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J-GLOBAL ID：202202239416109831   整理番号：22A0230884

Fourier変換赤外分光分析を用いたブラッククミン種子油中の偽和の定量化のためのクラスタ化グループlasso法【JST・京大機械翻訳】

A clustering group lasso method for quantification of adulteration in black cumin seed oil using Fourier transform infrared spectroscopy

著者 (3件)： Zhu Ying (National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1, Nanyang Walk, 637616, Singapore) ,  Zou Lin (National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1, Nanyang Walk, 637616, Singapore) ,  Tan Tuck Lee (National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1, Nanyang Walk, 637616, Singapore)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 220  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラッククミン種子油(BCSO)は多数の生物活性化合物を含み,従って多くの医薬品健康利益と使用がある。市場における高い経済的利益は,ブドウ種子油,クルミ油のような安価な食用油でこの油を成す頻繁な発生につながる。油偽和物が類似の物理的特性を持ち,真正油と類似の化学組成を持つので,偽和を検出するのは難しい。減衰全反射Fourier変換赤外(ATR-FTIR)分光法を用いた正確で迅速な分析法の開発は,BCSOの真正性の決定と油不純物の定量にとって極めて重要である。本研究では,BCSOとブドウ種子油(GSO)を種々の比率で混合し,偽和を模倣した。スペクトル変数の高い相関構造とモデルへの根底にあるグループ特徴の両方を組み込むことによって,クラスタ化グループラッソ法を開発した。グループが通常のグループラッソのように先験的に知られていると仮定する代わりに,クラスタリンググループでは,データからスペクトル特徴のグループを推論し,グループ内のスペクトル変数を,応答との共有関係を持つように奨励する。ATR-FTIR分光法を用いたモデルは,BCSO偽和を高精度で定量する強力なツールであり,5%程度の低レベルで偽和物量を正確に予測できることを証明した。スペクトル特徴の数の大幅な減少により,クラスタ化グループラッソモデルは,通常のグループラッソモデルおよび他のペナルティモデルと比較して,改善された解釈性を有する単純な回帰係数プロファイルを示した。BCSO偽和の定量化のために自動的に選択されたスペクトル領域は,ケモメトリックスの観点からの抗癌および抗炎症効果に関するBCSOの主要な化学成分の解釈に役立つ。Copyright 2022 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： *Fourier変換 ,  化学組成 ,  *赤外線 ,  不純物 ,  *偽和 ,  消炎作用 ,  スペクトル ,  *クラスタ化 ,  ケモメトリックス ,  *Fourier変換赤外分光分析 ,  ペナルティ
準シソーラス用語： *種子油 ,  回帰係数 ,  ATR-FTIR分光法 ,  化学成分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ブラッククミン種子油 ,  油偽和 ,  クラスタリング ,  グループlasso ,  弾性ネット ,  可変選択 ,  ペナルティ付き回帰

分類 (1件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (7件)： Fourier変換赤外分光分析 ,  ブラッククミン ,  種子油 ,  偽和 ,  定量化 ,  クラスタ化 ,  グループ