Evaluation of phenolics in the analysis of virgin olive oil using near infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Olive oil is an indispensable part of the diet in Mediterranean regions, and is appreciated worldwide for its sensory characteristics, combining a fine aroma and pleasant flavor with the high nutritional value of specific chemical compounds. However, making rapid measurements of phenolic compounds is a major challenge for the olive oil sector. The development of a new method based on near infrared (NIR) spectroscopy may be considered an important advance for the sector, as it is rapid, low-cost, non-contaminant and non-destructive. In this study, three different NIR instruments − one FT-NIR benchtop instrument (671.82–2702.70 nm) and two low-cost portable devices (900–1700 nm and 1350–2150 nm) − were used to analyze a collection of virgin olive oil samples from various Mediterranean regions. To predict both the individual and total concentration of phenols in the olive oil, four signal pretreatment methods and modified partial least squares regression analyses were employed to develop the predictive models. The results showed that the benchtop FT-NIR instrument performed better than the other portable instruments when measuring the phenolic compounds in virgin olive oil. The best models of hydroxytyrosol derivatives, tyrosol derivatives, total phenols and “EFSA phenols” showed R 2 cv values of 0.84, 0.85, 0.88 and 0.89, while the RPD cv values were 2.51, 2.61, 2.93 and 2.95, respectively. Meanwhile, for the portable NIR instruments, the prediction models for hydroxytyrosol derivatives, total phenols and “EFSA phenols”(the sum of the hydroxityrosol and tyrosol derivatives) showed R 2 cv values ranging between 0.75 and 0.81 and an RPD cv between 2 and 2.5. These results indicate the great potential of NIR, both with benchtop and portable devices, to detect phenolic compounds in virgin olive oil, which can guarantee the quality of virgin olive oil and thus aid progress in the olive oil industry. Moreover, this is the first published work to determine phenolic compounds in virgin olive oil using portable NIR instruments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».