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中国、ベトナム、インドのイネサンプルの地理的識別のための揮発性有機化合物のメタボロームフィンガープリンティング
Metabolomic fingerprinting of volatile organic compounds for the geographical discrimination of rice samples from China, Vietnam and India.
PMID: 32688177 DOI: 10.1016/j.foodchem.2020.127553.
抄録
米は人間の栄養にとって最も重要な穀物の一つであり、世界人口の半分の人にとって基本的な主食となっています。誤解を招く情報や詐欺から消費者を守るためにも、コメの地理的起源を真正性の観点から評価することは大きな関心事である。本研究では、中国、インド、ベトナムの米サンプルを識別するための揮発性有機化合物(VOCs)プロファイルを特徴づけるためのヘッドスペースガスクロマトグラフィー質量分析(HS-GC-MS)戦略について説明します。偏最小二乗判別分析(PLS-DA)モデルは、中国、インド、ベトナムのコメ試料について良好な判別性(R=0.98182, Q=0.9722, Accuracy=1.0)を示した。さらに、Data-Driven Soft Independent Modelling of Class Analogy (DD-SIMCA)とK-nearest Neighborを用いた分析では、サンプルの原産地の識別において、特異度100%、精度100%の良好な結果が得られた。本研究では、VOCフィンガープリンティングが米の地理的原産地を特定するための非常に効率的なアプローチであることを確立した。
Rice is one of the most important cereals for human nutrition and is a basic staple food for half of the global population. The assessment of rice geographical origins in terms of its authenticity is of great interest to protect consumers from misleading information and fraud. In the present study, a head space gas chromatography mass spectrometry (HS-GC-MS) strategy for characterising volatile organic compounds (VOCs) profiles to distinguish rice samples from China, India and Vietnam is described. Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA) model exhibited a good discrimination (R = 0.98182, Q = 0.9722, and Accuracy = 1.0) for rice samples from China, India and Vietnam. Moreover, Data-Driven Soft Independent Modelling of Class Analogy (DD-SIMCA) and K-nearest neighbors shown good specificity 100% and accuracy 100% in identifying the origin of samples. The present study established VOC fingerprinting as a highly efficient approach to identify the geographical origin of rice.
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