Latvian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Food Chemistry 2017-Mar

Qualitative and quantitative detection of honey adulterated with high-fructose corn syrup and maltose syrup by using near-infrared spectroscopy.

Rakstu tulkošanu var veikt tikai reģistrēti lietotāji
Ielogoties Reģistrēties
Saite tiek saglabāta starpliktuvē
Shuifang Li
Xin Zhang
Yang Shan
Donglin Su
Qiang Ma
Ruizhi Wen
Jiaojuan Li

Atslēgvārdi

Abstrakts

Near-infrared spectroscopy (NIR) was used for qualitative and quantitative detection of honey adulterated with high-fructose corn syrup (HFCS) or maltose syrup (MS). Competitive adaptive reweighted sampling (CARS) was employed to select key variables. Partial least squares linear discriminant analysis (PLS-LDA) was adopted to classify the adulterated honey samples. The CARS-PLS-LDA models showed an accuracy of 86.3% (honey vs. adulterated honey with HFCS) and 96.1% (honey vs. adulterated honey with MS), respectively. PLS regression (PLSR) was used to predict the extent of adulteration in the honeys. The results showed that NIR combined with PLSR could not be used to quantify adulteration with HFCS, but could be used to quantify adulteration with MS: coefficient (Rp2) and root mean square of prediction (RMSEP) were 0.901 and 4.041 for MS-adulterated samples from different floral origins, and 0.981 and 1.786 for MS-adulterated samples from the same floral origin (Brassica spp.), respectively.

Pievienojieties mūsu
facebook lapai

Vispilnīgākā ārstniecības augu datu bāze, kuru atbalsta zinātne

  • Darbojas 55 valodās
  • Zāļu ārstniecības līdzekļi, kurus atbalsta zinātne
  • Garšaugu atpazīšana pēc attēla
  • Interaktīva GPS karte - atzīmējiet garšaugus atrašanās vietā (drīzumā)
  • Lasiet zinātniskās publikācijas, kas saistītas ar jūsu meklēšanu
  • Meklēt ārstniecības augus pēc to iedarbības
  • Organizējiet savas intereses un sekojiet līdzi jaunumiem, klīniskajiem izmēģinājumiem un patentiem

Ierakstiet simptomu vai slimību un izlasiet par garšaugiem, kas varētu palīdzēt, ierakstiet zāli un redziet slimības un simptomus, pret kuriem tā tiek lietota.
* Visa informācija ir balstīta uz publicētiem zinātniskiem pētījumiem

Google Play badgeApp Store badge