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J-GLOBAL ID:202102210677601588   整理番号:21A0205186

機械学習アルゴリズムと結合した光安定同位体および多元素分析を用いた通常および有機成長中国ヤムの野外試験に基づく認証研究【JST・京大機械翻訳】

A field trials-based authentication study of conventionally and organically grown Chinese yams using light stable isotopes and multi-elemental analysis combined with machine learning algorithms
著者 (11件):
資料名:
巻: 343  ページ: Null  発行年: 2021年 
JST資料番号: H0766A  ISSN: 0308-8146  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)
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本研究では,ケモメトリックスと組み合わせた安定同位体および多元素シグネチャを用いて,野外試験に基づく従来および有機中国のヤムイモを識別した。4つの光安定同位体δD,δ13C,δ15N,δ18O,および20元素(例えば,Li,Na,Mn)を測定し,次に,有意性分析と相関分析,および種々のケモメトリックス法のモデル化を用いて評価した。その結果,ランダムForestモデルは,0.972のAUC値および97.3%の予測精度で最良の性能を示し,そして,Mn,Cr,Se,Na,δD,Asおよびδ15Nを,有意な変数としてスクリーニングした。さらに,ヤムイモ試料の多くの化学成分と抗酸化活性を分光光度的に測定した。結果は,有機ヤムイモがポリフェノール,フラボノイドおよびサポニンのような二次代謝産物において利点を有することを示した。逆に,従来の試料は蛋白質やアミノ酸のような一次代謝産物が多かった。全体として,本研究は,従来のおよび有機ヤムイモの認証および品質評価において有益なケースを提供する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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食品の分析  ,  穀類とその製品一般 

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