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
2秒前
3秒前
luyue发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
wangzhenghua完成签到 ,获得积分10
5秒前
小深发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
小李完成签到 ,获得积分10
9秒前
科研通AI6.1应助优雅含灵采纳,获得10
9秒前
9秒前
Routine完成签到,获得积分10
10秒前
刘琪琪发布了新的文献求助10
10秒前
张翊心发布了新的文献求助10
12秒前
平常丝完成签到,获得积分0
12秒前
含含含发布了新的文献求助10
14秒前
Rin完成签到,获得积分20
14秒前
21完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
陈志红完成签到,获得积分10
17秒前
NexusExplorer应助eeush采纳,获得10
18秒前
峪星完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
平常丝发布了新的文献求助10
20秒前
小容完成签到,获得积分10
21秒前
紫薯球完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
24秒前
蓝天发布了新的文献求助30
25秒前
单刀赴会完成签到,获得积分10
26秒前
小容发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
桐桐应助小谭采纳,获得10
29秒前
我是老大应助刘琪琪采纳,获得10
29秒前
29秒前
万能图书馆应助Sisyphus采纳,获得10
29秒前
YY发布了新的文献求助10
31秒前
rocio应助liuqi采纳,获得10
32秒前
Lylin发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
爱听歌的寄云完成签到,获得积分0
35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
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Superabsorbent Polymers: Synthesis, Properties and Applications 500
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
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 6351575
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8166110
关于积分的说明 17185335
捐赠科研通 5407678
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862961
邀请新用户注册赠送积分活动 1840536
关于科研通互助平台的介绍 1689577