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Discriminación rápida de Curcuma longa y Curcuma xanthorrhiza mediante análisis directo en espectrometría de masas en tiempo real y espectroscopía de infrarrojo cercano

Tipo:
Research Paper

Resumen:

Este estudio describe un método recientemente desarrollado para la diferenciación rápida y directa de dos especies de cúrcuma mediante el análisis directo en espectrometría de masas en tiempo real y la espectroscopía miniaturizada de infrarrojo cercano. Se realizaron análisis multivariantes (PCA y LDA) a partir de los datos espectrométricos de masas, creando así un modelo poderoso para la discriminación de Curcuma longa y Curcuma xanthorrhiza. La validación cruzada del modelo reveló una puntuación de corrección del 100% con técnicas de validación de 20 veces y omitiendo una. Para estimar mejor el poder de predicción del modelo, se analizaron siete muestras minoristas de cúrcuma en polvo y se clasificaron por especie. Los espectrómetros NIR miniaturizados, que buscan un método rápido, no invasivo, rentable e independiente del laboratorio, ofrecen una alternativa para el control de calidad de las especies de cúrcuma. Sin embargo, las diferentes tecnologías implementadas para compensar su pequeño tamaño conducen a una aplicabilidad diferente de estos espectrómetros. Por lo tanto, investigamos los tres espectrómetros portátiles MicroPhazir, MicroPhazir 2200 y MicronIR 1700ES para su aplicación en el análisis de especias mediante la separación silábica según los métodos PCA, LDA y ANN utilizados para el análisis discriminante. Si bien MicroPhazir demostró ser el dispositivo más valioso para diferenciar entre C. longa y C. xanthorrhiza, MicroPhazir 1700ES fue el que arrojó los peores resultados. Estos hallazgos se interpretan sobre la base de una simulación química cuántica del espectro NIR de la curcumina como componente representativo. Se descubrió que la información a la que puede acceder el MicronIR 1700ES y que es relevante para los componentes analizados se encuentra en la región espectral propensa a las interferencias con la matriz, lo que probablemente limite el rendimiento de este espectrómetro en este escenario analítico.

Publicado en:
Science Direct
Categoría:
Comida y bebidas
Tecnología NIR
Fecha de publicación:
January 15, 2022
Autores:
Klemens Losso/Krzysztof B. Bec/Sophia Mayr/Justyna Grabska/Stefan Stuppner/Michael Jones/Thomas A.E. Jakschitz/Matthias Rainer/Günther K. Bonn/Christian W. Huck
Universidad:
Instituto de Química Analítica y Radioquímica de la Universidad Leopold-Franzens de Innsbruck /Waters Corporation/
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