Abstrakt
44 widma UV olejków eterycznych i wyciągów roślinnych poddano wielowymiarowej analizie porównawczej techniką stabilnej analizy składowych głównych. Mimo iż wiele różnych próbek wykazywało podobne do siebie widma, zaobserwowano wyraźną zależność pomiędzy olejkami a pozostałymi wyciągami, związaną z pasmem absorpcji nieco powyżej 200 nm i powyżej 300 nm. Zdecydowana większość olejków posiadała pierwszą składową główną dodatnią, zaś wyciągów – ujemną. Wyniki te świadczą o tym, iż istnieje możliwość tworzenia modeli dyskryminacyjnych odróżniających olejki od innych wyciągów, a pierwsza składowa główna jest dobrym przykładem takiej dyskryminanty.
Bibliografia
1. Barnes R. J., Dhanoa M. S., Lister S. J.: Standard Normal Variate transformation and de-trending of near-infrared diffuse reflectance spectra, Appl. Spectr., 43, 772, 1989.
2. Croux C., Ruiz-Gaze n A.: High Breakdown Estimators for Principal Components: the Projection-Pursuit Approach Revisited’, J. Multivariate Anal., 95, 206, 2005.
3. Croux C., Filzmoser P., Oliveira M.: Algorithms for Projection-Pursuit Robust Principal Component Analysis, Chemom. Intell. Lab. Syst., 87, 218, 2007.
4. Daszykowski M., Walczak B., MassartD. L.: Projection methods in chemistry, Chemom. and Intell. Lab. Syst., 65, 97, 2003.
5. Komsta Ł., Skibiński R., Gałaszkiewicz A., Grech-Baran M.: Mapping of the UV spectra of drugs by principal and independent component analysis (PCA and ICA), Annales UMCS. sect. DDD, 20, 115, 2007.
6. Luthria D. L., Mukhopadhyay S., Robbins R. J. et al.: UV Spectral Fingerprinting and Analysis of Variance – Principal Component Analysis: a Useful Tool for Characterizing Sources of Variance in Plant Materials. J. Agricult. Food Chem., 56, 5457, 2008.
7. Mark H., Workman J.: Chemometrics in Spectroscopy, Academic Press, 2007.
Praca jest udostępniana na licencji Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 Unported License.
Prawa autorskie (c) 2025 Aleksandra Bojarczuk, Robert Skibiński, Łukasz Komsta (Autor)