CC BY
15Современные инновации, системы и технологии // Modern Innovations, Systems and Technologies
2023; 3(3) eISSN: 2782-2818 https://www.oajmist.com
УДК: 542.2:543.54:665.12 EDN: DQYPXC
DOI: https://doi.org/10.47813/2782-2818-2023-3-3-0401-0410
Оптимизация методики определения жирнокислотного состава молочной продукции
Э. А. Аухадиева, Е. Е. Зеленковская, Р. А. Даукаев, С. Р. Афонькина, Г. Р. Аллаярова, Д. Э. Мусабиров
ФБУН «Уфимский научно-исследовательский институт медицины труда и экологии
человека», г. Уфа, Россия
Аннотация. Хроматографический анализ метиловых эфиров жирных кислот используется для определения характеристик липидной фракции пищевых продуктов и является эффективным методом выявления фальсификации и одной из наиболее важных прикладных задач в анализе пищевых продуктов. В статье приводится оптимизированный способ пробоподготовки при определении жирнокислотного состава молочной продукции для сокращения энергозатрат и времени анализа. Вся процедура, начиная от пробоподготовки до получения МЭЖК, занимает около 2 часов. При упрощенном способе время пробоподготовки сократилось в 4-5 раз и составило: для продуктов нежидкой консистенции (творог, сыр, мороженое и пр.) - 20, для молока и жидких кисломолочных продуктов (кефир, ряженка, катык и пр.) - 30 минут. Проведенная оценка показателей качества результатов анализа с применением рабочей пробы при реализации методики показала, что ее метрологические характеристики ниже, чем в базовом нормативном документе, что позволяет рекомендовать ее к применению.
Ключевые слова: метиловые эфиры жирных кислот, жирнокислотный состав, пробоподготовка, хроматография, молочные продукты.
Для цитирования: Аухадиева, Э. А., Зеленковская, Е. Е., Даукаев, Р. А., Афонькина, С. Р., Аллаярова, Г. Р., & Мусабиров, Д. Э. (2023). Оптимизация методики определения жирнокислотного состава молочной продукции. Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies, 3(3), 0401-0410. https://doi.org/10.47813/2782-2818-2023-3-3-0401-0410
© Э. А. Аухадиева, Е. Е. Зеленковская, Р. А. Даукаев, С. Р. Афонькина, Г. Р. Аллаярова, Д. Э. Мусабиров, 2023
И l@ ©
Optimization of the method for determining the fatty acid composition of dairy products
E. A. Aukhadieva, E. E. Zelenkovskaya, R. A. Daukaev, S. R. Afonkina, G. R. Allayarova, D. E. Musabirov
Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russian Federation
Abstract. Chromatographic analysis of fatty acid methyl esters is used to characterize the lipid fraction of food products and is an effective method for detecting adulteration and one of the most important applications in food analysis. The article provides an optimized sample preparation method for determining the fatty acid composition of dairy products to reduce energy costs and analysis time. The entire procedure, from sample preparation to obtaining FAMEs, takes about 2 hours. With the simplified method, the sample preparation time was reduced by 4-5 times and amounted to: for products of nonliquid consistency (cottage cheese, cheese, ice cream, etc.) - 20 minutes, for milk and liquid fermented milk products (kefir, fermented baked milk, katyk, etc.) - 30 minutes. The assessment of the quality indicators of the analysis results using a working sample when implementing the technique showed that its metrological characteristics are lower than in the basic regulatory document, which makes it possible to recommend it for use.
Keywords: methyl esters of fatty acids, fatty acid composition, sample preparation, chromatography, dairy products.
For citation: Aukhadieva, E. A., Zelenkovskaya, E. E., Daukaev, R. A., Afonkina, S. R., Allayarova, G. R., & Musabirov, D. E. (2023). Optimization of the method for determining the fatty acid composition of dairy products. Modern Innovations, Systems and Technologies, 3(3), 0401-0410. https://doi.org/10.47813/2782-2818-2023-3-3-0401-0410
Жиры обеспечивают значительную часть энергетической потребности организма человека, участвуют в строительстве клеток, обмене веществ, обладают функцией поддержания иммунитета, высокой энергетической ценностью, являются источниками фосфолипидов, стеринов и полиненасыщенных жирных кислот, которые относятся к эссенциальным факторам питания. Значительный вклад в нарушение питания вносит фальсифицированная продукция. Виды фальсификации могут быть различные, например, подмена одного вида продукта другим, несоответствие фактических значений нормируемым показателям, внесение различных добавок, не предусмотренных рецептурой, замена животных жиров растительными.
В связи с повышением цен на потребительском рынке, снижением спроса на импортные товары, производители начали фальсифицировать, прежде всего, молочные продукты (чаще всего сыр и масло), пользующиеся повышенным спросом у россиян [ 1].
ВВЕДЕНИЕ
По данным Управления Роспотребнадзора по Республике Башкортостан, в структуре выявленной фальсифицированной продукции доля молока и молочных продуктов составила 93,3%, мясных консервов - 6,7%.
Стоит подчеркнуть, что в последние годы состав жирных кислот жировой фазы продукта изменился с вторичного показателя на одну из основных качественных характеристик конечного продукта. Жирные кислоты, входящие в состав животных и растительных жиров, по химической структуре относятся к органическим карбоновым кислотам. Хроматографический анализ метиловых эфиров жирных кислот используется для определения характеристик липидной фракции пищевых продуктов и является эффективным методом выявления фальсификации и одной из наиболее важных прикладных задач в анализе пищевых продуктов [2, 3].
Цель исследования - оптимизация способа пробоподготовки при определении жирнокислотного состава молочной продукции для сокращения энергозатрат и времени анализа.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Определение жирнокислотного состава молочной продукции проведено в химико-аналитическом отделе ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека». Для определения массовой доли жирных кислот использован аппаратно-программный комплекс на базе хроматографа «Хроматэк-Кристалл 5000», который оборудован плазменно-ионизационным детектором, капиллярной колонкой и снабжен автоматическим дозатором жидкости. В качестве идентификационной смеси использовали 37-компонентную смесь МЭЖК торговой марки Supelco. Получение метиловых эфиров, согласно методике [4], проведен с помощью раствора метилата натрия в абсолютном метаноле. Пробоподготовка [5] заключается в том, что к измельченной пробе (нежидкой консистенции) от 20 до 50 г, в зависимости от жирности продукта, добавляют 150 мл гексана, перемешивают блендером или гомогенизируют, отделяют гексановый слой, перемещают в круглодонную колбу, которую подсоединяют к ротационному испарителю и отгоняют растворитель при температуре около 70 0С. Молоко необходимо перед этим центрифугировать и собрать верхний жировой слой, а жидкие кисломолочные продукты центрифугировать и декантировать отделившуюся сыворотку. Оставшуюся жировую фракцию далее используют для приготовления метиловых эфиров жирных кислот (МЭЖК). Для этого требуется растворить в пробирке
около 0,1 г жировой фазы продукта в 2 мл гексана, добавить 0,1 мл раствора метилата натрия, закрыть крышку и интенсивно перемешивать в течение 2 минут, затем отстоять 5 минут и верхний слой, содержащий МЭЖК, отфильтровать в виалу через бумажный фильтр.
Мы, экспериментальным способом, упростили методику, значительно сократив время пробоподготовки. Для этого в химический стакан вместимостью 150 мл нужно взять, в зависимости от жирности, 10-20 г навески измельченного продукта, добавить 1020 мл гексана, так, чтобы массовая концентрация жира в растворе получилась около 5%, тщательно перемешать с помощью стеклянной палочки. Молоко объемом 50 мл так же центрифугировать, отобрать 1 г верхнего жирового слоя. Так как жидкие кисломолочные продукты тяжело поддаются выделению жира, их подвергали температурному воздействию. Для этого в химический термостойкий стакан вместимостью 250 мл наливали 150 мл продукта и нагревали на электроплитке при температуре не более 70 0С, помешивая стеклянной палочкой. При этом сыворотка легко отделяется. Верхний творогообразный слой процеживали через марлю, тем самым избавляясь от лишней сыворотки, далее отбирали 20 г навески, дальнейшие манипуляции те же, что и с нежидкими молочными продуктами.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Определены массовые доли жирных кислот для разных молочных продуктов, по стандартной и оптимизированной (упрощенной) методике. Результаты в обоих случаях со всеми продуктами были сопоставимы. В таблице 1 приведены средние значения параллельных испытаний на примере образца творога. На рисунке 1 представлены хроматограммы МЭЖК жировой фазы исследуемого образца.
Вся процедура анализа, начиная от пробоподготовки до получения МЭЖК, занимает около 2-2,5 часов. При упрощенном способе время пробоподготовки составило: для продуктов нежидкой консистенции (творог, сыр, мороженое и пр.) - 20, для молока и жидких кисломолочных продуктов (кефир, ряженка, катык и пр.) - 30 минут.
Таблица 1. Жирнокислотный состав исследуемого образца творога. Table 1. Fatty acid composition of the studied cottage cheese sample.
Массовая доля жирной кислоты,
Наименование жирной % от суммы жирных кислот
кислоты при стандартном способе пробоподготовки при упрощенном способе пробоподготовки
Масляная 2,55 2,65
Капроновая 1,70 1,75
Каприловая 1,08 1,10
Каприновая 2,48 2,52
Лауриновая 3,01 3,06
Миристиновая 10,56 10,61
Миристолеиновая 0,87 0,89
Пальмитиновая 28,65 28,43
Пальмитолеиновая 1,80 1,81
Стеариновая 12,10 11,87
Олеиновая 27,83 27,57
Линолевая 2,35 2,51
Линоленовая 1,62 1,58
Арахиновая 0,18 0,19
Прочие 3,22 3,48
А
В
Рисунок 1. Хроматограммы МЭЖК жировой фазы исследуемого образца творога: А - при стандартной пробоподготовке, В - при оптимизированной
пробоподготовке.
Figure 1. Chromatograms of FAME fatty phase of the studied cottage cheese sample: A - with standard sample preparation, B - with optimized sample preparation.
ОБСУЖДЕНИЕ
Проведена оценка показателей качества результатов анализа с применением рабочей пробы при реализации оптимизированного (упрощенного) способа пробоподготовки на примере масляной кислоты (таблица 2). В расчетных формулах использованы следующие условные обозначения: Х - результат единичного анализа, результат контрольного определения; Х - результат анализа, результат контрольного
измерения; Х - среднеарифметическое значение результатов контрольных измерений; n - число параллельных определений, предусмотренное методикой анализа; rn - предел повторяемости для n результатов параллельных определений; or - среднее квадратическое отклонение результатов единичного анализа, полученных по методике в условиях повторяемости (СКО повторяемости); огл - среднее квадратическое отклонение результатов единичного анализа, полученных в условиях повторяемости, полученных в конкретной лаборатории; игл - стандартная неопределенность, характеризующая разброс результатов единичного анализа, полученных по методике в условиях повторяемости в конкретной лаборатории; R - предел воспроизводимости (для
двух результатов анализа); oR - среднее квадратическое отклонение всех результатов анализа, полученных по методике в условиях воспроизводимости (СКО воспроизводимости); Ял - предел внутрилабораторной прецизионности (для двух результатов анализа); оЯл - среднее квадратическое отклонение результатов анализа, полученных в условиях внутрилабораторной прецизионности в конкретной лаборатории; СКО - среднее квадратическое отклонение; Бг - СКО повторяемости [6].
Таблица 2. Средние арифметические значения и выборочная дисперсия результатов
анализа
_ Table 2. Arithmetic means and sample variance of analysis results_
Номер серии (/ =1,.., L ) Результаты параллельных измерений Хц Среднее арифметическое результатов определений Выборочная дисперсия результатов параллельных определений Sf ,-г,
X1 X2
1 2,75 2,72 2,74 0,0004 0,0193
2 2,65 2,62 2,64 0,0004 0,0015
3 2,61 2,60 2,61 0,0000 0,0001
4 2,57 2,57 2,57 0,0000 0,0007
5 2,51 2,54 2,53 0,0005 0,0051
6 2,54 2,48 2,51 0,0018 0,0074
7 2,49 2,49 2,49 0,0000 0,0113
8 2,47 2,39 2,43 0,0032 0,0276
9 2,70 2,72 2,71 0,0002 0,0129
10 2,67 2,70 2,69 0,0005 0,0079
11 2,66 2,65 2,66 0,0001 0,0035
12 2,67 2,68 2,68 0,0001 0,0062
13 2,65 2,62 2,64 0,0004 0,0015
14 2,60 2,58 2,59 0,0002 0,0000
15 2,56 2,55 2,56 0,0001 0,0017
16 2,55 2,52 2,54 0,0004 0,0038
Рассчитываем среднее арифметическое значение и выборочную дисперсию [6] результатов анализа, полученных в условиях повторяемости, по формуле:
X (X, - )2
Sf = -
п -1
На основе полученных значений выборочных дисперсий проверяем гипотезу о равенстве генеральных дисперсий, исплользуя критерий Кохрена (О) и сравниваем его с табличным значением этого критерия (Отабл) для числа степеней свободы V = п-1 и f=L и принятой доверительной вероятности Р=0,95. Орасч =0,386, Отабл =0,452. Так как
n
Орасч<Огабл, дисперсии однородны, и по ним оцениваем СКО повторяемости (Бг), характеризующее повторяемость результатов параллельных определений, по формуле:
S r
Es,
L
Бг (СКО) равно 0,02. Показатель повторяемости результатов анализа в виде СКО Огл устанавливают, принимая равным Бг. Таким образом, Ог, л= Бг=0,02. Значение показателя повторяемости рассчитывается по формуле: г=2,77*8г=2,77*0,02=0,06%. Таким образом, 0,06 меньше, чем приписанная характеристика, которая в определяемом диапазоне составляет 0,20 [5].
Рассчитываем общее среднее значение результатов анализа, полученных в условиях внутрилабораторной прецизионности, и их СКО Бя:
Sr получается равным 0,09. Проводим проверку средних значений, полученных в условиях внутрилабораторной прецизионности, на наличие выбросов, по критерию Граббса, и сравниваем их с критическим значением GRтабл для числа степеней свободы f=L и принятой доверительной вероятности Р=0,95:
А — А min
(tR,„.„ =
A max — А
GR,,.,, =■
S,
ОЯтах=1,617, ОЯтш=1,938, ОЯтабл=2,585. Так как GR< ОЯтабл, то выбросов нет.
Показатель внутрилабораторной прецизионности в виде СКО оял устанавливаем, принимая его равным Бя. Таким образом, оял=0,09. Ял=2,77*оял=2,77*0,09=0,24%. 0,24 меньше, чем приписанная характеристика, которая в определяемом диапазоне составляет 0,50 [5].
Показатель точности результатов анализа для принятой вероятности Р=0,95 рассчитываем по формуле: Дл=1,96*оял=1,96*0,09=0,18%. Установленное значение Дл сравниваем с приписанной характеристикой, которая в определяемом диапазоне составляет 0,40 [5]. Так как г< гл (0,06<0,20), Я< Ял (0,24<0,40), Дл<Д (0,18<0,40), можно рекомендовать данный способ пробоподготовки к применению при определении жирнокислотного состава молочной продукции.
i=i
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Был оптимизирован (упрощен) способ пробоподготовки при определении жирнокислотного состава молочной продукции с целью сокращения энергозатрат и времени анализа. Проведенная оценка показателей качества результатов анализа с применением рабочей пробы при реализации методики показала, что ее метрологические характеристики ниже, чем в базовом НД, что позволяет рекомендовать ее к применению.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
[1] Комин А.Э., Ким И.Н., Бородин И.И. О распространенных способах фальсификации молочных продуктов. Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК - продукты здорового питания. 2021; 2: 18-25.
[2] Дунин С.А., Пивоваров Ю.В., Зенин В.А., Вьюнсковская О.В. Контроль качества молочной продукции по жирнокислотному составу. Контроль качества продукции. 2012; 5: 18-23.
[3] Святкина Л.И., Андрухова В.Я. О фальсификации молочной продукции. Молочная промышленность. 2011; 10: 39-40.
[4] ГОСТ 31665-2012. Масла растительные и жиры животные. Получение метиловых эфиров жирных кислот.
[5] ГОСТ 32915-2014. Молоко и молочная продукция. Определение жирнокислотного состава жировой фазы методом газовой хроматографии.
[6] РМГ 76-2014. Рекомендации по межгосударственной стандартизации. Государственная система обеспечения единства измерений. Внутренний контроль качества результатов химического анализа.
REFERENCES
[7] Komin A.EH., Kim I.N., Borodin I.I. O rasprostranennykh sposobakh fal'sifikatsii molochnykh produktov. Tekhnologii pishhevoj i pererabatyvayushhej promyshlennosti APK -produkty zdorovogo pitaniya. 2021; 2: 18-25 (in Russian).
[8] Dunin S.A., Pivovarov YU.V., Zenin V.A., V'yunskovskaya O.V. Kontrol' kachestva molochnoj produktsii po zhirnokislotnomu sostavu. Kontrol' kachestva produktsii. 2012; 5: 1823 (in Russian).
[9] Svyatkina L.I., Andrukhova V.YA. O fal'sifikatsii molochnoj produktsii. Molochnaya
promyshlennost'. 2011; 10: 39-40 (in Russian).
[10] GOST 31665-2012. Masla rastitel'nye i zhiry zhivotnye. Poluchenie metilovykh ehfirov zhirnykh kislot.
[11] GOST 32915-2014. Moloko i molochnaya produktsiya. Opredelenie zhirnokislotnogo sostava zhirovoj fazy metodom gazovoj khromatografii.
[12] RMG 76-2014. Rekomendatsii po mezhgosudarstvennoj standartizatsii. Gosudarstvennaya sistema obespecheniya edinstva izmerenij. Vnutrennij kontrol' kachestva rezul'tatov khimicheskogo analiza.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Аухадиева Эльвира Ахатовна, младший научный сотрудник ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека», Уфа, Россия
https://orcid.org/0000-0002-6793-6992 Зеленковская Евгения Евгеньевна,
младший научный сотрудник ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека», Уфа, Россия https://orcid.org/0000-0001-7682-2703 Даукаев Рустем Аскарович, кандидат биологических наук, заведующий химико-аналитическим отделом ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека», Уфа, Россия
https://orcid.org/0000-0002-0421-4802 Афонькина Светлана Разифовна, кандидат химических наук, старший научный сотрудник ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека», Уфа, Россия https://orcid.org/0000-0003-0445-9057 Аллаярова Гузель Римовна, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека», Уфа, Россия https://orcid.org/0000-0003-0838-3598 Мусабиров Дмитрий Эдуардович, младший научный сотрудник ФБУН «Уфимский НИИ медицины труда и экологии человека», Уфа, Россия
https://orcid.org/0000-0003-2042-8162
Elvira Aukhadieva, Junior Researcher, Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russia
Evgenia Zelenkovskaya, Junior Researcher, Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russia
Rustem Daukaev, Candidate of Biological Sciences, Head of the Chemical Analytical Department of the Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russia
Svetlana Afonkina, PhD in Chemistry, Senior Researcher, Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russia
Guzel Allayarova, Candidate of Biological Sciences, Senior Researcher, Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russia
Dmitry Musabirov, Junior Researcher, Ufa Research Institute of Occupational Health and Human Ecology, Ufa, Russia
Статья поступила в редакцию 24.08.2023; одобрена после рецензирования 13.09.2023; принята
к публикации 14.09.2023.
The article was submitted 24.08.2023; approved after reviewing 13.09.2023; accepted for publication
14.09.2023.
