Enzymatic Activity Prediction Using Time-Domain Nuclear Magnetic Resonance (TD-NMR) and Multivariate Analysis: A Case Study Using Cassava Roots


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Time-domain nuclear magnetic resonance (NMR) has been widely used in food science. In this work, we demonstrate that the NMR decay obtained with the Carr–Purcell–Meiboom–Gill (CPMG) sequence can be used to estimate the peroxidase activity (PA) in cassava roots. This enzyme has been involved in post-harvest physiological deterioration (PPD), which limits the storage of fresh cassava to a few days. Cassava is a staple food for almost one billion people in tropical areas in Americas, Africa and Asia. A multivariate method using CPMG data and reference values of PA from a standard biochemical assay was built with 216 measurements for non-refrigerated and refrigerated samples of cassava roots. The figures of merit of the global partial least squares model using both types of roots showed a 0.06 μmol min−1 limit of detection (LOD) and a 0.2 μmol min−1 limit of quantification (LOQ) for PA, with 0.4 [intensity (a.u.)/(μmol min−1)] sensitivity and a standard error of cross-validation (SECV) of 0.7 μmol min−1. All of the results demonstrated that TD-NMR has the potential to predict PA in cassava roots that is indicative of the PPD problem.

Об авторах

Josilei da Silva Ferreira

Instituto de Química de Araraquara, Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Email: fabiola@iq.unesp.br
Бразилия, Araraquara, São Paulo, 14800-060

Tiago Moraes

Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo

Email: fabiola@iq.unesp.br
Бразилия, Av. Trabalhador São-carlense 400, São Carlos, São Paulo, 13566-590

Luiz Colnago

Embrapa Instrumentação

Email: fabiola@iq.unesp.br
Бразилия, São Carlos, São Paulo, 13560-570

Fabíola Pereira

Instituto de Química de Araraquara, Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Автор, ответственный за переписку.
Email: fabiola@iq.unesp.br
ORCID iD: 0000-0002-8117-2108
Бразилия, Araraquara, São Paulo, 14800-060

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature, 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».