4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.5.3 Xác định mức xát
Bảng 3.12 Mức xát gạo ST25 [10] STT Nơi trồng Mẫu Lần 1 Lần 2 Lần 3 Tỷ lệ xát (%) Mức xát 1 Sóc Trăng Mỹ Đình 2 0 1 1 Kỹ
2 Sóc Trăng Chợ Nghĩa Tân 1 1 1 0 0,67 Kỹ
3 Sóc Trăng Dương Khuê 0 1 0 0,3 Kỹ
4 Sóc Trăng Hoàng Công Chất 0 2 1 1 Kỹ
5 Sóc Trăng Cổ Nhuế 2 1 1 1,3 Kỹ
6 Sóc Trăng Thanh Xuân 1 0 1 1 0,67 Kỹ 7 Sóc Trăng Thanh Xuân 2 0 2 0 0,67 Kỹ 8 Sóc Trăng Chợ Nghĩa Tân 2 1 1 1 1 Kỹ
9 Sóc Trăng Mai Dịch 2 0 0 0,67 Kỹ
10 Kiên Giang Hoàng Quốc Việt 1 2 1 1 1,3 Kỹ 11 Sóc Trăng Nguyễn Hoàng 1 0 0 0,3 Kỹ
12 Sóc Trăng Cầu Diễn 2 0 0 0,67 Kỹ
13 Sóc Trăng Trần Cung 1 1 0 0,67 Kỹ
14 Bạc Liêu Hàm Nghi 0 2 1 1 Kỹ
15 Kiên Giang Đặng Văn Ngữ 0 0 0 0 Rất kỹ 16 Sóc Trăng Hoàng Quốc Việt 2 0 0 0 0 Rất
kỹ
17 Bạc Liêu Thanh Xuân 1 0 0 0,3 Kỹ
Nhận xét: So sánh với bảng C.1 Đánh giá mức xát của gạo [10], thấy đa số các mẫu gạo ST25 đều có tỷ lệ sát kỹ đến rất kỹ.
3.5.4 Xác định độ dài gạo ST25
Kết quả đo 2 mẫu bất kỳ: L1 = 7,6 L2 = 7,55
Só sánh với bảng chỉ tiêu chất lượng gạo theo TCVN 11889:2017 thấy mẫu gạo đạt tiêu chuẩn về độ dài yêu cầu [10].
KẾT LUẬN
Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng Quang phổ hồng ngoại (FTIR) kết hợp với kỹ thuật thống kê đa biến bao gồm: Kỹ thuật phân tích thành phần chính (PCA); Thống kê phân tích phân biệt (LDA) có thể dùng được cho việc phân loại gạo ST25 từ 3 vùng trồng khác nhau tại khu vực Sóc Trăng, Bạc Liêu và Kiên Giang. Quá trình chạy số liệu bao gồm PCA, theo sau là phương pháp LDA. Qua việc khảo sát và đánh giá 2 phương pháp thống kê đa biến khác nhau, có thể khẳng định rằng LDA là phương pháp hiệu quả hơn khi được dùng để nhận biết các mẫu gạo ST25 khác nhau. Kết quả nhận dạng địa lý vùng trồng được thể hiện rõ ràng hơn trên biểu đồ LDA, trong khi đối với PCA, sự phân nhóm không rõ ràng chỉ ra rằng cần phải có những kỹ thuật tốt hơn mới có thể phân biệt rõ được sự khác nhau giữa 3 mẫu ST25.
Hàm lượng kim loại, độ ẩm, mức xát,chiều dài gạo hầu hết đều đạt tiêu chuẩn được quy định.
Nhìn chung, mục tiêu đề ra đã được hoàn thành; tuy nhiên, vẫn cần phải có những nghiên cứu xa hơn để làm rõ cũng như tối ưu hóa hơn nữa phương pháp thực nghiệm.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. TIẾNG VIỆT
[1] Cục quản lý chất lượng nông lâm và thủy sản, Thánh thức và sự cần thiết truy xuất nguồn gốc hải sản ở Việt Nam, 2019.
[2] Phan Thị Thanh Hiền, Nguyễn Thị Vân, Trần Thị Bích Thủy, Bài giảng Truy xuất nguồn gốc thực phẩm, Đại học Nha Trang, 2013.
[3] Cổng thông tin điện tử tỉnh Sóc Trăng, Gạo ST25 được vinh danh là gạo ngon nhất thế giới 2019.
[4] PGS TS Nguyễn Quang Trung, Phát triển phương pháp profiling cho một số đối tượng thực phẩm từ thực vật Việt Nam, Hà Nội, 2019.
[5] TS Lê Trường Giang, Phân loại nhanh gạo ở miền Bắc Việt Nam bằng phương pháp quang phổ FTIR kết hợp với đo hóa học, Viện Hóa học, 2020.
[6] ISO 712:2009, Ngũ cốc và các sản phẩm từ ngũ cốc - xác định độ ẩm. [7] QCVN 08:2008/BTNMT- Chất lượng gạo.
[8] QCVN 02:2008/BYT - Chất lượng gạo.
[9] Nguyễn Thị Minh Tú, Giáo trình kiểm định và truy xuất nguồn gốc thực phẩm, NXB Đại học Bách Khoa, 2016.
[10] TCVN 11889:2019 Gạo trắng thơm.
B TIẾNG ANH
[11] K. Ariyama, M. Shinozaki, a. Kawasaki, Determination of the geographic origin of rice by chemometrics with strontium and lead isotope ratios, 1628-1634, 2012 .
[12] P. L. Fernández-Cáceres, M.J. Martin, F. Pablos, Differentiation of tea (Camellia sinensis) varieties and their geographical origin according to their metal content, J. Agric. Food, 4775-4779, 2001.
[13] E. J. N. Marques, S.T de Freitas, M.F. Pimentel, Rapid and non- destructive determination of quality parameters in the Tommy Atking mango using a novel handheld near infrared spectrometer,1207-1214, 2016.
[14] F. Alabdi, Carob origin classification by FTIR Carob origin classification by FTIR, 1020-1029, 2011.
[15] XLSTAT- DISCRIMINANT ANALYSIS (DA).
[16] Daniel Granato, Janio S. Santos, Trends in Food Science and Technology, 83-90, 2018.
[17] J. Schneider, Al Communications, 169-190, 2017.
[18] A. Dogan, FTIR spectroscopic characterization of irradiated hazelnut (Corylus avellana L.), Food Chemistry, 1106-1114, 2017.
[19] R. Lahlali, Y. Jiang, S. Kumar, C. Karunakaran, X.Liu, ART-FTIR spectroscopy reveals involvement of lipids and proteins of intact pea pollen grains to heat stress tolerance, Front Plant Sci, 747, 2014. [20] IR Spectrum Table and Chart.
[21] R. Davis, L.J Mauer, Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy: a rapid tool for detection and analysis of food borne pathogenic bacteria, 1582-1594, 2010.
[22] S. Krimm, J. Bandeker, Vibrational spectroscopy and conformation of peptides, polypeptides, and proteins, 181,364, 1986.
[23] S. Ngarize, H. Herman, A. Adams, N. Howell, Comparison of changes in the secondary structure of unheated, heated, and high-pressure-treated β Lactoglobulin and Ovalbumin proteins using Fourier. 6470-6477, 2004.