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dc.contributor.author
Gagneten, Maite
dc.contributor.author
Buera, Maria del Pilar
dc.contributor.author
Rodríguez, Silvio David
dc.date.available
2021-11-03T12:08:38Z
dc.date.issued
2020-10
dc.identifier.citation
Gagneten, Maite; Buera, Maria del Pilar; Rodríguez, Silvio David; Evaluation of SIMCA and PLS algorithms to detect adulterants in canola oil by FT‐IR; Wiley Blackwell Publishing, Inc; International Journal of Food Science and Technology; 10-2020; 1-19
dc.identifier.issn
0950-5423
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/145797
dc.description.abstract
Adulteration of canola oil with four potential edible oils was analysed using FT‐IR and chemometric methods. The adulterants (corn, peanut, soybean, and sunflower oils) were studied in four different proportions (canola oil + adulterant oils: 90+10, 95+5, 98+2 and 99+1 in volume). Excellent classification results were obtained when multi‐class approaches were performed with a maximum error of 3%, using 1630 or 16 wavenumbers as variables. In the case of one‐class approaches, the selection of variables (16 wavenumbers) was necessary, improving the classification error to 5%. The differences observed using the different methods were related to the nature of each model depending on how the boundaries are set in each of them, responding either to a PCA‐based or PLS‐based algorithm.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Wiley Blackwell Publishing, Inc
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
canola oil
dc.subject
FT-IR
dc.subject
chemometric analysis
dc.subject
food adulteration
dc.subject
SIMCA
dc.subject
PLS-DA
dc.subject
OC-PLS
dc.subject.classification
Química Analítica
dc.subject.classification
Ciencias Químicas
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Evaluation of SIMCA and PLS algorithms to detect adulterants in canola oil by FT‐IR
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-09-07T18:25:28Z
dc.journal.pagination
1-19
dc.journal.pais
Reino Unido
dc.description.fil
Fil: Gagneten, Maite. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Industrias. Instituto de Tecnología de Alimentos y Procesos Quimicos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Tecnología de Alimentos y Procesos Quimicos.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Buera, Maria del Pilar. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Industrias. Instituto de Tecnología de Alimentos y Procesos Quimicos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Tecnología de Alimentos y Procesos Quimicos.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rodríguez, Silvio David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Biodiversidad y Biología Experimental y Aplicada. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Biodiversidad y Biología Experimental y Aplicada; Argentina
dc.journal.title
International Journal of Food Science and Technology
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1111/IJFS.14866
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ifst.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/ijfs.14866
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