| dc.contributor | | en-US |
| dc.creator | Cozzolino, Daniel | |
| dc.creator | Restaino, Ernesto | |
| dc.creator | La Manna, Alejandro | |
| dc.creator | Fernandez, Enrique | |
| dc.creator | Fassio, Alberto | |
| dc.date | 2009-04-01 | |
| dc.date.accessioned | 2021-01-18T16:29:09Z | |
| dc.date.available | 2021-01-18T16:29:09Z | |
| dc.identifier | https://www.rcia.uc.cl/index.php/ijanr/article/view/223 | |
| dc.identifier.uri | https://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/161655 | |
| dc.description | 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 espectrofotometría de refl ectancia en el infrarrojo cercano (NIR) en combinación con la quimiometría para discriminar muestras de harinas de pescado, carne y soja. Muestras provenientes de molinos racioneros comerciales fueron leídas en un equipo monocromador NIRS (NIRSystems, Silver Spring, USA) en el rango de longitudes de onda de 400 a 2500 nm, en refl ectancia. Análisis de componentes principales (APC) y de discriminantes utilizando la técnica de los cuadrados mínimos parciales (PLS-DA) fueron usados para clasifi car las muestras de acuerdo a su origen. El método de la validación 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 método PLS-DA. Los resultados obtenidos en este estudio demuestran el potencial uso de la refl ectancia en el infrarrojo cercano combinada con la quimiometría como un método rápido y de bajo costo para clasifi car muestras de harina de pescado, carne y soja. | en-US |
| dc.format | | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Católica de Chile | en-US |
| dc.relation | https://www.rcia.uc.cl/index.php/ijanr/article/view/223/167 | |
| dc.source | International Journal of Agriculture and Natural Resources; Vol 36, No 2 (2009); 209-214 | en-US |
| dc.source | International Journal of Agriculture and Natural Resources; Vol 36, No 2 (2009); 209-214 | es-ES |
| dc.source | 2452-5731 | |
| dc.source | 2452-5731 | |
| dc.subject | | en-US |
| dc.subject | Fishmeal, Glycine max, meat meal, near infrared, principal component analysis, spectroscopy, soya meal, Análisis de componentes principales, espectrofotometría de refl ectancia, infrarrojo cercano, harina de pescado, harina de soja. | en-US |
| dc.title | Usefulness of near infrared refl ectance (NIR) spectroscopy and chemometrics to discriminate between fi shmeal, meat meal and soya meal samples. | en-US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | | en-US |
| dc.type | | es-ES |
