Reliable Discrimination of Green Coffee Beans Species: A Comparison of UV-Vis-Based Determination of Caffeine and Chlorogenic Acid with Non-Targeted Near-Infrared Spectroscopy

绿原酸 小粒咖啡 光谱学 咖啡因 近红外光谱 紫外可见光谱 化学 生咖啡 咖啡豆 中粒咖啡 线性判别分析 咖啡 食品科学 分析化学(期刊) 植物 色谱法 生物 数学 物理 有机化学 统计 量子力学 神经科学 内分泌学
作者
Adnan Adnan,Marcel Naumann,Daniel Mörlein,Elke Pawelzik
出处
期刊:Foods [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:9 (6): 788-788 被引量:17
标识
DOI:10.3390/foods9060788
摘要

Species adulteration is a common problem in the coffee trade. Several attempts have been made to differentiate among species. However, finding an applicable methodology that would consider the various aspects of adulteration remains a challenge. This study investigated an ultraviolet-visible (UV-Vis) spectroscopy-based determination of caffeine and chlorogenic acid contents, as well as the applicability of non-targeted near-infrared (NIR) spectroscopy, to discriminate between green coffee beans of the Coffea arabica (Arabica) and Coffea canephora (Robusta) species from Java Island, Indonesia. The discrimination was conducted by measuring the caffeine and chlorogenic acid content in the beans using UV-Vis spectroscopy. The data related to both compounds was processed using linear discriminant analysis (LDA). Information about the diffuse reflectance (log 1/R) spectra of intact beans was determined by NIR spectroscopy and analyzed using multivariate analysis. UV-Vis spectroscopy attained an accuracy of 97% in comparison to NIR spectroscopy's accuracy by selected wavelengths of LDA (95%). The study suggests that both methods are applicable to discriminate reliably among species.

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
苹果姐完成签到 ,获得积分10
刚刚
2秒前
ZZzz完成签到 ,获得积分10
2秒前
lu2025发布了新的文献求助10
4秒前
童123完成签到,获得积分10
4秒前
细心的听南完成签到 ,获得积分10
6秒前
JingMa发布了新的文献求助10
9秒前
六个核桃完成签到,获得积分10
10秒前
无花果应助lu2025采纳,获得10
12秒前
翊然甜周完成签到,获得积分10
14秒前
诺亚方舟哇哈哈完成签到 ,获得积分0
15秒前
15秒前
刀刀完成签到,获得积分20
16秒前
Xulyun完成签到 ,获得积分10
17秒前
U2完成签到,获得积分10
17秒前
Ausna发布了新的文献求助10
19秒前
深情安青应助项人采纳,获得10
21秒前
Juanjuan完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
22秒前
哈基米应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
只争朝夕应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
24秒前
24秒前
24秒前
24秒前
滴滴滴完成签到,获得积分10
24秒前
十月完成签到 ,获得积分10
26秒前
dido完成签到,获得积分10
26秒前
arniu2008发布了新的文献求助10
28秒前
缥缈凡旋完成签到,获得积分10
29秒前
Ausna完成签到,获得积分10
30秒前
含蓄思柔完成签到,获得积分10
31秒前
zzz完成签到,获得积分10
32秒前
yiiiping完成签到,获得积分10
32秒前
傅荣轩完成签到,获得积分0
33秒前
35秒前
35秒前
wlei完成签到,获得积分10
37秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6359032
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8173002
关于积分的说明 17212025
捐赠科研通 5414024
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865338
邀请新用户注册赠送积分活动 1842737
关于科研通互助平台的介绍 1690836