Método basado en espectroscopía Raman y regresión de mínimos cuadrados parciales para predecir la autenticidad de miel de abeja

• Autores: José Antonio Blas Matienzo
• Localización: Agroindustrial Science, ISSN-e 2226-2989, Vol. 11, Nº. 2 (mayo-agosto), 2021, págs. 169-173
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Method based onRaman spectroscopy and partial least squares regressionto predict the authenticity of bee honey
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    Esta investigación tuvo como objetivo establecer un modelo matemático, haciendo uso de información espectral Raman y el algoritmo regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), para pronosticar el porcentaje de adulteración de la miel de abeja por jarabe de azúcar. El modelo de regresión obtenido puede ser usado para identificar muestras que presenten jarabe de azúcar en miel de abeja en concentraciones en el rango del 10% al 50% (v/v). Se utilizó el método de la validación cruzada con la estrategia de dejar una muestra fuera. El intervalo que resultó optimo es el rango de numero de onda de 643 - 770 cm-1. El modelo de regresión lineal obtenido presenta coeficiente de correlación múltiple de 99,87%, valor mínimo de suma de cuadrados del error residual pronosticado (PRESS) de 551,26 y el valor del estadístico F, 43,65 nos permite establecer que si existe una relación lineal significativa entre las intensidades Raman y los valores de las concentraciones de jarabe de azúcar en la mezcla. El valor del nivel crítico p= 0,022 indica que, si existe una relación lineal significativa, y, por tanto, que el hiperplano definido por la ecuación de regresión ofrece un buen ajuste. Esta investigación reporta un nuevo método analítico para la determinación cuantitativa del porcentaje de pureza de la miel de abeja adulterado por jarabe de azúcar.

  • English

    This research aimed to establish a mathematical model, using Raman spectral information and the partial least squares regression algorithm (PLS), to predict the percentage of adulteration of bee honey by sugar syrup. The regression model obtained can be used to identify samples that show sugar syrup in bee honey in concentrations ranging from 10% to 40% (v/ v). The cross-validation method was used with the strategy of leaving a sample out. The interval that was optimal is the wave number range of 643-770 cm-1. The linear regression model obtained has a multiple correlation coefficient of 99.87%, minimum sum of squares of the predicted residual error (PRESS) of 551.26 and the value of the F statistic, 43.65 allows us to establish that there is a relationship linear significance between Raman intensities and the values of sugar syrup concentrations in the mixture. The value of the critical level p = 0.022 indicates that there is a significant linear relationship, and therefore, that the hyperplane defined by the regression equation offers a good fit.This research reports a new analytical method for the quantitative determination of the purity percentage of honey adulterated by sugar syrup.