Определение массовой доли молочного жира в кефире методами ИК-спектроскопии и цифровой цветометрии

Предложен бесконтактный способ определения массовой доли молочного жира в бутилированном кефире с помощью диффузного отражения излучения светодиодов с разными длинами волн (365, 390, 850 и 880 нм) с использованием смартфона и специального самодельного цветометрического устройства. Для регистрации аналитического сигнала применяли смартфон OnePlus 10 Pro, iPhone 14 и ИК-Фурье-спектрометр для ближней ИК-области спектра (4000 – 10000 см–1). Обработку экспериментальных данных проводили с помощью специализированных программ многомерного анализа данных. Установлено, что интенсивности каналов RGB изменяются в зависимости от жирности кефира, что свидетельствует о наличии корреляции между цветовыми характеристиками и содержанием молочного жира. Влияние содержания белков и углеводов на аналитический сигнал оказалось минимальным, поскольку их концентрация в кефире с различной жирностью изменяется незначительно. Значения интенсивности каналов RGB использовали в качестве аналитического сигнала для определения жира в кефире. Показано, что упаковка из полиэтилентерефталата оказывает минимальное влияние на диффузное отражение, что позволяет проводить анализ без вскрытия упаковки. Оценку массовой доли молочного жира в кефире проводили с использованием метода многомерной калибровки данных — частичной регрессии наименьших квадратов. Относительное стандартное отклонение результатов не превышало 0,11 %, что подтверждает высокую точность метода. Наилучшие результаты были получены при использовании светодиодов с длиной волны излучения 390 и 850 нм, когда величины погрешностей RMSEC и RMSEP достигали максимальных значений 0,0901 и ≤0,887 % соответственно. Равноточность полученных результатов подтверждена использованием метода ИК-Фурье-спектроскопии.

1. González-Orozco B. D., García-Cano I., Jiménez-Flores R., Alvárez V. B. Invited review: Milk kefir microbiota — Direct and indirect antimicrobial effects / J. Dairy Sci. 2022. Vol. 105. P. 3703 – 3715. DOI: 10.3168/jds.2021-21382

2. Ewe J.-A., Wan-Abdullah W.-N., Alias A. K., Liong M.-T. Ultraviolet radiation enhanced growth of lactobacilli and their bioconversion of isoflavones in biotin-supplemented soymilk / LWT — Food Sci. Technol. 2013. Vol. 50. P. 25 – 31. DOI: 10.1016/j.lwt.2012.07.042

3. Tan K.-X., Chamundeswari V. N., Loo S. C. J. Prospects of kefiran as a food-derived biopolymer for agri-food and biomedical applications / RSC Adv. 2020. Vol. 10. P. 25339 – 25351. DOI: 10.1039/d0ra02810j

4. Stancik C. M., Conner D. A., Jernakoff P., et al. Accelerated light protection performance measurement technology validated for dairy milk packaging design / Packag. Technol Sci. 2017. Vol. 30. No. 12. P. 771 – 780. DOI: 10.1002/pts.2326

5. Karoui R., Baerdemaeker J. D. A review of the analytical methods coupled with chemometric tools for the determination of the quality and identity of dairy products / Food Chem. 2007. Vol. 102. P. 621 – 640. DOI: 10.1016/j.foodchem.2006.05.042

6. Karoui R., Mazerolles G., Dufour E. Spectroscopic techniques coupled with chemometric tools for structure and texture determinations in dairy products: a review / Int. Dairy J. 2003. Vol. 13. P. 607 – 620. DOI: 10.1016/s0958-6946(03)00076-1

7. Zhu X., Guo W., Liu D., Kang F. Determining the fat concentration of fresh raw cow milk using dielectric spectroscopy combined with chemometrics / Food Anal. Methods. 2018. Vol. 11. P. 1528 – 1537. DOI: 10.1007/s12161-017-1140-7

8. Soulat J., Andueza D., Graulet B., et al. Comparison of the potential abilities of three spectroscopy methods: near-infrared, mid-infrared, and molecular fluorescence, to predict carotenoid, vitamin and fatty acid contents in cow milk / Foods. 2020. Vol. 9. No. 592. DOI: 10.3390/foods9050592

9. Risoluti R., Gullifa G., Materazi S. Assessing the quality of milk using a multicomponent analytical platform microNIR/chemometric / Front. Chem. (Lausanne, Switz.). 2020. Vol. 8. 614718. DOI: 10.3389/fchem.2020.614718

10. 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

11. 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

12. 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

13. Амелин В. Г., Шаока З. А. Ч., Третьяков А. В. Анализ молочной продукции: определение массовой доли молочного жира и выявление фальсификации смартфоном с приложением Photometrix Pro® / Журн. аналит. химии. 2024. Т. 79. ¹ 2. С. 181 – 188. DOI: 10.31857/s0044450224020081

14. Böck F. C., Helfer G. A., da Costa A. B., et al. PhotoMetrix and colorimetric image analysis using smartphones / J. Chemom. 2020. Vol. 34. No. 12. e3251. DOI: 10.1002/cem.3251

15. Helfer G. A., Magnus V. S., Böck F. C., et al. PhotoMetrix: An application for univariate calibration and principal components analysis using colorimetry on mobile devices / J. Braz. Chem. Soc. 2017. Vol. 28. No. 2. P. 328 – 335. DOI: 10.5935/0103-5053.20160182

16. Rateni G., Dario P., Cavallo F. Smartphone-based food diagnostic technologies: A review / Sensors. 2017. Vol. 17. 1453. DOI: 10.3390/s17061453

17. Амелин В. Г., Емельянов О. Э., Шаока З. А. Ч., Третьяков А. В. Определение массовой доли молочного жира в бутилированном молоке бесконтактным цветометрическим методом / Журн. аналит. химии. 2024. Т. 79. № 11. С. 1147 – 1153. DOI: 10.31857/s0044450224110014

18. Родионова О. Е., Померанцев А. Л. Хемометрика: достижения и перспективы / Успехи химии. 2006. Т. 75. ¹ 4. С. 302 – 321.