水素核磁気共鳴（^1H NMR）技術と化学計量学手法を組み合わせて、異なる品種の蜂蜜を識別した。33件のアカシア蜂蜜、48件の菜種蜂蜜、63件のライチ蜂蜜の核磁気指紋スペクトルを収集し、データを様々な方法で前処理した後、教師あり部分最小二乗判別分析（PLS-DA）および直交部分最小二乗判別分析（OPLS-DA）を用いて判別モデルを構築した。結果は、データの前処理方法がモデルの説明能力と予測能力に大きく影響し、自己標準化（UV）方式が蜂蜜のNMRデータ解析に適していることを示した。構築したOPLS-DAモデルは3種類の蜂蜜を効果的に区別でき、モデルの識別説明能力は95.8％、未知サンプルに対する予測能力は90.5％に達した。したがって、^1H NMRとOPLS-DA法の組み合わせにより、異なる品種の蜂蜜の迅速な識別が可能である。

水素核磁気共鳴技術（^1H NMR）, 化学計量学, 蜂蜜, 品種識別