Калибровка (регрессия) спектрометров для определения содержания триглицеридов жирных кислот в продуктах и сыворотке крови

Триглицериды жирных кислот (ТГЖК) составляют важную часть питания человека. Спектрометрия ТГЖК имеет очевидные преимущества перед традиционной хроматографией и возможна с применением по крайней мере трех типов спектрометров ближнего инфракрасного диапазона. В статье приведены результаты калибровки названных спектрометров методом регрессии на латентные структуры для определения содержания клинически значимых ТГЖК в пище, препаратах и сыворотке крови кардиологических пациентов.

Ключевые слова

жирные кислоты, ближняя инфракрасная спектрометрия, регрессия на латентные структуры

Получено

02.12.2018

Дата публикации

03.12.2018

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Калинин А. В. , Титов В. Н. Калибровка (регрессия) спектрометров для определения содержания триглицеридов жирных кислот в продуктах и сыворотке крови // Научное приборостроение – 2018. – Tом 28. – Номер 4 C. 45-48 [Электронный ресурс]. URL: http://ras.jes.su/np/s207987840001846-9-1 (дата обращения: 24.04.2024).
MLA	Kalinin, Andrey, Titov, V. "Calibration (regression) of spectrometers for determination of triglycerides of fatty acids in foods and serum." Nauchnoe priborostroenie 28.4 (2018):45-48.
APA	Kalinin A., Titov V. (2018). Calibration (regression) of spectrometers for determination of triglycerides of fatty acids in foods and serum. Nauchnoe priborostroenie 28(4), pp.45-48

Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1167

Оценка читателей: голосов 0

1. Титов В.Н. Клиническая биохимия жирных кислот, липидов и липопротеинов. М., Тверь: ООО "Изд-во "Триада", 2008. 272 c.

2. Орлова Т.И., Уколов А.И., Савельева Е.И., Радилов А.С. Определение свободных и этерифицированных жирных кислот в плазме крови методом газовой хроматографии с масс-селективным детектированием // Аналитика и контроль. 2015. Т. 19, № 2. С. 183– 188. Doi: 10.15826/analitika.2015.19.2.002.

3. Wold S., Sjostrom M., Eriksson L. PLS regression: a basic tool of chemometrics // Chem. Intelligent. Lab. Syst. 2001. Vol. 58, no. 2. P. 109–130. Doi: 10.1016/S0169-7439(01)00155-1.

4. Kalinin A.V., Krasheninnikov V.N. Detection of fatty product falsifications using a portable near Infrared spectrometer // EPJ Web of Conferences. 2017. Vol. 132, no. 02009. Doi: 10.1051/epjconf/201713202009.

5. Калинин А.В., Крашенинников В.Н., Свиридов А.П., Титов В.Н. Определение содержания диагностически значимых жирных кислот и индивидуальных триглицеридов в биологических средах на основе инфракрасной спектрометрии // Клиническая лабораторная диагностика. 2015. Т. 60, № 11. С. 13–20.

6. Westad F., Schmidt A. and Kermit M. Incorporating chemical band-assignment in near infrared spectroscopy regression models // J. Near Infrared Spectrosc. 2008. Vol. 16, no. 3. P. 265–273. Doi: 10.1255/jnirs.786.

7. Титов В.Н. Филогенетическая теория общей патологии. Патогенез метаболических пандемий. Сахарный диабет. М.: ИНФРА-М, 2014. 223 c.