Показана возможность простого и доступного способа идентификации и аутентификации пищевых растительных масел с использованием методов цифровой цветометрии, ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье в ближней и средней областях спектра и хемометрической обработки результатов анализа. Идентификация по видовой принадлежности масел (горчичное, льняное, кукурузное, оливковое и подсолнечное), аутентификация (подлинность и фальсификация) осуществлены по собственной окраске растительных масел и флуоресценции при облучении образцов монохроматическим светом в УФ-, видимой и ИК-областях (365, 390, 470, 565, 700, 850, 880, 940 нм и 400–10 000 см–1). Предложены устройство и способ измерения цветометрических параметров с помощью смартфона и обработки данных с использованием специализированного программного обеспечения RGBer, PhotoMetrix PRO®, XLSTAT и The Unscrambler X. Применение хемометрического анализа позволило установить подлинность растительных масел и выявить факты фальсификации путем разбавления дорогих масел более дешевыми.
Показана возможность идентификации и установления фальсификации икры лососевых рыб простым и доступным способом с использованием методов ПЦР, ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье, цифровой цветометрии и хемометрической обработки результатов анализа. Методом ПЦР определяли видовую принадлежность икры лососевых рыб. Отсутствие в исследуемых образцах икры ДНК лососевых рыб, как и наличие ДНК других рыб, указывало на фальсификацию икорной продукции. ИК-спектроскопия с преобразованием Фурье в ближней и средней областях позволила различить натуральную и имитированную икру после обработки спектров диффузного отражения методами главных компонент и иерархического кластерного анализа. Указанные выше методы сочетали с более простым и дешевым цветометрическим методом анализа. Использовали изготовленные вручную устройства со светодиодами, излучающими свет в УФ- и ИК-диапазонах. Аналитический сигнал фиксировали с помощью смартфонов через специализированные приложения. Хемометрическая обработка спектральных характеристик образцов позволила отличить натуральную икру от имитированной и структурированной: в методе главных компонент и иерархическом кластерном анализе точки от анализируемых образцов располагались в разных квадрантах и кластерах.
Показана возможность идентификации и установления факта фальсификации куркумы простыми и доступными способами с использованием методов ИК-спектроскопии, цифровой цветометрии и хемометрической обработки спектральных данных. Ближняя ИК-спектроскопия позволила дифференцировать пробы порошка куркумы, приобретенной в Индии, изготовленной измельчением корней, и коммерческих образцов, а также отделить их от образцов с примесями муки, крахмала, хлебной крошки и мела путем анализа спектров диффузного отражения методами главных компонент, иерархического кластерного анализа и формального независимого моделирования аналогий классов. Эти же подходы применили к более простому и менее затратному цветометрическому методу. Хемометрическая обработка полученных данных подтвердила отсутствие сходства анализируемых проб куркумы с образцами, содержащими добавки, и позволила определить примеси с использованием алгоритмов многомерного регрессионного анализа. Сопоставление результатов, полученных методами ИК-спектроскопии и цифровой цветометрии, показало их эквивалентную эффективность, что позволило рекомендовать более доступный цветометрический метод для рутинного контроля качества и выявления фальсификации куркумы.
Показана эффективность сочетания спектроскопических и хемометрических методов для идентификации и классификации икры лососевых, осетровых и частиковых рыб, а также для дифференциации натуральных и имитированных образцов. Анализ ИК-спектров в ближней и средней областях позволил выявить особенности химического состава и структуры исследуемых образцов, обеспечивая надежное разделение натуральной и имитированной икры. Использование спектроскопии комбинационного рассеяния способствовало определению характерных спектральных отличий, связанных с белково-липидным составом и наличием каротиноидов, что позволило четко дифференцировать образцы. Применение алгоритмов главных компонент (PCA), иерархического кластерного анализа (HCA) и формального независимого моделирования аналогий классов (SIMCA) повысило точность классификации, обеспечив разделение проб по видам рыб. Цифровая цветометрия, основанная на анализе оптических характеристик в УФ- и ИК-диапазонах, показала свою эффективность как доступный и надежный метод, который может быть альтернативой более дорогостоящим спектроскопическим подходам.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации