Еда

Анализ посторонних материалов

Инструменты, используемые для анализа посторонних материалов в пищевых продуктах, различаются в зависимости от цели. Поскольку XRF и SEM-EDS продуктов JEOL могут определять элементы неорганической системы, их часто используют для анализа посторонних материалов в пищевых продуктах.

Анализ потока инородных материалов с использованием аналитических приборов

Пример применения: Анализ посторонних материалов на поверхности рисовой лепешки с помощью SEM-EDS

Посторонние материалы на поверхности рисовой лепешки были обнаружены с помощью СЭМ, и область в желтом поле была проанализирована. Результатом стало обнаружение большого количества Fe (железа) и O (кислорода). Среди материалов, которые могут быть смешаны в качестве посторонних материалов, был обнаружен черный поглотитель кислорода, содержащий большое количество железа, и проанализирован таким же образом, как и посторонние материалы. Был получен результат, который был похож на результат поглотителя кислорода; с точки зрения формы и спектра результатов анализа. Мы могли предположить, что посторонние материалы на поверхности рисовой лепешки были поглотителем кислорода.

SEM-EDS — это инструмент, позволяющий наблюдать форму с помощью SEM и элементного анализа. В типичном случае EDS можно анализировать элементы от Be (бериллий) или B (бор) до U (уран). Визуальное подтверждение посторонних материалов и точный элементный анализ являются ключевыми характеристиками.

Анализ ароматических компонентов/посторонних привкусов

Масс-спектрометрия (МС) x Сенсорный тест (обнюхивание)

Sniffing-GC-MS — это прибор, сочетающий в себе метод анализа нюханием (метод сенсорной оценки) и МС (масс-спектрометрию) компонентов, разделенных с помощью ГХ одновременно. Разделяя компоненты, выделяемые из образца с помощью ГХ, с последующим нюханием каждого компонента, а также анализом МС одновременно, результаты можно связать друг с другом.
Одновременное измерение сенсорного индекса аромата и идентификация химических веществ позволяют оценить вещества, являющиеся источником конкретных неприятных привкусов.

Пример применения: Анализ постороннего привкуса упаковки собранной китайской капусты с помощью ГХ-МС с запахом

Вот попытка идентифицировать компоненты постороннего привкуса, полученные из упаковки коммерческой маринованной китайской капусты, с помощью нюхательного ГХ-МС. Ароматы, которые были разделены с помощью ГХ, были нюханы последовательно, и результаты анализа МС были подтверждены, когда запах был нюхан. В результате мы могли предположить, что компонент постороннего привкуса был диметилтрисульфидом. Таким образом, используя нюхательный ГХ-МС, компоненты, ответственные за характерные ароматы, могут быть выведены как из воспринимаемого нюханного аромата, так и из соответствующих результатов анализа масс-спектрометрии.

Наблюдение за текстурой/морфологией

При наблюдении за формой пищи с помощью электронного микроскопа (ПЭМ/СЭМ) можно подтвердить распределение минералов, а также жировых шариков и пузырьков воздуха. Мягкие образцы, формы которых трудно сохранить, и жидкие образцы можно наблюдать, выполнив соответствующую предварительную обработку.
μCT — это инструмент для анализа микроструктуры 2D/3D внутри образца с поверхности без разрушения. Он может выполнять количественную оценку диаметра частиц и пустот и т. д. компонентов, которые могут влиять на текстуру.

Наблюдение за жидкой пищей с помощью ТЭМ

Мягкий или жидкий образец замораживается и разрушается в условиях высокого вакуума, а затем с помощью просвечивающего электронного микроскопа исследуется пленка-реплика, полученная на поверхности разрушения.

Пример наблюдения с помощью ТЭМ одноразового пакета сливок

Можно наблюдать структуру и состояние рассеяния жировых шариков и казеинового белка.

Пример наблюдения масла в жидкости с помощью ТЭМ

Это пример наблюдения кунжутного масла. Можно наблюдать кристаллическую структуру в жидкости.

Наблюдение с помощью СЭМ за различными видами сыра, содержащими воду

Наблюдение за сыром с помощью сканирующего электронного микроскопа (СЭМ) может привести к деформации образца из-за потери влаги из вакуумной среды и тепла, выделяемого при облучении электронным пучком. Эти деформации можно уменьшить, охладив образец.
Наблюдение за охлажденным сыром позволяет выявить распределение влаги, жировых шариков и минеральных компонентов, что позволяет оценить его текстуру.

Пример анализа внутренней структуры сыра с помощью μCT

Это пример измерения плавленого сыра с различной текстурой с помощью системы анализа рентгеновской компьютерной томографии Micro Focus (μCT). Благодаря обработке данных, основанной на разнице плотности содержащихся компонентов, удаляется информация об органических компонентах низкой плотности (жир и белок), а трехмерное изображение строится из информации о неорганических компонентах высокой плотности. На основе этого мы сравнили существующее состояние частиц неорганической соли. Стало ясно, что в плавленом сыре A с грубой текстурой неорганические соли рассеиваются в виде агрегата размером от 3 до 70 мкм. С другой стороны, в плавленном сыре B с гладкой текстурой частицы неорганической соли размером около 150 мкм рассеиваются почти равномерно.

Трехмерное изображение распределения и график распределения частиц высокой плотности (частиц неорганической соли) в плавленом сыре А.

Трехмерное изображение распределения и график распределения частиц высокой плотности (частиц неорганической соли) в плавленом сыре B.

Компонентный анализ

Компонентный анализ бульона бонито с помощью ЯМР

ЯМР используется для качественного и количественного анализа из-за его способности непосредственно наблюдать ядра в молекулах. Поскольку анализ может быть выполнен неразрушающим способом, с аналитом в исходном состоянии, без какой-либо подготовки, такой как разделение компонентов, его можно использовать для комплексного анализа, а также для так называемого скринингового анализа. Результат измерения бонитового бульона показан ниже. Единственной подготовкой образца было приготовление водного раствора.
Из картины спектра можно подтвердить наличие аминокислот, сахаров, инозиновой кислоты и гуаниловой кислоты одновременно. Поскольку интенсивность сигнала в спектре ЯМР пропорциональна числу молей, с помощью сравнения интегрированных значений было установлено, что соотношение аланина и глутаминовой кислоты составляет 1:6.
Время измерения для получения спектров ЯМР составляет несколько минут для автоматизированного измерения. Таким образом, можно выполнить скрининговый анализ аналитического образца за короткий промежуток времени.

¹ЯМР-спектр H бульонного раствора

Окислительное ухудшение/антиоксидация

СОЭ: Оценка пероксидной деградации растительного масла

Известно, что масла подвержены окислительному старению из-за наличия ненасыщенных жирных кислот. Растительные масла содержат натуральные антиоксиданты, такие как витамин E (VE), но в зависимости от условий хранения окисление может прогрессировать постепенно, и пероксиды могут накапливаться, что приводит к ухудшению вкуса. Метод пероксидного числа (POV) используется в качестве метода оценки. Здесь мы представим приложение, использующее ESR в качестве метода для оценки окислительного старения на более раннем этапе.
Метод СОЭ обладает высокой чувствительностью и позволяет оценить более раннее окислительное ухудшение, чем метод POV.
Перекись липидов разлагается под действием светового облучения с образованием пероксидных радикалов, которые быстро образуют радикалы VE (VE^·) когда VE сосуществует. ESR, который селективно обнаруживает радикалы, может измерять VE^· без предварительной обработки образца. На левом рисунке показан спектр ЭПР, полученный до облучения светом (зеленый), в котором не наблюдалось радикалов, но после облучения характерный ВЭ^· наблюдались радикалы (черные). Более высокая интенсивность этого сигнала указывает на более высокую окислительную деградацию масла.
На рисунке справа показаны результаты оценки образцов с различными соотношениями смешивания старого и нового рапсового масла. VE^· и сигнал увеличивался по мере увеличения количества старого смешанного масла, но никакой разницы не наблюдалось, когда тот же образец оценивался с использованием метода POV. Таким образом, это демонстрирует, что ESR может оценивать окислительную деградацию раньше, чем метод POV, из-за его высокой чувствительности.