文献

J-GLOBAL ID：201902217850676061   整理番号：19A2256949

小麦カビ感染度電子鼻迅速検出法の予備的研究【JST・京大機械翻訳】

Preliminary Study on Rapid Detection of Fungal Infection in Wheat Based on Electronic Nose

著者 (8件)： Zhao Tianxia (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023) ,  Chen Fei (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023) ,  Zhou Yuechun (南京霊山粮食儲備庫有限公司,南京,211599) ,  Liu Xiao (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023) ,  Fang Yong (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023) ,  Li Peng (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023) ,  Pei Fei (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023) ,  Xing Changrui (南京財経大学食品科学与工程学院;江蘇省現代粮食流通与安全協同創新中心,南京210023)
資料名： Zhongguo Liangyou Xuebao  (Zhongguo Liangyou Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 135-140,146  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2273A  ISSN： 1003-0174  CODEN： ZLXUFO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本研究では、電子鼻ガスセンサー技術を利用し、小麦カビの感染程度の定性定量同期分析方法を初歩的に確立した。小麦サンプルに照射殺菌後、5種類の穀物によく見られる有害カビを接種し、85%相対湿度と28°Cの環境で、重度カビに貯蔵した。サンプル貯蔵の異なる段階において、時間ノードO、1,3,5と7dを選び、その電子鼻の匂い応答情報を収集し、その応答信号とカビ感染程度の相関モデルを構築した。結果:帯菌量の違いにより、電子鼻信号に基づく主成分分析法(PCA)は、未カビ変[<2.7log(CFU/g)]、軽度のカビ変を識別できる[2.74log(CFU/g)と,4log(CFU/g)の重篤かびが,コムギのサンプルで,4log(CFU/g)であった。線形判別分析(LDA)により、単一カビに感染した小麦サンプルのカビ変化程度に対する識別率は90.0%以上に達し、すべての小麦サンプルに対する識別率は84.0%に達した。部分最小二乗回帰モデル(PLSR)によるコムギコロニーの総数に対するモデル決定係数(R2p)と予測誤差(RMSEP)及び相対分析偏差(RPD)は,それぞれ0.852,0.504log(CFU/g)及び2.30であった。結果:電子鼻技術による小麦カビの感染程度の迅速な識別は実現可能である。次のステップでは、異なる起源の小麦サンプルが絶えず補充され、モデルの精度と適応性が絶えず向上している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 殺菌 ,  *予備調査 ,  主成分分析 ,  *検出法 ,  *コムギ ,  コロニー ,  予測誤差 ,  適応性 ,  定性分析 ,  ガスセンサ ,  相対湿度
準シソーラス用語： 決定係数 ,  部分最小二乗回帰 ,  線形判別分析 ,  *電子鼻 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 穀類とその製品一般  (FJ04010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 小麦 ,  カビ ,  感染 ,  電子鼻 ,  検出法 ,  予備的研究