Giáo trình Kiểm định và truy xuất nguồn gốc thực phẩm: Phần 1

NGUYÊN THỊ MINH TÚ (Chú biên), -HOÀNG QUỐC TUẦN, NGUYỄN THỊ THẢO, NGUN HỒNG ĐŨNG, VŨ HỊNG SƠN, DO BIEN CUONG, TRUONG QUOC PHONG GIAO TRINH KIEM BINH VA TRUY XUAT NGUON GOC THUC PHAM NHA XUAT BAN BACH KHOA HA NOI Bản quyền thuộc trường Đại học Bách khoa Hà Nội Mọi hình thức xuất bản, chếp mà khơng có cho phép văn trường vi phạm pháp luật Biên mục xuất phẩm Thư viện Quốc gia Việt Nam Giáo trình kiểm định truy xuất nguồn gốc thực phẩm / Nguyễn Thị Minh Tú (ch.b.), Hoàng Quốc Tuấn, Nguyễn Thị Thảo - H : Bách khoa Hà Nội, 2016 ~ 376tr : hình vẽ, bảng ; 24cm Thư mục cuối chương ISBN: 978-604-93~8908~5 Công nghệ thực phẩm Kiểm định chất lượng Truy xuất nguồn gốc Giáo trình 664.07 - dc23 BKF0082p-CTP LỜI NĨI ĐẦU Hành động không trung thực nguồn gốc thực phẩm tạo sóng phản đối kịch liệt từ phía người tiêu dùng kết liên quan đến sách kinh tế trị Với lý đó, việc xác định hay kiểm tra chất lượng/nguồn gốc thực phẩm xem có bị pha trộn hay giả mạo thay đổi phẩm cấp hay không yếu tổ đâm bảo quyền lợi cho người tiêu dùng Theo quy định Cộng đồng chung châu Ân, tính xác thực nguồn gốc sản phẩm phải kèm theo chứng nhà sản xuất thành phần nguyên liệu, vi tri dia lý nguồn gốc thực vật, quy trình sản xuất, chế biến, thời gian sản xuất thời hạn sử dụng (OJEC, 2002) Sự đa dạng mức độ phức tạp ngày tăng loại thực phẩm thách thức ngành cơng nghiệp thực phẩm Người tiêu dùng có nhu cầu thông tin chứng chất hượng an toàn thực phẩm chất phụ gia Trong đó, dân số tăng trưởng nhanh chóng, nguyên liệu ngày cảng cạn kiệt khiến số nhà sản xuất sử dụng chất độn, bổ sung số thành phần không rõ nguồn gốc nhằm én định phát triển sản phẩm họ Với mục đích đó, số nhà sản xuất sử đựng phương pháp sau đây: giảm nồng độ thành phần chủ chốt san phẩm, thay nguồn nguyên liệu tương tự, công bố:không trung thực bao bi nhãn mắc Chất lượng thực phẩm tiêu đinh đưỡng, an toàn cảm quan ngảy bị quan lý nguồn gốc xuất vin dé gid mao hay thay nguyên liệu nhằm tăng lợi nhuận cho phía người sản xuất Vì lý trên, biện pháp mà nhà quản lý hưởng tới kiểm định nguồn gốc sản phẩm hay nguyên liệu đựa thông tin truy xuất từ sản phẩm hay ngun liệu Ngồi vấn để đảm bảo lợi ích người tiêu đùng, kiểm định nguồn gốc giúp bảo vệ thương hiệu cho sản phẩm công nhận loại sản phẩm xuất phát từ vùng địa lý khác hay sản xuất từ nguyên liệu khác khác nhau, đặc biệt mức độ ưa thích người tiêu dùng Ví dụ giống bưởi, bưởi Năm Roi, bưởi Diễn, bưởi Phúc Trạch, bưởi Đoan Hùng, lại ưa chuộng nhiều thị trường bán với giá cao Tương tự, công nghệ sản xuất nước mắm truyền thống, độ đạm, loại cá nước mắm Phú Quốc, Cát Hải, Phú Yên lại có giá trị mức độ ta chuộng hẳn Tuy nhiên, sân phẩm hay nguyên liệu phân _ biệt cách dễ đàng cảm quan hình thức, màu sắc, mùi vị phương pháp để kiểm định không cần thiết Trong trường hợp nguyên liệu hay sản phẩm bị phối trộn hay xử lý hình thức bên ngồi kiểm định nguồn gốc phương pháp thay cần phải quản lý Đặc biệt trường hợp sản phẩm có giá trị cao thảo được, gia vị, tỉnh dầu, rượu cao cấp, , cấp quản lý cần có cơng cụ để truy xuất đến nguồn gốc có nghỉ ngờ giả mạo, cổ tình thay nguyên liệu/sản phẩm hay sơ suất nhãn mác sản phẩm Người tiêu dùng giới ngày cảng quan tâm đến thông tin nguồn gốc thành phần thực phẩm Do vậy, nhà sản xuất thực phẩm phải cung cấp xác nhận tính xác thực nguồn gốc thành phần sản phẩm mà họ cung cấp Yêu cầu ngày phải kiểm sốt hồn cảnh quy định việc cung cấp thực phẩm toàn giới ngày cảng phức tạp Bảo vệ quyên lợi người tiêu dùng ngăn chặn hành vi lừa đảo gian dối giả mạo thực phẩm vấn để quan trọng đầy thách thức mà ngành công nghiệp thực phẩm quan quản lý phải đối mặt Việc xác thực nguồn gốc loại thực phẩm ngăn ngừa việc mơ tả sản phẩm khơng xác, thay thành phần rẻ ghi nhãn xuất xứ khơng xác Liên quan đến xuất xứ, nhìn chung giới người tiéu ding có củng quan điểm sản phẩm từ vùng mién phản ánh kỹ thuật sản xuất đặc trưng, với thành phần tính chất cảm quan riêng biệt Với lý mà sản phẩm thuộc ding cao cấp, người tiêu ding yêu cầu khắt khe sản: phẩm phải công bố nhãn hiệu tập thé hay nhãn hiệu địa lý cách rõ công khai thể đưới dạng yêu cầu sau: + Bảo hộ nguồn gốc xuất xứ (Protected Dosignation of Origin (PDO)): bảo hộ cho loại nông sản thực phẩm sản xuất, chế biến vùng miễn xác định có sử dụng bí quyết, kinh nghiệm địa phương Một ví dụ nỗi tiếng bảo hộ PDO trường hợp nước mắm Phú Quốc, lần Việt Nam đăng bạ bảo hộ thành công PDO 28 nước thành viên EU Sự kiện có ý nghĩa to lớn mang lại điều kiện tốt để đưa sản phẩm nước mắm Phú Quốc vào thị trường đầy tiềm nhiều rào cản giới + Bảo hộ địa lý (Protected Geographic Indication (PGD): bảo hộ cho loại nơng sản thực phẩm có mối liên hệ trực tiếp tới vùng miễn địa lý, có nghĩa công đoạn chuẩn bị hay sân xuất hay chế biển thực vùng miền địa lý Bão hộ dẫn địa lý cho sản phẩm nỗi tiếng trình phức tạp, đời hỏi địa phương đứng đơn phải phân tích rõ tính đặc thù sản phẩm mà địa phương định bảo hộ Tại Việt Nam, chè Tân Cương ví dụ điển hình, để bảo hộ địa lý cần phải xác định điều kiện ảnh hưởng định đến chất lượng đặc thù chè Tân Cương bao gồm yếu tố đất trằng tập quán canh tác, yếu tố khí hậu, xạ nhiệt (tổng xạ nhiệt 122,4 kcal/cm2/năm, lượng xạ hữu hiệu 61,2 kcal/cm2/năm thấp so với loại chè khác) Hiện nay, dẫn địa lý “Tân Cương” cho chè Tân Cương, Thái Nguyên bao gồm vùng địa danh tương ứng với ba xã Phúc Xn, Phúc Trìu Tân Cương, có tổng điện tích 4.861,8 Tương tự trường hợp Bưởi Năm Roi “Bình Minh”, Vĩnh Long Nhờ bảo hộ dẫn địa lý ma bưởi Năm Roi ngày cảng khẳng định vị trí thị trường đặc sản trái miền Tây Nam Bộ, liên tiếp nhận huy chương vàng hội chợ, triển lãm nơng sản tồn quốc Lý để Bưởi Năm Roi “Bình Minh” có danh tiếng nhờ vào cơng tác PGI xác định chất lượng đặc thù, khác biệt hẳn so với loại bưởi khác: hàm lượng nước trung bình 89% (cao 90,41%, thấp 88,13%), hàm lượng chất khô trung bình 10,58% (cao 11,87%, thấp 9,59%), hàm lượng lượng chất lượng acid trung bình đường tổng số trung bình 6,88% (cao 7,91%, thấp 5,8%), hàm rin (độ Brix) trung bình 10,23% (cao 10,82%, thấp 9,67%), hàm trung bình 0,48% (cao 0,63%, thấp 0,32%), hàm lượng vitamin C 55,54 mg/100 g (cao 67,86 mg, thấp 49,16 mg) Về địa lý, vùng trằng bưởi Năm Roi “Bình Minh” vùng đất nằm khu vực ven ba sông lớn sông Hiậu, sơng Trà Von sơng Măng Thít tạo thành hình thái vi khí hậu đặc trưng nên có ưu đãi mặt tự nhiên giúp cho vùng đất màu mỡ, giàu phù sa bồi dip tưới tiêu đầy đủ quanh năm, điều góp phần tạo nên chất lượng bưởi ngon ấn định + Bảo hộ đặc sản vùng miền (Traditional Speciality Guaranteed (TSG)): bảo hộ cho đặc tính truyền thống ghỉ nhận: Một sản phẩm thực phẩm với công thức sản xuất theo phương pháp truyền thống bảo hộ đặc sản vùng miễn Phương thức bảo hộ có vai trị trì sản phẩm mang tính văn hóa lâu đời, tăng hiệu sản xuất lảng nghề thơng qua hiệu kinh tế gia tăng Cơ quan quản lý chất lượng toàn giới phải phát triển tiêu chuẩn sách pháp luật để xác định cách ghi nhãn thực phẩm sử đụng thuật ngữ thích hợp Các phịng thí nghiệm kiểm nghiệm thực phẩm yêu cầu phối hợp với quan quản lý việc phát chất gây ô nhiễm Tại Việt Nam, kinh tế ngày cảng hội nhập sâu rộng tồn điện việc tuân thủ chặt chế quy định xác thực nguồn gốc bao gồm kiểm định truy xuất đem lại lợi ích to lớn uy tín cho sản phẩm Việt Nam thị trường | quốc tế, Giáo trình “Kiểm định truy xuất nguần gốc thực phẩm" chia làm phần, bao gồm 15 chương cung cấp đến người đọc kiến thức liệu kỹ thuật kiểm tra thông tin liên quan đến nguồn gốc xuất xứ sản phẩm thực phẩm bước đầu đưa số phương pháp để truy xuất quản lý nguồn gốc thực phẩm Tập thể tác giả mong muốn tiếp thu ý kiến đóng góp người đọc nhằm nâng cao chất lượng sách phục vụ sinh viên đại học sau đại học ngành Công nghệ/Kỹ thuật thực phẩm Công nghệ/Kỹ thuật sinh học Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Các tác giá MỞ ĐẦU PHAN I KY THUAT ÁP DỤNG TRONG KIỂM ĐỊNH NGN GĨC THUC PHAM Chương KỸ THUẬT SINH HỌC PHÂN TỬ "".a— 1.1 Nhắc lại số nét ban vé acid nucleic 1.1.1 Vật liệu cấu tric acid nucleic 1.1.2 Gene hệ gene :- 1.1.3 Vai trị tính chất ADN 1.1.4 Sinh tổng hợp ADN _ se 1.1.5 Ngân hàng đữ liệu cấu trúc gene c keeerirerrLerirree 1.2 Kỹ thuật khuếch đại ADN 1.2.1 Nguyên lý kỹ thuật PCR 1.2.2 Kỹ thuật Real-time PCR 1.2.3 Kỹ thuật LAMP (Eiken) 1.2.4 Kỹ thuật PCR-RELP 1.3 Kỹ thuật lai ADN 1.3.1 Kỹ thuật lai Southern biot 1.3.2 Kỹ thuật ADN microarray 1.4 Kỹ thuật xác định trình tự ADN 1.4.1 Phương pháp Maxam-Gilber( c«ceecceeeriersrrerrrrrieree 1.4.2 Phương pháp Sanger 1.5 Ứng dụng kỹ thuật sinh học phân tử kiểm định thực phẩm 34 1.6 Ưu nhược điểm kỹ thuật sinh học phân tử kiểm định thực phẩm Câu hồi ôn tập "Tài liệu tham khảo 36 keaesee 36 - 37 Chương KIEM BINH VA TRUY XUAT NGUON GOC THU'C PHAM BANG KY THUAT ENZYME csssscssssssssecsussccessessessesssesensesensesersseneen 3D 2.1, Giới thiỆU cccccsconsensssssssnsssesssessossssnoonsssssssone 39 2.2 Kiểm định thực phẩm qua hoạt độ enzyme "chỉ tinj" sssssscossescccssceeseeens ca 39 2.3 Kiểm định thực phẩm qua hoạt độ enzyme "bỗ sung"' - 41 2.4 Kiểm định thực phẩm điện cực enzye ees-.soreossosssossnsoe 46 2.5 Kiểm định nguần gốc thực phẩm kỹ thuật miễn địch enzyme 49 2.5.1 ELISA gián tiếp 2.5.2 ELISA bánh kẹp (ELISA sandwich) 2.6 Kết Iận 53 Câu hỏi ôn tập : ‘ 53 Tài liệu tham khảo : 54 Chương KY THUAT QUANG PHO) wsssssesscssssssoosscsesssesacssssssssssssssssonsssssssessens 50 3.1 Ly thuyét chung vé phé phan tir 56 3.1.1 Ban chất xạ điện tỪ ccceHeHekrerereerDe 56 3.1.2, Phé dién tir va phương pháp phổ nghiệm o cscccaconccvessrve 57 3.2 Phé hap thụ hồng ngoại (TR) 3.2.1 Nguyên lý phễ hồng ngoại 3.2.2 Máy quang phổ [R 60 3.2.3 Ứng dụng phố hồng ngoại 3.3 Quang phé FT-Raman 3.3.1 Nguyên lý HH HH 3.3.2 Máy quang phổ TÑAIT8H 66 Tàu nh ng hờế 66 ong ng ghe 67 3.3.3 Ung dụng phổ FT-Raman 3.4 Phố cộng hưởng từ hạt nhân NMR 3.4.1 Nguyên lý 3.4.2 Máy quang phô NMR 3.4.3 Ung dung ctta phO NMR sssssscsssssesscessesssssesussssnsccnsssnsesssnssrerssessseeresennens 71 3.5 Phô huỳnh quang k0 „73 17 — 3.5.2, Máy quang phổ huỳnh quang 434114831124 sassesvassesaveasessens 73 3.5.3 Ứng đụng phổ huỳnh quang “— Câu hỏi ôn tập Tài liệu tham khảo ` 74 TT ; 77 Chương KỸ THUẬT SẮC KỶ 81 4.1 Sắc ký ứng dụng phân tích thực phẩm sasstenscessussssssesnsonseees 82 4.2 Sắc ký khí 83 4.2.1 COt Pht Hb cessssssessssessssosssesseyssossececssssssnsesessessssensssseceeshessenencersereeen 84 4.2.2 GC-FID oo cesscscssnsotsassonsenssatenscescescaseasacseesesenessneanseeceesseseeprasesnennsessesages 86 4.2.3 GC-MS 4.2.4 GC x GC 4.3 Sắc ký lông 4.3.1 Pha tĩnh HPC ác Án n9 H11211018211011810160 c6 90 4.3.2 Pha động HPLC 4.3.3 Detector 4.4 Phân tích định tính định lượng “ “ 4.4.1 Phân tích định tính c che 92 4.4.2 Phân tích định lượng HH HH ĐỂ 30 Là mg gu nhat re 92 4.5 Phân tích đồng phân, đồng vị 4.51 Đồng phân 94 " 4.5.2 Đồng vị 4.6 Quy trình kiểm định phương pháp sắc ký sseessue ĐỘ 4.6.1 Lấy mẫu 4.6.2 Xử lý mẫn 4.6.3 Phân tích mâu 4.6.4 BẢO CÁO HH HH Hong k0 00010114001441421441444 01014 Câu hỏi ôn tập Tài liện tham khảo Chương KỸ THUẬT PHÂN TÍCH CẮM QUAN -.c oe 103 5.1 Khái niệm chung đánh giá cảm quan, vị trí vai trị cơng nghiệp thực phẩm nói chung kiểm định nguồn gắc 5.2 Các điều kiện cần thiết để tiễn hành đánh giá cảm quan 5.2.1 Cơ sở vật chất „103 104 .104 5.2.2 Con người 5.2.3 Phép thir cd Quam ssssssssssccssssovsesosessesescnsssesssssesseesssssescessnsensseseceeenecets 106 5.3 Một số ứng dựng cũa đánh giá cảm quan kiếm định/truy xuất nguồn gốc 5.3.1 Chuẩn hóa phương pháp điều kiện làm việc 5.3.2 Rượu vang 5.3.3 Trà, cà phê thực phẩm khác 5.4 Những giới hạn đánh giá cảm quan kiểm định/truy xuất 118 nguồn gốc & méi quan hệ với phương pháp phân tích khác „121 5.5 Một số định hướng phát triển Câu hỏi ôn tập Tài liệu tham khảo 122 : ‘ : 122 Chương XỬ LÝ SỐ LIỆU TRONG KIỂM ĐỊNH NGN GĨC 126 , e 126 6.1 Dữ liệu kiểm định nguồn gốc sovansssses 128 6.2 Tổ chức biến đổi liệu 6.2.1 Nhiễu phương pháp lọc nhiễu .c-cseesreteriiiise 128 6.2.2 Biến đổi Fourier .c xehH 00 40.111.011eriex 6.2.3 Biến đối Wavelet 6.2.4 Một số biến đổi khác 6.3 Mơ hình hóa 6.4 Khai thác đữ liệu — tình 6.4.1 Phân tích phương sai series 136 6.4.2 Phan tich LDA (linear discriminant analysis) 6.4.3 PCA va Classification Câu hỗi ôn tập Tài liệu tham khảo PHAN IL KIEM BINH NGUON GOC MOT SO LOAI THUG PHAM Chuong THUY HAI SAN 156 '1.1, Các tình cẦn thực kiểm định 156 "7.2 Luật liên quan đến vấn đề kiểm định thũy hải sẵn e‹eeeee „ 159 7.2.1 Các quy định châu Âu 7.2.2 Các quy định Mỹ 7.2.3 Các quy định liên quan Việt Nam 7.3 Phương pháp kiểm định 7.3.1 Kiểm định nguồn gốc loài 7.3.2 Xác định nguồn gốc địa l 7.3.3 Đánh giá mức độ tươi thịt cá Câu hỏi ôn (tập Tai liệu tham khảo Chương THỊT VÀ CÁC SÁN PHẨM TỪ THỊT eeo.eeeeeeooci , ÍƠƠ 8.1 Các tình cần thực kiếm định 8.2 Phương pháp kiếm định 8.2.1 Kiém dinh ngudn g&c loai eescssssssssssssesessssssssssscesesssssesscessesnveresesss 8.2.2 Một số thông tin để kiểm định nguồn gốc khác _ 203 8.2.3 Kiểm định thành phần thay bổ sung 8.2.4 Kiểm định thông tin q trình chế biến thịt Câu hỏi ơn tập Tài liệu tham khảo Chương SỮA VÀ CÁC SẢN PHẨM TỪ SỮA "-~ 9.1, Các tinh hudng cé thé cần thực kiểm định _— 9.2 Phương pháp kiểm định 234 236 9.2.1 Phát định lượng chất béo bổ sung co 236 9.2.2 Phát sữa loài khác -.- s-cocccrvevreerececce 240 9.2.3 Các để cần truy xuất khác 9.2.4, Sita nhân tạo 9.2.5 Kết luận Câu hồi ôn tập Tài liệu tham khảo Chương 10 GIA VỊ VÀ THẢO MỘC sssosnssssensseee 258 10.1, Phân loại 10.2 Chất lượng xác thực nguồn gốc 258 An He ghe» 10.2.1, Các tiêu chất lượng quốc tế 7c 258 eae 10.2.2 Chất lượng vả xác thực nguồn gốc dựa tính đầu "¬- 10-2.3: Chất lượng xác thực nguồn gỗc dựa nhựa đầu _ 10 274 Kết phân tích khơng cho lượng tương đối acid béo C12:0 vừng Trong đó, mẫu 16 với loại dầu (p < 0,001) phép đưa kết luận khác hàm mẫu đầu hướng dương với dầu lạc va dầu cịn lại (dầu cải đầu, dầu nành) có khác biệt rẤt Kết cho thấy, hàm lượng tìm thấy cao dầu hạt cải tháp đầu hạt vừng Mở rộng Căn vào phân tích ANOVA biểu diễn bảng đưới đây, đưa nhận định đạng profile thành phần acid béo loại dau hat, từ rút kết luận giống khác loại đầu hạt đặc trưng loại đầu Ví dụ: hình 6.5 cho thấy dầu hạt cải có hàm lượng acid béo cao nhiều dầu lại Dầu lạc/đậu phộng/phụng có hàm lượng acid béo thấp loại đầu nghiên citu X16v00v0 ÌX18v1.n.3c|X16v1.n.7c 316v1.a,5c ÌX15v1.n.Sc |X14v00v00 D18v2.n.5c [X12v00v00 |X15v00v00 Peanut 0.8841 | ndnf125 | 000244 | 1883022 | pữ0t4ts | 0082225 | p007012 sesame 0.001388: soybean 0.001812 sunflower fetus 0.01113 Hình 6.5 Profile ham lượng chất béo loại dầu Màu đô: hàm lượng thắp, màu xanh dương: hàm lượng cao 141 6.4.1.2, Tinh hudng thứ hai Một nghiên cứu hàm lượng polyphenol va hoat tính chống oxy hóa polyphenol tiến hành bốn giống chè (Shan, Trung du, PHI, LDP1) Các mẫu chè lấy & bén ting 1d (lá non, bánh tê, già, cẵng) ba địa phương (Phú Hộ, Thanh Sơn, Mộc Châu) ứng với bốn vụ thu hái(Xn, Hạ, Thu, Đơng) Trong có mẫu chè LDPI vụ Đông làm đối chứng cho việc xếp nhóm mẫu chè Câu hỏi: — Các giống chè có thực khác hàm lượng polyphenol hoạt tính chỗng oxy hóa hay khơng? ~ Ham lượng polypbenol hoạt tính chống oxy hóa có khác tầng lá? — Hàm lượng polyphenol hoạt tính chống oxy hóa có thực khác vu thu hai nim va ving trằng chè hay không? Phương pháp xử lý số liệu phần mẫm ting dung: — Phân tích phương sai (ANOVA): Nhằm tìm hiểu ảnh hưởng vùng trằng chè (A), thời vụ thu hái @), giống chè (C) tầng (D) đến hàm lượng polyphenol chè hay hoạt.tính chống oxy hóa polyphenol (S), ta tién hanh phân tích phương sai theo mơ hình S(A*B*C*D) Bang 6.5 Kết phân tích Anova hàm lượng polyphenol Source equa df | Mean Square F p value Vung 249.836 | 124.918 897.955 000 Mua 536.667 | 178.889 |.1285.916 000 Giong 992.136 | 330.712 | 2377.272 000 3283.479 | 23602.789 000 Tang la 9850.438 Vung * Mua 12.004; 2.001 14.381 000 Vung * Giong 45.953 7.659 55.054 000 7.839 1.307 9.392 000 30.779 | 3.420 24.584 400 Mua * Tang la 4.579 -509 3.657 000 Giong * Tang la 43.762 4.862 34.953 000 139 Vung * Tang la Mua * Giong Error 72.200 | 519 Total 126297.030 | 576 Kết cho thấy khác có y nghĩa hảm lượng polyphenol giống chè, tẦng lá, vụ thu hái chè vùng trằng chè 142 6.4.2 Phân tích LDA (linear discriminant analysis) — Tình huống: Tương tự tỉnh thứ hai ~ Cau hỏi tình huống: + Việc phân tích hàm lượng polyphenol (hoạt tính chống oxy hóa) bốn tầng 14 mẫu chè có đủ để giúp phân biệt mẫu chè hay khơng? + Kiểm định tính xác hàm phân biệt xếp nhóm mẫu chè đối chứng nhằm kiểm định nguồn gốc mẫu chè —Mô hình LDA: Biến phụ thuộc (phân nhór): giống chè (bốn nhóm); biến độc lập (định lượng): hàm lượng polyphenol bốn tầng — Kết phân tích LDA: Như hàm thứ chiếm tới 67,3% phương sai đữ liệu va ham thứ hai chiếm 32,4% phương sai Bang 6.6 Eigenvalues Function Eigenvalue | %of Variance | Cumulative % “annie 6.907 67.3 67.3 935 3.325 32.4 99.7 877 036 100.0 186 Bang 6.7, Standardized Canonical Discriminant Functlon Coefficients (Hệ số chuẩn hóa hàm phân biệt) Function La non -2.083 ~1.371 3.198 La banh te —.489 1.128 ~2.993 La_gia 3.515 -1.296 —.046 Cang 009 2.077 - —.056_ Các hệ số chuẩn hóa bảng cho thấy già non có hệ số lớn hằm thứ nhất, hàm thứ hai có hệ số lớn cẵng va ham thứ ba có hệ số lớn với non, bánh tẻ 143 Bang 6.8 Structure Matrix (Ma trận kết cầu) Function“ La gia -— c | Cang-—= |— La_banh_te La_ non TS” 496" 228 200 |-—- ;6537 ~ 333 237 256" —.052 235 254 272° -/335 - Điều thể qua ma trận kết cấu Để giải thích hàm, biến có hệ số lớn hàm nhóm chung với Việc phân nhóm thé đấu (*) Như vậy, biến già chủ yếu gắn kết với hàm thử nhất, biến cẵng bánh tẻ gắn kết với hàm thứ hai; biến non gắn kết với hàm thứ ba Ta có hệ số hàra phân biệt sau: Bảng 6.9 Canonical Discriminant Function Coefficients (Hệ số hàm phân biệt) Function -1.859 —.950 2.216 La banh te —.396 514 ~-2.425 La_gia 4.044 —1.490 ~053 Cang 008 1.857 ~.050 —18.612 9.699 730 La_non (Constant) Hình sau cho thấy hàm thứ phân biệt tốt chè Shan với ba giống chè lại, phân biệt chè PHI với chè TD (Trung du) LDPI Trọng đó, hàm thứ hai phân biệt tốt chè TD với chè Shan LDPI Với hai hàm phân biệt 2, mẫu chè đối chứng xác định thuộc nhóm chè LDPI (đúng với nguần gốc mẫu chè) 144 Canonical Discriminant Functions Function Group Centreld T T 00 25 25 50 Funetion Hình 6.6 Phân tích LDA cho mẫu chè, 6.4.3 PCA Classification Ví đụ trình bảy tình huồng nghiên cứu sử dụng phân tích đa 1986) Đây biến để xây dựng mơ hình phân nhóm rượu vang (Forina ef ai, Tất nghiên cứu 177 mẫu rượu vang dựa 13 tính chất đo đạc rượu vang rượu vang đến từ vùng Piedmont Haly Có ba nhóm khác wine làm từ bảng số liệu là: Barolo, Grignolino Barberas Barolo làm nên chúng Những giống nho Nebbiolo; hai loại vang cịn lại có tên loại nho câu hỏi nghiên cứu là: ~ Liệu có tồn cầu trúc liên quan đến bø giống nho hay không? — Những loại rượu vang giống nhau? — Biến nào/tính chất đặc trưng cho loại rượu vang? ụ khơng? ~— Có tồn nhóm nhơ loại rượu vang nghiên cứu Ron Wehrens Trong tình này, chúng tơi sử dụng tài liệu tham khảo l Sciences and Life Chemometrics with R: Multivariate Data Analysis in the Natura Sciences (Springer, 2011) để trình bày phân tích đữ liệu 145 6.4.3.1 Mơ tả liệu Dữ liệu nghiên cứu lưu trữ phần mềm R, package ChemometricsWithR Chúng mặc định người đọc cài đặt R? nắm cách sử dụng, Khởi tạo dỡ Hiệu lệnh sau: TS # Kích hoạt gói Chemometrics > Library (ChemometricsWithR} # Lay data tiv kho đữ liệu kèm với gói lệnh > data(wines, package="kohonen") # Xem nội dung data > wines # Xem biến đata > colnames (wines) (1) “alcohol” “malic [4] “ash "magnesium" [7] "flavonoids" “non-flav (101 "col, “col {13) "proline" alkalinity" int." acid" “ash" “tot phenols" hue" phenols" "proanth" "OD ratio" # Xem day đủ nội dung dafa >đata.frame(wines, vint = vintages, class=wine.classes) Các biến đo với đơn vị khác Ngoài biến "col int.", “col hue" va “OD ratio" biến cịn lại nồng độ Ý nghĩa biến cường độ màu, cường độ hue rõ rằng; tỷ lệ OD tỷ số độ hấp thụ (absorbance) bước sóng 280 315 nm 6.4.3.2, Chuẩn bị liệu Một việc khuyến cáo độc giả trước tiến hành phân tích, chứng ta cần xem qua cấu trúc đữ liệu Lệnh xeri titi tit thong tin đata=wines Íâ summary (wines) Kết hiển thị bao gồm: > summary (wines) alcohoL Min 70.00 Malic 211.03 acid Min ist Qu.:12.36 88.00 Ist Median 98.00 :13.05 Median Mean 312.99 Mean ash 20.74 Qu.:1.60 ist :1.87 32.34 ash Min Qu.:2.210 Median Mean alkalinity 21.360 :2,360 72.366 Mean Min ist magnesium 210.60 Min Qu.:17.20 ist Median 219.52 :19.50 Mean Qu.: Median : 99.59 ? Bạn đọc đownload cài đặt R phiên địa www.r-project:com Phiên sử dụng cho tài liệu R-3.2.2 Sau cài đặt, bạn đọc cài bd sung gói phần mềm: ChemometricsWithR, SensoMineR để sử dụng ví đụ 146 : 3rd Qu.:13.67 Qu, 2107.00 :14.83 Max phenols tot 20,980 Min 1.280 Ist Qu.:1.740 non-flav.phenols flavonoids Min 20.340 Tst Ou,:1.200 3.210 20.1300 Min Qu.:0.2700 1st Qu.:1.250 :0.3400 Median :2.350 Median :2.130 Median Mean :2.292 Mean :2.023 Mean :0.3623 'Qu.:2.860 3rd Qu.:0.4400 4.680 5,055 Ou.:2,800 3rd 3rd 6.200 Max 213.000 col, hue 30.480 Min Ist Qu.:0.780 Median :0.960 70,957 Mean Qu,:1.120 3rd Max Max 23.880 21.710 75.080 OD ratio 21.270 Min dst Qu.:1.930“Median :2.780 12.604 Mean Qu.:3.170 3rd 24,000° Max col, proanth 20.410 Min st Max 230.00 Max 73.230 Max 25.80 Max :1.587 Mean 3rd Qu.:1.950 23.580 Max 30.6600 Max, :1.550 Median 3rd Qu.:21.50 3rd Qu.:2.560 3rd Qu.:3.10 3rd 2162.00 int Min lst Qu.: Median Meän 3rd Qu.: Max proline + 278.0 Min, ist Qu.: 500.0 Median ; 672.0 : 745.1 Mean 3rd Max, 985.0 Qu.: +:1680.0 Về giá trị tuyệt đối, biển đao động với mức độ khác lớn Giá trị tuyệt đối nhỏ biến acid malie lớn proline Bén cạnh việc biến có chất khác nhau, số biến đo với thứ nguyên khác đo màu sắc, việc chuẩn hóa liệu cần thiết Lệnh chuẩn hóa đữ liệu 14 scale (data) ĐỂ “thấy” khác biệt, chúng tơi vẽ đề thị boxplot hại liệu trước sau chuẩn hóa Bạn đọc tự đưa nhận xét Lệnh scaleQ boxplotQ trình bảy # Chuẩn hóa liệu > wines.sc = scale (wines) # Biểu điễn độ phân tán liệu >-boxplot (ưines.mc ~ col (wines.mc},main > boxplot(wines.sc ~ col(wines.sc);main = "Original = "Scaled wine wine data") data") > apply (wines, 2, range) 6.4.3.3 Khai thác liệu Phân tích thành phần (PCA) lựa chọn q trình khai thác đữ liệu khả biểu diễn liệu đa chiều lên mặt phẳng chứa nhiều thông tin đữ liệu ban đầu Với phát triển cơng nghệ thơng tín, việc thu PCA đơn giản (bạn đọc thấy sau đây), ra, kết biểu điển tối ưu giúp bạn đọc đễ dàng giải thích liệu Trong ví dụ 147 rượu vang, PCA thực với số liệu chuẩn hóa phía để loại bỏ ảnh hưởng yếu tổ thang đo VVVVVVVV% Các bước tính Egenvalue (phương sai) ma wines.svd X C wines.1lm > |t|) -1.076e-01 5.007e-01 -0.215 0.83045 2.860e-02 3.870e-02 0.739 0.46217 * * Estimate (intercept) Xalcohol acid Xmalic Xash Xash alkalinity Xmagnesium Xtot phenels Xflavonoids phenols Xnon-£1av Xproanth Xcol int Xcol hue xop xatio Xproline codes: Signif Residual Multiple standard 4.633e-02 2.068e-02 2.241 0.02802 2.628e~01 1.009e-01 2.605 0.01109 5,662e-03 7.670e-03 0.738 0.46266 -1,057e-04 1,361e-03 ~-0.078 0.93829 6.438e-02 -6.127e-02 1,051 -0.29675 -2.479e-01 4.365e-02 -5.680 2.43e-07 -3.830e-01 1.836e~01 ~2.086 0.04040 5.066e-03 4.571e-02 0.111 0.91204 5.413e-02 1.307e-02 4,142 8.94e-05 -1,291e-01 1.316e-01 -0.981 0.32986 -1.630e-01 4.962e-02 -3.284 0.00156 -9.609e-05 9.445e-05 1.017 (0.31227 44.01 error: 0.1646 0.8841, on '**! 0.001 '***' R-squared: Festatistic: Std 13 and on 0.01 degrees 75 Adjusted 75 DF, '*' 0.05 of R-squared: p-value: < ".' O.2 *** * *** * ' tod freedom 0.864 2.2e-16 Chúng ta bỏ biến mà ảnh hưởng khơng có nghĩa Vi dy trường bỏ tính chất alcohol, alkalinity, magnesium, Một bảng tổng hợp kết phân tích ba loại rượu cho thấy: hợp Barbera, 153 > sapply (wines 1m summ, £uncEion §`'Response Xmalic (x) which(x§coefficients[,4] < Barbera” acid Xash Xflavonoids $`Response Xnon-flav phenols Xcol 1)) Int XOD 11 ratio 13 Barolo` (Intercept) Xalcohol Xash Xash Xflavonoids Xproanth alkalinity $`Response Xalcohol Xproline 13 GrignoLino` (Intercept) XOD ratio 14 — Xmalic acid Xash Xash alkalinity —4 Xflavonoids Xcol int Xproline 11 14 Kết cho thấy ash flavonoids hai biến có nghĩa cho tất ba loại rượu vang, biển lại có nghĩa với hai số ba loại rượu vang nghiên cứu CÂU HỎI ƠN TẬP 1, Có loại đữ liệu kiểm định nguồn gốc? Vì đữ liệu cần biến đổi trước xử lý? Trình bảy nguyên tắc phương pháp biến đổi Fourrier? Nội dung phương pháp phân tích thống kê tương ứng với loại liệu trong kiểm định nguồn gốc gì? Ưu điểm nhược điểm chúng? 4, Trình bày nguyên tác phương pháp PCA sử dụng kiểm định nguồn gốc? Mục đích phương pháp mơ hình hóa gì? Hãy cho biết nội dung phương pháp SIMCA? Học viên khuyến khích sử dụng câu lệnh R cung cấp để thu kết (chính) chương TÀI LIỆU THAM KHẢO Breiman L., Friedman J H., Olshen R A and Stone C G (1984) Classification and Regression Trees, Belmont, CA: Wadsworth International Group, 368 pp Callejon, R M., Clavijo, A., Ortigueira, P., Troncoso, A M., Paneque, P., &Morales, M L (2010) Volatile and sensory profile of organic red wines produced by Saccharomyces ~ 75 68 154 differ-ent cerevisiae selected autochthonous strains Analytica Chimica and commercial Acta, 660 (1-2), Forina M, Oliveri P, Lanteri Casale § And M., 2008, Class-modeling new problems, Chemometrics and techniques, classic and new, for old and — 148 Intelligent Laboratory Systems, 93, 132 Ubigli M., (1986) Multivariate Forina M., Armanino C., Castino M., and of the origin of wines, Vitis (25), data analysis as a discriminating method 189 — 201 A and Kell d B (1997) Genetic Gilbert R J., Goodacre r., Woodward quantitative analysis of pyrolysis programming: a novel method for the : 69, 4381 — 4389 mass spectral data, Analytical Chemistry, ) Phan tich liệu thực nghiệm, Hervé Abdi, Nguyén Hoang Ding, (2012 NXB Dai học Quốc gia TpHCM, trang 377, er M., Paterson A and Van Ruth Macatelli M., Akkermans W K., Buchgrab origin of European butters using § (2009) Verification of the geographical and Analysis, 22, 169 — 175 PTR-MS, Journal of Food Composition Mahalanobis, Prasanta Chandra (1936) On the generalised distance in tute of Sciences of India2 (1): statistics Proceedings of the National Insti 49-55 i F and Marini D., (2006) Marini F., Magri A L., Bucci R., Balestrier of Italian oils from Sicily _ Class-modeling techniques in the authentication (PDO), Chemometrics and with a Protected Denomination of Origin Intelligent Laboratory Systems, 80, 140 — 148 sis and Statistical “Pattern 10 McLachlan, G J (2004) Discriminant Analy _ : Recognition Wiley Interscience 545 pp traceability, Woodhead Pub 11 Michéle Lees, (2003) Food authenticity and Ltd, 612pp : : : cung ach for verifying the origin of 12, Paul Berereton, (2013) New analytical appro " food, Woodhead Publishing, 251pp environment for ‘statistical 13 R Core Team (2015) R: A language and uting, Vienna, Austria URL computing R Foundation for Statistical Comp https://www.R-project.org/ : Data Analysis for the 14 Richard G Brereton, (2003) Chemometrics Jaboratory and Chemical plant, Wiley, 489pp ltivariate Data Analysis in 15 -Ron Wehrens, (2011) Chemometrics with R:-Mu 286pp the Natural Sciences and Life Sciences, Springer, 155