Synchronous Fluorescence Spectroscopy Method based on Chemometrics: Authentication of Extra Virgin Olive Oils Harvested in Mut (Mersin) Region and Refined Edible Oils

Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Pub Date : 2023-12-31 DOI:10.47112/neufmbd.2023.25

Fatma Nur Arslan, İsmail Varli

{"title":"Synchronous Fluorescence Spectroscopy Method based on Chemometrics: Authentication of Extra Virgin Olive Oils Harvested in Mut (Mersin) Region and Refined Edible Oils","authors":"Fatma Nur Arslan, İsmail Varli","doi":"10.47112/neufmbd.2023.25","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu çalışma, Mut (Mersin) bölgesinden iki farklı hasat döneminde (2019 ve 2020 Ekim) elde edilen ekstra saf sızma zeytinyağı (VOO) ve farklı markalara ait rafine yemeklik yağ numunelerinde tağşiş/sahtecilik durumu hakkında fikir edinmeyi amaçlamaktadır. Araştırmayı gerçekleştirmek için senkron floresans (SyF) spektroskopisine dayalı analitik yaklaşım, PCA ve SIMCA kemometrik veri analiz yöntemi ile kullanılmıştır. SyF verileri 200–800 nm emisyon bölgesinde elde edilmiş ve uyarma/emisyon monokromatörleri senkronize şekilde kullanılmıştır. Saf VOO ve farklı türdeki yağ numuneleri için elde edilen veriler; PCA ve SIMCA çok değişkenli veri modellemeleri ile analiz edilmiştir. Elde edilen PCA skor grafiklerinde; yağ türlerinin ve farklı hasat zamanlarına ait zeytinyağı örneklerinin sınıflandırma yeteneğinin oldukça yüksek olduğu; SIMCA modellemelerinde ise VOO numunelerinin diğer yağ türlerinden %100 farklı bir grupta sınıflandırılabildiği tespit edilmiştir. Sonuç olarak SyF spektroskopisi kemometrik analiz yöntemleri ile birleştirildiğinde hız ve maliyet açısından oldukça avantajlı bir yöntem olup, zahmetli numune ön işlemleri ve kimyasal kullanımını ortadan kaldırarak büyük kolaylık sağlamaktadır.","PeriodicalId":184558,"journal":{"name":"Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi","volume":"53 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47112/neufmbd.2023.25","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Bu çalışma, Mut (Mersin) bölgesinden iki farklı hasat döneminde (2019 ve 2020 Ekim) elde edilen ekstra saf sızma zeytinyağı (VOO) ve farklı markalara ait rafine yemeklik yağ numunelerinde tağşiş/sahtecilik durumu hakkında fikir edinmeyi amaçlamaktadır. Araştırmayı gerçekleştirmek için senkron floresans (SyF) spektroskopisine dayalı analitik yaklaşım, PCA ve SIMCA kemometrik veri analiz yöntemi ile kullanılmıştır. SyF verileri 200–800 nm emisyon bölgesinde elde edilmiş ve uyarma/emisyon monokromatörleri senkronize şekilde kullanılmıştır. Saf VOO ve farklı türdeki yağ numuneleri için elde edilen veriler; PCA ve SIMCA çok değişkenli veri modellemeleri ile analiz edilmiştir. Elde edilen PCA skor grafiklerinde; yağ türlerinin ve farklı hasat zamanlarına ait zeytinyağı örneklerinin sınıflandırma yeteneğinin oldukça yüksek olduğu; SIMCA modellemelerinde ise VOO numunelerinin diğer yağ türlerinden %100 farklı bir grupta sınıflandırılabildiği tespit edilmiştir. Sonuç olarak SyF spektroskopisi kemometrik analiz yöntemleri ile birleştirildiğinde hız ve maliyet açısından oldukça avantajlı bir yöntem olup, zahmetli numune ön işlemleri ve kimyasal kullanımını ortadan kaldırarak büyük kolaylık sağlamaktadır.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

基于化学计量学的同步荧光光谱法：穆特（梅尔辛）地区收获的特级初榨橄榄油和精炼食用油的鉴定

本研究旨在深入了解穆特（梅尔辛）地区在两个不同收获期（2019 年 10 月和 2020 年 10 月）获得的不同品牌特级初榨橄榄油（VOO）和精炼食用油样品的掺假/造假情况。研究采用了基于同步荧光（SyF）光谱、PCA 和 SIMCA 化学计量数据分析方法的分析方法。同步荧光光谱数据采集于 200-800 nm 发射区域，激发/发射单色器同步使用。采用 PCA 和 SIMCA 多变量数据建模法分析了纯 VOO 和不同类型油样的数据。从 PCA 得分图中可以发现，油的类型和不同收获时间的橄榄油样品的分类能力相当高；在 SIMCA 建模中，可以确定 VOO 样品可以归入一个与其他类型油 100%不同的组别。总之，SyF 光谱法与化学计量学分析方法相结合，在速度和成本方面都很有优势，而且省去了费力的样品预处理和化学试剂的使用，提供了极大的便利。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

自引率

0.00%

发文量