Worldwide, food safety and quality

Worldwide, food safety and quality are considered significant issues that are directly related to health and social improvement in the food industry. Consumers are increasingly looking for trusted trademarks of food products, and expect the producer and seller to supply high-quality products (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007). While margarine includes refined and preternaturally saturated vegetable oils, butter is a natural food product containing partially saturated animal fat, and so margarine is much cheaper than butter (De La Fuente & Júarez, 2005). Therefore, adulteration of butter by adding margarine is widespread in the food industry due to the low cost of producing margarine.

The improvement of novel and increasingly sophisticated techniques for food product authentication has occurred in parallel with increasing consumer awareness of food safety and quality issues (Reid, O’Donnell, & Downey, 2006). Due to the new methods used by unscrupulous food producers, adulteration and misrepresentation are often difficult to detect (Koca, Kocaoglu-Vurma, Harper, & Rodriguez-Saona, 2010). Analytical techniques that have been used for food authentication include chromatography (gas and liquid), chromatography combined with a mass spectroscopy (MS), isotopic ratio mass spectroscopy, nuclear magnetic resonance (NMR), ultraviolet–visible light spectroscopy (UV/VIS), electronic nose, enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and thermal analysis (Reid, O’Donnell, & Downey, 2006). However, these techniques are time-consuming, require comprehensive sample preparation, involve dangerous chemicals and require skilled and experienced personnel. Therefore, there is an increasing demand for the development of new, fast and simple methods to replace traditional methods.

Optical spectroscopy techniques that include Raman and infrared (IR) spectroscopy have the potential to replace some of the known methods. These techniques allow reliable analysis when speed and simplicity of analysis is important. Unlike IR absorption spectroscopy, Raman scattering also gives access to the vibrational fingerprints of molecules (El-Abassy, Eravuchira, Donfack, von der Kammer, & Materny, 2011). Mid-infrared (MIR) technology has been used to test butter adulteration (Koca et al., 2010). Recently, Raman spectroscopy has been applied for the analysis of milk fat content (El-Abassy et al., 2011), discrimination of animal fat (Abbas, Fernández Pierna, Codony, von Holst, & Baeten, 2009), determination of free fatty acids in extra-virgin olive oil (El-Abassy, Donfack, & Materny, 2009), authentication and quantification of extra-virgin olive oil (Heise, Damm, Lampen, Davies, & McIntyre, 2005) and monitoring lipid oxidation of edible oils (Muik, Lendl, Molina-Díaz, & Ayora-Canada, 2005). Application of chemometric methods plus Raman spectroscopy is a new approach. With regard to multivariate data, chemometrics has promoted and facilitated the solution of a lot of issues in qualitative and quantitative analysis. Principal component analysis (PCA), partial least squares (PLS) and principal component regression (PCR) are different chemometric methods that have been implemented for various issues (Christy, Egeberg, & Østensen, 2003). The Raman technique of vibrational spectroscopy combined with chemometric methods is an emerging analytical technique to verify the authenticity of edible oils and fats due to its simplicity, rapidity and ease of sample preparation. These techniques have been applied for quantitative and qualitative measurement of edible oils and fats (Baeten et al., 1998, Heise et al., 2005 and van de Voort et al., 2001). However, an artificial neural network (ANN) has also been used for calibration of non-linear data, instead of using chemometric methods, and owing to ANN prediction accuracy and simplicity, it has become a common method in the biological sciences (Mutlu et al., 2011). ANN was used to discriminate butters obtained from milk creams collected in different seasons (Gori, Cevoli, Fabbri, Caboni, & Losi, 2012) and for modelling the characteristics of the churning process in butter manufacture (Funahashi & Horiuchi, 2008).

There has been no study on the detection of butter-margarine adulteration by using Raman spectroscopy in the literature. The objective of this study was to investigate the potential and raise the functionality of Raman spectroscopy with chemometrics and ANN as a rapid tool to detect adulteration of butter with margarine. In this study, eight butters and six margarines were used to prepare 120 samples with different butter and margarine contents. Raman spectra of prepared samples were obtained, and chemometric methods (PCA, PCR and PLS) and ANN were applied for the rapid determination of butter adulteration.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทั่วโลก คุณภาพและความปลอดภัยของอาหารจะถือว่าปัญหาที่สำคัญที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับสุขภาพและการพัฒนาสังคมในอุตสาหกรรมอาหาร ผู้บริโภคกำลังเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ การค้าเชื่อถือได้ของผลิตภัณฑ์อาหาร และคาดว่าผู้ผลิตและผู้ขายต้องจัดหาผลิตภัณฑ์คุณภาพสูง (Regattieri, Gamberi, & Manzini, 2007) มา ด้วย preternaturally ที่อิ่มตัว และกลั่นน้ำมันพืช เนยเป็นผลิตภัณฑ์อาหารที่ประกอบด้วยไขมันอิ่มตัวบางส่วนสัตว์ และดังนั้น มาเป็นกว่าเนย (ฟูเอนเตเดลา & Júarez, 2005) ดังนั้น adulteration เนยโดยการเพิ่มมาเป็นแพร่หลายในอุตสาหกรรมอาหารเนื่องจากการต้นทุนต่ำการผลิตเนยเทียมปรับปรุงใหม่ และซับซ้อนเทคนิคสำหรับการตรวจสอบผลิตภัณฑ์อาหารเกิดควบคู่กับการเพิ่มขึ้นของอาหารปัญหาความปลอดภัยและคุณภาพ (Reid, O'Donnell และเบิร์ดดาว นีย์ 2006) เนื่องจากวิธีการใหม่ที่ใช้ โดยผู้ผลิตอาหารไม่ adulteration และเบือนมักยากต่อการตรวจสอบ (Koca, Kocaoglu Vurma ฮาร์เปอร์ และเกซ จอด 2010) เทคนิคการวิเคราะห์ที่ใช้สำหรับการรับรองความถูกต้องของอาหารได้แก่ chromatography (ก๊าซและของเหลว), chromatography รวมกับมวลมิก (MS), มิกมวลสม isotopic เรโซแนนซ์แม่เหล็กนิวเคลียร์ (NMR), มิกแสง – เห็นรังสีอัลตราไวโอเลต (UV/VIS) จมูกอิเล็กทรอนิกส์ เอนไซม์ลิงค์ immunosorbent assay (ELISA) และการวิเคราะห์ความร้อน (Reid, O'Donnell และเบิร์ดดาว นีย์ 2006) อย่างไรก็ตาม เทคนิคเหล่านี้จะใช้เวลานาน ต้องเตรียมตัวอย่างครอบคลุม เกี่ยวข้องกับสารเคมีอันตราย และต้องการบุคลากรที่มีทักษะ และประสบการณ์ ดังนั้น มีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับการพัฒนาวิธีการใหม่ รวดเร็ว และง่ายแทนวิธีการแบบดั้งเดิมเทคนิคแสงมิกมิกอินฟราเรด (IR) และรามีโอกาสที่จะรู้จักวิธีการบางอย่างแทน เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้วิเคราะห์ที่เชื่อถือได้เมื่อความเร็วและความเรียบง่ายของการวิเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งแตกต่างจาก IR ดูดซึมมิก รามันโปรยให้เข้าถึงรอยนิ้วมือการดับของโมเลกุล (El Abassy, Eravuchira, Donfack, Kammer von der และ Materny, 2011) ยัง มีการใช้เทคโนโลยีอินฟราเรดกลาง (MIR) การทดสอบ adulteration เนย (Koca et al. 2010) เมื่อเร็ว ๆ นี้ มิกราได้ถูกใช้ในการวิเคราะห์นมไขมัน (El Abassy ร้อยเอ็ด 2011), การเลือกปฏิบัติของไขมันสัตว์ (ระเบิด Fernández Pierna, Codony, von Holst, & Baeten, 2009), วัดค่ากรดไขมันอิสระในน้ำมันมะกอก (El Abassy, Donfack, & Materny, 2009), ตรวจสอบและนับจำนวนน้ำมันมะกอก (Heise, Damm, Lampen เดวีส์ และแมคอิน ไตย์ 2005) และการตรวจสอบการเกิดออกซิเดชันของไขมันน้ำมันพืช (Muik , Lendl, Díaz Molina และ Ayora- แคนาดา 2005) โปรแกรมประยุกต์ของวิธี chemometric รามิกเป็นแนวทางใหม่ เกี่ยวกับข้อมูลตัวแปรพหุ chemometrics มีการส่งเสริม และอำนวยความสะดวกในการแก้ไขปัญหาจำนวนมากที่มีปัญหาในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ และเชิงปริมาณ การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA), สี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วน (PLS) และคอมโพเนนต์หลักถดถอย (PCR) เป็นวิธี chemometric แตกต่างกันของที่มีการดำเนินการสำหรับปัญหาต่าง ๆ (คริสตี้ ของ Egeberg, & Østensen, 2003) เทคนิคราของมิกดับร่วมกับวิธี chemometric เป็นเทคนิคการวิเคราะห์เกิดขึ้นเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการกินน้ำมันและไขมันเนื่องจากความเรียบง่าย rapidity และความง่ายในการเตรียมตัวอย่าง เทคนิคเหล่านี้ได้ถูกประยุกต์ใช้สำหรับการวัดเชิงปริมาณ และเชิงคุณภาพของการกินน้ำมันและไขมัน (Baeten et al. 1998, Heise et al. 2005 และ van de Voort et al. 2001) อย่างไรก็ตาม เป็นข่ายประสาทเทียม (แอน) ยังใช้สำหรับการสอบเทียบข้อมูลสมบัติ แทนการใช้วิธีการ chemometric และเนื่องจากแอนทำนายความแม่นยำและความเรียบง่าย เป็นวิธีการทั่วไปในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ (Mutlu et al. 2011) แอนน์ถูกใช้เพื่อแยกแยะสินค้าที่ได้รับจากครีมนมที่เก็บในฤดูกาลต่าง ๆ (Gori, Cevoli, Fabbri, Caboni และ Losi, 2012) และสำหรับการสร้างแบบจำลองลักษณะของกระบวนการ churning เนยผลิต (Funahashi และ Horiuchi, 2008)มีไม่ศึกษาการตรวจหาของเนยเทียมเนย adulteration โดยรามิกในวรรณคดี วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้เป็นการ ตรวจสอบศักยภาพ และยกระดับการทำงานของรามิก chemometrics และแอนเป็นเครื่องมืออย่างรวดเร็วเพื่อตรวจหา adulteration เนยกับมาการีน ในการศึกษานี้ สินค้าแปดและหกเทียมที่ใช้ในการเตรียมตัวอย่างเนื้อหาต่าง ๆ เนยและมาการีน 120 รามันแรมสเป็คตราอย่างเตรียมรับ และวิธี chemometric (PCA, PCR และ PLS) และใช้สำหรับการตัดสินใจอย่างรวดเร็วของเนย adulteration แอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั่วโลกและความปลอดภัยของอาหารที่มีคุณภาพได้รับการพิจารณาประเด็นสำคัญที่จะเกี่ยวข้องโดยตรงกับสุขภาพและการพัฒนาทางสังคมในอุตสาหกรรมอาหาร ผู้บริโภคมีมากขึ้นมองหาเครื่องหมายการค้าที่เชื่อถือได้ของผลิตภัณฑ์อาหารและคาดว่าผู้ผลิตและผู้ขายในการจัดหาผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูง (Regattieri, Gamberi และมันซินี่, 2007) ในขณะที่มาการีนรวมถึงน้ำมันพืชกลั่นและอิ่มตัว preternaturally เนยเป็นสินค้าที่มีอาหารธรรมชาติที่มีไขมันอิ่มตัวจากสัตว์บางส่วนและเนยเทียมถูกกว่ากว่าเนย (De La Fuente และฮัวเรซ, 2005) ดังนั้นการปลอมปนของเนยโดยการเพิ่มเนยเทียมเป็นที่แพร่หลายในอุตสาหกรรมอาหารเนื่องจากค่าใช้จ่ายต่ำของการผลิตเนยเทียม. การปรับปรุงเทคนิคที่แปลกใหม่และมีความซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการตรวจสอบผลิตภัณฑ์อาหารที่เกิดขึ้นในแบบคู่ขนานกับการรับรู้ของผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้นของความปลอดภัยของอาหารและคุณภาพของปัญหา ( เรดดอนเนลล์และดาวนีย์, 2006) เนื่องจากวิธีการใหม่ที่ใช้โดยผู้ผลิตอาหารไร้ยางอายปลอมปนและบิดเบือนความจริงมักจะยากในการตรวจสอบ (Koca, Kocaoglu-Vurma ฮาร์เปอร์และโรดริเก-Saona 2010) เทคนิคการวิเคราะห์ที่ได้ถูกนำมาใช้สำหรับการตรวจสอบอาหาร ได้แก่ Chromatography (ก๊าซและของเหลว) โครมารวมกับสเปคโทรมวล (MS) อัตราส่วนของไอโซโทปสเปกโทรสโกมวลแม่เหล็กนิวเคลียร์ (NMR) รังสีอัลตราไวโอเลตที่มองเห็นแสงสเปกโทรสโก (UV / VIS) จมูกอิเล็กทรอนิกส์เอนไซม์ที่เชื่อมโยงการทดสอบอิมมูโน (ELISA) และการวิเคราะห์ความร้อน (เรดดอนเนลล์และดาวนีย์, 2006) แต่เทคนิคเหล่านี้ใช้เวลานานต้องมีการเตรียมตัวอย่างครอบคลุมเกี่ยวข้องกับสารเคมีอันตรายและต้องการบุคลากรที่มีทักษะและมีประสบการณ์ ดังนั้นจึงมีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการพัฒนาวิธีการใหม่ที่ง่ายและรวดเร็วที่จะเปลี่ยนวิธีการแบบดั้งเดิม. เทคนิคสเปกโทรสโกออปติคอลที่มีรามันและอินฟราเรด (IR) สเปกโทรสโกมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนบางส่วนของวิธีการที่เป็นที่รู้จัก เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้การวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือเมื่อความเร็วและความเรียบง่ายของการวิเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งแตกต่างจาก IR ดูดซึมสเปคโทรรามันกระจัดกระจายนอกจากนี้ยังช่วยให้การเข้าถึงลายนิ้วมือสั่นของโมเลกุล (El-Abassy, ​​Eravuchira, Donfack ฟอนเดอร์ Kammer และ Materny 2011) เทคโนโลยีอินฟราเรดกลาง (MIR) ได้ถูกนำมาใช้ในการทดสอบการปลอมปนเนย (Koca et al., 2010) เมื่อเร็ว ๆ นี้สเปกรามันได้ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ปริมาณไขมันนม (El-Abassy et al., 2011) การเลือกปฏิบัติของไขมันสัตว์ (อับบาสเฟอร์นันเด Pierna, Codony ฟอนโฮลส์ & Baeten 2009) การกำหนดไขมันอิสระ กรดในน้ำมันมะกอกบริสุทธิ์ (El-Abassy, ​​Donfack และ Materny 2009), การตรวจสอบและการหาปริมาณของน้ำมันมะกอกบริสุทธิ์ (Heise, Damm, ซัพพลายเออร์เดวีส์และแมคอินไทร์, 2005) และการตรวจสอบออกซิเดชันของไขมันของน้ำมันที่บริโภค (Muik, เลนเดลโมลินา-ดิแอซและ Ayora แคนาดา, 2005) ประยุกต์ใช้วิธีการ chemometric บวกสเปกรามันเป็นวิธีการใหม่ ในเรื่องเกี่ยวกับข้อมูลหลายตัวแปรด้วย Chemometrics มีการส่งเสริมและอำนวยความสะดวกในการแก้ปัญหาของจำนวนมากของปัญหาในการวิเคราะห์เชิงปริมาณและคุณภาพ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) บางส่วนน้อยสแควร์ (PLS) และการถดถอยองค์ประกอบหลัก (PCR) เป็นวิธีการที่แตกต่างกัน chemometric ที่ได้รับการดำเนินการสำหรับปัญหาต่างๆ (คริสตี้ Egeberg และØstensen, 2003) เทคนิครามันสเปกโทรสโกของการสั่นรวมกับวิธีการ chemometric เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ที่เกิดขึ้นใหม่ในการตรวจสอบความถูกต้องของน้ำมันพืชและไขมันเนื่องจากความเรียบง่ายรวดเร็วและความสะดวกในการเตรียมสารตัวอย่าง เทคนิคเหล่านี้ได้ถูกนำมาใช้สำหรับการวัดเชิงปริมาณและคุณภาพของน้ำมันพืชและไขมัน (Baeten et al., 1998 Heise et al., ปี 2005 และแวนเดอ Voort et al., 2001) อย่างไรก็ตามเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) นอกจากนี้ยังได้ถูกนำมาใช้สำหรับการสอบเทียบของข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้นแทนการใช้วิธีการ chemometric และเนื่องจากการถูกต้องทำนาย ANN และความเรียบง่ายมันได้กลายเป็นวิธีการทั่วไปในวิทยาศาสตร์ชีวภาพ (Mutlu et al, . 2011) ANN ถูกนำมาใช้ในการแยกแยะเนยที่ได้รับจากครีมนมเก็บในฤดูกาลที่แตกต่างกัน (Gori, Cevoli, ฟาบโบร, Caboni และ Losi, 2012) และสำหรับการสร้างแบบจำลองลักษณะของกระบวนการปั่นในการผลิตเนย (Funahashi & Horiuchi 2008). มีมี รับการศึกษาที่ไม่มีในการตรวจสอบของเนยเนยเทียมปลอมปนโดยใช้สเปกรามันในวรรณคดี วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้เพื่อตรวจสอบที่มีศักยภาพและเพิ่มการทำงานของสเปกรามันกับ Chemometrics และแอนเป็นเครื่องมืออย่างรวดเร็วในการตรวจสอบการปลอมปนของเนยมาการีนด้วย ในการศึกษานี้แปดเนยมาการีนและหกถูกนำมาใช้เพื่อเตรียมความพร้อม 120 ตัวอย่างกับเนยและเนยเทียมที่แตกต่างกันในเนื้อหา รามันสเปกตรัมของตัวอย่างที่เตรียมได้รับและวิธีการ chemometric (PCA, PCR และ PLS) และแอนถูกนำไปใช้สำหรับการวัดค่าอย่างรวดเร็วของเนยปลอมปน