Usefulness of near infrared reflectance (NIR) spectroscopy and chemometrics to discriminate between fishmeal, meat meal and soya meal samples

D. Cozzolino,E. Restaino,A. Manna,E. Fernández,A. Fassio

Published 2009 in Ciencia E Investigacion Agraria

ABSTRACT

Near infrared refl ectance (NIR) spectroscopy was used in combination with chemometrics to discriminate between fi shmeal, meat meal and soya meal samples. Samples were obtained from commercial feed mills and scanned in the NIR region (1100 - 2500 nm) in a monochromator instrument in refl ectance mode. Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis were used to classify samples based on their NIR spectra. Full cross-validation was used in the development of classifi cation models. Partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) correctly classifi ed 85.7% of the fi shmeal samples and 100% of the meat meal and soya meal samples. These results demonstrate the usefulness of NIR spectra combined with chemometrics as an objective and rapid method to classify fi shmeal, meat meal and soya meal samples. NIR spectroscopic methods can be easily implemented in food mills and may be most useful for initial screening at early stages in the food production chain, enabling more costly methods to be used selectively for suspected specimens. El objetivo de este trabajo fue investigar el uso de la espectrofotometria de refl ectancia en el infrarrojo cercano (NIR) en combinacion con la quimiometria para discriminar muestras de harinas de pescado, carne y soja. Muestras provenientes de molinos racioneros comerciales fueron leidas en un equipo monocromador NIRS (NIRSystems, Silver Spring, USA) en el rango de longitudes de onda de 400 a 2500 nm, en refl ectancia. Analisis de componentes principales (APC) y de discriminantes utilizando la tecnica de los cuadrados minimos parciales (PLS-DA) fueron usados para clasifi car las muestras de acuerdo a su origen. El metodo de la validacion cruzada fue utilizado para validar los modelos. El 85,7% de las muestras de harina de pescado y el 100 % de las muestras de carne y soja fueron correctamente clasifi cados usando el metodo PLS-DA. Los resultados obtenidos en este estudio demuestran el potencial uso de la refl ectancia en el infrarrojo cercano combinada con la quimiometria como un metodo rapido y de bajo costo para clasifi car muestras de harina de pescado, carne y soja.

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