前面同步光光谱与PLSR相结合,用于快速定量分析中国五香料粉末成分
Fei-Yue Chen1, Li-Fen Zhang2, Hong-Yan Pan1
1Tianjin International Joint Research & Development Center of Food Science and Engineering, Tianjin Key Laboratory of Food Biotechnology, College of Biotechnology and Food Science, Tianjin University of Commerce, Tianjin 300134, China.
Food research international (Ottawa, Ont.)
|February 28, 2026
概括
本研究引入了一种使用前面同步光光谱 (FFSFS) 和部分最小平方回归 (PLSR) 的快速,非破坏性方法,以准确量化中国五香粉中的所有五个成分,确保质量控制.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 商业中国的五香料粉配方往往偏离传统配方,导致质量控制的挑战.
- 需要快速,非破坏性的方法来验证五香料粉的组成.
- 传统的质量控制方法可能耗时且具有破坏性.
研究的目的:
- 开发和验证一种快速,非破坏性的方法,同时量化中国五香料粉中的所有五个关键成分.
- 应用前面同步光光谱学 (FFSFS) 结合部分最小平方回归 (PLSR) 进行质量控制.
- 识别关键的光谱变量并了解它们的化学起源,以便准确量化.
主要方法:
- 使用前面同步光光谱 (FFSFS) 来获取光谱数据,减轻散射效应.
- 采用部分最小平方回归 (PLSR) 来同时量化星,四川胡, fennel 种子,肉和爪芽.
- 使用主要组件分析 (PCA) 来进行物种歧视和预测变量重要性 (VIP) 评分,以确定关键的光谱变量.
主要成果:
- 实现了所有五个组成部分的同时定量,并具有特定组件的准确性.
- 星和四川胡的预测具有高准确性 (R2p = 0.830和0.825).
- 芬尼尔种子,肉和爪子由于矩阵干扰和弱光,显示出适度的可预测性,VIP分析解释了这些差异.
结论:
- FFSFS-PLSR框架是第一个快速,非向的指纹采集方法,用于量化五种香料粉末.
- 这种方法为中国五香料粉的质量控制提供了一个强大的工具.
- 进一步优化可以提高中等可预测性的组件的性能.
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