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J-GLOBAL ID：202202248120169755   整理番号：22A0324458

電子鼻を用いたニンニク(A.sativum)における真菌感染の早期検出と分類【JST・京大機械翻訳】

Early detection and classification of fungal infection in garlic (A. sativum) using electronic nose

著者 (4件)： Makarichian Alireza (Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran) ,  Chayjan Reza Amiri (Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran) ,  Ahmadi Ebrahim (Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran) ,  Zafari Doostmorad (Department of Plant Protection, Faculty of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 192  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： ニンニク(Allium sativum)は多くの利点と利用を有する重要な作物である。この植物は菌類を含む様々な病原性因子に高度に曝露されている。菌類は,関与する損失を植栽するのに関与する最も明確なグループである。この点において,初期段階における真菌病原体感染の検出は,可能な限り損失を最小化するための食料安全保障における主要な課題である。真菌病原体感染を検出するAroma研究は,この点で広く行われている。本研究では,Fusarium oxysporum f.sp.Cepae(FU),Alternelmbellisia(syn.Embellisiaallii)(AL)およびBotrytis allii(BO)を総合的に感染させたニンニク上の真菌感染の早期検出のための非破壊的かつ迅速な方法として電子鼻(E-ノーズ)を利用した。ANOVA,PCA,LDA,SVMおよびBPNNを含む統計解析を用いて,E-ノーズにより得られた芳香プロファイルを評価した。得られた結果に従って,分解は感染の存在下でより急速に起こる。感染の各タイプの異なる破壊効果のため,種々の感染処理の芳香に対する各センサの応答変化は,同じではなかった。このように,E-ノーズは,初期段階でニンニクの真菌感染を検出する実用的で有益なツールとして使用できる。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： 分散分析 ,  農作物 ,  *感染 ,  感染症 ,  *真菌類 ,  病原体 ,  Botrytis ,  菌類 ,  センサ ,  Fusarium oxysporum ,  食料安全保障
準シソーラス用語： *真菌感染 ,  電子鼻 ,  病原因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分類 ,  E-鼻 ,  真菌 ,  ニンニク ,  感染症

分類 (2件)： 菌類による植物病害  (FC04052Y) ,  野菜  (FC03043X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子鼻 ,  ニンニク ,  真菌感染 ,  早期 ,  分類