Идентификация и установление фальсификации крахмала и муки методами цифровой цветометрии и ближней ИК-Фурье-спектроскопии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Предложено цветометрическое устройство для идентификации и установления фальсификации различных видов крахмала и муки по диффузному отражению УФ- и ИК-излучения светодиодов. Цветовые характеристики образцов (значения цифровых каналов RGB) определяли с помощью камеры смартфонов OnePlus 10 Pro и iPhone 14 с установленными приложениями PhotoMetrix PRO®, ColorGrab, RGBer. ИК-спектры в ближней области инфракрасного диапазона (4000–10 000 см–1) регистрировали с помощью ИК-спектрометра с преобразованием Фурье. Для обработки массива данных цветометрических и спектральных характеристик использовали специализированные программные пакеты: TQ Analyst 9, The Unscrambler X, XLSTAT. Идентификационными признаками служило расположение кластеров для отдельных видов крахмала и муки в методах главных компонент и иерархического кластерного анализа. Определены оптимальные длины волн для установления качественной фальсификации исследуемых образцов: для крахмала – одновременное участие всех светодиодов (365, 390, 850 и 880 нм), для муки – использование светодиодов с длинами волн облучения 365 и 390 нм. Оценку качественной фальсификации осуществляли, используя графики зависимости компоненты F1 от массовой доли добавляемой чужеродной добавки в крахмал или муку. Работоспособность цветометрического метода подтверждена методом ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье в ближней области

Об авторах

В. Г. Амелин

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов; Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Автор, ответственный за переписку.
Email: amelinvg@mail.ru
Россия, Звенигородское шоссе, 5, Москва; ул. Горького, 87, Владимир, 600000

О. Э. Емельянов

Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: amelinvg@mail.ru
Россия, ул. Горького, 87, Владимир, 600000

З. А. Ч. Шаока

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов; Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: amelinvg@mail.ru
Россия, Звенигородское шоссе, 5, Москва; ул. Горького, 87, Владимир, 600000

А. В. Третьяков

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов

Email: amelinvg@mail.ru
Россия, Звенигородское шоссе, 5, Москва, 123022

Список литературы

  1. ГОСТ 7698-93. Крахмал. Правила приемки и методы анализа. М.: Изд-во стандартов. 2001. 39 с.
  2. Jane J.-L., Kasemsuwan T., Leas S., Zobel H., Robyt J.F. Anthology of starch granule morphology by scanning electron microscopy // Starch – Stärke. 1994. V. 46. № 4. P. 121. https://doi.org/10.1002/star.19940460402
  3. Li L., Sai M., Jianxin C. Identification of starch granules using a two-step identification method // J. Archaeolog. Sci. 2014. V. 52. P. 421. https://doi.org/10.1016/j.jas.2014.09.008
  4. Podgorbunskikh E.M., Dome K.V., Buchtoyarov A.V., Bychkov A.L. X-ray diffraction for detecting starch adulteration and measuring the crystallinity indices of the polymorphic modifications of starch // Health, Food Biotechnol. 2022. V. 4. № 1. P. 6. https://doi.org/10.36107/hfb.2022.i1.s131
  5. Pastor K., Aćanski M., Vujić D. A review of adulteration versus authentication of flour / Flour and Breads and their Fortification in Health and Disease Prevention. Ch. 3. Elsevier Inc., 2019. P. 21. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814639-2.00003-4
  6. Zhang S., Liu S., Shen L., Chen S., He L., Liu A. Application of near-infrared spectroscopy for the nondestructive analysis of wheat flour: A review // Curr. Res. Food Sci. 2022. V. 5. P. 1305. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2022.08.006
  7. Ndlovu P.F., Magwaza L., Tesfay S.Z., Mphahlele R.R. Rapid visible–near infrared (Vis–NIR) spectroscopic detection and quantification of unripe banana flour adulteration with wheat flour // J. Food. Sci. Technol. 2019. V. 56. № 12. P. 5484. https://doi.org/10.1007/s13197-019-04020-0
  8. Fu X., Chen J., Fu F., Wu C. Discrimination of talcum powder and benzoyl peroxide in wheat flour by near-infrared hyperspectral imaging // Biosyst. Eng. 2020. V. 190. P. 120. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.12.006
  9. Du Ch., Sun L., Bai H., Zhao Z., Li X., Gai Z. Quantitative detection of talcum powder in wheat flour based on near-infrared spectroscopy and hybrid feature selection // Infrared Phys. Technol. 2022. V. 123. Article 104185. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104185
  10. Wang D., Ma Z.H., Pan L.G., Han P., Zhao L., Wang J.H. Research on the quantitative determination of lime in wheat flour by near-infrared spectroscopy // Spectrosc. Spectr. Anal. 2013. V. 33. P. 69. https://doi.org/10.3964/j.issn.1000-0593(2013)01-0069-05
  11. Arslan F.N., Akin G., Elmas Ş.N.K., Üner B., Yilmaz I., Janssen H-G., Kenar A. FT-IR spectroscopy with chemometrics for rapid detection of wheat flour adulteration with barley flour // J. Consum. Prot. Food S. 2020. V. 15. № 3. P. 245. https://doi.org/10.1007/s00003-019-01267-9
  12. Ziegler J.U., Leitenberger M.C., Longin F.H., Würschum T., Reinhold C., Schweiggert R.M. Near-infrared reflectance spectroscopy for the rapid discrimination of kernels and flours of different wheat species // J. Food Compos. Anal. 2016. V. 51. P. 30. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2016.06.005
  13. Verdú S., V´asquez F., Grau R., Ivorra E., S´anchez A.J., Barat J.M. Detection of adulterations with different grains in wheat products based on the hyperspectral image technique: The specific cases of flour and bread // Food Control. 2016. V. 62. P. 373. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2015.11.002
  14. Lohumi S., Lee S., Lee W-H., Kim M.S., Mo Ch., Bae H., Cho B-К. Detection of starch adulteration in onion powder by FT-NIR and FT-IR spectroscopy // J. Agric. Food Chem. 2014. V. 62. № 38. P. 9246. https://doi.org/10.1021/jf500574m
  15. Амелин В.Г., Шаока З.А.Ч., Большаков Д.С. Идентификация и аутентификация сухого коровьего молока с использованием смартфона и хемометрического анализа // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 2. Химия. 2023. Т. 64. № 1. С. 49. (Amelin V.G., Shogah Z.A.Ch., Bolshakov D.S. Identification and authentication of cow milk powder using a smartphone and chemometric analysis // Moscow Univ. Chem. Bull. 2022. V. 77. Suppl. 1. P. 36. https://doi.org/10.3103/S0027131422070033)
  16. Böck F.C., Helfer G.A., da Costa A.B., Dessuy M.B., Ferrao M.F. PhotoMetrix and colorimetric image analysis using smartphones // J. Chemometrics. 2020. V. 34. Article 12. https://doi.org/10.1002/cem.3251
  17. Helfer G.A., Magnus V.S., Böck F.C., Teichmann A., Ferrãoa M.F., da Costa A.B. PhotoMetrix: An application for univariate calibration and principal components analysis using colorimetry on mobile devices // J. Braz. Chem. Soc. 2017. V. 28. № 2. P. 328. https://doi.org/10.5935/0103-5053.20160182
  18. Rateni G., Dario P., Cavallo F. Smartphone-based food diagnostic technologies: A review // Sensors. 2017. V. 17. P. 1453. https://doi.org/10.3390/s17061453
  19. 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. С. 105. (Amelin V.G., Shogah Z.A.Ch., Tretyakov A.V. Analyzing dairy products: measuring milk fat mass fraction and detecting adulteration using the Photometrix PRO® smartphone app // J. Anal. Chem. 2024. V. 79. № 1. P. 50. https://doi.org/10.1134/S1061934824010039)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024