Ukrainian
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 2020-Aug

1 H NMR chemometric models for classification of Czech wine type and variety

Тільки зареєстровані користувачі можуть перекладати статті
Увійти Зареєструватися
Посилання зберігається в буфері обміну
Anna Mascellani
Gokce Hoca
Marek Babisz
Pavel Krska
Pavel Kloucek
Jaroslav Havlik

Ключові слова

Анотація

A set of 917 wines of Czech origin were analysed using nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR) with the aim of building and evaluating multivariate statistical models and machine learning methods for the classification of 6 types based on colour and residual sugar content, 13 wine grape varieties and 4 locations based on 1H NMR spectra. The predictive models afforded greater than 93% correctness for classifying dry and medium dry, medium, and sweet white wines and dry red wines. The trained Random Forest (RF) model classified Pinot noir with 96% correctness, Blaufränkisch 96%, Riesling 92%, Cabernet Sauvignon 77%, Chardonnay 76%, Gewürtztraminer 60%, Hibernal 60%, Grüner Veltliner 52%, Pinot gris 48%, Sauvignon Blanc 45%, and Pálava 40%. Pinot blanc and Chardonnay, varieties that are often mistakenly interchanged, were discriminated with 71% correctness. The findings support chemometrics as a tool for predicting important features in wine, particularly for quality assessment and fraud detection.

Keywords: (1)H NMR; 2,3-Butanediol (Compound CID: 262); Acetate (Compound CID: 175); Acetoacetate (Compound CID: 6971017); Acetoin (Compound CID: 179); Alanine (Compound CID: 5950); Catechin (Compound CID: 9064); Chemometrics; Chlorogenate (Compound CID: 1794427); Choline (Compound CID: 305); Epicatechin (Compound CID: 72276); Ethanol (Compound CID: 702); Ethyl Acetate (Compound CID: 8857); Formate (Compound CID: 283); Fructose (Compound CID: 2723872); Gallate (Compound CID: 370); Glucose (Compound CID: 5793); Glutamate (Compound CID: 33032); Glycerol (Compound CID: 753); Histidin (Compound CID: 6274); Isobutanol (PubChem CID: 6560); Isoleucine (Compound CID: 6306); Isopentanol (Compound CID: 31260); Lactate (Compound CID: 612); Leucine (Compound CID: 6106); Methanol (Compound CID: 887); Methionine (Compound CID: 876); Myo-Inositol (Compound CID: 892); Phenethyl alcohol (Compound CID: 57361413); Phenylalanine (Compound CID: 6140); Proline (Compound CID: 145742); Pyruvate (Compound CID: 107735); Succinate (Compound CID: 160419); Tartrate (Compound CID: 3806114); Trigonellin (Compound CID: 5570); Turanose (Compound CID: 5460935); Tyrosine (Compound CID: 6057); Uridine (Compound CID: 6029); Wine analysis; Wine classification; p-Hydroxyphenylacetic acid (Compound CID: 127); randomForest.

Приєднуйтесь до нашої
сторінки у Facebook

Найповніша база даних про лікарські трави, підкріплена наукою

  • Працює 55 мовами
  • Лікування травами за підтримки науки
  • Розпізнавання трав за зображенням
  • Інтерактивна GPS-карта - позначайте трави на місці (скоро)
  • Читайте наукові публікації, пов’язані з вашим пошуком
  • Шукайте лікарські трави за їх впливом
  • Організуйте свої інтереси та будьте в курсі новинних досліджень, клінічних випробувань та патентів

Введіть симптом або хворобу та прочитайте про трави, які можуть допомогти, наберіть траву та ознайомтесь із захворюваннями та симптомами, проти яких вона застосовується.
* Вся інформація базується на опублікованих наукових дослідженнях

Google Play badgeApp Store badge