一种基于有序预测器选择和连续预测算法的新型变量选择方法,用于预测新鲜体中的胃质含量,使用里埃变量,近红外光谱和化学测量
Zhenjie Wang1, Changzhou Zuo1, Min Chen1
1College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, No. 1 Weigang Road, Nanjing 210095, China.
一项新的研究开发了一种使用福里埃变换近红外光谱 (FT-NIR) 的快速,非破坏性方法,以准确测量Gastrodia elata.中的胃素含量. 这种技术可以提高这种有价值的药用草本的质量控制.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 分析化学 分析化学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 作为Gastrodia elata的关键成分,Gastrodin为健康提供了显著的益处.
- 传统的胃素量化方法是实验室密集的,需要复杂的设备.
- 需要快速的,非破坏性的分析技术来检测Gastrodia elata.
研究的目的:
- 开发和验证一种快速,非破坏性的富里埃转换近红外 (FT-NIR) 光谱法,用于预测新鲜的Gastrodia elata中的胃素含量.
- 为了比较不同化学测量模型的表现,以量化胃素.
- 建立一个高效的工具,用于质量控制Gastrodia elata.
主要方法:
- 福里埃变换近红外 (FT-NIR) 光谱法用于光谱数据采集.
- 变量选择算法,包括自动排序预测器选择 (autoOPS) 和连续预测算法 (SPA),用于确定最佳的光谱变量.
- 开发了部分最小平方回归 (PLSR) 和多重线性回归 (MLR) 模型,并对其进行了 gastrodin 预测的比较.
主要成果:
- 自动OPS-SPA-MLR模型显示了对胃素含量的优异预测性能.
- 最好的模型的关键性能指标包括0.9712的预测确定系数 (Rp2),5.83的比率性能偏差 (RPD) 和27.65.65的范围误差比率 (RER).
- 选择的光谱变量与Gastrodia elata中的胃素度有效相关.
结论:
- 与化学分析相结合的FT-NIR光谱学提供了一种有效和快速的方法来量化Gastrodia elata中的胃素.
- 这种技术有助于简化Gastrodia elata.的质量控制流程.
- 开发的方法为传统的,耗时的分析方法提供了可行的替代方案.
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