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J-GLOBAL ID：201802265089583713   整理番号：18A1039207

米粘度フィンガープリントを開発し,タイプ分類を改善するためのRVAフルパターンフィッティングの使用【JST・京大機械翻訳】

Using RVA-full pattern fitting to develop rice viscosity fingerprints and improve type classification

著者 (18件)： Zhu Ling (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Zhu Ling (School of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Zhu Ling (National Engineering Research Center for Functional Food, Jiangnan University, China) ,  Wu Gangcheng (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Wu Gangcheng (School of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Wu Gangcheng (National Engineering Research Center for Functional Food, Jiangnan University, China) ,  Zhang Hui (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Zhang Hui (School of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Zhang Hui (National Engineering Research Center for Functional Food, Jiangnan University, China) ,  Wang Li (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Wang Li (School of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Wang Li (National Engineering Research Center for Functional Food, Jiangnan University, China) ,  Qian Haifeng (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Qian Haifeng (School of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Qian Haifeng (National Engineering Research Center for Functional Food, Jiangnan University, China) ,  Qi XiGuang (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Qi XiGuang (School of Food Science and Technology, Jiangnan University, China) ,  Qi XiGuang (National Engineering Research Center for Functional Food, Jiangnan University, China)
資料名： Journal of Cereal Science  (Journal of Cereal Science)
巻： 81  ページ： 1-7  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0885A  ISSN： 0733-5210  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： 迅速ビスコアナライザー(RVA)法は,澱粉粘度を研究し,澱粉ベース穀類を品質管理するために広く使用されてきた。異なる米タイプは組成において有意に変化し,それはそれらの異なる糊化特性によって反映される。しかし,RVAは,それがタイプを同定するために使用されるとき,感度が低下する。本研究では,RVAプロファイルからより多くの情報を得るために,RVAプロファイルを多変量データ解析法と組み合わせた。合計152のイネプロファイルを収集し,主成分分析(PCA)と部分最小二乗判別分析(PLSDA)により分析した。結果は,識別できる2つのイネ亜種群タイプがあることを示した。確立されたモデルを最適化するために,すべてのデータを回帰分析にかけ,初期段階をグループ間の粘度差が最も高い回帰係数を持つ時の点として同定した。抽出粘度データを用いたとき,識別精度は向上した。モデルの適用性をさらに検証するために,未知試料の60を調べ,分類精度は100%であった。すべての知見は,本研究がイネ型を予測するための実用的で信頼できる方法を提供し,起源識別と年齢予測に関するさらなる研究のための基礎を提供することを確認した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 穀類 ,  判別分析 ,  品質管理 ,  予測 ,  *粘度 ,  主成分分析 ,  部分最小二乗法 ,  澱粉 ,  回帰分析 ,  *指紋 ,  最適化 ,  適応性
準シソーラス用語： 分類精度 ,  回帰係数 ,  亜種 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： イネ ,  糊化特性 ,  指紋粘度 ,  型分類

分類 (2件)： 穀類とその製品一般  (FJ04010T) ,  澱粉  (FJ05030W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 米 ,  粘度 ,  フィンガープリント ,  開発 ,  タイプ ,  分類