| Texto completo | |
| Autor(es): |
Cruz-Tirado, J. P.
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Vieira, Matheus Silva dos Santos
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Ferreira, Ramon Sousa Barros
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Amigo, Jose Manuel
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Batista, Eduardo Augusto Caldas
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Barbin, Douglas Fernandes
Número total de Autores: 6
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY; v. 329, p. 10-pg., 2024-12-22. |
| Resumo | |
The unique fatty acid composition of BSF larvae oil makes it suitable for various applications, including use in animal feed, aquaculture, biodiesel production, biomaterials, and the food industry. Determination of BSF larvae composition usually requires analytical methods with chemicals, thus needing emerging techniques for fast characterization of its composition. In this study, Near Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) (928-2524 nm) coupled with chemometrics was applied to predict the lipid content and fatty acid composition in intact black soldier fly (BSF) larvae. Partial Least Squares Regression (PLSR) and Support Vectors Machine Regression (SVMR) models, combined with two variable selection methods, Interval Partial Least Squares (iPLS) and Bootstrapping Soft Shrinkage (BOSS), were compared. PLSR reached a good performance to predict myristic acid with Root Mean Square Error in prediction (RMSEP) = 0.45%, while SVMR reached values of Ratio to Prediction Deviation (RPD) > 3 to predict total lipid content, lauric acid, myristic acid, palmitic acid and oleic acid. In addition, selecting wavelength by BOSS improved PLSR models (6-15% increases in RPD), while iPLS improved SVMR model to predict palmitic acid (16 % increases in RPD). The study emphasizes the advantages of NIR-HSI as a non-invasive, rapid method for lipid and fatty acid quantification, which can be highly valuable for in-dustrial applications such as monitoring BSF larvae feeding systems to ensure high-quality oil production. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 23/11773-2 - Detecção de pó à base de insetos em alimentos em pó à base de plantas por espectroscopia e imagem hiperespectral combinada com quimiometria |
| Beneficiário: | Luis Jam Pier Cruz Tirado |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 22/07725-0 - Desenvolvimento e validação de modelos preditivos baseados em um espectrômetro portátil e imagem hiperspectral NIR e machine learning para previsão da composição de larvas de mosca soldado negro (Hermetia illucens) |
| Beneficiário: | Matheus Silva dos Santos Vieira |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Processo FAPESP: | 23/07385-7 - Aplicações de visão artificial para análise de novas fontes de alimentos |
| Beneficiário: | Douglas Fernandes Barbin |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 24/12932-0 - Recuperando compostos fenólicos e selênio do farelo da castanha do Brasil usando solventes verdes emergentes: estudo de triagem computacional, otimização e citotoxicidade dos extratos |
| Beneficiário: | Ramon Sousa Barros Ferreira |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Fixação de Jovens Doutores |
| 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: | 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: | 08/57808-1 - Instituto Nacional de Ciências e Tecnologias Analíticas Avançadas - INCTAA |
| Beneficiário: | Celio Pasquini |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 14/50951-4 - INCT 2014: Tecnologias Analíticas Avançadas |
| Beneficiário: | Celio Pasquini |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |