Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Identyfikatory
Warianty tytułu
Implementation of chemometrics in the quality control of stimulants
Języki publikacji
Abstrakty
Chemometria należy do działu chemii i łączy elementy statystyki, rachunku prawdopodobieństwa, matematyki i informatyki. Jest narzędziem umożliwiającym analizę wielowymiarowych danych i dokładną interpretację wyników. Znajduje zastosowanie w analityce chemicznej do kontroli jakości produktów spożywczych. W niniejszym artykule opisano zastosowanie narzędzi chemometrycznych do badań jakości popularnych używek: kawy, herbaty, wina oraz piwa. Przedstawiono wykorzystanie chemometrii do klasyfikacji używek, zależnie od ich rodzaju, pochodzenia geograficznego czy składu chemicznego.
Chemometrics is a field of chemistry. It combines the elements of statistics, probability theory, mathematics and computer science. This tool enables multidimensional data analysis and more accurate interpretation of results. It is used in chemical analysis for food products quality control. The article describes the use of chemometric tools for testing the quality of popular stimulants: coffee, tea, wine, and beer. The use of chemometrics to classify stimulants by their type, geographic origin or chemical composition is presented.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
26--29
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., rys.
Twórcy
autor
- Instytut Technologii Fermentacji i Mikrobiologii, Wydział Biotechnologii i Nauk o Żywności, Politechnika Łódzka
autor
- Instytut Technologii Fermentacji i Mikrobiologii, Wydział Biotechnologii i Nauk o Żywności, Politechnika Łódzka
autor
- Instytut Technologii Fermentacji i Mikrobiologii, Wydział Biotechnologii i Nauk o Żywności, Politechnika Łódzka
Bibliografia
- 1. Martín M.J., Pablos F., Gonzàlez A.G: Discrimination between arabica and robusta green coffee varieties according to their chemical composition. „Talanta”, 1998, 46, 1259-1264.
- 2. Monakhova Y.B., Ruge W., Kuballa T. i wsp.: Rapid approach to identify the presence of Arabica and Robusta species in coffee using ąH NMR spectroscopy. „Food Chemistry”, 2015, 182, 178-184.
- 3. Huanga L.-F., Wu M.-J., Zhong K.-J.: Fingerprint developing of coffee flavor by gas chromatography–mass spectrometry and combined chemometrics methods. „Anal Chim Acta”, 2007, 588, 216-223.
- 4. Reis N., Franca A.S., Oliveira L.S.: Performance of diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy and chemometrics for detection of multiple adulterants in roasted and ground coffee. „LWT – Food Sci Technol”, 2013, 53 (2), 395-401.
- 5. McKenzie J.S., Jurado J.M., De Pablos F.: Characterisation of tea leaves according to their total mineral content by means of probabilistic neural networks „Food Chem”, 2010, 123 (3), 859-864.
- 6. Seetohul N.L., Islam M., O’Hare W.T. i wsp.: Discrimination of teas based on total luminescence spectroscopy and pattern recognition. „J Sci Food Agric”, 2006, 86 (13), 2092-2098.
- 7. Moreda-Pineiro A., Fisher A., Hill S.J.: The classification of tea according to region of origin using pattern recognition techniques and trace metal data. „J Food Compost Anal”, 2003, 16 (2), 195-211.
- 8. Römisch U., Jäger H., Capron X. i wsp.: Characterization and determination of the geographical origin of wines. Part III: multivariate discrimination and classification methods. „Eur Food Res Technol”, 2009, 230 (1), 31-45.
- 9. Capron X., Massart D.L., Smeyers-Verbeke J.: Multivariate authentication of the geographical origin of wines: a kernel SVM approach. „Eur Food Res Technol”, 2007, 225, 559-568.
- 10. Ragone R., Crupi P., Piccinonna S. i wsp.: Classification and chemometric study of Southern Italy monovarietal wines based on NMR and HPLC-DAD-MS. „Food Sci Biotechnol”, 2015, 24 (3), 817-826.
- 11. Lima D.B.D., Agustini B.C., Silva E.G.D. i wsp.: Evaluation of phenolic compounds content and in vitro antioxidant activity of red wines produced from Vitis labrusca grapes. „Food Sci Technol” (Campinas), 2011, 31 (3), 783-800.
- 12. Hernández-Orte P., Cacho J.F., Ferreira V.: Relationship between varietal amino acid profile of grapes and wine aromatic composition. Experiments with model solutions and chemometric study. „J Agric Food Chem”, 2002, 50 (10), 2891-2899.
- 13. Alcázar A., Pablos F., Martın M.J. i wsp.: Multivariate characterisation of beers according to their mineral content. „Talanta”, 2002, 57 (1), 45-52.
- 14. Vera L., Aceńa L., Guasch J. i wsp.: Characterization and classification of the aroma of beer samples by means of an MS e-nose and chemometric tools. „Anal Bioanal Chem”, 2011, 399 (6), 2073-2081.
- 15. Rendall R., Reis M.S., Pereira A.C. i wsp.: Chemometric analysis of the volatile fraction evolution of Portuguese beer under shelf storage conditions. „Chemometr Intell Lab Syst”, 2015, 142, 131-142.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-51dfcd3b-bd8f-46ea-bea0-b77cdb635d68