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J-GLOBAL ID：201702284660642325   整理番号：17A0469950

近赤外透過分光法によるキノア(Chenopodium quinoa Willd.)穀粒の組成の推定【Powered by NICT】

Estimation of composition of quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) grains by Near-Infrared Transmission spectroscopy

著者 (11件)： Encina-Zelada Christian (CIMO Mountain Research Centre, School of Agriculture, Polytechnic Institute of Braganza, Portugal) ,  Encina-Zelada Christian (Department of Food Technology, Faculty of Food Industries, National Agricultural University La Molina, Lima, Peru) ,  Encina-Zelada Christian (Department of Biological Engineering, School of Engineering, University of Minho, Portugal) ,  Cadavez Vasco (CIMO Mountain Research Centre, School of Agriculture, Polytechnic Institute of Braganza, Portugal) ,  Pereda Jorge (Department of Food Technology, Faculty of Food Industries, National Agricultural University La Molina, Lima, Peru) ,  Gomez-Pando Luz (Cereals and Andean Crops Programme, Faculty of Agronomy, National Agricultural University La Molina, Lima, Peru) ,  Salva-Ruiz Bettit (Department of Food Technology, Faculty of Food Industries, National Agricultural University La Molina, Lima, Peru) ,  Teixeira Jose A. (Department of Biological Engineering, School of Engineering, University of Minho, Portugal) ,  Ibanez Martha (Cereals and Andean Crops Programme, Faculty of Agronomy, National Agricultural University La Molina, Lima, Peru) ,  Liland Kristian H. (Nofima AS - Norwegian Institute of Food, Fisheries and Aquaculture Research, Osloveien 1, N-1430, Ås, Norway) ,  Gonzales-Barron Ursula (CIMO Mountain Research Centre, School of Agriculture, Polytechnic Institute of Braganza, Portugal)
資料名： LWT - Food Science and Technology  (LWT - Food Science and Technology)
巻： 79  ページ： 126-134  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0549A  ISSN： 0023-6438  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： 本研究の目的は,近赤外透過(NIT)分光法を用いてキノア(Chenopodium quinoa Willd.)の食事構成要素のルーチン測定のためのロバストな計量化学モデルを開発することであった。77品種のキノア粒のスペクトルが得られ,一方,食事成分は標準法により決定した。スペクトルが乗算散乱補正(MSC)または拡張乗法信号補正(EMSC)に供し,Savitzky-Golay(SG)フィルタによる処理(または未処置)を行った。潜在変数を部分最小二乗回帰(PLSR)または正準駆動部分最小二乗(CPPLS)アルゴリズムによって抽出し,全てのモデル化戦略の精度と予測可能性を比較した。スペクトルの平滑化脂肪(交差検証の根平均二乗誤差RMSECV:0.319 0.327%),灰(RMSECV: 0.224 0.230%),特に蛋白質(RMSECV: 0.518 0.564%)と炭水化物(RMSECV: 0.542 0.559%)のためのモデルの精度を改善し,脂肪(予測の二乗平均平方根誤差,RMSEP:0.248 0.335%)及び灰分(RMSEP: 0.137 0.191%)のための,特に,予測性能を増加させた。最高の予測可能性は,灰(SGフィルタEMSC/PLSR:RMSEPに関して,ブートストラップによる90%信頼区間:[0.376 0.512])と炭水化物(SGフィルタMSC/CPPLS:90%CI RMSEP:[0.651 0.901])で達成されたが,精度は蛋白質(SGフィルタMSC/CPPLS:90%CI RMSEP:[0.650 0.852]),脂肪(SGフィルタEMSC/CPPLS:90%CI RMSEP:[0.478 0.654])および水分(非ろ過EMSC/PLSR:90%CI RMSEP:[0.658 0.833])のための受け入れられた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  信頼区間 ,  予測可能性 ,  *近赤外線 ,  部分最小二乗法 ,  ケモメトリックス ,  水分 ,  平滑化 ,  フィルタ ,  ブートストラップ ,  モデリング
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  部分最小二乗回帰 ,  散乱補正 ,  *Chenopodium quinoa , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 標準 ,  部分最小二乗法 ,  ケモメトリックス ,  散乱補正 ,  Savitzy Golay

分類 (3件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J) ,  穀類とその製品一般  (FJ04010T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 近赤外 ,  透過 ,  分光法 ,  キノア ,  Chenopodium ,  穀粒 ,  組成 ,  推定