多変数アルゴリズムと組み合わせた新しい染色体感覚スペクトル法で,異なった処理を受けたTrionycis Carapaxを識別する

科学分野:

• 食品科学
• 分析化学
• バイオテクノロジー

背景:

• トリオニシス・カラパックスは広く消費される健康食品です.
• 処理は品質に大きな影響を及ぼし,正確な評価方法が必要です.

研究 の 目的:

• トリオニシス・カラパックスの様々な加工レベルを区別するための包括的な枠組みを開発する.
• 処理中のアミノ酸の動的変化,メイラルド反応,およびタンパク質の水解を解明する.

主な方法:

• 使用した表面と粉末の色のパラメータ (a*, b*, L*).
• 電子鼻 (E-nose) を使って,原料と加工品を区別する.
• 準赤外線 (NIR) スペクトロスコーピーを適用し,正常化前処理を行います.
• 統合融合分析と逆転伝播 (BP) ニューラルネットワークモデル.

主要な成果:

• 差異化にとって重要なカラーパラメータ (a*,b*,L*) を特定した.
• E-noseは加工されたサンプルと原料の区別に成功しました.
• NIRスペクトロスコピーは 効率的に様々な処理レベルを 区別しました
• 融合分析により 色と化学組成の相関が明らかになりました
• BPのニューラルネットワークモデルは 91.7%の識別精度を達成しました.

結論:

• マルチテクニックの分析フレームワークにより,Trionycis Carapaxの処理レベルを正確に評価できます.
• カラー,E鼻,NIR光譜は品質管理のための効果的なツールです.
• 食品加工のデジタル化が 品質管理の向上に役立つことがわかりました