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    Citas

    Título
    Predicting the physicochemical properties and geographical ORIGIN of lentils using near infrared spectroscopy
    Autor(es)
    Gómez-Sánchez, M.A.
    Pérez-Sánchez, R.
    Revilla Martín, IsabelAutoridad USAL ORCID
    Lastras, C.
    González Martín, María InmaculadaAutoridad USAL ORCID
    Vivar Quintana, Ana MaríaAutoridad USAL ORCID
    Morales Corts, María RemediosAutoridad USAL ORCID
    Palabras clave
    Lentil
    Physicochemical properties
    Calibration
    Protected geographical indication
    NIRS
    Discriminant analysis
    Food analysis
    Food composition
    Lenteja
    Propiedades fisioquímicas
    Calibración
    Indicación geográfica protegida
    Análisis discriminatorio
    Análisis de los alimentos
    Composición de los alimentos
    Clasificación UNESCO
    2302.90 Bioquímica de Alimentos
    3309 Tecnología de Los Alimentos
    Fecha de publicación
    2019
    Editor
    Elsevier
    Citación
    Revilla, I., Lastras, C., González-Martín, M. I., Vivar-Quintana, A. M., Morales-Corts, R., Gómez-Sánchez, M. A., & Pérez-Sánchez, R. (2019). Predicting the physicochemical properties and geographical ORIGIN of lentils using near infrared spectroscopy. Journal of Food Composition and Analysis, 77, 84–90. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2019.01.012
    Resumen
    [EN] Calibration statistical descriptors for both whole and ground lentils using Near Infrared Spectroscopy (NIRS), combined with fiber-optic probe, are presented and discussed. The models were developed for estimating the weight, size, total raw protein, moisture, total fat, total fiber, and ash. Standard methods were used to determine compositional parameters of 42 samples of different varieties of lentils. The calibration curves show a wide range of validity for all parameters. The results showed excellent predictability for the determination of weight, fiber, and ash in whole lentils. However, size, moisture, and total fat were predicted satisfactorily in ground lentils. The total protein content could be predicted for both whole and ground lentils. Moreover, NIRS and Direct Partial Least Squares (DPLS) were used to determine whether a sample of lentils belonged to the Protected Geographical Indication (PGI) “Lenteja de La Armuña” or not. The results showed that 95% of the samples were correctly classified as belonging to a PGI. This result demonstrates that this technique allows the differentiation of samples from nearby regions.
    URI
    https://hdl.handle.net/10366/160023
    ISSN
    0889-1575
    DOI
    10.1016/j.jfca.2019.01.012
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1016/j.jfca.2019.01.012
    Aparece en las colecciones
    • GAPEC. Artículos [71]
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    2019 J FOOD COMPOS ANALYSIS.pdf
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