Bu çalışmada ham mısır yağında bazı yağ
asitlerinin UV-Vis spektroskopi yöntemiyle tespitinde kemometrik tekniklerin
etkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Araştırmada 50 farklı mısır genotipine
ait yağ numunesinde oleik asit, linoleik asit, toplam tekli doymamış yağ
asitleri ile toplam çoklu doymamış yağ asitleri belirlenmiştir. Aynı yağ
örneklerinin absorbans değerleri (190-320 nm arası) UV-Vis spektrofotometre
kullanılarak kayıt edilmiştir. Ham spektrumlar (200-300 nm arası) ve
düzleştirme yapılmış spektral veri kullanılarak kısmi en küçük kareler
regresyonu (PLS), ve çoklu doğrusal regresyon (MLR) metotlarına göre tahmin
modelleri oluşturulmuştur. Bu modellerde PLS ile tam spektrum (200-300 nm
arası), Ardışık Projeksiyon Algoritması-Çoklu Doğrusal Regresyon (SPA-MLR) ile
seçilmiş dalga boyları ve Rekabetçi Uyarlamalı Yeniden Ağırlıklandırılmış
Örnekleme-Kısmi En Küçük Kareler (CARS-PLS) ile seçilmiş dalga boyu aralıkları
kullanılmıştır. Modelleme çalışmaları Matlab 7.0 programında libPLS ve SPA
paketleri yardımıyla gerçekleştirilmiş ve her bir özellik için altışar ayrı
model geliştirilmiştir. Araştırma sonuçları; oluşturulan modellerde dalga boyu
seçimi ve spektral verinin düzleştirilmesi ile tahmin gücünün önemli şekilde
arttığını göstermiştir. Sonuç olarak UV-Vis spektroskopisi kullanarak mısır
yağında yağ asitleri içeriğinin etkili dalga boyu seçim yöntemleri kullanılarak
güvenilir şekilde tespit edilebileceği anlaşılmıştır.
In
this study, it was aimed to investigate the effect of chemometric techniques on
the detection of some fatty acids in crude maize oil by UV-Vis spectroscopy. In
the study, oleic acid, linoleic acid, total polyunsaturated fatty acids and
total polyunsaturated fatty acids were determined on the oil samples of 50
different maize genotypes. The absorbance values (190-320 nm) of the same oil
samples were recorded using a UV-Vis spectrophotometer. Prediction models were
constructed according to Partial Least Squares Regression (PLS), and Multiple
Linear Regression (MLR) methods using raw and smoothed spectral data. In these
models, full spectrum (between 200-300 nm), selected wavelengths with SPA-MLR
and selected wavelengths with CARS-PLS were used. Modeling studies were
performed using libPLS and SPA packages in Matlab 7.0 and six separate models
were developed for each dependent variable. Results showed that the estimation
power increases significantly with the selection of the effective wavelengths
and smoothing the spectral data in the generated models. As a result, it has
been understood that the content of fatty acids in maize oil can be reliably
detected by using UV-Vis spectroscopy using effective wavelength selection
methods.
Subjects | Food Engineering |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | March 25, 2017 |
Submission Date | December 26, 2016 |
Published in Issue | Year 2017Volume: 3 Issue: 3 |
Journal is licensed under a
Diamond Open Access refers to a scholarly publication model in which journals and platforms do not charge fees to either authors or readers.
Open Access Statement:
This is an open access journal which means that all content is freely available without charge to the user or his/her institution. Users are allowed to read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts of the articles, or use them for any other lawful purpose, without asking prior permission from the publisher or the author. This is in accordance with the BOAI definition of open access.
Archiving Policy:
Archiving is done according to ULAKBİM "DergiPark" publication policy (LOCKSS).