Določanje kakovosti maščob v prašičjem mesu in slanini z bližnjo infrardečo spektroskopijoJurkovič, Valerija (Avtor) Prevolnik Povše, Maja (Mentor) Čandek Potokar, Marjeta (Komentor) NIR-spektroskopijamaščobnokislinska sestavamesoslaninaprašičiPreučevali smo točnost napovedovanja maščobnokislinske sestave maščobnega ter mišičnega tkiva z bližnjo infrardečo (NIR) spektroskopijo. Modele za napovedovanje smo razvili na osnovi spektrov vzorcev maščobnega in mišičnega tkiva ter referenčnih vrednosti kemijske analize za posamezne maščobne kisline (MK) in skupine MK (nasičene ̶ NMK, enkrat nenasičene ̶̶ ENMK, večkrat nasičene ̶ VNMK, n-3 in n-6 VNMK). Za napovedovanje smo uporabili laboratorijski NIR-spektrometer (model NIR System 6500) ter območje valovnih dolžin od 400 do 2500 nm. Vzorce maščobnega tkiva smo posneli v intaktni, vzorce mišic pa v homogenizirani obliki. Kakovost umeritvenih enačb smo ovrednotili s pomočjo parametrov standardna napaka kalibracije (seC), standardna napaka navzkrižne validacije (seCV), determinacijski koeficient kalibracije (R2C) in navzkrižne validacije (R2CV) ter parametrom RPD (razmerje med standardnim odklonom referenčnih vrednosti in seCV). Za zanesljive napovedi mora RPD presegati 3,0, vrednosti RPD med 2,0 in 3,0 pa kažejo na uporabnost enačb za grobo spremljanje. Rezultati kažejo precej uspešno napovedovanje skupin MK v podkožnem maščobnem tkivu z NIR-spektroskopijo. Najboljši rezultat smo dobili pri VNMK, kjer sta R2CV in RPD znašala 0,92 in 3,7, ter pri n-6 VNMK, kjer smo dosegli R2CV 0,92 in RPD 3,6. Za NMK sta R2CV in RPD znašala 0,76 in 2,0, pri ENMK 0,88 in 2,9 ter pri n-3 VNMK 0,66 in 1,7. Pri posameznih MK smo najboljše rezultate dobili pri vsoti C18:1 (R2CV = 0,85, RPD = 2,6), vendar je bil RPD pri večini MK pod 2,0. Pri skupinah MK so, z izjemo razmerja VNMK n-6/n-3, dobljene kalibracije uporabne za (grobo) spremljanje. Maščobnokislinske sestave mišičnega tkiva nismo uspeli zadovoljivo napovedati.20192019-08-19 10:52:25Magistrsko delo/naloga74209NUK URN: URN:SI:UM:DK:TF3ZYNBVsl