Website: https://vjfc.nifc.gov.vn/
Website: https://vjfc.nifc.gov.vn/
Nghiên cứu này đã phát triển phương pháp phân tích nhanh, đơn giản dựa trên dữ liệu phổ UV-Vis toàn phần kết hợp với học máy để dự đoán hàm lượng các curcuminoid bao gồm curcumin, demethoxycurcumin và bisdemethoxycurcumin trong thân rễ của nghệ vàng. Tổng 79 mẫu thân rễ của nghệ vàng được định lượng bằng HPLC và quét phổ UV-Vis, trong đó 55 mẫu được sử dụng để xây dựng và huấn luyện mô hình còn 24 mẫu được sử dụng để đánh giá độ chính xác cùa mô hình. Nghiên cứu khảo sát bốn thuật toán học máy gồm hai thuật toán hồi quy đa biến tuyến tính – hồi quy thành phần chính (PCR) và hồi quy bình phương tối thiểu từng phần (PLSR), hai thuật toán hồi quy đa biến phi tuyến – mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và rừng ngẫu nhiên (RF). Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đa biến tuyến tính cho khả năng phân tích tốt, thuật toán PCR có hệ số tương quan R2 = 0,957 – 0,982 , căn bậc hai sai số toàn phương trung bình RMSE = 3,086 – 1,295 và thuật toán PLSR có R2 = 0,956 – 0,979, RMSE = 3,116 – 1,139. Tuy nhiên, khi so sánh hàm lượng định lượng bằng HPLC với giá trị dự đoán từ hai mô hình vẫn ghi nhận một số mẫu có sai số tương đối trên 20%. Nghiên cứu này khẳng định dữ liệu phổ UV-Vis và mô hình PLSR hoặc PCR có thể dự đoán hàm lượng curcumin, demethoxycurcumin, bisdemethoxycurcumin trong nghệ một cách nhanh chóng.
Học máy, UV-Vis, curcumin, nghệ.
[1]. D.H Bich, D.Q. Chung, B.X. Chuong, "The medicinal plants and animals in Vietnam," Hanoi for science and technology, vol. 2, pp. 1256, 2006 [in Vietnamese].
[2]. A. M. Araya-Sibaja, F. Vargas-Huertas, S. Quesada et al., “Characterization, antioxidant and cytotoxic evaluation of demethoxycurcumin and bisdemethoxycurcumin from Curcuma longa cultivated in Costa Rica,” Separations, vol. 11, no. 1, pp. 23, 2024.
[3]. V. S. R. Kotra, L. Satyabanta, and T. K. Goswami, “A critical review of analytical methods for determination of curcuminoids in turmeric,” Journal of Food Science and Technology, vol. 56, no. 12, pp. 5153-5166, 2019.
[4]. T. T. Hue, T. T. T. Dung, N. V. Ri et al., “Simultaneous determination of caffeine, theobromine, theophylline in tea using ultraviolet-visible spectroscopy combined with multivariate analysis,” Journal of Analytical Sciences, vol. 24, no. 1, pp. 192-196, 2019 [in Vietnamese].
[5]. A. Alqahtani, T. Alqahtani, A. A. Fatease et al., “Rapid UV-Vis spectrophotometric method aided by firefly-PLS models for the simultaneous quantification of ciprofloxacin, lomefloxacin, and enrofloxacin in their laboratory mixture, dosage forms and water samples: greenness and blueness assessment,” BMC Chemistry, vol. 18, no. 1, 2024.
[6]. R. Khani, R. Rahmanian, and N. V. Motlagh, “UV-Visible spectrometry and multivariate calibration as a rapid and reliable tool for simultaneous quantification of ternary mixture of phenolic acids in fruit juice samples,” Food Analytical Methods, vol. 9, no. 5, pp. 1112-1119, 2016.
[7]. R. Ergon, “Principal component regression (PCR) and partial least squares regression (PLSR),” in Mathematical and Statistical Methods in Food Science and Technology, pp. 143-174, 2013.
[8]. K. Upreti, M. Verma, M. Agrawal et al., “Prediction of mechanical strength by using an artificial neural network and random forest algorithm,” Journal of Nanomaterials, vol. 2022, no. 1, 2022.
[9]. D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Computer Science, vol. 7, 2021.