Name: Costruzione di modelli per la previsione non distruttivo di principio Contenuti di mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso Sulla base di HPLC Misure (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-06-28T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 25 s
Description: Scopri come costruire modelli predittivi non distruttivi per analizzare zuccheri, acidi organici e antocianine nei mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso. Questo metodo consente una valutazione rapida della qualità dei prodotti agricoli.

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Questo lavoro è stato parzialmente supportato dal progetto "A Scheme to Revitalize Agriculture and Fisheries in Disaster Area through Deploying Highly Advanced Technology" del Ministero dell'Agricoltura, delle Foreste e della Pesca, Giappone.

1. Raccolta dei campioni <ol><li> Decidere quali cultivar sarà incluso nel target del modello di calibrazione. </li><li> Raccogliere il numero sufficiente e vari tipi di mirtilli campioni delle cultivar di destinazione. <ol><li> Raccogliere preferibilmente 100 mirtilli per la costruzione del modello di calibrazione, e almeno 10 per la validazione del modello costruito. Al fine di costruire modelli robusti, raccogliere campioni di vario tipo, cioè con i vari colori, dimensioni, e in diverse condizioni di maturazione. </li></ol></li><li> Pesare ogni mirtillo. Nota: I pesi misurati siano utilizzati per il calcolo del contenuto percentuale di ingredienti di ogni mirtillo. </li></ol> 2. Misure di Spectra <ol><li> Warm-up lo spettrofotometro sufficienza (più di 1 ora) prima che le misurazioni per ottenere spettri affidabile. </li><li> Impostare lo spettrofotometro. Assicurarsi che le condizioni sono costanti attraverso tutte le misurazioni. Unesempio di condizioni tipiche per le misurazioni è riportata qui sotto. <ol><li> Impostare la gamma di misure per 12,500-3,600 cm -1. </li><li> Impostare la risoluzione spettrale a 16 cm -1. </li><li> Impostare l&#39;accumulo a 32 volte. </li></ol></li><li> Selezionare riflettanza diffusa come modalità di misura. </li><li> Mettere il riflettore standard sulla finestra dello spettrofotometro per misure di riflettanza diffusa. Utilizzando il comando &quot;sfondo singolo canale&quot;, misurare lo spettro di fondo che viene utilizzato per i calcoli di relativa spettri di riflettanza dagli spettri di mirtilli campione misurato dopo. </li><li> Mettere un campione mirtillo nel centro della finestra dello spettrofotometro per misure di riflettanza diffusa. Utilizzando il comando &quot;campione singolo canale&quot;, misurare spettri di ogni mirtillo preferibilmente in diversi punti del frutto. Nota: Kubelka-Munk trasformazione 6,7 verrà eseguita anche automente per gli spettri osservati di mirtilli campione se la condizione di acquisizione spettrale è impostato a farlo. Kubelka-Munk trasformazione altera gli spettri misurati in modalità riflettanza diffusa agli spettri equivalenti a quelli misurati nella modalità di trasmissione ed è necessaria per le analisi di spettri con elevata precisione. Spectra nella scala di assorbanza sono utilizzati per le analisi. </li><li> Calcolare lo spettro medio degli spettri di ciascun campione utilizzando un programma di elaborazione di dati come MS Excel se gli spettri di un campione di mirtillo sono misurate in più punti. Utilizzare lo spettro in media per le analisi. </li></ol> 3. pretrattamento per HPLC Misure di zuccheri e acidi organici 8 Nota: Estrarre zuccheri e acidi organici di ogni mirtillo, che sono solubili in acqua, con acqua ultrapura come segue. Tutta ciascun mirtillo è utilizzato per le analisi. <ol><li> Mantenere i mirtilli in un congelatore di sotto -30 ° C pronto foanalizza r chimiche se non vengono analizzati subito dopo le misure spettrali. </li><li> Tagliare un mirtillo in vari pezzi in modo che possa essere facilmente omogeneizzato nei seguenti passi. Tagliare il mirtillo senza sbrinamento quando viene congelato. </li><li> Mettere i pezzi in un bicchiere da 50 ml. </li><li> Aggiungere ca. 10 ml di acqua ultrapura (acqua distillata la cui conduttività elettrica è inferiore a 0,1 mS / cm) al bicchiere. </li><li> Riscaldare il mirtillo taglio in acqua ultrapura in un forno a microonde per 20 secondi per inattivare gli enzimi che possono decomporsi zuccheri durante l&#39;analisi. </li><li> Aggiungere circa 10 ml di acqua ultrapura nel becher. </li><li> Omogeneizzare la miscela per 5 min a 12.000 rpm con un omogeneizzatore dotato di un albero standard e generatore. </li><li> Centrifugare la miscela omogeneizzata per 10 minuti a 3000 rpm (2.000 × g). </li><li> Raccogliere filtrato mediante filtrazione sotto vuoto del campione centrifugato utilizzando un filtro di carta 5B. </li><li> Ripetere l&#39;3,6-3,9 passi due volte su Thresidui di filtrazione e di raccogliere tutti gli zuccheri e acidi organici, e combinare tutti filtrati. </li><li> Misurare il pH del filtrato e regolare a 7 ​​con acido cloridrico diluito (0,1 e 0,01 mol L -1) e diluire soluzioni acquose di idrossido di sodio (0,1 e 0,01 mol L -1). </li><li> Diluire il filtrato a 50 ml con acqua ultrapura. </li><li> Suddividere il campione in due; una per l&#39;analisi degli zuccheri e l&#39;altro per l&#39;analisi di acidi organici. </li><li> Far passare la prima soluzione campione attraverso colonne (due C18, CM e QMA) collegato in serie ad escludere pigmenti, cationi e anioni. Buttare via i primi 1 ml di soluzione campione dalle colonne. Quindi utilizzare la soluzione campione dalle colonne per l&#39;analisi degli zuccheri mediante HPLC. </li><li> Far passare la seconda soluzione campione attraverso colonne (due C18 e CM) collegati in serie per escludere pigmenti e cationi. Buttare via i primi 1 ml di soluzione campione dalle colonne. Quindi utilizzare la soluzione di esempio dal columns per l&#39;analisi di acidi organici mediante HPLC. </li><li> Centrifugare ogni soluzione dalla procedura 3.14 e 3.15 a 6.600 rpm (5.800 × g), per 10 min in un microtubo dotato di un filtro da 0,45 micron con un mini-centrifuga prima dell&#39;analisi mediante HPLC. </li></ol> 4. Le misurazioni HPLC degli zuccheri Nota: In questo studio, contenuti somma di saccarosio, glucosio e fruttosio di ogni mirtillo è considerato come il contenuto totale di zuccheri. Pertanto, la curva di lavoro per ciascuno dei tre zuccheri si ottiene prima, e poi il contenuto somma degli zuccheri in ciascun mirtillo è ottenuto. I contenuti standard sono riportati come 0,3-0,4% in peso (saccarosio), 3.8-4.8% in peso (glucosio) e 4,2-5,3% in peso (fruttosio). 9 <ol><li> Misura circa 200 mg di saccarosio con precisione, e scioglierlo in 50 ml di acqua ultrapura per preparare una soluzione standard. Diluire 5 ml della soluzione a 50 ml con acqua ultrapura per preparare il secondo soluzioni standard. Preparare allo stesso modo la terza posizionesoluzione ARD dalla seconda soluzione standard. </li><li> Preparare le soluzioni standard di glucosio e fruttosio, in modo simile. </li><li> Disporre il sistema HPLC come segue: <ol><li> Utilizzare una colonna di gel permeazione nel forno a colonna a 40 ° C. </li><li> Utilizzare acqua ultrapura degasata con la portata di 0,1 ml / min come l&#39;eluato. </li><li> Utilizzare un rilevatore di indice di rifrazione. </li></ol></li><li> Misurare le spettrogrammi HPLC di soluzioni standard iniettando un&#39;aliquota di 20 microlitri per ogni misurazione. Nota: Qui, PAC soluzione viene utilizzato come il software per la misurazione. </li><li> Ottenere l&#39;intensità della banda di zucchero sul cromatogramma di ciascuna soluzione standard zona cliccando &#39;ri-analisi&#39; con il tasto destro del mouse. </li><li> Tracciare le intensità zona contro le corrispondenti concentrazioni per ottenere la curva di lavoro per ogni zucchero dalla regressione lineare, in cui l&#39;equazione che rappresenta la relazione tra l&#39;intensità zona e la concentrazione viene ottenuta for ogni zucchero. </li><li> Misurare le spettrogrammi HPLC di soluzioni campione iniettando un&#39;aliquota di 20 microlitri per ogni misurazione. </li><li> Ottenere le intensità delle bande di zuccheri sul cromatogramma di ciascuna soluzione campione zona come precedentemente descritto al punto 4.5. </li><li> Ottenere le concentrazioni degli zuccheri negli soluzioni utilizzando le equazioni corrispondenti alle curve di lavoro ottenuti nel passo 4.6. </li><li> Ottenere la quantità di ciascun zucchero in ogni mirtillo dalle concentrazioni della soluzione campione ottenuto nel passaggio precedente e il volume totale della soluzione campione (50 ml, vedere la fase 3.12). </li><li> Ottenere gli importi totali di zucchero di ogni frutto sommando il contenuto di tre zuccheri. </li><li> Ottenere la percentuale del contenuto di zucchero totale di ogni mirtillo utilizzando il peso misurato nel passo 1.3. </li></ol> 5. Le misurazioni HPLC degli acidi organici Nota: In questo studio, contenuti somma di acido citrico, acido chinico, malicol&#39;acido e l&#39;acido succinico sono considerati il ​​contenuto totale di acidi organici. Pertanto, la curva di lavoro per ciascuno dei quattro acidi organici è ottenuta prima, e poi il contenuto di acido organico in ogni mirtillo viene misurato. I contenuti standard sono riportati come 0,42-0,62% in peso (acido citrico), 0-0,15% in peso (acido quinic), 0,08-,23% in peso (acido malico), e 0,06-0,25% in peso (acido succinico). 9 <ol><li> Misura circa 5 mg di acido citrico con precisione, e sciogliere in 50 ml di acqua ultrapura per preparare una soluzione standard. Diluire 5 ml della soluzione a 50 ml con acqua ultrapura per preparare il secondo soluzioni standard. Preparare simile terza soluzione standard dalla seconda soluzione standard. </li><li> Preparare le soluzioni standard di acido chinico, acido malico e acido succinico, in modo simile. </li><li> Disporre il sistema HPLC come segue: <ol><li> Utilizzare due colonne a scambio anionico collegati in serie in forno a colonna a 40 ° C. </li><li> Uso degasato soluzione acquosa allo 0,1% di fosforicoacido con la portata di 0,02 ml / min come l&#39;eluato. </li><li> Utilizzare un set rivelatore UV-visibile a 210 nm. </li></ol></li><li> Misurare le spettrogrammi HPLC di soluzioni standard iniettando un&#39;aliquota di 20 ml di soluzione standard per ogni misurazione. </li><li> Ottenere l&#39;intensità della banda di acido organico sul cromatogramma di ciascuna soluzione standard zona cliccando &#39;ri-analisi&#39; con il tasto destro del mouse. </li><li> Tracciare le intensità zona contro le corrispondenti concentrazioni per ottenere la curva di lavoro per ogni acido organico dalla regressione lineare, in cui si ottiene l&#39;equazione che rappresenta la relazione tra l&#39;intensità zona e la concentrazione per ciascun acido organico. </li><li> Misurare le spettrogrammi HPLC di soluzioni campione iniettando un&#39;aliquota di 20 microlitri del campione per ogni misurazione. </li><li> Ottenere le intensità delle bande di acidi organici sul cromatogramma di ciascuna soluzione campione zona come descritto in precedenza al passo 5.5. </li><li> Ottenere le concentrazioni degli acidi organici nelle soluzioni utilizzando le equazioni corrispondenti alle curve di lavoro ottenuti nel passo 5.6. </li><li> Ottenere la quantità di ciascun acido organico in ciascuna mirtillo dalle concentrazioni della soluzione campione ottenuto nel passaggio precedente e il volume totale della soluzione campione (50 ml, vedere la fase 3.12). </li><li> Ottenere la quantità di acido organico totale in ciascun mirtillo sommando i contenuti dei quattro acidi organici. </li><li> Ottenere la percentuale contenuto di acido organico totale di ogni mirtillo utilizzando il peso misurato nel passo 1.3. </li></ol> 6. pretrattamento per HPLC Misure di antociani <ol><li> Tenere i mirtilli in congelatore a -80 ° C pronto per analisi chimiche se non vengono analizzati subito dopo le misure spettrali. </li><li> Asciugare ogni frutto congelato con un liofilizzatore vuoto per 12 ore. </li><li> Estrarre antocianine dal mirtillo essiccate in 1% soluzione di metanolo of acido trifluoroacetico [peso di mirtillo (g) / volume della soluzione (ml) = 1/10] lasciando la miscela in frigorifero a 4 ° C per 12 ore. </li><li> Centrifugare l&#39;estratto per 15 min in un microtubo 2 ml con un&#39;ultracentrifuga a -8 ° C e 15.000 rpm (21.900 × g). </li><li> Filtrare l&#39;estratto attraverso un filtro da 0.45 micron per ottenere il campione per la misurazione HPLC. </li></ol> 7. Le misurazioni HPLC di antociani Nota: Circa 13 tipo antociani sono compresi nel mirtilli. Poiché è difficile ottenere curve di lavoro per tutte le antocianine, una curva di lavoro solo cianidina-3- cloruro O -glucoside, una delle antocianine più popolari in mirtilli, si ottiene. La curva di lavoro è applicato per quantificazioni approssimativi di altri antociani. <ol><li> Misura circa 1,5 mg di cloruro -glucoside cianidina-3- O precisione e sciogliere in 10 ml di 1% soluzione metanolica di acido trifluoroacetico a prepare una soluzione standard. Diluire 5 ml della soluzione a 10 ml con 1% soluzione metanolica di acido trifluoroacetico per preparare il secondo soluzioni standard. Analogamente, preparare la terza e la quarta soluzioni standard sequenziale. </li><li> Disporre il sistema HPLC come segue: <ol><li> Utilizzare una colonna a fase inversa C18 in un forno a colonna a 40 ° C. </li><li> Applicare il metodo del gradiente usando eluati di acido 0,1% trifluoroacetico acquoso (eluire A) e acido trifluoroacetico 0,5% in acetonitrile (eluire B) alla portata di 0,1 ml / min, dove il rapporto di aumenti Eluire B dall&#39;8% al 15% durante 0-50 min dopo l&#39;iniezione, e dal 15% al ​​75% durante 50-60 min dopo l&#39;iniezione. </li><li> Utilizzare una matrice di controllo del rivelatore di fotodiodi a 520 nm. </li></ol></li><li> Misurare le spettrogrammi HPLC di soluzioni standard iniettando una aliquota di 10 microlitri per ogni misurazione. &quot;LC Solution&quot; viene utilizzato come il software per la misurazione. </li><li> Ottenere l&#39;intensità della banda di zonacloruro O -glucoside cianidina-3- sul cromatogramma di ogni soluzione standard cliccando &#39;ri-analisi&#39; con il tasto destro del mouse. </li><li> Tracciare le intensità zona contro le concentrazioni corrispondenti per ottenere la curva di lavoro per cianidina-3- cloruro O -glucoside dalla regressione lineare, in cui si ottiene l&#39;equazione che rappresenta la relazione tra l&#39;intensità e la concentrazione zona per cianidina-3- cloruro O -glucoside. </li><li> Misurare le spettrogrammi HPLC di soluzioni campione iniettando una aliquota di 10 microlitri per ogni misurazione. </li><li> Ottenere l&#39;intensità della banda di ogni antocianina sul cromatogramma di ciascuna soluzione campione zona come precedentemente descritto al punto 7.4. </li><li> Ottenere le concentrazioni di antociani nelle soluzioni utilizzando l&#39;equazione corrispondente alla curva di lavoro ottenuta nello stadio 7.5. </li><li> Ottenere la quantità di ciascun antociani in ogni mirtillo dalla concentrazione ottenuta nel precedentepasso e il volume totale della soluzione campione utilizzato nel passaggio 6.3. </li><li> Ottenere la quantità totale di antociani in ogni mirtillo sommando i contenuti delle tredici antociani. </li><li> Ottenere la percentuale contenuto della antocianina totale di ogni mirtillo utilizzando il peso misurato nel passo 1.3. </li></ol> 8. Costruzione di modelli di calibrazione per la previsione di principio contenuto Nota: regressione PLS, 4,5, che è un tipo di tecnica di regressione multipla utilizzando varianti latenti, viene utilizzato per la realizzazione di modelli di calibrazione per ogni ingrediente dagli spettri osservati ei contenuti ingredienti determinati da analisi chimiche. PLS regressione viene effettuata sia con i programmi commerciali o insieme ai programmi in casa. Vedere riferimenti 5,10 per i processi dettagliati della costruzione di modelli. <ol><li> Esaminare quali pretrattamenti per spettri osservati sono più efficaci per un preciso eprevisione robusti. <ol><li> Costruire modelli di calibrazione mediante l&#39;applicazione di uno o due dei seguenti pretrattamenti: MSC (Correzione Scatter moltiplicativo), 1,2,5 SNV (Standard Normal Variate), 1,2,5 MMN (Min-Max Normalizzazione), COE (Constant Offset eliminazione ), e il primo o il secondo calcolo derivata da SG (Savitzky-Golay) metodo. 1,2,5 Pronostica il contenuto ingredienti della convalida del gruppo dai loro spettri con i modelli costruiti. Nota: In MMN, uno spettro è normalizzata in modo che i valori minimo e diventano 0 e 1, rispettivamente. In COE, l&#39;ordinata di uno spettro viene spostata in modo che il valore minimo diventa zero. </li><li> Calcola coefficiente di determinazione, R 2, e la deviazione residua predittiva, RPD, tra l&#39;osservato e valori della convalida set esaminare quali pretrattamenti per gli spettri osservati sono più efficaci previsto. Scegliere la combinazione di pretrattamenti dando maggioreR 2 e RPD. </li></ol></li><li> Esaminate quali regioni wavenumber sono efficaci per la predizione accurata e robusto applicando, ad esempio, si spostano-finestre PLS tecnica 11 per cercare le regioni efficaci. Nota: La procedura corrisponde alla rimozione delle regioni numero d&#39;onda in cui gli spettri non contengono informazioni efficace per le previsioni o che contengono informazioni che interferisce con le previsioni. </li></ol> 9. validazione dei modelli di taratura Nota: Vedere riferimenti 5,10 per i processi dettagliati del validazione dei modelli costruiti. <ol><li> Prevedere contenuti ingredienti della convalida del gruppo dai loro spettri con i modelli di calibrazione costruiti con la migliore combinazione di pretrattamenti e per le regioni wavenumber efficaci per la predizione. 5,10 </li><li> Calcolare R 2 e RPD tra l&#39;osservato e predettoI valori del set di validazione. 5,10 </li><li> Esaminare se i criteri generali per l&#39;esecuzione pratica dei modelli di calibrazione, 12,13 R 2&gt; 0.85 e RPD&gt; 2.5, sono soddisfatti. Si consideri la ricostruzione del modello se i criteri non sono soddisfatti. </li></ol>

<ol><li>Ozaki, Y., McClure, W. F., Christy, A. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aOzaki%2C+Y+%22Near-infrared+Spectroscopy+in+Food+Science+and+Technology%22">Near-infrared Spectroscopy in Food Science and Technology</a>. , John Wiley & Sons, Inc. Hoboken. (2007).</li>
<li>Sun, D. W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSun%2C+DW+%22Infrared+Spectroscopy+for+Food+Quality+Analysis+and+Control%22">Infrared Spectroscopy for Food Quality Analysis and Control</a>. , Academic Press. New York. (2009).</li>
<li>Bai, W., Yoshimura, N., Takayanagi, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+analysis+of+ingredients+of+blueberry+fruits+by+near+infrared+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Near+Infrared+Spectrosc%22%5BJournal%5D)">Quantitative analysis of ingredients of blueberry fruits by near infrared spectroscopy.</a> J. Near Infrared Spectrosc. 22, 357-365 (2014).</li>
<li>Hasegawa, T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHasegawa%2C+T+%22Chemometrics+in+infrared+spectroscopic+analysis.+In%3A+Introduction+to+Experimental+Infrared+Spectroscopy%22">Chemometrics in infrared spectroscopic analysis. In: Introduction to Experimental Infrared Spectroscopy</a>. Tasumi, M. , John Wiley & Sons. Chichester. 97-113 (2015).</li>
<li>Varmuza, K., Filzmoser, P. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aVarmuza%2C+K+%22Introduction+to+Multivariate+Statistical+Analysis+in+Chemometrics%22">Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics</a>. , CRC Press. Boca Raton. (2009).</li>
<li>Kubelka, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+contributions+to+the+optics+of+intensely+light-scattering+materials.+Part+I%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Opt.+Soc.+Am%22%5BJournal%5D)">New contributions to the optics of intensely light-scattering materials. Part I.</a> J. Opt. Soc. Am. 38, 448-457 (1948).</li>
<li>Juang, R. H., Storey, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+determination+of+the+extent+of+neutralization+of+carboxylic+acid+functionality+in+carbopol+974P+NF+by+diffuse+reflectance+fourier+transform+infrared+spectrometry+using+Kubelka-Munk+function%5BTitle%5D)+AND+%22Pharm+Res%22%5BJournal%5D)">Quantitative determination of the extent of neutralization of carboxylic acid functionality in carbopol 974P NF by diffuse reflectance fourier transform infrared spectrometry using Kubelka-Munk function.</a> Pharm Res. 15, 1714-1720 (1998).</li>
<li>Ogiwara, I., Ohtsuka, Y., Yoneda, Y., Sakurai, K., Hakoda, N., Shimura, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Extraction+method+by+water+followed+by+microwave+heating+for+analyzing+sugars+in+strawberry+fruits%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Jpn.+Soc.+Hort.+Sci%22%5BJournal%5D)">Extraction method by water followed by microwave heating for analyzing sugars in strawberry fruits.</a> J. Jpn. Soc. Hort. Sci. 68, 949-953 (1999).</li>
<li>Che, J., Suzuki, S., Ishikawa, S., Koike, H., Ogiwara, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fruit+ripening+and+quality+profile+of+64+cultivars+in+three+species+of+blueberries+grown+in+Tokyo%5BTitle%5D)+AND+%22Hort.+Res.+%28Japan%29%22%5BJournal%5D)">Fruit ripening and quality profile of 64 cultivars in three species of blueberries grown in Tokyo.</a> Hort. Res. (Japan). 8, 257-265 (2009).</li>
<li>Pomerantsev, A. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPomerantsev%2C+AL+%22Chemometrics+in+Excel%22">Chemometrics in Excel</a>. , John Wiley & Sons, Inc. Hoboken. (2014).</li>
<li>Jiang, H. J., Berry, R. J., Siesler, H. W., Ozaki, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Wavelength+Interval+Selection+in+Multicomponent+spectral+analysis+by+moving+window+partial+least-squares+regression+with+applications+to+mid-infrared+and+near-infrared+spectroscopic+data%5BTitle%5D)+AND+%22Anal.+Chem%22%5BJournal%5D)">Wavelength Interval Selection in Multicomponent spectral analysis by moving window partial least-squares regression with applications to mid-infrared and near-infrared spectroscopic data.</a> Anal. Chem. 74, 3555-3565 (2002).</li>
<li>Edney, M. J., Morgan, J. E., Williams, P. C., Campbell, L. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+feed+barley+by+near+infrared+reflectance+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Near-Infrared+Spectrosc%22%5BJournal%5D)">Analysis of feed barley by near infrared reflectance spectroscopy.</a> J. Near-Infrared Spectrosc. 2, 33-41 (1994).</li>
<li>Mathison, G. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+composition+and+ruminal+degradability+characteristics+of+barley+straw+by+near+infrared+reflectance+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Can.+J.+Anim.+Sci%22%5BJournal%5D)">Prediction of composition and ruminal degradability characteristics of barley straw by near infrared reflectance spectroscopy.</a> Can. J. Anim. Sci. 79, 519-523 (1999).</li>
<li>Chiara, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+anthocyanins+in+commercial+fruit+juices+by+using+nano-liquid+chromatography+electrospray-mass+spectrometry+and+high+performance+liquid+chromatography+with+UV-vis+detector%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Separation+Sci%22%5BJournal%5D)">Analysis of anthocyanins in commercial fruit juices by using nano-liquid chromatography electrospray-mass spectrometry and high performance liquid chromatography with UV-vis detector.</a> J. Separation Sci. 34, 150-159 (2011).</li>
<li>Li, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Antioxidant+anthocyanins+screening+through+spectrum-effect+relationships+and+DPPH-HPLC-DAD+analysis+on+nine+cultivars+of+introduced+rabbiteye+blueberry+in+China%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Antioxidant anthocyanins screening through spectrum-effect relationships and DPPH-HPLC-DAD analysis on nine cultivars of introduced rabbiteye blueberry in China.</a> Food Chemistry. 132, 759-765 (2013).</li>
<li>Sinelli, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+quality+and+nutraceutical+content+of+blueberries+%28Vaccinium+corymbosum+L.%29+by+near+and+mid-infrared+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Postharvest+Biol.+Technol%22%5BJournal%5D)">Evaluation of quality and nutraceutical content of blueberries (Vaccinium corymbosum L.) by near and mid-infrared spectroscopy.</a> Postharvest Biol. Technol. 50, 31-36 (2008).</li>
<li>Giusti, M. M., Wrolsted, R. E. Anthocyanins: characterization and measurement with UV-visible spectroscopy. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGiusti%2C+MM+%22Current+Protocols+in+Food+Analytical+Chemistry%22">Current Protocols in Food Analytical Chemistry</a>. Wrolstad, R. E., Schwartz, S. J. , John Wiley & Sons. New York. 1-13 (2001).</li>
</ol>

Non abbiamo nulla da rivelare.

Alcuni ulteriori commenti sul protocollo sono descritte qui. In primo luogo, nel passo 1.1, è menzionato per decidere le cultivar incluse nel bersaglio. Anche se è possibile costruire modelli che coprono mirtilli da molte cultivar o senza specificare cultivar, le precisioni pronostici con i modelli sono a volte molto inferiori a quelli con i modelli per una singola cultivar e per le cultivar limitate. Va inoltre notato che i modelli di calibrazione devono essere costruiti per i mirtilli da ogni sito di produzione per ot...

Spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR) è ampiamente applicato come una tecnica non distruttiva per analizzare il contenuto di frutta e verdura di vario genere. 1,2 distruttivo analisi mediante spettroscopia NIR consentire la spedizione di solo frutta e verdura deliziosi con qualità garantita. spettroscopia NIR è già stato applicato a arancia, mela, melone, ciliegia, kiwi, mango, papaya, pesca e così via per conoscere il loro Brix che corrisponde al contenuto totale di zuccheri, acidità, TSC (solidi totali contenuti), e così via . Recentemente, abbiamo riportato l&#39;applicazione della spettroscopia NIR per la valutazione della qualità di mirtilli. 3 Abbiamo misurato non solo il contenuto totale di zuccheri e il contenuto totale di acidi organici corrispondente acidità, ma anche il contenuto di antociani totale. Antociani è un componente bioattivo che si crede di migliorare la salute umana. E &#39;conveniente per i consumatori se possono comprare mirtilli deliziosi con una garanzia del loro contenuto di zucchero, acinva, e contenuto di antociani. In NIR spettri di assorbimento di frutta e verdura, si osservano solo bande di assorbimento larghe. Sono principalmente le bande dovute alla fibra e umidità. Anche se molte band deboli dovuti a vari ingredienti del target non-distrutto si osservano simultaneamente, le bande osservate non possono essere assegnati a specifici modi vibrazionali di componenti specifici del target in molti casi. Pertanto, la tecnica tradizionale per determinare il contenuto di un componente specifico utilizzando la legge di Lambert-Beer non è efficace per spettri NIR. Invece, modelli di calibrazione per predire il contenuto dei componenti di destinazione dagli spettri osservati sono costruiti utilizzando chemiometria esaminando la correlazione tra gli spettri osservati e il contenuto degli ingredienti corrispondenti agli spettri. 4,5 Qui, un protocollo per costruire e validare i modelli per la previsione del contenuto totale di zuccheri, contenuto in acidi organici totale corrispondente a aCIDITy, e contenuto totale di antociani dei mirtilli da spettri NIR è presentato. La Figura 1 mostra il diagramma di flusso generale di costruire modelli taratura affidabili e robusti. I campioni di numero sufficiente sono raccolti. Alcuni di essi sono utilizzati per la realizzazione di modelli, mentre gli altri sono usati per la validazione dei modelli costruiti. Per ciascuno dei campioni raccolti, uno spettro NIR è misurata, e quindi i componenti di destinazione vengono analizzati quantitativamente con metodi di analisi chimica distruttivi tradizionali. Qui, cromatografia liquida ad alta prestazione (HPLC) è utilizzato per le analisi chimiche di zuccheri, acidi organici, e antocianine. minimi quadrati parziali (PLS) regressione viene utilizzato per la realizzazione di modelli di calibrazione in cui analisi viene esaminata la correlazione tra gli spettri osservati ei contenuti ingredienti determinato dalla chimica. Al fine di costruire modelli robusti con la migliore capacità di previsione, i pretrattamenti di osserved spettri e le regioni lunghezza d&#39;onda utilizzata per la previsione sono anche esaminati. Infine, i modelli costruiti sono validati per confermare la loro capacità di previsione sufficiente. Nella convalida, il contenuto previsto dallo spettro osservato dal modello costruito (valori previsti) sono confrontati con i contenuti determinate dalle analisi chimiche (valori osservati). Se la correlazione sufficiente non può essere trovato tra i valori previsti e osservati, il modello di calibrazione deve essere ri-costruito fino ad ottenere la correlazione sufficiente. Anche se è preferibile utilizzare diversi gruppi di campioni per la costruzione e la validazione di un modello come mostrato in questa figura (validazione esterna), campioni in uno stesso gruppo vengono utilizzati sia per la costruzione e la validazione (validazione incrociata) quando il numero di campioni non è abbastanza grande. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/53981/53981fig1.jpg" /> FIGURA 1. Diagramma di flusso per la costruzione e la validazione del modello di calibrazione. Le procedure, circondati da linee blu e verde corrispondono, rispettivamente, alla costruzione di un modello di calibrazione e la sua validazione. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53981/53981fig1large.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a>

<table><tbody><tr><td>Spettrofotometro FT-NIR</td><td>Bruker Optics GmbH</td><td>MPA&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Cromatografia liquida ad alte prestazioni</td><td>Shimadzu Corporation</td><td>228-45041-91, 228-45000-31, 228-45018-31</td><td>Per analisi</td></tr><tr><td></td><td></td> degli zuccheri <td>223-04500-31, 228-45010-31, 228-45095-31</td><td>Rivelatore dell'indice di rifrazione</td></tr><tr><td>Cromatografia liquida ad alte prestazioni</td><td>Shimadzu Corporation</td><td>228-45041-91, 228-45003-31, 228-45000-31</td><td>Per analisi</td></tr><tr><td></td> degli acidi organici<td></td><td>228-45018-31, 228-45010-31, 223-04500-31</td><td>Rivelatore ultravioletto-visibile</td></tr><tr><td>Cromatografia liquida ad alte prestazioni</td><td>Shimadzu Corporation</td><td>228-45041-91, 228-45018-31, 228-45000-31</td><td>Per analisi</td></tr><tr><td></td><td></td> di antocianine <td>228-45012-31, 228-45119-31, 228-45005-31</td><td>Rivelatore di array di fotodiodi</td></tr><tr><td>228-45009-31</td><td></td>Misuratore<td></td><td></td></tr> <tr><td></td><td>di pHMettler-Toledo</td><td>30019028</td><td>S220, Compensazione automatica della temperatura</td></tr><tr><td>Apparecchiature per il trattamento dell'acqua ultrapura</td><td>ORGANO Corporation</td><td>ORG-ULXXXM1; PRA-0015-0V0</td><td>PURELAB ultra; Congelatori biomedicali PURELITE</td></tr><tr><td>&nbsp;</td><td>SANYO</td><td>2-6780-01</td><td>MDF-U338</td></tr><tr><td>Congelatore a bassissima temperatura</td><td>Panasonic healthcare Co., Ltd.</td><td>KM-DU73Y1-80</td><td> C</td></tr><tr><td>Liofilizzatore sottovuoto</td><td>IWAKI GLASS Co., Ltd</td><td>119770</td><td>DRC-3L; FRD-82M</td></tr><tr><td>Omogeneizzatore</td><td>Microtec Co., Ltd.</td><td>Physcotron</td><td></td></tr><tr><td>Ultracentrifuga</td><td>Hitachi Koki Co., Ltd</td><td>S204567</td><td>CF15RXII</td></tr><tr><td>Mini-centrifuga</td><td>LMS CO., LTD.</td><td>KN3136572</td><td>MCF-2360</td></tr><tr><td>Centrifuga</td><td>Kokusan Co., Ltd</td><td>2-5534-01</td><td>H-103N</td></tr><tr><td>Carta da filtro&nbsp;</td><td>Advantec</td><td>1521070</td><td>5B, equivalente a Whatman 40</td></tr><tr><td>Colonna Sep-Pak C18</td><td>Waters Corporation Milford</td><td>WAT020515</td><td></td></tr><tr><td>Colonna Sep-Pak CM</td><td>Waters Corporation Milford</td><td>WAT020550</td><td></td></tr><tr><td>Colonna Sep-Pak QMA</td><td>Waters Corporation Unità</td><td></td> di filtraggio centrifugo Milford WAT020545 <td></td></tr><tr><td></td><td>Merck Millipore Corporation</td><td>R2SA18503</td><td>PVDF, 0,45 &mu; m</td></tr><tr><td>Microtube</td><td>As One Corporation</td><td>1-1600-02</td><td>PP,</td></tr><tr><td>filtro per siringa</td> da 2 ml <td>GE Healthcare CO., LTD.</td><td>6788-1304</td><td>PP, 0,45 &mu; m</td></tr><tr><td>Saccarosio</td><td>Wako Pure Chemical Industries, Ltd</td><td>194-00011</td><td>Glucosio reagente</td></tr><tr><td></td><td>Wako Pure Chemical Industries, Ltd</td><td>049-31165</td><td>Fruttosio reagente</td></tr><tr><td></td><td>Wako Pure Chemical Industries, Ltd</td><td>123-02762</td><td>Acido</td></tr><tr><td>citrico</td> reagente <td>Wako Pure Chemical Industries, Ltd</td><td>036-05522</td><td></td></tr><tr><td>Acido malico reagente</td><td>Wako Pure Chemical Industries, Ltd</td><td>355-17971</td> Acido succinico <td>di grado reagente</td></tr><tr><td>&nbsp;</td><td>Wako Pure Chemical Industries,Ltd</td><td>190-04332</td> Acido chinico <td>di grado reagente</td></tr><tr><td></td><td>Alfa Aesar, A Johnson Matthey Company</td><td>10176328</td> Acido fosforico <td>di grado reagente</td></tr><tr><td></td><td>Wako Pure Chemical Industries,Ltd</td><td>162-20492</td> Acido trifluoroacetico <td>di grado HPLC</td></tr><tr><td></td><td>Wako Pure Chemical Industries,Ltd</td><td>208-02746</td><td>Metanolo di grado reagente</td></tr><tr><td></td><td>Wako Pure Chemical Industries,Ltd</td><td>131-01826</td><td>Acetonitrile di grado reagente</td></tr><tr><td></td><td>Wako Pure Chemical Industries,Ltd</td><td>015-08633</td><td></td></tr><tr><td>Cloruro di cianidina-3-emO-glucoside</td><td>Wako Pure Chemical Industries,Ltd</td><td>306-37661</td> Software di <td>grado HPLC</td></tr><tr><td>per analisi</td><td>Bruker Optics GmbH</td><td>OPUS ver. 6.5</td><td></td></tr><tr><td>Softoware per pre-elaborazione</td><td>Microsoft</td><td>Excel con tecnologia Visual Basic for Applications</td><td></td></tr><tr><td>Software per la costruzione di modelli</td><td></td><td>Freemat 4.0</td><td>http://freemat.sourceforge.net/</td></tr></tbody></table>

costruzione di modelli per la previsione non distruttivo di principio contenuti di mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso sulla base di hplc misure

Construction of Models for Nondestructive Prediction of Ingredient Contents in Blueberries by Near-infrared Spectroscopy Based on HPLC Measurements

La previsione non distruttiva del contenuto degli ingredienti dei prodotti agricoli è utile per spedire e vendere i prodotti con qualità garantite. Qui, la spettroscopia nel vicino infrarosso viene utilizzata per prevedere in modo non distruttivo lo zucchero totale, l'acido organico totale e il contenuto totale di antociani in ogni mirtillo. La tecnica dovrebbe consentire la selezione di soli deliziosi mirtilli da tutti quelli raccolti. Gli spettri di assorbimento nel vicino infrarosso dei mirtilli sono misurati con la modalità di riflettanza diffusa nelle posizioni non sul calice. Il contenuto degli ingredienti di un mirtillo determinato mediante cromatografia liquida ad alte prestazioni viene utilizzato per costruire modelli per prevedere il contenuto degli ingredienti dagli spettri osservati. La regressione parziale dei minimi quadrati viene utilizzata per la costruzione dei modelli. È necessario selezionare correttamente i pretrattamenti per gli spettri osservati e le regioni di lunghezza d'onda degli spettri utilizzati per le analisi. Le convalide sono necessarie per i modelli costruiti per confermare che il contenuto degli ingredienti è previsto con precisione pratica. Qui presentiamo un protocollo per costruire e convalidare i modelli per la previsione non distruttiva del contenuto degli ingredienti nei mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso.

La figura 2 mostra un esempio di un insieme di spettri NIR assorbimento di mirtilli dove spettri di 70 mirtilli sono presenti simultaneamente. Dal momento che le bande sicuramente assegnabili a zuccheri, acidi organici, o antocianine non vengono osservate negli spettri NIR, la legge tradizionale di Lambert-Beer non è applicabile per quantificare il contenuto degli ingredienti. Pertanto, la costruzione di modelli per la previsione dei contenuti ingrediente è necessario. <...

Presentiamo qui un protocollo per costruire e convalidare modelli per la previsione non distruttiva dello zucchero totale, dell'acido organico totale e del contenuto totale di antociani nei singoli mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso.

Costruzione di modelli per la previsione non distruttivo di principio Contenuti di mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso Sulla base di HPLC Misure

Nondestructive prediction of ingredient contents of farm products is useful to ship and sell the products with guaranteed qualities. Here, near-infrared ...

L'obiettivo generale di questa procedura è costruire e convalidare modelli per la previsione non distruttiva del contenuto di zuccheri totali, acidi organici totali e antocianine totali in singoli mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso. Questo metodo risponderà a problemi fondamentali nel campo della valutazione dei prodotti agricoli, come frutta e verdura. Per me, un vantaggio di questa tecnica è che molti dei nostri prodotti possono essere analizzati in modo non distruttivo mediante spettroscopia.E i modelli costruiti attraverso la procedura qui illustrata. La spettroscopia nel vicino infrarosso è uno strumento potente per la valutazione non distruttiva dei prodotti agricoli. I modelli predittivi vengono costruiti esaminando la correlazione tra lo spettro e i contenuti determinati mediante analisi chimica di ciascun campione bersaglio.La procedura sarà dimostrata da Yusuke Kimura, uno studente laureato del mio laboratorio, e Jingai Che, dell'università e uno degli autori di questo protocollo. Raccogliere un numero sufficiente e varie tipologie di campioni di mirtilli dai cultivar target. È preferibile raccogliere 100 mirtilli per la costruzione del modello di calibrazione.Almeno 10 campioni per la validazione del modello costruito. Per costruire modelli robusti, raccogliere campioni di vari tipi, ad esempio con diversi colori, dimensioni e in diverse condizioni di maturazione. Pesare ogni mirtillo.I pesi misurati vengono utilizzati successivamente per il calcolo della percentuale di contenuto degli ingredienti di ciascun mirtillo. Successivamente, posizionare un campione di mirtillo al centro della finestra dello spettrofotometro a infrarosso vicino per le misurazioni di riflettanza diffusa. Utilizzando il comando del canale singolo per il campione, misurare gli spettri di ciascun mirtillo.Preferibilmente in diversi punti del frutto. Conservare i mirtilli in congelatore, al di sotto di meno 30 gradi Celsius, se non devono essere analizzati immediatamente dopo le misurazioni spettrali. Per iniziare il pretrattamento, tagliare un mirtillo in diversi pezzi in modo che possa essere facilmente omogeneizzato.Tagliare il mirtillo senza scongelarlo quando è congelato. Mettere i pezzi in un becher da 50 millilitri. Aggiungere circa 10 millilitri di acqua ultrapura al becher.Riscaldare il mirtillo tagliato in acqua ultrapura nel forno a microonde per 20 secondi per disattivare gli enzimi che potrebbero degradare gli zuccheri durante le analisi. Aggiungere circa 10 millilitri di acqua ultrapura al becher. Omogeneizzare la miscela per cinque minuti a 12.000 giri/min con un omogeneizzatore dotato di albero e generatore standard.Centrifugare la miscela omogeneizzata per 10 minuti a 3.000 giri/min. Successivamente, raccogliere il filtrato mediante filtrazione a vuoto del campione centrifugato, utilizzando un filtro in carta Whatman n. 5B. Dopo aver ripetuto due volte le operazioni di omogeneizzazione, misurare il pH del filtrato e regolarlo a sette mediante acido cloridrico diluito e soluzioni acquose diluite di idrossido di sodio.Diluire il filtrato fino a 50 millilitri con acqua ultrapura. Dividere il campione in due parti: una per l'analisi degli zuccheri e l'altra per l'analisi degli acidi organici.Filtrare la prima soluzione campione attraverso le colonne collegate in serie per rimuovere pigmenti, cationi e anioni. Scartare il primo millilitro della soluzione campione proveniente dalle colonne. Successivamente, utilizzare la soluzione campione proveniente dalle colonne per l'analisi degli zuccheri mediante cromatografia liquida ad alte prestazioni o HPLC.Centrifugare la soluzione a 6.600 giri/min per 10 minuti in una microprovetta dotata di un filtro da 0,445 micron con una minicentrifuga prima dell'analisi mediante HPLC. Configurare il sistema HPLC utilizzando una colonna a permeazione su gel nel fornetto della colonna a 40 gradi Celsius. Utilizzare acqua ultrapura disgassata con una portata di 0,1 millilitri al minuto come eluente.Utilizzare anche un rivelatore a indice di rifrazione. Misurare gli spettrogrammi HPLC di soluzioni standard iniettando un'aliquote di 20 microlitri per ogni misurazione. Per la misurazione si utilizza un software per l'analisi di soluzioni in colonne impaccate.Ottenere l'intensità dell'area della banda dello zucchero sul cromatogramma di ciascuna soluzione standard facendo clic su "rianalisi" con il tasto destro del mouse. Successivamente, riportare le intensità delle aree in funzione delle corrispondenti concentrazioni per ottenere la curva di lavoro per ciascuno zucchero mediante regressione lineare. A partire dalla curva, si ottiene l'equazione che rappresenta la relazione tra l'intensità dell'area e la concentrazione per ciascuno zucchero.Dopo aver ottenuto la curva standard, misurare gli spettrogrammi HPLC delle soluzioni campione iniettando un'aliquote da 20 microlitri per ogni misurazione. Ottenere le intensità delle aree dei picchi degli zuccheri sul cromatogramma di ciascuna soluzione campione come in precedenza. Fare riferimento al protocollo testuale per i passaggi relativi all'esecuzione delle misurazioni HPLC degli acidi organici.Mantenere i mirtilli in un congelatore sotto i meno 80 gradi Celsius se non devono essere analizzati per gli antociani subito dopo le misurazioni spettrali. Per eseguire il pretrattamento per le misurazioni HPLC degli antociani, essiccare ogni frutto congelato mediante liofilizzazione sotto vuoto per 12 ore. Estrarre gli antociani dal mirtillo essiccato in una soluzione di acido trifluoroacetico al uno percento in metanolo, lasciando la miscela in frigorifero a quattro gradi Celsius per 12 ore.Centrifugare l'estratto per 15 minuti in una microprovetta da due millilitri utilizzando una ultracentrifuga a meno otto gradi Celsius e 15.000 giri al minuto. Successivamente, filtrare l'estratto attraverso un filtro da 0,45 micron per ottenere il campione da analizzare mediante HPLC. Configurare il sistema HPLC utilizzando una colonna a fase inversa C18 in un fornetto per colonne a 40 gradi Celsius.Applicare il metodo a gradiente utilizzando acido trifluoroacetico acquoso allo 0,1% come LUNA e acido trifluoroacetico allo 0,5% in acetonitrile come LUNB. Utilizzare un flusso di 0,1 millilitri al minuto, in cui il rapporto di LUNB aumenta dall'8% al 15% durante i primi 50 minuti successivi all'iniezione.E dal 15% al 75% nell'arco di 50-60 minuti dopo l'iniezione. Utilizzare un rivelatore a diodo fotodiodo che opera a 520 nanometri. Misurare gli spettri HPLC delle soluzioni standard iniettando un'aliquote da 10 microlitri tramite l'auto-campionatore per ogni misurazione.Utilizzare il software della soluzione LC per la misurazione. Infine, misurare gli spettri HPLC delle soluzioni campione iniettando un'aliquote di 10 microlitri attraverso l'auto-campionatore per ogni misurazione. A questo punto, viene effettuata la costruzione di modelli di calibrazione per la previsione del contenuto degli ingredienti, seguita dalla validazione di questi modelli costruiti, come descritto nel protocollo testuale.I modelli predittivi vengono costruiti utilizzando gli spettri osservati e i contenuti degli ingredienti determinati attraverso la procedura qui mostrata. Un esempio del risultato della validazione incrociata del modello costruito per la previsione del contenuto totale di zuccheri è riportato qui. La correlazione tra i valori predetti dalla spettroscopia nel vicino infrarosso e quelli determinati mediante HPLC è soddisfacente.Un risultato simile viene osservato per la validazione incrociata del modello relativo al contenuto totale di antociani. Ancora una volta, la correlazione tra i valori predetti e quelli osservati è soddisfacente. Dopo aver visto questo video, si dovrebbe avere una buona comprensione di come ottenere i valori precedenti del contenuto dei mirtilli mediante HPLC.Una valutazione differente è possibile solo utilizzando modelli costruiti correttamente sulla base del contenuto prestabilito misurato mediante analisi chimica distruttiva. Ciò significa che l'analisi chimica preliminare di un campione è fondamentale per costruire modelli predittivi ad alte prestazioni. Si prega di consultare il protocollo testuale per la procedura di costruzione dei modelli predittivi, che non sono mostrati in questo video.Una volta costruiti correttamente, i modelli predittivi possono essere utilizzati per stimare il contenuto di zuccheri, acidi organici e di qualsiasi altro componente nei mirtilli. La spettroscopia nel vicino infrarosso, come mostrato in questo caso, dovrebbe essere applicabile anche per stabilire correlazioni in molti altri tipi di prodotti agricoli. Non dimenticare che è necessario ottenere valori di riferimento del contenuto mediante analisi chimica per costruire un buon modello, quando si applica la spettroscopia nel vicino infrarosso alla valutazione di un qualsiasi prodotto agricolo.

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Chimica

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Costruzione di modelli per la previsione non distruttivo di principio Contenuti di mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso Sulla base di HPLC Misure (Video) | JoVE Journal

Costruzione di modelli per la previsione non distruttivo di principio Contenuti di mirtilli mediante spettroscopia nel vicino infrarosso Sulla base di HPLC Misure

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