Monitoring the freshness of pork during storage via near-infrared spectroscopy based on colorimetric sensor array coupled with efficient multivariable calibration

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作者
Wei Wang,Huanhuan Li,Suleiman A. Haruna,Jizhong Wu,Quansheng Chen
出处
期刊:Journal of Food Composition and Analysis [Elsevier BV]
卷期号:113: 104726-104726 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.jfca.2022.104726
摘要

The quality of pork meat is vital since it is one of the most essential sources of proteins and other nutrients. Near-infrared spectroscopy via colorimetric sensor array (NIRS-CSA) technology as a novel approach combined with multivariate calibrations was proposed to quantitatively evaluate total volatile basic nitrogen (TVB-N) as an indicator of freshness in pork. Using nine chemoselective dyes, the CSA was initially fabricated. The synergy interval-partial least squares (Si-PLS) was applied to select optimum variable intervals. Thereafter, different variable selection algorithms were executed, evaluated and compared. By utilizing 61 variables (7.73% of the Si-PLS variables), the synergy interval- competitive adaptive reweighted sampling-partial least squares (Si-CARS-PLS) model yielded preeminent performance with Rp = 0.9850, RMSEP = 0.7148, and RPD = 6.00. Therefore, this study discovered that combining NIRS-CSA with Si-CARS-PLS as efficient variable selection algorithm could be employed as a fast and cheap strategy for assessing the freshness of pork meat during storage. • The colorimetric sensor array was fabricated using nine chemically sensitive dyes. • TVB-N was satisfactorily measured and predicted by the NIRS-CSA. • The different variables selection based PLS improved modeling performances. • The Si-CARS-PLS model was optimum for TVB-N prediction.
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