Summary

Построение моделей для прогнозирования неразрушающему ингредиента Содержание в чернике с помощью ближней инфракрасной спектроскопии на основе ВЭЖХ измерений

Published: June 28, 2016
doi:

Summary

We present here a protocol to construct and validate models for nondestructive prediction of total sugar, total organic acid, and total anthocyanin content in individual blueberries by near-infrared spectroscopy.

Abstract

Nondestructive prediction of ingredient contents of farm products is useful to ship and sell the products with guaranteed qualities. Here, near-infrared spectroscopy is used to predict nondestructively total sugar, total organic acid, and total anthocyanin content in each blueberry. The technique is expected to enable the selection of only delicious blueberries from all harvested ones. The near-infrared absorption spectra of blueberries are measured with the diffuse reflectance mode at the positions not on the calyx. The ingredient contents of a blueberry determined by high-performance liquid chromatography are used to construct models to predict the ingredient contents from observed spectra. Partial least squares regression is used for the construction of the models. It is necessary to properly select the pretreatments for the observed spectra and the wavelength regions of the spectra used for analyses. Validations are necessary for the constructed models to confirm that the ingredient contents are predicted with practical accuracies. Here we present a protocol to construct and validate the models for nondestructive prediction of ingredient contents in blueberries by near-infrared spectroscopy.

Introduction

В ближней инфракрасной области (БИК) спектроскопии широко применяется в качестве неразрушающего метода анализа содержания фруктов и овощей различных видов. 1,2 Неразрушающий анализ с помощью БИК – спектроскопии позволяют отгрузку только вкусных фруктов и овощей с гарантированными свойствами. БИК-спектроскопии уже применяется к апельсин, яблоко, арбуз, вишня, киви, манго, папайя, персик и так далее, чтобы знать их Брикса, что соответствует общему содержанию сахара, кислотность, TSC (всего содержание твердого вещества), и так далее , Недавно мы сообщали о применении NIR спектроскопии для оценки качества черники. 3 Мы измерили не только общее содержание сахара и общее содержание органической кислоты , соответствующей кислотности, но и общее содержание антоцианов. Антоцианин является биоактивный компонент, который, как полагают, улучшить здоровье человека. Это удобно для потребителей, если они могут купить вкусные черники с гарантией их содержания сахара, ACidity и антоцианов содержание.

В спектрах поглощения БИК фруктов и овощей, наблюдаются только широкие полосы поглощения. Они, в основном, полосы из-за волокна и влаги. Хотя многие слабые полосы из-за различных ингредиентов, не уничтоженного мишени наблюдаются одновременно, наблюдаемые полосы не могут быть отнесены к конкретным колебательными модами конкретных компонентов мишени в большинстве случаев. Таким образом, традиционный метод для определения содержания конкретного компонента с использованием закона Ламберта-Бера не является эффективным для спектров БИК. Вместо калибровки моделей для прогнозирования содержания целевых компонентов из наблюдаемых спектров , построенных с использованием хемометрики путем изучения корреляции между наблюдаемыми спектрами и содержание ингредиентов , соответствующих спектров. 4,5 Здесь протокол для построения и проверки моделей для прогнозирования общего содержания сахаров, общее содержание органических кислот, соответствующих ACIDIти, а также общее содержание антоцианов черники из NIR-спектров представлена.

На рисунке 1 показана общая блок – схему для построения надежных и надежные калибровки моделей. Образцы достаточного количества собираются. Некоторые из них используются для построения моделей в то время как другие используются для проверки построенных моделей. Для каждого из собранных образцов, спектр БИК измеряется, а затем целевые компоненты анализируют количественно с традиционными методами деструктивных химического анализа. Здесь, высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ) используется для химического анализа сахаров, органических кислот, и антоцианы. Частичные наименьших квадратов (БВР) регрессии используется для построения калибровочных моделей, где анализ рассматривается корреляция между наблюдаемыми спектрами и содержанием ингредиентов, определенной химической. Для того чтобы построить надежные модели с лучшей способностью прогнозирования, предварительной обработки obserвед спектры и области длин волн, используемых для прогнозирования также рассматриваются. Наконец, построенные модели проверяются, чтобы подтвердить их достаточную способность прогнозирования. В проверке, содержание предсказывается из наблюдаемого спектра с помощью построенной модели (предсказанные значения) сравниваются с содержанием определенных химических анализов (наблюдаемые значения). Если достаточная корреляция не может быть найден между предсказанными и наблюдаемыми значениями, модель калибровки должна быть реконструировано до тех пор, пока не будет получено достаточное корреляции. Хотя предпочтительно использовать разные группы образцов для построения и проверки модели, как показано на этом рисунке (внешней проверки), образцы в одной и той же группы используются как для построения и валидации (проверки кросс), когда число образцы не является достаточно большим.

Рисунок 1
Figure 1. Блок – схема для построения и проверки модели калибровки. Процедуры в окружении синих и зеленых линий соответствуют, соответственно, к построению модели калибровки и ее проверки. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Protocol

1. Сбор образцов Решите, какие культурные сорта растения будут включены в целевой модели калибровки. Собрать достаточное количество и различные типы образцов черники целевых сортов. Собрать предпочтительно 100 чернику для построения модели калибровки, и, по меньшей мере…

Representative Results

На рисунке 2 показано в качестве примера набор спектров поглощения БИК голубика , где спектры 70 черники показаны одновременно. Так как полосы определенно назначаемые до сахаров, органических кислот, или антоцианов не наблюдаются в спектрах NIR, закон традицион…

Discussion

Некоторые дополнительные замечания по протоколу описаны здесь. Во-первых, на этапе 1.1, упоминается, чтобы решить культурные сорта, включенные в цель. Несмотря на то, что можно построить модели, охватывающие чернику из многих культурных сортов или без указания культурных сортов, то точно…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

This work was partially supported by the project “A Scheme to Revitalize Agriculture and Fisheries in Disaster Area through Deploying Highly Advanced Technology” of Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, Japan.

Materials

FT-NIR spectrophotometer Bruker Optics GmbH MPA 
High-Performance Liquid Chromatography Shimadzu Corporation 228-45041-91, 228-45000-31, 228-45018-31, For sugar analysis
223-04500-31, 228-45010-31, 228-45095-31 Refractive Index Detector
High-Performance Liquid Chromatography Shimadzu Corporation 228-45041-91, 228-45003-31, 228-45000-31, For organic acid analysis
228-45018-31, 228-45010-31, 223-04500-31 Ultraviolet-Visible Detector
High-Performance Liquid Chromatography Shimadzu Corporation 228-45041-91, 228-45018-31, 228-45000-31, For anthocyanin analysis
228-45012-31, 228-45119-31, 228-45005-31, Photodiode Array Detector
228-45009-31
pH meter Mettler-Toledo 30019028 S220, Automatic temperature compensation
Ultra-pure water treatment equipment ORGANO Corporation ORG-ULXXXM1; PRA-0015-0V0 PURELAB ultra; PURELITE
Biomedical Freezers  SANYO 2-6780-01 MDF-U338
Ultra-Low Temperature Freezer Panasonic healthcare Co.,Ltd. KM-DU73Y1 -80°C
Vacuum lyophilizer IWAKI GLASS Co.,Ltd 119770 DRC-3L;FRD-82M
Homoginizer Microtec Co., Ltd.  Physcotron
Ultracentrifuge Hitachi Koki Co.,Ltd S204567 CF15RXII
Mini-centrifuge LMS CO.,LTD. KN3136572 MCF-2360
Centrifuge Kokusan Co.,Ltd 2-5534-01 H-103N
Filter Paper  Advantec 1521070 5B, Eqivalent to Whatman 40
Sep-Pak C18 column Waters Corporation Milford WAT020515
Sep-Pak CM column Waters Corporation Milford WAT020550
Sep-Pak QMA column Waters Corporation Milford WAT020545
Centrifugal Filter Unit Merck Millipore Corporation R2SA18503 PVDF, 0.45 μm
Microtube As One Corporation 1-1600-02 PP, 2 mL
Syringe Filter GE Healthcare CO.,LTD. 6788-1304 PP, 0.45 μm
Sucrose Wako Pure Chemical Industries,Ltd 194-00011 Reagent-grade
Glucose Wako Pure Chemical Industries,Ltd 049-31165 Reagent-grade
Fructose Wako Pure Chemical Industries,Ltd 123-02762 Reagent-grade
Citric acid Wako Pure Chemical Industries,Ltd 036-05522 Reagent-grade
Malic acid Wako Pure Chemical Industries,Ltd 355-17971 Reagent-grade
Succinic acid  Wako Pure Chemical Industries,Ltd 190-04332 Reagent-grade
Quinic acid Alfa Aesar, A Johnson Matthey Company 10176328 Reagent-grade
Phosphoric acid Wako Pure Chemical Industries,Ltd 162-20492 HPLC-grade
Trifluoroacetic acid Wako Pure Chemical Industries,Ltd 208-02746 Reagent-grade
Methanol Wako Pure Chemical Industries,Ltd 131-01826 Reagent-grade
Acetonitrile Wako Pure Chemical Industries,Ltd 015-08633 HPLC-grade
Grade cyanidin-3-O-glucoside chloride Wako Pure Chemical Industries,Ltd 306-37661 HPLC-grade
Software for analyses Bruker Optics GmbH OPUS ver. 6.5
Softoware for preprocessing Microsoft Excel powered by Visual Basic for Applications
Software for construction of models Freemat 4.0 http://freemat.sourceforge.net/

References

  1. Ozaki, Y., McClure, W. F., Christy, A. A. . Near-infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. , (2007).
  2. Sun, D. W. . Infrared Spectroscopy for Food Quality Analysis and Control. , (2009).
  3. Bai, W., Yoshimura, N., Takayanagi, M. Quantitative analysis of ingredients of blueberry fruits by near infrared spectroscopy. J. Near Infrared Spectrosc. 22, 357-365 (2014).
  4. Hasegawa, T., Tasumi, M. . Chemometrics in infrared spectroscopic analysis. In: Introduction to Experimental Infrared Spectroscopy. , 97-113 (2015).
  5. Varmuza, K., Filzmoser, P. . Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics. , (2009).
  6. Kubelka, P. New contributions to the optics of intensely light-scattering materials. Part I. J. Opt. Soc. Am. 38, 448-457 (1948).
  7. Juang, R. H., Storey, D. E. Quantitative determination of the extent of neutralization of carboxylic acid functionality in carbopol 974P NF by diffuse reflectance fourier transform infrared spectrometry using Kubelka-Munk function. Pharm Res. 15, 1714-1720 (1998).
  8. Ogiwara, I., Ohtsuka, Y., Yoneda, Y., Sakurai, K., Hakoda, N., Shimura, I. Extraction method by water followed by microwave heating for analyzing sugars in strawberry fruits. J. Jpn. Soc. Hort. Sci. 68, 949-953 (1999).
  9. Che, J., Suzuki, S., Ishikawa, S., Koike, H., Ogiwara, I. Fruit ripening and quality profile of 64 cultivars in three species of blueberries grown in Tokyo. Hort. Res. (Japan). 8, 257-265 (2009).
  10. Pomerantsev, A. L. . Chemometrics in Excel. , (2014).
  11. Jiang, H. J., Berry, R. J., Siesler, H. W., Ozaki, Y. Wavelength Interval Selection in Multicomponent spectral analysis by moving window partial least-squares regression with applications to mid-infrared and near-infrared spectroscopic data. Anal. Chem. 74, 3555-3565 (2002).
  12. Edney, M. J., Morgan, J. E., Williams, P. C., Campbell, L. D. Analysis of feed barley by near infrared reflectance spectroscopy. J. Near-Infrared Spectrosc. 2, 33-41 (1994).
  13. Mathison, G. W., et al. Prediction of composition and ruminal degradability characteristics of barley straw by near infrared reflectance spectroscopy. Can. J. Anim. Sci. 79, 519-523 (1999).
  14. Chiara, F., et al. Analysis of anthocyanins in commercial fruit juices by using nano-liquid chromatography electrospray-mass spectrometry and high performance liquid chromatography with UV-vis detector. J. Separation Sci. 34, 150-159 (2011).
  15. Li, Q., et al. Antioxidant anthocyanins screening through spectrum-effect relationships and DPPH-HPLC-DAD analysis on nine cultivars of introduced rabbiteye blueberry in China. Food Chemistry. 132, 759-765 (2013).
  16. Sinelli, N. Evaluation of quality and nutraceutical content of blueberries (Vaccinium corymbosum L.) by near and mid-infrared spectroscopy. Postharvest Biol. Technol. 50, 31-36 (2008).
  17. Giusti, M. M., Wrolsted, R. E., Wrolstad, R. E., Schwartz, S. J. Anthocyanins: characterization and measurement with UV-visible spectroscopy. Current Protocols in Food Analytical Chemistry. , 1-13 (2001).

Play Video

Cite This Article
Bai, W., Yoshimura, N., Takayanagi, M., Che, J., Horiuchi, N., Ogiwara, I. Construction of Models for Nondestructive Prediction of Ingredient Contents in Blueberries by Near-infrared Spectroscopy Based on HPLC Measurements. J. Vis. Exp. (112), e53981, doi:10.3791/53981 (2016).

View Video