Quality Assurance of Foods and Functional Ingredients Using Quantitative NMR Methods and Chemometrics
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest challenges facing the functional food and Natural Health Products (NHPs) industries is sourcing high quality functional ingredients for their finished products. Increasingly consumers are demanding full transparency for the products they consume regarding their quality, source and how they are made. Unfortunately, the lack of ingredient standards, modernized analytical methodologies and industry oversight creates the potential for low quality and in some cases deliberate adulteration of ingredients. DNA barcoding has emerged as one tool but its suitability for processed foods and functional ingredients has not been established. Due to its excellent quantitative properties, NMR spectroscopy is increasingly being used as an innovative solution to warrant the quality and safety of processed foods and manufactured functional ingredients. The NRC has been partnering with the industry to develop alternative analytical methods to capture the complex chemical composition of raw materials and extracts into a “chemical barcode”. Supported by statistical methodologies, a non-directed chemical approach to evaluate ingredients quality provide a key advantage in the ability to detect and quantitate in the same analysis, the presence of both the expected bioactives as well as any potential adulterants that are presumed to be absent. This presentation will introduce these concepts and show their application to a diverse range of extracts and foods (more than 200 ingredients) illustrating how quantitative NMR spectroscopy and chemometrics are being used to classify and improve the quality assurance of these products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».