使用近红外超光谱成像,对豆衍生蛋白质产品进行高通量精度评估
Christopher Kucha1, Anusha Samaranayaka2, Praiya Asavajaru2
1Department of Food Science and Technology, University of Georgia, 100 Cedar St., Athens, GA 30602, USA; Institute for Integrative Precision Agriculture, University of Georgia, 110 Cedar St., Athens, GA 30602, USA.
Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
|January 25, 2025
概括
近红外高光谱成像和化学测量能够快速,非侵入性地预测豆类产品中的关键成分. 这项技术准确评估水分,蛋白质,灰和粉,支持对豆衍生原料日益增长的需求.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 人们对豆制品的需求越来越大.
- 准确和快速的质量评估对于加工至关重要.
- 现有的化学成分分析方法可能耗时.
研究的目的:
- 开发快速,非侵入性的方法来预测豆衍生产品的化学成分.
- 使用近红外高光谱成像和化学测量技术进行定量分析.
- 评估这项技术是否适用于高通量质量控制.
主要方法:
- 采用近红外 (NIR) 超光谱成像来捕获豆粉,豆蛋白缩物和豆蛋白分离物的光谱数据.
- 部分最小平方 (PLS) 回归被用来构建定量预测模型.
- 开发了模型来预测水分,蛋白质,灰,不溶性纤维和总粉含量.
主要成果:
- 对于水分 (R2=0.844),蛋白质 (R2=0.99),灰 (R2=0.778) 和总粉 (R2=0.991) 的预测精度很高.
- 预测模型在蛋白质和总粉含量方面表现出色.
- 观察到不溶性纤维预测的精度较低 (R2=0.597).
结论:
- 接近红外的高光谱成像与化学测量相结合,是高通量,多参数评估豆制品的合适技术.
- 开发的方法为传统化学分析提供了一个快速而非侵入性的替代方案.
- 这项技术可以支持豆加工行业的质量控制和流程优化.
