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J-GLOBAL ID：201302220433655669   整理番号：13A0248702

新鮮なものおよび凍結融解した牛肉挽肉における混和物の検出および定量のためのNIRスペクトル法のロバスト線形および非線形モデル

Robust linear and non-linear models of NIR spectroscopy for detection and quantification of adulterants in fresh and frozen-thawed minced beef

著者 (2件)： MORSY Noha ,  SUN Da-wen
資料名： Meat Science  (Meat Science)
巻： 93  号： 2  ページ： 292-302  発行年： 2013年02月 
JST資料番号： T0789A  ISSN： 0309-1740  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,新鮮な牛肉挽肉および凍結融解したものにおける,種々の混和物を検出し定量するための迅速かつ非破壊の方法としての,近赤外分光分析(NIRS)の潜在的能力を評価することを目的とした。交差検定のもとで部分最小二乗回帰(PLSR)モデルを構築して,種々の独立のデータセットを用いて試験した。豚肉,脂肪のトリミングおよび臓物を混和した牛肉の挽肉では,決定係数(RP²)がそれぞれ0.96,0.94および0.95で,予測の標準誤差(SEP)はそれぞれ5.39,5.12および2.08%(w/w)であった。試料を凍結融解すると開発したモデルの成績は下がり,RP²はそれぞれ0.93,0.82および0.95で,同時にSEPは7.11,9.10および2.38%(w/w)であった。純粋(混じり物のない)および混ぜ物をした牛肉挽肉の間の判別を行なうために,線形判別分析(LDA),部分最小二乗-判別分析(PLS-DA)および非線形回帰モデル(ロジスチック,プロビットおよび指数回帰)を,最適波長で展開した。両タイプのモデルから得た分類精度は非常に高く,特にLDA,PLS-DAおよび指数回帰モデルでは100%の精度で得られた。本研究では,VIS-NIRスペクトル法は,牛肉の挽肉に加えた混ぜ物の量を許容範囲の精度および精密度で検出し,定量するために安全に使用できることを示した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *牛肉 ,  *挽肉 ,  *食肉 ,  凍結融解 ,  認識 ,  *判別分析 ,  部分最小二乗法 ,  ロバスト性 ,  近赤外スペクトル ,  混合 ,  *検出法 ,  *定量分析 ,  *食品分析 ,  認証 ,  偽和 ,  多変量解析 ,  モデル ,  数学モデル
準シソーラス用語： NIRスペクトル ,  混和 ,  *生肉 ,  線形モデル ,  *線形判別分析 ,  判別 ,  非線形モデル

分類 (2件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  生肉の品質と処理  (FJ12032O)

タイトルに関連する用語 (9件)： 凍結融解 ,  牛肉 ,  挽肉 ,  混和 ,  定量 ,  NIRスペクトル ,  ロバスト ,  線形 ,  非線形モデル