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J-GLOBAL ID:201702286432649150   整理番号:17A0316918

HPLC-DAD,NIRおよびケモメトリックスによる異なる地理的起源のコーヒー試料に及ぼす種々のばい焼条件の影響の特性化【Powered by NICT】

Characterization of the effects of different roasting conditions on coffee samples of different geographical origins by HPLC-DAD, NIR and chemometrics
著者 (6件):
資料名:
巻: 129  ページ: 348-361  発行年: 2016年 
JST資料番号: D0072A  ISSN: 0026-265X  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)
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コーヒー試料のNIR及びHPLCプロファイルに及ぼすロースティング条件の影響をA NOVA 同時成分分析(ASCA)により評価し,インゲンマメの品種起源(アラビカまたはロブスタ)の関数としてもした。以前に発表された論文に関して,「あすか」の使用は,個々の被検質に特性化または化合物の特異的ファミリーを制限し,全機器プロファイルへの拡張,ばい焼プロセスの全体的な特性化を提供することにより,原料の種に依存してどのように変化するかに関してもしないことができた。特に,種及びロースティング時間の両方がフィンガープリントに顕著な効果を持つことを,NIRスペクトルの場合にのみ,それらの相互作用も重要であることが証明された。さらに,制御因子の影響に起因する実験的プロファイルの主要な変化は何を特に強調し,焙焼時間の場合に,中間体の形成に関連するマイナーな相を伴う主要な縦方向単調な傾向を発見することが可能である。連続段階,ASCAの結果に基づいて,部分最小二乗-判別分析(PLS DA)及びクラス類似性のソフト独立モデリング(SIMCA)は,NIR分光法によるコーヒー豆の品種起源を証明するための分類モデルを構築するために使用されてきた。PLS-DAは,試験セット(アラビカに対して100%と95%ロブスタ)で約98%の正しい分類率をもたらし,90%以上でほぼ常に感度と特異度値はSIMCA(アラビカ,それぞれ,93%および96%とロブスタの77%と96%)で達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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有機化合物の物理分析 

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