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A one-class classification approach for authentication of specialty coffees by inductively coupled plasma mass spectroscopy (ICP-MS).
de Oliveira Costa, Tayná; Rangel Botelho, Junio; Helena Cassago Nascimento, Marcia; Krause, Maiara; Tereza Weitzel Dias Carneiro, Maria; Coelho Ferreira, Daniel; Roberto Filgueiras, Paulo; de Oliveira Souza, Murilo.
Afiliação
  • de Oliveira Costa T; Laboratório de Analítica, Metabolômica e Quimiometria (LAMeQui), Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo, Campus Alegre (IFES), Brazil; Programa de Pós-Graduação em Ciências Naturais (PPGCN), Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (UENF), Brazil.
  • Rangel Botelho J; Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFF), Brazil.
  • Helena Cassago Nascimento M; Departamento de Química, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil.
  • Krause M; Departamento de Química, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil.
  • Tereza Weitzel Dias Carneiro M; Departamento de Química, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil.
  • Coelho Ferreira D; Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense (IFF), Brazil.
  • Roberto Filgueiras P; Departamento de Química, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil.
  • de Oliveira Souza M; Laboratório de Analítica, Metabolômica e Quimiometria (LAMeQui), Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo, Campus Alegre (IFES), Brazil; Programa de Pós-Graduação em Ciências Naturais (PPGCN), Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (UENF), Brazil. Electr
Food Chem ; 442: 138268, 2024 Jun 01.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-38242000
ABSTRACT
Due to the lucrative nature of specialty coffees, there have been instances of adulteration where low-cost materials are mixed in to increase the overall volume, resulting in illegal profit. A widely used and recommended approach to detect possible adulteration is the application of one-class classifiers (OCC), which only require information about the target class to build the models. Thus, this work aimed to identify adulterations in specialty coffees with low-quality coffee using multielement analysis determined by ICP-MS and to evaluate the performance of one-class classifiers (dd-SIMCA, OCRF, and OCPLS). Therefore, authentic specialty coffee samples were adulterated with low-quality coffee in 25 % to 75 % (w/w) proportions. Samples were subjected to acid decomposition for analysis by ICP-MS. OCPLS method presented the best performance to detect adulterations with low-quality coffee in specialty coffees, showing higher specificity (SPE = 100 %) and reliability rate (RLR = 94.3 %).
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Café Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Food Chem Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil

Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Café Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Food Chem Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil