CC BY
67
doi: 10.24411/0235-2451-2021-10412 УДК 664.87:615.11:641.5:303.722.2
Разработка рецептур обогащенных пищевых концентратов вторых обеденных блюд с применением многофакторного анализа
Е.С. СТАЦЕНКО, Г.А. КОДИРОВА
Всероссийский научно-исследовательский институт сои, Игнатьевское ш., 19, Благовещенск, Амурская обл., 675027, Российская Федерация
Резюме. Исследования проводили с целью разработки рецептур пищевых концентратов, обогащенных добавками на основе сои. В работе использовали метод многофакторного анализа. В качестве основного критерия качества готового продукта была выбрана комплексная балльная оценка, на формирование которой влияли такие наиболее значимые факторы, как массовая доля обогащающей добавки в составе белково-витаминного (БВК) или белково-витаминно-минерального концентрата (БВМК), диаметр гранул БВК или БВМК и содержание влаги в пищевом концентрате. В рецептуру контрольного образца пищевого концентрата «Пудинг рисовый» вносили пищевую добавку - соево-морковный БВК, «Каша гречневая» - соево-папоротниковый БВМК, «Пюре картофельное» - соево-ламинариевый БВМК в количестве 5...35 % (кратность 15) взамен части основного рецептурного компонента. Диаметр гранул обогащающей добавки принимали равным 2.4 мм (кратность 1), влажность сухой пищеконцентратной смеси - 6.14 % (кратность 4). Математические модели пищевых концентратов вторых обеденных блюд исследовали на экстремум посредством трехмерной графической интерпретации Y = f (X1, X2, X3). Оптимальная массовая доля обогащающей добавки в соево-морковный БВК составила 30,0 % от массы основного компонента, в соево-папоротниковый БВМК - 20,0, соево-ламинариевый БВК - 15,8 %; диаметр гранул БВК для «Пудинга рисового с БВК» - 3,0 мм; «Каши гречневой с БВМК» - 2,0; «Пюре картофельного с БВК» - 2,0 мм; влажность перечисленных готовых смесей - 12,0, 12,0 и 6,4 % соответственно. Содержание белка в разработанных продуктах возросло, в сравнении со стандартными образцами, на 26,1.41,7 %, жира - на 9,1.10,7 %, пищевых волокон - на 11,5.47,8 %, углеводов - снизилось на 10,5.18,4 %.
Ключевые слова: многофакторный анализ, критерий оптимизации, оптимальные параметры, факторы, эксперимент, соя, пищевой концентрат, обогащающая добавка, рецептура.
Сведения об авторах: Е. С. Стаценко, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник (е-mail: ses@vniisoi.ru); Г. А. Кодирова, кандидат технических наук, ведущий научный сострудник.
Для цитирования: Стаценко Е. С., Кодирова Г. А. Разработка рецептур обогащенных пищевых концентратов вторых обеденных блюд с применением многофакторного анализа // Достижения науки и техники АПК. 2021. 2021. Т. 35. № 4. С. 72-76. doi: 10.24411/0235-2451-2021-10412.
Development of recipes for enriched food concentrates for the second course using multivariate analysis
E. S. Statsenko, G. A. Kodirova
All-Russian Research Institute of Soybean Breeding, Ignat'evskoe sh., 19, Blagoveshchensk, Amurskaya obl., 675027, Russian Federation
Abstract. The purpose of the study was to develop recipes of food concentrates enriched with soybean-based additives. In the work, we used the method of multivariate analysis. As the main criterion for the quality of the finished product, we chose a complex score, the formation of which was influenced by such significant factors as the mass fraction of the enriching additive in the protein-vitamin concentrate (PVC) or protein-vitamin-mineral concentrate (PVMC), the diameter of PVC or PVMC granules, and moisture content in food concentrate. The recipe for the control sample of the food concentrate "Rice pudding" included a food additive soybean-carrot PVC; the recipe of the food concentrate "Buckwheat porridge" included a soybean-fern PVMC; the recipe of the food concentrate "Mashed potato" included a soybean-laminar PVMC in the amount of 5-35% (multiple of 15) instead of a part of the main recipe component. The diameter of the enriching additive granules was taken equal to 2-4 mm (multiple of 1); the moisture content in the dry food concentrate mixture was 6-14% (multiple of 4). Mathematical models of food concentrates in the second lunch course were examined for extremum by means of three-dimensional graphic interpretation Yi = f (X1, X2, X3). The optimal mass fraction of the enriching additive in soybean-carrot PVC was 30.0% of the mass of the main component; in soybean-fern PVMC it was 20.0; in soybean-laminar PVC it was 15.8%; the diameter of PVC granules for "Rice pudding with PVC" was 3.0 mm; for "Buckwheat porridge with PVMC" it was 2.0 mm; for "Mashed potatoes with PVC" it was 2.0 mm; the moisture content in the listed ready-made mixtures was 12.0%, 12.0%, and 6.4%, respectively. The protein content in the developed products increased in comparison with standard samples by 26.1-41.7%; the fat content increased by 9.1-10.7%; the dietary fibre content increased by 11.5-47.8%; carbohydrate content decreased by 10.5-18.4%. Keywords: multivariate analysis; optimization criterion; optimal parameters; factors; experiment; soybean; food concentrate; enriching additive; recipe.
Author Details: E. S. Statsenko, Cand. Sc. (Tech.), leading research fellow (e-mail: ses@vniisoi.ru); G. A. Kodirova, Cand. Sc. (Tech.), leading research fellow.
For citation: Statsenko ES, Kodirova GA [Development of recipes for enriched food concentrates for the second course using multivariate analysis]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2021;35(4):72-6.Russian. doi: 10.24411/0235-2451-2021-10412.
В последние годы в рационе населения страны наблюдается дефицит многих ценных компонентов пищи, который приводит к возникновению алиментарных заболеваний и снижению продолжительности жизни [1, 2]. Решить эту проблему возможно путем введения в рецептуры традиционных продуктов обогащающих добавок [3, 4, 5].
Сегодня к числу достаточно популярных продуктов питания относятся пищевые концентраты, так как при современном дефиците времени они удобны для
быстрого приготовления в домашних условиях. Как правило, это герметично упакованные многокомпонентные сухие смеси (первые и вторые обеденные блюда, десерты, соусы и пр.) длительного хранения [6, 7]. Совершенствование технологии их производства с включением в состав обогащающих добавок, позволит получить продукт повышенной пищевой ценности, сбалансированный по химическому составу [7].
Добавки на основе сои обогащают продукты питания белком, полиненасыщенными жирными
Таблица 1. Рецептура пищевых концентратов, %
Компонент Пудинг рисовый Каша гречневая Пюре картофельное
Крупа рисовая варено-сушеная 45,49 - -
Крупа гречневая варено-сушеная - 84,50 -
Картофельные хлопья - - 84,00
Жир кулинарный (масло подсолнечное) 5,00 10,00 12,70
Соль пищевая 1,00 3,00 2,00
Лук репчатый сушеный - 2,50 -
Зелень сушеная (укроп) - - 1,30
Сахар белый 15,0 - -
Молоко сухое 15,0 - -
Виноград сушеный 10,0 - -
Яичный порошок 8,5 - -
Ванилин 0,01 - -
Итого 100,00 100,00 100,00
кислотами и другими ценными веществами [7, 8, 9]. В лаборатории переработки сельскохозяйственной продукции ФНЦ ВНИИ сои разработаны безотходные технологии изготовления обогащающих добавок для функциональных продуктов питания на основе сои и растительного сырья. Их производят методом термокислотной коагуляции с последующим формованием гранул и сушкой до влажности 8...12 %. Белково-витаминно-минеральный концентрат (БВМК) и белково-витаминный концентрат (БВК) представляют собой ломкие сухие гранулы с шероховатой поверхностью, приятным цветом, вкусом и ароматом компонентов рецептуры [5, 7, 8].
При проектировании многокомпонентных систем в пищевой промышленности и описании производственных процессов широко применяют модели многофакторного дисперсионно-регрессионного анализа с использованием методов математического планирования экспериментов. Преобразование технологических задач в математическую форму позволяет не только уточнить существенные аспекты самой задачи, но и значительно сэкономить время и затраты на ее решение [10, 11, 12]. Определить оптимальное количество рецептурного компонента пищевого продукта также возможно путем математического моделирования, которое позволит скорректировать состав рецептуры, установить оптимальное соотношение ингредиентов и улучшить свойства продукта [13, 14, 15]. В качестве параметров оптимизации рецептур пищевых продуктов используют показатели комплексной органолептической оценки (вкус, запах, цвет, и прочее), физико-химические (содержание воды, белка, жира и др.), структурно-механические (прочность, вязкость и др.) и другие показатели [16, 17].
Цель исследований - разработка рецептур пищевых концентратов вторых обеденных блюд, обогащенных пищевыми добавками на основе сои.
Условия, материалы и методы. Работу выполняли в лаборатории переработки сельскохозяйственной продукции ФНЦ ВНИИ сои. В качестве объектов исследования использовали соево-ламинариевый БВК (ТУ 9197-001-00668442-14), соево-папоротниковый БВМК (СТО 9197-002-00668442-2016), соево-морковный БВК (ТУ 9197-00100668442-12), пищевые концентраты вторых обеденных блюд «Пудинг рисовый», «Каша гречневая», «Пюре картофельное» (табл. 1), произведенные по традиционной технологии с использованием стандартных рецептур (Гуляев В. Н. и др., 1984).
После приготовления блюда из пищевого концентрата осуществляли комплексную оценку его качества по органолептическим показателям (внешний вид,
вкус, запах, консистенция, цвет) на дегустационном совещании в соответствии с пятибалльной шкалой, при максимальной комплексной оценке 25 баллов (ГОСТ 15113.3-77).
Математическую обработку экспериментальных данных выполняли в соответствии с теорией математической статистики по общепринятым методикам (Решетников Ю.А., 2000; Боровиков В.П., 1998). Полный факторный план создавали в виде матрицы, с установлением оптимальных параметров и выделением уровней варьирования всех используемых факторов (нижнего «-1», основного «0» и верхнего «+1»). Исследования проводили в соответствии со стандартной матрицей полного факторного эксперимента согласно ортогональному плану для пятнадцати опытов. Расчет и построение графических зависимостей осуществляли с использованием программ Microsoft Excel 2007 и Statistica 10 при доверительной вероятности 95 %.
Пищевую ценность (с учетом содержания белка, жира, углеводов, клетчатки, витаминов и минеральных веществ) Сф определяли по следующей формуле:
X ■X
Q _ нетто н
100
(1)
Х„
'нетто норма закладки продукта массой нетто, г; Хн - содержание пищевого компонента в продукте по таблицам химического состава, % (Скурихин И.М., 1987).
В качестве основного критерия качества готового продукта была выбрана комплексная органо-лептическая оценка в баллах (^ - пудинг рисовый с соево-морковным БВК; Y2 - каша гречневая с соево-папоротниковым БВМК; Y3 - пюре картофельное с соево-ламинариевым БВК). Экспериментальным путем было установлено, что наиболее значимыми факторами, влияющими на формирование комплексной органолептической оценки можно считать массовую долю обогащающей добавки в составе БВК или БВМК (Х1, %), диаметр гранул БВК или БВМК (Х2, мм), влажность готовой смеси (Х3, %). Предварительно рассматривали и другие факторы (продолжительность перемешивания смеси сухих компонентов, содержание белка в пищевой добавке и др.), но по результатам математического анализа они оказались незначимыми, поэтому были исключены.
В ходе поисковых опытов были определены пределы и интервалы изменения факторов, оказывающих наибольшее влияние на органолептические показатели обогащенных пищевых концентратов (табл. 2).
В соответствии с матрицей планирования было реализовано 15 серий опытов для каждого вида
Таблица 2. Интервалы и уровни варьирования исследуемых параметров
Обозначение фактора Интервал варьирования Уровень варьирования
-1 I 0 I +1
Х1 15 5 20 35 Х2 1 2 3 4 Х3 4 6 10 14
Таблица 3. Матрица планирования и результаты эксперимента
№ Условие опыта Комплексная оценка, балл
X, % X2, мм X3, % y2 Y3
1 2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12
13
14
15
-1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 -1,287 +1,287 0 0 0 0 0
-1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 0 0
-1,287 +1,287 0 0 0
-1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 0 0 0 0
-1,287 +1,287 0
23,5
23.8
23.7
23.5
22.9
23.8
24.2
22.3 24,0 24,2
23.9
24.6 23,5
24.4 23,9
23.8
24.4
24.3
24.5 23,1
22.9
23.0 21,8
24.1
23.8
23.9
24.4
24.2 24,0
24.6
24.2
24.0 24,4
24.1
23.4
23.6 23,1 21,6
24.7 23,9
23.8
24.5 24,0
24.6
24.3
пищевого концентрата, в которых для различных сочетаний уровней факторов X1, X2 и X3 фиксировали значения обобщённого органолептического показателя опытных образцов. В рецептуру контрольного образца пищевого концентрата «Пудинг рисовый» вносили пищевую добавку - соево-морковный БВК, «Каша гречневая» - соево-папоротниковый БВМК, «Пюре картофельное» - соево-ламинариевый БВМК в количестве 5...35 % (кратность 15) взамен части основного рецептурного компонента. Диаметр гранул обогащающей добавки принимали равным 2. 4 мм (кратность 1), влажность сухой пищеконцен-тратной смеси - 6.14 % (кратность 4).
Результаты и обсуждение. В процессе проведения экспериментов, согласно ортогональному плану, были получены результаты (табл. 3), отражающие зависимость комплексной оценки готовых блюд от факторов оптимизации (массовая доля пищевой добавки, диаметр гранул пищевой добавки, влажность готовой смеси).
В результате обработки данных экспериментов были построены математические модели комплексной оценки качества пищевых концентратов в зависимости от исследуемых факторов:
«Пудинг рисовый с соево-морковным БВК» Y = 22,6667 - 0,1467X1 + 0,2667X2 + 0,5000X3 (1) «Каша гречневая с соево-папоротниковым БВМК»
Y2 = 23,7500 + 0,08667X1 - 0,5667-X2 + 0,0460*, (2) «Пюре картофельное с соево-ламинариевым БВК»
Y3 = 16,8429 + 1,7286X1
10X2 + 0,1300X3
(3)
Статистическая значимость уравнений подтверждена с использованием коэффициента детерминации и критерия Фишера > FT при р = 0,05).
Анализ полученныхуравнений регрессии показал, что на формирование качества «Пудинга рисового с соево-морковным БВК» наибольшее влияние из совокупности значимых факторов оказывает влажность готовой смеси, «Каши гречневой с соево-папоротниковым БВМК» и «Пюре картофельного с соево-ламинариевым БВК») - массовая доля обогащающей добавки. С учетом этого математические модели исследовали на экстремум посредством их трехмерной графической интерпретации ^ =f (Х1, Х2, Х3) в виде поверхности откликов.
Четкий оптимум комплексной оценки качества пудинга рисового наблюдали при внесении в со-
Рисунок. График зависимости комплексной оценки пищевых концентратов от исследуемых факторов: а) «Пудинг рисовый с соево-морковным БВК»,У1 = f (Х1, Х3); б) «Каша гречневая с соево-папоротниковым БВМК», У2 = Х2); в) «Пюре картофельное с соево-ламинариевым БВК», У3 = f (Х1, Х,).
Таблица 4. Рецептура обогащенных пищевых концентратов, %
Компонент «Пудинг рисовый с БВК» «Каша гречневая с БВМК» «Пюре картофельное с БВК»
Крупа рисовая варено-сушеная 31,89 - -
Крупа гречневая варено-сушеная - 67,5 -
Картофельные хлопья - - 70,7
Соево-морковный БВК 13,6 - -
Соево-папоротниковый БВМК - 17,0 -
Соево-ламинариевый БВК - - 13,3
Жир кулинарный (масло подсолнечное) 5,00 10,00 12,70
Соль пищевая 1,00 3,00 2,00
Лук репчатый сушеный - 2,50 -
Зелень сушеная (укроп) - - 1,30
Сахар белый 15,0 - -
Молоко сухое 15,0 - -
Виноград сушеный 10,0 - -
Яичный порошок 8,5 - -
Ванилин 0,01 - -
став соево-морковного БВК обогащающей добавки в количестве 30 %. Значительным ухудшением качества пищевого концентрата сопровождалось и уменьшение его влажность ниже 12 %. В этом случае, входящие в рецептуру компоненты (рис, виноград сушеный, БВК) приобретали более плотную текстуру, что приводило к ухудшению их развариваемости, увеличивая время приготовления блюда (см. рисунок). Оптимальная массовая доля обогащающей добавки в соево-папоротниковом БВМК каши гречневой составила 20 %, диаметром гранул БВМК в составе готового продукта - 2 мм. Анализируя зависимость поверхности отклика показателя комплексной оценки
Таблица 5. Пищевая и энергетическая ценность концентратов вторых обеденных блюд (в расчете на 100 г)
Показатель «Пудинг рисовый» «Пудинг рисовый с БВК» «Каша гречневая» «Каша гречневая с БВМК» «Пюре картофель-ное» «Пюре картофельное с БВК»
Белки, г 11,5 14,5 12,8 16,9 7,2 10,2
Жир, г 11,0 12 13,8 15,1 13,1 14,5
Углеводы, г 60,6 54,3 47,3 38,6 62,8 56,2
Пищевые волокна, г 2,3 3,4 9,6 11,0 5,7 6,7
Минеральные ве-
щества, г 2,6 3,8 4,5 6,4 5,1 6,0
Энергетическая
ценность, ккал 387 383 364,6 357,9 398 396
пищевого концентрата «Пюре картофельное с соево-ламинариевым БВК» от массовой доли обогащающей добавки в БВК и диаметра гранул БВК, можно отметить, что оптимумы величин этих показателей составили 15,8 % и 2 мм.
Решение полученных уравнений и анализ поверхностей отклика позволил определить оптимальные величины исследуемых факторов:
массовая доля обогащающей добавки соево-морковного БВК - 30 % от общего содержания в рецептуре пудинга варено-сушеной рисовой крупы (основного компонента), соево-папоротниковый
БВМК - 20 % от общего содержания в рецептуре каши варено-сушеной гречневой крупы, соево-ламинариевый БВК -15,8 % от общего содержания в рецептуре сухого картофельного пюре; диаметр гранул БВК в «Пудинге рисовом с БВК» -3,0 мм; в «Каше гречневой с БВМК» - 2,0; в «Пюре картофельном с БВК» - 2,0 мм; влажность готовой смеси -соответственно 12,0, 12,0 и 6,4 %.
Наосновании оптимальных значений факторов разработаны рецептуры обогащенных пищевых концентратов вторых обеденных блюд, в которых часть основного компонента заменена обогащающей добавкой (табл. 4).
Результаты расчетов свидетельствуют, что пищевая ценность концентратов вторых обеденных блюд, изготовленных в соответствии с разработанными рецептурами, значительно выше, чем у произведенных по стандартным рецептурам. В частности, благодаря частичной замене основного компонента рецептуры обогащающей добавкой содержание белка возросло на 26,1...41,7 % жира - на 9,1...10,7 %, пищевых волокон - на 11,5.47,8 %, углеводов -снизилось на 10,5.18,4 % (табл. 5).
Выводы. С использованием метода многофакторного анализа разработаны рецептуры концентратов вторых обеденных блюд повышенной пищевой ценности («Пудинг рисовый», «Каша гречневая», «Пюре картофельное»), превосходящие контрольные образцы по содержанию белка на 26,1.41,7 %, жира - на 9,1.10,7 %, пищевых волокон - на 11,5.47,8 %. Получены математические модели, связывающие величину показателя комплексной оценки качества пищевых концентратов с исследуемыми факторами. Оптимальная массовая доля соево-морковного БВК в составе готового продукта равна 30,0 % от массы основного компонента; соево-папоротниковый БВМК - 20,0; соево-ламинариевый БВК - 15,8 %; диаметр гранул обогащающей добавки в «Пудинг рисовый с БВК» равен 3,0 мм; «Кашу гречневую с БВМК» - 2,0; «Пюре картофельное с БВК» - 2,0 мм; влажность готовой смеси - 12,0, 12,0 и 6,4 % соответственно.
Литература.
1. Обеспеченность населения России микронутриентами и возможность ее коррекции. Состояние проблемы / В. М. Коденцова, О. А. Вржесинская, Д. В. Рисник и др. // Вопросы питания. 2017. Т. 6. № 4. С. 113-124. бо1: 10.24411/0042-8833-2017-00067.
2. Литвинова О. С. Структура питания населения Российской Федерации. Гигиеническая оценка // Здоровье населения и среда обитания. 2016. № 5 (278). С. 11-14.
3. Калинина И. В., Потороко И. Ю. Методологические подходы создания обогащенных продуктов питания с доказанной эффективностью //Вестник ЮУрГУ. Серия «Пищевые и биотехнологии». 2019. Т. 7. № 1. С. 5-11. бог. 10.14529Дооб190101.
4. Technology development of protein rich concentrates for nutrition in extreme conditions using soybean and meat byproducts / T. K. Kalenik, R. Costa, E. V. Motkina, et al. // Acta Scientiarum Polonorum Technologia Alimentaria. 2017. Vol. 16. No. 3. P. 255-268. doi: 10.17306/J.AFS.2017.0501.
5. Скрипко О. В. Технологические подходы к приготовлению функциональных белково-витаминных продуктов на основе сои // Достижения науки и техники АПК. 2017. Т. 31. № 6. С. 84-88.
6. Справочник технолога пищеконцентратного и овощесушильного производства / В. Н. Гуляев, Н. В. Дремина, З. А. Кац и др. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. 488 с.
7. Стаценко Е. С. Разработка технологии производства пищевого концентрата первых обеденных блюд с использованием сои // Достижения науки и техники АПК. 2018. № 6. С. 76-80. doi: 10.24411/0235-2451-2018-10619.
8. Development of technology for food concentrates of culinary sauces of increased nutritional and biological value / E. S. Statsenko, S. E. Nizkiy, O. V. Litvinenko, et al. //AIMS Agriculture and Food. 2020. Vol. 5. Is. 1. P. 137. URL: http://www. aimspress.com/article/10.3934/agrfood.2020.1.137 (дата обращения: 20.03.2021). doi: 10.3934/agrfood.2020.1.137.
9. Rizzo G., Baroni L. Soy, soy foods and their role in vegetarian diets // Nutrients. 2018. Vol. 10. No. 1. P. 43. URL: https://www.mdpi.com/2072-6643/10/1M3/htm (дата обращения: 17.02.2020). doi: 10.3390/nu10010043.
10. Кретова Ю. И., Цирульниченко Л. А. Математическое моделирование как эффективный инструмент прогнозирования и управления производственными процессами//Вестник ЮУрГУ. Серия «Пищевые и биотехнологии». 2018. Т. 6. C. 5-13. doi: 10.14529/food180101.
11. Gomez-Salazar J. A., Clemente-Polo G., Sanjuan-Pelliccer N. Review of mathematical models to describe the food salting process // DYNA. 2015. Vol. 82. No. 190. P. 23. URL: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/42016 (дата обращения: 25.02.2020). doi: 10.15446/dyna.v82n190.42016.
12. Математическое моделирование процесса непрерывной ферментации при получении молочной кислоты / Ю. Л. Гордеева, А. Г. Бородкин, Е. Л. Гордеева и др. // Теоретические основы химической технологии. 2019. Т. 53. № 4. С. 402-409. doi: 10.1134/S0040357119040031.
13. Modeling and optimization techniques with applications in food processes, bioprocesses and bio-systems / E. Balsa-Canto, A. A. Alonso, A. Arias-Mendez, et al. // Numerical simulation in physics and engineering. Springer International Publishing, 2016. Р. 187. URL: https://www.springerprofessional.de/en/modeling-and-optimization-techniques-with-applications-in-food-p/10321578 (дата обращения: 01.02.2020).
14. Farid M. M. Mathematical modeling of food processing. CRC Press, 2010. 953 p.
15. Гращенков Д. В. Математическое моделирование рецептур для организации детского питания //Индустрия питания. 2018. Т. 3. № 4. С. 66-73. doi: 10.29141/2500-1922-2018-3-4-8.
16. Вкусовая оценка качества виноградных вин с использованием методов математической статистики /Ю. Ф. Якуба, А. А. Халафян, З. А. Темердашев и др. // Вопросы питания. 2016. № 5. С. 93-99.
17. Зеленина Л. И. Методы математического моделирования пищевых смесей //Исследования в области естественных наук. 2014. № 11. URL: http://science.snauka.ru/2014/11/8512 (дата обращения: 27.01.2021).
References
1. Kodentsova VM, Vrzhesinskaya OA, Risnik DV, et al. [Provision of the population of Russia with micronutrients and the possibility of its correction. Problem state]. Voprosy pitaniya. 2017;6(4):113-24. Russian. doi: 10.24411/0042-8833-2017-00067.
2. Litvinova OS. [The structure of nutrition of the population of the Russian Federation. Hygienic assessment]. Zdorov'e naseleniya i sreda obitaniya. 2016;(5):11-4. Russian.
3. Kalinina IV, Potoroko lYu. [Methodological approaches to create fortified foods with proven effectiveness]. Vestnik YuUrGU. Seriya "Pishchevye i biotekhnologii". 2019;7(1):5-11. Russian. doi: 10.14529/food190101.
4. Kalenik TK, Costa R, Motkina EV, et al. Technology development of protein rich concentrates for nutrition in extreme conditions using soybean and meat by-products. Acta Scientiarum Polonorum Technologia Alimentaria. 2017;16(3):255-68. doi: 10.17306/J.AFS.2017.0501.
5. Skripko OV. [Technological approaches to the preparation of functional protein and vitamin products from soybean]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2017;31(6):84-8. Russian.
6. Gulyaev VN, Dremina NV, Kats ZA, et al. Spravochnik tekhnologa pishchekontsentratnogo i ovoshchesushil'nogo proizvodstva [Handbook of the technologist of food concentrate and vegetable drying production]. Moscow: Legkaya i pishchevaya promyshlennost'; 1984. 488 p. Russian.
7. Statsenko ES. [Development of a technology for the production of food concentrate of first lunch courses using soybean]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2018;(6):76-80. Russian. doi: 10.24411/0235-2451-2018-10619.
8. Statsenko ES, Nizkiy SE, Litvinenko OV, et al. Development of technology for food concentrates of culinary sauces of increased nutritional and biological value. AIMS Agriculture and Food [Internet]. 2020 [cited 2021 Mar 20];5(1):137. Available from: http://www.aimspress.com/article/10.3934/agrfood.2020.1.137. doi: 10.3934/agrfood.2020.1.137.
9. Rizzo G, Baroni L. Soy, soy foods and their role in vegetarian diets. Nutrients [Internet]. 2018 [cited 2020 Feb 17];10(1):43. Available from: https://www.mdpi.com/2072-6643/10/1/43/htm. doi: 10.3390/nu10010043.
10. Kretova YuI, Tsirul'nichenko LA. [Mathematical modelling as an effective tool for forecasting and managing production processes]. Vestnik YuUrGU. Seriya "Pishchevye i biotekhnologii". 2018;6:5-13. Russian. doi: 10.14529/food180101.
11. Gomez-Salazar JA, Clemente-Polo G, Sanjuan-Pelliccer N. Review of mathematical models to describe the food salting process. DYNA [Internet]. 2015 [cited 2020 Feb 25];82(190):23. Available from: https://revistas.unal.edu.co/index. php/dyna/article/view/42016. doi: 10.15446/dyna.v82n190.42016.
12. Gordeeva YuL, Borodkin AG, Gordeeva EL, et al. [Mathematical modelling of the continuous fermentation process in the production of lactic acid]. Teoreticheskie osnovy khimicheskoi tekhnologii. 2019;53(4):402-9. Russian. doi: 10.1134/ S0040357119040031.
13. Balsa-Canto E, Alonso AA, Arias-Mendez A, et al. Modeling and optimization techniques with applications in food processes, bioprocesses and bio-systems. In: Numerical simulation in physics and engineering [Internet]. Springer International Publishing; 2016 [cited 2020 Feb 1]. p. 187. Available from: https://www.springerprofessional.de/en/modeling-and-optimization-techniques-with-applications-in-food-p/10321578.
14. Farid MM. Mathematical modeling of food processing. CRC Press; 2010. 953 p.
15. Grashchenkov DV. [Mathematical modelling of recipes for the organization of baby food]. Industriya pitaniya. 2018;3(4):66-73. Russian. doi: 10.29141/2500-1922-2018-3-4-8.
16. Yakuba YuF, Khalafyan AA, Temerdashev ZA, et al. [Taste assessment of the quality of grape wines using the methods of mathematical statistics]. Voprosy pitaniya. 2016;(5):93-9. Russian.
17. Zelenina LI. [Methods for mathematical modelling of food mixtures]. Issledovaniya v oblasti estestvennykh nauk [Internet]. 2014 [cited 2021 Jan 27];(11). Available from: http://science.snauka.ru/2014/11/8512. Russian.
