Analysis and Discrimination of Canadian Honey Using Quantitative NMR and Multivariate Statistical Methods
Notice bibliographique
Résumé
To address the growing concern of honey adulteration in Canada and globally, a quantitative NMR method was developed to analyze 424 honey samples collected across Canada as part of two surveys in 2018 and 2019 led by the Canadian Food Inspection Agency. Based on a robust and reproducible methodology, NMR data were recorded in triplicate on a 700 MHz NMR spectrometer equipped with a cryoprobe, and the data analysis led to the identification and quantification of 33 compounds characteristic of the chemical composition of honey. The high proportion of Canadian honey in the library provided a unique opportunity to apply multivariate statistical methods including PCA, PLS-DA, and SIMCA in order to differentiate Canadian samples from the rest of the world. Through satisfactory model validation, both PLS-DA as a discriminant modeling technique and SIMCA as a class modeling method proved to be reliable at differentiating Canadian honey from a diverse set of honeys with various countries of origins and floral types. The replacement method of optimization was successfully applied for variable selection, and trigonelline, proline, and ethanol at a lower extent were identified as potential chemical markers for the discrimination of Canadian and non-Canadian honeys.
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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 | 0,002 |
| 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 ».