Non-destructive prediction of colour and water-related properties of frozen/thawed beef meat by Raman spectroscopy coupled multivariate calibration

偏最小二乘回归 校准 多元统计 化学 肉牛 均方预测误差 分析化学(期刊) 数学 动物科学 色谱法 统计 生物
作者
Qingmin Chen,Yunfei Xie,Hang Yu,Yahui Guo,Weirong Yao
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:413: 135513-135513 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2023.135513
摘要

Freeze-thaw accelerated the colour deterioration of beef with the increase of colour b* and the decrease of colour a* values (P < 0.05). The maximum exudate loss reached 22 % after the seventh freeze-thaw. A strong correlation between the transversal relaxation time T21 and thawing loss may mean that T21 water contributed to the exudate loss during freeze-thaw. Afterwards, competitive adaptive reweighted sampling-partial least square (CARS-PLS) has the best prediction in thawing loss of frozen/thawed beef with correlation coefficients of prediction (Rp) of 0.971, and root mean square error of prediction (RMSEP) of 1.436. Besides, Uninformative variable elimination-partial least squares (UVE-PLS) showed good prediction effects on colour values (Rp = 0.932 - 0.994) and water content (Rp = 0.928, RMSEP = 0.582) of frozen/thawed beef. Therefore, this work demonstrated that Raman spectroscopy coupled with multivariate calibration has a good ability for non-destructive prediction in colour and water-related properties of frozen/thawed beef.

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
L2r完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
liu发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
N11完成签到,获得积分20
4秒前
北侨发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
海鸥应助zhhong采纳,获得10
5秒前
望江南完成签到,获得积分10
6秒前
向小阳发布了新的文献求助10
8秒前
沙力VAN发布了新的文献求助10
8秒前
烟花应助许文静采纳,获得10
9秒前
无极微光应助11采纳,获得20
10秒前
北侨完成签到,获得积分10
10秒前
羽毛发布了新的文献求助10
10秒前
15秒前
15秒前
16秒前
深情安青应助勤恳的凝云采纳,获得10
16秒前
勤奋的惋庭完成签到,获得积分10
16秒前
快乐尔容完成签到,获得积分20
17秒前
null应助zwq采纳,获得10
22秒前
22秒前
无奈滑板发布了新的文献求助10
22秒前
Ada纾完成签到 ,获得积分10
23秒前
小桃子完成签到,获得积分10
23秒前
於傲松应助畅跑daily采纳,获得10
24秒前
慕青应助小小小罗wy采纳,获得10
27秒前
上官若男应助林深沉采纳,获得10
27秒前
li关闭了li文献求助
28秒前
阳光稀完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
yuxing应助Peissen采纳,获得30
30秒前
顾矜应助向小阳采纳,获得10
30秒前
chenping_an完成签到,获得积分10
31秒前
小小小罗wy完成签到,获得积分10
34秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
34秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
34秒前
34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
AnnualResearch andConsultation Report of Panorama survey and Investment strategy onChinaIndustry 1000
Continuing Syntax 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
简明药物化学习题答案 500
Quasi-Interpolation 400
脑电大模型与情感脑机接口研究--郑伟龙 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 6275669
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8095523
关于积分的说明 16923090
捐赠科研通 5345393
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2841999
邀请新用户注册赠送积分活动 1819287
关于科研通互助平台的介绍 1676519