亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Quality analysis and geographical origin identification of Rosa roxburghii Tratt from three regions based on Fourier transform infrared spectroscopy

主成分分析 线性判别分析 数学 指纹(计算) 傅里叶变换红外光谱 化学 模式识别(心理学) 人工智能 统计 计算机科学 工程类 化学工程
作者
Shuqin Li,Yuemeng Lv,Qingli Yang,Juan Tang,Yue Huang,Haiyan Zhao,Fangyuan Zhao
出处
期刊:Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy [Elsevier BV]
卷期号:297: 122689-122689 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.saa.2023.122689
摘要

The study aimed to provide new information of Rosa roxburghii Tratt (RRT) for the production of functional foods and distinguish the geographical origins of RRT. The nutritional components of RRT from three regions in China, such as vitamin C, polysaccharides, total flavonoids, and total phenolics, and their antioxidant activities were analyzed by one-way ANOVA. The results of Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) combined with principal component analysis (PCA), stepwise linear discriminant analysis (SLDA), k-nearest neighbor (k-NN), and support vector machine (SVM) were used to establish discriminant models to identify the geographical origin of RRT. The results of one-way ANOVA showed that the contents of some nutrients and antioxidant activity were significantly different among RRT from different regions and their FT-IR spectra also showed significant differences. The characteristic fingerprint bands of FT-IR (1679-1618 cm-1and 1520-900 cm-1) closely related to the geographical origins of RRT were screened out. Based on SLDA, a discriminant model was established to realize the classification and identification of RRT from different regions and the correct discrimination rate of the testing sample set obtained with the established model reached 100 %. Geographical factors caused the obvious differences in nutritional components and antioxidant activity in RRT. The characteristic fingerprint bands of RRT obtained with FT-IR could be used to identify the geographical origins of RRT more quickly and accurately.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
成就念芹完成签到,获得积分10
1秒前
颜林林完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
852的应助被vulgar采纳,获得10
2秒前
颜林林发布了新的文献求助10
4秒前
满意的夜柳完成签到,获得积分10
5秒前
Tzzl0226发布了新的文献求助10
6秒前
852的应助被vulgar采纳,获得10
7秒前
晚屿完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
只只完成签到,获得积分10
8秒前
勤奋谷秋完成签到 ,获得积分10
10秒前
vulgar发布了新的文献求助10
14秒前
所所的应助被小宋爱睡觉采纳,获得10
14秒前
儒雅的杨发布了新的文献求助10
14秒前
eily发布了新的文献求助80
16秒前
甜甜的静柏完成签到 ,获得积分10
19秒前
22秒前
24秒前
26秒前
28秒前
NCL发布了新的文献求助10
28秒前
vulgar发布了新的文献求助10
28秒前
殷勤的鸵鸟完成签到,获得积分10
29秒前
31秒前
33秒前
eily发布了新的文献求助30
38秒前
11完成签到 ,获得积分10
39秒前
科研通AI6.2的应助被小野采纳,获得10
40秒前
宠幸发布了新的文献求助10
40秒前
wenyiboy完成签到,获得积分10
40秒前
光亮的成败完成签到,获得积分10
41秒前
花深粥完成签到 ,获得积分10
41秒前
科研通AI6.4的应助被vulgar采纳,获得10
42秒前
希望天下0贩的0的应助被vulgar采纳,获得10
42秒前
45秒前
科研通AI6.4的应助被陶醉的城采纳,获得10
46秒前
科研通AI6.4的应助被陶醉的城采纳,获得10
46秒前
50秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Organizational Behavior 510
Arbitrage Theory in Discrete and Continuous Time 500
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 0-11, 1998-2024 300
2026-2030年中國基因檢測行業市場前瞻與未來投資戰略分析報告 300
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7828004
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9353316
关于积分的说明 20572656
捐赠科研通 7420936
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3335686
关于科研通互助平台的介绍 2480551
邀请新用户注册赠送积分活动 2356205