Classification of Hen Eggs by HPLC-UV Fingerprinting and Chemometric Methods

主成分分析 高效液相色谱法 线性判别分析 偏最小二乘回归 色谱法 化学计量学 化学 模式识别(心理学) 人工智能 数学 统计 计算机科学
作者
Guillem Campmajó,Laura Cayero,Javier Saurina,Óscar Núñez
出处
期刊:Foods [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:8 (8): 310-310 被引量:15
标识
DOI:10.3390/foods8080310
摘要

Hen eggs are classified into four groups according to their production method: Organic, free-range, barn, or caged. It is known that a fraudulent practice is the misrepresentation of a high-quality egg with a lower one. In this work, high-performance liquid chromatography with ultraviolet detection (HPLC-UV) fingerprints were proposed as a source of potential chemical descriptors to achieve the classification of hen eggs according to their labelled type. A reversed-phase separation was optimized to obtain discriminant enough chromatographic fingerprints, which were subsequently processed by means of principal component analysis (PCA) and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA). Particular trends were observed for organic and caged hen eggs by PCA and, as expected, these groupings were improved by PLS-DA. The applicability of the method to distinguish egg manufacturer and size was also studied by PLS-DA, observing variations in the HPLC-UV fingerprints in both cases. Moreover, the classification of higher class eggs, in front of any other with one lower, and hence cheaper, was studied by building paired PLS-DA models, reaching a classification rate of at least 82.6% (100% for organic vs. non-organic hen eggs) and demonstrating the suitability of the proposed method.
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