Research on the rapid and accurate prediction of physical properties of wood using near-infrared (NIR) spectroscopy has attracted recent attention. In this study, partial least squares analysis was performed between NIR spectra and air-dried specific gravity of five domestic conifer species including larch (Larix kaempferi), Korean pine (Pinus koraiensis), red pine (Pinus densiflora), cedar (Cryptomeria japonica), and cypress (Chamaecyparis obtusa). Fifty different lumbers per species were purchased from the five National Forestry Cooperative Federations of Korea. The air-dried specific gravity of 100 knot- and defect-free specimens of each species was determined by NIR spectroscopy in the range of 680-2500 nm. Spectral data preprocessing including standard normal variate, detrend and forward first derivative (gap size = 8, smoothing = 8) were applied to all the NIR spectra of the specimens. Partial least squares analysis including cross-validation (five groups) was performed with the air-dried specific gravity and NIR spectra. When the performance of the regression model was expressed as $R^2$ (coefficient of determination) and root mean square error of calibration (RMSEC), $R^2$ and RMSEC were 0.63 and 0.027 for larch, 0.68 and 0.033 for Korean pine, 0.62 and 0.033 for red pine, 0.76 and 0.022 for cedar, and 0.79 and 0.027 for cypress, respectively. For the calibration model, which contained all species in this study, the $R^2$ was 0.75 and the RMSEC was 0.37.
Discriminant analysis using near infrared spectra derived from Korean Flue-cured(KF) and American Flue-cured(AF), and also Korean Burley(KB) and American Burley(AB) tobacco was done to classify flue-cured and burley tobacco as either grown in Korea or grown in the USA. Samples were scanned in the wavelength of 400 ~ 2500 nm by near infrared analyzer(NIRSystem Co., model 6500). The discrimination equations for flue-cured and burley tobacco were developed using partial least square 2 method in Infrasoft International NIRS 3 software package. KF samples used for the development of the discrimination equations were higher contents of total sugar, crude ash and chlorine, and higher value of leaf density and brightness, but lower contents of nicotine, total nitrogen and ether extracts, and higher value of redness than those of AF samples. KB samples were higher contents of nicotine, crude ash and chlorine, but lower contents of ether extracts and value of brightness than those of AB samples. On 3 dimensional graph drawn with 3 principal component scores calculated with 3 principal component from KF and KB sample spectra, KF sample spectra were significantly different from AF, and also KB sample spectra were significantly different from AB. The discrimination equations of flue-cured and burley were developed with 3 principal component, respectively. The discrimination equations for flue-cured and burley had a standard error of 0.03 and 0.04, and a R2 of 0.88 and 0.84, respectively. The tobacco samples used for the development of discrimination equation were perfectly classified as KF and AF by flue-cured discrimination equation, and also perfectly classified KB and AB by burley discrimination equation, respectively. The correct classification rates of KF and AF samples not used for the development of discrimination equations were 9S % (828 out of 869 samples) and 98 % (98 out of 100 samples) by flue-cured discrimination equations, and KB and AB samples were 94%(345 out of 368 samples) and 100%(42 out of 42 samples) by burley discrimination equations, respectively.
Infrared multiphoton dissociation (IRMPD) spectra of various protonated 1,2-diaminoethane-water clusters DAE-$H^+-(H_2O)_n$ (n = 1-6) were measured in the wavelength range of 3000-3800 $cm^{-1}$. The IRMPD spectra of the well separated ionic clusters were simulated by the MP2 method employing various basis sets. Comparison of the IRMPD spectra with the theory indicates that each cluster may exist as several low-lying conformers, and the sum spectra of the various conformers reveal almost one to one correspondence between theory and experiment. Free N-H and O-H stretches are observed in the ranges of 3400-3500 and 3600-3800 $cm^{-1}$, respectively. The $O-H{\cdots}N$ and $N-H{\cdots}O$ stretches are, however, observed in the broad region of 3000-3600 $cm^{-1}$. The theoretical calculations on DAE-$H^+-(H_2O)_n$ (n = 1-4) show gradual decrease of the average binding energy between DAE-$H^+$ and $H_2O$ as the cluster size increases, attaining the lowest value of 55 kJ/mol when n = 4. We found a low energy barrier of 21 kJ/mol to the isomerization converting the lowest energy cluster of DAE-$H^+-(H_2O)_n$ to the second lowest one.
This study analyzed the effect of organic solvent extractives on the classification of wood species via near-infrared spectroscopy (NIR). In our previous research, five species of Korean softwood were classified into three groups (i.e., Cryptomeria japonica (cedar)/Chamaecyparis obtuse (cypress), Pinus densiflora (red pine)/Pinus koraiensis (Korean pine), and Larix kaempferi (Larch)) using an NIR-based principal component analysis method. Similar tendencies of extractive distribution were observed among the three groups in that study. Therefore, in this study, we qualitatively analyzed extractives extracted by an organic solvent and analyzed the NIR spectra in terms of the extractives' chemical structure and band assignment to determine their effect in more detail. Cedar/cypress showed a similar NIR spectra patterns by removing the extractives at 1695, 1724, and 2291 nm. D-pinitol, which was detected in cedar, contributed to that wavelength. Red pine/Korean pine showed spectra changes at 1616, 1695, 1681, 1705, 1724, 1731, 1765, 1780, and 2300 nm. Diterpenoids and fatty acid, which have a carboxylic group and an aliphatic double bond, contributed to that wavelength. Larch showed a catechin peak in gas chromatography and mass spectroscopy analysis, but it exhibited very small NIR spectra changes. The aromatic bond in larch seemed to have low sensitivity because of the 1st overtone of the O-H bond of the sawdust cellulose. The three groups sorted via NIR spectroscopy in the previous research showed quite different compositions of extractives, in accordance with the NIR band assignment. Thus, organic solvent extractives are expected to affect the classification of wood species using NIR spectroscopy.
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
Milk somatic cell count (SCC) is a recognized indicator of cow health and milk quality. The potential of near infrared (NIR) spectroscopy in the region from 1100 to 2500nm to measure SCC content of cow milk was investigated. A total of 196 milk samples from 7 Holstein cows were collected for 28 days, consecutively, and analyzed for fat, protein, lactose and SCC. Three of the cows were healthy, and the rest had mastitis periods during the experiment. NIR transflectance milk spectra were obtained by the InfraAlyzer 500 spectrophotometer in a wavelength range from 1100 to 2500 nm. The calibration for logSCC was performed using partial least square (PLS) regression and different spectral data pretreatment. The best accuracy of determination was found for equation, obtained using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of calibration was 0.361, calibration coefficient of multiple correlation 0.868, standard error of prediction for independent validation set of samples 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. The accuracy of logSCC determination by NIR spectroscopy would allow health screening of cows, and differentiation between healthy and mastitic milk samples. When the spectral information was studied it has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. In the case of mastitis, when the disease occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk.
Kim, Eun-Ok;Sohn, Mi-Ryeong;Kwon, Young-Kil;Lin, Gou-Lin;Cho, Rae-Kwang
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1529-1529
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2001
The watercore in apple is very important factor in storage and sorting of fruit. Most consumers tend to prefer the apple included watercore in immediately after harvest, however the watercore causes fruit flesh to brown during storage and lose the worth after all. But it is practically impossible to judge to the naked eye whether an apple has watercore or not. Therefore, the rapid, accurate and non-destructive analysis method for discrimination of watercore should be settled without delay. In this study we attempted the discrimination and quantitative analysis of watercore in apple fruit using near-infrared transmittance spectroscopy ‘Fuji’ apple fruits produced in Kyungpook of Korea was used in this experiment. The watercore content in apple was evaluated by graphic treatment of culled slice sections(10 mm). NIR transmittance spectra were collected over the 500 to 1000 nm spectral region with a spectrometer (Sentronic Co., Germany). The calibration models were carried out by partial least squares (PLS) analysis between NIR spectra data of apples and chemical data of watercore content. The spectra were different in absorbance between apple included watercore and not included one. Apple included watercore had higher absorption band than sample not included one at 732 and 820 nm. The calibration model seems to be accurate to predict the watercore content in apple fruit, the correlation coefficient (R) and root mean square error of prediction (RMSEP) were 0.99 and 0.93%, respectively. This result indicates that the PLSR calibration model by using NIR transmittance spectroscopy could be used for discrimination of watercore in apple fruit.
Constituents of several .representative seaweeds, such as wakame Undaria pinnatifida; hijikia Hizikia fusifome; and kombu Laminaria japonica, were found to have fairly large reaction rates determined by quenching experiments of emission spectra in the near-infrared region (1max: 1270 nm) from singlet oxygen (102). Emission spectra of singlet oxygen generated from an aqueous solution of Rose Bengal under irradiation with a green laser (330 nm) were measured by a near-infrared (NIR) emission spectrometer constructed in our laboratory. The quenching experiments were as follows: Intensities of emission spectra were measured in the absence (I0) and in the presence of the seaweed constituents (I): Ratios of I0/I were plotted against every concentration of the quenchers (Stern-Volmer plots) which gives a straight line. The slope of each line gives a kqt value which gives a quenching constant kq value (an antioxidative constant against singlet oxygen) when the t value (half-life time of singlet oxygen in the solvent used) was given. The determined reaction rates are between 103-105 (g/l)-ls-1; the larger ones are as large as that of ascorbic acid, 8.4 ${\times}$ 104 (g/1)-ls-1. Most of these seaweed constituents also showed antioxidative activity against auto-oxidation and superoxide as well as their immunological enhancing activity. These results suggest a possibility that dietary fibers which are supposed to prevent the large-intestine cancer by their physical properties may prevent the cancer, at least in parts, by their chemical, antioxidative activity.
Purpose: This study evaluated the feasibility of a near-infrared spectroscopy technique for the rancidity prediction of soybean oil. Methods: A near-infrared spectroscopy technique was used to evaluate the rancidity of soybean oils which were artificially deteriorated. A soybean oil sample was collected, and the acid values were measured using titrimetric analysis. In addition, the transmission spectra of the samples were obtained for whole test periods. The prediction model for the acid value was constructed by using a partial least-squares regression (PLSR) technique and the appropriate spectrum preprocessing methods. Furthermore, optimal wavelength selection methods such as variable importance in projection (VIP) and bootstrap of beta coefficients were applied to select the most appropriate variables from the preprocessed spectra. Results: There were significantly different increases in the acid values from the sixth days onwards during the 14-day test period. In addition, it was observed that the NIR spectra that exhibited intense absorption at 1,195 nm and 1,410 nm could indicate the degradation of soybean oil. The PLSR model developed using the Savitzky-Golay $2^{nd}$ order derivative method for preprocessing exhibited the highest performance in predicting the acid value of soybean oil samples. onclusions: The study helped establish the feasibility of predicting the rancidity of the soybean oil (using its acid value) by means of a NIR spectroscopy together with optimal variable selection methods successfully. The experimental results suggested that the wavelengths of 1,150 nm and 1,450 nm, which were highly correlated with the largest absorption by the second and first overtone of the C-H, O-H stretch vibrational transition, were caused by the deterioration of soybean oil.
Forsythia Koreana NAKAI씨를 methanol로 추출분리하여 얻은 sapogenin 및 그 유도체들을 mass specta, ultraviolet spectra, infrared spectra, n.m.r spectra 원소분석, 정성실험으로 확인한 결과 ursolic acid임이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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