使用拉曼光谱和PCA肉物种歧视

分化《物种起源》一书的肉及肉类产品被成功执行基于提取脂肪样本使用拉曼光谱和主成分分析(PCA)。提取脂肪样本的获得不同种类的肉(牛、羊、山羊、水牛、猪、鱼、家禽(鸡和火鸡))和他们的香肠产品化验基于拉曼测量他们的脂肪含量。收集到的拉曼数据分析了四级PCA。的不同组合预处理技术(基线校正,不同订单的衍生品,是中心,正常化,平滑,和伸缩)应用于拉曼数据之前创建的模型来提高性能和模型的分解能力。四个不同的PCA模型共有132拉曼数据创建的样本。主成分得分(PC)被用来绘制得分图相同的样品和创建集群肉物种在同一地区。七个物种及其香肠肉产品成功地互相分化根据他们的起源。结果表明,PCA的拉曼光谱的方法是可行的和可用的分析技术测定肉物种的起源在很短的时间(30岁),而无需复杂的色谱分析,免疫或遗传方法和工具,也受过训练的人员。