Tecnología de infrarrojo cercano no destructiva para un análisis eficiente de cannabinoides en inflorescencias de cannabis
Autores: Rafiq, Hamza; Hartung, Jens; Schober, Torsten; Vogt, Maximilian M.; Carrera, Dániel Árpád; Ruckle, Michael; Graeff-Hönninger, Simone
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Tecnología de infrarrojo cercano no destructiva para un análisis eficiente de cannabinoides en inflorescencias de cannabis
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Botánica
Palabras clave
Cannabinoides
Dispositivo NIR
Cannabidiol
Delta-9-tetrahidrocannabinol
Cannabigerol
Técnicas de preprocesamiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 15
Citaciones: Sin citaciones
En el campo en evolución de la investigación sobre cannabis, los académicos están explorando métodos innovadores para cuantificar cannabinoides de manera rápida y no destructiva. Este estudio evalúa la efectividad de un dispositivo portátil de infrarrojo cercano (NIR) para cuantificar el cannabidiol total (CBD total), el delta-9-tetrahidrocannabinol total (THC total) y el cannabigerol total (CBG total) en inflorescencias de cannabis enteras. Empleando técnicas de preprocesamiento, incluyendo la variación normal estándar (SNV) y el suavizado de Savitzky-Golay (SG), buscamos optimizar la tecnología NIR portátil para el análisis rápido y no destructivo de cannabinoides. Se utilizó un modelo de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) para predecir la concentración de cannabinoides en función de los espectros NIR. Los resultados indicaron que el preprocesamiento SNV mostró un rendimiento superior en la predicción de la concentración de CBD total, con el menor error cuadrático medio de predicción (RMSEP) de 2.228 y el mayor coeficiente de determinación para la predicción (RP) de 0.792. La relación de rendimiento a desviación (RPD) para el CBD total fue la más alta (2.195) con SNV. En contraste, los datos en bruto mostraron las predicciones menos precisas para el THC total, con un RP de 0.812, un RPD de 2.306 y un RMSEP de 1.651. Notablemente, la predicción del CBG total mostró características únicas, con datos en bruto que arrojaron el RP más alto de 0.806. El preprocesamiento SNV surge como un método robusto para la cuantificación precisa del CBD total, ofreciendo valiosos conocimientos sobre la optimización de un dispositivo NIR portátil para el análisis rápido y no destructivo de cannabinoides en muestras de inflorescencias enteras. Estos hallazgos contribuyen a los esfuerzos en curso para desarrollar tecnologías portátiles y eficientes para el análisis de cannabinoides, abordando la creciente demanda de métodos de evaluación rápidos y precisos en el cultivo de cannabis, productos farmacéuticos y cumplimiento normativo.
Descripción
En el campo en evolución de la investigación sobre cannabis, los académicos están explorando métodos innovadores para cuantificar cannabinoides de manera rápida y no destructiva. Este estudio evalúa la efectividad de un dispositivo portátil de infrarrojo cercano (NIR) para cuantificar el cannabidiol total (CBD total), el delta-9-tetrahidrocannabinol total (THC total) y el cannabigerol total (CBG total) en inflorescencias de cannabis enteras. Empleando técnicas de preprocesamiento, incluyendo la variación normal estándar (SNV) y el suavizado de Savitzky-Golay (SG), buscamos optimizar la tecnología NIR portátil para el análisis rápido y no destructivo de cannabinoides. Se utilizó un modelo de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) para predecir la concentración de cannabinoides en función de los espectros NIR. Los resultados indicaron que el preprocesamiento SNV mostró un rendimiento superior en la predicción de la concentración de CBD total, con el menor error cuadrático medio de predicción (RMSEP) de 2.228 y el mayor coeficiente de determinación para la predicción (RP) de 0.792. La relación de rendimiento a desviación (RPD) para el CBD total fue la más alta (2.195) con SNV. En contraste, los datos en bruto mostraron las predicciones menos precisas para el THC total, con un RP de 0.812, un RPD de 2.306 y un RMSEP de 1.651. Notablemente, la predicción del CBG total mostró características únicas, con datos en bruto que arrojaron el RP más alto de 0.806. El preprocesamiento SNV surge como un método robusto para la cuantificación precisa del CBD total, ofreciendo valiosos conocimientos sobre la optimización de un dispositivo NIR portátil para el análisis rápido y no destructivo de cannabinoides en muestras de inflorescencias enteras. Estos hallazgos contribuyen a los esfuerzos en curso para desarrollar tecnologías portátiles y eficientes para el análisis de cannabinoides, abordando la creciente demanda de métodos de evaluación rápidos y precisos en el cultivo de cannabis, productos farmacéuticos y cumplimiento normativo.