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J-GLOBAL ID：201702249786113153   整理番号：17A0702373

ケモメトリックスと結合した近赤外分光法による微細分類とGastrodia elata BI(GE)の複数の混ぜ物の非標的検出【Powered by NICT】

Fine classification and untargeted detection of multiple adulterants of Gastrodia elata BI. (GE) by near-infrared spectroscopy coupled with chemometrics

著者 (7件)： Li Gang-Feng (College of Material and Chemical Engineering, Tongren University, Tongren, 554300, Guizhou, PR China. [e-mail]) ,  Yin Qiao-Bo ,  Zhang Lin ,  Kang Ming ,  Fu Hai-Yan ,  Cai Chen-Bo ,  Xu Lu
資料名： Analytical Methods  (Analytical Methods)
巻： 9  号： 12  ページ： 1897-1904  発行年： 2017年 
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： 偽和と地理的起源は食品及びハーブの二つの本質的な品質因子である。本研究では,伝統的漢方薬,Gastrodia elata BIの認証。,地理的起源の人工詐欺と微細分類に対する(GE)は近赤外(NIR)分光法とケモメトリックスを用いて行った。異なる地理的起源から採取した代表的真正GE試料のクラスモデルは4種の一般的な外因性偽和物の非標的検出のための1クラス部分最小二乗(OCPLS),タロイモ澱粉,さつまいも澱粉,じゃがいも澱粉及びPolygonatum sibiricum粉末を用いて開発した。14地理的起源からのGE試料の微細分類は新しい大きなクラス数分類戦略を用いて行い,間隔の組合せ1対1部分最小二乗判別分析(IC OVO PLSDA)であった。種々のデータ前処理方法は,モデルの分類精度を改善するために調べた。結果として,二次微分(D2)スペクトルとOCPLSは1.0%(w/w)または4種類の偽和物のより高いレベルを検出し,0.9107の感度を得ることができた。地理的起源の微細分類のために,0.9250の全分類精度は標準正規変量(SNV)スペクトルとIC OVO PLSDAによって達成された。研究は複数の偽和物に対する純粋なGEの認証と地理的起源の微細分類のためのケモメトリックスと組み合わせたNIRを用いることの可能性を実証した。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 判別分析 ,  部分最小二乗法 ,  澱粉 ,  *ケモメトリックス ,  スペクトル ,  粉体 ,  *近赤外線 ,  偽和 ,  モデル ,  *近赤外分光分析 ,  *スペクトロスコピー ,  地理学
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *ターゲット検出 ,  *Gastrodia elata , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： ケモメトリックス ,  近赤外分光法 ,  分類 ,  Gastrodia ,  Bi ,  Ge ,  標的検出