Yakın kızılötesi spektroskopisi ile çileğin (Fragaria) pestisit kalıntılarının belirlenmesi
Determination of pesticide residue levels in strawberries (Fragaria) by near infrared spectroscopy
Yazar: ARZU YAZICI
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN AYVAZ
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering

Özet:
Bu çalışmada, çilekte (Fragaria x ananassa Duch, Cv. Albion) referans analizlerle tespit edilen başlıca pestisit kalıntı seviyelerinin, Near Infrared Spektroskopisi (NIRS) kullanılarak kolay, hızlı ve örneğe zarar vermeyen bir şekilde tespiti için kızılötesi (IR: InfraRed) tahmin metotlarının geliştirilmesi ve geliştirilen bu metodun klasik pestisit analiz metotlarına alternatif veya tamamlayıcı olarak kullanılabilirliğinin gösterilmesi amaçlanmıştır. Çalışma materyali olarak Çanakkale ilindeki bahçelerden direkt olarak temin edilen albion çeşidi çilekler kullanılmıştır. Çalışma kapsamında herbiri 8 adet çilekten oluşan toplam 60 parti örnek grubu oluşturulmuş ve her bir grup farklı konsantrasyonlarda ticari bir pestisit (% 26.7 Boscalid + % 6.7 Pyraclostrobin) ile muamele edilerek, her çilek partisinde değişen konsantrasyonlarda kalıntı miktarları elde edilmiştir. Elde edilen pestisit kalıntılı çilek örneklerinin hem NIR spektraları toplanmış hem de çileklerin pestisit kalıntı miktarları referans analiz olarak QuEChERS (Hızlı, Kolay, Ucuz, Sağlam, Güvenli) ekstraksiyonunu takiben LC-MS/MS (Sıvı Kromatografisi-Kütle Spektrometresi/Kütle Spektrometresi) analiz metodu ile belirlenmiştir. Çileklerde LC-MS/MS sonuçlarına göre tespit edilen pestisit kalıntıları arasında boscalid ve pyraclostrobin etken maddelerinin belirgin şekilde yüksek miktarlarda olduğu tespit edilmiş ve bu parametrelerin herbiri için PLSR (Kısmi En Küçük Kareler Regrasyonu) modeller geliştirilmiştir. PLSR modellerin yapımında, örnekler rastgele bir şekilde kalibrasyon (n=48) ve validasyon (n=12) seti olarak iki gruba ayrılmıştır. Öncelikle her bir etken madde için kalibrasyon modeli geliştirilmiş, ardından modeller çapraz validasyon ve harici set kullanılarak doğrulanmıştır. PLSR modellerin performans değerlendirilmesi, her bir modelin RPDVAL (Harici Sette Artık Tahmin Sapması) değerine göre yapılmıştır. Boscalid etken maddesi için RPDVal 2.28, pyraclostrobin etken maddesi için RPDVal 2.31 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar geliştirilen modellerin tahmin gücünün umut verici olduğunu göstermektedir. 

Anahtar sözcükler: Çilek (Fragaria), Kemometri, Pestisit, PLSR, Yakın Kızılötesi (NIR), Spektroskopi.

Abstract:
In this study, the development of IR based-prediction methods for easy, fast and non-destructive detection of pesticide residue levels measured by reference analysis in strawberry (Fragaria x ananassa Duch, Cv. Albion) samples using Near Infrared Spectroscopy (NIRS) and demonstrating its potential alternative or complementary use instead of traditional pesticide determination methods were aimed. Strawberries of Albion varieties which were supplied directly from the greenhouses in the province of Çanakkale were used as the study material. In the study, a total of 60 batch sample groups, each consisting of 8 strawberries, were formed and each group was treated with a commercial pesticide at different concentrations (26.7 % Boscalid + 6.7 % Pyraclostrobin) and varying residual levels  were obtained at strawberry batches. The strawberry samples with pesticide residuals were both used to collect NIR spectra and to determine the reference pesticide levels applying the extraction of QuEChERS (Quick, Easy, Cheap, Rugged, Safe) followed by LC-MS/MS (Liquid Chromatography/Mass Spectrometry) analysis. Among the pesticide residues determined according to the LC-MS/MS results in strawberries, it was determined that the boscalid and pyraclostrobin active substances were significantly higher and PLSR (Partial Least Squares Regression) models were developed for each of these parameters. In the development of PLSR models, samples were randomly divided into two groups as calibration (n=48) and validation (n=12) sets. A calibration model was developed for each active substance, then the models were validated using cross validation and external set. The performance evaluation of the PLSR models was done based on the RPDVAL (Residual Predictive Deviation) of each model. For the active substance of boscalid, RPDVal of 2.28 was obtained while the RPDVal for pyraclostrobin was 2.31. These results indicate that the developed models have reasonable predictive power.

Keywords: Strawberry (Fragaria), Chemometrics, Pesticide, PLSR, Near Infrared, Spectroscopy.