Идентификация нормализованного и восстановленного молока методами цифровой цветометрии и ИК-спектроскопии

Предложен экспрессный и простой способ идентификации и дифференциации нормализованного и восстановленного молока методами цифровой цветометрии и спектроскопии в ближней ИК-области. Использовали бокс-устройство со встроенными через резисторы светодиодами (λ = 365, 390, 850, 880 нм, угол рассеяния света — 20°). Для регистрации аналитического сигнала применяли смартфон с приложениями PhotoMetrix PRO^®, ColorGrab, RGBer и ИК-Фурье-спектрометр (4000 – 10 000 см^–1). С помощью приложений TQ Analyst, The Unscrambler X, XLSTAT проводили обработку полученных спектров диффузного отражения и цветометрических параметров. Методом главных компонент (PCA) и иерархическим кластерным анализом (HCA) осуществляли идентификацию и дифференциацию анализируемых образцов молока. Массовую долю жира и белка в молочной продукции определяли с использованием алгоритма частичной регрессии методом наименьших квадратов (PLS). На графиках PCA в методах цифровой цветометрии и ИК-спектроскопии точки, соответствующие образцам нормализованного и восстановленного молока, находятся в разных квадрантах. С помощью графиков PCA и HCA удалось различить анализируемое молоко по типу и дифференцировать обезжиренное молоко по содержанию белка. Продемонстрирована возможность определения содержания жира и белка в исследуемых образцах молока с применением хемометрических методов анализа. Относительное стандартное отклонение результатов анализа не превышало 0,03 для восстановленного и нормализованного молока, а для обезжиренного — 0,02.

1. ГОСТ 31450–2013. Молоко питьевое. Технические условия. — М.: Стандартинформ, 2014. — 12 с.

2. ТР ТС 033/2013. Технический регламент Таможенного союза «О безопасности молока и молочной продукции». — М.: Стандартинформ, 2013. — 103 с.

3. Zhang X., Chen X., Xu Y., Yang J. Milk consumption and multiple health outcomes: umbrella review of systematic reviews and meta-analyses in humans / Nutr. Metab. 2021. Vol. 18. P. 1 – 18. DOI: 10.1186/s12986-020-00527-y

4. Рыжикова В. О., Беляев А. Г., Бароян Н. С. и др. Технология производства пастеризованного питьевого молока / Сб. научных статей Всероссийской научной конференции «Проблемы и перспективы развития России: молодежный взгляд в будущее». 2018. Т. 3. С. 178 – 181.

5. Azad T., Ahmed S. Common milk adulteration and their detection techniques / Int. J. Food Contam. 2016. Vol. 3. P. 1 – 9. DOI: 10.1186/s40550-016-0045-3

6. Жилинкова К. Б. Проблемы фальсификации молочной продукции и их влияние на рынок молока и состояние молочной отрасли / Экономика. Информатика. 2021. Т. 48. № 4. С. 697 – 706. DOI: 10.52575/2687-0932-2021-48-4-697-706

7. Комин А. Э., Ким И. Н., Бородин И. И. О распространенных способах фальсификации молочных продуктов / Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК — продукты здорового питания. 2021. № 2. С. 18 – 25. DOI: 10.24412/2311-6447-2021-2-18-25

8. Комин А. Э., Ким И. Н., Бородин И. И. К вопросу о фальсификации молока и молочных продуктов / Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК — продукты здорового питания. 2020. № 4. С. 62 – 66. DOI: 10.24411/2311-6447-2020-10083

9. Быковская Е. И., Заикина М. А. Актуальные вопросы фальсификации молочной продукции и меры ее предотвращения / сб. научных статей VII Международной научно-практической конференции «Новые концептуальные подходы к решению глобальной проблемы обеспечения продовольственной безопасности в современных условиях». 2020. С. 90 – 94.

10. Доценко Е. Н., Заболотных М. В., Таганова Т. В. Способы фальсификации молочной продукции / Достижения науки и образования. 2018. ¹ 12(34). С. 68 – 69.

11. Merwan A., Amza N., Tamiru M. Review on milk and milk product safety, quality assurance and control / Int. J. Livest. Prod. 2018. Vol. 9. P. 67 – 78. DOI: 10.5897/IJLP2017.0403

12. Tola A. Global Food Fraud Trends and Their Mitigation Strategies: The Case of Some Dairy Products: A Review / Food Sci. Qual. Manag. 2018. Vol. 77. P. 30 – 42.

13. Tavares J. P. H., Medeiros M. L. S., Barbin D. F. Near-infrared techniques for fraud detection in dairy products: A review / J. Food Sci. 2022. P. 1943 – 1960. DOI: 10.1111/1750-3841.16143

14. Han D. H., Lu Ch., Liu Y., et al. Identification of reconstructed milk in raw milk using near infrared spectroscopy / Spectrosc. Spectral Anal. 2007. Vol. 27. P. 465 – 468.

15. Талибова А., Колеснов А. Оценка качества и безопасности пищевой продукции методом изотопной масс-спектрометрии / Аналитика. 2011. ¹ 1(1). С. 44 – 48.

16. Xia W., Fang X., Gao Y., et al. Advances of stable isotope technology in food safety analysis and nutrient metabolism research / Food Chem. 2023. Vol. 408. 135191. DOI: 10.1016/j.foodchem.2022.135191

17. Колеснов А. Ю., Филатова И. А., Задорожняя Д. Г. и др. Идентификация молока и молочного продукта из восстановленного сухого молока. Метод изотопной масс-спектрометрии / Молочная промышленность. 2012. ¹ 10. С. 60 – 63.

18. Bogomolov A., Dietrich S., Boldrini B., Kessler R. W. Quantitative determination of fat and total protein in milk based on visible light scatter / Food Chem. 2012. Vol. 134. P. 412 – 418. DOI: 10.1016/j.foodchem.2012.02.077

19. Galyanin V., Surkova A., Bogomolov A. Selecting optimal wavelength intervals for an optical sensor: A case study of milk fat and total protein analysis in the region 400 – 1100 nm / Sens. Actuators, B. 2015. Vol. 218. P. 97 – 104. DOI: 10.1016/j.snb.2015.03.101

20. Kucheryavskiy S., Melenteva A., Bogomolov A. Determination of fat and total protein content in milk using conventional digital imaging / Talanta. 2014. Vol. 121. P. 144 – 152. DOI: 10.1016/j.talanta.2013.12.055