Мгновенное количественное определение сахара в молочных таблетках с помощью

Том 12 научных докладов, номер статьи: 18802 (2022) Цитировать эту статью

949 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Молочные таблетки – популярный молочный продукт во многих странах Азии. Это исследование было направлено на разработку мгновенного и быстрого метода определения содержания сахарозы и лактозы в молочных таблетках с использованием ближней инфракрасной (NIR) спектроскопии. Для количественного анализа был создан обучающий набор, состоящий из образцов молока лабораторного масштаба, на основе центрального композитного плана (CCD) и использован для установления регрессии частичных наименьших квадратов (PLS) для прогнозирования содержания сахарозы и лактозы, что привело к значениям R2 0,9749 и 0,9987 с соответствующими значениями среднеквадратической ошибки калибровки (RMSEC) 1,69 и 0,35. Однако физическая разница между лабораторным порошком и образцами готовых молочных таблеток привела к спектральным отклонениям, которые резко повлияли на прогнозирующую эффективность моделей PLS. Поэтому для корректировки БИК-спектров реальных образцов таблеток молока перед количественным прогнозированием использовались методы переноса калибровки, называемые прямой стандартизацией (DS) и кусочной прямой стандартизацией (PDS). Используя высокоэффективную жидкостную хроматографию (ВЭЖХ) в качестве эталонного метода, разработанную БИК-хемометрическую модель можно использовать для мгновенного прогнозирования содержания сахара в настоящих молочных таблетках путем получения значений среднеквадратичной ошибки прогнозирования (RMSEP) для сахарозы и лактозы. 5,04 и 4,22 со значениями Q2 0,7973 и 0,9411 соответственно после преобразования PDS.

Молочные таблетки считаются альтернативным питательным перекусом. Эта закуска не только имеет приятный вкус молока, но также является хорошим источником высококачественных питательных веществ, таких как белки, углеводы и кальций. Наряду с молоком сахар входит в число основных ингредиентов молочных таблеток. Часто для подслащивания молочных таблеток добавляют сахарозу1. Лактоза является основным углеводом, содержащимся в сыром молочном материале2. Определение содержания сахара важно для оценки контроля качества. Кроме того, различия в количестве сахара могут влиять на питательную ценность готового продукта, внося свой вклад в консистенцию молочных закусок3,4.

Традиционно количественное определение сахара в молоке может быть достигнуто с помощью методов химического титрования5. Эти влажные лабораторные методы могут быть простыми; однако экспериментальные процедуры отнимают много времени и часто приводят к образованию большого количества химических отходов. Для выполнения задачи количественного определения также использовались несколько аналитических методов, таких как высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ)6,7, электрохимический анализ8,9 и ядерный магнитный резонанс (ЯМР)10. Тем не менее существенным недостатком было то, что перед процессом обнаружения пробы требовались сложные методы подготовки проб. Таким образом, эти тесты не подходят для производственных предприятий, где в ходе непрерывного производственного процесса получают большое количество образцов.

Спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона (БИК) исследует колебательное взаимодействие между образцами и электромагнитным излучением в области 800–2500 нм. БИК-детектирование имеет ряд преимуществ перед другими спектроскопическими детекторами, заключающимися в том, что большое количество образцов можно измерить неразрушающим методом за короткий период времени без тщательной подготовки проб. БИК-спектры можно связать с интересными химическими свойствами образцов с помощью калибровочной модели, называемой регрессией частичных наименьших квадратов (PLS)11,12,13, где математически исследуется информация о взаимосвязи между спектральными данными и химическими свойствами. Эту корреляционную информацию затем можно использовать для оценки химических свойств неизвестных образцов. Например, БИК-спектрометры недавно были применены для анализа состава коровьего14 и человеческого15 молока.

Как правило, определения, полученные с помощью калибровочных моделей, основаны на предыдущих знаниях, предоставленных набором обучающих выборок. Соответственно, вариации тестовых выборок можно оценить по тем, которые обнаружены в обучающем наборе, чтобы получить оптимальные результаты прогнозирования. Следовательно, обучающие выборки могут существенно характеризовать прогнозирующую эффективность калибровочных моделей. Однако в производственном процессе, где вариации конечных технологических образцов не ожидаются и должны быть ограничены, конечные продукты производственного процесса могут не содержать достаточной изменчивости, чтобы создать обучающий набор для разработки точных и надежных калибровочных моделей. Например, учебные образцы в форме порошка, приготовленные в лабораторном помещении, имели различную физическую структуру по сравнению с окончательными технологическими образцами, которые в конечном итоге были спрессованы в таблетки. Саррагуса и Лопес16 сообщили, что использование лабораторных образцов в виде порошка дает более точные прогнозные результаты, чем образцы таблеток, полученные в ходе производственного процесса. Кроме того, Пирапаттана и др.17 заметили, что порошковые образцы околоплодника мангостина, хранившиеся в стеклянных флаконах, давали лучшие прогностические результаты для прогнозирования содержания альфа-мангустина по сравнению с образцами, хранившимися в прозрачных капсулах.