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J-GLOBAL ID：201002257746384754   整理番号：10A1617202

エスプレッソのretronasal芳香のガスクロマトグラフィー-オルファクトメトリ及び電子鼻分析及びニューラルネットワークによる官能評価との相関分析

Gas Chromatography/Olfactometry and Electronic Nose Analyses of Retronasal Aroma of Espresso and Correlation with Sensory Evaluation by an Artificial Neural Network

著者 (6件)： MICHISHITA Tomomi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  AKIYAMA Masayuki (Morinaga Milk Ind. Co., Ltd., Kanagawa, JPN) ,  HIRANO Yuta (Morinaga Milk Ind. Co., Ltd., Kanagawa, JPN) ,  IKEDA Michio (Morinaga Milk Ind. Co., Ltd., Kanagawa, JPN) ,  SAGARA Yasuyuki (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  ARAKI Tetsuya (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： Journal of Food Science  (Journal of Food Science)
巻： 75  号： 9  ページ： S477-S489  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： C0005A  ISSN： 0022-1147  CODEN： JFDSAZ  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： エスプレッソのretronasal(RN;口腔経由鼻腔知覚)芳香の評価及び設計の客観的方法を開発するため,エスプレッソのRN芳香シミュレータ(RAS)芳香のGC-O及び電子鼻の機器測定データと官能評価データ間の相関分析をニューラルネットワーク(ANN)により行った。様々な起源及びロースティング度のコーヒーのRAS芳香評価においてGC-O及び電子鼻分析は有効であった。また,電子鼻の3金属酸化物半導体センサー抵抗の線形判別分析と官能スコアの因子分析はともにロースティング度間の差異が起源間のそれらより大きいことを示した。GC-Oデータを官能評価データに相関づけるANNモデルにおいて,sweet-caramel,smoke-roast,及び酸性匂いがRAS芳香の官能特徴に影響する主要な匂いであると予測された。電子鼻分析においては官能評価ほどの試料サイズや作業を必要とせず,分析の繰返しも簡単であり,電子鼻は芳香の官能評価結果の予測における有用な道具であると言える。

シソーラス用語： *コーヒー ,  ガスクロマトグラフィー ,  *官能検査 ,  匂いセンサ ,  *ニューラルネットワーク ,  芳香成分 ,  芳香 ,  ロースティング ,  記述 ,  *嗅覚 ,  判別分析 ,  食品分析 ,  主成分分析
準シソーラス用語： GC-O分析 ,  *ニューラルネットワークモデル ,  記述分析 ,  電子鼻

分類 (4件)： アルカロイドし好飲料  (FJ06030D) ,  食品の分析  (FJ01030U) ,  その他の感覚  (EJ13040X) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (8件)： エスプレッソ ,  芳香 ,  ガスクロマトグラフィー-オルファクトメトリ ,  電子鼻 ,  分析 ,  ニューラルネットワーク ,  官能評価 ,  相関分析