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使用 PLSR 通过 PCA 引导选择信息丰富的 FTIR 光谱区域以定量黄油中的棕榈油掺假
《Food Analytical Methods》：PCA-Guided Selection of Informative FTIR Spectral Regions for Quantifying Palm Oil Adulteration in Butter Using PLSR
【字体： 大 中 小 】 时间：2026年10月17日 来源：Food Analytical Methods 3.0
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摘要乳脂中的棕榈油掺假是一个重要的真实性问题，需要能够区分化学性质相似的脂质基质的快速分析方法。本研究评估了衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）结合主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）用于定量测定乳脂中的棕榈油。总共研究了 48 个样品，包括纯乳脂、纯
乳脂中的棕榈油掺假是一个重要的真实性问题，需要能够区分化学性质相似的脂质基质的快速分析方法。本研究评估了衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）结合主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）用于定量测定乳脂中的棕榈油。总共研究了 48 个样品，包括纯乳脂、纯棕榈油以及涵盖广泛掺假范围的混合物。PCA 被用作数据驱动的探索工具，以识别有助于区分脂质基质之间差异的光谱区域，突出了 630–930 和 1060–1310 cm?1 区间作为潜在的信息区域。随后使用 36 个校准样品和 12 个预测样品开发了 PLSR 模型，并在不同的光谱预处理条件下进行评估。经过一阶导数预处理的 630–930 cm?1 区域提供了最有前景的定量性能，R2cal = 0.999，RMSEC = 0.637% (w/w)，R2pred = 0.936，RMSEP = 7.485% (w/w)。然而，对个别预测的检查揭示了浓度依赖性变异性，在一些低至中等掺假水平上偏差较大，而在较高水平上通常吻合度更高。使用传统的 σ/斜率方法估计的近似 LOD 和 LOQ 值分别为 0.526 和 1.75% (w/w)，因此应谨慎解释，因为这种计算并未完全考虑到多元预测的不确定性。对纯乳脂和棕榈油的 GC-FID 分析提供了补充的脂肪酸组成信息，支持它们的化学区分，但未作为 FTIR-PLSR 预测的直接验证。总体而言，PCA 引导的 ATR-FTIR-PLSR 方法显示出作为快速无损筛查策略的潜力，用于检测乳脂中的棕榈油掺假；然而，在常规定量应用之前，需要使用更大、独立来源的样品集进行进一步验证，特别是在低掺假水平下。
乳脂中的棕榈油掺假是一个重要的真实性问题，需要能够区分化学性质相似的脂质基质的快速分析方法。本研究评估了衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）结合主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）用于定量测定乳脂中的棕榈油。总共研究了 48 个样品，包括纯乳脂、纯棕榈油以及涵盖广泛掺假范围的混合物。PCA 被用作数据驱动的探索工具，以识别有助于区分脂质基质之间差异的光谱区域，突出了 630–930 和 1060–1310 cm?1 区间作为潜在的信息区域。随后使用 36 个校准样品和 12 个预测样品开发了 PLSR 模型，并在不同的光谱预处理条件下进行评估。经过一阶导数预处理的 630–930 cm?1 区域提供了最有前景的定量性能，R2cal = 0.999，RMSEC = 0.637% (w/w)，R2pred = 0.936，RMSEP = 7.485% (w/w)。然而，对个别预测的检查揭示了浓度依赖性变异性，在一些低至中等掺假水平上偏差较大，而在较高水平上通常吻合度更高。使用传统的 σ/斜率方法估计的近似 LOD 和 LOQ 值分别为 0.526 和 1.75% (w/w)，因此应谨慎解释，因为这种计算并未完全考虑到多元预测的不确定性。对纯乳脂和棕榈油的 GC-FID 分析提供了补充的脂肪酸组成信息，支持它们的化学区分，但未作为 FTIR-PLSR 预测的直接验证。总体而言，PCA 引导的 ATR-FTIR-PLSR 方法显示出作为快速无损筛查策略的潜力，用于检测乳脂中的棕榈油掺假；然而，在常规定量应用之前，需要使用更大、独立来源的样品集进行进一步验证，特别是在低掺假水平下。
