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J-GLOBAL ID：201802240635501373   整理番号：18A0577895

段階的選択性比変数選択法を用いた部分最小二乗判別分析を用いた蛍光フィンガープリントによる1-メチルシクロプロペン処理したリンゴの分類【Powered by NICT】

Classification of 1-methylcyclopropene treated apples by fluorescence fingerprint using partial least squares discriminant analysis with stepwise selectivity ratio variable selection method

著者 (10件)： Trivittayasil Vipavee (Food Research Institute, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8642, Japan) ,  Trivittayasil Vipavee (International Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science, Tokyo, 102-0083, Japan) ,  Tsuta Mizuki (Food Research Institute, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8642, Japan) ,  Kasai Satoshi (Apple Research Institute, Aomori Prefectural Industrial Technology Research Center, Aomori, 036-0332, Japan) ,  Matsuo Yosuke (Food Research Institute, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8642, Japan) ,  Sekiyama Yasuyo (Food Research Institute, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8642, Japan) ,  Shoji Toshihiko (Institute of Fruit Tree Science, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8605, Japan) ,  Aiyama Ryoko (Food Research Institute, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8642, Japan) ,  Kokawa Mito (Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba, Ibaraki, 305-8572, Japan) ,  Sugiyama Junichi (Food Research Institute, National Agriculture and Food Research Organization, Ibaraki, 305-8642, Japan)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 175  ページ： 30-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  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)

抄録/ポイント： 本研究では,著者らは1-メチルシクロプロペン(1 MCP)で処理したリンゴの非破壊同定のための蛍光フィンガープリント(FF)を使用することの可能性を検討した。全体で,二品種(ふじと王林)と様々な貯蔵期間(0 4 5 6,および8か月)の442リンゴを評価した。本研究で使用した分類モデルは,段階的選択性比率(SR)法と部分最小二乗判別分析(PLSDA)を用いて構築した。段階的SR法を本研究で提案した再帰的変数選択法である。FFでは,校正,交差検証,検証結果に対して91.23%,89.74%,および90.17%の精度で1-MCP処理したリンゴを分類できた。段階的SR法を用いたPLSDAは波長条件の四つの集合,分類に重要なを同定することができた。添加では,非標的アプローチを液体クロマトグラフィー-質量分析(LC/MS)および核磁気共鳴(NMR)分光法による1-MCP処理と制御リンゴを特徴づける代謝産物をスクリーニングした。代謝プロファイルの観察された違いは,1-MCP処理と制御リンゴの蛍光プロフィルの違いに寄与する可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 品種 ,  *部分最小二乗法 ,  波長 ,  シェルフライフ ,  *指紋 ,  *判別分析 ,  *蛍光 ,  *性比 ,  代謝産物 ,  NMR【磁気共鳴】
準シソーラス用語： 代謝プロファイル ,  *選択法 ,  分類モデル ,  王林 ,  *変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リンゴ ,  1-メチルシクロプロペン ,  蛍光フィンガープリント ,  部分最小二乗判別分析 ,  選択性比

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  分光分析  (CC03012W) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 段階 ,  選択性 ,  変数選択 ,  部分最小二乗 ,  判別分析 ,  蛍光 ,  フィンガープリント ,  リンゴ ,  分類