Определение содержания алюминия в мучных изделиях методом лазерной атомно-эмиссионной спектроскопии в сочетании с методом наименьших квадратов

Ding Q.; Yao M.; Wu Sh.; Zeng M.; Xue N.; Wu D.; Xu J.

Определение содержания алюминия в мучных изделиях методом лазерной атомно-эмиссионной спектроскопии в сочетании с методом наименьших квадратов

Ding Q. , Yao M. , Wu Sh. , Zeng M. , Xue N. , Wu D. , Xu J.

2022

С использованием метода наименьших квадратов (PLS) проведены сравнение и анализ влияния различных точек сглаживания и различных методов предварительной обработки на точность модели PLS. Показано, что количественная модель PLS дает наилучший эффект при использовании 11-точечного сглаживания в сочетании со стандартными нормальными переменными (SNVs) в качестве метода предварительной обработки. Коэффициенты детерминации Rc2 и Rp2 обучающего набора модели и набора прогнозирования составляют 0.9900 и 0.9996. Среднеквадратичные ошибки RMSECV = 11.7 и RMSEP = 5.23, средняя относительная ошибка прогнозирования 2.96% указывает на высокий уровень точности и точности прогнозирования. Продемонстрированы перспективы применения лазерной атомно-эмиссионной спектроскопии для количественного определения конкретных ингредиентов в мучных изделиях в качестве основы для мониторинга и оценки безопасности пищевых продуктов в режиме реального времени.

Ding Q. , Yao M. , Wu Sh. , Zeng M. , Xue N. , Wu D. , Xu J. Определение содержания алюминия в мучных изделиях методом лазерной атомно-эмиссионной спектроскопии в сочетании с методом наименьших квадратов. Журнал прикладной спектроскопии. 2022;89(4):548-554.

Цитирование

Список литературы

1. H. Cao, T. Wang, Y. Min, J. Yu, F. Xu, J. Food Prot., 80, No. 10, 523–531 (2017).

2. G. Ma, J. Ethnic Foods, 2, No. 4, 195–199 (2015).

3. P. A. Akin, B. Sezer, T. Sanal, H. Apaydin, H. Koksel, İ. H. Boyaci, J. Cereal Sci., 92, 102920 (2020).

4. F. Liu, C. Zhang, Z. Huang, P. Liu, D. Chen, J. Instrum. Anal., 38, No. 4, 390–395 (2019).

5. S. Akhtar, F. M. Anjum, M. Akbar Anjum, Food Res. Int., 44, No. 3, 652–659 (2010).

6. H. Hua, X. Jiang, S. Wu, Food Chem., 207, 1–5 (2016).

7. A. M. Abdulwahab, Y. A. A. Al-Magdashi, A. Meftah, D. A. Al-Eryani, A. A. Qaid, Chin. J. Phys., 60, 510–521 (2019).

8. S. Sarin, D. Julka, K. D. Gill, Mol. Cell. Biochem., 168, 95–100 (1997).

9. J. L. Greger, C. F. Powers, Toxicology, 76, No. 2, 119–132 (1992).

10. R. O. Oruko, J. N. Edokpayi, T. A. M. Msagati, N. T. Tavengwa, H. J. O. Ogola, G. Ijoma, J. O. Odiyo, Environ. Sci. Poll. Res. Int., 16, No. 7, 480–488 (2019).

11. C. J. Savelli, A. Bradshaw, P. B. Embarek, C. Mateus, Foodborne Pathogens and Disease, 16, No. 7, 480–488 (2019).

12. Z. Chen, T. Shen, J. Yao, W. Wang, F. Liu, X. Li, Y. He, Molecules (Basel, Switzerland), 24, No. 13, 2517 (2019).

13. J. M. R. Antoine, F. L. A. Hoo, C. N. Grant, Toxic. Rep., 4, 181–187 (2017).

14. S. Farahani, N. Eshghi, A. Abbasi, F. Karimi, E. S. Malekabad, M. Rezaei, Toxin Rev., 34, No. 2, 96–100 (2015).

15. R. Chekri, E. Le Calvez, J. Zinck, J. C. Leblanc, V. Sirot, M. Hulin, L. Noël, T. Guérin, J. Food Comp. Anal., 78, 108–120 (2019).

16. M. M. Keszycka, X. Cama-Moncunill, M. P. Casado-Gavalda, Y. Dixit, R. Cama-Moncunill, P. J. Cullen, C. Sullivan, Trends Food Sci. Tech., 65, 80–93 (2017).

17. X. Li, Y. Yang, G. Li, B. Chen, W. Hu, Plasma Sci. Tech., 22, No. 7, 122–126 (2020).

18. A. Lang, D. Engelberg, N. T. Smith, D. Trivedi, O. Horsfall, A. Banford, P. A. Martin, P. Coffey, W. R. Bower, C. Walther, M. Weiß, H. Bosco, A. Jenkins, G. T. W. Law, J. Hazard Mater., 345, 114–122 (2018).

19. R. Gaudiuso, E. Ewusi-Annan, N. Melikechi, X. Sun, Be. Liu, L. F. Campesato, T. Merghoub, Spectrochim. Acta B: At. Spectrosc., 146, 106–114 (2018).

20. S. Schröder, K. Rammelkamp, F. Hanke, I. Weber, D. S. Vogt, S. Frohmann, S. Kubitza, U. Böttger, H. W. Hübers, J. Raman Spectrosc., 51, No. 9, 1667–1681 (2020).

21. E. C. Ferreira, José A. G. Neto, Débora M. B. P. Milori, E. J. Ferreira, J. M. Anzano, Spectrochim. Acta B: At. Spectrosc., 110, 96–99 (2015).

22. R. H. El-Saeid, M. Abdelhamid, M. A. Harith, Spectrochim. Acta B: At. Spectrosc., 116, 1–7 (2016).

23. Q. Wang, G. Teng, C. Li, Y. Zhao, Z. Peng, J. Hazard Mater., 369, 423–429 (2019).

24. A. Jabbar, M. Akhtar, S. Mahmood, R. Ahmed, M. A. Baig, Anal. Lett., 53, No. 8, 1328–1341 (2020).

25. X. Cama-Moncunill, M. M. Keszycka, P. J. Cullen, C. Sullivan, M. P. Casado-Gavalda, Food Chem., 309, 125754 (2020).

26. Y. Tian, Q. Chen, Y. Lin, Y. Lu, Y. Li, H. Lin, Spectrochim. Acta B: At. Spectrosc., 175, 106027 (2021).

27. A. A. Pervin, S. Banu, B. Scott R, P. Kamaranga, T. Michael, A. Hakan, B. İ. Hakkı, J. Sci. Food Agric., 101, No. 3, 1076–1084 (2020).

28. V. C. Costa, D. V. Babos, F. W. B. Aquino, A. Virgílio, F. A. C. Amorim, E. R. Pereira-Filho, Food Anal. Methods, 11, No. 7, 1886–1896 (2018).

29. H. M. Velioglu, B. Sezer, G. Bilge, S. E. Baytur, I. H. Boyac, Meat Sci., 138, 28–33 (2018).

30. B. Sezer, G. Bilge, A. Berkkan, U. Tamer, I. H. Boyaci, Food Chem., 240, 84–89 (2018).

31. Y. Liu, X. Gao, X. Jiang, H. Gao, X. Lin, Y. Zhang, Y. Zheng, Spectrosc. Spectr. Anal., 40, No. 9, 2815–2820 (2020).

32. L. Wang, T. Liu, Y. Chen, Y. Sun, Z. Xiu, Chin. J. Biotech., 33, No. 1, 68–78 (2017).

Источник

Информация

Автор

Ding Q. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси
Yao M. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси
Wu Sh. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси
Zeng M. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси
Xue N. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси
Wu D. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси
Xu J. Инженерный колледж Сельскохозяйственного университета Цзянси

Страницы

548-554

Год издания

2022

Ключевые слова

Коллекции

Журнал прикладной спектроскопии