Prediction of protein and amino acid contents in whole and ground lentils using near-infrared reflectance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Lentil (Lens culinaris Medik) is an important source of plant-based protein, and the protein and amino acid contents have a significant influence on its nutritional value and use. This study developed near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) calibration models to predict the protein and 18 amino acid contents of lentil seeds. The effects of sample status (whole and ground), type of spectrometer (DA 7250 and FT 9700), and amino acid/protein correlation on model performance were analyzed and evaluated. In total, 361 lentil samples grown in Saskatchewan, Canada, were selected as a calibration set. These samples were scanned by spectrometers and analyzed by reference wet chemistry methods to obtain spectral data and reference data, respectively. NIRS models developed by partial least squares (PLS) equation had a satisfactory performance for measuring protein and most amino acids (except for histidine, tyrosine, methionine, and cysteine) in lentils with high coefficients of determination for calibration (R2C = 0.652–0.927) and residual predictive deviation (RPD = 1.570 – 3.101). NIRS models from DA 7250 achieved similar accuracy for the determination of crude protein and amino acids in whole and ground lentils. DA 7250 models had a slightly better predictive ability with higher coefficients of determination for cross-validation (R2CV) and RPD values than FT 9700 models for all compositions except histidine. However, the predicted data of the two spectrometers did not differ significantly (p > 0.05) for every composition. For amino acids highly correlated to crude protein, NIRS generally predicted them with higher accuracy. Overall, NIRS combined with PLS regression yielded significant potential for rapid and simultaneous prediction of protein and most amino acid contents in lentils with satisfactory accuracy, and these models were usable for research purposes or sample screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».