This work aimed to prove the feasibility of NIR spectroscopy to detect vegetable protein isolates (soy, pea and wheat) in milk powder. Two hundred and thirty-nine samples of genuine and adulterated milk powder (NIZO, Ede, NL) were analysed by NIRS using an InfraAlyzer 500 (Bran+Luebbe). NIR spectra were collected at room temperature, and data were processed by using Sesame Software (Bran+Luebbe). Separated calibrations for each non-milk protein added, in the range of 0-5%, were calculated. NIR data were processed by using Sesame Software (Bran+Luebbe). Prediction and validation were made by using a set of samples not included into the calibration set. The best calibrations were obtained by the PLSR. The type of data pre-treatment (normalisation, 1$\^$st/ derivative, etc..) was chosen to optimize the calibration parameters. NIRS technique was able to predict with good accuracy the percentage of each vegetable protein added to milk powder (soy: R$^2$ 0.994, SEE 0.193, SEcv 0.301, RMSEPall 0.148; pea: R$^2$ 0.997, SEE 0.1498, SEcv 0.207, RMSEPall 0.148, wheat: R$^2$ 0.997, SEE 0.1418, SEcv 0.335, RMSEPall 0.149). Prediction results were compared to those obtained using other two techniques: capillary electrophoresis and competitive ELISA. On the basis of the known true values of non-vegetable protein contents, the NIRS was able to determine more accurately than the other two techniques the percentage of adulteration in the analysed samples.
Mastitis is a major problem for the global dairy industry and causes substantial economic losses from decreasing milk production and considerable compositional changes in milk, reducing milk quality. The potential of near infrared (NIR) spectroscopy in the region from 1100 to 2500nm and chemometric method for classification to detect milk from mastitic cows was investigated. A total of 189 milk samples from 7 Holstein cows were collected for 27 days, consecutively, and analyzed for somatic cells (SCC). Three of the cows were healthy, and the rest had mastitis periods during the experiment. NIR transflectance milk spectra were obtained by the InfraAlyzer 500 spectrophotometer in the spectral range from 1100 to 2500nm. All samples were divided into calibration set and test set. Class variable was assigned for each sample as follow: healthy (class 1) and mastitic (class 2), based on milk SCC content. The classification of the samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two concentration of SCC - 200 000 cells/ml and 300 000 cells/ml, respectively, were used as thresholds fer separation of healthy and mastitis cows. The best detection accuracy was found for models, obtained using 200 000 cells/ml as threshold and smoothed absorbance data - 98.41% from samples in the calibration set and 87.30% from the samples in the independent test set were correctly classified. SIMCA results for classes, based on 300 000 cells/ml threshold, showed a little lower accuracy of classification. The analysis of changes in the loading of first PC factor for group of healthy milk and group of mastitic milk showed, that separation between classes was indirect and based on influence of mastitis on the milk components. The accuracy of mastitis detection by SIMCA method, based on NIR spectra of milk would allow health screening of cows and differentiation between healthy and mastitic milk samples. Having SIMCA models, mastitis detection would be possible by using only DIR spectra of milk, without any other analyses.
Robinson with ${coworkers}^{1}$ have introduced two-state outer-neighbor bonding model to explain the anomalies of water. The studies on the properties of water as a function of temperature and pressure revealed that, unlike other ideas, all $H_2O$ molecules in liquid are tetrabonded. On the average they are forming two different bonding types. One type is the regular tetrahedral water-water bonding similar to that found in the ordinary ice Ih, whereas the other is a more dense nonregular tetrahedral bonding similar to that appearing in the ice II. The transformation between these two bonding forms is evidenced by FT-NIR experiment. The FT-NIR measurements were done for liquid water in the temperature range from $20^{\circ}C$ up to $80^{\circ}C$ in a wide extent of frequencies: 12 000 - 4000 $cm^{-1}$ /. Temperature dependent variations in the volume fraction of these two structures are directly related to the spectral changes. The absorbance variations are explored by means of the two-dimensional correlation spectroscopy (2DCOS), principal component analysis (PCA), curve fitting and second derivatives. The presence of the isosbestic points in a range of the combination and overtone transitions indicates that the experimental spectra are a superposition of two temperature independent components. One component of diminishing intensity with temperature increase, is assigned to a stronger hydrogen bonds occurred in the Ih type, whereas the second component showing an opposite behavior, one can attribute to a weaker H-bonds characteristic for the II type. The understanding of the hydrogen bonding network in the liquid water is very important in interpretation of the interaction between water and protein chain. The two-state model of water surrounding the protein surface could advance an understanding of the hydration process.
Seo, Sang-Hyun;Lee, Chang-Hee;Park, Sung-Hun;Cho, Rae-Kwang;Park, Woo-Churl
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1622-1622
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2001
The purpose of this research was to develop a the reflection technique with near infrared (NIR) radiation for estimating physico-chemical properties in compost. The composts (cattle, pig, chicken and waste composts) were air dried and then ground to pass through a 0.5 or 2mm sieve for the physico-chemical properties and spectroscopic determinations. The physico-chemical properties of compost were shown high values ; moisture(30-60%), T-N(0.8-2.9%), organic matter(29-89%), pH(5.89-9.60) K$_2$O(0.27-5.66%), P2O$\sub$5/(0.07-2.62%), CaO(0.03-4.80%), MgO(0.09-1.56%), NaCl(0.01-1.13%), EC(1.41-13.76dS/m). Generally, we should select a simple calibration and prediction method for determining physico-chemical properties in compost under similar accuracy and precision of prediction. It should be remembered that the NIRS approach will never replace the traditional methods. However, NIRS technique may be an effective method for rapid and nondestructive measurements of a large number of compost samples. Near infrared reflectance spectra of composts was obtained by Infra Alyzer 500 scanning spectrophotometer at 2-nm intervals from 1100 to 2500nm. Multiple linear regression(MLR) or partial least square regression (PLSR) was used to evaluate a NIRS method for the rapid and nondestructive determination of physico-chemical properties and humic acid contents in composts. The standard error of prediction(SEP) for finely sized sample(<0.5mm) and coarsely sized sample(<2mm) did not show much difference. The NIR instrument of filter type showed the same accuracy of the monochromator scanning type to estimate the compost properties. The results summarized that NIR spectroscopy can be used as a routine testing method to determine quantitatively the OM, moisture, T-N, color, pH, cation content in the compost samples nondestructively.
삼지구엽초에 함유되어 있는 icariin 함량을 신속하게 추정하기 위하여 NIRS(근적외선 분광분석기)를 이용한 분석 방법을 검토하였다. HPLC를 이용하여 분석된 삼지구엽초 유전자원 150계통에 대한 이카린 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시켜 42개의 calibration set 와 26개의 valilion set를 구분하였다. NIRS의 검량식을 몇가지 방법에 의하여 비교분석한 결과 2차미분된 스텍트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다. HPLC를 이용한 유전자원들의 이카린 함량은 평균 $0.424%(0.12{\sim}0.67%)$이었으며, NIRS에서 도출된 검량식과의 상관계수는 0.951을 나타내었다. 따라서 삼지구엽초의 이카린 함량은 NIRS를 이용하여 신속 편리하게 분석할 수 있음이 인정되었다.
NIR has been extensively used to predict directly measurable properties of materials that are important to the appropriate industries. Commonly, NIR is used to perform fast, routine tests to improve control response as against the response time for the (normally chemical) base test. This paper discusses the use of NIR to measure indirect properties of materials. In these cases, the pure chemical or physical tests are either unable measure the appropriate parameters (eg GMO modification) or there are mitigating effects that are not properly addressed by the base tests. In particular, we looked at the digestible portion of amino acids within meat and bone meal. This is the desired response measurement by end-users of the product (intensive livestock producers) but is currently unable to be offered as a measurement by producers. The base test method is by controlled feeding trials. These are somewhat cumbersome, taking 2-3 months, involving several sets of animals, and considerable expense. A shortened test (feed trial based) would be of little use, as the precision blows out over short period feeding trials. For example, a rat ileal digestibility test requires around 2 months, and costs some $USD1000. This is clearly impractical test for a producer involved in continuous production, with a 1-2 day turn around. While the amino acid abundance is accessible chemically, the uptake of amino acids into usable material by mammalian species is not simply related to the measured abundance within the material. There are many co-related material properties that might help or hinder uptake, some chemical based (eg protein damage), some indirect (eg palatability), some physiological (intestinal tract response vs speed of throughput). We discuss the approaches taken to provide a suitable reference data set, and present the derived prediction and validation relationships.
Lee, Jin Su;Kim, Seong-Cheol;Seong, Ki Cheol;Kim, Chun-Hwan;Um, Yeong Cheol;Lee, Seung-Koo
원예과학기술지
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제30권6호
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pp.709-717
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2012
To establish the standard of ripe kiwifruit sorting, near infrared (NIR) spectroscopy was performed on kiwifruit sampled from three farms. Destructive measurements of flesh firmness, soluble solids content (SSC), and acidity were performed and compared to measurement using NIR reflectance spectrums from 408 to 2,492 nm. NIR predictions of those quality factors were calculated using the modified partial least square regression method. Flesh firmness was predicted with a standard error of prediction (SEP) of 3.32 N and with a correlation coefficient ($R^2$) of 0.88. SSC was predicted with SEP of $0.49^{\circ}Brix$ and with $R^2$ of 0.98. Acidity was predicted with SEP of 0.28% and with $R^2$ of 0.91. Kiwifruit ripened at $20^{\circ}C$ for 15 days showed uneven qualities with normal distribution. Considering the SEP of each parameter, kiwifruit after ripening treatment could be non-destructively predicted their qualities and sorted by flesh firmness or soluble solids content through NIR prediction.
Purpose: This study was conducted to investigate the potential of interactance mode of NIR spectroscopy technology for the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from local greenhouses in three different harvesting seasons (experiments 1, 2, and 3). The fruit attributes were measured at the 6 points on an equator of each sample where the spectral data were collected. The prediction models were developed using the original spectral data and the spectral data sets preprocessed by 20 methods. The performance of the models was compared. Results: In the prediction of SSC, the highest coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation was 0.755 (standard error of prediction, SEP=$0.89^{\circ}Brix$) with the preprocessing of normalization with range in experiment 1. The highest coefficient of determination in the robustness tests, $R_{rt}{^2}$=0.650 (SEP=$1.03^{\circ}Brix$), was found when the best model of experiment 3 was evaluated with the data set of experiment 2. The best $R_{cv}{^2}$ for the prediction of firmness was 0.715 (SEP=3.63 N) when no preprocessing was applied in experiment 1. The highest $R_{rt}{^2}$ was 0.404 (SEP=5.30 N) when the best model of experiment 3 was applied to the data set of experiment 1. Conclusions: From the test results, it can be concluded that the interactance mode of VIS/NIR spectroscopy technology has a great potential to measure SSC and firmness of thick-skinned muskmelons.
Park, Soo Hyun;Lim, Ki Taek;Lee, Hoyoung;Lee, Soo Hee;Noh, Sang Ha
Journal of Biosystems Engineering
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제38권3호
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pp.185-191
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2013
Purpose: The present study focused on the estimation of soluble solids content (SSC) of chestnut using reflectance and transmittance spectra in range of VIS/NIR. Methods: Four species intact/peeled chestnuts were used for acquisition of spectral data. Transmittance and reflectance spectra were used to develop the best PLS model to estimate SSC of chestnut. Results: The model developed with the transmitted energy spectra of peeled chestnuts rather than intact chestnuts and with range of NIR rather than VIS performed better. The best $R^2$ and RMSEP of cross validation were represented as 0.54 and $1.85^{\circ}Brix$. The results presented that the reflectance spectra of peeled chestnuts by species showed the best performance to predict SSC of chestnut. $R^2$ and RMSEP were 0.55 and $1.67^{\circ}Brix$. Conclusions: All developed models showed RMSEP around $1.44{\sim}2.54^{\circ}Brix$, which is considered not enough to estimate SSC accurately. It was noted that $R^2$ of cross validation that we found were not high. For all that, grading of the fruits in two or three classes of SSC during postharvest handling seems possible with an inexpensive spectrophotometer. Furthermore, the development of estimation of SSC by each chestnut species could be considered in that SSC distribution is clustering in different range by species.
비파괴 측정법의 하나인 근적외 분광분석법을 응용하여 국내산 황색종 잎담배의 품질에 관련된 주요성분인 수분, 니코틴, 전질소, 환원당 및 색깔 등을 신속, 정확하게 동시에 측정하기 위한 가능성을 조사하였다. 근적외 영역의 광학데이타와 기존 습식분석법에 의한 잎담배의 수분, 니코틴, 전질소, 환원당 및 L, a, b 측정치 간에 중회귀 분석을 행한 결과, 검정용 시료에 대한 측정오차(SEP)가 각각 0.28%, 0.25%, 0.07%, 1.25, 0.44 및 1.07이며, 시료의 전처리없이 30초 이내에 동시에 측정 가능함을 알 수 있었다. 아울러 잎담배 수매, 원료가공 및 제품담배 제조현장에 활용하기 위한 보급형 근적외 분광분석기의 개발 가능성도 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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