Resumen

El humedecimiento durante el procesamiento o el almacenamiento puede influir en gran medida en la calidad de las semillas de loto blanco (WLS). En este trabajo se investigó la viabilidad del uso de la espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR) y la quimiometría para la discriminación rápida y no destructiva de las WLS humedecidas. Se recogieron objetos WLS normales ( n = 167 ) y húmedos ( n = 118 ) de cinco zonas productoras principales y se midieron espectros de reflectancia NIR (4000-12000 cm-1) de granos desnudos. Se comparó la influencia de los métodos de preprocesamiento espectral, incluidos el suavizado, la toma de derivadas de segundo orden (D2) y la variante normal estándar (SNV), en el análisis de discriminación por mínimos cuadrados parciales (PLSDA) para seleccionar el método óptimo de preprocesamiento de datos. Se combinó una estrategia de ventana móvil con PLSDA (MWPLSDA) para seleccionar los intervalos de longitud de onda más informativos para la clasificación. Basándose en los intervalos espectrales seleccionados, la sensibilidad, especificidad y precisión fueron de 0,927, 0,950 y 0,937 para SNV-MWPLSDA, respectivamente.

• Materias:Reacciones químicas Análisis cromatográfico Análisis químico Espectroscopia Farmacocinética
• Subjects:Chemical reactions Chromatographic analysis Chemical test Spectroscopy Pharmacokinetics
• Palabras claves:método óptimo de preprocesamiento de datos, espectros de reflectancia nir, intervalos informativos de longitud de onda, métodos de preprocesamiento espectral, variante normal estándar, semillas de loto blanco, mwplsda, plsda, snv, wls
• Keywords:optimal data preprocessing method, nir reflectance spectra, informative wavelength intervals, spectral preprocessing methods, standard normal variate, white lotus seeds, mwplsda, plsda, snv, wls