Evaluar el Software Libre R para el Análisis de Espectros Infrarrojo Empleando Quimiometría

En este artículo se usan los datos de espectroscopia infrarroja del artículo de investigación titulado “Data on roasted coffee with specific defects analyzed by infrared-photoacoustic spectroscopy and chemometrics”[1], en el cual realizaron mezclas de granos defectuosos y saludables de café usando l...

Full description

Autores:: Vargas Ramirez, Andrés Felipe
Chavarro Hurtado, Brayan Alexis

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: spa

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description	En este artículo se usan los datos de espectroscopia infrarroja del artículo de investigación titulado “Data on roasted coffee with specific defects analyzed by infrared-photoacoustic spectroscopy and chemometrics”[1], en el cual realizaron mezclas de granos defectuosos y saludables de café usando las especies Coffea Arabica (Arábica) y Coffea canephora (Robusta) en diferentes proporciones. Se usó el software libre R: A Language and Environment for Statistical Computing y el paquete de ChemoSpec para hacer un análisis de componentes principales y un modelo de agrupamiento de los espectros infrarrojo, se logró identificar grupo y tendencias en los datos a través de PCA y se obtuvo un modelo predictivo que logro clasificar las muestras en cinco clases.
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Se usó el software libre R: A Language and Environment for Statistical Computing y el paquete de ChemoSpec para hacer un análisis de componentes principales y un modelo de agrupamiento de los espectros infrarrojo, se logró identificar grupo y tendencias en los datos a través de PCA y se obtuvo un modelo predictivo que logro clasificar las muestras en cinco clases.This article uses infrared spectroscopy data from the research article titled "Data on roasted coffee with specific defects analyzed by infrared-photoacoustic spectroscopy and chemometrics" [1], in which they made mixtures of defective and healthy coffee beans using the Coffea Arabica (Arabica) and Coffea canephora (Robusta) species in different proportions. The free software R: A Language and Environment for Statistical Computing and ChemoSpec library package were used to make a principal component analysis and a model-based clustering of the infrared spectra data, it was possible to identify groups and trends in the data through PCA and a predictive model was obtained that managed to classify the samples into five classes.application/pdf10.21500/20275846.51552027-5846https://hdl.handle.net/10819/29006https://doi.org/10.21500/20275846.5155spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/download/5155/4859Núm. 2 , Año 2022 : Ingenierías USBMed5524813Ingenierías USBMedR. C. E. Dias, P. Valderrama, P. H. Março, M. B. dos Santos Scholz, M. Edelmann, and C. Yeretzian, “Quantitative assessment of specific defects in roasted ground coffee via infrared-photoacoustic spectroscopy,” Food Chem., vol. 255, no. November 2017, pp. 132–138, 2018, doi: 10.1016/j.foodchem.2018.02.076.C. Lao, M. Iglesias, and R. Rodríguez, Introducción a las técnicas analíticas aplicadas a la determinación cualitativa y cuantitativa de compuestos y elementos químicos presentes en el medio ambiente, no. January. 2006.D. A. Skoog, D. M. West, J. Holler, and S. Crouch, (PDF) Libro Fundamentos Analitica Skoog 9ed \| Marisela Marquez - Academia.edu. 2015.D. M. A. Molina-Quijada, L. A. Medina-Juárez, G. A. González-Aguilar, R. M. Robles-Sánchez, and N. Gámez-Meza, “Compuestos fenólicos y actividad antioxidante de cáscara de uva ( Vitis vinifera L.) de mesa cultivada en el noroeste de México Phenolic compounds and antioxidant activity of table grape ( Vitis vinifera L.) skin from northwest Mexico,” CyTA - J. Food, vol. 8, no. 1, pp. 57–63, May 2010, doi: 10.1080/19476330903146021.Ó. J. Medina Vargas, L. C. A. Garzón Salcedo, and W. E. Espinosa Manrique, “Efecto del tiempo sobre la cuantificación de polifenoles totales con el reactivo de Folin-Ciocalteu,” I3+, vol. 3, no. 2, p. 10, 2017, doi: 10.24267/23462329.216.Ó. A. Muñoz-Bernal et al., “NUEVO ACERCAMIENTO A LA INTERACCIÓN DEL REACTIVO DE FOLIN-CIOCALTEU CON AZÚCARES DURANTE LA CUANTIFICACIÓN DE POLIFENOLES TOTALES,” TIP, vol. 20, no. 2, pp. 23–28, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.recqb.2017.04.003.F. D. S. Grasel, M. F. Ferrão, and C. R. Wolf, “Development of methodology for identification the nature of the polyphenolic extracts by FTIR associated with multivariate analysis,” Spectrochim. Acta - Part A Mol. Biomol. Spectrosc., vol. 153, pp. 94–101, 2016, doi: 10.1016/j.saa.2015.08.020.G. de Q. y C. de Tarragona, “QUIMIOMETRÍA, Una disciplina útil para el análisis químico,” 2020.M. SALAZAR, P. LÓPEZ DE ALBA, A. PIÑEYRO LÓPEZ, and N. WAKSMAN DE TORRES, “Quimiometría aplicada al control de calidad de fármacos,” Cienc. UANL, vol. 6, no. 3, 2012.A. Rohman, Y. B. Che Man, P. Hashim, and A. Ismail, “FTIR spectroscopy combined with chemometrics for analysis of lard adulteration in some vegetable oils,” CYTA - J. Food, vol. 9, no. 2, pp. 96–101, 2011, doi: 10.1080/19476331003774639.A. Stöbener, U. Naefken, J. Kleber, and A. Liese, “Determination of trace amounts with ATR FTIR spectroscopy and chemometrics: 5-(hydroxymethyl)furfural in honey,” Talanta, vol. 204, no. January, pp. 1–5, 2019, doi: 10.1016/j.talanta.2019.05.092.C. Christou, A. Agapiou, and R. Kokkinofta, “Use of FTIR spectroscopy and chemometrics for the classification of carobs origin,” J. Adv. Res., vol. 10, pp. 1–8, 2018, doi: 10.1016/j.jare.2017.12.001.R. C. E. Dias, P. Valderrama, P. H. Março, M. B. Dos Santos Scholz, M. Edelmann, and C. Yeretzian, “Data on roasted coffee with specific defects analyzed by infrared-photoacoustic spectroscopy and chemometrics,” Data Br., vol. 20, pp. 242–249, Oct. 2018, doi: 10.1016/j.dib.2018.08.013.S. de la F. 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Raftery, “Mclust 5: Clustering, classification and density estimation using Gaussian finite mixture models,” R J., vol. 8, no. 1, pp. 289–317, 2016, doi: 10.32614/rj-2016-021.Ingenierías USBMed - 2022info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/view/5155Chemometric, FTIR, principal component analysisQuimiometríaFTIRanálisis de componentesEvaluar el Software Libre R para el Análisis de Espectros Infrarrojo Empleando QuimiometríaEvaluate Free Software R for Infrared Spectrum Analysis Employing ChemometricsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2632https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/c332e7b7-836b-4858-aacb-b618904f8dd9/downloadd6c5e060301f9e9ae3c1d55e9c1bdd1bMD5110819/29006oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/290062025-08-22 12:04:12.84https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://bibliotecadigital.usb.edu.coRepositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombiabdigital@metabiblioteca.com

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