Lohumi, Santosh;Kandpal, Lalit Mohan;Seo, Young Wook;Cho, Byoung Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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제41권3호
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pp.208-220
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2016
Purpose: Fusel oil is a potent volatile aroma compound found in many alcoholic beverages. At low concentrations, it makes an essential contribution to the flavor and aroma of fermented alcoholic beverages, while at high concentrations, it induced an off-flavor and is thought to cause undesirable side effects. In this work, we introduce Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy as a rapid and nondestructive technique for the quantitative determination of fusel oil in the Korean alcoholic beverage "soju". Methods: FT-NIR transmittance spectra in the 1000-2500 nm region were collected for 120 soju samples with fusel oil concentrations ranging from 0 to 1400 ppm. The calibration and validation data sets were designed using data from 75 and 45 samples, respectively. The net analyte signal (NAS) was used as a preprocessing method before the application of the partial least-square regression (PLSR) and principal component regression (PCR) methods for predicting fusel oil concentration. A novel variable selection method was adopted to determine the most informative spectral variables to minimize the effect of nonmodeled interferences. Finally, the efficiency of the developed technique was evaluated with two different validation sets. Results: The results revealed that the NAS-PLSR model with selected variables ($R^2_{\upsilon}=0.95$, RMSEV = 100ppm) did not outperform the NAS-PCR model (($R^2_{\upsilon}=0.97$, RMSEV = 7 8.9ppm). In addition, the NAS-PCR shows a better recovery for validation set 2 and a lower relative error for validation set 3 than the NAS-PLSR model. Conclusion: The experimental results indicate that the proposed technique could be an alternative to conventional methods for the quantitative determination of fusel oil in alcoholic beverages and has the potential for use in in-line process control.
The genus Acorus is known as an indigenous medicinal plant. Genetic diversity of thirteen accessions of A. calamus and eight of A. gramineus, with an accession of Colocasia antiquorum and two of Iris pseudacorus as outgroups, were evaluated using RAPD markers for cluster analysis and principal coordinate analysis, and NIR spectroscopic profiles for principal component analysis.A total of 371 polymorphic bands were obtained by using the selected 12 random primers. The genetic distances were estimated from 0.03 to 0.31 within A. calamus and from 0.03 to 0.51 within A. gramineus. The dendrogram and three-dimensional plot separated the accessions into four distinct groups (A. calamus, A. gramineus, C. antiquorum, and I. pseudacorus). Moreover, for the diversity among genus Acorus, eleven A. calamus accessions, one A. gramineus accession, and two I. pseudacorus accessions were non-destructively analyzed from their leaves by NIR spectroscopy, which discriminated Acorus accessions like the RAPD analysis. Interestingly, thirteen accessions of A. calamus were clustered into two groups based on RAPD and NIR analyses, which indicates that there are two ecotypes of A. calamus in Korea. An accession (CZ) of A. calamus with yellow stripe on leaves was closely grouped with another (CX) at a genetic distance (GD) of 0.03, which shows that the stripe trait might be generated by chimeric mutation. The genetic distance between A. calamus and A. gramineus was revealed to be farthest from 0.80 to 0.88 GD. In genus Acorus the genetic diversity and genetic variation were identified by using RAPD marker technique and non-destructive NIRs.
분석이 번거로웠던 현미의 총 식이섬유(TDF) 함량을 신속하면서도 친 환경적인 비파괴 분석방법인 FT-NIRS를 이용하여 예측 모델을 개발하였다. 현미는 국내산으로 전남 지방에서 재배된 47개 품종(516개 시료)에 대해서 AOAC 방법에 준한 효소법에 의해 각 측정 시료별 TDF 함량을 분석하였다. 습식 분석된 TDF 함량의 분석오차범위는 0.17-0.72% 이었다. FT.NIRS로 측정된 스렉트럼의 검량식은 빛의 산란 효과를 최소화하기 위해 수학적 처리를 하였고, 몇 개의 특정 파장이 아닌 전 파장 영역(1,000-2,500nm)에 대해서 PLS법으로 작성하였다 회귀분석과 검량식은 NIRCal chemometric software에 의해 작성되었다. 얻어진 검량식의 정확도는 상관계수(r), SEE 및 SEP로 확인하였다. 현미 중 총 식이섬유 함량에 대한 회귀분석을 행한 결과, 상관계수는 0.9780, SEE는 0.0636, SEP는 0.0642로 측정 정확도가 우수함으로 현장 적용을 위한 실용화도 가능할 것으로 판단된다.
기존의 노화도 측정법은 분석시간이 오래 걸리고 노동력이 많이 드는 단점이 있어 이를 개선하기 위해 신속 간편하고 비파괴적인 근적외선 분광분석법(NIR)을 노화도측정에 적용하였다. 밥을 $4^{\circ}C$에서 저장하면서 6시간 간격으로 시료를 채취한 후 동결 건조하여 분말화 한 것을 시료로 하여, 각기 다른 노화($0.0%{\sim}47.1%$)를 나타내는 시료들의 노화도를 NIR을 이용하여 추정하였다. 표준분석법으로는 기존의 분석방법인 glucoamylase를 이용한 효소적 방법에 의해 호화도를 측정하여 이로부터 노화도를 산출하였다. 일정 수분함량인 각 시료의 2차 미분 스펙트럼으로 부터 노화에 의한 흡수(吸收)띠의 변이는 1360, 1434, 1528, 1700, 1780, 1928. 2100, 2284, 2320 nm 영역에서 관찰되었다. 수분함량 5% 이하의 분말시료 32개를 사용하여 이의 2차 미분 스펙트럼으로 부터 노화도를 추정하기 위한 검량식을 구하였으며, 이때 상관계수는 0.9753, SEC는 3.64% 및 SEP는 3.91%를 나타내어 노화도측정을 위한 NIR의 적용 가능성을 보여주었다. 각기 다른 수분함량을 갖는 시료의 노화도 측정에 이 검량식을 적용할 경우 측정시료의 수분함량이 7.0%, 11.4%로 증가함에 따라 SEP와 bias가 증가하고 상관계수가 낮아져 NIR에 의한 노화도의 측정시에는 검량식의 작성에 사용된 5% 이하의 수분함량의 시료를 사용하여야 할 것으로 사료된다.
The paper presented here is the initial part of a larger study, in which it was determined which quality parameters in cheese powder could already be predicted by NIR at an early stage in the process and which could only be predicted at the final stages of the process. This initial study was performed in order to establish the levels and nature of variation within and between batches such that the subsequent data collection could be tackled optimally. The perspectives evolved into more than was originally planned and revealed some interesting uses of NIR-technology. Cheese powder production starts as a batch process, where waste cheese from other dairies is melted down in a vat. The process then turns into a continual process as the vat is emptied and the melted cheese is then filtered, homogenized, pasteurized and finally spray dried. Between each batch the powder is to a greater or lesser degree a mixture of 2 batches. This paper is divided into 2 aspects, one regarding the optimization of sampling time and the other is a study of process dynamics. Optimizing sampling time This initial study included 9 powder samples from 9 different batches produced during one day. The raw materials for the batches were chosen with the aim of creating a relatively high level of variation in the data. The total of 81 samples were taken out at regular intervals and spectra were collected on a NIR-systems 6500 instrument. The subsequent reduction of the data by PCA to score values shows the power of NIR as a tool to determine not only when samples are representative of a certain batch, but also which batches are stable enough to include in a further study. Studying process dynamics To take this experiment a step further 1 of the 81 samples were sent to the laboratory for further analyses. The samples were chosen on the criteria that they covered the spectral variation in the dataset. These samples were analysed for 4 chemical components and 5 physical attributes, which are essential for describing the quality of the product. The latent structure of the 7 samples, using the chemical and physical variables, is totally comparable to the latent structure of the NIR spectra. This outcome makes it possible to describe the dynamics of one day's production both chemically and physically with relatively little resources. Additionally it raises the question as to whether reference values are needed, as the latent structure of the NIR-spectra appears to be sufficient in providing information on the quality of the product. To be able to use NIR in this way would require defining quality limits in the principal component space as opposed to each of the reference values. The potential of NIR applied in an explorative fashion with batch processes opens a whole new gateway for the use of this technology. This study explains yet again after so many years in the field “why I'm crazy about NIR!”.
Yeast, Kurtzurnanomyces sp. I-11, produces biosurfactant, mannosyl erythritol lipid (MEL), from soya oil. The properties of biosurfactant MEL include low-toxicity and high biodegradability. MEL provides new possibilities for a wide range of industrial applications, especially food, cosmetic, pharmaceutical fields and chemicals for biotechnology. In the fermentation process, techniques of measuring and controlling substrates and products are important to obtain high productivity with optimum concentrations of substrate and product in the culture broth. The measurement system for the concentrations of soya oil and MEL in the fermentation process was developed using near-infrared spectroscopy (NIRS). Soya oil and MEL in the culture broth were extracted with ethyl acetate and NIR spectra was carried out between the second derivative NIR spectral data at 1312 and 2040 nm and MEL concentrations obtained using a thin-layer chromatography with a flame-ionization detector (TLC/FID) method. A calibration equation for soya oil was results of the validation of the calibration equation, good agreement was observed between the results of the TLD/FID method and those of the NIRS method for both constituents. NIR method was applied to the measurement of the concentrations of MEL and soya oil in the practical fermentation and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for measurement of the substrate and product in the glycolipid fermentation.
Eutrophication processes of aquatic environment are strictly correlated with the concentration levels of nitrogen, phosphorous, organic matter and biological parameters such as phytoplankton and chlorophylla (Tremel, 1996; Burns et al., 1997; Young et al. 1999; Wei et al.,2000). Accordingly, the monitoring and evaluation of these factors will provide useful information about the health of aquatic ecosystem. However, the traditional types of auqatic chemistry analysis and ecological monitoring of phytoplankton are time-consuming, costly, and further resulting in secondary pollution due to the use of reagents. NIR (near-infrared) spectroscopy, as a rapid, non-destructive, little sample preparation and reagents-free technology (Hildrum et al., 1992), has been extensively applied to the characterization of food (Osborne and Fearn, 1988), pharmaceutical (Morisseau and Rhodes, 1995) and textile materials (Clove et al.,2000). Currently, NIR technology has been used indirectly in inferring lake water chemistry by two approaches, suspended (Malley et al., 1996) or seston (Dabakk et al., 1999), and sediments (Korsman et al., 1992; Malley et al., 1999). In addition, the evaluation of trophic state and the identification of the key factors contributed to the trophication are the key step to restore the damaged aquatic environment. Moreover, an understanding of the factors, which regulate the algal proliferation, is crucial to the successful management of aquatic ecosystem. In the paper, NIR technology will be used to study the environmental factors affecting the algal proliferation in combination with the trophic state index and diversity index. This novel developed system can be applied in monitoring and evaluating allopathic water environment and provide real time information services for the aquatic environment management.
근적외 분광분석기를 이용하여 과수의 영양진단을 위한 신속한 엽분석 수단으로 활용하고자 본 시험을 수행하였다. 사과 '후지'품종 잎 177점, 포도 '캠벨얼리' 품종 잎130점의 시료를 이용하여 1,100~2.500nm까지 근적외영역의 흡수스펙트럼을 측정하였다. 총질소 분석은 살리실산-황산으로 분해후 켈달 증류하여 측정하였다. 근적외 스펙트럼과 총 질소함량과의 상관분석을 이용, 검량식을 개발하였고 화학분석한 결과에 대한 예측식을 구하였다. 사과는 중회귀계수 0.965, 검량식의 표준오차 0.086, 포도는 중회귀계수 0.926, 검량식의 표준오차 0.152이었다. 개발된 검량식을 이용하여 예측식을 작성한 결과는 사과의 경우 0.360, 포도 0.210의 결과를 얻었다. 지역간, 년차간 발생되는 변이가 보정된다면 신속한 엽분석 수단이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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