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J-GLOBAL ID：201702237456660725   整理番号：17A0361518

非情報伝達変数選択アルゴリズムを用いた牛乳の主要鉱物組成および種々の凝固特性のための中赤外分光法の予測能力【Powered by NICT】

Predictive ability of mid-infrared spectroscopy for major mineral composition and coagulation traits of bovine milk by using the uninformative variable selection algorithm

著者 (5件)： Visentin G. (Department of Agronomy, Food, Natural Resources, Animals and Environment (DAFNAE), University of Padova, Viale dell’Universita 16, 35020 Legnaro (PD), Italy) ,  Penasa M. (Department of Agronomy, Food, Natural Resources, Animals and Environment (DAFNAE), University of Padova, Viale dell’Universita 16, 35020 Legnaro (PD), Italy) ,  Gottardo P. (Department of Agronomy, Food, Natural Resources, Animals and Environment (DAFNAE), University of Padova, Viale dell’Universita 16, 35020 Legnaro (PD), Italy) ,  Cassandro M. (Department of Agronomy, Food, Natural Resources, Animals and Environment (DAFNAE), University of Padova, Viale dell’Universita 16, 35020 Legnaro (PD), Italy) ,  De Marchi M. (Department of Agronomy, Food, Natural Resources, Animals and Environment (DAFNAE), University of Padova, Viale dell’Universita 16, 35020 Legnaro (PD), Italy)
資料名： Journal of Dairy Science  (Journal of Dairy Science)
巻： 99  号： 10  ページ： 8137-8145  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0282A  ISSN： 0022-0302  CODEN： JDSCAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳鉱物と凝固特性は両消費者及び加工業者にとって重要であり,それらがミルク付加価値の増加を助けることができる。しかし,これらの形質の大規模モニタリングは,高価で時間のかかる参照分析によって妨げられている。本研究の目的は,中赤外分光法を用いた主要な無機質含量(Ca,K,Mg,Na及びP)及び乳凝固特性(MCP:レンネット凝固時間,カード固化時間,およびカードの硬さ)の予測モデルを開発することであった。ホルスタイン,ブラウンスイス,アルペングレイ,及びシンメタール牛の個々の乳試料(n=923)は,1月と2014年12月間の単一品種群から採取した。ミネラル含量とMCPの両方の定量のための基準分析は,標準化された方法を用いて行った。各牛乳試料では,900~5,000cm~ 1範囲の中赤外スペクトルを留置した。予測モデルは,無益な変数消去と呼ばれる波数選択法と結合した部分最小二乗回帰を用いて,モデルの精度を改善するために校正し,内部と外部の両方を検証した。部分最小二乗回帰で使用されている波数の平均減少は80%であり,外部バリデーションで説明された分散の平均20%の増加を伴っていた。外部検証において説明された分散の割合は,P,K,CaおよびMgの約70%であり,Naの方が低かった(40%)。牛乳凝固特性は外部検証における全分散の54%(レンネット凝固時間)と56%(カード固化時間)を説明した予測モデル。方程式の予測能力の指標である,予測の根平均二乗誤差に対する各形質の標準偏差の比は,開発したモデルは,個体群レベルでの乳鉱物と凝固特性のスクリーニングと収集に有効であることを示唆した。予測方程式は,解析目的のために提案されたには十分に正確ではなかったが,中赤外分光法の予測は,大規模に乳鉱物とMCPを遺伝的に改善する表現型情報として評価することができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： レンネット ,  *凝固 ,  乳牛 ,  ホルスタイン ,  マグネシウム ,  標準化 ,  標準偏差 ,  *牛乳 ,  表現型 ,  ナトリウム ,  硬度 ,  無機質 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  *中赤外分光分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： キーワード中赤外分光法 ,  乳牛 ,  乳鉱物 ,  凝乳特性

分類 (2件)： 原乳の品質と処理  (FJ12022D) ,  牛  (FD02020Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 情報伝達 ,  変数選択 ,  アルゴリズム ,  牛乳 ,  鉱物組成 ,  凝固 ,  中赤外分光法 ,  予測能力