Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Химия. Биология. Экология

ISSN 1816-9775 (Print)
ISSN 2541-8971 (Online)

Для цитирования:

Монахова Ю. Б., Кузнецова И. В. Использование хемометрических алгоритмов для контроля качества молока методом рН-метрического титрования // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Химия. Биология. Экология. 2019. Т. 19, вып. 4. С. 387-395. DOI: 10.18500/1816-9775-2019-19-4-387-395

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 186)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Химия
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
543.42
DOI: 
10.18500/1816-9775-2019-19-4-387-395

Использование хемометрических алгоритмов для контроля качества молока методом рН-метрического титрования

Авторы: 
Монахова Юлия Борисовна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Кузнецова Ирина Владимировна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Актуальной проблемой в анализе молочной продукции является рН-метрическое определение активной и общей титруемой кислотности пастеризованного молока разных производителей и их сравнение с таковыми для сырого коровьего молока. Кроме того, для различных экспертных целей представляет интерес экспрессное определение фирмы – производителя данной продукции. Уточнены условия рН-метрического титрования пастеризованного молока. Показано, что величины общей титруемой кислотности пастеризованного молока, выработанного разными производителями, различаются незначимо, поэтому для исследовательского анализа кривых рН-метрического титрования образцов молока применены методы ICA и МГК. ICA превосходит МГК в надежности разделения групп объектов. Методом ICA решена классификационная задача по отнесению образцов молока к определенному производителю, близости к образцам сырого коровьего молока, а также обнаружению продуктов, произведенных либо из разного исходного сырья, либо по разным технологиям.

Ключевые слова: 
хемометрический анализ
активная кислотность
общая титруемая кислотность
сырое коровье молоко
пас теризованное молоко
Список источников: 
  1. Siqueira L. F., Lima K. M. MIR-biospectroscopy coupled with chemometrics in cancer studies // Analyst. 2016. Vol. 141, № 16. Р. 4833-4847.
  2. Monakhova Y. B., Holzgrabe U., Diehl B. W. K. Current role and future perspectives of multivariate (chemometric) methods in NMR spectroscopic analysis of pharmaceutical products // J. Pharm. Biomed. Anal. 2018. Vol. 147. Р. 580-589.
  3. Efenberger-Szmechtyk M., Nowak A., Kregiel D. Implementation of chemometrics in quality evaluation of food and beverages // Crit Rev Food Sci. Nutr. 2018. Vol. 58, № 10. Р. 1747-1766.
  4. Peets P., Leito I., Pelt J., Vahur S. Identifi cation and classifi cation of textile fi bres using ATR-FT-IR spectroscopy with chemometric methods // Spectrochim. Acta A. Mol. Biomol. Spectrosc. 2017. Vol. 173. Р. 175-181.
  5. Elmi F., Movaghar A. F., Elmi M. M., Alinezhad H., Nikbakhsh N. Application of FT-IR spectroscopy on breast cancer serum analysis // Spectrochim. Acta A. Mol. Biomol. Spectrosc. 2017. Vol. 187. P. 87-91.
  6. Ardila J. A., Funari C. S., Andrade A. M., Cavalheiro A. J., Carneiro R. L. Cluster analysis of commercial samples of Bauhinia spp. using HPLC-UV/PDA and MCR-ALS/ PCA without peak alignment procedure // Phytochem. Anal. 2015. Vol. 26, № 5. P. 367-373.
  7. Mejia A. F., Nebel M. B., Eloyan A., Caffo B., Lindquist M. A. PCA leverage : outlier detection for highdimensional functional magnetic resonance imaging data // Biostatistics. 2017. Vol. 18, № 3. P. 521-536.
  8. ГОСТ 32892-2014. Молоко и молочная продукция. Метод измерения активной кислотности. М., 2015. 10 с.
  9. ГОСТ Р 54669-2011. Молоко и продукты переработки молока. Методы определения кислотности. М., 2013. 11 с.
  10. Ni Y., Kokot S. Does chemometrics enhance the performance of electroanalysis? // Anal. Chim. Acta. 2008. Vol. 626, № 2. Р. 130-146.
  11. Yaroshenko I., Kirsanov D., Kartsova L., Sidorova A., Borisova I., Legin A. Determination of urine ionic composition with potentiometric multisensor system // Talanta. 2015. Vol. 131. Р. 556-561.
  12. Terouzi W., Omari S., Boutoial K., Oussama A. Quantitative Detection of Cow Milk in Goat Milk by Chemometrics Analysis Based on Mid Infrared Spectroscopy Journal of Research in Agriculture and Animal // Science. 2016. Vol. 4, № 1. Р. 1-7.
  13. Cossignani L., Blasi F., Blasi F., Bosi A., Damiani P. Detection of cow milk in donkey milk by chemometric procedures on triacylglycerol stereospecifi c analysis results // J. of Dairy Research. 2011. Vol. 78, № 3. Р. 335-342.
  14. Souza S. S., Cruz A. G., Walter E. H. M., Fari J. A. F., Celeghini R. M. S., Ferreira M. M. C., Granatod D., Sant’Ana A. de S. Monitoring the authenticity of Brazilian UHT milk // A Chemometric Approachood Chemistry. 2011. Vol. 124, № 2. P. 692-695.
  15. Cordella C. B. Y., Bertrand D. SAISIR A new general chemometric toolbox // Trends Anal. Chem. 2014. Vol. 54, № 2. P. 75-82.
  16. Stogbauer H., Kraskov A., Astakhov S. A., Grassberger P. Least-dependent-component analysis based on mutual information // Phys. Rev. E. Stat. Nonlin. Soft Matter. Phys. 2004. Vol. 70, № 6. P. 066123.
  17. Хартли Ф., Бергес К., Олкок Р. Равновесия в растворах. М. : Мир, 1994. 360 с.
  18. Монахова Ю. Б., Кубалла Т., Лахенмайер Д. В. Хемометрические методы в ЯМР-спектроскопическом анализе пищевых продуктов // Журн. анал. химии. 2013. Т. 68, № 9. С.837-849.
  19. Monakhova Y. B., Kuballa T., Leitz J., Andlauer C., Lachenmeier D. W. NMR spectroscopy as a screening tool to validate nutrition labeling of milk, lactose-free milk, and milk substitutes based on soy and grains // Dairy Sci. Technol. 2012. Vol. 92, № 2. P. 109-120.
  20. Монахова Ю. Б., Цикин А. М., Муштакова С. П. Метод независимых компонент как альтернатива методу главных компонент и дискриминантным алгоритмам в обработке спектрометрических данных // Журн. анал. химии. 2015. Т. 70, № 9. С. 925-932.