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J-GLOBAL ID:201702232566134920   整理番号:17A0993388

モデリング2次前面蛍光分光法データに基づくマヨネーズにおける腐敗モニタリングのための新しい高速品質管理戦略【Powered by NICT】

A novel fast quality control strategy for monitoring spoilage on mayonnaise based on modeling second-order front-face fluorescence spectroscopy data
著者 (12件):
資料名:
巻: 133  ページ: 182-187  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0072A  ISSN: 0026-265X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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前面蛍光分光法とともにケモメトリックアルゴリズムの可能性を5°Cと37°Cの六日間で貯蔵したマヨネーズ腐敗の非破壊評価について検討した。自家製と市販マヨネーズ試料の蛍光励起スペクトルは300から600nmまでの230nmと400nm,発光波長の間で記録した。蛍光スペクトルデータは,データセットで発生した変化を捕捉する平行因子分析(PARAFAC)を用いて分析した。最適PARAFACモデルは3成分,52%のコア一貫性値と説明された分散の98.8%で得られた。クロマトグラフ分析は,特定の化合物を知るために実施した。三化合物はすべての試料で示した:チロシン,トリプトファンおよびリボフラビン。結果は,37°Cで評価した時間中のチロシンとトリプトファン濃度の減少を確認した5°Cでの変化は観察されなかった。得られた結果は,各貯蔵時間を識別するマトリックスの能力を試験するために37°Cで全ての蛍光スペクトルによって生成したデータセットにN-方向部分最小二乗判別分析(NPLS DA)により評価した。結果は,100%の良好な分類は3PLS因子を用いて得られることを示した。本研究では,励起-発光マトリックス(EEMs)はマヨネーズ蛍光分子構造に関連した情報を提供し,貯蔵時間の関数として試料の分類を可能にすることを確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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分光分析  ,  有機物質中の元素の物理分析 

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