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Accès ouvert déclaré 2021 article

Discriminating Eggs from Two Local Breeds Based on Fatty Acid Profile and Flavor Characteristics Combined with Classification Algorithms

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This study discriminated fatty acid profile and flavor characteristics of Beijing You Chicken (BYC) as a precious local breed and Dwarf Beijing You Chicken (DBYC) eggs. Fatty acid profile and flavor characteristics were analyzed to identify differences between BYC and DBYC eggs. Four classification algorithms were used to build classification models. Arachidic acid, oleic acid (OA), eicosatrienoic acid, docosapentaenoic acid (DPA), hexadecenoic acid, monounsaturated fatty acids (MUFA), polyunsaturated fatty acids (PUFA), unsaturated fatty acids (UFA) and 35 volatile compounds had significant differences in fatty acids and volatile compounds by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) (p<0.05). For fatty acid data, k-nearest neighbor (KNN) and support vector machine (SVM) got 91.7% classification accuracy. SPME-GC-MS data failed in classification models. For electronic nose data, classification accuracy of KNN, linear discriminant analysis (LDA), SVM and decision tree was all 100%. The overall results indicated that BYC and DBYC eggs could be discriminated based on electronic nose with suitable classification algorithms. This research compared the differentiation of the fatty acid profile and volatile compounds of various egg yolks. The results could be applied to evaluate egg nutrition and distinguish avian eggs.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Discriminating Eggs from Two Local Breeds Based on Fatty Acid Profile and Flavor Characteristics Combined with Classification Algorithms
Date Crossref
01/11/2021
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Chinese Academy of Agricultural Sciences pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Feed Research Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Institute of Feed Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Chinese Academy of Agricultural Sciences, Feed Research Institute et Institute of Feed Research.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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