Davies, Anthony M.C.;Radovic, Branka;Fearn, Tom;Anklam, Elke
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1052-1052
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2001
Hear infrared (NIR) spectra were measured, at five temperatures, for forty-eight samples of honey, from a variety of geographical and botanical sources, and the data has been used to explore the possibility of using NIR spectroscopy for testing label claims concerning the geographical and botanical source of honey being offered for sale to the public. These results demonstrate that the successful characterization of the botanical source of a honey may be obtained by NIR spectroscopy. Further work with large numbers of samples and groups will be required to realized this potential. Additional analysis of these data suggest that research into new ways of obtaining information on the change of absorption with temperature might be beneficial for a range of technologies.
Farmers need timely information on the nutritional status of their animals and the nutritive value of pastures and supplementary feeds if they are to apply successfully this existing nutritional information. Near infrared reflectance(NIR) spectroscopy has been used over the last forty years to analyse accurately protein, fiber, and other organic components in animal foods. NIR spectroscopy is a rapid, non-destructive, and non-polluting technology. When properly calibrated, NIR spectroscopy is used successfully with both concentrate and forage feeds. NIR methods predict in vitro digestibility accurately and precisely, and can predict in vivo digestibility at least as well as conventional "wet chemistry" methods such as in vivo digestion or the pepsin-cellulase method, and much more rapidly. NIR technology has been applied to the routine monitoring (through analysis of feces samples) of the nutritional status of cattle and other grazing animals. This report reviews the use of near infrared reflectance(NIR) spectroscopy to monitor the nutritive value of animal feeds and the nutritional status of grazing animals.
Quantum dot (QD) is an emerging novel nanomaterial that has wide applicability and superior functionality with relatively low cost. Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy has been contributed to elucidate various features of QDs and to improve their overall performance. In particular, NMR spectroscopy becomes an essential analytical tool to monitor and analyze organic ligands on the QD surface. In the present mini-review, application of NMR spectroscopy as a superb methodology to appreciate organic ligands is discussed. In addition, it was recently noted that ligands exert rather greater influence on diverse features of QDs than our initial anticipation, for which contribution of NMR spectroscopy is briefly reviewed.
Chalcopyrite based (CIGS) thin films have considered to be a promising candidates for industrial applications. The growth of quality CIGS thin films without secondary phases is very important for further efficiency improvements. But, the identification of complex secondary phases present in the entire film is crucial issue due to the lack of powerful characterization tools. Even though X-ray diffraction (XRD), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and normal Raman spectroscopy provide the information about the secondary phases, they provide insufficient information because of their resolution problem and complexity in analyzation. Among the above tools, a normal Raman spectroscopy is better for analysis of secondary phases. However, Raman signal provide the information in 300 nm depth of film even the thickness of film is > $1{\mu}m$. For this reason, the information from Raman spectroscopy can't represent the properties of whole film. In this regard, the authors introduce a new way for identification of secondary phases in CIGS film using depth Raman analysis. The CIGS thin films were prepared using DC-sputtering followed by selenization process in 10 min time under $1{\times}10^{-3}torr$ pressure. As-prepared films were polished using a dimple grinder which expanded the $2{\mu}m$ thick films into about 1mm that is more than enough to resolve the depth distribution. Raman analysis indicated that the CIGS film showed different secondary phases such as, $CuIn_3Se_5$, $CuInSe_2$, InSe and CuSe, presented in different depths of the film whereas XPS gave complex information about the phases. Therefore, the present work emphasized that the Raman depth profile tool is more efficient for identification of secondary phases in CIGS thin film.
Kim, Eun-Ok;Sohn, Mi-Ryeong;Kwon, Young-Kil;Lin, Gou-Lin;Cho, Rae-Kwang
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1529-1529
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2001
The watercore in apple is very important factor in storage and sorting of fruit. Most consumers tend to prefer the apple included watercore in immediately after harvest, however the watercore causes fruit flesh to brown during storage and lose the worth after all. But it is practically impossible to judge to the naked eye whether an apple has watercore or not. Therefore, the rapid, accurate and non-destructive analysis method for discrimination of watercore should be settled without delay. In this study we attempted the discrimination and quantitative analysis of watercore in apple fruit using near-infrared transmittance spectroscopy ‘Fuji’ apple fruits produced in Kyungpook of Korea was used in this experiment. The watercore content in apple was evaluated by graphic treatment of culled slice sections(10 mm). NIR transmittance spectra were collected over the 500 to 1000 nm spectral region with a spectrometer (Sentronic Co., Germany). The calibration models were carried out by partial least squares (PLS) analysis between NIR spectra data of apples and chemical data of watercore content. The spectra were different in absorbance between apple included watercore and not included one. Apple included watercore had higher absorption band than sample not included one at 732 and 820 nm. The calibration model seems to be accurate to predict the watercore content in apple fruit, the correlation coefficient (R) and root mean square error of prediction (RMSEP) were 0.99 and 0.93%, respectively. This result indicates that the PLSR calibration model by using NIR transmittance spectroscopy could be used for discrimination of watercore in apple fruit.
Jung, Gyeong Bok;Kang, In Soon;Lee, Young Ju;Kim, Dohyun;Park, Hun-Kuk;Lee, Gi-Ja;Kim, Chaekyun
Current Optics and Photonics
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제1권4호
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pp.412-420
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2017
Multinucleated bone resorptive osteoclasts differentiate from bone marrow-derived monocyte/macrophage precursor cells. During osteoclast differentiation, mononuclear pre-osteoclasts change their morphology and biochemical characteristics. In this study, Raman spectroscopy with multivariate techniques such as Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) were used to extract biochemical information related to various cellular events during osteoclastogenesis. This technique allowed for label-free and noninvasive monitoring of differentiating cells, and clearly discriminated four different time points during osteoclast differentiation. The Raman band intensity showed significant time-dependent changes that increased up to day 4. The results of Raman spectroscopy agreed with results from atomic force microscopy (AFM) and tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP) staining, a conventional biological assay. Under AFM, normal spindle-like mononuclear pre-osteoclasts became round and smaller at day 2 after treatment with a receptor activator of nuclear $factor-{\kappa}B$ ligand and they formed multinucleated giant cells at day 4. Thus, Raman spectroscopy, in combination with PCA-LDA, may be useful for noninvasive label-free quality assessment of cell status during osteoclast differentiation, enabling more efficient optimization of the bioprocesses.
Maria Sumampa Coria;Maria Sofia Castano Ledesma;Jorge Raul Gomez Rojas;Gabriela Grigioni;Gustavo Adolfo Palma;Claudio Dario Borsarelli
Animal Bioscience
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제36권9호
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pp.1435-1444
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2023
Objective: This study was conducted to evaluate Raman spectroscopy technique as a noninvasive tool to predict meat quality traits on Braford longissimus thoracis et lumborum muscle. Methods: Thirty samples of muscle from Braford steers were analyzed by classical meat quality techniques and by Raman spectroscopy with 785 nm laser excitation. Water holding capacity (WHC), intramuscular fat content (IMF), cooking loss (CL), and texture profile analysis recording hardness, cohesiveness, and chewiness were determined, along with fiber diameter and sarcomere length by scanning electron microscopy. Warner-Bratzler shear force (WBSF) analysis was used to differentiate tender and tough meat groups. Results: Higher values of cohesiveness and CL, together with lower values of WHC, IMF, and shorter sarcomere were obtained for tender meat samples than for the tougher ones. Raman spectra analysis allows tender and tough sample differentiation. The correlation between the quality attributes predicted by Raman and the physical measurements resulted in values of R2 = 0.69 for hardness and 0,58 for WBSF. Pearson's correlation coefficient of hardness (r = 0.84) and WBSF (r = 0.79) parameters with the phenylalanine Raman signal at 1,003 cm-1, suggests that the content of this amino acid could explain the differences between samples. Conclusion: Raman spectroscopy with 785 nm laser excitation is a suitable and accurate technique to identify beef with different quality attributes.
Beverages based on fruit juices are among the most popular commercially available drinks. There is an ever-increasing demand for these juices in the market. Orange juice is one of the most common as well as most favorite flavor. The fruit processing industries have a tremendous responsibility of quality control. For quality evaluation estimation of various components of the juice is necessary. Sucrose, glucose, fructose, citric acid and malic acid are the prime components of orange juice. Little information is available on analysis of orange juice. However, conventional and general wet chemistry procedures are currently being used which are no longer desired by the industry owing to the time involved, labor input and harmful chemicals required for each analysis. Need to replace these techniques with new, highly specific and automated sophisticated techniques viz. HPLC and spectroscopy has been realized since long time. Potential of Near Infrared Spectroscopy in quantitative analysis of different components of food samples has also been well established. A rapid, non-destructive and accurate technique based on Near Infrared Spectroscopy for determination of sugars and organic acids in orange juice will be highly useful. The current study is an investigation into the potential of Near Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy for rapid quantitative analysis of sucrose, glucose, fructose citric acid and malic acid in orange juice. All the Near Infrared measurements were peformed on a dispersive NIR spectrophotometer (ELICO 153) in diffuse reflectance mode. The spectral region from 1100 to 2500nm has been explored. The calibration has been performed on synthetic samples that are mixtures of sucrose, glucose, fructose, citric acid and malic acid in different concentration ranges typically encountered real orange juice. These synthetic samples are therefore considered to be representatives of natural juices. All the Near Infrared spectra of synthetic samples were subjected to mathematical analysis using Partial Least Square (PLS) algorithm. After the validation, calibration was applied to commercially available real samples and freshly squeezed natural juice samples. The actual concentrations were compared with those predicted from calibration curve. A good correlation is obtained between actual and predicted values as indicated by correlation coefficient ($R^2$) value, which is close to unity, showing the feasibility of the technique.
This study was conducted to design an impedance sensor that can measure soil water content of soils. Partial least square regression (PLSR) was applied to soil impedance data preprocessed with a smoothing method. An optimal sub-spectrum size and wavelength range were determined by comparing the coefficient of determination ($R^2$) and root mean square error (RMSE) of the PLSR models obtained using soil impedance data. various PLS analysis. Based on the PLSR analysis, it would be concluded that the optimal spectrum measurement range was $32.0{\sim}50.0\;MHz$ with the optimal sub-spectrum size of about 18.5 MHz.
Seo, Youngwook;Lee, Seungduk;Koh, Dalkwon;Kim, Beop-Min
Journal of the Optical Society of Korea
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제16권1호
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pp.57-62
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2012
Using continuous wave near-infrared spectroscopy, we measured time-resolved concentration changes of oxy-hemoglobin and deoxy-hemoglobin from the primary motor cortex following finger tapping tasks. These data were processed using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) to develop a prediction model for a brain-computer interface. The tasks were composed of a series of finger tapping for 15 sec and relaxation for 45 sec. The location of the motor cortex was confirmed by the anti-phasic behavior of the oxy- and deoxy-hemoglobin changes. The results were compared with those obtained using the hidden Markov model (HMM) which has been known to produce the best prediction model. Our data imply that PLS-DA makes better judgments in determining the onset of the events than HMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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