Resumen

En este trabajo, se combinaron huellas dactilares de espectroscopia de infrarrojo medio y cercano para discriminar simultáneamente 12 famosos tés verdes y caracterizar cuantitativamente sus actividades antioxidantes mediante quimiometría. Se adoptó un método supervisado de reconocimiento de patrones basado en el análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLSDA) para clasificar los 12 famosos tés verdes con diferentes especies y grados de calidad y, a continuación, se empleó una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados ponderados por muestra optimizada (OSWLS-SVM) basada en la optimización de enjambre de partículas para investigar la relación cuantitativa entre sus actividades antioxidantes y las huellas espectrales. Como resultado, 12 famosos tés verdes pueden ser discriminados con una tasa de reconocimiento de 100 y datos MIR o NIR. Sin embargo, en comparación con los datos instrumentales individuales, la fusión de datos fue más adecuada para modelar las actividades antioxidantes de las muestras con un RMSEP de 0,0065. Por último, se evaluó y validó el rendimiento del método propuesto mediante algunos parámetros estadísticos y la prueba de la región de confianza conjunta elíptica (EJCR). Los resultados indican que la fusión de la espectroscopia de infrarrojo medio y cercano sugiere una nueva vía para discriminar las especies y los grados de los tés verdes. Además, el método propuesto también implica otras aplicaciones prometedoras con una calibración multivariante más precisa de las actividades antioxidantes.

• Materias:Análisis cromatográfico Estructura molecular Análisis químico Farmacocinética Voltamperometría
• Subjects:Chromatographic analysis Molecular structure Chemical test Pharmacokinetics Voltammetry
• Palabras claves:tés verdes famosos, actividades antioxidantes, región de confianza conjunta elíptica, análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales, máquina de vectores de apoyo de cuadrados, método supervisado de reconocimiento de patrones, calibración multivariante precisa, datos instrumentales individuales, huellas dactilares de espectroscopia infrarroja, otras aplicaciones prometedoras.
• Keywords:famous green teas, antioxidant activities, elliptical joint confidence region, partial least square discriminant analysis, squares support vector machine, supervised pattern recognition method, accurate multivariate calibration, individual instrumental data, infrared spectroscopy fingerprints, other promising applications