MISIR YAĞINDA YAĞ ASİTLERİNİN UV-VIS SPEKTROSKOPİSİ VE KEMOMETRİK YÖNTEMLER YARDIMIYLA TESPİT EDİLMESİ

DETERMINATION OF FATTY ACIDS IN MAIZE OIL USING UV-VIS SPECTROSCOPY AND CHEMOMETRIC TECHNIQUES

Özet

Bu çalışmada ham mısır yağında bazı yağ asitlerinin UVVis spektroskopi yöntemiyle tespitinde kemometrik tekniklerin etkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Araştırmada 50 farklı mısır genotipine ait yağ numunesinde oleik asit, linoleik asit, toplam tekli doymamış yağ asitleri ile toplam çoklu doymamış yağ asitleri belirlenmiştir. Aynı yağ örneklerinin absorbans değerleri (190-320 nm arası) UV-Vis spektrofotometre kullanılarak kayıt edilmiştir. Ham spektrumlar (200-300 nm arası) ve düzleştirme yapılmış spektral veri kullanılarak kısmi en küçük kareler regresyonu (PLS), ve çoklu doğrusal regresyon (MLR) metotlarına göre tahmin modelleri oluşturulmuştur. Bu modellerde PLS ile tam spektrum (200-300 nm arası), Ardışık Projeksiyon Algoritması-Çoklu Doğrusal Regresyon (SPAMLR) ile seçilmiş dalga boyları ve Rekabetçi Uyarlamalı Yeniden Ağırlıklandırılmış Örnekleme-Kısmi En Küçük Kareler (CARS-PLS) ile seçilmiş dalga boyu aralıkları kullanılmıştır. Modelleme çalışmaları Matlab 7.0 programında libPLS ve SPA paketleri yardımıyla gerçekleştirilmiş ve her bir özellik için altışar ayrı model geliştirilmiştir. Araştırma sonuçları; oluşturulan modellerde dalga boyu seçimi ve spektral verinin düzleştirilmesi ile tahmin gücünün önemli şekilde arttığını göstermiştir. Sonuç olarak UV-Vis spektroskopisi kullanarak mısır yağında yağ asitleri içeriğinin etkili dalga boyu seçim yöntemleri kullanılarak güvenilir şekilde tespit edilebileceği anlaşılmıştır

Abstract

In this study, it was aimed to investigate the effect of chemometric techniques on the detection of some fatty acids in crude maize oil by UV-Vis spectroscopy. In the study, oleic acid, linoleic acid, total polyunsaturated fatty acids and total polyunsaturated fatty acids were determined on the oil samples of 50 different maize genotypes. The absorbance values (190-320 nm) of the same oil samples were recorded using a UV-Vis spectrophotometer. Prediction models were constructed according to Partial Least Squares Regression (PLS), and Multiple Linear Regression (MLR) methods using raw and smoothed spectral data. In these models, full spectrum (between 200-300 nm), selected wavelengths with SPA-MLR and selected wavelengths with CARS-PLS were used. Modeling studies were performed using libPLS and SPA packages in Matlab 7.0 and six separate models were developed for each dependent variable. Results showed that the estimation power increases significantly with the selection of the effective wavelengths and smoothing the spectral data in the generated models. As a result, it has been understood that the content of fatty acids in maize oil can be reliably detected by using UV-Vis spectroscopy using effective wavelength selection methods