基于数字图像与随机森林算法相结合的蜜蜂花粉中的原始蛋白质含量的绿色和快速预测
Leandra Schuastz Breda1, José Elton de Melo Nascimento2, Vandressa Alves3
1Federal University of Technology - Paraná (UTFPR/DV), Boa Esperança Road, km 04 - Zona Rural, 85660-000 Dois Vizinhos City, Paraná, Brazil; State University of Midwestern at Paraná (UNICENTRO/CEDETEG), Alameda Élio Antonio Dalla Vecchia, Vila Carli, 85040-167 Guarapuava City, Paraná, Brazil.
Food research international (Ottawa, Ont.)
|February 11, 2024
概括
这项研究介绍了一种快速,环保的方法,使用智能手机图像和随机森林来分析蜜蜂花粉中的原始蛋白质. 这种方法为质量控制提供了具有成本效益和精确性的替代方案.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 蜜蜂花粉是一种有价值的食补充剂,在食品,化品和生物医学中具有多种应用.
- 准确量化原蛋白含量对于确保蜜蜂花粉质量和工业用途至关重要.
- 传统的蛋白质分析方法可能耗时,昂贵,对环境有影响.
研究的目的:
- 开发一种快速,低成本,环保的分析方法来量化蜜蜂花粉中的原蛋白.
- 为此目的,探索将数字图像分析与随机森林算法相结合的潜力.
- 建立一种可靠的替代传统蛋白质量测量方法.
主要方法:
- 在受控照明下使用智能手机摄像头捕捉了244个蜜蜂花粉样本的数字图像.
- 使用开源软件从图像中提取RGB频道强度和颜色直方图.
- 使用随机森林算法开发了一个预测模型,将图像数据与Kjeldahl方法确定的原始蛋白质含量相关联.
主要成果:
- 开发的随机森林模型证明了对蜜蜂花粉中的原始蛋白质分析的强大预测能力.
- 该模型实现了80.93%的确定系数 (R2),根平均平方误差 (RMSE) 为1.49%,平均绝对误差 (MAE) 为1.26%.
- 根据AGREE指标,该方法被评为环保.
结论:
- 开发的分析方法提供了一种优秀的,环保的替代方法,用于分析蜜蜂花粉中的原始蛋白质的传统方法.
- 它的优点包括避免有毒试剂,能源效率,低成本仪器仪表,强度和精度.
- 这种方法显示出在常规质量控制实验室中实施蜜蜂花粉分析的巨大潜力.
