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J-GLOBAL ID:201702265522925097   整理番号:17A0758692

動的ヘッドスペースGC-MSにより分析した特定の揮発性化合物を基にした感覚善と悪(カビ/fusty)バージン菜種油の識別のための計量化学的アプローチ【Powered by NICT】

A chemometric approach for the differentiation of sensory good and bad (musty/fusty) virgin rapeseed oils on basis of selected volatile compounds analyzed by dynamic headspace GC-MS
著者 (4件):
資料名:
巻: 119  号:ページ: ROMBUNNO.201600259  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0531A  ISSN: 1438-7697  CODEN: EJLST  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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本研究の目的は,線形判別分析(LDA)による揮発性化合物の組成に基づく感覚良いニュースと悪いバージン菜種油を識別することであった。総数64化合物の物質濃度あるいはフレーバ特性による芳香活性化合物としてまたはパネル評価との相関により非芳香活性化合物として官能的品質評価の可能性を持つ動的ヘッドスペースGC-MSとオルファクトメトリーで検出された。この初期集合物質から,13種の揮発性化合物は感覚良いニュースと悪い油間の濃度における有意差を示したが,それらの濃度は官能不良油の方が高かった。有意差は官能良好なバージン菜種油を特徴づける化合物に対しては,見られなかった。これらの13種の揮発性化合物に基づいて,本研究は,LDAは,官能品質に応じてトレーニングデータセット43の試料を分類満足できることを初めて示した。適合性の証明として,識別関数を計算し,追加の検証サンプル集合から試料を分類するために使用することに成功した。実用化:バージン菜種油は,市場で高品質の製品,その官能的品質によりすべての上で定義されている。訓練された官能検査パネルグループによるバージン菜種油の官能評価は時間と労力がかかり,時には結果は信頼性がなくなる。,揮発性芳香活性化合物の定量と統計的評価に基づく感覚良いニュースと悪いバージン菜種油の識別のための分析法の開発は,官能評価を支援するための有用なツールである。分析法の再現性は官能評価よりも良好であり,これはパネルグループの作業を支援するのに役立つ。パネルグループの仕事量は,分析ツールによる事前選択により減少できる。本研究では,13種の揮発性化合物に基づいて官能良いニュースと悪い品質バージン菜種油を識別するためのケモメトリック法を示した。初めて揮発性化合物は感覚不良バージン菜種油と相関させることができることを確認した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
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食用油脂,マーガリン  ,  油脂の性質 

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