Разработка методики выявления субстандартного сливочного масла методом ИК-спектроскопии с применением хемометрической обработки данных

Выделен пик уровня холестерина.1.5. Аналитическая индентификация сливочного масла с использованием ИК-спектроскопии в сочетании с хемометриейЗа последнее десятилетие было опубликовано несколько исследований по сочетанию спектроскопических методов и хемометрии для выявления фальсифицированных образцов сливочного масла.Подлинность - самый важный критерий качества продуктов питания. Фактически, пищевая промышленность, потребители и регулирующие органы все чаще предъявляют требования к быстрым и эффективным методам подтверждения подлинности или обнаружения фальсификаций. Ближний инфракрасный диапазон и средний инфракрасный диапазон в сочетании с хемометрическими методами они в значительной степени применяются к пищевым матрицам в области исследований качества пищевых продуктов и аутентификацииЦелью настоящего исследования является использование спектроскопии с уменьшенным суммарным коэффициентом отражения и преобразованием Фурье в средней инфракрасной области в сочетании с хемометрией в качестве быстрого и экологичного аналитического метода для обнаружения традиционных примесей сливочного масла. В этом случае чистое традиционное сливочное масло и смеси традиционного коровьего сливочного масла с различным процентным содержанием растительного масла (3,8–40%) и картофельного пюре (13-36%) были измерены с использованием ИК-спектроскопии совместно с хемометрическим анализом данных.Спектральные данные были подвергнуты предварительной обработке на основе алгоритма Gap, чтобы уменьшить шум и извлечь из спектров наибольшее количество аналитической информации. Во-первых, были применены кластерный анализ (CA) и анализ главных компонентов (PCA), и были выявлены три отличительных кластера. В случае спектроскопии в среднем инфракрасном диапазоне образцы поглощают часть инфракрасного излучения, что приводит к получению спектрального отпечатка пальца. Отпечатки пальцев в средней инфракрасной области (4000-400 см-1) являются результатом растяжения, изгиба и вращения колебательных моделей биомолекул, таких как липиды, углеводы и белки, присутствующих в образце [27]. ИК-спектроскопия является мощным и надежным методом, применяемым в области пищевой промышленности, поскольку она дает информацию о функциональных группах и химическом составе анализируемой матрицы [28].Ближний инфракрасный диапазон (NIR) и средний инфракрасный диапазон (MIR) в сочетании с хемометрическими методами они в значительной степени применяются к пищевым матрицам в области исследований качества пищевых продуктов и аутентификации. Доступно несколько алгоритмов для выполнения неконтролируемой модели классификации, например PCA, контролируемая модель недискриминационного моделирования, т.е. SIMCA и контролируемая дискриминантная модель, такая как PLS-DA, но также PLSR, подходящие для качественного и количественного анализа спектроскопических или спектрометрических данных [29]. В настоящее время хемометрия играет центральную роль в идентификации пищевых жиров. Гудакр и Анклам использовали инфракрасную спектроскопию в сочетании с хемометрией для идентификации какао -масла, фальсифицированного другими растительными маслами. Янг и его коллеги применили FT-IR, NIR и рамановскую спектроскопию для определения пищевых масел и жиров. Бассбаси и др. объединили FT-IR и PLS-DA для определения географического происхождения сливочного масла.За последнее десятилетие было опубликовано несколько исследований по сочетанию спектроскопических методов и хемометрии для выявления фальсифицированных образцов сливочного масла. Коджа и др. применил PLS-R к FT-IR анализу для количественного определения количества маргарина в образцах фальсифицированного сливочного масла. Для этого были разработаны четыре калибровочные модели, в которых в качестве калибровочного набора использовались образцы с различным содержанием маргарина в сливочном масле (0- 5%, 0-25%, 20-60% и 0-100% в/в). Способность этих четырех моделей к прогнозированию была проверена на основе внешнего набора для проверки, состоящего из образцов фальсифицированного сливочного масла с содержанием маргарина 2,5%, 13% и 45% (в/в) соответственно. Наилучшие результаты прогнозирования были достигнуты при использовании калибровочных наборов с небольшими диапазонами фальсификации по сравнению с производительностью калибровочного набора, состоящего из всего диапазона уровней фальсификации [30]. Мабуд и др. исследовал несколько многомерных методов (например, PCA, PLS-DA и PLS-R) для определения примесей жира в топленом масле с помощью NIR-спектроскопии. Здесь образцы были фальсифицированы в диапазоне от 1% до 20% (по массе). С помощью PLS-DA было достигнуто различие между образцами чистого сливочного масла и фальсифицированными образцами; в то время как модель PLS-R продемонстрировала способность количественно определять фальсификацию жира на уровне ниже 2% (по массе) [31].Фадзлилла и др. опубликовали несколько исследований, в которых они объединили FT-ИК -спектроскопию с PLS-R для определения фальсификаций сливочного масла (с говяжьим жиром, бараньим жиром и свиным салом]. Неделийкович и Лохуми применили PLS-R к спектрам комбинационного рассеяния света для количественной оценки и прогнозирования концентрации маргарина в образцах фальсифицированного сливочного масла [32]. Помимо работы Коджа, насколько известно авторам, других публикаций, связывающих Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье (FT-IR) в сочетании с хемометрией использовалась для проведения различия между образцами сливочного масла и образцами без масла. Далее было исследовано количественное определение содержания маргарина в образцах фальсифицированного сливочного масла. Область снятия отпечатков пальцев (1400-800 см–1) использовалась для разработки неконтролируемого распознавания образов (анализ основных компонентов, PCA), контролируемое моделирование (мягкое независимое моделирование по классам Аналогия, SIMCA), классификация (частичный дискриминант наименьших квадратов Анализ, PLS-DA) и регрессионные модели (частичная регрессия по методу наименьших квадратов, PLS-R). PCA области снятия отпечатков пальцев показывает кластеризацию двух типов образцов. Все образцы были отнесены к их надлежащему классу с помощью подхода SIMCA; однако девять фальсифицированных образцов (от 1% до 30% по массе маргарина) были отнесены как к классу сливочного масла, так и к классу без масла. Рис. 1.1. ИК-спектры чистых образцов (сливочного и соевого масел) и их смесей (10-90% содержание соевого). Стрелки показывают увеличение содержания соевого масла [24].Рис.1.2. Сравнение инфракрасных спектров второй производной чистого сливочного и чистого соевого масел, показывающих информацию спектральных областей 3050 - 2800 см−1[26].СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫСерегин И. Г., Никитченко Д. В., Леонтьев Л. Б. Совершенствование лабораторного контроля сливочного масла // Агрономия и животноводство. –2019. – Т. 14. – № 2. – С. 170–178.Арсеньева Т.П. Технология сливочного масла :учеб. пособие. – СПб. : НИУ ИТМО; ИХиБТ, 2013. – 9-20 с.https://ouat.nic.in/sites/default/files/9-butter_preparation_dairy_and_food_engineering.pdfЛыкасова И.А., Крыгин В.А., Безина И.В., Солянская И.А. Ветеринарно-санитарная экспертиза сырья и продуктов животного и растительного происхождения. – СПб. : Лань, 2015. – 215-218 с.ГОСТ 32261-2013 Масло сливочное. Технические условия (с Поправками). Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 22 ноября 2013 г. N 2134-ст межгосударственный стандарт ГОСТ 32261-2013 введенв действие в качестве национального стандарта Российской Федерации с 1 июля 2015 г. Издание (февраль 2019 г.) с Поправкой* (ИУС 3-2015), с Поправкой* (ИУС 6-2015). – URL: http://docs.cntd.ru/document/1200107359 (дата обращения: 20.02.2021).Музафаров Е.Н. История и география биотехнологий. – СПб. : Лань, 2018. – 89 с.Дунченко Н. И., Денисов С. В. Анализ российского рынка сливочного масла и обеспечение его безопасности // Вестник ГСТУ. – 2018. –Т. 2. – № 30. – С. 72–82.Шарафутдинов Г. С., Сибагатуллин Ф. С. Стандартизация, технология переработки и хранения проуктов животноводства. – СПб. : Лань, 2020. – 383-390 с.file:///C:/Users/User/Downloads/identifikatsiya-slivochnogo-masla-metodami-ik-spektroskopii-i-mnogomernogo-analiza.pdfTong, T., Ondov, J. M., Buchholz, B. A., & VanDerveer, M. C. Contemporary carbon content of bis (2-ethylhexyl) phthalate in butter // Food Chemistry. – 2016. – P. 1064–1068. ГОСТ 34178-2017 Межгосударственный стандарт. Спреды и смеси топленые. Общие технические условия. Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 12 октября 2017 г. N 1407-ст межгосударственный стандарт ГОСТ 34178-2017 введен в действие в качестве национального стандарта Российской Федерации с 1 февраля 2019 г.– URL: https://docs.cntd.ru/document/1200157051 (дата обращения: 01.04.2021)Мишанин Ю.Ф. Биотехнология рациональной переработки животного. – СПб. : Лань, 2020. – 614 с.Соколова З. С. Технология сыра и продуктов переработки сыворотки. – М.:Агропромиздат, 1992.–335 с.ГОСТ 5867-90 Молоко и молочные продукты. Методы определения жира утвержден и введен в действие постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам от 26.07.90 N 2293. – URL: http://docs.cntd.ru/document/1200021592 (дата обращения: 20.03.2021).Laine A., Viviane P., Sindic M. Overview of the local production process of raw milk butter in Wallonia (Belgium) // Dairy technology. – 2019. – Vol. 70. – P. 1–6.Голубева Л. В., Богатова О. В., Догарева Н. Г. Технология молока и молочных продуктов Оренбургский государственный университет.– 2011. – С. 272.Chia-Lin Lee, Huei-Lin Liao, Wan-Chen Lee, Chao-Kai Hsu, Fwu-Chyn Hsueh, Jyh-Quan Pan, Chih-Hsuan Chu, Chieh-Ting Wei, Ming-Ju Chen (2018). Standards andlabeling of milk fat and spread products in different countries. Journaloffoodanddruganalysis, 26, 4 69 - 480Terouzi, W., Kzaiber, F., Gorfti, A., Oussama, A (2017). Application of multivariateanalysis to predict adulteration of Moroccan traditional butter by mashed potatoes. International Journal of Engineering Research and Allied Sciences (IJERAS) ISSN: 2455-9660, 01(10), 8-12.].Terouzi, W., AitElkadi, Y., Gorfti, A., Kzaiber, F., Oussama, A (2018). Multivariateregression methods with infrared spectroscopy to detect the falsification of traditional butter. Invention Journal of Research Technology in Engineering &Management (IJRTEM) ISSN: 2455-3689, 2 (7), 87-96H. Deelstra, D. Thorburn Burns, M. J. Walker, “The adulteration of food, lessons from the past, with reference to butter, margarine and fraud,” Eur Food Res. Technol., vol. 239, pp. 725-744, 2014.S. Esslinger, J. Riedl, C. Fauhl-Hassek, “Potential and limitations of non-targeted fingerprinting for authentication of food in official control,” Food Res. Intern., vol. 60, pp. 189-204, 2014.Головизнина М. С., Рыжакова А. В. Использование пальмового масла в производстве кондитерских изделий: вред или польза// Национальная научно-практическая конференция «товароведение, технология и экспертиза: инновационные решения и перспективы развития», посвященная 90-летию со дня рождения заслуженного деятеля науки РФ С.А. Каспарьянца // Материалы национальной научно-практической конференции. – Москва. :ЗооВетКнига, 2020. – С. 165–170.Карабала-УлыО. К. Влияние условий хранения на микрофлору сливочного масла // Вестник АТУ. – 2014. – № 4. – С. 14–18.Балджи Ю. А., Адильбеков Ж. Ш. Современные аспекты контроля качества и безопасности пищевых продуктов. – СПб.:Лань, 2019.– 63 с.Чимонина И.В., Давыденко Н.И. Влияние сливочного масла и маргариновой продукции на здоровье человека: физиологический аспект // Символ науки. – 2016. – Т. 2. – № 12. – С. 14-17.Рудаков О. Б., Королькова Н. В., Полянский К. К. Технохимический контроль в технологии жиров и жирозаменителей : учеб. пособие. – Санкт-Петербург:СПО, 2020. – 218 с.ПНСТ 355-2019 Масло пальмовое и его фракции. Общие технические условияПриказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 5 марта 2019 г. N 8-пнст с 1 апреля 2019 г. до 1 апреля 2021 г. (Дата обращения 21.02.2021) Терещук Л.В., Ивашина О.А. Продукты фракционирования пальмового масла в производстве спредов // Техника и технология пищевых производств. – 2014. – № 3. – С. 79 -83.Вышемирский Ф. А., Смирнова О. И. Фасованиесливочногомасла как фактор предупреждения его фальсификации // Сыроделие и маслоделие. – 2015. – № 6. С. 51– 54.Koca N., Kocaoglu-Vurma N. A., Harper W. J., Rodriguez-Saona L. E. Analytical Methods Application of temperature-controlled attenuated total reflectance-mid-infrared (ATR-MIR) spectroscopy for rapid estimation of butter adulteration // Food Chemistry. – 2010. – P. 778–782.Юсупова А. А., Попова У. В. Основные проблемы идентификации и фальсификации сливочного масла на российском рынке // Вестник ТХИ. – 2011. – Т. 5. – № 5. – С. 88–92.Andrade J., Bell M. V., Anjos V.Evaluation of butter oil adulteration with soybean oil by FT-MIR and FT-NIR spectroscopies and multivariate analyses //LWT - Food Science and Technology. – 2019. – P. 1-8.