Nghiên cứu định lượng đồng thời một số chất nhóm methylxanthines trong chè bằng phổ UV VIS, IR và bước đầu nhận dạng chè xanh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN TRẦN THỊ HUẾ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG ĐỒNG THỜI MỘT SỐ CHẤT NHÓM METHYLXANTHINES TRONG CHÈ BẰNG PHỔ UV-VIS, IR VÀ BƯỚC ĐẦU NHẬN DẠNG CHÈ XANH LUẬN ÁN TIẾN SĨ HÓA HỌC Hà Nội - 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN TRẦN THỊ HUẾ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG ĐỒNG THỜI MỘT SỐ CHẤT NHÓM METHYLXANTHINES TRONG CHÈ BẰNG PHỔ UV-VIS, IR VÀ BƯỚC ĐẦU NHẬN DẠNG CHÈ XANH Chun ngành: Hóa phân tích Mã số: 9440112.03 LUẬN ÁN TIẾN SĨ HÓA HỌC Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Tạ Thị Thảo PGS.TS Nguyễn Văn Ri Hà Nội - 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn PGS.TS Tạ Thị Thảo PGS TS Nguyễn Văn Ri Các số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả Trần Thị Huế i LỜI CẢM ƠN Luận án hồn thành phịng thí nghiệm Hóa phân tích, Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội phòng thí nghiệm Khoa Hóa học, Trường Đại học Sư phạm - Đại học Thái Ngun Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, xin chân thành cảm ơn PGS TS Tạ Thị Thảo PGS.TS Nguyễn Văn Ri mơn Hóa Phân tích, Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình học tập nghiên cứu Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo, giáo mơn Hóa phân tích, Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình học tập nghiên cứu Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, Ban chủ nhiệm Khoa Hóa học Trường Đại học Sư phạm - Đại học Thái Nguyên tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học tập nghiên cứu Tôi xin chân thành cảm ơn hỗ trợ kinh phí đề tài mã số ĐH2018-TN04-03 để tơi hồn thành tốt luận án Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè đồng nghiệp động viên, giúp đỡ vật chất tinh thần để tơi hồn thành tốt luận án Tác giả Trần Thị Huế ii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT .4 DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU 10 Chương TỔNG QUAN .14 1.1 Giới thiệu chung chè sản phẩm chè Việt Nam 14 1.1.1 Phân loại chè Việt Nam .14 1.1.2 Thành phần hóa học chè 17 1.2 Giới thiệu nhóm chất methylxanthines 20 1.2.1 Đặc điểm cấu tạo tính chất 20 1.2.2.Tác dụng dược lý .22 1.3 Các phương pháp định lượng methylxanthines chè 23 1.3.1 Phương pháp sắc kí lỏng hiệu cao 23 1.3.2 Phương pháp sắc ký lỏng khối phổ 27 1.3.3 Phương pháp phổ hồng ngoại kết hợp với thuật toán hồi quy đa biến 28 1.3.4 Phương pháp quang phổ hấp thụ phân tử (UV-Vis) kết hợp với thuật toán hồi quy đa biến 33 1.4 Ứng dụng thống kê đa biến phân loại nguồn gốc địa lý chè 34 1.4.1 Các phương pháp nhận dạng phân loại đối tượng phân tích 34 1.4.2 Phân loại nguồn gốc địa lý chè dựa liệu hàm lượng chất phân tích mẫu 38 1.4.3 Phân loại nguồn gốc địa lý chè dựa phân tích liệu phổ kết hợp thống kê đa biến 41 Chương THỰC NGHIỆM 45 2.1 Hóa chất, dụng cụ thiết bị 45 2.1.1 Hóa chất 45 2.1.2 Dụng cụ thiết bị 46 2.2 Đối tượng nghiên cứu .47 2.3 Phương pháp nghiên cứu 48 2.3.1 Phương pháp định lượng đồng thời ba chất TB, TP CF mẫu chè 48 2.3.2 Phương pháp phân loại nguồn gốc địa lý mẫu chè dựa liệu phổ UV-Vis, NIR 54 Chương KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .56 3.1 Phát triển phương pháp HPLC định lượng đồng thời TB, TP, CF chè xanh 56 3.1.1.Khảo sát lựa chọn điều kiện tách TB, TP, CF hệ HPLC 56 3.1.2 Đường chuẩn xác định TB, TP, CF giới hạn phát thiết bị 62 3.1.3 Khảo sát điều kiện chiết TB, TP, CF khỏi mẫu .64 3.1.4 Xác nhận giá trị sử dụng phương pháp phân tích TB, TP, CF HPLC 65 3.1.5 Phân tích mẫu thực tế .72 3.2 Nghiên cứu định lượng đồng thời ba methylxanthines chè quang phổ hấp thụ phân tử (UV-Vis) kết hợp với thuật toán hồi quy đa biến 74 3.2.1 Phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính 74 3.2.2 Phương pháp thêm chuẩn đa biến sử dụng mơ hình SANAS .85 3.3 Nghiên cứu định lượng đồng thời TB, TP, CF chè phổ hồng ngoại phản xạ kết hợp với thuật toán hồi quy đa biến 87 3.3.1 Phổ hồng ngoại phản xạ mẫu chè 87 3.3.2 Tiền xử lý số liệu 88 3.3.3 Nghiên cứu lựa chọn mơ hình hồi quy đa biến tuyến tính 89 3.3.4 Ứng dụng phân tích mẫu thực tế 102 3.4 Phân loại chè theo nguồn gốc địa lý dựa liệu phổ phương pháp thống kê đa biến 107 3.4.1 Phân loại nhận dạng chè theo nguồn gốc địa lý phổ hấp thụ phân tử 108 3.4.2 Phân loại nhận dạng chè theo nguồn gốc địa lý phổ hồng ngoại phản xạ .114 3.4.3 Phân loại nhận dạng chè cách ghép nối liệu phổ NIR phổ UV-Vis .118 KẾT LUẬN 122 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN .124 TÀI LIỆU THAM KHẢO 125 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT TT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ANN Artificial neural network Mạng nơron nhân tạo ACN Acetonitrile Acetonitrile As Symmetry factor Hệ số đối xứng CF Caffeine Caffeine C Catechin Catechin DA Discriminant analysis Phân tích phân biệt EC Epicatechin Epicatechin ECG Epicatechin gallate Epicatechin gallate EGC Epigallocatechin Epigallocatechin 10 EGCG Epigallocatechin gallate Epigallocatechin gallate 11 EtOH Ethanol Ethanol 12 HPLC High performance liquid Sắc ký lỏng hiệu cao chromatography 13 HPLC-DAD High performance liquid Sắc ký lỏng hiệu cao chromatography with diode-array kết nối detector mảng diod detection 14 HPLC-DAD/ High performance liquid Sắc ký lỏng hiệu cao MS chromatography with diode array kết nối detector mảng diod detection coupled with mass khối phổ spectrometry 15 HPLC-UV High-performance liquid Sắc ký lỏng hiệu cao chromatography with ultraviolet kết nối detector quang phổ detection tử ngoại Phổ hồng ngoại 16 IR Infrared spectroscopy 17 ICP-MS Inductively coupled plasma mass Quang phổ nguồn plasma cảm ứng cao tần kết nối khối spectrometry phổ 18 ICP-AES Inductively Coupled Plasma atomic Quang phổ phát xạ plasma Emission Spectroscopy 19 LC Liquid chromatography Sắc ký lỏng 20 LC-MS Liquid chromatography coupled to Sắc ký lỏng khối phổ mass spectrometry 21 LDA Linear discriminant analysis Phân tích phân biệt tuyến tính 22 LOD Limit of detection Giới hạn phát 23 LOQ Limit of quantification Giới hạn định lượng 24 MC Mean centreing Chuẩn hóa trung bình 25 MeOH Methanol Methanol 26 MLR Multivariate linear regression Hồi quy đa biến tuyến tính 27 MS Mass Spectrometry Phổ khối 28 N Theoretical plate Số đĩa lý thuyết 29 NIR Near infrared spectroscopy Phổ hồng ngoại gần 30 PC Principal component Thành phần 31 PCA Principal component analysis Phân tích thành phần 32 PCR Principal component regression Hồi quy thành phần 33 PDA Photo diode array Mảng diod quang 34 PLS Partial least squares Bình phương tối thiểu phần 35 ppm Parts per million Phần triệu 36 R Coeficient regression Hệ số tương quan 37 RB Robinson Briston Hệ đệm Robinson Briston 38 RMSE Root mean square error Căn bậc hai sai số tồn phương trung bình 39 Rs Resolution Độ phân giải 40 RSDr Relative standard deviation for Độ lệch chuẩn tương đối lặp repeatability lại Relative standard deviation for Độ lệch chuẩn tương đối tái reproducibility lặp Standad addition net analyte signal Tín hiệu phân tích tổng 41 42 RSDR SANAS thêm chuẩn 43 SIMCA Soft independent modeling of class analogy Mơ hình hóa độc lập mềm 44 SNV Standard normal transformation Chuyển dạng thành phân bố chuẩn 45 SVM Support vector machine Tính hỗ trợ vector 46 TB Theobromine Theobromine 47 TP Theophylline Theophylline 48 tR Retention time Thời gian lưu 49 UV-Vis Ultraviolet-visible Vùng tử ngoại - khả kiến 50 v/v Volume/volume Thể tích/thể tích 51 LD Lam Dong Lâm Đồng 52 PT Phu Tho Phú Thọ 53 TN Thai Nguyen Thái Nguyên 54 CTK Các tỉnh khác (Chú thích: Tên hóa chất luận án viết theo tên Tiếng Anh) 97 CTK6 Trấn Yên- CTK7 x Yên Bái Yên Sơn- 98 10/2017 x 10/2017 Tuyên x x x x x x x x x x x x x x Quang Yên Sơn99 CTK8 10/2017 Tuyên x x Quang Đồng Văn100 CTK9 Hà 12/2017 x x Giang Đồng Văn101 CTK10 12/2017 Hà x x Giang Đồng Văn102 CTK11 12/2017 Hà x x 12/2017 x x x x 12/2017 x x x x 12/2017 x x x x x x x x Giang Đồng Văn103 CTK12 Hà Giang Đồng Văn- 104 CTK13 Hà Giang Đồng Văn- 105 CTK14 Hà Giang Đồng Văn- 106 CTK15 Hà 4/2017 Giang 148 Đồng Văn107 CTK16 4/2017 x x x x 4/2017 x x 4/2017 x x 4/2017 x x x x 7/2017 x x 7/2017 x x 7/2017 x x 7/2017 x x 7/2017 x x 7/2017 x x 10/2017 x x Hà Giang 108 CTK17 109 CTK18 110 CTK19 111 CTK20 112 CTK21 113 CTK22 114 CTK23 115 CTK24 116 CTK25 Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Cao Bồ-Hà Giang Yên Sơn- 117 CTK26 7/2017 Tuyên Quang Hàm Yên- 118 CTK27 Tuyên Quang 149 Hàm Yên119 CTK28 10/2017 x x 10/2017 x x 10/2017 x x x x 4/2017 x x 4/2017 x x 4/2017 x x Tuyên Quang Hàm Yên- 120 CTK29 Tuyên Quang Hàm Yên- 121 CTK30 Tuyên Quang Hàm Yên- 122 CTK31 Tuyên 4/2017 Quang Hàm Yên123 CTK32 Tuyên Quang Hàm Yên- 124 CTK33 Tuyên Quang Hàm Yên- 125 CTK34 Tuyên Quang 150 Phụ lục Thuật toán chương trình máy tính phương pháp xử lý số liệu 2.1 Thuật toán tiền xử lý số liệu Các bước tiến hành Matlab 2016a với thuật toán tiền xử lý số liệu sau: - Khởi động phần mềm Matlab - Nhập ma trận tín hiệu phân tíchX0 (m x n) (m số mẫu chuẩn, n số tín hiệu đo) cửa sổ WORKSPACE - Trong cửa sổ EDITOR viết câu lệnh R=snv(X0); % Tương ứng với thuật toán tiền xử lý số liệu SNV T= msc(X0,1size(X0,2)); %Tương ứng với thuật toán tiền xử lý số liệu MSC G=mean_centering(X0,X); %Tương ứng với thuật toán tiền xử lý số liệu MC Các ma trận R, T, G ma trận X0 sau xử lý thuật toán SNV, MSC, MC 2.2 Thuật toán hồi quy đa biến tuyến tính định lượng đồng thời methylxanthines 2.2.1 Thuật toán PCR * Các bước tính tốn PCR phần mềm MATLAB - Khởi động phần mềm MATLAB - Nhập ma trận liệu cửa sổ WORKSPACE + Nhập ma trận nồng độ Y0 (mxk) m mẫu chuẩn chứa k cấu tử (m hàng, k cột) + Nhập ma trận tín hiệu phân tích X0(mxn) (n số tín hiệu đo) + Nhập tín hiệu phân tích Y mẫu cần định phân - Lưu liệu vừa nhập vào thành file Matlab - Mở M-file viết câu lệnh đó: %Phuong phap ILS: - Trong cửa sổ COMMAND WINDOW viết câu lệnh: 151 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X0) %Từ giá trị phần trăm phương sai PC, vào yêu cầu cụ thể toán để định số PC làm sở cho không gian tập số liệu f1 = coeff(:,1:n); %n số PC chọn %Chuyển đổi tập số liệu ban đầu tính ma trận hệ số hồi qui với cấu tử Xj1 = X0*f1; F1 = inv(Xj1'*Xj1)*Xj1'*X0; Fj1=f1*F1; % Kiểm tra độ xác mơ hình %Nhập ma trận độ hấp thụ quang mẫu kiểm tra: Xtest(pxn) với p số mẫu kiểm tra, n số tín hiệu đo %Nhập ma trận nồng độ mẫu kiểm tra: Ytest (pxk) p số mẫu kiểm tra, k số cấu tử %Tính nồng độ mẫu kiểm tra theo PCR YtestPCR=Xtest*Fj1; %Tính sai số nồng độ chuẩn với nồng độ xác định từ PCR SaisoPCR=(Ytest-YtestPCR)*100./ Ytest*100; 2.2.2 Thuật tốn bình phương tối thiểu phần (PLS) * Các bước tính tốn PLS phần mềm Matlab 2016a: -Khởi động phần mềm MATLAB -Nhập ma trận liệu cửa sổ WORKSPACE + Nhập ma trận nồng độ Y (mxk) m mẫu chuẩn chứa k cấu tử (m hàng, k cột) + Nhập ma trận tín hiệu phân tích dùng làm mơ hình chuẩn X (mxn) (n số tín hiệu đo) mẫu chuẩn + Nhập ma trận tín hiệu phân tích dùng để đánh giá tính mơ hình chuẩn Xtest mẫu chuẩn 152 + Nhập ma trận tín hiệu phân tích mẫu thực tế Xsam mẫu cần định phân Mở cửa sổ COMMAND WINDOW chạy câu lệnh đó: + Tinh so laten variable, chon so component (n < so mau) [XL,YL,XS,YS,BETA,PctVar] = plsregress(X,Y,n); + Xay dung thi giua so bien ao va phan tram du lieu tap so lieu >> plot(1:n,cumsum(100*PctVar(2,:)),'-bo'); ylabel('Number of PLS components'); xlabel('Percent Variance Explained in X'); + Chay lai so bien ao thich hop va chay lai [XL,YL,XS,YS,BETA,PctVar] = plsregress(X,Y,n); “Xtest la ma tran tin hieu kiem chung mo hinh Xsam la ma tran tin hieu mau thuc Ytest la ma tran nong mau kiem chung mo hinh Ypred la ma tran nong mau chuan tinh lai dc tu ma tran BETA Ysam la ma tran nong mau thuc tinh lai dc tu BETA” Ypred=[ones(size(X,1),1) X]*BETA; Ytest=[ones(size(Xtest,1),1) Xtest]*BETA; Ysam=[ones(size(Xsam,1),1) Xsam]*BETA; Từ kết ma trận Ytest thu ta tính hệ số tương quan (R) hệ số tuyến tính (RMSE) để đánh giá độ xác mơ hình Ma trận Ysam cho kết hàm lượng chất Caffeine, Theobromine, Theophyline mẫu thực tính theo mơ hình 2.3 Thuật tốn SANAS * Các bước tính toán SANAS phần mềm MATLAB Cơ sở toán học phương pháp SANAS mô tả chi tiết tài liệu [19] phát triển ứng dụng nghiên cứu sau: 153 Giả sử có mẫu phân tích có chứa n chất cần phân tích, để định lượng chất k có mẫu ta thực sau: - Thiết lập dung dịch chứa chất chuẩn k, liệu độ hấp thụ quang ghi lại dạng vecto r dung dịch chuẩn chứa đồng thời n chất mức nồng độ khác chất phân tích k (vectơ nồng độ ck), liệu độ hấp thụ quang ghi lại dạng ma trận Rsm Từ ma trận tín hiệu Rsm sử dụng thuật tốn PCA để tính ma trận trị riêng Rsmreb Từ ma trận trị riêng Rsmreb tính vectơ nồng độ chất k xây dựng lại sau chiếu lên vectơ theo công thức:  ck*  Rsmreb Rsmreb ck (1)  (với Rsmreb ma trận nghịch đảo ma trận Rsmreb ) Khi đó, ma trận phổ Rk sau bỏ phần đóng góp chất k tính theo công thức: Rk  Rsmreb   ck* r (2) Trong đó, giá trị α tính theo cơng thức:    1/ r.Rsmreb ck* - (3) Thiết lập dung dịch thêm chuẩn mẫu thực chứa đồng thời n chất với ma trận nồng độ ck chất phân tích k, liệu độ hấp thụ quang ghi lại dạng ma trận Rsa Từ ma trận tín hiệu Rsa sử dụng thuật tốn PCA để tính ma trận trị riêng Rsareb * Trong phương pháp NAS, vectơ rk - phổ ước lượng chất k đóng góp tính theo cơng thức: rk*  ( I  Rk Rk ).Rsareb (4)  Trong đó: Rk ma trận nghịch đảo ma trận Rk  I ma trận đơn vị có kích thước kích thước ma trận Rk Rk *Thuật tốn 154 Trước thực Matlab, tính tốn tạo sheet sau excel: - Nhập ma trận tín hiệu Rsa(mxn) m mẫu thêm chuẩn với n tín hiệu đo mẫu thêm chuẩn hỗn hợp chất CF, TB, TP mẫu chè, m=15 (số mẫu thêm chuẩn), n=71 (bước sóng vùng 200-300nm, 1nm lấy giá trị - Nhập ma trận Ru (1x71) ma trận tín hiệu mẫu có chè - Tính excel ma trận Rsm (mxn) theo phép tính: Rsm = Rsa - Ru ma trận tín hiệu m mẫu chuẩn với n tín hiệu đo mẫu chuẩn hỗn hợp chất CF, TB, TP Trong phần mềm Matlab 2016, để tính nồng độ CF mẫu chè, cần thực bước: - Khởi động phần mềm MATLAB Bước 1: Nhập ma trận liệu cửa sổ WORKSPACE Nhập vectơ tín hiệu rCafein (1x71) mẫu chuẩn chứa cafein (thêm chuẩn 1) Nhập ma trận tín hiệu Rsm(mxn), Rsa(mxn) từ excel Nhập vectơ nồng độ cCafein (15x1) Bước 2: Trong cửa sổ COMMAND WINDOW viết câu lệnh: Tính Rsmreb sử dụng thuật tốn PCA [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(Rsm); RsmrebBF=score(:,1:2)*coeff(:,1:2)'; %chọn số pc có nghĩa (2,3,4,5… thay vào số 2) Rsmreb = bsxfun(@plus, RsmrebBF, mu); Tính cCafeinProj theo cơng thức (1.1) cCafeinProj=Rsmreb*pinv(Rsmreb)*cCafein; Tính giá trị α theo công thức (1.3) alpha=1./(rCafein'*pinv(Rsmreb)*cCafeinProj); Ttinh Rsm-Cafein theo công thức (1.2) RsmMinusCafein=Rsmreb-alpha*cCafeinProj*rCafein'; Tính Rsareb : sử dụng thuật tốn PCA 155 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(Rsa); RsarebBF=score(:,1:2)*coeff(:,1:2)'; Rsareb = bsxfun(@plus, RsarebBF, mu); I = eye(71); % 71 la kich thuoc cua ma tran vuong Tính giá trị NORM theo cơng thức (1.4) RsaCafeinStar=((IRsmMinusCafein'*pinv(RsmMinusCafein'))*Rsareb')'; NORM=arrayfun(@(idx)norm(RsaCafeinStar(idx,:)),1:size(RsaCafei nStar,1)); Biểu diễn phụ thuộc giá trị NORM vào nồng độ thêm chuẩn CF thu phương trình có dạng y = ax+b Từ tính giá trị nồng độ CF mẫu chè tỉ số b/a Tiến hành tương tự để tính nồng độ TB, TP 2.4 Thuật tốn thống kê đa biến tuyến tính phân loại chè 2.4.1 Thuật toán PCA- DA, PLS-DA -Khởi động phần mềm MATLAB -Nhập ma trận liệu cửa sổ WORKSPACE + Nhập ma trận X (mxn): ma trận tín hiệu m mẫu chè dùng để xây dựng mơ hình, n số tín hiệu đo + Nhập ma trận Y (mx1): ma trận nhóm tỉnh (Thái Nguyênnhoms1, Lâm Đồng-nhóm 2, Phú Thọ-nhóm 3, tỉnh cịn lại-nhóm 4) + Nhập ma trận Xtest (kxn): ma trận tín hiệu k mẫu chè dùng để kiểm tra mơ hình + Nhập ma trận Ytest (kx1): ma trận nhóm k mẫu chè dùng để kiểm tra mơ hình - Chọn đường dẫn _toolbox_4.2 Nhập câu lệnh : Class_gui; 156 đển thư mục Classification Nhập ma trận tín hiệu X: File -> Load data -> chọn ma trận X Nhập ma trận nhóm Y: File -> Load class -> chọn ma trận Y Chọn Caculate -> chọn thuật toán (PCA- DA, PLS-DA) cửa sổ thuật toán tương ứng: Number of: số mẫu Data scaling: chọn mean centering autoscaling để cho phần trăm phương sai lớn Result plot scores and loadings - Sau xem kết thẻ Results, tiến hành load, lưu mơ hình thẻ File - Kiểm tra mơ hình với số liệu Xtest Ytest Nhập ma trận tín hiệu Xtest: File -> Load data -> chọn ma trận Xtest Nhập ma trận nhóm Ytest: File -> Load class -> chọn ma trận Ytest Chọn Predict -> chọn Predict sample Result plot scores and loadings 2.4.2 Thuật toán ANN * Bộ số liệu học: - Lớp nhập X[nxm]: ma trận độ hấp thụ quang 100 mẫu chuẩn vùng phổ ghi tín hiệu m số mẫu học (m=100), n số bước sóng tiến hành ghi tín hiệu (với liệu phổ UV-Vis n=211, liệu phổ IR n=1555) - Lớp xuất Class[kxm]: ma trận nhóm 100 mẫu chuẩn, với m số mẫu học k số nhóm (k=4) * Bộ số liệu kiểm tra: - Lớp nhập Xtest[nxp]: ma trận độ hấp thụ quang mẫu kiểm tra vùng phổ ghi tín hiệu với p=25 số mẫu kiểm tra n số bước sóng tiến hành ghi tín hiệu - Lớp xuất Classtest[kxp]: ma trận nhóm 25 mẫu kiểm tra (p=25 k=4) Như vậy, liệu phổ Uv-Vis ta có mạng nơron với 211 nút đầu vào nút đầu 157 Hình 2.1: Mạng nơron mơ hình ANN sở liệu phổ UV-Vis Khai báo mơ hình ANN câu lệnh sau: net = patternnet(n); (n số nơron lớp ẩn) net.divideParam.trainRatio = 75/100;%Chia liệu thành phần net.divideParam.valRatio = 15/100; net.divideParam.testRatio = 15/100; net = train(net,X,Class); %Luyện mạng %Tìm biểu đồ confusion mẫu kiểm tra: Ytest = net(Xtest); plotconfusion(Classtest,Ytest); Phụ lục Bảng Ma trận tín X0 phổ UV-Vis mẫu chè sử dụng làm mẫu chuẩn 0.527 0.477 0.435 … 0.189 0.18 0.171 0.620 0.564 0.517 … 0.240 0.23 0.222 0.676 0.618 0.568 … 0.224 0.215 0.207 … … … … … … … 0.735 0.710 0.690 … 0.150 0.145 0.140 0.730 0.705 0.680 … 0.160 0.155 0.150 0.97 0.935 0.905 … 0.140 0.135 0.130 158 Bảng Ma trận trọng số coeff tìm từ mơ hình PCR-UV-Vis xây dựng mẫu chuẩn 0.306 0.030 -0.088 … 0.083 0.165 0.276 0.301 0.019 -0.066 … -0.107 0.033 -0.032 0.295 0.011 -0.048 … -0.046 0.003 -0.298 … … … … … … … 0.045 0.127 -0.054 … 0.063 -0.038 -0.120 0.035 0.137 -0.066 … -0.176 -0.001 -0.078 0.025 0.146 -0.072 … 0.122 0.028 -0.184 Bảng Ma trận trọng số score tìm từ mơ hình PCR-UV-Vis xây dựng mẫu chuẩn -1.508 0.484 -1.508 … 0.000 0.002 -0.002 -1.229 1.108 -1.229 … -0.001 -0.001 0.001 -1.112 0.862 -1.112 … -0.002 0.001 0.001 … … … … … … … -0.357 -0.994 0.124 … 0.000 0.000 0.000 -0.520 -1.265 0.101 … 0.000 0.000 0.000 -0.558 -1.254 0.141 … 0.000 0.000 0.000 Bảng Ma trận tín Xtest phổ UV-Vis mẫu chè sử dụng làm mẫu kiểm tra 0.513 0.464 0.422 … 0.158 0.151 0.145 0.587 0.534 0.487 … 0.145 0.139 0.134 0.561 0.512 0.469 … 0.111 0.105 0.1 … … … … … … … 0.474 0.429 0.39 … 0.134 0.127 0.121 0.736 0.669 0.611 … 0.217 0.208 0.201 159 0.699 0.632 0.576 … 0.18 0.171 0.165 Bảng Ma trận tín X0 phổ IR mẫu chè sử dụng làm mẫu chuẩn 1.09E+01 1.09E+01 1.09E+01 … 4.13E+01 4.13E+01 4.13E+01 1.03E+01 1.03E+01 1.03E+01 … 3.59E+01 3.58E+01 3.59E+01 1.15E+01 1.15E+01 1.15E+01 … 3.19E+01 3.19E+01 3.19E+01 … … … … … … … 1.22E+01 1.22E+01 1.22E+01 … 3.97E+01 3.97E+01 3.98E+01 1.07E+01 1.07E+01 1.07E+01 … 3.80E+01 3.81E+01 3.81E+01 1.32E+01 1.32E+01 1.33E+01 … 3.83E+01 3.83E+01 3.83E+01 Bảng Ma trận trọng số coeff (71x24) tìm từ mơ hình PCR-UV-Vis xây dựng mẫu chuẩn 0.009 0.018 0.001 … -0.011 -0.008 0.005 0.009 0.018 0.001 … -0.014 -0.007 0.005 0.009 0.018 0.002 … 0.001 0.001 0.008 … … … … … … … 0.009 0.018 0.001 … -0.020 0.000 0.009 0.010 0.018 0.002 … 0.016 0.001 0.010 0.009 0.018 0.002 … -0.006 -0.015 0.013 Bảng Ma trận trọng số score(25x24) tìm từ mơ hình PCR-UV-Vis xây dựng mẫu chuẩn 132.234 -42.069 -5.202 … 0.254 -0.176 -0.360 -67.730 26.229 -3.245 … -0.081 -0.012 -0.445 -184.704 137.075 14.554 … -0.279 0.096 -0.321 160 … … … … … … … 123.286 31.323 -1.927 … -0.262 -0.003 0.000 2.632 -4.288 -2.670 … 0.328 0.052 -0.099 103.209 69.697 -5.584 … -0.351 -0.173 0.085 Bảng Ma trận nhóm phương pháp phân loại PCA-DA PLS-DA T T L L P P C C N N D D T T T T K K 1 2 3 4 C C Bảng Ma trận nhóm phương pháp phân loại ANN T T L L P P N N D D T T T T K K 0 0 0 1 0 0 1 161 0 0 0 0 0 0 Phụ lục Sắc đồ số mẫu chuẩn mẫu chè 162 1 ... NHIÊN TRẦN THỊ HUẾ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG ĐỒNG THỜI MỘT SỐ CHẤT NHÓM METHYLXANTHINES TRONG CHÈ BẰNG PHỔ UV- VIS, IR VÀ BƯỚC ĐẦU NHẬN DẠNG CHÈ XANH Chun ngành: Hóa phân tích Mã số: 9440112.03 LUẬN... số liệu phổ IR, UV- Vis đạt mục đích phân loại định lượng hoạt chất Xuất phát từ lý nêu trên, đề tài luận án Tiến sĩ: ? ?Nghiên cứu định lượng đồng thời số chất nhóm methylxanthines chè phổ UV- Vis,. .. UV- Vis, IR bước đầu nhận dạng chè xanh? ?? hướng đến mục tiêu: Xây dựng phương pháp định lượng nhanh số chất nhóm methylxanthines chè nhận dạng nguồn gốc địa lý mẫu chè xanh Việt Nam dựa liệu phổ UV- Vis