Yazar "Şerment, Mehmet" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Ability of near infrared spectroscopy and chemometrics to measure the phytic acid content in maize flour(Taylor and Francis Ltd., 2021) Şerment, Mehmet; Kahrıman, FatihPhytic acid is one of the important biochemical components in maize as in many plant species. Near infrared spectroscopy has a potential for determination of the phytic acid content in the maize grain. However, there are a limited number of studies on the determination of phytic acid in maize. Also, the effect of chemometric methods on the success of near infrared spectroscopy calibration models for phytic acid content has not been investigated sufficiently yet. To fill these gaps, we create a total of 360 different prediction models and evaluate the effect of chemometric methods on prediction robustness. To develop calibration models, 4 derivatives, 5 pretreatments, 9 wavelength selection methods were used, and partial least squares regression and support vector machines regression methods were applied. Model reliability was evaluated by external validation. Results revealed that spectral pretreatment and wavelength selection methods improve model prediction results. In general, support vector machines yielded more successful results than partial least squares models in detecting phytic acid. The best model was the combination of first derivative + standard normal variate + interval partial least squares combined with support vector regression. While creating calibration models for phytic acid detection, it was concluded that the use of appropriate chemometric methods increases the success of the model.Öğe Mısırda Toplam Fenolik ve Antosiyanin İçeriğinin Belirlenmesi için Geliştirilmiş NIRS (Yakın Kızıl Ötesi Spektroskopisi) Kalibrasyon Modelleri Üzerine Kemometrik Yöntemlerin Etkisi(2021) Kahrıman, Fatih; Şerment, MehmetBu çalışmada öğütülmüş mısır örneklerinde toplam antosiyanin ve fenolik içeriklerinin yakın kızıl ötesi (NIR) spektroskopisi ile tespitine yönelik geliştirilmiş kalibrasyon modellerinde, spektral ön işlem ve dalga boyu seçim yöntemlerinin tahmin başarısına etkisi araştırılmıştır. Araştırma materyali olarak 200 farklı mısır örneği kullanılmıştır. Çalışmada ön işlem olarak; birinci türev (FD), ikinci türev (SD), standart normal değişim (SNV) ve bu yöntemlerin birlikte kullanıldığı 2 farklı kombinasyon karşılaştırılmıştır. Spektral veriler 2 farklı dalga boyu seçim yöntemi (VIP ve SR) ile ayrı ayrı işleme alınmıştır. Ön işlem ve dalga boyu seçim yöntemlerinin uygulanmasından sonra hedef değişkenlerin tahmini için iki farklı model oluşturma tekniğinden (PLS ve SVMR) faydalanılmıştır. Böylelikle, çalışmada toplam fenolik ve toplam antosiyanin içeriği için 36’ar model kıyaslanmıştır. Oluşturulan modeller dış doğrulama işlemine tabi tutularak model güvenilirlikleri test edilmiştir. Çalışma sonucunda mısır tanesinde antosiyanin ve fenolik bileşen içeriğinin tespitinde kullanılan kemometrik yöntemin, model başarısını arttırdığı görülmüştür. Çalışmada karşılaştırılan modellerden antosiyanin içeriği için FD-SNV-SR kombinasyonu ile oluşturulan modelin (RMSECal=0.02, R2 Cal=0.96, RPDCal=5.36, RMSEVal=0.03, R2 Val=0.90, RPDVal=3.14) tahmin başarısı yüksek bulunmuştur. Fenolik bileşen içeriği için ise PLS modelleme tekniği daha başarılı (RMSECal =0.06, R2Cal =0.66, RPDCal=1.71, RMSEVal=0.07, R2 Val=0.46, RPDVal=1.38) bulunmuştur. Sonuç olarak, uygulanan kemometrik yöntemlerin NIR ile sekonder bileşen tespitine katkı sunduğu belirlenmiştir.Öğe Öğütülmüş mısır numunelerinde kalite bileşenlerinin NIR (yakın kızılötesi yansıma) spektroskopisi ile tespitinde farklı kemometrik tekniklerin etkisi(Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2020) Şerment, Mehmet; Kahrıman, FatihBu tez çalışmasında öğütülmüş mısır örneklerinde 10 farklı tane kalite özelliğinin (amiloz, amilopektin, zein, lisin, triptofan, fitik asit, antosiyanin, fenolik bileşen, toplam karotenoid, toplam tokoferol) NIR spektroskopisi ile tespitine yönelik kalibrasyon modelleri geliştirilmiş ve geliştirilen modellerde farklı bir ön işlem ve farklı bir dalga boyu seçim yöntemi kombinasyonlarının tahmin başarısına etkisinin araştırılması yapılmıştır. Materyal olarak genetik ve biyokimyasal açıdan farklılık gösteren 200 farklı örnek kullanılmıştır. Örnekler model geliştirme (n=150) ve dış doğrulama (n=50) olmak üzere iki sete ayrılmıştır. Proje çalışmasında ön işlem olarak; birinci türev (FD), ikinci türev (SD), standart normal değişim (SNV) bu yöntemlerin birlikte kullanıldığı 4 farklı kombinasyonun karşılaştırılması yapılmıştır. Her ön işlem kombinasyonundan elde edilen spektral veri 2 farklı dalga boyu seçim yöntemi (VIP ve SR) kombinasyonu ile ayrı ayrı işleme konulmuştur. Ön işlem ve dalga boyu seçim yöntemlerinin uygulanmasından sonra hedef değişkenlerin tahmini için iki farklı model oluşturma tekniğinden (PLS ve SVMR) faydalanılmıştır. Böylelikle çalışmada toplam her bir özellik için 36 farklı model kıyaslanmıştır. Oluşturulan modeller dış doğrulama işlemine tabi tutularak model güvenilirlikleri test edilmiştir. Çalışma sonucunda mısır tanesinde minör kalite bileşenlerinin tespitine yönelik oluşturulan NIR kalibrasyonlarının farklı kemometrik yöntemlerin tahmin başarısına önemli bir etkisinin olduğu anlaşılmıştır. Çalışmada 10 farklı biyokimyasal bileşen için değerlendirilen toplam 360 adet model içerisinde en başarılı bulunan 20 adet modelden 16'sında dalga boyu seçim yönteminin kullanıldığı belirlenmiştir. Yine bu modellerin 15'inde spektral ön işlem uygulanması durumunda başarının arttığı anlaşılmıştır. Oluşturulan modeller içerisinde FD-VIP-SVM kombinasyonu ile karotenoid içeriği için oluşturulan model (RMSECal=1,28, R2Cal=0,99, RPDCal=10,76, RMSEVal=2,54, R2Val=0,96, RPDVal=5,11) tahmin başarısı en yüksek olan modeldir. Dalga boyu seçim yöntemlerinin kullanıldığı ve tahmin başarısı yüksek bulunan modellerde etkili dalga boylarının hedef bileşene göre değişim gösterdiği anlaşılmıştır. Sonuç olarak mısır ununda minor bileşenlerin tespitinde spektral ön işlem ve dalga boyu seçim işleminin uygulanması halinde, oluşturulan NIR kalibrasyonunun tahmin başarısının arttığı söylenebilir. Anahtar sözcükler: Modelleme, Spektral veri, Spektroskopi, Dalga boyu seçimiÖğe Screening Turkish maize landraces for kernel oil content and oil quality traits(Cambridge Univ Press, 2020) Kahrıman, Fatih; Aktaş, Fatma; Songur, Umut; Şerment, Mehmet; Egesel, Cem ÖmerIn this study, maize landraces, previously collected from different regions of Turkey through a national maize breeding project, were screened for kernel oil content and oil quality. After a seed reproduction in 2017, the screening trial was conducted in 2018, using an Augmented Experimental Design with 192 local maize populations along with seven check hybrids. Data were collected on oil, oleic acid, linoleic acid, monounsaturated (MUFA), polyunsaturated and saturated fatty acids, total carotenoid and total tocopherol contents. The results showed that there was a considerable amount of genetic variation among the Turkish maize landraces for almost all the traits investigated in this study. Some of the evaluated landraces are available that could be considered as high oil variety or special genotypes in terms of certain oil quality traits. Landraces had significantly higher values than checks for oil content, oleic acid, MUFA and tocopherol contents. Genetic analyses suggest that the kernel quality traits could be successfully manipulated using the investigated plant material. Heritability values were found high for all the traits of interest, except for saturated fatty acid and total carotenoid content. The promising landraces detected in this study could be exploited in future breeding programmes upon further evaluations at the population level.
