Analytical Solutions for Food Development

Význam tématu

V potravinářském průmyslu je nutné objektivně kvantifikovat vlastnosti, které tradičně hodnotí lidské smysly – strukturu, vůni, chuť, barvu a nutriční složení. Cílem je dosáhnout reprodukovatelnosti a vysoké přesnosti ve vývoji nových výrobků, kontrole kvality a zajištění souladu s regulatorními požadavky.

Cíle a přehled článku

Dokument shrnuje portfolio analytických metod a přístrojů značky Shimadzu určených pro hodnocení klíčových senzorických a fyzikálně-chemických parametrů potravin. Prezentuje přístrojové řešení pro měření textury, velikosti částic, vnitřní struktury, vlhkosti, tepelné stability, aroma, chutě, funkčních složek, barevnosti i stopových minerálů a přísad.

Použitá metodika a instrumentace

• Textura – Texture Analyzer EZ Test Series
• 3D vnitřní struktura – X-Ray CT XSeeker 8000
• Velikost částic – laserová difrakce SALD-2300, dynamická obrazová analýza iSpect DIA-10
• Vlhkost – Moisture Analyzer MOC63u
• Fázové přechody – DSC-60 Plus
• Aroma – HS-GC/MS (HS-20 NX TRAP + GCMS-QP2050), SPME GC/MS se Smart Aroma Database
• Off-flavor – GC/MS Off-Flavor Analysis System
• Funkční složky a chuť – HPLC i-Series/Nexera, LCMS-TQ RX, LCMS-8050RX, Traverse MS
• Metabolomika – GC/MS/MS se Smart Metabolites DB, LC/MS/MS method package, Multi-omics Analysis Package
• Barva – UV-VIS-NIR UV-3600i Plus
• Organické složky – FTIR IRXross
• Stopové prvky – EDX-8100/ALTRACE, ICP-OES ICPE-9800, ICP-MS ICPMS-2040/2050, AA-7800, UV-1900i
• Cukry – HPLC s RID-20A, ELSD-LT III, Nexera Reducing Sugar Analysis System
• Tuky – GC Brevis GC-2050, SFC Nexera UC

Hlavní výsledky a diskuse

Vybrané metody vykazují vysokou korelaci s tradičními senzorickými testy a zároveň nabízejí konzistentní číselné výstupy. Machine learning dokáže na základě síly a deformace předpovědět výsledky chuťových testů. Systémy HS-GC/MS a SPME GC/MS s rozsáhlými databázemi umožňují detekci stovek aroma-složek, zatímco LC-MS a GC-MS s multiple reaction monitoring zajišťují kvantitativní sledování funkčních látek a metabolit. CT skenování neinvazivně odhalí pórózní struktury a distribuci složek. DSC ukazuje tepelné vlastnosti při tání a stař ění produktů.

Přínosy a praktické využití metody

• Podpora vývoje receptur na základě objektivních dat
• Standardizace a zrychlení kontroly kvality
• Validace senzorického hodnocení
• Sledování stability a doby trvanlivosti
• Detekce nežádoucích kontaminantů a off-flavor složek
• Dokumentace pro zdravotní tvrzení

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace analýz s umělou inteligencí a prediktivními modely
• Online monitoring výrobních procesů a kontinuální měření
• Fúze více datových modalit (textura, metabolomika, obrazová analýza)
• Přenosné a miniaturizované detektory pro on-site testování
• Ekologické analytické postupy s nižší spotřebou rozpouštědel
• Digital twin simulace potravinářských procesů

Závěr

Komplexní portfólio analytických přístrojů a metod Shimadzu umožňuje objektivní, reprodukovatelnou a vysoce citlivou analýzu klíčových senzorických a chemických parametrů potravin. Doplněním senzorických testů o kvantitativní data lze zefektivnit vývoj nových produktů, optimalizovat procesy a zajistit kvalitu podle nejpřísnějších požadavků.

Reference

• Nakano Y Konya Y Taniguchi M Fukusaki E Journal of Bioscience and Bioengineering 123 134–138 2016
• Iwata N Kobayashi M Chromatography 45 63–72 2024