수소 핵자기 공명 기술(^1H NMR)과 화학계량학 방법을 결합하여 다양한 품종의 꿀을 구별하였다. 33개의 아카시아 꿀, 48개의 유채꿀, 63개의 리치 꿀의 핵자기 지문 스펙트럼을 수집하였으며, 데이터에 대해 다양한 전처리 방식을 적용한 후, 지도 편미분 최소제곱 판별분석(PLS-DA)과 정교 편미분 최소제곱 판별분석(OPLS-DA)을 사용하여 판별모델을 구축하였다. 결과는 데이터 전처리 방식이 모델의 설명력과 예측력에 큰 영향을 미치며, 자체 스케일링(UV) 방식이 꿀의 핵자기 데이터 분석에 더 적합함을 보여주었다. 구축된 OPLS-DA 모델은 세 가지 꿀 품종을 효과적으로 구분할 수 있으며, 모델의 판별 설명력은 95.8%, 미지 샘플 예측력은 90.5%에 달한다. 따라서 ^1H NMR과 OPLS-DA 방법의 결합은 다양한 꿀 품종의 신속한 판별에 효과적이다.

수소 핵자기 공명 기술(^1H NMR); 화학계량학; 꿀; 품종 판별