کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7601260 | 1492149 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Optimisation of near-infrared reflectance model in measuring protein and amylose content of rice flour
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
SECVSEPRSQNIRSSNVDPSMSCMPLSMLRSECPLSstandard deviations - انحراف معیارModified partial least squares - حداقل مربعات جزئی جزئی اصلاح شدهstandard error - خطای استانداردstandard error of cross validation - خطای استاندارد اعتبارسنجی متقابلStandard error of calibration - خطای استاندارد کالیبراسیونPartial least squares regression - رگرسیون حداقل مربعات جزئیMultiple linear regressions - رگرسیون خطی چندگانهprincipal component regression - رگرسیون مولفه اصلیBias - سوگیری یا سوگراییcoefficient of determination - ضریب تعیینNear-infrared reflectance spectroscopy - طیف سنجی بازتابی نزدیک به مادون قرمزAmylose content - محتوای آمیلوزProtein content - محتوای پروتئینCalibration equation - معادله کالیبراسیونPCR - واکنش زنجیرهٔ پلیمرازProtein - پروتئین
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
شیمی
شیمی آنالیزی یا شیمی تجزیه
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has been used to predict the cooking quality parameters of rice, such as the protein (PC) and amylose content (AC). Using brown and milled flours from 519 rice samples representing a wide range of grain qualities, this study was to compare the calibration models generated by different mathematical, preprocessing treatments, and combinations of different regression algorithm. A modified partial least squares model (MPLS) with the mathematic treatment “2, 8, 8, 2” (2nd order derivative computed based on 8 data points, and 8 and 2 data points in the 1st and 2nd smoothing, respectively) and inverse multiplicative scattering correction preprocessing treatment was identified as the best model for simultaneously measurement of PC and AC in brown flours. MPLS/“2, 8, 8, 2”/detrend preprocessing was identified as the best model for milled flours. The results indicated that NIRS could be useful in estimation of PC and AC of breeding lines in early generations of the breeding programs, and for the purposes of quality control in the food industry.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Food Chemistry - Volume 142, 1 January 2014, Pages 92-100
Journal: Food Chemistry - Volume 142, 1 January 2014, Pages 92-100
نویسندگان
L.H. Xie, S.Q. Tang, N. Chen, J. Luo, G.A. Jiao, G.N. Shao, X.J. Wei, P.S. Hu,