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J-GLOBAL ID：201502219712641926   整理番号：15A0771655

比色定量センサアレイおよび非線形回帰ツールを用いる鶏肉における総揮発性塩基態窒素(TVB-N)含量の定量

Quantifying of total volatile basic nitrogen (TVB-N) content in chicken using a colorimetric sensor array and nonlinear regression tool

著者 (5件)： URMILA Khulal (School of Food & Biological Engineering, Jiangsu Univ., Zhenjiang 212013, P. R. China. [e-mail]) ,  LI Huanhuan ,  CHEN Quansheng ,  HUI Zhe ,  ZHAO Jiewen
資料名： Analytical Methods  (Analytical Methods)
巻： 7  号： 13  ページ： 5682-5688  発行年： 2015年07月07日 
JST資料番号： W2324A  ISSN： 1759-9660  CODEN： AMNECT  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： 総揮発性塩基態窒素(TVB-N)含量は,肉の新鮮さを評価するための重要な指標である。本研究では,多変数測定の支援により,比色定量センサアレイを用いて,鶏肉におけるTVB-N含量を非破壊的に定量することを試みた。最初に,C2逆シリカゲル水平プレート上で12の化学反応染料をプリントすることによって,比色定量センサアレイを作製した。色変化プロファイルを,鶏肉試料から放出された揮発性有機化合物(VOC)への接触前後に,センサアレイのイメージを識別することによって得た。さらに,モデル化の新規アルゴリズムを提案し,これは,後方伝播人工ニューラルネットワーク(BPANN),適応ブースティング(AdaBoost)アルゴリズム(すなわち,AdaBoost-BPANN)であり,これを,一般に用いられているアルゴリズムと比較した。実験結果は,予測セットにおいてRMSEP=7.7124mg/100gおよびR=0.8915のAdaBoost-BPANNアルゴリズムにより最適のモデルが実現されることを示した。本研究は,比色定量センサアレイが,鶏肉の新鮮さを非破壊に感知するのに高い潜在性を有し,AdaBoost-BPANNアルゴリズムが,複雑なデータ較正の解決策として十分に機能することを実証した。Copyright 2015 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *比色分析 ,  センサアレイ ,  *窒素形態 ,  *鶏肉 ,  新鮮度 ,  揮発性有機化合物 ,  食品分析 ,  *食品成分 ,  非破壊測定 ,  アルゴリズム ,  予測モデル ,  食品特性
準シソーラス用語： *揮発性塩基態窒素

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 (8件)： 比色定量 ,  センサアレイ ,  線形回帰 ,  ツール ,  鶏肉 ,  揮発性塩基態窒素 ,  含量 ,  定量