Exploring the Composition and Authenticity of Honey and Syrup Samples Using Quantitative NMR Spectroscopy and Principal Component Analysis in an Upper-Year Undergraduate Analytical Environmental Course
Notice bibliographique
Résumé
The adulteration of food products, including honeys and syrups, is of growing concern in global food markets. Detecting adulterated food products can be difficult using traditional analytical methodologies because of complex sample matrices or poor separation of key compounds. NMR is an analytical tool that circumvents some of these issues by providing a snapshot of chemical components in a sample mixture with minimal and unbiased sample preparation. In this upper-year undergraduate and graduate laboratory, students are introduced to NMR as an analytical tool through the analysis of a honey or syrup sample of their choice. Simple sugars in honeys or syrups are quantified using a single point internal standard, while the NMR signals arising from the complex organic mixture of amino acids, proteins, carbohydrates, and oils found in these syrups are compared against a sample data set using principal component analysis. The experiment highlights the benefits and challenges of NMR as an analytical tool, demonstrating the simplicity of sample preparation and single-point calibration, as well as the limitations of instrument sensitivity and signal resolving power.
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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 | 0,000 |
| 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 ».