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J-GLOBAL ID：201902290143722144   整理番号：19A1451960

二重最適化部分最小二乗キャリブレーションモデルを用いた専用バイオエネルギーソルガムの化学成分と理論エタノール収率の高スループット分析【JST・京大機械翻訳】

High-throughput analysis of chemical components and theoretical ethanol yield of dedicated bioenergy sorghum using dual-optimized partial least squares calibration models

著者 (10件)： Li Meng (College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Li Meng (National Energy R&D Center for Non-food Biomass, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Wang Jun (College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Wang Jun (National Energy R&D Center for Non-food Biomass, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Du Fu (College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Du Fu (National Energy R&D Center for Non-food Biomass, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Diallo Boubacar (College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Diallo Boubacar (National Energy R&D Center for Non-food Biomass, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Xie Guang Hui (College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Xie Guang Hui (National Energy R&D Center for Non-food Biomass, China Agricultural University, Beijing, China)
資料名： Biotechnology for Biofuels (Web)  (Biotechnology for Biofuels (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： 206  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7022A  ISSN： 1754-6834  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： 【背景】その化学組成と豊富さに対して,リグノセルロースバイオマスは,世界的なバイオエネルギー生産のための魅力的な原料供給源である。しかし,化学組成変動は,多様なリグノセルロースバイオマス源からの効率的なバイオエネルギー抽出のための任意の方法の成功を妨げている。化学成分分布はプロセス設計を導くことができるが,リグノセルロース系バイオマスタイプの間で広く得ることは困難である。したがって,高価で労力のかかる「1サイズ適合」プロセスは依然として広く使われている。ここでは,多変量キャリブレーションと結合した非破壊的で迅速な分析技術,近赤外分光法(NIRS)は,これらの課題に対処するための有望性を示す。分子分光分析における最近の進歩は,部分最小二乗(PLS)キャリブレーションモデルのロバスト性と精度を著しく高めることができる,サンプル部分集合分割と可変選択を用いた二重最適化NIRSの方法論をもたらした。この方法論を用いて,中国北部の2つの研究サイトで2013年と2014年に栽培された6つの甘味と6つのバイオマスモロコシ品種からの70の甘味と77のバイオマスモロコシサンプルについて化学成分と理論的エタノール収率(TEY)値を測定した。【結果】147のバイオエネルギーソルガムサンプルの化学成分とTEYを最初に分析し,湿式化学法を用いて比較した。線形判別分析に基づき,20の主成分を用いて99.3%の正しい分類割当率(甘味またはバイオマス型)を得た。次に,詳細な統計解析により,サンプルサブセット分割のためのジョイントX-Y距離(SPXY)に基づくサンプル集合分割を用いた部分最適化がPLSキャリブレーションモデルのロバスト性と精度を強化することを実証した。最後に,5つの二重最適化戦略間の比較により,SPXY(CARS-SPXY)と結合した競合的適応再加重サンプリングがPLS多変量キャリブレーションの予測性能を改善するための最も効率的で効果的な方法であることを示した。結論:二重最適化方法論として,可変選択と組み合わせたサンプル部分集合分割は,NIRSモデルの精度とロバスト性を強化するための効率的で直接的な戦略である。この知識は,バイオエタノール生産のための改良リグノセルロースバイオマス原料の生成を促進するはずである。さらに,ここで述べた方法は,多種バイオマス資源流を組み込んだ原料による使用に対してより広い適用性を持つべきである。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近赤外分光分析 ,  甘味 ,  バイオマス ,  *生物エネルギー ,  *モデル ,  統計解析 ,  化学組成 ,  *最適化 ,  モロコシ ,  *部分最小二乗法 ,  品種 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： バイオエタノール ,  多変量 ,  *化学成分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： バイオエネルギーソルガム ,  近赤外分光法 ,  線形判別分析モデル ,  化学成分 ,  理論的エタノール収率 ,  最適サンプル部分集合分割 ,  最適変数選択 ,  部分最小二乗モデル

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  農業廃棄物の利用  (FB07050I)

物質索引 (1件)： エタノール

引用文献 (50件)：

• J Near Infrared Spectrosc; Prediction of starch content and ethanol yields of sorghum grain using near infrared spectroscopy; J Li, M Danao, S Chen, S Li, V Singh, P Brown; 23; 2015; 85; 10.1255/jnirs.1146; CR1;
• Bioresour Technol; Sugar-rich sweet sorghum is distinctively affected by wall polymer features for biomass digestibility and ethanol fermentation in bagasse; M Li, S Feng, L Wu, Y Li, C Fan, R Zhang, W Zou, Y Tu, HC Jing, S Li, L Peng; 167; 2014; 14-23; 10.1016/j.biortech.2014.04.086; CR2;
• Bioresour Technol; Alkali-based pretreatments distinctively extract lignin and pectin for enhancing biomass saccharification by altering cellulose features in sugar-rich Jerusalem artichoke stem; M Li, J Wang, Y Yang, G Xie; 208; 2016; 31-41; 10.1016/j.biortech.2016.02.053; CR3;
• Microchem J; Use of NIRS to predict composition and bioethanol yield from cell wall structural components of sweet sorghum biomass; CC Guimarães, MLF Simeone, RAC Parrella, MM Sena; 117; 2014; 194-201; 10.1016/j.microc.2014.06.029; CR4;
• Front Plant Sci.; NIR and Py-mbms coupled with multivariate data analysis as a high-throughput biomass characterization technique: a review; L Xiao, H Wei, ME Himmel, H Jameel, SS Kelley; 5; 2014; 1-10; 10.3389/fpls.2014.00388; CR5;

タイトルに関連する用語 (10件)： 最適化 ,  部分最小二乗 ,  キャリブレーション ,  モデル ,  化学成分 ,  理論 ,  エタノール ,  収率 ,  高スループット ,  分析