Development of non-targeted volatilomics with solid-phase microextraction for the authentication of plant-based milk alternatives
Notice bibliographique
Résumé
The demand for plant-based milk alternatives (PBMA) has increased substantially, especially among consumers allergic and/or intolerant to animal dairy products and consumers attentive to environmental sustainability. Concurrent with market expansion and higher production costs, fraudulent activities involving PBMA are of great concern. In order to validate authenticity of PBMA products, a headspace solid-phase microextraction gas chromatography mass spectrometry method (HS-SPME-GC-MS) was developed and optimized to differentiate 8 types of PBMA (i.e., almonds, cashews, hazelnuts, walnuts, oats, peanuts, pistachios, and macadamias) on the basis of their volatile metabolic profile (i.e., volatilome). A total of 80 samples (i.e., 10 replicates for each type of PBMA) were analyzed using HS-SPME-GC-MS and subjected to data preprocessing and classification model construction using machine learning algorithms. Approximately 143 volatile compounds were identified based on the MS-DIAL database (Version: 4.9.221218). Three machine learning algorithms were tested and among them, Support Vector Machine (SVM) achieved the best performance (100 % and 98.8 % accuracy for calibration and for cross-validation), followed by Random Forest (RF, 100 % and 94.3 %), and k-Nearest Neighbor (kNN, 98.8 % and 88.8 %). To further validate robustness, additional 32 samples (i.e., 4 biological replicates for each type of PBMA) were prepared, analyzed and identified with these models. SVM achieved an accuracy of 100 %, followed by RF (96.9 %) and kNN (90.6 %). RF yielded comparable accuracy with respect to SVM, but offered further information about features contributing substantially to classification. Hence, RF led to the identification of the top 30 most relevant volatile metabolites. A simplified RF model, constructed using only these 30 features, achieved a calibration accuracy of 100 %, cross-validation accuracy of 96.5 %, and validation accuracy of 96.9 %, indicating a great potential for these 30 metabolic features to be used as markers for (targeted) authentication. Harnessing the power of the non-targeted HS-SPME-GC-MS and machine learning, a highly accurate and reliable workflow for the authentication of PBMA was established. This method is reliable for the authentication of PBMA, ensures the integrity of the products, and can protect the health of consumers and the economy of this emerging area.
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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 ».