Assessment oil composition and species discrimination of Brassicas seeds based on hyperspectral imaging and portable near infrared (NIR) spectroscopy tools and chemometrics

Autor(es)

Medeiros, Maria Lucimar da Silva ; Cruz-Tirado, J. P. ; Lima, Adriano Freitas ; Netto, Jose Marcelino de Souza ; Ribeiro, Ana Paula Badan ; Bassegio, Doglas ; Godoy, Helena Teixeira ; Barbin, Douglas Fernandes

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Journal of Food Composition and Analysis; v. 107, p. 11-pg., 2022-04-01.

Resumo

Brassica is a genus of oilseed plants mainly used to produce edible oils, modified lipids, industrial oils, and biofuels. Oil and fatty acid content are the main chemical indicators for Brassicas seed quality (e.g. low content of erucic acid indicate seeds appropriate for food industry, while high contents indicate are suitable in the cosmetic, pharmaceutical and fuel industry). The goal of this work was to implement and compare the portable Near Infrared spectroscopy (NIRS) and NIR-Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) based analytical methods to quantify oil content and fatty acid and classify seeds species. Spectral data was analyzed by non-supervised (principal component analysis, PCA) and supervised (partial least square regression, PLSR, and discriminant analysis, PLS-DA) chemometrics tools in order to generate new prediction models. PLS-DA analysis showed satisfactory discrimination between Brassicas species, with correct classification rate of 94.9 and 100 % for portable NIR spectrometer and NIR-HSI devices, respectively, in external validation. The best prediction models were obtained based on interval selection (iPLS) for erucic acid, MUFAs and PUFAs using NIR-HSI spectra. Although these NIR-HSI models have better results than the NIR spectrometer, both the NIR and NIR-HSI devices could be adapted to quantify the oil content and composition in Brassica seeds, according to the needs of the industry or the consumer. (AU)

• Processo FAPESP: 20/09198-1 - Imagem hiperespectral e inteligência artificial para controle de qualidade de produtos baseados em proteína: isolados, microcápsulas e géis
• Beneficiário: Luis Jam Pier Cruz Tirado
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 14/50951-4 - INCT 2014: Tecnologias Analíticas Avançadas
• Beneficiário: Celio Pasquini
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 15/24351-2 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos
• Beneficiário: Douglas Fernandes Barbin
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Processo FAPESP: 19/06846-5 - Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos
• Beneficiário: Maria Lucimar da Silva Medeiros
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 08/57808-1 - Instituto Nacional de Ciências e Tecnologias Analíticas Avançadas - INCTAA
• Beneficiário: Celio Pasquini
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 18/02500-4 - Análise de alimentos: uma abordagem utilizando imagens NIR
• Beneficiário: Luis Jam Pier Cruz Tirado
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado