Analizador SciAps LIBS para autenticación y toma de huellas dactilares de alimentos

29 de abril de 2023

Publicación: Sungho Shin, Xi Wu, Valery Patsekin, Iyll-Joon Doh, Euiwon Bae, J. Paul Robinson, Bartek Rajwa. “Enfoques analíticos para la autenticación de alimentos mediante huellas dactilares LIBS”, julio de 2023, volumen 205.

“Últimamente, LIBS ha atraído una gran atención por parte de la comunidad científica de los alimentos debido al bajo costo de las pruebas y la instrumentación asequible. La rentabilidad y los análisis rápidos son fundamentales a la hora de detectar in situ la adulteración, la contaminación y el etiquetado incorrecto de los alimentos”.

Resumen: La espectroscopia de ruptura inducida por láser (LIBS) es un enfoque de análisis elemental ampliamente reconocido que se utiliza en varios dominios de estudio debido a su rápida capacidad de medición y requisitos mínimos de preparación de muestras. Recientemente, ha habido un aumento en el interés en las aplicaciones de LIBS en el ámbito de la seguridad y calidad de los alimentos. Dado que la mayoría de los alimentos comúnmente consumidos exhiben sólo variaciones modestas de oligoelementos, descubrir patrones espectrales predictivos a través del análisis multivariado es crucial para el proceso de análisis de datos. En este artículo se evaluó la eficacia del análisis multivariado y los algoritmos de aprendizaje automático para identificar las características espectrales más predictivas, realizar el reconocimiento de clases y la clasificación, utilizando un sistema LIBS de mesa desarrollado a medida y uno portátil disponible comercialmente. Específicamente, el objetivo de este estudio fue evaluar el desempeño de la selección de variables espectrales mediante regresión logística multinomial de red elástica. El proceso de procesamiento de datos y el hardware LIBS se evaluaron en el contexto de la autenticación e identificación de alimentos, un campo de investigación en aumento que aborda la cuestión del fraude alimentario. Nuestros hallazgos indicaron que clasificar muestras de alimentos con menos variables cuidadosamente seleccionadas reduce el sobreajuste del modelo y mejora la precisión de la clasificación de patrones LIBS. En un sentido más amplio, los resultados apoyan el desarrollo continuo de equipos LIBS portátiles, desplegables en campo, diseñados para actividades de autenticación de alimentos y toma de huellas dactilares.

Acceso a la publicación: https://doi.org/10.1016/j.sab.2023.106693

Acerca de este diario: Spectrochimica Acta Parte B: Espectroscopia Atómica, está destinado a la publicación rápida tanto de trabajos originales como de reseñas en los siguientes campos: espectroscopia de Emisión Atómica (AES), Absorción Atómica (AAS) y Fluorescencia Atómica (AFS); Espectrometría de Masas (MS); Espectroscopia atómica inducida por láser; y espectrometría de rayos X. Se pueden enviar para publicación manuscritos que aborden (i) fundamentos, (ii) desarrollo de metodología, (iii) instrumentación y (iv) aplicaciones.