli da spettri NIR è presentato.

La Figura 1 mostra il diagramma di flusso generale di costruire modelli taratura affidabili e robusti. I campioni di numero sufficiente sono raccolti. Alcuni di essi sono utilizzati per la realizzazione di modelli, mentre gli altri sono usati per la validazione dei modelli costruiti. Per ciascuno dei campioni raccolti, uno spettro NIR è misurata, e quindi i componenti di destinazione vengono analizzati quantitativamente con metodi di analisi chimica distruttivi tradizionali. Qui, cromatografia liquida ad alta prestazione (HPLC) è utilizzato per le analisi chimiche di zuccheri, acidi organici, e antocianine. minimi quadrati parziali (PLS) regressione viene utilizzato per la realizzazione di modelli di calibrazione in cui analisi viene esaminata la correlazione tra gli spettri osservati ei contenuti ingredienti determinato dalla chimica. Al fine di costruire modelli robusti con la migliore capacità di previsione, i pretrattamenti di osserved spettri e le regioni lunghezza d'onda utilizzata per la previsione sono anche esaminati. Infine, i modelli costruiti sono validati per confermare la loro capacità di previsione sufficiente. Nella convalida, il contenuto previsto dallo spettro osservato dal modello costruito (valori previsti) sono confrontati con i contenuti determinate dalle analisi chimiche (valori osservati). Se la correlazione sufficiente non può essere trovato tra i valori previsti e osservati, il modello di calibrazione deve essere ri-costruito fino ad ottenere la correlazione sufficiente. Anche se è preferibile utilizzare diversi gruppi di campioni per la costruzione e la validazione di un modello come mostrato in questa figura (validazione esterna), campioni in uno stesso gruppo vengono utilizzati sia per la costruzione e la validazione (validazione incrociata) quando il numero di campioni non è abbastanza grande.

FIGURA 1. Diagramma di flusso per la costruzione e la validazione del modello di calibrazione. Le procedure, circondati da linee blu e verde corrispondono, rispettivamente, alla costruzione di un modello di calibrazione e la sua validazione. Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.