Russian
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.

Только зарегистрированные пользователи могут переводить статьи
Войти Зарегистрироваться
Ссылка сохраняется в буфер обмена
Shuifang Li
Xin Zhang
Yang Shan
Donglin Su
Qiang Ma
Ruizhi Wen
Jiaojuan Li

Ключевые слова

абстрактный

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.

Присоединяйтесь к нашей
странице facebook

Самая полная база данных о лекарственных травах, подтвержденная наукой

  • Работает на 55 языках
  • Травяные лекарства, подтвержденные наукой
  • Распознавание трав по изображению
  • Интерактивная карта GPS - отметьте травы на месте (скоро)
  • Прочтите научные публикации, связанные с вашим поиском
  • Ищите лекарственные травы по их действию
  • Организуйте свои интересы и будьте в курсе новостей исследований, клинических испытаний и патентов

Введите симптом или заболевание и прочтите о травах, которые могут помочь, введите лекарство и узнайте о болезнях и симптомах, против которых оно применяется.
* Вся информация основана на опубликованных научных исследованиях.

Google Play badgeApp Store badge