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Publicações

Detection of melamine and sucrose as adulterants in milk powder using near-infrared spectroscopy with DD-SIMCA as one-class classifier and MCR-ALS as a means to provide pure profiles of milk and of both adulterants with forensic evidence: A short communication

Título
Detection of melamine and sucrose as adulterants in milk powder using near-infrared spectroscopy with DD-SIMCA as one-class classifier and MCR-ALS as a means to provide pure profiles of milk and of both adulterants with forensic evidence: A short communication
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2020
Autores
Mazivila, SJ
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pascoa, RNMJ
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Castro, RC
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ribeiro, DSM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Joao L M Santos
(Autor)
FFUP
Revista
Título: TalantaImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 216
ISSN: 0039-9140
Editora: Elsevier
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00R-XFS
Abstract (EN): The present short communication reports a promising analytical method for authentication of milk based on first-order near-infrared (NIR) spectroscopic data coupled to data driven soft independent modeling of class analogy (DD-SIMCA). This one-class classifier was able to correctly classify all samples of genuine milk powder as members of the target class from samples of milk powder adulterated with melamine and sucrose in a concentration range of 0.8-2% (w/w) and 1-3% (w/w), respectively. Multivariate curve resolution - alternating least-squares (MCR-ALS) was applied as a complementary chemometric model to DD-SIMCA aimed at retrieving pure profiles, allowing to identify the chemical composition of samples properly attributed in the target class or not, providing further investigation from forensic point of view. In order to extend the prime focus of the present report, which was aimed at developing an appropriate chemometric model for authentication purposes, the quantification analysis was also performed. This was done by successful bilinear data decomposition of NIR spectra into pure profiles for the contributing components contained in the system studied (milk and adulterants), allowing to quantify analytes with strong overlapping profiles, even in the presence of an uncalibrated interferent, as demonstrated in this short communication using MCR-ALS under various constraints in order to decrease the rotational ambiguity.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 9
Documentos
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