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使用化学计量学方法评估了未成熟香蕉粉多元素指纹对香蕉基因组和亚基因组进行分类的潜力。使用火焰原子吸收光谱法和比色法测定了属于四个基因组和 11 个亚基因组的 33 个香蕉品种的未成熟香蕉粉中 N、P、K、Mg、Ca、Zn、Cu、Mn、Fe 和 B 的元素浓度。采用主成分分析 (PCA) 结合线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类，校准和验证集（分别为 157 个和 39 个样本）的比例为 80:20。元素 K、N 和 Mg 的平均浓度最高，分别为 1273 mg/100 g、424 mg/100 g 和 132 mg/100 g。分类模型验证集样本在PCA-LDA、PCA-ANN、PCA-SVM模型中均能成功实现基因组组（准确率100%）和亚基因组组（准确率78.95-100%）的分类，表明多元素指纹识别结合化学计量学是一种有效可行的香蕉基因组及亚基因组组分类方法。
食品成分与分析杂志
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