Využití FTIR spektroskopie ve střední a blízké oblasti pro třídění zrn ječmene s odlišným obsahem neškrobových polysacharidů

Podobné dokumenty
STANOVENÍ ETHANOLU V ALKOHOLICKÉM NÁPOJI POMOCÍ NIR SPEKTROMETRIE

vzorek vzorek

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ. Sledování jakostních ukazatelů mražených krémů pomocí NIR spektroskopie

TŘÍDĚNÍ JEČMENŮ POMOCÍ VIBRAČNÍ SPEKTROSKOPIE A MULTIVARIAČNÍ ANALÝZY CLASSIFICATION

Infračervená spektroskopie - alternativní instrumentální technika při kontrole výroby bioethanolu

Základy NIR spektrometrie a její praktické využití

VLIV DÁVKY A FORMY DUSÍKATÉ VÝŽIVY NA VÝNOS A OBSAH DUSÍKATÝCH LÁTEK V ZRNU

DUSÍKATÁ VÝŽIVA JARNÍHO JEČMENE - VÝSLEDKY POKUSŮ V ROCE 2006 NA ÚRODNÝCH PŮDÁCH A MOŽNOSTI DIAGNOSTIKY VÝŽIVNÉHO STAVU

Indikátory pro polní plodiny v rámci výzkumného záměru

Hodnocení kvality odrůd ječmene pro registraci a doporučování

APLIKACE POKROČILÝCH METOD IČ SPEKTROSKOPIE

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

INFRAČERVENÁ SPEKTROMETRIE A BIOSLOŽKY PALIV

Základy NIR spektrometrie a její praktické využití

VLÁKNINA MGR. LENKA SLOBODNÍKOVÁ

Tato prezentace seznamuje žáky s různými druhy obilovin, jejich složením a využitím ve výživě

VLáKNINa. Růžena Krutilová

VYHODNOCENÍ SYSTÉMŮ REGULACE POLÉHÁNÍ Z POHLEDU TERMÍNU APLIKACE, ROZDĚLENÍ DÁVEK A KOMBINACÍ MORFOREGULÁTORŮ V POKUSECH ROKU 2008

Přehled vegetačních zkoušek, kontrola pravosti a čistoty odrůdy jako součást semenářské kontroly

Kalibrace a limity její přesnosti

INFRAČERVENÁ SPEKTROMETRIE KVALITATTIVNÍ A KVANTITATIVNÍ STANOVENÍ

OBILNINY 2. cvičení ROSTLINNÁ PRODUKCE

VYUŽITÍ METOD UV-VIS SPEKTROFOTOMETRIE A NIR SPEKTROFOTOMETRIE PŘI ANALÝZE ROSTLINNÝCH PRODUKTŮ

Úloha 1: Lineární kalibrace

KRUHOVÝ TEST 4/2018/NIR

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

VERIFICATION OF NUTRITIVE VALUE OF LINES SPRING BARLEY OVĚŘENÍ NUTRIČNÍ HODNOTY LINIÍ JARNÍCH JEČMENŮ

Aplikace AAS ACH/APAS. David MILDE, Úvod

Netradiční plodiny s potenciálem zvýšení nutriční hodnoty cereálních výrobků

Úvod do spektrálních metod pro analýzu léčiv

Kalibrace a limity její přesnosti

Infračervená spektrometrie

cereálie (vysoký obsah vlákniny), ovesné vločky krmivo pro zvířata hlavně koně využití oleje v kosmetice krmná sláma

Ministerstvo zemědělství Veřejná soutěž KUS 2014

Odrůdy pšenice seté pro EZ a jejich testování. Alternativní pěstební technologie pro pšenici setou v EZ. Ivana Capouchová, katedra rostlinné výroby

IDENTIFIKACE NEZNÁMÉ ORGANICKÉ LÁTKY POMOCÍ INFRAČERVENÉ SPEKTROMETRIE

IDENTIFIKACE LÉČIVA V TABLETÁCH POMOCÍ RAMANOVY SPEKTROMETRIE

Vyhodnocení průměrných denních analýz kalcinátu ananasového typu. ( Metoda hlavních komponent )

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

STANOVENÍ ANTIOXIDAČNÍ KAPACITY METODOU FOTOCHEMILUMINISCENCE NA PŘÍSTROJI PHOTOCHEM

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

Porovnání udržitelnosti konvenční a ekologické rostlinné produkce

Potraviny pro zdraví

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

11.Metody molekulové spektrometrie pro kvantitativní analýzu léčiv

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta

(n, m) (n, p) (p, m) (n, m)

Vláknina jako zdroj energie v kukuřici Ing. Václav Jambor, CSc., Blažena Vosynková NutriVet s.r.o.,

SPEKTROSKOPICKÉ VLASTNOSTI LÁTEK (ZÁKLADY SPEKTROSKOPIE)

Mlýnské výrobky a těstoviny ve školním stravování. doc. Ing. Marie Hrušková, CSc.

KVALITA ZRNA JEČMENE ZE ZKUŠEBNÍCH STANOVIŠŤ ČESKÉ REPUBLIKY, SKLIZEŇ 2014

SACHARIDY FOTOSYNTÉZA: SAHARIDY JSOU ORGANICKÉ SLOUČENINY SLOŽENÉ Z VÁZANÝCH ATOMŮ UHLÍKU, VODÍKU A KYSLÍKU.

Pracovní list č. 1 téma: Úvod do rostlinné produkce

Sklizeň cukrové řepy s využitím inovačních technologií a optimalizace agrotechniky pro další plodinu

Kořenový systém plodin jako adaptační opatření na sucho

laboratorní technologie

SROVNÁNÍ ČASOVÝCH ŘAD VZORKOVÁNÍ POPS V OVZDUŠÍ A STANOVENÍ DLOUHODOBÝCH TRENDŮ. Jiří Kalina. Podpořeno grantem z Islandu, Lichtenštejnska a Norska

Kvalita osiva ve vztahu k výkonu porostu

ENZYMOVÁ A FLUORESCENČNÍ ANALÝZA POLYSACHARIDŮ IZOLOVANÝCH Z JEČMENU: VLIV PLÍSŇOVÉ INFEKCE A ROZDÍLY ODRŮD

Vysoký příjem dusíku ale i draslíku koresponduje s tvorbou biomasy sušiny a stává se

Seminář na téma Cukerní politika v EU a ČR

Označení materiálu: Název materiálu: Tematická oblast: Anotace: Očekávaný výstup: Klíčo č vá v s lova v : Metodika: Obor: Ročník: Autor:

Proč vyrábět nutričně vyvážené potraviny Vliv jednotlivých nutrientů na zdraví

VYUŽITÍ A VALIDACE AUTOMATICKÉHO FOTOMETRU V ANALÝZE VOD

Projekt FRVŠ č: 389/2007

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Zemědělská fakulta

Geneticky modifikované potraviny a krmiva

Testování Nano-Gro na pšenici ozimé Polsko 2007/2008 (registrační testy IUNG, Pulawy) 1. Metodika

Cílem našeho snažení bylo vydat odbornou

půdy na vodostálost Ing. Jaroslava Bartlová, Ph.D. Degradace půdy Půdní struktura

DETERMINATION OF SELECTED RATIO OF QUALITY OF THE DAIRY PRODUCTS BY NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY

UNIVERZITA PARDUBICE

SPEKTROMETRIE V BLÍZKÉ INFRAČERVENÉ OBLASTI

Přednáška probíhá v rámci projektu CZ.1.07/2.2.00/ Inovace studijních programů AF a ZF MENDELU směřující k vytvoření mezioborové integrace.

DUM č. 7 v sadě. 22. Ch-1 Biochemie

UNIVERZITA PARDUBICE

Vplyv odrôd na zvyšovanie výnosov a kvalitu sladovníckeho jačmeňa, odporúčaná odrodová skladba

Vliv pěstebních postupů na výživovou hodnotu potravin doc. Ing. Lenka Kouřimská, Ph.D.

OBSAH 1 ÚVOD Výrobek a materiál Přehled a klasifikace materiálů pro výrobu ZDROJE DŘEVA... 13

SPEKTROMETRIE V BLÍZKÉ INFRAČERVENÉ OBLASTI

Poslední trendy v instrumentaci infračervené a Ramanovy spektroskopie. Ing. Markéta Sedliaková Nicolet CZ s. r. o., Klapálkova 2242/9, Praha 4

Minimalizační technologie zpracování půdy a možnosti jejich využití při ochraně půdy

Předmět: Ročník: druhý Téma: Vybrané zemědělské plodiny ječmen setý I

Kvalita ječmene a sladu. Vratislav PSOTA Výzkumný ústav pivovarský a sladařský, a. s. (psota@brno.beerresearch.cz)

Kdo jsme. Centrum strukturní a funkční genomiky rostlin Ústavu experimentální botaniky AV ČR, v.v.i.

Výsledky inovovaného systému hodnocení hybridů kukuřice v rámci projektu NAZV QJ v letech 2012 až 2015

ZMĚNY JAKOSTNÍCH POŽADAVKŮ NA KRMNOU A POTRAVINÁŘSKOU PŠENICI

Sedláček Tibor SELGEN, a.s. ŠS Stupice, Stupice 24, Sibřina Kvalita pšenice

VYHLÁŠKA č. 450/2004 Sb. ze dne 21. července 2004, o označování výživové hodnoty potravin, ve znění vyhlášky č. 330/2009 Sb.

STANOVENÍ ANTIOXIDAČNÍ KAPACITY METODOU FOTOCHEMILUMINISCENCE NA PŘÍSTROJI PHOTOCHEM

Spektrální charakteristiky

ROZKLAD SLÁMY. František Václavík PRP Technologies Srpen Produkce živin na farmě Rostlinná výroba. VÝNOS v t/ha N P 2

Kvalita píce vybraných jetelovin a jetelovinotrav

KRUHOVÝ TEST 4/2013/NIR

KRUHOVÝ TEST 2/2012/NIR

KRUHOVÝ TEST 3/2013/NIR

Příklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí. Zadání: Data: Program:

Potravinárstvo. Zuzana Procházková, Michaela Králová, Hana Přidalová, Lenka Vorlová

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

Transkript:

Využití FTIR spektroskopie ve střední a blízké oblasti pro třídění zrn ječmene s odlišným obsahem neškrobových polysacharidů Úvod Ječmen (Hordeum vulgare, L.) se řadí mezi nejstarší zemědělské plodiny a patří k celosvětově hospodářsky nejvýznamnějším rostlinám používaným ke krmným a potravinářským účelům. V případě ječmene jarního je potravinářské využití míněno především jako využití produkce zrna k výrobě sladu pro pivovarský průmysl. Přímé potravinářské využití ječmene v pekárenství a dalších zpracovatelských směrech (např. k výrobě ječných krup, krupek, náhražek kávy, apod.) je relativně nízké (do 5% produkce), nicméně i zde se rýsují nové perspektivy. Tvorba nových odrůd ječmene pro rozdílná využití je spojena s chemickými analýzami složením zrna, zejména se stanovením obsahu škrobu a jeho poměru k dalším polysacharidům. Neškrobové polysacharidy (NSP) plní v zrně ječmene stavební funkci. V zrně obilovin se podle rozpustnosti člení na dvě základní skupiny. Do první se řadí tzv. gumy, které jsou rozpustné ve vodě a vytvářejí vysoce viskózní roztoky. Do druhé patří hemicelulózy, což je frakce rozpustná v alkalickém prostředí. NSP tvoří nestravitelnou, nebo omezeně stravitelnou část vlákniny, která ve střevním traktu bobtná, zvyšuje viskozitu tráveniny. Tím zhoršuje pohyblivost živin i trávicích enzymů v trávicím ústrojí a omezuje absorpci živin. Zvýšení viskozity je v případě využití ječmene jako potraviny pro přímou výživu lidí pozitivním jevem. K příznivým účinkům vyššího podílu vlákniny ve stravě patří snížení hladiny cholesterolu, snížení rizika výskytu rakoviny tlustého střeva, prevence obezity a cukrovky. Z hlediska

negativních účinků jsou v zrně ječmene nejzávažnější lineární (1 3)(1 4)-β-D-glukany (dále BG). Tyto NSP, společně s dalšími, v menší míře zastoupenými větvenými α-l-arabino-(1 4)- β-d-xylany (dále AX), jsou nežádoucími složkami zrna nejen v případě výživy zvířat, ale zejména ve sladovnictví, protože jsou příčinou vysoké viskozity sladu. Tím způsobují problémy při filtrování a podílejí se na tvorbě zákalů piva i nízkém výnosu extraktu. V buněčných stěnách endospermu zrna ječmene (na rozdíl od pšenice) se vyskytují především BG (70 75%). Podíl AX je výrazně nižší (20 25%). Naopak buněčné stěny aleuronu jsou složeny v průměru z 26% BG, 67% AX a pouze 2% celulózy. Závislost mezi obsahem BG a AX v zrně ječmene však nebyla stanovena jednoznačně. Obsah NSP v zrně ječmene kolísá podle odrůd a je také významně ovlivněn pěstební technologií, půdně-klimatickými podmínkami lokality a průběhem počasí v daném ročníku. NSP z rozdílných částí zrna se vyznačují různými poměry rozpustné a nerozpustné frakce, které vedou k odlišným fyzikálním vlastnostem. V důsledku schopnosti NSP vytvářet vysoce viskózní roztoky dochází ke zhoršení pohyblivosti živin a enzymů, omezení absorpce živin a snížení stravitelnosti energie i využitelnosti živin. Obsah BG (obvykle 2 až 10 %) závisí na genotypu ječmene. Pro potravinářské účely jsou vhodné odrůdy bezpluchého ječmene s vyšším obsahem BG (>5 %) a stravitelné vlákniny. Ječmen sladovnický by naopak měl obsahovat méně BG (max. 1,5 2 %). Hledají se odrůdy a hybridy ječmene s optimálním zastoupením NSP vzhledem k dalšímu využití. Šlechtění odrůd ječmene s nízkým obsahem NSP, především BG, je součástí strategie tvorby odrůd pro sladovnické účely. Vzhledem k jejich nepříznivému vlivu při výrobě piva je obsah BG ve sladině limitním ukazatelem při posuzování sladovnických odrůd, a to zejména ječmene jarního. Příprava vzorků a konvenční analýzy Pro spektroskopickou analýzu byl použit soubor vzorků zrna ječmene jarního, sestavený z různých odrůd, genetických zdrojů a nových linií s odlišným genetickým původem a chemickým složením. Zrno bylo rozemleto pomocí odstředivého mlýnu Retsch ZM 200

(Retsch, Německo), při velikosti oka síta 0,75 mm a mleté vzorky byly skladovány při teplotě 4 C. Pro přípravu KBr tablet bylo nutné domlít menší navážky vzorků (3 5 g) na oscilačním kulovém mlýnu Retsch MM 301, (Retsch, Německo) při době jednoho mletí 3 minuty. Velikost získaných částic byla 0,1 mm. U všech vzorků byl stanoven obsah škrobu, cereálních BG, AX a dusíkatých látek (N-látek) pomocí nezávislých analytických metod. Škrob byl stanoven polarimetrickou metodou podle Ewerse ČSN EN ISO 10520 (1999). Tato norma je českou verzi evropské normy EN ISO 105520:1998. Cereální BG byly stanoveny pomocí metody založené na vzniku komplexu s fluorescenčním barvivem Fluorochrom Calcofluor White M2R New. K měření fluorescence a kvantifikaci byla použita technika průtokové injekční analýzy. Stanovení AX bylo provedeno pomocí fotometrické metody. Obsah dusíku (N) byl stanoven Dumasovou metodou a obsah N- látek byl získán přepočtem N 6,25. Výsledky analýz jsou shrnuty v Tabulce 1. Tabulka 1 Charakteristika kalibračního souboru vzorků rozemletého zrna ječmene Ukazatel (%) vzorků Průměr Min Max Směrodatná odchylka Variační koeficient Škrob 202 61,7 53,8 67,7 2,8 4,5 BG 202 5,9 2,6 11,7 1,6 26,6 AX 202 5,4 3,7 9,7 1,2 22,0 N-látky 202 12,9 9,9 17,5 1,5 11,6 FTIR měření FTIR spektrometr Nicolet 6700 (Thermo Scientific, USA) byl použit pro měření spekter. Tento přístroj obsahuje veškeré vybavení pro měření transmisních, absorpčních a reflexních spekter ve střední (MIR: 400 4000 cm -1 ) a blízké (NIR: 4000 10000 cm -1 ) infračervené oblasti elektromagnetického záření včetně příslušných děličů paprsků (Ge na KBr a Si na CaF 2 ), detektorů a nástavců pro umístění vzorků. Lisování jemně rozemletých vzorků do 7 mm KBr

tablet bylo provedeno na ručním lisu a tabletovací formě od firmy PIKE Technologies (USA). Transmisní FTIR spektra vzorků byla měřena v KBr tabletě v rozsahu vlnočtů 400 4000 cm -1 s rozlišením 2 cm -1 a počtem skenů 64. Difúzně-reflexní FT-NIR spektra byla měřena v rozsahu vlnočtů 4000 10000 cm -1 s rozlišením 8 cm -1 a počtem skenů 128. V programu Omnic 7.3 (Thermo Scientific, USA) byla spektra normalizována podle osy Y a byly vypočteny 1. a 2. derivace podle algoritmu Savitsky-Golay (7 bodů, polynom 3. řádu). Normalizovaná spektra a jejich 1. a 2. derivace byly exportovány ve formátu CSV pro další zpracování. Statistická analýza spekter Vyhodnocení získaných spektroskopických dat bylo provedeno pomocí multivariačních statistických metod: hierarchické shlukové analýzy (HCA) a analýzy hlavních komponent (PCA). Kalibrační modely pro FTIR a FT-NIR stanovení škrobu, BG, AX a N-látek byly vypočteny pomocí PLS algoritmu v programu TQ Analyst (Thermo Scientific, USA) za použití 1. derivace spekter. PCA Na grafu komponentního skóre PC3 ku PC2 pro 1. derivaci FTIR spekter (Obr. 1) je vidět shluk 9 vzorků, které obsahovaly nejméně BG (2,6 3,1 hm. %) a jeden vzorek (obsah BG 4,9 hm. %) mimo hlavní shluk ostatních vzorků, které obsahovaly 3,7 10,9 hm. % BG. Vzorky, které se nacházely uvnitř menšího shluku, měly relativně nízký obsah škrobu (55,2 58,2 hm. %) a relativně vysoký obsah AX (6,06 7,65 hm. %). Malý shluk je více vzdálený od bodů BG a škrobu a blíž k bodu AX než hlavní shluk, což odpovídá rozdílům v polysacharidovém složení. Na grafu komponentního skóre PC3 ku PC2 pro 1. derivaci FT-NIR spekter (Obr. 2) se shluk vzorků s nejmenším obsahem BG umístil v blízkosti bodu AX. Analýza 2. derivace FT-NIR spekter vedla k rozdělení souboru do 3 shluků (Obr. 3). Rovněž shluk vzorků s nižším obsahem BG se umístil v blízkosti bodu AX, ostatní dva shluky byly posunuty k bodům škrobu a BG.

Obr. 1: Graf komponentního skóre PC3 versus PC2 pro 1. derivace FTIR spekter (850-1750 cm -1 ) souboru 99 vzorků rozemletého zrna ječmene a standardů polysacharidů (škrob, BG, AX) Obr. 2: Graf komponentního skóre PC3 versus PC2 pro 1. derivace FT-NIR spekter (5400 9000 cm -1 ) souboru 99 vzorků rozemletého zrna ječmene a standardů polysacharidů (škrob, BG, AX) Obr. 3: Graf komponentního skóre PC3 versus PC2 pro 2. derivace FT-NIR spekter (5400 9000 cm -1 ) souboru 99 vzorků rozemletého zrna ječmene a standardů polysacharidů (škrob, BG, AX) Odlehlé body 1-3 v okolí shluku bližšímu k bodu BG ukazují na vzorky s extrémními hodnotami obsahu škrobu (1 54,7 hm. %, 2 66,8 hm. % a 3 67,7 hm. %) ve srovnání s rozsahem uvnitř

shluku (58,5 64,9 hm. %). Jejich vzdálenost od bodu škrobu dobře koreluje s obsahem tohoto polysacharidu. Body 4 a 5 geneticky příbuzných vzorků jsou umístěny mezi prostředním shlukem a shlukem vzorků s nejmenším obsahem BG. HCA Využitím Wardovy metody shlukování a Euklidovské vzdálenosti byl vytvořen dendrogram podobnosti pro 1. derivace FTIR spekter vzorků ječmenů (Obr. 4). Tento způsob shlukování a určení vzdálenosti byl zvolen jako optimální, protože dával nejlepší výsledky oproti ostatním metodám. Podobně jako za použití metody PCA se od ostatních vzorků oddělila skupina s nízkým obsahem BG včetně dalšího geneticky příbuzného vzorku. Zbytek vzorků se rozčlenil do dvou hlavních shluků, které jsou dále rozděleny do menších shluků. Důvodem takového shlukování je společný genetický základ a vzájemné křížení mezi jednotlivými odrůdami ječmene. Podobný výsledek byl dosažen pomocí HCA 1. derivace FT-NIR spekter (Obr. 5), navíc se však podařilo oddělit shluk dvou vzorků černých ječmenů. Obr. 4: Dendrogram podobnosti (Wardova metoda shlukováni, Euklidovská vzdálenost) pro 1. derivace FTIR spekter (850 1 750 cm -1 ) souboru 101 vzorků rozemletého zrna ječmene s označením shluku vzorků ječmene s nízkým obsahem BG Obr. 5: Dendrogram podobnosti (Wardova metoda shlukováni, Euklidovská vzdálenost) pro 1. derivace FT-NIR spekter (4 050 9 950 cm -1 ) souboru 101 vzorků rozemletého zrna ječmene s označením shluku vzorků ječmene s nízkým obsahem BG a 2 vzorků ječmene s černou barvou obilky

PLS kalibrace Na základě naměřených FTIR a FT-NIR spekter byly pomocí PLS algoritmu vytvořeny kalibrační modely pro stanovení obsahu škrobu, dusíkatých látek, AX a BG. Pro kalibrace byly použity následující spektrální oblasti: 696 1773 cm -1 a 2440-3140 cm -1 (FTIR, 1. derivace, mimo BG); 880 1500 cm -1 (FTIR, BG); 4070 5150, 5566 6950 a 7430 8540 cm -1 (FT-NIR, 1. derivace). Výsledky kalibrací jsou uvedeny v tabulkách 2 (FTIR) a 3 (FT-NIR). Vypočtené kalibrace byly kvalitnější v případě BG a dusíkatých látek (r xy >0,95). Porovnáním chyb kalibrace (RMSEC), křížové validace (RMSECV) a predikce (RMSEP) bylo potvrzeno, že při analýze všech 4 ukazatelů byla FT-NIR metoda přesnější než metoda FTIR. Mezi průměry predikovaných a referenčních hodnot nezávislého souboru vzorků nebyl zjištěn statistický významný rozdíl. Navržené kalibrační modely byly ověřovány pomocí křížové a nezávislé validace. Nezávislá validace poskytla srovnatelnou úspěšnost predikce s křížovou validací, což potvrzují hodnoty chyby predikce. Tabulka 2: Výsledky kalibrace získané metodou PLS pro FTIR analýzu rozemletého zrna ječmene Ukazatel (%) vzorků faktorů R c RMSEC R cv RMSECV RMSEP Škrob 200 7 0,886 1,29 0,790 1,71 1,47 BG 202 16 0,952 0,48 0,908 0,68 0,73 AX 202 7 0,884 0,56 0,806 0,72 0,81 N-látky 202 8 0,963 0,45 0,927 0,57 0,67 Tabulka 3: Výsledky kalibrace získané metodou PLS pro FT-NIR analýzu rozemletého zrna ječmene Ukazatel (%) vzorků faktorů R c RMSEC R cv RMSECV RMSEP Škrob 201 5 0,912 1,14 0,889 1,27 1,14 BG 201 12 0,977 0,34 0,914 0,64 0,42 AX 200 6 0,886 0,55 0,825 0,67 0,71 N-látky 200 7 0,969 0,37 0,956 0,44 0,38

Využití Navržený postup analýzy a třídění umožňuje sledovat kvalitu ječmene z hlediska zastoupení NSP, což má význam pro využití nejen ve výzkumu a šlechtění, ale i v potravinářství, zejména v pivovarské technologii a při výkupu a zpracování zrna. Lze tak roztřídit různé vzorky zrna, odlišné odrůdy, genetické zdroje, hybridní populace i geneticky diferencované formy ječmene a vybrat materiály s optimálním (resp. požadovaným) zastoupením technologicky nebo nutričně významných polysacharidů pro výslednou kvalitu konečného výrobku a zlepšení technologického postupu. Jako vhodná se proto jeví implementace dosažených výsledků do prostředí ječmenářských, sladařských a pivovarských pracovišť. Zdroj: A. Synytsya, E. Budilová, J. Čopíková: METODIKA TŘÍDĚNÍ A VÝBĚRU JEČMENE S ODLIŠNÝM OBSAHEM NEŠKROBOVÝCH POLYSACHARIDŮ VYUŽITÍM FTIR A FT- NIR - CERTIFIKOVANÁ METODIKA. VŠCHT Praha, 2010. Metodika vznikla za finanční podpory Ministerstva zemědělství ČR při řešení projektu NAZV, č. QH91053 Zlepšení kvality zrna ječmene využitím donorů diferencovaného obsahu přirozených látek s ambivalentním nutričním účinkem a byla certifikována Odborem rostlinných komodit Ministerstva zemědělství ČR vydáním osvědčení č. 2/37953 2010 ze dne 29.12.2010.