แคโรทีนอยด์ (คาโรทีนอยด์) CAS: 36-88-4

Nghiên cứu này đã phát triển các loại kem acerola ít béo có tiềm năng mang đặc tính cộng sinh (synbiotic) bằng cách thay thế một phần hoặc toàn bộ chất béo bằng guar gum thủy phân một phần (PHGG)—một loại chất xơ prebiotic hòa tan trong nước cấu tạo từ các polysaccharide galactomannan—đồng thời bổ sung lợi khuẩn Lacticaseibacillus rhamnosus GG và sử dụng thịt quả acerola (Malpighia emarginata), một nguồn tự nhiên cung cấp axit ascorbic, axit malic, các hợp chất phenolic và carotenoid. Các công thức phối trộn kết hợp PHGG (ở các mức 0%, 6% hoặc 12%) với sữa bột tách béo, đường cát, kem thanh trùng (58% chất béo) và chất ổn định/nhũ hóa (Progel S200 Premium); hỗn hợp sau đó được thanh trùng, cấy vi khuẩn, làm lạnh đông và bảo quản ở nhiệt độ −18°C trong 180 ngày. Kết quả cho thấy PHGG làm tăng tổng hàm lượng chất rắn hòa tan, độ đặc và độ nở (overrun) của kem, đồng thời làm giảm tương ứng hàm lượng lipid và khối lượng riêng, nhưng không làm thay đổi đáng kể tốc độ tan chảy, độ pH, độ axit hay độ ẩm. Độ an toàn vi sinh được xác nhận và L. rhamnosus GG duy trì mật độ tế bào sống trên mức 8 log CFU/g trong suốt quá trình bảo quản; đáng chú ý, PHGG giúp tăng cường khả năng sống sót của lợi khuẩn trong môi trường mô phỏng đường tiêu hóa (có sự tham gia của pepsin, lipase, dịch mật và pancreatin), trong đó công thức chứa 6% PHGG duy trì tỷ lệ sống sót cao nhất theo thời gian. Mặc dù đánh giá cảm quan cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mùi và vị, nhưng người đánh giá lại ưa chuộng mẫu đối chứng (có hàm lượng béo cao hơn) xét về ngoại quan, cấu trúc và ý định mua hàng; điều này cho thấy rằng mặc dù PHGG có hiệu quả trong việc giảm chất béo và tăng cường độ ổn định của lợi khuẩn, nhưng có thể cần điều chỉnh thêm công thức để đạt được chất lượng cảm quan tương đương hoàn toàn với kem truyền thống.

Nghiên cứu này đã phát triển và kiểm chứng một mô hình dự đoán dựa trên học sâu (deep learning) sử dụng công nghệ ảnh siêu phổ để phát hiện sớm và không xâm lấn tình trạng cây đậu nành rau (Glycine max L.) con bị ảnh hưởng bởi thuốc trừ cỏ nicosulfuron, ngay cả trước khi các triệu chứng biểu hiện ra bên ngoài. Trong điều kiện nhà kính được kiểm soát, các cây con ở giai đoạn ba lá được xử lý bằng ba nồng độ thuốc trừ cỏ (0,5; 1 và 2 mL/L) cùng với nhóm đối chứng (xử lý bằng nước); dữ liệu siêu phổ (dải bước sóng 386–1004 nm) được thu thập vào các thời điểm 1, 3, 5 và 7 ngày sau khi xử lý. Mô hình ResNet-18, được cải tiến với các lớp tích chập 1D (1D convolutional layers) để xử lý dữ liệu phổ, đã đạt hiệu suất phân loại vượt trội vào ngày thứ 7: độ chính xác 100% đối với phân loại nhị phân (thuốc trừ cỏ so với nước), 93,02% đối với phân loại ba nhóm (nước, nồng độ thấp/cao) và 86,53% đối với phân loại bốn nhóm (0; 0,5; 1; 2 mL/L). Phân tích phổ xác định dải bước sóng 518–690 nm—liên quan đến sự hấp thụ của diệp lục và carotenoid—là dải có giá trị chẩn đoán cao nhất; việc tối ưu hóa mô hình chỉ sử dụng dải con này (135 dải phổ) vẫn duy trì độ chính xác 100% ở bài toán nhị phân, đồng thời đạt lần lượt 94,12% và 82,11% ở các bài toán phân loại ba nhóm và bốn nhóm. Nghiên cứu chứng minh rằng sự kết hợp giữa ảnh siêu phổ và các kiến ​​trúc học sâu gọn nhẹ cho phép phát hiện nhanh chóng độc tính của thuốc trừ cỏ trước khi xuất hiện triệu chứng, mở ra hướng đi thực tiễn để phát triển các hệ thống giám sát chi phí thấp, có khả năng triển khai tại thực địa phục vụ nông nghiệp chính xác trong các mô hình canh tác xen canh đậu nành – ngô.