Analytical Solutions for Food Development

Význam tématu

Objektivní hodnocení kvality potravin přesahuje tradiční senzorické testy a přináší reprodukovatelné a kvantitativní výsledky. Využití moderních analytických metod umožňuje přesně měřit texturu, aromatické a chuťové složky, barvu, vlhkost, velikost částic či složení tuků a minerálů. Tyto nástroje zásadním způsobem podporují vývoj nových produktů, zajišťují kvalitu a bezpečnost potravin i splnění legislativních požadavků.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem textu je představit širokou řadu analytických řešení od společnosti Shimadzu pro různé aspekty hodnocení potravin. Přehled zahrnuje metody pro měření textury, distribuce velikosti částic, vnitřní struktury, vlhkosti, tepelného chování, analýzu aroma a příchutí, metabolomiku, stanovení vitaminů, aminokyselin, cukrů, tuků a minerálů a kontrolu potravinářských aditiv.

Použitá metodika a instrumentace

Ultrazvukové a mechanické testy deformace (Texture Analyzer EZ Test) pro tvrdost, křehkost a viskoelastické vlastnosti potravin.
X-ray CT (XSeeker 8000) pro nedestruktivní 3D zobrazení pórů, tkání a směsí složek.
Analýza vlhkosti (MOC63u) gravimetrickou metodou vysoušení.
Differenciální skenovací kalorimetrie (DSC-60 Plus) pro štěpení a tání tuků, degradaci škrobů.
GC-MS (GCMS-QP2050) a HS-TRAP (HS-20 NX) pro profilaci těkavých aroma i stopových vůní metodami SHS, THS, SPME Arrow a databází Smart Aroma.
GC-MS Off-Flavor Analysis System pro identifikaci příčin nežádoucích vůní.
UHPLC/HPLC (i-Series, Nexera) a LC-MS/MS (LCMS-TQ RX, LCMS-8050RX) pro stanovení polyfenolů, aminokyselin D/L, cukrů, sacharidů, vitaminů a pitné vody.
Superkritická fluidní chromatografie (Nexera UC) pro separaci triglyceridů a preparativní či online extrakci (SFE-SFC).
Metabolomika GC-MS(/MS) s databází Smart Metabolites a LC-MS(/MS) s metodickým balíčkem pro primární metabolity a dipeptidy, analýza piva, fermentovaných produktů.
IC-MS (ICPMS-2040/2050), ICP-AES (ICPE-9800/9820) a AAS (AA-7800) pro kvantifikaci stopových a esenciálních minerálů, toxických prvků a kovů.
EDX-XRF (EDX-8100/ALTRACE) pro prvkovou analýzu pevných i prašných vzorků.
UV-VIS/NIR spektrofotometrie (UV-3600i Plus, UV-1900i) pro stanovení barvy a absorbčních profilů.

Hlavní výsledky a diskuse

Strojové učení s daty z texturových testů spolehlivě predikuje senzoriční hodnocení cukroví. Laserová difrakce (SALD-2300) a dynamická obrazová analýza (iSpect DIA-10) ukazují vliv distribuce částic na vjem chuti a struktury. X-ray CT demonstruje prostorové rozložení pórů v pečivu a směsi náplní ve výrobcích. Analýza vlhkosti pomocí MOC63u poskytuje reprodukovatelné výsledky i u viskózních produktů. DSC objasňuje formy krystalů kakaového másla a biologickou degradaci pečiva v čase. GC-MS a databáze Smart Aroma doplňují PCA rozlišení pivních profilů podle typu kvasinek. Metabolomika LC-MS/MS/GC-MS/MS odhaluje charakteristické složky ve fermentovaných vzorcích i obilovinách. HPLC a LC-MS/MS balíčky pro aminokyseliny D/L umožňují profilaci jogurtových a alkoholických nápojů. UHPLC-HRAM a HILIC-ELSD-LT III kvantifikují mono- až oligosacharidy ve fermentovaných médiích. SFC-SFE online separuje triglyceridy ve vzorcích olejů. ICPMS a ICP-AES stanovují široký rozsah minerálů v doplňcích i kojenecké výživě. AAS řeší rychlou detekci kovových kontaminantů v nápojích. EDX-XRF poskytuje nedestruktivní rozbor prvků v zelenině. UV-VIS měření chromatičnosti šťáv ukazuje objektivní odlišení barev.

Přínosy a praktické využití metody

Instrumentální analýzy zvyšují efektivitu vývoje potravinových receptur, urychlují kontrolu kvality, zlepšují sledovatelnost parametrů a minimalizují subjektivitu. Umožňují optimalizaci textury, aroma a barvy, kvantifikaci nutričních složek i konzervantů, splnění legislativních limitů i vývoj funkčních potravin s deklarovanými zdravotními efekty.

Budoucí trendy a možnosti využití

Rostoucí digitalizace, IoT a průmysl 4.0 propojování přístrojů s datovými platformami a AI modely pro adaptivní řízení procesů. Vyšší automatizace vzorkování, online monitorování klíčových parametrů a zrychlené metody screeningové metabolomiky a proteomiky. Integrace multi-omics dat, machine learning pro predikci kvality a spotřebitelských preferencí, miniaturizace vysoce citlivých senzorů pro on-site testování.

Závěr

Implementace pokročilých instrumentálních technik od Shimadzu umožňuje komplexní a objektivní hodnocení potravinových vzorků. Kombinace mechanických, termálních, chromatografických, spektroskopických a hmotnostně-spektrometrických metod přináší vysokou přesnost, krátké časy analýz a podporu rozhodovacích procesů ve vývoji a kontrole kvality potravin.

Reference

• Nakano Y., Konya Y., Taniguchi M., Fukusaki E. Journal of Bioscience and Bioengineering, 123, 134–138 (2016).
• Iwata N., Kobayashi M. Chromatography, 45, 63–72 (2024).