CC BY
39
SAFETY OF PRODUCTION AND FINISHED FOODSTUFFS
Матрица маркеров -
основа идентификации натуральных продуктов
Фальсификации пищевых продуктов имеют многовековую историю, но особые масштабы приобрели в наши дни. По разным источникам, объемы фальсифицированных пищевых продуктов составляют от 30 до 50 % для молочных продуктов (йогурт и масло) и 50 % для алкогольной продукции [1]. По другим источникам, объемы фальсифицированной продукции достигают 60 % и более по отдельным группам продукции [2, 3]. Основная масса фальсифицированных продуктов производится нелегально, а реализуется на пищевых рынках и в магазинах, в основном по черным схемам. Поэтому реальный объем фальсифицированных продуктов может быть значительно больше и охватывать большее количество групп продуктов. В табл. 1 приведены данные по уровню забракованной отечественной и импортной продукции в общем объеме поставок продовольствия на отечественный рынок за последнее десятилетие [2].
Следует отметить также высокий уровень фальсификации минеральной и питьевой воды, меда, соков и других продуктов природного происхождения.
Признак, характеризующий происхождение продуктов, определяется термином «натуральные пищевые продукты». Фальсификация натуральных пищевых продуктов, как правило, связана с имитацией природного происхождения, природных составляющих, свойств и других признаков и осуществляется в процессе технологии, установленной для соответствующих групп пищевых продуктов, с применением ограниченного перечня пищевых добавок и ингредиентов.
Среди основных видов фальсификации пищевых продуктов можно выделить два аспекта - пересортицу и подделку, в результате чего создается некий синтетический продукт, предлагаемый как натуральный. Первая проблема (пересортица) носит больше экономический характер и не угрожает здоровью человека. Методы, которыми пользуются недобросовестные производители этой фальсификации, известны - разбавление, замена дорогостоящих компонентов дешевыми, нарушение технологического регламента производства (сокращение времени выдержки, изменение контрольных параметров технологического процесса и др.). Все эти нарушения легко определяются с помощью ор-ганолептического анализа [4].
Фальсификация (подделка) пищевых продуктов потенциально опасна для здо-
ровья человека. При этом не следует заблуждаться относительно того, что фальсифицированные продукты легко определяемы. Существуют особые методы экранирования органолептических показателей, которые не позволяют широкой массе потребителей легко определять фальсификат [5]. Учитывая то, что фальсификация - это способ недобросовестной конкуренции, которая запрещена в РФ Конституцией (ст. 34), необходимы аналитические методы измерений, представляющие достоверные данные по измерению определенных параметров пищевых продуктов, на основе которых можно однозначно фиксировать факт фальсификации.
Любой современный пищевой продукт представляет собой сложную многокомпонентную систему, включающую определенный набор пищевых ингредиентов (белков, жиров, углеводов, витаминов и др.) [6,7], совокупность которых определяет еще и физико-химические параметры данного продукта, такие, как, например, вязкость, кислотность, плотность, цветность и т.д. Существующие аналитические (физико-химические) методы анализа достаточно широко используются в технологическом контроле производств пищевых продуктов [811], что позволяет строго контролировать качество выпускаемого продукта. Кроме того, разработаны и используются специальные методики по определению компонентов и различных пищевых и биологически активных добавок, определяющих особые качества пищевых продуктов [12-14].
Можно предположить, что практически для любого натурального продукта можно установить набор определенных маркеров (ингредиентов и параметров), которые определяют подлинность пищевых продуктов. В этом случае необходимо установить диапазоны численных значений концентраций этих компонентов и параметров для конкретного натурального продукта и по ним делать заключение о подлинности (аутентичности) объекта.
В настоящее время известны работы по применению метода контроля подлинности пищевого продукта, которые используют отдельные маркеры при определении аутентичности коньяка, водки, меда, вина [3, 15, 16], но широкого распространения этот метод еще не получил. Причина заключается в том, что не всегда удается выделить один или два приемлемых маркера, отсутствует систе-
С.А. Хуршудян
Московский государственный университет пищевых производств
матическая работа по стандартизации методов определения и измерений маркеров на различные продукты и т. д. Но главная проблема, ограничивающая широкое применение метода маркеров, заключается в отсутствии общей методологии его применения для пищевых продуктов.
Общая методология создания матрицы маркеров. В соответствии с опубликованными данными [6, 7] существует априорная информация о качественном и количественном составе натурального пищевого продукта (НПП), что позволяет любой НПП представить в виде обобщенного вектора-состояния М, полностью описывающего данный НПП в виде следующей зависимости [17]:
М = М (С, Р),
(1)
где С- вектор компонентов с размерностью п; Р- вектор физико-химических параметров с размерностью т.
Безусловно, что проведение п + т измерений на каждый пищевой продукт при массовых проверках не представляется возможным из-за большого объема работ и стоимости определения аутентичности одного экземпляра продукта, а также очень высоких профессиональных требований к уровню аналитика, проводящего измерения.
В этих условиях единственный способ - создание матрицы маркеров, которая определяется на основе исследований и служит для определения фальсифицированного пищевого продукта (ФПП). В табл.2 приведена последовательность действий по созданию (определению) матрицы маркеров для конкретного продукта.
Ложная матрица маркеров. При подделке НПП некоторые основные компоненты продукта заменяются другими, которые не характерны для данного продукта. Так, при фальсификации коньяка [3] в продукте присутствуют дибутил-фталат и диоктифилат. Поэтому подделка НПП меняет не только вектор Сза счет добавления новых и исключения обязательных компонентов, но также изменяет его размерность, т. е. выражение (1) принимает вид:
М1 = М1 (С1,Р1), или
М1 = М1 (С1, Р).
(2) (3)
Случай (3) имеет место, когда в процессе подделки удается сохранить ос-
БЕЗОПАСНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА И ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ
ТЕМА НОМЕРА
Таблица 1
Удельный вес поступающих на российский рынок отечественных и импортных продовольственных товаров, забракованных или сниженных в сортности, % к общему объему
Вид продукции Отечественная Импортная
Мука 13,5- 36,2 10,3- 38,0
Крупа и бобовые 16,5- 39,2 46,9 -81,6
Макаронные изделия 7,7- 26,2 10,5 -31,9
Мясо всех видов 8,2 -11,7 5,3- 53,5
Колбаса и копчености 14,8 -19,4 30,7 -57,5
Консервы мясные 15,9 -62,1 12,9 -71,9
Цельномолочная 13,9- -18,8 3,9- 55,2
продукция
Масло животное 16,4- 35,0 13,7- 56,3
Сыры всех видов 18,4- 36,5 27,1- 25,5
Масла растительные 15,9- 32,5 18,1- ,5 4, 4
Рыба и морепродукты 20,6 -29,2 31,3- 54,9
Алгоритм определения фальсифицированных продуктов питания
Таблица 2
Создание матрицы маркеров для определения НПП
Этап
Содержание
Результат
Анализ НПП
Определение
значений
маркеров
Разработка
технической
документации
1. Определение состава и свойств компонентов и параметров НПП
2. Определение матрицы маркеров, характеризующей аутентичность анализируемого продукта НПП
3. Минимизация матрицы маркеров без ущерба для достоверности конечного совокупного результата, используемого для подтверждения подлинности
1. Выбор методов измерений и аналитических приборов для измерения значений маркеров
2. Определение значений маркеров с учетом погрешности измерений
3. Определение допустимых значений маркеров с учетом условий (год урожая, регион и т. д.)
Разработка ТД (методики измерений, методических указаний и т. д.) по применению аналитических приборов для измерения маркеров
Матрица маркеров, оптимальная по размерности, для подтверждения натуральности пищевых продуктов
Численные значения маркеров с допустимыми отклонениями
Согласованная ТД
новные физико-химические параметры (рН, вязкость, цветность и т. д.). Анализируя векторы С и С1, а также Р и Р1, можно выделить ряд компонентов и параметров, которые не присутствуют и не характерны для НПП. Обозначим их размерности через I и к. На основе этих компонентов и параметров формируем матрицу размерности I + к. Данную матрицу назовем ложной матрицей маркеров, понимая, что наличие в анализируемой пробе хотя бы одного компонента или параметра ложной матрицы свидетельствует о факте фальсификации. Применение ложной матрицы возможно при выполнении двух условий: размерность I + к намного меньше размерности п + т; стоимость анализа выбранного компонента или параметра меньше или соизмерима со стоимостью анализа маркера основной матрицы.
Определение ложной матрицы маркеров осуществляется аналогично матрице маркеров (см. табл. 2).
Алгоритм определения фальсификата на основе матрицы маркеров продукта и ложной матрицы. Алгоритм действий при подтверждении
аутентичности продукта НПП приведен на рисунке.
Необходимо отметить, что ложная матрица используется при условии, что ее размерность намного меньше размерности матрицы маркеров. В остальных случаях используется только матрица маркеров.
Выше отмечалось, что фальсификация может быть и в виде пересортицы. Фиксация этого процесса осуществляется с использованием только матрицы маркеров.
ЛИТЕРАТУРА
1. Украина один из мировых лидеров по подделкам пищевых продуктов. Поди/ Internet. Rambler. 20.12.2007.
2. Романова О.С. Проблемные аспекты продовольственной безопасности РФ: пути решения/Сб. материалов V Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания 2007»/Под общ. ред. С.А. Хуршудяна. - М.: МГУПП, 2007, ч. 2.
3. Зайчик Е.Ц. и др. Сравнительные исследования индивидуального состава коньяков как метод оценки их подлиннос-
ти/Сб. материалов V Международной конференции «Аналитические методы и приборы в пищевой промышленности»/ Под ред. С.А. Хуршудяна. - М.: МГУПП, 2007, с. 25-31.
4.Кантере В.М., Матисон В.А., Фоменко М.А. Сенсорный анализ продуктов питания. - М.: Типография РАСХН, 2003.
5. Беркетова Л.В. Маскирование вкуса функциональных напитков/Сб. материалов V Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания 2007»/Под общ. ред. С.А. Хуршудяна. - М.: МГУПП, 2007, ч. 1, с. 117-122.
6. Химический состав пищевых продуктов/Под ред. А.А. Покровского. - М.: Пищевая промышленность. 1977.
7. Скурихин И.М., Тутельян В.А. Таблицы химического состава и калорийности российских продуктов питания: Справочник. - М.: ДеЛи принт, 2007.
8. Лурье И.С., Скокан Л.Е. Технохими-ческий и микробиологический контроль в кондитерском производстве: Справочник. - М.: КолосС, 2003.
9. Полыгина Г.В. Технохимический контроль спиртового и ликероводочного производства. - М.: Колос, 1999.
10. Бугаенко И.Ф. Технохимический контроль сахарного производства. - М.: Агропромиздат, 1989.
11. Методы технохимического контроля в виноделии/Под ред. В.Г. Гержико-вой. - Симферополь: Таврида, 2002.
12. Гатько Н.Н., Хуршудян С.А. Методы определения коньяка и крепких вин в кондитерских изделиях//Пищевая промышленность. 2005. № 6. С. 18-19.
13. Чулюков О.Г., Карпиленко Г.П., Хуршудян С.А. Технологический контроль молочной продукции с использованием БИК-анализатора ИНФРАЛЮМ ФТ-10/Сб. материалов V Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания 2007»/Под общ. ред. С.А. Хуршудяна. - М.: МГУПП, 2007, ч. 1, с. 22-26.
14. Руководство по методам анализа качества и безопасности пищевых продуктов/Под ред. И.М. Скурихина и В.А. Ту-тельяна. - М.: Брандес, Медицина, 1998.
15. Яшин А.Я., Черноусова Н.И., Полторацкий А.Ю. Новый экспрессный метод оценки подлинности пищевых продуктов и напитков/Сб. материалов V Международной конференции «Аналитические методы и приборы в пищевой промышлен-ности»/Под ред. С.А. Хуршудяна. - М.: МГУПП, 2007, с. 15-20.
16. Медриш М.Э., Абрамова И.М. Новые методики в контроле качества водочного производства/Сб. материалов V Международной конференции «Аналитические методы и приборы в пищевой про-мышленности»/Под ред. С.А. Хуршудяна. - М.: МГУПП, 2007, с. 85-93.
17. Хуршудян С.А. Аналитические приборы. Методические и инструментальные особенности применения в пищевой про-мышленности//Пищевая промышленность. 2002. № 1. С. 60-61.
