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J-GLOBAL ID：202002262273403628   整理番号：20A0980209

FT-NIR分析とケモメトリックス技術を用いたスナック製品のマクロ栄養素とエネルギー含有量の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting macronutrients and energy content of snack products using FT-NIR analysis and chemometric techniques

著者 (4件)： Benes Eszter (Department of Applied Chemistry, Faculty of Food Science, Szent Istvan University, H-1118, Budapest, Villanyi Str. 29-31, Hungary) ,  Benes Eszter (Department of Postharvest and Sensory Evaluation, Faculty of Food Science, Szent Istvan University, H-1118, Budapest, Villanyi Str. 29-31, Hungary) ,  Gere Attila (Department of Postharvest and Sensory Evaluation, Faculty of Food Science, Szent Istvan University, H-1118, Budapest, Villanyi Str. 29-31, Hungary) ,  Fodor Marietta (Department of Applied Chemistry, Faculty of Food Science, Szent Istvan University, H-1118, Budapest, Villanyi Str. 29-31, Hungary)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 280  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  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： 今日,スナック製品の消費は永続的に増加している。スナック消費の増加傾向のため,製品の品質と安全性を保証することはますます困難である。近赤外分光法(NIRS)法とケモメトリックス法の組み合わせは,その迅速性と簡単な試料調製のために優れた溶液を提供する。本研究の目的は,25の国からのすべての155の商業的に利用可能なスナック製品におけるすべての脂肪,蛋白質,炭水化物,糖および塩含量を予測するためにNIRSを使用する可能性を調査することであった。予測モデルを,異なるスペクトル前処理法による部分最小二乗回帰(PLSR)を用いて実行した。異なる前処理法は5つのマクロ栄養素を予測するのに最良であることが証明されたが,最終モデルは良好な精度|R2/Q2>0.94/0.82|を示した。試料のエネルギー含有量を測定パラメータから計算し,間隔PLS回帰を行って予測パラメータを改善した。開発した方法は,単一または混合原料から作られたスナックを分析するのに適している。Copyright 2020 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： 前処理 ,  タンパク質 ,  スペクトル ,  *多量要素 ,  試料調製 ,  *ケモメトリックス ,  近赤外分光分析 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 前処理技術 ,  押出およびフライスナック ,  PLS ,  区間PLS ,  栄養ラベル

分類 (2件)： 野菜とその加工品  (FJ11020O) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 分析 ,  ケモメトリックス ,  マクロ栄養素 ,  エネルギー ,  含有量 ,  予測