Maple Syrup Adulteration: Fluorescence Fingerprints as a Source of Information for Enhanced Detection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maple syrup is often adulterated by dilution or substitution with other syrups due to its high demand and price. Fingerprinting techniques, e.g., DNA barcoding, detect adulteration in other foods. However, extensive processing during the transformation of sap into syrup degrades the genetic material, lowering the efficacy of this approach. In contrast, fluorescence fingerprints, obtained from excitation-emission matrixes (EEMs), rely on a sample's intrinsic fluorophores to provide valuable information for detecting adulteration. OBJECTIVE: This study evaluates the capabilities and limitations of EEMs to scout for adulteration markers and discriminate between pure and adulterated maple syrup samples. METHODS: EEMs of pure amber and dark maple syrups and admixtures with common adulterants (beet, corn, and rice syrups at 1-50%) were obtained using a spectrophotometer (λex = 250-500 nm, and λem = 280-650 nm). The major components of the EEMs were identified using parallel factor analysis (PARAFAC) and confirmed by LC-tandem MS (LC-MS/MS). The ratio of intensities of the two most prevalent EEM features was calculated. An artificial neural network (ANN) and a convolutional neural network (CNN) were developed to analyze the EEMs based on emissions at two selected excitation wavelengths and the full EEM image, respectively, to discriminate presence and level of adulteration. RESULTS: EEMs of the samples allowed identifying valuable discriminatory information. The efficacy of the ratio of the emission intensities at λem = 350 and 425 nm (I425/I350) when λex = 290 nm to identify potential fraud (70-86% correct identifications) depended on the adulterant. This ratio was particularly effective for beet syrup adulteration, even at concentrations <2%. Applying machine learning algorithms improved detection for all adulterants. ANN correctly identified adulteration type and level (90 and 82%). The CNN approach accurately classified 75-99% of adulterated syrups but required additional computational power and denser data sets. CONCLUSION: This study aids in providing a quick, non-destructive, and green monitoring tool for maple syrup adulteration based on its intrinsic fluorophores. HIGHLIGHTS: Maple syrup is often adulterated with other syrups due to high demand and price. DNA barcoding is ineffective in detecting maple syrup adulteration due to DNA degradation. Fluorescence fingerprints or EEMs allow scouting for discriminatory markers in maple syrup. Machine learning algorithms (ANN and CNN) applied to EEM data can aid detection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».