Classification of Vegetable Oils by Principal Component Analysis of FTIR Spectra

Rusak, David A.; Brown, L; Martin, Scott D.

doi:10.1021/ed080p541

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“…Infrared (IR) spectroscopy is also known as a very helpful way to study lipid degradation under oxidative conditions [113], particularly since it is an easy, rapid, economical and non- IR has been applied to measure the peroxide value in oxidized lipids [115] and differences were found in the IR spectra of fresh and aged oils [116,117]; so IR spectra can be used to characterize the aging of various edible oils [118][119][120][121][122]. The investigation of the FTIR spectra of the treated oils revealed that the microwave heating of oils [123] caused significant changes in the intensities of their absorption bands and produced no shifts in the position of the bands.…”

Section: Infrared Spectroscopymentioning

confidence: 99%

A review of analytical methods measuring lipid oxidation status in foods: a challenging task

Barriuso

Astiasarán

Ansorena

2012

Eur Food Res Technol

268

220

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Lipid oxidation analysis in food samples is a relevant topic since compounds generated in the process are related to undesirable sensory and biological effects. As the process is complex and depends on the type of lipid substrate, oxidation agents and environmental factors, proper measurement of lipid oxidation remains a challenging task. A great variety of methodologies have been developed and implemented so far, both for determining primary oxidation products and secondary oxidation products. Most common methods and classical procedures are described, including peroxide value, TBARS analysis and chromatography. Some other methodologies such as chemiluminescence, fluorescence emission, Raman spectroscopy, infrared spectroscopy or magnetic resonance, provide interesting and promising results, so attention must be paid to these alternative techniques in the area of food lipid oxidation analysis.

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Section: Infrared Spectroscopymentioning

confidence: 99%

A review of analytical methods measuring lipid oxidation status in foods: a challenging task

Barriuso

Astiasarán

Ansorena

2012

Eur Food Res Technol

268

220

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“…Para fazer a correção, o método MSC assume que cada espectro é determinado pelas características químicas da amostra somadas às características físicas indesejadas. A Equação 6 descreve o princípio de funcionamento do MSC: (6) onde: x ik (original) e x ik (transformado) são os valores de absorbância antes e depois de correção com o MSC em k comprimentos de onda; a i e b i são constantes estimadas a partir de uma regressão em mínimos quadrados de um espectro individual x ik contra um espectro médio do conjunto de calibração em todos os comprimentos de onda ou em um subconjunto, seguindo a Equação 7:…”

Section: (4)unclassified

“…Na calibração multivariada, busca-se estabelecer um modelo que relacione uma série de medidas (químicas ou espectrais) realizadas em amostras com uma determinada propriedade (concentração, por exemplo). Na literatura podem ser encontrados diversos experimentos didáticos em calibração multivariada, 2-4 reconhecimento de padrões 5,6 e planejamento de experimentos. 7 A análise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA) é um dos métodos mais importantes utilizados na Quimiometria e é a base para diversos métodos de reconhecimento de padrões, classificação e calibração multivariada.…”

Section: Introductionunclassified

“…al. 6 apresentaram uma proposta de experimento didático para Quimiometria utilizando óleos vegetais comestíveis, PCA e FTIR, entretanto, não foram explorados conceitos sobre os cálculos envolvidos na aplicação da PCA e utilização de softwares quimiométricos. Assim, este trabalho pretende ser um tutorial, com o objetivo de enfatizar conceitos básicos de Quimiometria, tratamento prático do conjunto de dados no ambiente computacional Matlab, explorando os comandos básicos para a aplicação e entendimento da PCA por iniciantes, devido à escassez deste tipo de abordagem na literatura.…”

Section: Introductionunclassified

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Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I

Souza¹,

Poppi²

2012

Quím. Nova

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Recebido em 15/2/11; aceito em 6/6/11; publicado na web em 22/7/11 TEACHING EXPERIMENT OF CHEMOMETRICS FOR EXPLORATORY ANALYSIS OF EDIBLE VEGETABLE OILS BY MID INFRARED SPECTROSCOPY AND PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS: A TUTORIAL, PART I. This manuscript aims to show the basic concepts and practical application of Principal Component Analysis (PCA) as a tutorial, using Matlab or Octave computing environment for beginners, undergraduate and graduate students. As a practical example it is shown the exploratory analysis of edible vegetable oils by mid infrared spectroscopy.Keywords: principal component analysis; infrared spectroscopy; edible oils. INTRODUÇÃOA Quimiometria envolve a aplicação de métodos matemáticos, estatísticos e computacionais para investigar, interpretar, classificar e fazer previsão de conjuntos de dados de interesse químico, sendo atualmente considerada como uma disciplina da Química e inserida na grade curricular de diversos cursos de graduação e de pós-graduação em universidades brasileiras. 1Dentre as diversas subáreas da Quimiometria pode-se destacar o planejamento de experimentos, o reconhecimento de padrões e a calibração multivariada. Na área de planejamento de experimentos busca-se encontrar quais as variáveis que mais afetam um determinado processo, assim como a interação entre elas. No reconhecimento de padrões, a partir de uma vasta gama de informações (medidas químicas ou espectrais, por exemplo) sobre uma série de objetos, pretende-se encontrar agrupamentos de amostras (objetos) que são similares entre si e, assim, detectar tendências nos dados. Na calibração multivariada, busca-se estabelecer um modelo que relacione uma série de medidas (químicas ou espectrais) realizadas em amostras com uma determinada propriedade (concentração, por exemplo). Na literatura podem ser encontrados diversos experimentos didáticos em calibração multivariada, 2-4 reconhecimento de padrões 5,6 e planejamento de experimentos. 7A análise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA) é um dos métodos mais importantes utilizados na Quimiometria e é a base para diversos métodos de reconhecimento de padrões, classificação e calibração multivariada. Normalmente, a PCA é utilizada com o objetivo de visualizar a estrutura dos dados, encontrar similaridades entre amostras, detectar amostras anômalas (outliers) e reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados.8 A análise exploratória através da PCA é largamente empregada em Quimiometria 9-11 tendo cada vez mais novos usuários do meio acadêmico (alunos de graduação, pós-graduação e pesquisadores) e da indústria interessados na sua utilização. Contudo, esses novos usuários estão sujeitos a limitações iniciais no estudo da Quimiometria devido à falta de conhecimento teórico prévio e habilidade de operação de softwares e ambientes computacionais indispensáveis a sua aplicação. Em geral, os artigos científicos e os livros da área apresentam a teoria e aplicação da PCA, entretanto, sua abordagem na utilização dos ambientes computacionais empregados é muito...

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“…Analysis of the collected data can be done using univariate or selective group frequency assignments or by means of multivariate statistical methods of analysis such as Principal component analysis (PCA). Martin et al [2] used FTIR and covariance-PCA to classify vegetable oils. Kraft et al [3] used first derivatives of normalized spectra to classify different polymers using spectral imaging in an online process.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Analysis of ATR-FTIR Absorption-Reflection Data from 13 Polymeric Fabric Materials Using Chemometrics

Pumure¹,

Ford²,

Shannon³

et al. 2015

AJAC

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We used both correlation and covariance-principal component analysis (PCA) to classify the same absorption-reflectance data collected from 13 different polymeric fabric materials that was obtained using Attenuated Total Reflectance-Fourier Transform Infrared spectroscopy (ATR-FTIR). The application of the two techniques, though similar, yielded results that represent different chemical properties of the polymeric substances. On one hand, correlation-PCA enabled the classification of the fabric materials according to the organic functional groups of their repeating monomer units. On the other hand, covariance-PCA was used to classify the fabric materials primarily according to their origins; natural (animal or plant) or synthetic. Hence besides major chemical functional groups of the repeat units, it appears covariance-PCA is also sensitive to other characteristic chemical (inorganic and/or organic) or biochemical material inclusions that are found in different samples. We therefore recommend the application of both covariance-PCA and correlation-PCA on datasets, whenever applicable, to enable a broader classification of spectroscopic information through data mining and exploration.

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Classification of Vegetable Oils by Principal Component Analysis of FTIR Spectra

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A review of analytical methods measuring lipid oxidation status in foods: a challenging task

A review of analytical methods measuring lipid oxidation status in foods: a challenging task

Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I

Analysis of ATR-FTIR Absorption-Reflection Data from 13 Polymeric Fabric Materials Using Chemometrics

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