Une approche de criblage innovante pour l'authentification du jus d'orange à l'aide de deux spectromètres NIR portables/portables et de chimiométrie

Résumé :

Dans cette étude/ nous avons exploré la faisabilité d'utiliser deux spectromètres portatifs dans le proche infrarouge (NIR) en combinaison avec des techniques de modélisation de classe, à savoir la modélisation indépendante des données de l'analogie des classes (DD/SIMCA) et l'analyse discriminante des moindres carrés et partiels (Soft/PLS/DA)/ainsi que des stratégies de discrimination basées sur l'apprentissage d'ensemble et HARD/PLS/DA/ pour développer une méthode de criblage pour authentifier les échantillons de jus d'orange et détecter la présence d'adultérants (rapport Brix par rapport à l'acide citrique dans la pâte et le produit de lavage). Les résultats obtenus avec les deux spectromètres NIR (Tellspec/ 900/1700 nm et Neospectra/ 1350/2550 nm) couplés au DD/SIMCA présentaient une sensibilité parfaite et une spécificité de 100 % dans les ensembles d'étalonnage et de prédiction. De plus, combinées au spectromètre NIR Tellspec, les méthodes d'apprentissage d'ensemble, notamment l'arbre à amplification du gradient (GBT) et la stimulation adaptative (Adaboost), ont démontré des capacités prédictives exceptionnelles/ont permis de prédire le rapport « Brix/acide citrique » dans la pâte et le lavage avec une sensibilité et une spécificité élevées. Ces résultats ont dépassé les performances du HARD/PLS/DA en tant que technique couramment utilisée pour l'authentification des aliments.