angol-magyar
kétnyelvű tudományos folyóirat
HUN / ENG

Analitika műszeres


Egy LC-MS/MS alapú élelmiszer-vizsgálati módszer nemzetközi szabványosítása: egységesen elfogadott vizsgálati eljárás kidolgozása Alternaria toxinokra

Cikk letöltése PDF formátumban

Egy LC-MS/MS alapú élelmiszer-vizsgálati módszer nemzetközi szabványosítása: egységesen elfogadott vizsgálati eljárás kidolgozása Alternaria toxinokra

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2022/1-1-HUN

Érkezett: 2021. augusztus – Elfogadva: 2022. február

Szerzők

1 Mertcontrol Kft.

Kulcsszavak

mikotoxin, izotóphigításos tömegspektrometria (LC-IDMS), szabványosítás, citrinin, validálás, HorRat-érték, Horwitz-Thompson egyenlet

1. Összefoglalás

Az Alternaria toxinoknak több mint hetven fajtája létezik, de kutatók szerkezetileg eddig még csak párat azonosítottak közülük. Jelen közlemény célja egy majdnem tíz éves folyamat bemutatása, amelynek során nemzetközi szabványt dolgoztunk ki öt Alternaria toxin élelmiszermintákból történő szimultán vizsgálatára. Ez a hosszú folyamat magában foglalja a szabvány igényének a kialakulását, a szabványosítási pályázat kiírásán és elbírálása mellett a módszer kidolgozását, annak érvényesítését, valamint dokumentációját. A dolgozat főképp a vizsgálati módszer kialakítására és validálására összpontosít, amely a folyamat leghosszabb és legmunkaigényesebb része, de az összkép megértése végett az első és a végső lépések hangsúlyozása szintén szükséges. A szabvány kidolgozása felelősségteljes feladat mind a szabványt készítők, mind pedig a szabvány validálásában és annak dokumentációjában résztvevők részéről, a laboratóriumok megrendelői ugyanis a szabványos módszerek használatát várják el tőlük. Másfelől az egyedi, saját kidolgozású módszereket választó laboratóriumok a szabványmódszerrel történő összemérésük során bizonyosodhatnak meg eljárásuk pontosságáról és precizitásáról. A közel tíz éven keresztül zajló folyamatban az eredeti vizsgálati módszer több változtatáson is átesett; ezeknek a javításoknak a célja a minél egyszerűbb és reprodukálhatóbb eljárás volt. Így jutottunk el a származékképzésen át az izotóphigításos tömegspektrometria alkalmazásáig. Fontos hangsúlyozni, hogy a szabványosítás egyik célja az, hogy a jogszabályokban előírt élelmiszerszennyezők vizsgálatához egy megfelelő vizsgálati módszer álljon a hatósági laboratóriumok rendelkezésére, amely eljárás ugyan bármelyik laboratórium számára elérhető, viszont kérdéses, hogy a vizsgálat költsége fedezi-e annak alkalmazását. Ebből adódik, hogy nem feltétlenül a legköltséghatékonyabb vizsgálatot ajánlja a szabvány, ami a magán laboratóriumokban konfliktust okozhat a laboratórium szakmai és gazdasági irányítói között. Az Alternaria toxinokra kidolgozott folyadékkromatográfiás izotóphigításos tömegspektrometriai (LC-IDMS) szabványmódszer végső formáját valószínűleg 2021 végén foga jóváhagyni és közölni az Európai Szabványügyi Bizottság (CEN) (a szabvány a cikk beküldése óta megjelent: CEN EN 17521:2021 Foodstuffs - Determination of Alternaria toxins in tomato, wheat and sunflower seeds by SPE clean-up and HPLC-MS/MS. A szerk.). A szabvány a tenuazonsav (TEA), altenuane (ALT), alternariol (AOH), tentoxin (TEN) és alternariol monometil éter (AME) meghatározását tartalmazza.

2. Bevezetés

Világviszonylatban az Európai Unión (EU) belül a legszigorúbbak az élelmiszerekben jelenlévő természetes (például növényi toxinok) vagy mesterséges (például maradékanyagok) szennyezőkre vonatkozó jogszabályok, amelyek a szennyezők maximálisan megengedett értékeit, határértékeit állati és növényi eredetű élelmiszerekben vagy takarmányokban szabályozzák. Az EU 1881/2006-os rendelete tartalmazza a mezőgazdasági terményeken élő penészgombák másodlagos anyagcsere termékeiből élelmiszerekben megjelenő ún. mikotoxin- határértékeket [1]. A rendelet folyamatosan bővül: míg kezdetben csak olyan „klasszikus” toxinok szerepeltek benne, mint a deoxinivalenol (DON), az aflatoxinok (B1, G1, B2, G2, M1), a fumonizinek (B1 és B2) vagy a patulin, addig 2013-ra már a T-2, HT-2, 2016-ra pedig a citrinin is helyet kapott a szabályozott toxinok rendeletében. A komponenskör folyamatosan bővül; a folyamatot megelőzi egy az Európai Élelmiszerbiztonsági Hatóság (EFSA) részéről megfogalmazott tudományos vélemény, valamint további hatástanulmányok. Ezek figyelembe veszik mind a termelők gazdasági szempontjait, mind a toxinok rövid- és hosszútávú egészségügyi kockázatait. Az Alternaria toxinokra egyelőre nincs szabályozás, a megengedett határértékek ALT, AOH és AME vonatkozásában 1 és 10 µg/kg között, a TEA és TEN esetén pedig 10 és 1000 µg/kg tartományban várhatók. Az érintett élelmiszerek a gabonák (elsődlegesen a búza), a paradicsom alapú élelmiszerek (paradicsomlé vagy -püré) valamint a napraforgómag és a hasonló alapanyagokból készült termékek [2].

Az Alternaria toxinokra vonatkozó EFSA jelentés „Scientific Opinion on the risks for animal and public health related to the presence of Alternaria toxins in feed and food” címmel 2011-ben jelent meg [2], és 97 oldalon keresztül taglalja jelenlétüket a különféle élelmiszerekben, humán és állati egészségre vonatkozó vizsgálatukat és lehetséges kockázatukat. A jelentés további célja felhívni a figyelmet a jövőbeli szabályozásokra és egységes vizsgálati módszer kialakítására. Ennek megfelelően a CEN 2013 tavaszán kiírt mikotoxin szabványosítási pályázatában pályázható szabványosítási eljárásként megjelent az Alternaria toxinok búzából, paradicsomból és napraforgó magból folyadékkromatográfiás tandem tömegspektrometriai (LC-MS/MS) módszer segítségével történő vizsgálata.

3. Kezdeti (laboratóriumon belüli) vizsgálati módszer

A pályázat alapkövetelménye szerint az aspiráns laboratóriumnak a ISO 17043 sz. szabvány szerinti érvényes akkreditált státusszal kell rendelkeznie, amely a jártassági vizsgálatok szervezésére vonatkozik, valamint egy jól definiált vizsgálati protokollt is jelent, amely teljesíti a laboratóriumon belüli (Single Laboratory Validation) validálásra vonatkozó analitikai teljesítményjellemzőket [3]. Ennek hiányában a laboratóriumnak olyan eljárással kell rendelkeznie, amelyet korábban laboratóriumok közti validálással érvényesítettek. Költségvonatkozása miatt az utóbbi a ritkább eset, viszont az ISO 17043 sz. szabvány követelményeihez képest sokkal hatékonyabban képes bizonyítani a módszer valódi reprodukálhatóságát, ezzel szemben az előbbi validálás csupán a vizsgálat laboratóriumon belüli reprodukálhatóságát (Intermediate Precision) mutatja.

Az European Commission Joint Research Centre (JRC, Geel, Belgium) az EU-n belül működő Közös Kutatóközpont, amely 2017-ig magában foglalta az EU Mikotoxin Referencia Laboratóriumát (EU-RL for Mycotoxins). 2013-ban EU-RL módszerként dolgoztak ki búza, paradicsomlé, valamint napraforgómag esetében egy LC-MS/MS módszert a következő öt, főbb Alternaria toxinra (1. ábra): tenuazonsav (TEA), altenuane (ALT), alternariol (AOH), tentoxin (TEN) és alternariol monometil éter (AME) [4]. Az öt toxin közül a TEA-nak van a többi toxintól a legnagyobb mértékben eltérő szerkezete és fizikai-kémiai sajátossága (kelátképző tulajdonság) [5]. Ennek megfelelően a korábbi irodalmak a TEA [5], vagy pedig a többi toxin meghatározására koncentráltak [6], szimultán vizsgálatukra mindenesetre kevesebb figyelem irányult. A mi célunk egy ötkomponenses szimultán vizsgálat volt, amelyet kémiai származékképzéssel valósítottunk meg. A TEA szerkezete aldehid funkciós csoportot tartalmaz, amely jól reagáltatható 2,4-dinitro-fenilhidrazinnal (DNPH), és az így kialakult TEA-hidrazon kromatográfiás szempontból fontos fizikai-kémiai jellemzői (például Log P, oktanol – víz-megoszlás) már sokkal közelebb vannak a többi Alternaria toxinéhoz [5]. Kelátképző tulajdonságát származékolt formában elveszíti. A DNPH csak a TEA-val reagál a célkomponensek közül (2. ábra), a többi meghatározását nem befolyásolja [7]. A módszerben kidolgozott extrakciós eljárást toxinokkal természetesen szennyezett rozsmintával végzett kísérleti tervvel alakítottuk ki. A módszerbe bevontuk az Alternaria toxinokon felül a citrinint is. Az így kialakított módszer fontosabb jellemzői az alábbiak [4], [7]:

  • Hat komponens vizsgálata (TEA, ALT, AOH, TEN, AME és citrinin);
  • Mátrixok: gabona, paradicsomlé, hántolt napraforgó mag;
  • Minta tömege folyadékmintákra: 1,0 g;
  • Extrakciós oldószer folyadékmintákra: 5 mL metanol;
  • Minta tömege szilárd mintákra: 2,0 g;
  • Extrakciós oldószer szilárd mintákra:15 mL metanol-víz (70/30, v/v) elegy;
1. ábra. Alternaria toxinok szerkezete és fontosabb fizikai-kémiai tulajdonságuk
2. ábra. Alternaria toxinok (TEA származékolt formában) és a citrinin LC-MS/MS kromatogramjai
  • Származékképző szer: 0,58% DNPH vizes sósavas oldata;
  • Stop reagens: 5% (v/v) undekanal metanolban;
  • Minta-tisztítás: polimer alapú szilárd fázisú extrakcióval (SPE);
  • Minta bepárlás és visszaoldás metanolban;
  • Fecskendőszűrés PTFE szűrőn;
  • LC-MS/MS elválasztás: savas eluens, C-18-as állófázis és ESI negatív ionizáció (1. táblázat);
  • Fecskendőszűrés hidrofil PTFE szűrőn;
  • Kalibráció: mátrixhoz illesztett kalibráció izotópjelzett belső standard nélkül;
1. táblázat. Alternaria toxinok és a citrinin ionátmenetei ESI negatív ionizáció és kémiai származékképzés mellett.
2. táblázat. Alternaria toxinok eredményei jártassági vizsgálatban. A minták (paradicsomlé), illetve a standard oldat is származékképzés után került vizsgálatra.

A módszer laboratóriumon belüli validálásán túl részt vettünk egy nemzetközi jártassági vizsgálatban is, amelyet a Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR, Berlin, Németország), mint Nemzeti Referencia Laboratórium (NRL) szervezett az öt Alternaria toxin paradicsomléből történő meghatározására. A vizsgálat során három mintából és egy standard oldatból kellett az öt toxint vizsgálni [7]. Az eredményeinket a 2. táblázat tartalmazza. Minden közölt érték elfogadható volt, a Z-score értékek -2 és +2 között alakultak. Az eredmények azt mutatták, hogy a pályázatban részünkről ajánlott módszer megfelelőnek bizonyul az Alternaria toxinok szabványosítására.

4. A módosított vizsgálati módszer

A JRC által javasolt vizsgálati módszert elfogadta a CEN és a mandátumot (mandate M/520) a JRC-nek adta 2014-ben. A munkacsoport (TC 275 WG 5 „Horizontal Methods for Food – Biotoxins”) azonban a módszerben szereplő kémiai származékképzést azzal az indokkal nem támogatta, hogy az egy további és időigényes lépés a módszerben, csökkentheti a precizitását, ezért javasolt elkerülni. A citrinin meghatározása sem kerülhetett a módszerbe, csak Alternaria toxinokat tartalmazhatott a vizsgálat.

A TEA vizsgálható natív formában is, de ehhez a HPLC elválasztást lúgos kémhatású eluenssel kell végezni, ami olyan állófázist igényel, ami pH 9-ig stabil. A módszer valóban egyszerűbbé vált származékképzés nélkül (3. ábra), de ehhez lényegesen módosítani kellett az eljárást úgy, hogy a mérési eredmények pontossága ne csökkenjen. A származékképzés hátránya az időigényességen túl a zajszint emelkedése is volt, ugyanis a DNPH-ból sok mátrixalkotó vegyület származik, amelyek ko-eluálódhatnak a célkomponensekkel, és növelik a zajt az MS/MS készülékben. A módosított módszerben lényegében a HPLC-s elválasztást kellett optimálni, illetve olyan extrakciós közeget választani, amellyel minden mátrixból a lehető legjobb kinyerést lehet elérni.

Az így kialakított módszer fontosabb jellemzői [8]:

  • Öt komponens vizsgálata (TEA, ALT, AOH, TEN és AME);
  • Mátrixok: gabona, paradicsomlé, napraforgómag;
  • Minta tömege folyadékmintákra: 2,0 g;
  • Extrakciós oldószer: 15 mL metanol/víz/ecetsav (80/19/1, v/v/v);
  • Minta-tisztítás: polimer alapú szilárd fázisú extrakcióval (SPE);
  • Minta bepárlás és visszaoldás 100 µL dimetil-szulfoxidban és higítás 900 µL vízzel;
  • Fecskendőszűrés hidrofil PTFE szűrőn;
  • LC-MS/MS elválasztás: lúgos pH-jú eluens (pH 8,7), C-18-as állófázis és ESI negatív ionizáció (3. táblázat);
  • Kalibráció: mátrixhoz illesztett kalibráció izotópjelzett belső standard nélkül;
3. ábra. Alternaria toxinok LC-MS/MS kromatogramjai (10 µg/kg) lúgos kémhatású eluenssel, származékképzés nélkül

Ezt a módosított módszert a munkacsoport elfogadta és laboratóriumon belüli validálása után 2015 tavaszán megkezdődhetett a vizsgálati módszer laboratóriumok közötti validálása is.

3. táblázat. Alternaria toxinok ionátmenetei ESI negatív ionizációval származékképzés nélkül.

5. A módszer laboratóriumok közötti validálása

A szabványosítási folyamat legfontosabb része a módszer laboratóriumok közötti validálása, amelynek fő célja a vizsgálat reprodukálhatóságának ellenőrzése és értékelése. Ehhez természetesen szennyezett (alacsony, közepes és magas szintű) és adalékolt mintákban kell meghatározni a toxinok koncentrációit. Egy adott komponens adott mintában lévő koncentrációjának értékeléséhez minimum nyolc független érték szükséges, ugyanakkor csak két laboratórium eredménye zárható ki [9]. Célszerű legalább tizenöt laboratórium részvétele, hogy minden mintához és komponenshez a megfelelő számú eredmény álljon rendelkezésre. A tapasztalat alapján ugyanis a résztvevők közül kb. 2-3 laboratórium nem közöl eredményt, míg egyes mintákhoz és azon belül komponensekhez nem mindig születik megfelelő számú közölt eredmény. Főképp az alacsony koncentrációs szinteken fordulhat ez elő, mert nem minden résztvevő rendelkezik megfelelő érzékenységű készülékkel.

Amennyiben a validálás során régóta vizsgált komponensek (például DON vagy aflatoxinok) meghatározása a cél, úgy viszonylag egyszerű rutinos laboratóriumokat felkérni a validálásra korábbi körvizsgálatokban történő sikeres szereplésük alapján. Ugyanakkor az Alternaria toxinokat a mai napig is nagyon kevés laboratórium vizsgálja, így a validálásra jelentkező laboratóriumok előzetes rutinnal nem mindig rendelkeznek. Ezért szükségessé válik egy ún. elővalidálás (pre-trial) megszervezése, amelyben a validálásban résztvevő laboratóriumok előzetesen elsajátíthatják a módszert. Esetünkben az elővalidálás huszonöt laboratórium részvételével, paradicsomlé mintákat vizsgálva zajlott [8], a résztvevő laboratóriumok közül pedig mindössze három rendelkezett előzetes Alternaria LC-MS/MS vizsgálati ismeretekkel. A huszonöt laboratóriumból végül csak tizenhat vett részt a végső validálásban, mert vagy nem küldtek vissza eredményt, vagy az eredményeik szignifikánsan eltértek a konszenzusos átlagtól.

A végső validálás során a tizenhat laboratórium számára az alábbi mintákat küldtük el [8]:

  • Alternaria toxinokkal természetesen szennyezett gabona: búza, tritikálé és cirok;
  • Alternaria toxinokkal természetesen szennyezett paradicsomlé: 3 sarzs;
  • Alternaria toxinokkal természetesen szennyezett napraforgómag: 2 sarzs hántolatlan és 1 magkeverék, ami hántolt és hántolatlan minták keveréke volt;
  • Minden mintát két kód (blind replicates) alatt kaptak meg a résztvevők, hogy a laboratóriumon belüli ismételhetőséget is tudjuk értékelni, illetve a reprodukálhatóság vizsgálatához több adat álljon rendelkezésre;
  • Az adalékolt minták készítéséhez külön tesztmintákat küldtünk mátrixonként, amelyekhez Alternaria toxinokat ismeretlen koncentrációban tartalmazó standard oldatkeveréket is biztosítottunk a résztvevő laboratóriumok számára. Az adalékolt mintákat a laboratóriumok készítették az „adalékolási útmutató” alapján;
  • Mátrixonként vakmintákat a mátrixhoz illesztett kalibrációhoz;
  • Napraforgómag esetén a vakminta hántolt napraforgó volt, mert a hántolatlan minták magas TEA tartalmúak, így kalibrációra nem alkalmasak;
  • A célkomponensek analitikai standardjait, illetve azok standard oldatkeverékét is biztosítottuk, hogy minden laboratórium azonos kalibráló oldatot használjon, ebből eltérés ne adódhasson;
  • A minták homogenitását a harmonizált protokoll szerint ellenőriztük az elküldést megelőzően [10];
  • A mintaküldéssel egy időben megkezdődött a minták stabilitásvizsgálata különböző hőmérsékleteken és időtartamban;

A CEN által elvárt koncentrációs szintek a validálásban: 1-10 µg/kg ALT, AOH és AME esetén, 10-1000 µg/kg pedig TEA és TEN esetén. A visszanyerést az adalékolt mintákban mért koncentrációkból értékeltük, az adalékolási szintek 2 és 8 µg/kg ALT, AOH és AME esetén, míg 50 és 200 µg/kg TEA és TEN esetén. Ezek a szintek ismeretlenek voltak a résztvevők számára.

A beérkezett eredmények (visszanyeréssel nem korrigált koncentrációk) statisztikai értékelése főképp a reprodukálhatóságot célozta meg [9]. A módszer reprodukálhatóságát jól jellemzi az ún. HorRat érték. A HorRat érték az adott célkomponens adott mintára számolt reprodukálhatóságának és a szervezők által elvárt célreprodukálhatóságnak a hányadosa. Ez utóbbi reprodukálhatósági érték (a „célreprodukálhatóság”) a Horwitz-Thompson egyenletből számolható: 120 µg/kg alatt egységesen 22%, míg felette a klasszikus Horwitz-összefüggés alkalmazható [11]. A HorRat értéknek a validálási kritériumok alapján kettőnél kisebbnek kell lennie; ez a feltétel teljesült is, kivéve a TEA esetében, a héjas napraforgó mintáknál. A 4. táblázat a TEA-ra számolt HorRat értékeket mutatja különböző napraforgó minták esetén. Míg héjas napraforgóknál a számolt HorRat értékek a koncentrációtól függetlenül egységesen 2,4-nek adódtak [8], addig a hántolt mintákra – amelyek jóval kisebb koncentrációban tartalmazták a TEA-t –, kettő alatti értéket vettek fel. A héjas minták elemzése során tapasztalt alacsonyabb reprodukálhatóság a kalibrációval és a mátrixhatással magyarázható, amely az LC-MS/MS alapú mérések sajátossága, és döntően a módszer precizitását és pontosságát befolyásolja [11]. A validálás során hántolt napraforgó mintát biztosítottunk a kalibrációhoz, mert az kismértékű természetes eredetű TEA szennyezést tartalmazott, szemben a héjassal, amely magas koncentrációban volt szennyezve TEA-val. A héjas és a hántolt napraforgó minták extraktumai lényegesen eltérő mátrixot tartalmaznak, amelyet akár színük alapján is észre lehet venni. Ebből adódóan a hántolt mintából készült kalibráció a héjas napraforgó mintákban lévő mátrixhatást nem tudta kompenzálni, így a detektált koncentrációkat a mátrixhatás lényegesen befolyásolta. Ennek oka, hogy a héjas napraforgó endogén alkotói eltérnek a hántoltétól.

4. táblázat. TEA-ra számolt HorRat értékek napraforgóminták esetén mátrixhoz illesztett kalibrációval

Fontos megjegyezni, hogy a laboratóriumok csak a detektált koncentrációkat közölték; a mért értékeket nem korrigálták visszanyeréssel, szemben a hagyományos körvizsgálatoknál megszokott eljárásrenddel. A különböző laboratóriumok más és más készülékeket használtak, amelyekben eltérő lehetett a héjas napraforgók vizsgálata során jelentkező mátrixhatás. Mivel a hántolt mintából felvett kalibráció a mátrixhatást nem kompenzálta megfelelően, így a résztvevők által mért értékek között nagy különbségek adódtak. Ugyanez a probléma hántolt napraforgók elemzésénél nem jelentkezett, mert a kalibrációban és a tesztmintában hasonló mértékű mátrixhatás jelentkezhetett a minták azonossága miatt. Érdemes megfigyelni, hogy az ismételhetőség a héjas mintáknál is elfogadható volt (<20%). Ennek oka, hogy ugyanazon minta ismételt elemzésénél ugyanabban a készülékben azonos mátrixhatás jelentkezik, így a laboratóriumok a párhuzamos minták esetén hasonló koncentrációt detektáltak laboratóriumon belül, míg a laboratóriumok közötti értékek eltérők lettek a különböző készülékekben jelentkező eltérő mátrixhatások miatt.

6. A végső módszer izotóphígítással, és a laboratóriumok közötti validálása

Mivel nem minden komponensnél és mintánál sikerült a validálás során a HorRat értéket kettes érték alá vinni, így szükségessé vált a módszer további fejlesztése. Az LC-MS/MS módszerek reprodukálhatósága nagymértékben növelhető izotóphígítással (Isotope Dilution Mass Spectroscopy – IDMS), ami jól kompenzálja a mintáról mintára változó mátrixhatást. Ez esetben a célvegyület stabil izotópjelzett analógját mint belső standardot (Internal Standard – ISTD) adjuk a mintához. A belső standard fizikai-kémiai tulajdonságai megegyeznek a célkomponens tulajdonságaival (kis polaritásbeli különbség deuterált standardoknál előfordulhat), így a célvegyület és annak izotópjelzett vegyülete ideális esetben azonos retenciós időben eluálódik.

A ko-elúció következtében a célkomponenst és annak belső standardját ugyanolyan irányú és mértékű mátrixhatás éri az ionforrásban, így a célvegyület és az ISTD válaszjelének (területének) aránya, az izotóp arány (Isotope Ratio – IR) független lesz a mátrixhatástól. Az ISTD nem okoz interferenciát a célkomponens jelén, mert más, a célkomponens m/z értékétől függően kellően távoli (célszerűen legalább +3 Da) m/z értéken detektálható az izotópjelzés következtében.

Ehhez izotópjelölt ISTD-k szükségesek, amelyek 2015-ben még nem voltak elérhetők, ezért első körben mátrixhoz illesztett kalibrációt alkalmaztunk. 2018-ban azonban megjelentek a kereskedelmi forgalomban az Alternaria stabil izotópjelzett (13C vagy deutérium jelzett) ISTD-k (TEA-13C2, ALT-d6, AOH-d3, TEN-d3 és AME-d3), így lehetőség nyílt a módszer IDMS technikával történő újra validálására.

A JRC 2018 után az izotópjelölt ISTD-kel kiegészített módszer segítségével megismételte a laboratóriumon belüli és a laboratóriumok közötti validálást (5. táblázat). A koncepció azonos volt az első és a második validálás során is annyi változással, hogy a második eljárás során csak búzaminták szerepeltek a gabonaalapú minták között, illetve a paradicsomalapú minták paradicsompürék voltak. TEA esetén a HorRat értékek 0,40 és 0,66 között alakultak IDMS detektálással héjas mintákban, míg a hántolt mintában 0,53 lett az érték, ami lényegesen jobb, mint az ISTD nélküli értékek (4. táblázat). Az előzetes várakozásoknak megfelelően az izotóphigítás a laboratóriumok közötti reprodukálhatóságot nagymértékben javította. A validálás során az elvárt precizitást csak ISTD-kel lehetett elérni, ami az LC-MS mennyiségi vizsgálatok során gyakran előfordul. Ennek oka mindig a mátrixhatás kompenzációja.

5. táblázat. Alternaria toxinok és az izotópjelölt ISTD-k ionátmenetei ESI negatív ionizációval.

7. Dokumentáció

A validálás teljes dokumentációja 2020-ra készült el [12], a szabványtervezettel együtt. A draft szabvány bírálata és javítása hamarosan befejeződik, és várhatóan a 2021. év végén a CEN elfogadja a javasolt szabványt (a szabvány a cikk beküldése óta megjelent: CEN EN 17521:2021 Foodstuffs - Determination of Alternaria toxins in tomato, wheat and sunflower seeds by SPE clean-up and HPLC-MS/MS. A szerk.)

8. Eltérés a szabványmódszertől

Az egyes műszerforgalmazók LC-MS/MS készülékei érzékenység tekintetében jelentős eltéréseket mutathatnak. Ennek egyik fő oka az ionforrásban rejlik [11]. Míg a szabványban ESI (Electrospray Ion Source) ionforrás alkalmazása szerepel, addig a szakirodalomban alig lehet találni olyan applikációt, ahol a készülék ESI ionforrása elegendő hatékonyságot biztosított volna a kívánt kimutatás eléréséhez, így az atmoszférikus nyomású kémiai ionizáció (Atmospheric Pressure Chemical Ionisation – APCI) alkalmazása vált szükségessé [13]. Egy másik eshetőség, az, amikor a használt készülék olyan nagy érzékenységű, hogy nincs szükség szilárd fázisú tisztításra, dúsításra (Solid Phase Extraction – SPE), hanem a minta extraktumát közvetlenül injektálhatjuk a készülékbe („dilute-and-shoot”) [11], [14]. A szabvány lényege, hogy a benne leírt módszert minden laboratórium tudja azt alkalmazni, így elkerülhetetlen volt az SPE dúsítás alkalmazása az alacsony koncentrációs szint, illetve a hántolatlan napraforgómag minta komplexitása miatt. Amennyiben az első validálás sikeres, úgy valószínűleg mátrixhoz illesztett kalibrációt javasolna a szabvány.

Ugyanakkor az ISTD-k megjelenésével a későbbiek során a laboratóriumok egy csoportja inkább az IDMS használatát preferálná. Ebből a szempontból szerencsés, hogy a szabványban bevezették az IDMS-t, amely egyszerűbb és pontosabb, viszont az ISTD-k beszerzése költségesebb. ISTD hiányában standard addíciót (mint mennyiségi értékelést), is lehet alkalmazni a mátrixhatás megfelelő kompenzációjára, ez viszont időigényes, mert minden mintát minimum négyszer-ötször elő kell készíteni. Mégis vannak laboratóriumok, amelyek ezt a típusú értékelést alkalmazzák.

9. Köszönetnyilvánítás

Szeretnék köszönetet mondani Carlos Gonçalves-nek a szabványosítási projekt eredményes befejezéséért.

10. Referenciák

[1] A Bizottság 1881/2006/EK rendelete (2006. december 19.) az élelmiszerekben előforduló egyes szennyező anyagok felső határértékeinek meghatározásáról. Az Európai Unió Hivatalos Lapja, L 364/5. (Hozzáférés: 2021.04.12)

[2] EFSA, European Food Safety Authority, (2011): Scientific Opinion on the risks for public and animal health related to the presence of citrinin in food and feed, EFSA J. 10 p. 1-82. DOI

[3] CEN/TR 16059, Food analysis. Performance criteria for single laboratory validated methods of analysis for the determination of mycotoxins.

[4] Tölgyesi, Á., Stroka, J. (2014): Report on the development of a method for the determination of Alternaria toxins and citrinin in wheat, tomato juice and sunflower seeds by liquid chromatography – tandem mass spectrometry. JRC Technical report (Hozzáférés: 2021.02.24)

[5] Asam, S., Liu, Y., Konitzer, K., Rychlik, M. (2011): Development of a stable isotope dilution assay for tenuazonic acid, J. Agr. Food Chem. 59 p. 2980–2987. DOI

[6] Lau, BP-Y, Scott, P.M., Lewis, D.A., Kanhere, S.R., Cleroux, C., Roscoe, V.A. (2003): Liquid chromatography–mass spectrometry and liquid chromatography–tandem mass spectrometry of the Alternaria mycotoxins alternariol and alternariol monomethyl ether in fruit juices and beverages. J Chromatogr A. 998 p. 119–131. DOI

[7] Tölgyesi, Á., Stroka, J., Tamosiunas, V., Zwickel, T. (2015): Simultaneous analysis of Alternaria toxins and citrinin in tomato: an optimised method using liquid chromatography-tandem mass spectrometry, J. Food Addit. Contam. 32 p.1512–1522. DOI

[8] Tölgyesi, Á., Stroka, J. (2016): Collaborative study report: Determination of Alternaria toxins in cereals, tomato juice and sunflower seeds by liquid chromatography tandem mass spectrometry, JRC Technical Report (Hozzáférés: 2021.03.14)

[9] Practical guide to ISO 5725-2:1994 — Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results — Part 2: Basic method for the determination of repeatability and reproducibility of a standard measurement method. Geneva, Switzerland.

[10] Thompson, M., Ellison, S.L.R., and Wood, R. (2006): The International Harmonised Protocol for the Proficiency Testing of Analytical Chemistry Laboratories. Pure Appl. Chem. 78(1):145–196.

[11] Tölgyesi, Á. (2021): Gyakorlati példák a folyadékkromatográfiával kapcsolt hármas kvadrupol rendszerű tandem tömegspektrometria élelmiszer-, bio- és textilanalitikai alkalmazására, Kromatográfus különszám, Gen-lab Kft., Budapest, Magyarország (Hozzáférés: 2021.02.07)

[12] Gonçalves, C., Tölgyesi, Á., Bouten, K., Robouch, P., Emons, H., Stroka, J. (2021): Determination of Alternaria toxins in tomato, wheat and sunflower seeds by SPE and LC-MS/MS – a method validation through a collaborative trial, J. AOAC Inter. 1-15. DOI

[13] Tölgyesi, Á., Kozma, L., Sharma, V.K. (2020): Determination of Alternaria toxins in sunflower oil by liquid chromatography isotope dilution tandem mass spectrometry, Molecules 25, 1685. DOI

[14] Tölgyesi, Á., Farkas, F., Bálint, M., McDonald, T.J., Sharma, V.K (2021): A dilute and shoot strategy for determining Alternaria toxins in tomato-based samples and in different flours using LC-IDMS separation, Molecules 26, 1017. DOI

Tovább a cikk olvasásához


Különböző országokból származó termések tápanyagtartalmának meghatározása

Cikk letöltése PDF formátumban

Különböző országokból származó termések tápanyagtartalmának meghatározása

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2022/1-3-HUN

Érkezett: 2021. október – Elfogadva: 2022. január

Szerzők

1 Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Táplálkozástudományi Intézet
2 Debreceni Egyetem, Táplálkozás- és Élelmiszertudományi Doktori Iskola

Kulcsszavak

lencse, rizs, bab, tápanyagtartalom, ásványanyag-tartalom, kén-nitrogén

1. Összefoglalás

A Magyarországon kereskedelmi forgalomban kapható termések származási országuk tekintetében nagy változékonyságot mutatnak. Hipotézisünk szerint ez a sokféleség megmutatkozik a tápanyagtartalom mennyiségében is. Kísérleteink során különböző származási helyről érkező jázminrizs, lencse és szárazbab tápanyag- és ásványanyag-tartalmának meghatározását végeztük el, az eredményeket leíró statisztikai módszerekkel elemeztük.

Munkánk célja az volt, hogy a világ különböző országaiból származó alapanyagokból legyenek alapadataink, amelyeket összehasonlíthatunk a magyarországi alapadatokkal. Az eredmények értékelése során a makrotápanyagok trendszerű változását tapasztaltuk, a termények ásványanyag tartalma több esetben közepes vagy erős változékonyságú volt. Eredményeink alapján javasolható, hogy a szakértők gyakrabban újítsák meg az alapadatokat – tekintettel az egyre globalizált világra –, és vegyék figyelembe a termények származási ország szerinti változékonyságát.

2. Bevezetés

A Magyarországon kereskedelmi forgalomban kapható lencse-, rizs- és szárazbab-típusok nagy változékonyságot mutatnak a származási országuk tekintetében. Egy szupermarket polcairól öt kontinensről származó termék közül választhat a vásárló. Ez a változékonyság megjelenik a közétkeztetés számára beszállított nyersanyagok változékonyságában is. A megfelelő étlap tervezéséhez, amely akár speciális étkeztetési igényeket is kielégíthet – elengedhetetlen a kellő pontosságú tápanyagtartalom ismerete, amely kiterjed az ásványanyag-tartalomra is. Az élelmiszerek jelöléséncsak a főbb tápanyagokról kapható tájékoztatás, de az ásványanyag-tartalomról nem. A vizsgálat során a különböző származási helyről származó, és a magyarországi nagy-, valamint kiskereskedelmi forgalomban megjelenő termények tápanyag- és ásványanyag-tartalom meghatározását végeztük el.

3. A vizsgált termények általános jellemzése

3.1 Jázminrizs

A rizs (Orzyza sativa L.) az újkőkor óta ismert táplálék. Európába az ókori görögök, rómaiak, majd a mohamedán népek közvetítésével került [1]. Carl von Linné kategorizálta először a Species Plantarium-ban,1753-ban [2]. A jelenlegi rizstermelés földrajzi határa az 53o északi és a 40o déli szélességi fok között van. 2018-ban a világ összes rizstermése782 millió tonna volt. A legnagyobb rizstermelő országok: Kína 214,08 millió tonna/év, India 172,58 millió tonna/év és Indonézia 83 millió tonna/év megtermelt mennyiségével. A magyarországi rizstermesztés az1970-es években 55-68,5 ezer tonna/év, az1980-as években 30-47 ezer tonna/év, az1990-es évektől pedig átlagosan 10 ezertonna/év.[3]. A rizsszemek ezerszemtömege 12-54 g. A rizs minősége a profilindex alapján is jellemezhető. A paraméter a szem hosszúságát és szélességét jellemzi, ami alapján lehetkarcsú (3,0<), közepes (3,0-2,1), félgömbölyű (2,1-1,1) és kerek (1,0>). A rizs népszerű és értékes kultúrnövény, amelyet több mint 8000 fajtája is jól tükröz.

A fajták közül kiemelkedő a hosszúszemű jázminrizs, amely konyhakész állapotban puha és kellemes illatú. A Thaiföld északi és északkeleti termővidékein termelt jázminrizsnek (KDML105) kimagasló aromatartalma van [4], és a Khao Dow Mali 105 és a Kor Kho 15 fajtákból nemesítették [5]. Jellegzetessége, hogy egy évben csak egyszer, az esős évszakban terem. Ennek az a következménye, hogy egy időben érik be a termés, egy időben történik a betakarítás, és egy időben kerül a termés a piacra, ami nyomott kereskedelmi árat eredményez. A termelő választhat: eltárolja a terményét (ez költségeket eredményez), vagy azonnal értékesíti alacsonyabb haszonnal. A jázminrizs tápanyagtartalma eltér más rizsfajtáktól. AUS. Department of Agriculture, Agricultural Research Service, Food Data Central adatbázisa szerint energiatartalma 356 kcal, fehérjetartalma 6,67 g/100g zsírtartalma lényegében nulla, szénhidráttartalma pedig 80 g/100g [6]. Chee-HeeSe és munkatársai mérései szerint energiatartalma 349 kcal, fehérjetartama 6,98±0,16, szénhidráttartalma 79,6±0,30, míg zsírtartalma 0,26±0,07 g/100g [7]. Az Arkansasi Egyetem hallgatója Mils, és oktatója Wang 2020-ban kilencféle Thaiföldről származó, de az USA-ban nevelt fajtától származó mintát vizsgált. [8]

Tápanyagtartalom-mérési eredményeik az alábbiak voltak.

  • Fehérjetartalom (g/100g): 7,61±0,01; 7,65±0,01; 8,39±0,02; 10,89±0,15; 6,99±0,03; 7,87±01; 9,09±0,02; 6,87±0,00; 8,41±0,13;
  • Zsírtartalom (g/100g): 0,015±0,00; 0,19±0,00; 0,56±0,02; 0,54±0,01; 0,31±0,01; 0,43±0,01, 0,4±0,01; 0,26±0,01; 0,45±0,01;

Más szerzők által mért rizsfélék ásványi anyagtartalmát az 1. táblázat tartalmazza.

1. táblázat. Rizs ásványianyagtartalma különböző forrásokból (mg/kg)

3.2. Lencse

A lencse (Lens Culinaris Medik. SSP. Culinaris) az emberiség egyik legősibb kultúrnövénye. A kőkorszak idején már termesztették Közép-Európában [9]. A Bibliában, Mózes első könyvében is említést tesznek róla (Mózes 25:27-34), de stabil szénizotóp vizsgálatok bizonyították, hogy az ókori Egyiptomban is a táplálkozás fontos részét képezte [10]. Növénytani leírása Friedrich Kasimir Medikus, német fizikus és botanikus nevéhez fűződik -ben [11]. Jelenleg öt kontinensen, számos országban termesztik, többek között Magyarországon is. Az ENSZ Élelmezésügyi és Mezőgazdasági Világszervezete (UN FAO) adatai szerint 2012 és 2014 közt körülbelül 4,3 millió hektáron termesztették, a világ éves lencsetermelése5 millió tonna volt. 2017-ben a termőterületek nagysága már elérte a 6,5millió hektárt [12]. A világ legnagyobb lencsetermelői Kanada, India, az Amerikai Egyesült Államok, de Ausztrália is a feltörekvő országok között van. Európában a legnagyobb lencsetermelő országok Oroszország, Spanyolország és Franciaország. A világtermelés 40%-át Kanada termeli, India 22%-kala második, míg Törökország 8,1%-kal a harmadik a rangsorban.

A lencsének több változata ismert. Megkülönböztetjük a mag nagysága alapján: nagy, közepes és kis magvú, de a mag színváltozata alapján is: barna-, sárga-, vörös-, fekete- vagy zöldlencse. Egyes fajták kiemelkedő tápanyagtartalommal rendelkeznek. A Masooregy indiai nagyszemű vöröslencse-fajta. A pakisztáni Bahauddin Zakariya Egyetem által termesztett Masoor 85 fajta fehérjetartalma 30,41 g/100g, míg a NIAB Masoor fehérjetartalma 30,6 g/100g, ami kimagasló értéket jelent [13].

A hazánkban kereskedelmi forgalomba kerülő lencsetípusokata lencseszem mérete és színe szerint különböztetik meg.

Tápanyagtartalmát tekintve a lencse fehérjében gazdag kultúrnövény. Több szerző mérési eredményit összevetve fehérjetartalma változékonyságot mutat. Ganesan és Bajoun 2017-ben az Amerikai Egyesült Államok kormánya által üzemeltetett Department of Agriculture, Agricultural Research Service, Food Data Central adatbázisaiban végzett elektronikus adatgyűjtése alapján a lencse fehérjetartalma 24,44-25,71 g/100g [14]. A Rodler Imre által szerkesztett Új Tápanyagtáblázat (2005) alapján a lencse fehérjetartalma 26 g/100g, szénhidráttartalma 53 g/100g, zsírtartalma 1,9 g/100g [15].

2004-ben Wang és Daun több, véletlenszerűen választott nyugat-kanadai termelő által termesztett lencséből származó mintát vizsgált. Az általuk vizsgált nagyszemű barna lencseátlagos fehérjetartalma 27,3 g/100g, szénhidráttartalma 44 g/100g, zsírtartalma 1,2 g/100g, míg aközepes szemű barna lencse átlagos fehérjetartalma 25,9 g/100g, szénhidráttartalma 44,8 g/100g, zsírtartalma pedig 1,0 g/100g [16]. Más szerzők által mért lencse ásványianyag-tartalmát a 2. táblázat tartalmazza.

2. táblázat. A lencse ásványanyag tartalma (mg/100g)

3.3. Bab

A hüvelyesek közül az élelmiszeripar számára legfontosabb növények a Fabaceae családba tartoznak. Ezek a borsó, a bab, a lencse, a csillagfürt és a földimogyoró.

A bab (Phaseolus vulgaris L.) a pillangós virágúak családjába tartozik. Őshazájának Mexikó és Guatemala 500-1800 m tengerszint feletti területei tekinthetők, Európába az Újvilág felfedezése után került. A legrégebbi bableletek csaknem 10 000 évesek, és Peruból kerültek elő [17]. Nagy alakgazdagság jellemzi, fajon belül pedig több változata létezik. Virágai fejlett, kétoldali szimmetriával rendelkező zygomorf, jellegzetes pillangós szerkezetűek. Termésesok magból álló, oldalt lapított, vagy henger alakú hüvelytermés. A hüvelyekben a fajtától függően 4-8 mag található. A mag színe változatos.

Magyarországon kétféle fajt termesztenek: a közönséges babot, amely kerti bab néven is ismert (Phaseolus vulgaris L.), és a tűzbabot (Phaseolus coccineus L.). A világ babtermelése (Phaseolus vulgaris L.) 1961-ben 11,23 millió tonna, 2018-ban pedig 30,43 millió tonna volt, amely közel háromszoros mennyiséget jelent. 2018-ban világviszonylatban a legnagyobb babtermelő ország India 6,22 millió tonna megtermelt mennyiséggel, a második pedig Brazília 2,62 millió tonna terméssel. A Magyarországon megtermelt mennyiségaz elmúlt 50 évbenjelentősencsökkent: míg 1962-ben közel 31 ezer tonna volt az egy év alatt megtermelt mennyiség, addig ez a szám1990-re 3546 tonnára csökkent. A mélypont 2010-ben volt: évi 545 tonna. 2014-től napjainkig az átlagosan megtermelt mennyiség 1500-1700 tonna/év [3]. A babban megtalálható tápanyagok mennyisége függ az adott fajtától, az éghajlattól, a termőterülettől és a termesztéstechnológiától. A bab termése megfelelő körülmények között évekig tárolható károsodás nélkül [18].

Tápanyagtartalmát tekintve az érett bab legértékesebb alkotórésze a fehérje. A bab fehérjéit olyan értékes esszenciális aminosavak alkotják, mint például a lizin, a metionin, a cisztein és a triptofán.

Más szerzők által mért bab-minták ásványianyag-tartalmát az 3. táblázat tartalmazza.

3. táblázat. Bab tápanyag- és ásványianyag-tartalma különböző forrásokból (100 g-ra)

3.4. Kén-nitrogén arány

Az élelmiszerekkéntartalmátnem túl gyakran határozzák meg, pedig mennyisége a kéntartalmú aminosavak fontos jelzője. A kén a talajban szerves és szervetlen kötésben fordul elő. A talaj legfontosabb szulfidjai a FeS2 (pirit) és a FeS, legfontosabb szulfátjai pedig a gipsz (CaSO4·2H2O) és az anhidrit (CaSO4). A szerves kötött kén mennyisége egyenes aránybanváltozik, és szoros összefüggést mutat a talaj humusztartalmával: r=0,84. A talaj szerves kéntartalma talajtípusonként változó [31]: a csernozjom talajokon 75%, a podzolos talajokon kb. 50% a talaj összes szerves kéntartalma. A különböző talajtípusok kén utánpótlása függ a légszennyezettségtől és az ipari kénkibocsátástól is. Nagy-Britannia középső területein a légszennyezésből származó, levegőből kihulló kén mennyisége 1972 és 1974 közt elérte az 50 kg/év/ha mennyiséget [38]. A. Martin 1980-ban 20 évre visszamenő, több szerző által mért eredményeket hasonlított össze, melyben megállapította, hogy a levegőből kihulló kén mennyisége földrajzi területenként és évszakonként változó [39]. J. Archer 1988-ban a környezetből származó kén mennyiségét a kelet-angliai mezőgazdasági termőterületeken már általánosságként legalább a 30 kg-év/ha mennyiségnek kalkulálja több, az 1970-es években történt mérések alapján [36]. Az Egyesült Királyságban a kén-dioxid kibocsájtás az utóbbi 50 évben folyamatosan csökkent. A napjainkban kibocsájtott mennyiség az 1970-es években mért mennyiségek mintegy 3%-át teszik ki [40].

A növények általában a gyökérzeten keresztül, szulfát alakban veszik fel a kén nagyrészét vagy pedig a levelek sztómáin keresztül. A felvett szulfát redukálása több lépésben történik. Legelőször ATP-vel reagál adenozin-foszforil-szulfáttá (AFS), miközben szervetlen foszfát (Pan) hasad le az ATP-ről:

SO42- + ATP → APS + Pan

ATP segítségével az APS másodszor is foszfo-adenozin-foszforil-szulfáttá foszforizálódik. Az így megkötött szulfátot egy hidrogén atomot szállító enzim szulfittá redukálja, ami azután NADPH hatására egészen szulfid-S (S2-) -ig redukálódik tovább, amely szerinnel ciszteinné reagál [32].

A kén a növényben anorganikus és organikus alakban egyaránt előfordul. A két frakció közt nincs éles határ, a szulfát a növény S-tartaléka. Ha fokozzuk a kultúrnövények kén ellátását, akkor elsődlegesen a szervetlen kéntartalom növekszik, kisebb mértékben pedig a szervesen kötött forma. A növény a ként felvett szulfát alakjában tárolja, amit szükség szerint szerves formábaredukál. A növény először a szerves igényeit fedezi, csak ez után raktározza el a felvett ként [33]. A kén legnagyobb jelentősége, hogy a peptidek, fehérjék és lipidek alkotórésze, a kéntartalmú aminosavak építőeleme. A kénvegyületek közül mennyiségileg a cisztein és a metionin a számottevő. Ezek jelenléte a különböző élelmiszer és takarmány alapanyagokban elengedhetetlen. A kén specifikus szerepe az SH-csoportot tartalmazó enzimekben és koenzimekben jut kifejezésre. Az SH-csoportok a növényekben 90%-ban fehérjéhez köthetők. Kénhiány esetén a növény fehérjeszintézisében zavaroklépnek fel, növekszik az oldható nitrogénvegyületek mennyisége, csökken a fehérjetartalom [20]. Az elemek közötti kapcsolat statisztikai módszerekkel kimutatható. Kenyérbúzákon végzett vizsgálatok során r=0,73 (α=0.01) korrelációt mértek a kén- és nitrogéntartalom kapcsolatában. [21]. Lengyelországban több éven keresztül babon (Phaseolus vulgaris L.) végeztek vizsgálatokat, melyek során megfelelő kén-ellátottság mellett 13,6%-kal növelték a termény fehérjetartalmát [37]. Észak-Németországban repcén végzett vizsgálatok során megfelelő kénellátottság mellett 40%-kal növelték a növény N felvételét [34].

Mivel a szakirodalomban nem találtunk átfogó tanulmányokat az egyes termények összetételét illetően, fontosnak tartjuk, hogy a vizsgált élelmiszer-alapanyagokra is alapadatokat adjunk meg ebből az elemből is.

Anyag és módszer

4.1. Nyersanyagok

A mintákat 2020 decemberében véletlenszerű szubjektív kiválasztással vásároltuk különböző magyarországi kiskereskedelemi üzletekben. A kiválasztás szempontja az volt, hogy a minták származási országuk vagy forgalmazójuk szerint különbözzenek. Öt különböző forgalmazótól és származási országból választott hétféle barnalencse, négyféle forgalmazótól és három származási országból érkező négyféle jázminrizs, valamint négy forgalmazótól és három származási országból származó, négyféle fehérbab-mintát elemeztünk és határoztuk meg azok tápanyagtartalmát. Az eredmények összesítő táblázatait, a leíró statisztikai elemzéseket és az ábrákat Microsoft Excel-ben készítettük.

A vizsgált mintákat termény-jellemzőik alapján a 4. táblázatban soroltuk fel.

4. táblázat. A vizsgált minták és jellemzőik

4.2. A vizsgálat módszere

Az analitikai elemzést a Magyar Szabványügyi Testület (MSZT) és a Magyar Élelmiszerkönyv élelmiszeranalitikai iránymutatásai alapján végeztük a Debreceni Egyetem MÉK Műszerközpontjában. A vizsgálatok módszereit az 5. táblázat tartalmazza. A fehérjetartalom meghatározásához a mért nitrogén mennyiségét 6,25-tel szoroztuk.

5. táblázat. Vizsgálatok módszerei

Az induktív csatolású plazma atomemissziós spektrométer (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometry (ICP-OES)) egy kvantitatív elemanalitikai módszer, amelyhez a minták előkészítését a Debreceni Egyetem professzorai és oktatói által publikált tanulmány szerint végeztük [35].

4.3. Statisztikai módszer

A statisztikai elemzést leíróstatisztikai elemzéssel, a regresszió analízist pedig Microsoft Excel program segítségével végeztük.

5. Eredmények és értékelésük

5.1. Rizsminták eredményeiés értékelése

A rizsminták tápanyag vizsgálatának eredményeit a 6. táblázat, az adatok leíró statisztikai értékelését az 7. táblázat tartalmazza. Az ásványi anyagokra vonatkozó mérési eredményeket és azok statisztikai értékelését a 8. és 9. táblázatban foglaltuk össze. A mérési eredményeket pedig az 1. és 2. ábrán mutatjuk be.

6. táblázat. Rizsminták tápanyagtartalma
7. táblázat. Rizsminták tápanyagtartalma mérési eredményeinek statisztikai adatai
8. táblázat. Rizsminták ásványianyag-tartalma mérési eredményeinek statisztikai adatai (1. rész)

*Közepesen változékony

1. ábra. Rizsminták ásványianyag-tartalma mérési eredményeinek értékei (1. rész)
9. táblázat. Rizsminták ásványianyag-tartalma mérési eredményeinek statisztikai adatai (2. rész)

*Közepesen változékony / **Erősen változékony

2. ábra. Rizsminták ásványianyag-tartalma mérési eredményeinek értékei (2. rész)

A rizsminták fehérje- (6,47-7,04 m/m%), szénhidrát- (77,49-78,94 m/m%) és élelmi rost- (4,52-4,91 m/m%) tartalma homogén volt. A vizsgált minták esetében az ásványanyag-tartalom közepes vagy erős változékonyságot mutatott. A legnagyobb változékonyságot a Na- (CV%=27,19) és a Fe- (CV%=26,43) tartalom mérésekor tapasztaltuk. Említésre méltó, hogy a Na-tartalom a Kambodzsából származó minta esetében volt a legmagasabb, a thaiföldi minták esetében a legalacsonyabb, míg a Fe-tartalom a thaiföldi minták egyikében volt a legmagasabb, és a Kambodzsából, valamint másik, thaiföldi mintában volt a legalacsonyabb.

5.1.1. Kén-nitrogén arány

A rizsminták S/N egymáshoz viszonyított arányát a 10. táblázat tartalmazza.

10. táblázat. Kén és a nitrogén mennyisége és aránya

A táblázat ötödik sora a legalacsonyabb arányt (R2) veszi kiindulási alapul az ahhoz képest kimutatható százalékos eltérést tartalmazza.

A legszorosabb összefüggés az R2-es és az R4-es minta esetén tapasztalható; ezek származási országa Thaiföld, de az R1-es minta esetében is közeli a végsőérték. A legnagyobb eltérés az R3-as minta esetében tapasztalható, ennek származási országa Vietnám. Az összefüggés a termőföld, illetve a termesztési terület hasonló agrokémiai jellemzőire utal.

5.2. Lencseminták eredményei és értékelése

A lencseminták tápanyag vizsgálatának eredményeit a 11. táblázat, az adatok leíró statisztikai értékelését az 12. táblázat tartalmazza. Az ásványi anyagokra vonatkozó eredményeket és a statisztikai értékelését a 13. és 14. táblázatban foglaltuk össze, valamint a 3. és 4. ábrán mutatjuk be.

11. táblázat. Lencseminták tápanyagtartalma
12. táblázat. A lencse tápanyagtartalmának statisztikai értékelése
13. táblázat. A lencse ásványianyag-tartalma és a mérések statisztikai értékelése (1. rész)

*Közepesen változékony

3. ábra. Lencseminták mért ásványianyag-tartalma (1. rész)
14. táblázat. A lencse ásványianyag-tartalma és a mérések statisztikai értékelése (2. rész)

*Közepesen változékony

4. ábra. Lencseminták mért ásványianyag-tartalma és statisztikai elemzése (2. rész)

A vizsgált minták esetében az ásványianyag-tartalom tekintetében több érték közepes változékonyságot mutatott. A lencseminták fehérje- (19,91-24,05 m/m%), szénhidrát- (53,46-56,86 m/m%), és élelmi rost (18,76-20,14 m/m%) tartalma statisztikai szempontból homogénnek bizonyult, de százalékos értelemben összehasonlítva a legkisebb és a legnagyobb érték között 15%-os különbség adódotta fehérjetartalom mennyiségét tekintve. Ásványi anyagok közül a foszfor (CV%=13,3) és a réz (CV%=10,67) közepes változékonyságot mutatott. A többi ásványi anyag statisztikai értelemben homogén volt. Fontos megjegyezni, hogy a Mg, Mn, Na, S és Zn mennyisége statisztikai értelemben homogén, de az értékek a statisztikai tartomány felső részében helyezkednek el (CV%~10). A fehérje-, a szénhidrát- és az élelmi rost-tartalom egyaránt homogén volt.

A legmagasabb variációs koefficiense afoszfor mennyiségének volt. Ez a mennyiség az Oroszországból és a Lengyelországból származó minták esetében volt a legkevesebb, míg az Ukrajnában termesztett terményben a legmagasabb. Általánosságban a Kanadában és a Lengyelországban termesztett lencsék esetében tapasztalható a legmagasabb ásványi anyag mennyiség, az Oroszországban és az Ukrajnában termesztett lencsékben volt a legalacsonyabb. A lencse minták S/N egymáshoz viszonyított arányát a 15. táblázat tartalmazza.

15. táblázat. A lencse minták kén és a nitrogén aránya

A közepes szemű minták (L1, L2, L5, L6, L7) esetében az L1, L2 és L7 minta értéke áll a legközelebb egymáshoz. Ezek a minták Ukrajnából és Oroszországból származnak. Az L4 és az L5 minták esetében a termőterület azonos, de az L4 minta nagy szemű barna lencse, az L5 minta viszont közepes szemű lencse volt, amelynek értéke jól elkülönül a többi termőterület értékétől. Az L3 (Kanada) szintén nagy szemű minta volt, S/N aránya elkülönül a többi értéktől.

5.2.1. Kén-nitrogén arány regresszió analízise

A kén és nitrogén mennyiségének regresszió analízis vizsgálatát csak a lencse esetében végeztük el, tekintettel a nagyobb mennyiségű mintaelem számra. Regressziós statisztikai eredményeinket a 16. táblázat a korrelációt jellemző egyenest és az egyenes egyenletét az 5. ábra tartalmazza.

16. táblázat. A regresszióanalízis jellemző értékei a S-N értékek között (p=0,05)
5. ábra. A S és N korrelációját leíró jellemző egyenes és egyenlete

A kén- és a nitrogéntartalom közötti összefüggés búzavizsgálatok során is mérhető, a korreláció r=0,7515 [25], amely befolyásolja a cisztin mint gluténkomponens mennyiségét, ezáltal a késztermék minőségét [26].

5.3. Szárazbab minták eredményei

A babminták tápanyag vizsgálatának eredményeit a 17. táblázat, az adatok leíró statisztikai értékelését az 18. táblázat tartalmazza. Az ásványi anyagokra vonatkozó eredményeket a 19. és 20. táblázatban foglaltuk össze, és a 6. és 7. ábrában mutatjuk be.

17. táblázat. Bab tápanyagtartalma
18. táblázat. Bab tápanyagtartalmának statisztikai értékelése
19. táblázat. Bab ásványianyag tartalmának mérési eredményei és azok statisztikai értékelése (1. rész)

* Közepesen változékony / **Erősen változékony

6. ábra. Babminták ásványianyag-tartalma és statisztikai elemzése (1. rész)
20. táblázat. Bab ásványianyag tartalmának mérési eredményei és azok statisztikai értékelése (2. rész)

* Közepesen változékony / **Erősen változékony

7. ábra. Babminták ásványianyag-tartalma és statisztikai elemzése (2. rész)

A fehérbabminták fehérje- (18,8-19,96 m/m%), szénhidrát- (57,55-58,14 m/m%), és élelmi rost (23,27-24,33 m/m%)-tartalma statisztika szempontból homogén volt, de az ásványi anyag mennyiségének a vonatkozásában a magnézium kivételével az eredmények közepes és erős változékonyságot mutattak. Közepesen változékony volt a foszfor (CV%=16,67), a kén (CV%=15,55), a vas (CV%=14,84), a mangán (CV%=16,02) és a cink (CV%=19,26). Erősen változékony pedig a kalcium (CV%=27,41), a réz (CV%=21,44), a kálium (CV%=21,15) és a nátrium (CV%=22,44) mennyisége.

A legmagasabb ásványi anyagtartalmat a Magyarországon termesztett bab, míg a legalacsonyabbat az Etiópiában és az Ukrajnában termesztett bab esetében mértük.

5.4. A mért értékek összehasonlítása a referenciaértékekkel

A mért adatokat összevetettük a Rodler Imre által szerkesztett Új Tápanyagtáblázatban foglaltakkal [15]. A 21. táblázat a rizs, a 22. táblázat a lencse és 23. táblázat a bab tápanyag és ásványianyag-tartalmának százalékos különbséget mutatják.

21. táblázat: Rizsminták tápanyag és ásványianyag-tartalmának százalékos eltérése

*Nagyságrendekkel eltérő eredmények.

A réz, a vas és a mangán mennyisége nagyságrendekkel eltér a Tápanyagtáblázatban megadott értékektől (a 21. táblázatban téglavörös színnel kiemelt adatok). Miután az Új Tápanyagtáblázatban szereplő értékeket összevetettük az 1. táblázatban szereplő, más szerzők által mért eredményekkel (Cu=2,6-9,96 mg/kg, Fe=1,83-31,5 mg/kg és Mn=0,07-10,73 mg/kg) megállapíthatjuk, hogy az eltérés a nemzetközi irodalomban fellelhető eredményekhez képest is több nagyságrend mértékű. Az eltérések végett szükséges és javasoljuk az rendelkezésre álló alapadatok időszakos frissítését.

A minták esetében valamennyi minta fehérjetartalma kevesebb, a szénhidrátartalom tekintetében azonbanegy minta kivételévelmagasabbvolt, mint a referencia értékek [15]. Az ásványi anyagok tekintetében a kalcium mennyisége jelentősen magasabb, míg a kálium, magnézium, nátrium, foszfor és cink kevesebb volt, mint a referencia értékek [15].

22. táblázat. Lencseminták tápanyag és ásványianyag-tartalmának százalékos eltérése a referencia-értékektől [15].

A lencseminták esetében a fehérjetartalom jelentősen kevesebb, míg a szénhidráttartalom több volt. Az ásványi anyagok közül a kalcium, a réz és a vas mennyisége jelentősen több, míg a magnézium és nátrium mennyisége jelentősen kevesebb volt, mint a referencia-értékek [15].

23. táblázat. Babminták tápanyag és ásványianyag-tartalmának százalékos eltérése

A babminták fehérjetartalma átlagosan 13,1%-kal kevesebb volt, a szénhidráttartalma kis mértékben csökkent. Az ásványi anyagok közüla kalcium mennyisége jelentősen több, a vas, a magnézium, a cink és a foszfor mennyisége több, a mangán és a nátrium tartalma viszont kevesebb volt, mint a referencia értékek [15].

6. Összegzés, következtetés

Méréseink során a termények fehérjetartalma átlagosan kevesebb, szénhidráttartalmuk több volta megfelelő referencia-értékekhez képest [15]. A makrotápanyagok tekintetében a változás megegyezik más szerzők által végzett, a Föld légköri változásával összefüggő, termések tápanyagtartalom változásával [22, 23, 24]. Több ásványi anyag tekintetében erős változatosságot mértünk.

Méréseink alapján elfogadtuk hipotézisünket, miszerint a termények jelentős, származási ország szerinti diverzitása megmutatkozik a tápanyagtartalom mennyiségében. Lencse esetében a S és a N mennyisége közötti korrelációt mértünk (r=0,88). A tapasztalt S/N arányok közel azonosak voltak országok, illetve szomszédos országok tekintetében, és különbözők az eltérő termőterületről származó minták esetében. Méréseink eredményét az Új Tápanyagtáblázat szereplő adatokkal összevetve nagyságrendbeli eltéréseket tapasztaltunk [15].

Munkánk alapján javasoljuk a tápanyag- és ásványi anyagtartalom változatosságának figyelembevételét. Az alapanyagok megfelelő mértékű tápanyagismerete elengedhetetlen a pontos étlaptervezés során. Nagy fizikai és/vagy pszichikai megterheléssel járó munkavégzés vagy foglalkozást űzők (például a rendvédelmi vagy a fegyveres erők kötelékében dolgozók) részére a megfelelő tápanyag biztosításának nagy, akár stratégiai jelentősége is leheta rövid és a hosszútávú feladatvégzés, vagy a hosszútávú egészségmegőrzés és rendelkezésreállás során. Ezen igénybevételekhez szükséges tápanyagok biztosíthatók természetes táplálkozással, de feltétel a pontos adatok ismerete és rendelkezésre állása is.

Javasoljuk a származási hely szerinti tápanyagváltozások figyelembevételét már az alapanyag beszerzési eljárások tervezése és lebonyolítása során is.

7. Irodalom

[1] Tanács L. (2003): Élelmiszeripari nyersanyag és áruismeret, ISBN: 963 482 612 1, Szegedi Tudományegyetem, Szegedi Élelmiszeripari Főiskolai kar. pp. 41-45.

[2] Linneaei, C. (1753): Species Plantarum. p. 333.

[3] Food and Agriculture Organization of the United Nations (2020).

[4] Yoshihashi, T., Nguyen, T., T., H., Kabaki, N. (2004): Area Dependency of 2-Acetyl-1-Pyrroline Content, Aromatic Rice Variety, Khao Dawk Mali 105. Food Technology 38 (2) pp.105-109. DOI

[5] Pitiphunpong, S., Champangern, S., Suwannaporn, P. (2011): The Jasmine Rice (KDML 105 Variety) Adulteration Detection Using Physico-Chemical Properties. Chiang Mai Journal of Science 38 (1) pp.105-115.

[6] US Department of Agriculture, Agricultural research Service (2019): Food Data Center Search Results. FDC ID: 1827323.

[7] Se C-H., Chuah, K., A., Mishra, A., Wickneswari, R., Karupaiah, T. (2016): Evaluating Crossbred Red Rice Variants for Postprandial Glucometabolic Responses: A Comparison with Commercial Varieties. Nutrients 8 (5) p. 308. DOI

[8] Mills, A. K., Wang, Y-J. (2020): Characterization of jasmine rice cultivars grown in the United States. Discovery, The Student Journal of Dale Bumpers College of Agricultural, Food and Life Sciences 21 (1) pp. 59-68.

[9] Borsos J., Pusztai P., Radics L., Szemán L., Tomposné L. V., (1994): Szántóföldi növénytermesztéstan, Kertészeti és Élelmiszeripari Egyetem, Kertészeti Kar, Budapest.

[10] Touzeau, A., Amiot, R., Blichert-Toft, J., Flandrois, J-P., Fourel, F., Grossi, V., Martineau, F., Richardin, P., Lécuyer, C. (2014): Diet of ancient Egyptians inferred from stable isotope systematics Journal of Archeological Science 46 pp.114-124. DOI

[11] Medikus, F., K. (1787): Vorlesungender Churpfälzischenphysicalisch-ökonomischen Gesellschaft. 2. Bd., p. 361.

[12] Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), (2019): The Global Economy of Pulses, Rome.

[13] Zia-Ul-Haq, M., Ahmad, S., Aslam, Shad, M., Iqbal, S., Qayum, M., Ahmad, A., Luthria D., L, Amarowicz R. (2011): Compositional studies of lentil (Lens culinaris Medik.) cultivars commonly grown in Pakistan. Pakistan Journal of Botany 43 (3) pp. 1563-1567.

[14] Ganesan, K., Xu., B.: (2017): Polyphenol-Rich Lentils and Their Healt Promoting Effects. International Journal of Molecular Sciences 18 (11) p. 2390. DOI

[15] Rodler I. (2005): Új tápanyagtáblázat, ISBN:963-226-009-0 Medicina Könyvkiadó Rt. Budapest pp.251-258.

[16] Wang, N., Daun, J., K. (2005): Effects of variety and crude protein content on nutrients and anti-nutrients in lentils (Lens culinaris). Food Chemistry 95 (3) pp. 493–502. DOI

[17] Gentry, H., S. (1969): Origin of the common bean, Phaseolus vulgaris. Economic Botany 23 pp. 55-69. DOI

[18] Tanács L. (2003): Élelmiszeripari nyersanyag- és áruismeret, 74-78.

[19] U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service (2016): Food Data Central Search Results. FDC ID: 747441.

[20] Loch J., Nosticzius Á. (2004): Agrokémia és növényvédelmi kémia, Mezőgazda kiadó.

[21] Liu, Y., Ohm, J-B., Harelend, G., Wiersma, J., Kaiser, D. (2011): Sulfur, Protein Size Distribution, and Free Amino Acids in Flour Mill Streams and Their Relationship to Dough Rheology and BreadmakingTraits. Cereal Chemistry 88 (2) pp. 109–116. DOI: DOI

[22] Myers, S., Zanobetti, A., Kloog, I., Huybers, P., Leakey, A., Bloom, A., Carlisle, E., Dietterich, L., Fitzgerald, G., Hasegawa, T., Holbrook, N., Nelson, R., Ottman, M., Raboy, V., Sakai, H., Sartor, K., Schwartz, J., Seneweera, S., Tausz, M., Usui, Y. (2014): Increasing CO2 threatens human nutrition. Nature 510 (7503) pp. 139-142. DOI

[23] Zhu, C., Kobayashi, K., Loladze, I., Zhu, J., Jiang, Q., Xu, X., Liu, G., Seneweera, S., Ebi, K., L., Drewnowski, A., Fukagawa ,N.. K., Ziska, L.. H. (2018): Carbon dioxide (CO2) levels this century will alter the protein, micronutrients, and vitamin content of rice grains with potential health consequences for the poorest rice-dependent countries. Science Advances 4 (5) p. 1012. DOI

[24] Dong, J., Gruda, N., Lam, S.. K., Li, X., Duan, Z. (2018): Effects of Elevated CO2 on Nutritional Quality of Vegetables: A Review. Frontiers in Plant Science 9 (924). DOI: DOI

[25] Győri Z. (2005): Sulphur content of winter wheat grain in long term field experiments. Communications in Soil Science and Plant Analysis 36 (1-3) pp. 373-382. DOI: DOI

[26] Moss, H., J., Wrigley, C., W., Macrithie, F., Randall, P., J. (1981): Sulphur and nitrogen fertilizer effects on wheat. II. Influence on grain quality. Australian Journal of Agricultural Research 32 (2) 213–226. DOI

[27] Verma, D., K., Srivastav P., P. (2017): Proximate Composition, Mineral Content and Fatty Acids Analyses of Aromatic and Non-Aromatic Indian Rice. Science Direct, Rice Science 24 (1): pp. 21-31. DOI

[28] Jiang, S., L., Wu, J., G., Thang, N., B., Feng, Y., Yang, X., E., Shi, C., H. (2008): Genotypic variation of mineral elements contents in rice (Oryza sativa L.). European Food Research and Technology  228 pp. 115-122. DOI

[29] Vunain, E., Chirambo, F., Sajidu, S., Mguntha, T., T. (2020): Proximate Composition, Mineral Composition and Phytic Acid in Three Common Malawian White Rice Grains. Malawi Journal of Science and Technology 12 (1).

[30] Timoracká, M., Vollmannová, A., Ismael, D., S. (2011): Minerals, Trace Elements And Flavonoids Content In White And Coloured Kidney. Potravinarstvo 5 (1 ). DOI

[31] Grunwaldt, H., S. (1961): Untersuchungen zum Schwefelhaushaltschleswig-holsteinischer Böden. Diss. d Landw. Fakultätder Christian-Albrechts-Universität Kiel.

[32] Kylin, A. (2006): The effect of light, carbon dioxide, and nitrogen nutrition on the incorporation of S from external sulphate into different S-contaning fractions in Scenedesmus, with special reference to lipid S. PhysiologiaPlantarum 19 (4) pp.883-887 DOI

[33] Saalbach, E., Kessen, G., Judel, G., K. (1961): Über den Einfluß von Schwefel auf den Ertag und die Eiweißqualtät von Futterpflanzen. Z. Pflanzenernähr Düng budenkunde 93 (17). DOI

[34] Schnug, E., Haneklaus, S., and Murphy, D. (1993): Impact of sulphur fertilization on fertilizer nitrogen efficiency. Sulphur in Agriculture; The Sulphur Institute Washington, DC; 16,. pp.31–34.

[35] Kovács B., Győri Z., Prokisch,J., and Daniel, P. (1996): A study of plant sample preparation and inductively coupled plasma atomic emission spectrometry parameters. Communications in Soil Science and Plant Analysis 27 (3–4). pp.207–215. DOI

[36] Archer, J. (1988): Crop Nutrition and Fertilizer Use; Farming Press Ltd., Ipswich, pp.57-64.

[37] Głowacka, A., Gruszecki, T., Szostak, B., Michałek, S. (2019): The Response of Common Bean to Sulphur and Molybdenum Fertilization, International Journal of Agronomy 2019 Article ID 3830712, 8. DOI

[38] OECD (1977). The OECD programme on long range transport of air pollutants. Paris, OECD.

[39] Martin, A. (1980): Sulphur in air and deposited from air and rain over Great Britain and Ireland, Environmental Pollution (Series B) I pp.177-193

[40] Department for Enviroment Food & Rural Affairs (United Kingdom) (2020): Emissions of air pollutants in the UK – Sulphur dioxide (SO2) (Hozzáférés 2021. 09. 10.)

Tovább a cikk olvasásához


Mézek és virágporok beltartalmi összetételének és színjellemzőinek vizsgálata

Cikk letöltése PDF formátumban

Mézek és virágporok beltartalmi összetételének és színjellemzőinek vizsgálata

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2022/1-4-HUN

Érkezett: 2021. december – Elfogadva: 2022. február

Szerzők

1 Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Élelmiszertudományi és Technológiai Intézet

Kulcsszavak

méz, virágpor, beltartalmi összetétel, botanikai eredet, nedvességtartalom, cukortartalom, hamutartalom, aminosav-összetétel, HMF, színjellemzők

1. Összefoglalás

Tápértékének, élettani hatásainak és egyedi aromájának köszönhetően a méz széles körben fogyasztott, édesítésre használt élelmiszerünk. A mézek összetételére és vizsgálatára vonatkozóan számos szabályozás létezik, amelyek közül hazánkban a Magyar Élelmiszerkönyv előírása és irányelvei a mérvadók. Tanulmányunkban hazai és külföldi mézek színjellemzőit és beltartalmi összetételét vizsgáltuk. Szándékunk volt áttekinteni a hazánkban forgalmazott, különböző eredetű mézek fizikai és kémiai jellemzőit. Érdekességképpen egy külföldön, piaci forgalomból beszerzett mézet is megvizsgáltunk. A virágpor kevésbé széles körben fogyasztott méhészeti termék, leginkább az egészségtudatos fogyasztók által ismert étrend-kiegészítő. Összetételét illetően is jóval kevesebb ismeret áll rendelkezésre, mint a méz esetén. Munkánkkal ezt a hiányt szeretnénk pótolni. Ezen túlmenően ismertetjük néhány, hazánkban is előforduló növényfajról származó virágpor beltartalmi összetételét és színjellemzőit.

2. Bevezetés

A méz az egyik legősibb táplálékunk, amely ma is közkedvelt édesítőszer a világ minden táján. A Magyar Élelmiszerkönyv definíciója szerint „A méz az Apis mellifera méhek által a növényi nektárból vagy élő növényi részek nedvéből, illetve növényi nedveket szívó rovarok által az élő növényi részek kiválasztott anyagából gyűjtött természetes édes anyag, amelyet a méhek begyűjtenek, saját anyagaik hozzáadásával átalakítanak, raktároznak, dehidratálnak, és lépekben érlelnek” [1]. Energiatartalmát a könnyen felszívódó szénhidrátok adják, de számos más tápanyagot, például ásványi anyagokat, fenolos vegyületeket és aminosavakat is tartalmaz. Természetes aromaanyagainak köszönhetően a méz kellemes érzékszervi tulajdonságokkal rendelkezik, így a mézek magas élvezeti értékkel jellemezhetők [2]. A mézet gyógyászati célra is használják, elsősorban gyulladáscsökkentő és antibakteriális hatásainak köszönhetően [3].

A virágporcsomó egy kevéssé közismert méhészeti termék, amely iránt növekvő érdeklődés mutatkozik, elsősorban az egészségtudatos fogyasztók körében. A virágporcsomó úgy jön létre, hogy a méhek a testükre tapadt pollent nektárral és mirigyváladékukkal nedvesítik, majd gömbszerű pelletté tömörítik, és a hátsó lábukon lévő „kosaraikban” a kaptárba szállítják. Ezt a terméket a méhész a kaptár bejárata elé szerelt, perforációkkal ellátott eszközzel tudja begyűjteni [4]. A termék tartósítása általában szárítással vagy fagyasztással történik. A virágpor viszonylag magas koncentrációban tartalmaz a szervezet számára esszenciális tápanyagokat, ezért étrend-kiegészítőként [5] és funkcionális élelmiszer alapanyagként [6] is alkalmazható. Kutatások alapján a virágpor immunstimuláló és antioxidáns hatásokkal rendelkezik, így fontos szerepet tölt be az apiterápiában [3]. A méhészeti termékek (méz, pollen, méhkenyér, propolisz, viasz) iránti kereslet növekedésével párhuzamosan a mézzel kapcsolatos tudományos kutatások száma is fokozódott. A 90-es évek óta exponenciálisan emelkedett a mézzel és pollenekkel foglalkozó kutatások száma [7]. A méhészeti termékek élelmiszer-biztonsági szempontból a kutatások fókuszába kerültek, hiszen számos kockázati tényező jelenhet meg bennük, többek között peszticidek, toxikus fémek, penészek, mikotoxinok, pirrolizidin alkaloidok, allergének, génmódosított szervezetek stb. A pollenek élelmiszer-biztonsági kockázatait részletesen Végh és munkatársai mutatják be összefoglaló cikkükben [8].

Hazánkban hagyománya van a méhészkedésnek, ugyanis a Kárpát-medence éghajlati és táji adottságai kiváló minőségű mézek termelését teszik lehetővé. A méhek több mint 800 növényfajt látogatnak, amelyek közül több fajtaméz előállításra is alkalmas [9]. A hazai mézpiac két fő terméke a vegyes virágméz és az akácméz. Ez utóbbit hungarikumként tartjuk számon, mivel Magyarországon nagy kiterjedésű akácerdők találhatók, az akácméz pedig belföldön és külföldön egyaránt keresett, magas minőségű termék [10]. A repce- és napraforgóméz termelése országszerte elterjedt, de a magyar méhészek kisebb mennyiségben egyéb fajtamézeket, például gesztenye-, hárs-, facélia-, galagonya, aranyvessző-, levendula-, hajdina- és selyemfűmézet is előállítanak. A mézen kívül egyéb méhészeti termékek is színesítik a méhészek termékkínálatát, amelyek közül a virágporcsomó az egyik legnépszerűbb.

Mucha és munkatársai az export-import adatok vizsgálatával igazolták, hogy méztermelés vonatkozásában Magyarország komparatív előnnyel rendelkezik az Európai Unión belül [11]. Az EU összes méztermelésének számottevő része hazánkból származik, ami a környezeti adottságok mellett annak köszönhető, hogy a Kárpát-medencében viszonylag nagy a méhsűrűség. A méhcsaládok száma folyamatos növekedést mutat, amely a Nemzeti Méhészeti Programok hatékonyságát is jelzi. Mindezek ellenére komoly kihívást jelent az ágazat számára, hogy a magyar méz az árversenyben alulmarad a világpiaci versenytársakkal, elsősorban az alacsonyabb minőségű, Kínából származó mézekkel szemben [11, 12]. Oravecz és Kovács fogyasztókkal végzett mélyinterjúi alapján a magyar mézvásárlók két jól elkülöníthető csoportra oszthatók az alapján, hogy honnan szerzik be a terméket: egyes fogyasztók kizárólag őstermelőktől vásárolnak, míg mások a könnyen beszerezhető, olcsóbb termékeket keresik online vagy az üzletek polcain [13]. A megkérdezett fogyasztók többsége szerint a magyar eredetű termelői mézek nemcsak megbízhatóbbak, hanem jobb ízűek és egészségesebbek is az import mézeknél.

A mézek minőségének szabályozásával a Magyar Élelmiszerkönyv (Codex Alimentarius Hungaricus) foglalkozik: az 1-3-2001/110 számú előírása a mézek definícióit és összetételi követelményeit, a 2-100 számú irányelv a megkülönböztető minőségi jelöléssel ellátott mézfélékkel kapcsolatos követelményeket és jellemzőket, a 3-2-2009/1 számú irányelv pedig a méz mintavételi és vizsgálati módszereit tartalmazza [1, 14, 15]. A Magyar Élelmiszerkönyv nem tér ki az egyéb méhészeti termékek minőségi követelményeire. A virágporcsomókkal kapcsolatban jelenleg nemzetközi szinten sincs érvényben specifikus szabályozás, azonban a Nemzetközi Szabványügyi Szervezet, Élelmezési Termékek Műszaki Bizottság, Méhészeti Termékek Albizottságának egyik munkacsoportja (ISO/TC34/SC19/WG 3) 2018-ban megkezdte a termék szabványosítását [16].

A mézek és virágporok tápértékét, valamint az érzékszervi tulajdonságaikat elsősorban a botanikai eredet határozza meg, de a földrajzi származás, a gyűjtőhely éghajlati viszonyai, a terméket előállító méhfaj, valamint a termékfeldolgozás és tárolás körülményei is befolyásolják [2, 3, 5, 9, 17]. Kutatásunkban különböző növényi eredetű, hazai és külföldi származású mézeket hasonlítunk össze nedvesség-, redukáló cukor-, hamu-, szabad aminosav- és hidroxi-metil-furfurol (HMF)-tartalmuk, valamint pH értékük alapján. Munkánk a hazai flórára jellemző növényekről származó virágporcsomók makrotápanyag-összetételének vizsgálatára is kiterjed. Vizsgálatot végeztünk továbbá a méz- és pollenminták színére vonatkozóan, ugyanis ez a tulajdonság rendkívül fontos szerepet játszik az élelmiszerek fogyasztói megítélésében és a vásárlói döntésekben [6, 18].

3. Anyagok és módszerek

3.1 A vizsgált minták

A kutatásba bevont termékek között nyolc hazai, valamint nyolc külföldről származó méz szerepelt. A hazai mézek nektárforrásaként megjelölt növények az akác, hárs, gesztenye, aranyvessző, repce és facélia voltak, továbbá egy erdei (mézharmat) mézet és egy vegyes virágmézet is bevontunk a vizsgálatokba. A külföldi minták között olyan, hazánkban mézkülönlegességnek számító termékek szerepeltek, mint a kakukkfű- (Spanyolország), vadlevendula- (Portugália), koriander- (Bulgária), hajdina- (EU), vörösfenyő- (Csehország), kávévirág- (Guatemala) és narancsvirágméz (Mexikó), illetve egy Ghánából származó vegyes virágméz. Ezeket a termékeket egy budapesti szaküzletben vásároltuk, míg a ghánai vegyes virágmézet a származási országban, piaci forgalomból szereztük be. A kutatás során felhasznált virágporcsomókat hazai méhészektől illetve üzletekből vásároltuk. A termékeket 38±2 °C-on szárítottuk 20 órán át, majd szín alapján történő válogatással tíz almintát hoztunk létre, amelyek botanikai összetételét is meghatároztuk. A méz- és pollenmintákat szobahőmérsékleten (20±2 °C), sötét helyen tároltuk.

3.2 Alkalmazott módszerek

A mézek nedvességtartalmának meghatározásához Abbe refraktométert alkalmaztunk [19]. A redukáló cukortartalom vizsgálata a Schoorl-Regenbogen módszerrel [20], a hamutartalom meghatározása pedig hamvasztással [21] történt. A szabad aminosav-tartalom meghatározását INGOS AAA 400 típusú aminosav analizátorral végeztük. A HMF-tartalmat White módszerrel mértük [22, 23]. A mézek pH értékének meghatározásához Radelkis univerzális pH mérő eszközt (OP-204/1) alkalmaztunk [24]. A virágporcsomók botanikai eredetének meghatározása mikroszkópos pollen-analízissel történt. A minták nedvességtartalmát vákuum szárításos módszerrel vizsgáltuk [25]. A fehérjetartalom meghatározásához a klasszikus Kjeldahl-módszert alkalmaztuk. A nyerszsírtartalom vizsgálata Soxhlet extrakcióval történt [25]. A hamutartalmat hamvasztással határoztuk meg [26], a szénhidráttartalom kiszámításához pedig a következő képletet alkalmaztuk:

Szénhidrát(%) = 100 - Nedvesség(%) - Fehérje(%) - Nyerszsír(%) - Hamu(%)

A mézek és virágporok színjellemzőinek vizsgálata Minolta CR-100 készülékkel történt. Az eredményeket a CIE-Lab színingertér koordinátáival fejeztük ki, ahol az „L” a világossági tényező, az „a*” a vörös-zöld színezetre, a „b*” pedig a kék-sárga színezetre jellemző érték. Minden vizsgálat esetén három párhuzamos mérést végeztünk.

4. Eredmények és értékelésük

4.1 A mézek vizsgálati eredményei

4.1.1. Nedvességtartalom

A nedvességtartalom az egyik legalapvetőbb, a mézek minőségét meghatározó paraméter, amely hatással van a termék viszkozitására, színére, ízére, kristályosodására, továbbá az eltarthatóságát is jelentősen befolyásolja. A mézek nedvességtartalma általában 15 és 21% között alakul a forrásnövény fajájától, a kaptárban lejátszódó dehidratációs folyamatoktól, valamint a méz feldolgozásának és tárolásának módjától függően [17]. A száraz, meleg környezetben előállított mézek általában alacsonyabb nedvességtartalommal rendelkeznek, mint azok, amelyek hűvös, párás éghajlatú országokból származnak [27]. A Magyar Élelmiszerkönyv 1-3-2001/110 számú előírása szerint a mézek víztartalma nem haladhatja meg a 20%-ot [1].

Az általunk vizsgált mézminták nedvességtartalma 17,5 és 21,8% között alakult (1. ábra). A Magyarországról származó termékek közül a repceméz és a vegyes virágméz, a külföldi mézek közül pedig a hajdinaméz nedvességtartalma meghaladta a hazánkban érvényes határértéket. Czipa és munkatársai szerint a megengedettnél magasabb nedvességtartalom arra utal, hogy a méhek az erőteljes hordás miatt nem tudták a mézet megfelelően besűríteni, így ezek a mézek éretlennek tekinthetők [28]. Mindazonáltal a mézek vízfelvevő képességét a botanikai eredet is befolyásolja, így például a hajdinaméz magas nedvességtartalma erre is visszavezethető.

1. ábra. A mézminták nedvességtartalma
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.1.2. Redukáló cukortartalom

A méz szárazanyag-tartalmának hozzávetőlegesen 95%-át szénhidrátok adják, amelyek közül az egyszerű redukáló cukrok kimagasló koncentrációban vannak jelen: a fruktóz a mézek tömegének 32-44%-át, a glükóz pedig a 23-38%-át teszi ki [29]. A mézben jelenlévő fruktóz és glükóz a nektár szacharóztartalmából keletkezik, a méhek által termelt invertáz enzim működése révén [2, 9]. A Magyar Élelmiszerkönyv szerint a virágmézeknek legalább 60%-os, az erdei (mézharmat) mézeknek pedig legalább 45%-os fruktóz- és glükóztartalommal kell rendelkezniük [1]. Kisebb mennyiségben különböző diszacharidok, oligoszacharidok, valamint poliszacharidok is jelen lehetnek a termékekben. Az alacsonyabb redukáló cukor-, illetve magasabb szacharóztartalom lehet növényi sajátosság, de utalhat a méz éretlenségére vagy a méhek cukorszirupos etetésére is [28, 29].

Az általunk vizsgált minták redukáló cukortartalma 64,50 és 75,25 % között alakult (2. ábra). A külföldi minták átlagosan 3%-kal több redukáló cukrot tartalmaztak, mint a magyar mézek. A legmagasabb értéket a vadlevendulaméz, a legalacsonyabbat pedig az erdei (mézharmat) méz esetén kaptuk. Szakirodalmi adatok szerint a mézharmatmézek sajátossága, hogy a virágok nektárjából készült mézeknél magasabb arányban tartalmaznak összetett cukrokat, elsősorban raffinózt és melezitózt [30].

2. ábra. A mézminták redukáló cukortartalma
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.1.3. Hamutartalom

Szakirodalmi adatok szerint a nektár eredetű mézek hamutartalma általában 0,02 - 0,3% között alakul, míg az erdei (mézharmat) mézek 1% körüli koncentrációban tartalmaznak szervetlen anyagokat [29]. Az ásványi anyagok mennyisége függ a méz földrajzi és botanikai eredetétől, a talaj összetételétől, valamint a forrásnövény környezetében történő szennyezés mértékétől, így a mézet környezeti bioindikátornak is tekinthetjük [31]. Kutatások alapján a sötét színű mézek hamutartalma általában magasabb, mint a világos mézeké [17, 32]. Eredményeink (3. ábra) a szakirodalmi adatokkal összhangban azt mutatták, hogy az erdei méz kimagasló mennyiségű (0,97%) ásványi anyagot tartalmaz. A nektár eredetű mézek közül a vörösfenyő, az aranyvessző és a hárs 0,3% feletti hamutartalommal rendelkezett. Az akác-, repce-, facélia-, ghánai vegyes virág-, kakukkfű- és narancsvirágmézek pedig viszonylag alacsony, 0,1% alatti mennyiségben tartalmaztak szervetlen anyagokat. A termékek színe és hamutartalma között nem figyeltünk meg szoros összefüggést. A legmagasabb hamutartalommal rendelkező erdei-, vörösfenyő- és aranyvesszőmézek sötét színűek voltak, azonban a hárs- és gesztenyemézek magas ásványi anyag tartalmuk ellenére világos színnel jellemezhetők. A hajdina- és a ghánai vegyes virágméz pedig nagyon sötét színnel és alacsony hamutartalommal rendelkezett.

3. ábra. A mézminták hamutartalma
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.1.4. Aminosav-összetétel

A mézek aminosav tartalmának egy része a nektárból, illetve a pollenből származik, amelynek megfelelően az aminosav-összetétel a botanikai eredet jelzője lehet [29, 33, 34]. Mindazonáltal a méhek kiválasztó folyamatainak eredményeképpen is kerülnek a mézbe szabad aminosavak, ez pedig növeli az azonos forrásnövényről származó mézek aminosavtartalmának variabilitását [35]. A nektár, ezáltal a méz aminosav-összetételét az is befolyásolja, hogy az év melyik szakaszában gyűjtik azt a méhek: tavasszal, amikor a fák rügyeznek és ősszel, a levelek színének változásakor az aminosavak és a nitrogéntartalmú vegyületek koncentrációja a floémben jelentősen megnő [36]. Az azonos fajta mézek aminosavtartalmának változatosságát növeli az is, hogy mennyiségük a tárolás folyamán [37], valamint hőkezelés hatására [38] csökkenést mutat.

A legtöbb aminosav a mézben kötött formában van jelen. A szabad aminosavtartalom hozzávetőlegesen az összes aminosav egyötödét képezi [29]. A jelenlévő aminosavak 50-85%-át a prolin teszi ki, amelynek mennyisége a bomlás miatt a tárolás során folyamatosan csökken, így az a méz öregedésének is indikátora lehet [39]. A prolin egy része a méhek szervezetében zajló kiválasztó folyamatok kapcsán kerül a mézbe [9], másik része pedig növényi eredetű, ugyanis mind a nektár [40], mind a pollen [5] magas prolintartalommal rendelkezik. Mennyiségére egyértelmű szabályozás hazánkban nincs, így általában a Németországban érvényben lévő 180 mg/kg-os minimális határértéket veszik alapul [39].

Az általunk vizsgált mézekben a szabad aminosavak koncentrációja átlagosan 663,3 mg/kg volt. A külföldi mézek valamelyest magasabb átlagos aminosavtartalommal (787,6 mg/kg) rendelkeztek, mint a Magyarországról származó termékek (539,0 mg/kg). A koriander-, vadlevendula- és aranyvesszőmézben a szabad aminosavak koncentrációja meghaladta az 1000 mg/kg-ot, míg az akácmézből csupán 162,2 mg/kg értéket mutattunk ki (1. táblázat). Kutatások szerint az akácmézekre általánosan jellemző, hogy viszonylag alacsony aminosav-tartalommal rendelkeznek [33, 41]. Az aranyvesszőméz magas aminosavtartalma visszavezethető arra, hogy a növény virágzási ideje augusztustól akár október végéig is tarthat.

A prolin mennyisége minden mintában kiemelkedően magas volt. A legtöbb méz ezen kívül viszonylag nagy aszparaginsav, glutaminsav, aszparagin, glutamin és fenil-alanin tartalommal rendelkezett. Egyes minták esetén viszonylag jelentős szerin, alanin, valin és tirozin tartalom figyelhető meg. A hajdinaméz rendkívül magas metionin, treonin, illetve valin tartalommal rendelkezett, a vadlevendulamézben pedig a fenil-alanin, tirozin és arginin mennyisége volt kimagasló.

1. táblázat. A mézminták szabad aminosav-összetétele

*Vegyes virágméz, Magyarország
** Vegyes virágméz, Ghána

A 4. ábra a prolin arányát mutatja az összes szabad aminosavhoz viszonyítva. Hermosín szerint a friss mézek aminosav-tartalmának legalább kétharmad részét a prolin teszi ki [34]. Az általunk vizsgált mézek fele ennél alacsonyabb prolin arányt mutatott. A hazai mézek közül a vegyes virágmézben 56%, a külföldi mézek közül pedig a korianderméz kivételével minden mintában 66% alatti volt a prolin arány. Kaskoniené és Venskutonis az Európában nagy gazdasági jelentőséggel bíró fajtamézekre átlagos prolin tartalmat állapítottak meg, fajtánként több száz vizsgálati eredmény figyelembevételével. Eredményeik alapján a kakukkfű (Thymus spp.) mézek kimagasló (956±196 mg/kg) prolin tartalommal rendelkeznek, azonban az általunk vizsgált kakukkfűméz viszonylag kevés prolint tartalmazott [33]. Az akácmézek (Robinia pseudacacia L.) átlagos prolin tartalma hozzávetőlegesen kétszerese volt az általunk kimutatott értéknek. A hárs (Tilia spp.), a gesztenye (Castanea sativa Miller) és az erdei (mézharmat) mézek átlagosan 20-30%-kal magasabb prolin tartalommal rendelkeztek, mint az általunk vizsgált minták. A repce (Brassica napus L.) mézre a szerzők által közölt értékhez hasonló koncentrációt kaptunk. A mézminták közül a korianderméz rendelkezett a legmagasabb prolin tartalommal (943,8 mg/kg), amely azonban jelentősen alacsonyabb a Czipa [9] által közölt értéknél (2283 mg/kg). Az eltérések feltehetően a hosszabb tárolási időből adódtak. Az akác-, ghánai vegyes virág- és kávévirágméz kivételével minden termék megfelelt a Németországban megkövetelt 180 mg/kg-os minimális értéknek.

4. ábra. A mézminták prolin tartalma az összes szabad aminosavhoz viszonyítva
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.1.5. Hidroxi-metil-furfurol tartalom

A hidroxi-metil-furfurol (HMF) savas közegben keletkezik, hexózok bomlásával. Koncentrációjából következtethetünk a méz érettségére, ugyanis a friss mézben minimális mennyiségben van jelen ez a vegyület. A HMF-tartalom növekszik a méz melegítése és tárolása során, de a magas sav-, nedvesség-, és cukortartalom is gyorsítja a keletkezését [9, 29]. Koncentrációja a méz típusától is függ: a meleg környezetből származó, trópusi és szubtrópusi mézek eredendően magas HMF-tartalommal rendelkeznek [27]. A Magyar Élelmiszerkönyv 1-3-2001/110 számú előírása a mézekre általánosságban 40 mg/kg-os, míg a trópusi eredetű mézekre 80 mg/kg-os határértéket ír elő [1].

Az általunk vizsgált mézek HMF tartalma széles határok között alakult (5. ábra): koncentrációja az akácmézben csupán 3,98 mg/kg volt a, a ghánai vegyes virágméz viszont rendkívül magas (140,42 mg/kg) HMF-tartalommal rendelkezett. A Magyarországról származó mézek mindegyike megfelelt az érvényben lévő határértéknek. A külföldi mézek közül a ghánai vegyes virágméz jelentősen meghaladta a trópusi mézekre felállított limitet. Trópusi származásának megfelelően a guatemalai kávévirágméz szintén magas (64,41 mg/kg) HMF tartalommal jellemezhető.

5. ábra. A mézminták hidroxi-metil-furfurol tartalma
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.1.6. Kémhatás

A mézek pH értéke rendszerint 6 alatti, elsősorban a bennük fellelhető szerves savaknak köszönhetően. A szerves savak mennyisége kevesebb, mint 0,5%, azonban jelentősen befolyásolják a termék színét, aromáját és eltarthatóságát. Bizonyos savak (pl. citromsav, almasav, oxálsav) a nektárból, illetve a mézharmatból származnak, míg mások (pl. hangyasav) az érés és tárolás során lejátszódó enzimes folyamatok által keletkeznek [29]. A méz szerves savainak jelentős részét a glükonsav adja, amely glükózból keletkezik a glükóz-oxidáz enzim hatására. A mézek pH-ja nem függ közvetlenül a szerves savak mennyiségétől, amely elsősorban a pufferkapacitással rendelkező mézösszetevőkre vezethető vissza [9].

Az általunk vizsgált mézminták pH értéke 2,85± 0,02 és 4,60± 0,04 között változott (6. ábra). A legalacsonyabb értéket a facéliamézre kaptuk, a legmagasabbat pedig az erdei (mézharmat) mézre. Eredményünk alátámasztja Tischer Seraglio és munkatársai megállapítását, miszerint az mézharmatmézek kémhatása viszonylag magas, értéke általában 3,8 és 4,6 között alakul [30]. Ez annak köszönhető, hogy a bennük lévő ásványi anyagok és aminosavak pufferelik a savas kémhatást [9].

6. ábra. A mézminták kémhatása
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.1.7. Színjellemzők

A mézek színe fontos érzékszervi paraméter, ugyanis jelentősen befolyásolja a vásárlói döntéseket. A legtöbb országban a magas minőséget a világos mézekkel azonosítják, de például Németországban, Svájcban és Görögországban közkedveltebbek a sötétebb termékek. A mézek színe a színtelentől a sötét borostyánig terjed, esetenként zöldes vagy vöröses árnyalattal. A mézek színét befolyásolják a növényi és földrajzi eredet, a klimatikus viszonyok, a forrásnövény talajának állapota, a tárolási idő, a fénynek való kitettség, az esetleges hőkezelés, bizonyos enzimes reakciók és a kristályosodási folyamatok is [17, 29]. Ez a tulajdonság többek között összefüggésben van a nedvességtartalommal, valamint az ásványi anyagok, karotinoidok, fenolos vegyületek és a cukrok koncentrációjával [18].

Az általunk vizsgált mézekre kapott L (világosság), a* (zöld-vörös színezet) és b* (kék-sárga színezet) értékeket háromdimenziós diagramon ábrázoltuk (7. ábra). A legsötétebb minták a hajdina- és a ghánai vegyes virágméz voltak, a legvilágosabbak pedig az akác-, a hárs- és a facéliamézek. Az a* érték alapján a legtöbb méz többé-kevésbé vöröses árnyalatú volt, de az akác-, a hárs- és a facéliaméz nagyon enyhe zöldes árnyalatot mutattak. Számos esetben fordított összefüggést figyeltünk meg a mézek világosság értéke és HMF-tartalma között: az aranyvesszőméz, az erdei méz, valamint a ghánai vegyes virágméz viszonylag alacsony L értékkel és magas HMF tartalommal jellemezhetők, a legvilágosabb mézek HMF tartalma pedig alacsony volt. Ennek oka, hogy a HMF egy része a Maillard-reakció során képződik [9, 17].

7. ábra. A mézminták L, a*, b* értékei
Vegyes virág M: vegyes virágméz, Magyarország; vegyes virág G: vegyes virágméz, Ghána

4.2. A virágporcsomók vizsgálati eredményei

4.2.1. Botanikai eredet

A mikroszkópos pollenanalízis eredményei igazolták, hogy a kutatás során felhasznált virágporcsomók 80% feletti vezérpollen-tartalommal rendelkeznek, azaz monoflorálisnak tekinthetők [42]. A virágporcsomó minták a 8. ábrán láthatók, amelyek pollen-összetételét a 2. táblázatban foglaltuk össze.

8. ábra. Monoflorális virágporcsomó minták
2. táblázat. A virágporcsomók botanikai összetétele

4.2.2. Makrotápanyag-összetétel

A virágporcsomók tápértéke nagy heterogenitást mutatott, ugyanis a botanikai eredet jelentősen befolyásolja a tápanyagok arányát. Thakur és Nanda több, mint száz tudományos kutatás eredményeinek összefoglalásával arra a következtetésre jutottak, hogy a termékek átlagosan 54,2% (18,5-84,3%) szénhidrátot, 21,3% (4,5-40,7%) fehérjét, 5,3% (0,4-13,5%) lipidet, valamint 2,9% (0,5-7,8%) hamut tartalmaznak [5]. Nedvességtartalmuk friss állapotban 20-30% között alakul. A szárított termékek optimális esetben 4-8% vizet tartalmaznak, ugyanis ez a tartomány élelmiszer-biztonsági és érzékszervi szempontból is megfelelő [42].

A vizsgált virágporcsomók 4,9 és 8,2% közötti nedvességtartalommal rendelkeztek, amely megfelelő mikrobiológiai stabilitást biztosít. A mintáink szénhidráttartalma átlagosan 12%-kal magasabb, mint a Thakur és Nanda által közölt átlagérték [5]. A különbség elsősorban abból fakad, hogy a szerzők az átlagos koncentráció vizsgálata során nemcsak szárított, hanem friss virágporokra kapott eredményeket is figyelembe vettek. A minták fehérjetartalma 14,5 és 26,7% között alakult. A legfehérjedúsabb virágporcsomók a facéliáról és a repcéről származtak, amelyek a méhek számára erős attraktánsok [43]. Nyerszsír-tartalom tekintetében a méhek által szintén preferált pitypang pollen kimagasló koncentrációt mutatott, de a repce pollen is lipidekben gazdagnak bizonyult. A virágporcsomók hamutartalma 1,0 és 3,2% között alakult. A legtöbb ásványi anyagot a bókoló bogáncsról és a cseresznyéről származó minták tartalmazták. Eredményeink (3. táblázat) összhangban vannak a szakirodalmi adatokkal [5, 42].

3. táblázat. A virágporcsomó minták makrotápanyag-összetétele

4.2.3. Színjellemzők

A különböző növényekről származó virágporcsomók színe széles skálán mozog: leggyakrabban sárgás és narancssárgás színűek, de léteznek például kék, zöld, piros, fekete, barna és fehér virágporok is [44]. A pollenek színét elsősorban a botanikai eredet határozza meg. Mivel a méhek rendszerint adott időben egyetlen növényfajról gyűjtenek pollent, egy-egy virágporcsomó homogén színnel jellemezhető [4]. A termék színtulajdonságaira hatással van a földrajzi eredet, a klimatikus viszonyok, a gyűjtés ideje, a forrásnövény kora és tápanyagellátottsága, a pollen tartósítási módja, valamint a tárolás időtartama és körülményei is [6].

A virágporcsomókra kapott L (világosság), a* (zöld-vörös színezet) és b* (kék-sárga színezet) értékeket a 9. ábra szemlélteti. A legsötétebb minták a bókoló bogáncs, a facélia és a pipacs voltak, a többi minta viszonylag magas L értékkel rendelkezett. A világos minták az a* érték alapján három csoportra bonthatók: a repce, cseresznye és vadszeder pollenek enyhén zöldes árnyalatúak, az erdei iszalag enyhén vöröses, a borzas szuhar, a napraforgó és a pitypang pedig erősebb vöröses árnyalatot mutatott. A b* értéke minden esetben pozitív volt, tehát a sárga szín dominált a mintákban. A hazai piacon viszonylag gyakran előforduló facélia pollen feltűnően sötét színű. Ez a virágpor a szintén sötét pipacshoz képest enyhébb sárga, a bókoló bogáncshoz képest pedig gyengébb vörös árnyalattal jellemezhető.

9. ábra. A virágporcsomó minták L, a*, b* értékei

5. Összefoglalás

Kutatásunk során hazai és külföldi mézeket hasonlítottunk össze a minőségüket meghatározó paraméterek alapján, továbbá meghatároztuk néhány, a Kárpát-medence flórájára jellemző növényről származó virágporcsomó makrotápanyag-összetételét és színjellemzőit. A vizsgált mézek közül két magyar és egy külföldi minta nedvességtartalma meghaladta a hazánkban érvényes határértéket. A mézek redukáló cukor-tartalma 64,5 és 75,3 % között alakult. Eredményeink alátámasztják azt a megfigyelést, miszerint a mézharmatmézek alacsonyabb redukáló cukor tartalommal rendelkeznek, valamint magasabb hamutartalommal és kémhatással, továbbá sötétebb színnel jellemezhetők, mint a nektár eredetű mézek. A mézekben a prolin volt a domináns aminosav, ennek aránya azonban több esetben alacsonyabb volt a szakirodalomban közölt adatoknál. A hazai mézek közül az akác és a vegyes virág, a külföldiek közül pedig a kávévirágméz prolin tartalma nem érte el a 180 mg/kg-os minimális határértéket. A HMF tartalom tekintetében nagy eltéréseket figyeltünk meg. A hazai mézek mindegyike megfelelt a követelményeknek, a Ghánából származó vegyes virágméz azonban rendkívül magas koncentrációban tartalmazta ezt a vegyületet. A mézekben a sárga szín dominált. A legtöbb termék vöröses árnyalattal volt jellemezhető, de néhány méz enyhén zöldes tónusú volt. Számos esetben fordított összefüggést figyeltünk meg a mézek világosság értéke és HMF-tartalma között.

A vizsgálatba bevont, szárított virágporcsomó-minták botanikai összetételének vizsgálatával igazoltuk, hogy a felhasznált minták legalább 80%-ban a forrásnövényként megnevezett növényfajról származnak. A szakirodalmi adatokkal összhangban a termékek 57,9-74,0% szénhidrátot, 14,5-26,7% fehérjét, 1,4-10,5% nyerszsírt és 1,0-3,2% hamut tartalmaztak. Nedvességtartalmuk 4,9 és 8,2% között alakult, amely érzékszervi és mikrobiológiai szempontból is megfelel a követelményeknek. Színtulajdonságaikat tekintve a termékek nagy eltérést mutattak, de legtöbb esetben a sárga árnyalat dominált színükben.

6. Köszönetnyilvánítás

Kutatásunk az EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00005 projekt, valamint az „OTKA” Fiatal kutatói kiválósági program (FK_20, azonosítószám 135700) segítségével valósult meg. A szerzők köszönik Rőzséné dr. Büki Etelka segítségét a virágporcsomók botanikai eredetének meghatározásában.

7. Irodalom

[1] Magyar Élelmiszerkönyv (Codex Alimentarius Hungaricus) 1-3-2001/110 számú előírása a mézről, 2002

[2] Amtmann, M. (2009): Különleges fajtamézek botanikai eredetének és illó komponenseinek összefüggése. Doktori értekezés, Budapesti Corvinus Egyetem, Budapest

[3] Szabat, P., Poleszak, J., Szabat, M., Boreński, G., Wójcik, M., Milanowska, J. (2019): Apitherapy – the medical use of bee products. Journal of Education, Health and Sport, 9, pp. 384-396. DOI

[4] Bogdanov, S. (2016): Pollen: Collection, harvest, composition, quality. The Pollen Book. Chapter 1.

[5] Thakur, M., & Nanda, V. (2020): Composition and functionality of bee pollen: A review. Trends in Food Science & Technology, 98, pp. 82–106. DOI

[6] Salazar González, C.Y., Rodríguez‐Pulido, F.J., Terrab, A., Díaz‐Moreno, C., Fuenmayor, C.A., Heredia, F.J. (2018): Analysis of multifloral bee pollen pellets by advanced digital imaging applied to functional food ingredients. Plant Foods for Human Nutrition, 73, pp. 328–335. DOI

[7] Sipos, L., Végh, R., Bodor, Zs., Zaukuu, J. L. Z., Hitka, G., Bázár, Gy., Kovacs, Z. (2020): Classification of bee pollen and prediction of sensory and colorimetric attributes—a sensometric fusion approach by e-Nose, e-Tongue and NIR. Sensors, 20 (23), 6768. DOI

[8] Végh, R., Csóka, M., Sörös, C., & Sipos, L. (2021): Food safety hazards of bee pollen–A review. Trends in Food Science & Technology, 114, pp. 490-509. DOI

[9] Czipa, N. (2010): Különböző eredetű mézek összehasonlítása és a gyártmánykialakítás hatása a minőségre. Doktori értekezés, Debreceni Egyetem, Debrecen

[10] Tózsa, I. (szerk.) (2019): Hungarikumok és nemzeti értékvédelem. pp. 109. Dialóg Campus Könyvkiadó. Budapest

[11] Mucha, L., Oravecz, T., Totth, G., Illés, B. Cs. (2021): A magyar méz kereskedelmének komparatív előnyei. Gazdálkodás, 65, pp. 23-37.

[12] Páczai, Gy. B. (2018): Valódi mézet az európai fogyasztóknak! Agrár- és Környezetjog, 25, pp. 229-243. DOI

[13] Oravecz, T., Kovács, I. (2019): A hazai termelői mézek és méhészeti termékek iránti fogyasztói bizalom kvalitatív vizsgálata. Jelenkori Társadalmi és Gazdasági Folyamatok, 14, pp. 79-89.

[14] Magyar Élelmiszerkönyv (Codex Alimentarius Hungaricus) 2-100 számú irányelve Megkülönböztető minőségi jelöléssel ellátott mézfélékről 1. kiadás, 2009

[15] Magyar Élelmiszerkönyv (Codex Alimentarius Hungaricus) 3-2-2009/1 számú irányelv Méz mintavételi és vizsgálati módszerei 1. kiadás, 2009

[16] ISO/TC34/SC19 Standard on Bee products. (2021): Retrieved from iso.org. Elérés: 2021. 06. 10.

[17] da Silva, P. M., Gauche, C., Gonzaga, L. V., Oliveira Costa, A. C., Fett, R. (2016): Honey: Chemical composition, stability and authenticity. Food Chemistry, 196, pp. 309-323. DOI

[18] Bodor, Zs., Benedek, Cs., Urbin, Á, Szabó, D., Sipos, L. (2021): Colour of honey: can we trust the Pfund scale? – An alternative graphical tool covering the whole visible spectra, LWT – Food Science and Technology, DOI

[19] MSZ 6943-1:1979. Méz kémiai és fizikai vizsgálata. Víz-, illetve szárazanyagtartalom meghatározása

[20] MSZ 6943-4:1982. Méz kémiai és fizikai vizsgálata. Cukortartalom meghatározása

[21] MSZ 6943-2:1980. Méz kémiai és fizikai vizsgálata. Vízben oldhatatlan szilárd anyagok és hamutartalom meghatározása

[22] MSZ 6943-5:1989. Méz kémiai és fizikai vizsgálata. Hidroxi-metil-furfurol-tartalom (HMF) meghatározása

[23] Bogdanov, S. (2002): Harmonised methods of the International Honey Commission. International Honey Commission (IHC). Swiss Bee Research Centre, FAM, Liebefeld. (Hozzáférés: 2021.06.10.)

[24] MSZ 6943-3:1980. Méz kémiai és fizikai vizsgálata. Savfok és pH meghatározása

[25] ISO 12824: 2016. Royal jelly-Specifications

[26] ISO 763:2003. Fruit and vegetable products-Determination of insoluble ash in hydrochloric acid

[27] Smetanska, I., Alharthi, S. S., Selim, K. A. (2021): Physicochemical, antioxidant capacity and color analysis of six honeysfrom different origin. Journal of King Saud University – Science, 33, 101447. DOI

[28] Czipa, N., Borbélyné Varga, M., Győri, Z. (2008): A méz minősítéséhez és nyomonkövethetőségéhez szükséges vizsgálatok. Agrártudományi Közlemények, 20, pp. 25-32.

[29] De-Melo, A. A. M., Almeida-Muradian, L. B., Sancho, M. T., Maté, A. P. (2017): Composition and properties of Apis mellifera honey: A review. Journal of Apicultural Research, 2017, pp. 5-37. DOI

[30] Tischer-Seraglio, S. K., Silva, B., Bergamo, G., Brugnerotto, P., Gonzaga, L. V., Fett, R., Oliveira Costa, A. C. (2019): An overview of physicochemical characteristics and health-promoting properties of honeydew honey. Food Research International, 119, pp. 44-66. DOI

[31] Sajtos, Zs., Herman, P., Harangi, S., Baranyai, E. (2019): Elemental analysis of Hungarian honey samplesand bee products by MP-AES method. Microchemical Journal, 149, 103968. DOI

[32] Shafiee, S., Minaei, S., Moghaddam-Charkari, N., Barzegar, M. (2014): Honey characterization using computer vision system and artificial neural networks. Food Chemistry, 159, pp. 143-150. DOI

[33] Kaskoniené, V., Venskutonis, P. R. (2010): Floral markers in honey of various botanical and geographic origins: A review. Comprehensive reviews in Food Science and Food Safety, 9, pp. 620-634. DOI

[34] Hermosin, I., Chicón, R. M., Cabeduzo, M.D. (2003): Free amino acid composition and botanical origin of honey. Food Chemistry, 83, pp. 263-268. DOI

[35] Kowalski, S., Kopuncová, M., Ciesarová, Z., Kukurová, K. (2017): Free amino acids profile of Polish and Slovak honeys based on LC-MS/MS method without the prior derivatisation. Journal of Food Science and Technology, 54, pp. 3716-3723. DOI

[36] Qamer, S., Ehsan, M., Nadeem, S., Shakoori, A. R. (2007): Free amino acids contents of Pakistani unifloral honey produced by Apis mellifera. Pakistan Journal of Zoology, 39, pp. 99-102.

[37] Iglesias, M. T., Martín-Álvarez, P., Carmen Polo, M., Lorenzo, C., González, M., Pueyo, E. (2006): Changes in the free amino acid contents of honeys during storage at ambient temperature. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 54, pp. 9099-9104. DOI

[38] Zhao, H., Cheng, N., Zhang, Y., Sun, Z., Zhou, W., Wang, Y., Cao, W. (2018): The effects of different thermal treatments on amino acid contents and chemometric-based identification of overheated honey. LWT - Food Science and Technology, 96, pp. 133–139. DOI

[39] Novák, A., Kovács, B., Czipa, N. (2017): Méz és gyógynövény-kivonatos méhtermékek minőségi paramétereinek összehasonlító vizsgálata. Agrártudományi Közlemények, 72, pp. 117-120. DOI

[40] Nepi, M., Soligo, C., Nocentini, D., Abate, M., Guarnieri, M., Cai, G., Bini, L., Puglia, M., Bianchi, L., Pacini, E. (2012): Amino acids and protein profile in floral nectar: Much more than a simple reward. Flora, 207, pp. 475-481. DOI

[41] Kečkeš, J., Trifkovič, J., Andrič, F., Jovetič, M., Tešič, Ž., Milojovič-Opsenica, D. (2013): Amino acids profile of Serbian unifloral honeys. Journal of the Science of Food and Agriculture, 93, pp. 3368-3376. DOI

[42] Campos, M., Bogdanov, S., Almedia-Muradian, L. B., Szesna, T., Mancebo, Y., Frigerio, C., & Ferriera, F. (2008): Pollen composition and standardisation of analytical methods. International Bee Research Association, 47, pp. 154–161. DOI

[43] Radev, Z. (2019): Collected pollen by the honeybee (Apis mellifera L.). New Knowledge Journal of Science, 8, pp. 69-79.

[44] Kirk, W. D. J. (2018): The colours of pollen available to honey bees through the year. Bee World, 95, pp. 74-77. DOI

Tovább a cikk olvasásához


Nyúlhús tápértéke a nagy csalán (Urtica dioica) nyulak takarmányozásában történő felhasználása esetén

Cikk letöltése PDF formátumban

Nyúlhús tápértéke a nagy csalán (Urtica dioica) nyulak takarmányozásában történő felhasználása esetén

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2022/1-5-HUN

Érkezett: 2021. szeptember – Elfogadva: 2021. december

Szerzők

1 Dél-uráli Állami Agráregyetem Troitck
2 Dél-uráli Állami Egyetem Cseljabinszk

Kulcsszavak

takarmányadag; nagy csalán; nyúlhús; tápérték; biokémiai mutatók.

1. Összefoglalás

Cikkünk bemutatja nyulak csalánszénával folytatott kiegészítő takarmányozásnak a takarmány-egyensúlyra, valamint a nyúlhús biokémiai mutatóira, tápértékére és eltarthatóságára gyakorolt hatására vonatkozó vizsgálatok eredményeit. Megállapítottuk, hogy a nyúlhús tápértéktartalmának tekintetében a szálastakarmány 5, illetve 25%-ának csalánszénával való helyettesítése nyersfehérjéből 3,5-20,3%, emészthető fehérjéből 4,4-22,8% és a karotintartalomból pedig 3,3-22,7% többletet eredményezett. A szálastakarmány 5% illetve 25%-ának kiváltása csalánszénára azt eredményezte, hogy a hagyományos takarmányozáshoz képest (1,17 kg takarmányadag/nap) a legkevesebb takarmányra volt szükség 10 g gyarapodás eléréséhez. 5% csalánszéna bevezetése a nyúltakarmányba a kontrollcsoporthoz képest a nyúlhús nedvességtartalmának 10,38%-os csökkenését (P<0,001) eredményezte. A fehérjetartalom 34,2%-kal (P<0.01), a hús cinktartalma 35,6%kal, (P<0,01) valamint a mangántartalom 34,2%kal (P<0,01) nőtt.

2. Bevezetés

Az utóbbi időben világszerte egyre fontosabbá vált olyan új, továbbfejlesztett élelmiszertermékek előállítása, amelyek teljes értékű fehérjéket, esszenciális tápanyagokat, mikroelemeket és vitaminokat biztosítanak a fogyasztóknak. Ezzel párhuzamosan rendkívül aktuálissá vált a vitaminnal dúsított olcsó, étkezési húsok és húskészítmények termelése. Előállításuk egyik módja az állatok takarmányozásának állandó módosítása [1, 2, 3].

A legtöbb országban a közelmúltban meredeken emelkedett a az előállított nyúlhús mennyisége. A nemzetgazdaságban nagy jelentőséget tulajdonítanak az oroszországi nyúltenyésztés fejlesztésének, mint a lakosság élelmi hússal való ellátása egyik forrásának [4]. A nyúlhús lédússága, lágysága, íze és emészthetősége alapján a csirkehúshoz hasonlítható. A nyúlhús zsír-, kötőszövet-, koleszterin- és nátriumszegény, finom rostú és jól emészthető [5, 6]. A nyúlhús állandó módosításának egyik lehetséges módja a nagy csalán (Urtica dioica) bevezetése a nyulak takarmányába [2].

A csalán, mint gyomnövény elterjedt Oroszország európai részén, a Kaukázusban és Nyugat-Szibériában, de megtalálható Kelet-Szibériában, a Távol-Keleten és Közép-Ázsiában is. A csalán a nagy hozamú növények közé tartozik, jó forrása a rendkívül tápláló, sok tápanyagot tartalmazó fűlisztnek. A csalánból származó fű, széna és fűliszt kémiai összetételét az 1. táblázat mutatja be [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]. Kora tavasszal a csalán kétszer több C-vitamint tartalmaz, mint a narancs és a citrom, és annyi A-provitamint tartalmaz, mint a sárgarépa, ezen felül K-vitamin-tartalma is magas, akár 400 NE/kg. Figyelemre méltó, hogy a csalán friss levelei és szára nagy mennyiségben tartalmaznak aszkorbinsavat, amelynek mennyisége akár 269 mg/kg is lehet, de a csalán szárításakor ez lebomlik, és mennyisége jelentősen csökken [11, 16, 17].

1. táblázat. Nagy csalán szénatakarmányok kémiai összetétele és tápértéke

Sok szerző javasolja a fiatal csalán használatát nyers, forrázott vagy forralt formában, főzetek, kivonatok, széna, fűliszt vagy porok formájában sertés, szarvasmarha és baromfi takarmányához hozzáadva ellenálló-képességük, vitalitásuk és termelékenységük növelése érdekében, valamint az A-vitamin és az ásványi elemek felhalmozása érdekében a feldolgozott termékekben [18, 19, 20].

A kutatás célja annak vizsgálata volt, hogy a nagy csalán szénájával végzett kiegészítő takarmányozás milyen hatással van a kiegyensúlyozott takarmányozásra, valamint a nyúlhús biokémiai mutatóira, tápértékére és eltarthatóságára.

3. Anyagok és módszerek

A kutatás tárgyai a következők voltak: takarmánybázis, élő állatok és levágott szovjet csincsillafajta nyulak. Ez a fajta a legelterjedtebb és legígéretesebb Oroszországban a nemesített nyulak közül, jellemző rá a nagy plaszticitás és a jó alkalmazkodóképesség a különféle éghajlati viszonyokhoz és takarmányozási körülményekhez [21].

A vizsgálatok 30, 3 és 6,5 hónapos kor közötti nyulakra terjedtek ki. 3 állatcsoportot alakítottunk ki, 1 kontroll- és 2 kísérleti csoportot, egyenként 10 állattal. A kontrollcsoportba tartozó nyulak zabból, búzakorpából, répából, káposztából, gabona- és hüvelyes szénából és természetes fűből (a nyári hónapokban) álló takarmányt kaptak [22]. Az I. kísérleti csoport nyulainál a durva takarmány tápértékben mért 5%-át, a II. kísérleti csoportnál 25%-át helyettesítettük csalánszénával.

A nyulakat az analóg párok elve alapján választottuk ki [23, 24], és csoportos ketrecekben tartottuk őket azonos körülmények között. Minden állat klinikailag egészséges volt. Mindegyik nyúlcsoport takarmányadagja minden tápanyagra nézve kiegyensúlyozott volt a jelenlegi szabványok szerint [25]. Az adagok elkészítéséhez a felhasznált takarmány átfogó zootechnikai elemzését végeztük el egy IR-4500 infravörös analizátorral. A takarmány alapvető tápanyagtartalmát a következőképpen határoztuk meg: nitrogén – Kjeldahl módszer, rost – Kebenerg és Shtoman módszer, cukor – ebuliosztatikus módszer (a réz redukcióján alapuló cukormeghatározási módszer; a Szerk.), kalcium – trilonometrikus módszer (komplexképzésen alapuló titrimetriás módszer murexid indikátor alkalmazásával; a Szerk.), foszfor – kolorimetriás módszer, hamu – száraz hamvasztásos módszer [26].

A csalánszéna elkészítéséhez május-júniusban fiatal csalánt kaszáltak, és árnyékban szárították 12,16%-os nedvességtartalomig, mivel a nyulak általában nem fogyasztják el a frissen vágott csalánt [27, 28].

Az állatok súlyának kontrollmérését hetente egyszer végeztük. A nyulakat 6,5 hónapos korukban vágtuk le, 24 órás koplalás után. Kábítás után a testeket a fejek levágásával fehérre véreztettük. A levágott nyulakat megnyúztuk, a végtagokat a kéztőízületeknél és lábtőízületeknél eltávolítottuk, a tetemeket kizsigereltük és feldaraboltuk. A húst 18 órán át 15±5 °C-os hőmérsékleten érleltük.

A nyúlhús biokémiai mutatóinak és tápértékének értékelésekor meghatároztuk a nedvesség-, zsír-, fehérje- és hamutartalmat, beleértve a makrotápanyagokat, a C-vitamint és az aminosavakat. A nyúlhús nedvességtartalmát tömegállandóságig történő szárítással határoztuk meg kemencében 150±2 °C-on. A hús zsírtartalmát Soxhlet extrakciós készülékkel határoztuk meg. A fehérje mennyiségét a húsminta kénsavas elroncsolása után Kjeldahl-módszer szerint, az ammónia átdesztillálással, majd az azt követő titrálással határoztuk meg. A teljes hamumennyiséget szabad levegőn történő égetéssel határoztuk meg. A nyúlhús vas-, réz-, cink-, kobalt-, magnézium-, mangán- és ólomtartalmát száraz feltárással, majd azt követően atomabszorpciós spektrofotométerrel határoztuk meg. A húskivonat C-vitamin tartalmát 2,6-diklórfenolindofenollal végzett titrálással határoztuk meg. A nyúlhús aminosavainak vizsgálatára ioncsere kromatográfiát alkalmaztunk aminosav analizátoron [29].

A vizsgált nyúlhús tápanyag-, energia- és biológiai értékeit az általánosan elfogadott módszerek szerint számítottuk ki [30, 31].

A hús eltarthatóságának vizsgálatakor a 3 hónapig -18 °C-on tárolt minták érzékszervi, fizikai-kémiai és mikrobiológiai mutatóit vizsgáltuk. Az illékony zsírsavak mennyiségét a hús kénsav jelenlétében történő desztillálásával, majd a desztillátum kálium-hidroxiddal történő titrálásával határoztuk meg. Az ammónia és az ammóniumsók meghatározásának módszere az ammónia és az ammóniumsók azon képességén alapul, hogy a Nessler-reagennsel sárgásbarna anyagot képeznek. A levesben található elsődleges fehérje bomlástermékek meghatározásának lényege a fehérjék melegítéssel történő kicsapása, és a kicsapódó fehérjék elsődleges bomlástermékeinek komplexképzése réz-szulfáttal a szűrletben. A nyúlhús Gram-festett szövetkeneteinek mikroszkópos vizsgálata során meghatároztuk a baktériumok mennyiségét és az izomszövet bomlási fokát. A zsír avasodását jellemző savszámot az olvadt zsír lúgos titrálásával határoztuk meg [32].

A kutatási eredmények statisztikai feldolgozása szabványos módszerrel [33] történt a Microsoft Excel XP és Statistica 8.0 szoftvercsomagok segítségével. A kísérleti adatok összefüggéseit varianciaanalízis segítségével kerestük [34].

4. Eredmények és értékelés

4.1. A nyúltakarmány-egyensúly tanulmányozása

A kísérlet során minden kísérleti állat azonos takarmányt kapott (a csalánszéna kivételével), figyelembe véve életkorukat és élősúlyukat. A nyulak zabot, fű- és hüvelyes szénát, valamint nyáron természetes füvet kaptak; a takarmányhoz hetente háromszor répát és káposztát adtunk. A kontrollcsoport állatai nem kaptak csalánszénát, az I. kísérleti csoport nyulainál tápérték szempontjából a szálastakarmány 5%-át, a II. kísérleti csoport esetében 25%-át helyettesítettük csalánszénával. Az adagokat az állatok életkorának figyelembevételével állítottuk össze, külön a 90-120 napos állatoknak és a 120 napnál idősebb nyulaknak (2. táblázat).

Az összes 90-120 napos kísérleti nyúl takarmánya kiegyensúlyozott volt a fő tápanyagok tekintetében, kivéve a magas rosttartalmat (a normál adag 1,6-1,7-szerese). A kísérleti csoportok takarmányadagjai, szemben a kontrollcsoporttal, valamivel kevesebb takarmányegységet tartalmaztak (-1 és -6 takarmányegységgel*), és ennek megfelelően kevesebb tápértéket (-0,01 és -0,07 MJ) képviseltek, de lényegesen több nyersfehérjét (+1,2 és +5,4 g takarmányegység) és emészthető fehérjét (+5,8 és +26,7 g takarmányegység) és karotint (+0,5 és +2,0 g takarmányegység).

2. táblázat. Az állatok takarmányfogyasztása a kísérlet során (nap/állat)

* 1 takarmányegység: 1kg közepesen szárított zab energiatartalma

Az idősebb nyulak napi egyedi takarmányadagjait, a fiatal nyulakéhoz hasonlóan, magas – 1,4-1,5-szeres – rosttartalom jellemezte. A kísérleti csoportok takarmányadagja több nyersfehérjét (+1,2 és +7,0 g takarmányegység) és emészthető fehérjét (+5,9 és +33,8 g takarmányegység), karotint (+0,5 és +2,6 mg takarmányegység) és valamivel kevesebb tápértéket (energiát) (-0,08 és -0,45 MJ takarmányegység) tartalmazott, mint a kontrollcsoporté. A kísérleti csoportok takarmányadagjának megnövekedett nyers- és emészthető fehérje-, karotin- és E-vitamin-tartalma a kísérlet során az ezekben az anyagokban gazdag csalánszéna hozzáadásának volt köszönhető.

Megjegyzés: a zárójelben lévő két érték mindig a két csalán adagra vonatkoznak: sorrendben az 5%-os és 25%-os dózisra.

Azonban a csalánszénának a fű- és hüvelyes szénához képest alacsonyabb energiaértéke miatt a kísérleti csoportok takarmányadagjában az tápérték csökkenését figyeltük meg a kontrollcsoporthoz képest.

A 90-120 napos nyulak takarmányadagja 29-31%-ban szálastakarmányt, 2-3%-ban zamatos takarmányt, 27-28%-ban zöldtakarmányt, 39-41%-ban koncentrátumokat tartalmazott. A 120 naposnál idősebb nyulak takarmányadagja 32-34%-ban szálastakarmányt, 21-22%-ban zamatos takarmányt, 45-46%-ban koncentrátumokat tartalmazott, zöldtakarmányt nem.

Amint az a teljes kísérlet alatti takarmányfogyasztásból kitűnik, a nyulak tenyésztése 5% (0,13 kg takarmányegységenként) és 25% (0,05 kg takarmányegységenként) csalánszéna bevezetésével a szálastakarmány tápértékére vonatkoztatva a hagyományos takarmányhoz képest az jellemezte, hogy a 25% csalánszéna etetésével legkevesebb takarmányra volt szükség 100 g súlynövekedéshez.

4.2. A nyúlhús biokémiai mutatóinak és tápértékének vizsgálata

Táplálkozási mutatóit tekintve a nyúlhús közel áll a csirkéhez, fehérjetartalmában pedig felülmúlja azt. A különböző nyúlfajták húsának kémiai összetételében nincs jelentős különbség. A hús kémiai összetétele inkább az állat életkorától és a takarmányozási módszertől függ [5, 6].

Az alapvető tápanyagok mennyiségét érlelt nyúlhús izomszövetében határoztuk meg (3. táblázat).

3. táblázat. A nyúlhús izomszövetének kémiai összetétele (¯X±S¯x, n=10)

*P<0,05; **P<0,001

Megállapítottuk, hogy az I. kísérleti csoportba tartozó állatok húsában kevesebb víz volt, mint a kontroll-csoportban (-10,38%-kal, P<0,001) és a II. kísérleti csoportba (-6,66%, P<0,001) tartozók húsában. Az I. kísérleti csoport esetében a fehérje tömeghányada a húsban 0,81%-kal magasabb volt, mint a kontrollcsoportban (P<0,05), és 1,30%-kal magasabb, mint a II. kísérleti csoportban (P<0,01). A kontrollcsoport és az I. kísérleti csoport nyulai izomszövetének zsírtartalma nem különbözött szignifikánsan, míg a II. kísérleti csoportban ez a mutató 0,4%-kal (P<0,05) alacsonyabb volt, mint a kontrollcsoportban. A C-vitamin és hamutartalom statisztikailag nem különbözött a mintákban.

A csontozott nyúlhús kémiai összetételére vonatkozó varianciaanalízis adatait a 4. táblázat tartalmazza.

4. táblázat. A csalánszénával kiegészített takarmányozás hatása a nyúlhús izomszövetének kémiai összetételére (n=10)

*P<0.05; **P<0.01; ***P<0.001

Megállapítottuk, hogy a csalán bevezetése a víztartalomra volt a legnagyobb hatással; a fehérje és a zsír mennyisége a nyúlhús izomszövetében 2,1-szer, illetve 3,6-szer kisebb mértékben függött a csalánnal történő kiegészítő takarmányozástól, mint a hús víztartalma.

A kémiai összetétel alapján a nyúlhús energiaértékét a vese körüli zsír figyelmen hagyásával számítottuk ki (5. táblázat).

5. táblázat. A nyúlhús tápértéke a vese körüli zsír figyelmen kívül hagyásával, kJ/100 g

Megállapítottuk, hogy a kontrollcsoport és az I. kísérleti csoportba tartozó állatok izomszövetének tápértéke nem különbözött számottevően (+4,187 kJ/g azaz +0,7%), a kontrollcsoportban lévő nyulak izomzata több zsírt tartalmazott, az I. kísérleti csoport pedig több fehérjét. A II. kísérleti csoportba tartozó nyulak izomszövetének lecsökkent tápértéke (-20,93 és -25,12 kJ/g azaz -3,4 és -4,1%) az izomzat alacsony fehérje- és zsírtartalmának köszönhető. Az I. kísérleti csoportban (+75,36 kJ/g azaz +9,6%; +62,80 kJ/g azaz +10,6%) és a II. kísérleti csoportban (+20,93 kJ/g azaz +2,9%; +12,56 kJ/g azaz +2,1%) a csontozott és a csontozatlan hús megnövekedett energiatartalmát a nagy mennyiségű zsírlerakódás okozta a vállakon és az ágyékon.

Megjegyzés: a zárójelben lévő két érték mindig a két csalán adagra vonatkoznak: sorrendben az 5%-os és 25%-os dózisra.

A fentiek alapján az következik, hogy 5% csalánszéna bevezetése a nyúltakarmányba a nyúlhús nedvességtartalmának csökkenését és a fehérjetartalom növekedését eredményezte, míg 25% bevezetése biztosította a nyulak zsírszövetének alacsonyabb zsírtartalmát. A nyúlhús energiatartalma a csalán dózissal arányosan nőtt a vállakon és az ágyékon tapasztalt zsírlerakódás miatt.

A nyúlhús-minták ásványianyag-összetételét a 6. táblázat tartalmazza.

6. táblázat. A nyúlhús ásványianyag-összetétele (¯X±S¯x, n=10)

*P<P0,05; **P<0,01

Megállapítottuk, hogy az I. kísérleti csoportba tartozó nyulak húsmintáit magas vas- és cinktartalom jellemzi. A kontrollnyulak húsához képest 1,27 mg/kg-mal (20,66%) több vasat tartalmaz, és a II. kísérleti csoportba tartozó nyulak húsával összehasonlítva is 0,83 mg/kg-mal (12,61%) tartalmas több vasat. Ugyancsak 4,20 mg/kg-mal gazdagabb cinkben a kontroll csoporthoz képest +51,33% (P<0,01) illetve a II csoporthoz képest 1,27 mg/kg-mal tartalmaz több cinket (11,41%). A II. kísérleti csoport nyúlhús mintái 2,93 mg/kg-mal (35,83%; P<0,01) több cinket tartalmaztak, mint a kontrollcsoport nyulai. A legmagasabb réztartalom a II. kísérleti csoport nyúlhúsában volt, 0,07 mg/kg-mal (48,61%) több, mint a kontrollcsoportban és 0,04 mg/kg-mal (19,16%) több, mint az I. kísérleti csoportban.

A legalacsonyabb kobalttartalom a kísérleti csoportokba tartozó nyulak húsában volt: a II. csoport mintáiban ez a mutató 0,14 mg/kg-mal (32,73%) volt kevesebb, mint a kontrollcsoportban, az I. csoport mintáiban pedig 0,03 mg/kg-mal (5,91%).

A magnézium aránya az összes nyúlhúsmintában azonos volt, míg a mangán aránya 2,2-szer magasabb volt a II. kísérleti csoport húsában (P<0,01) és 0,09 mg/kg-mal (85,85%; P<0,05) több az I. kísérleti csoport húsában, mint a kontrollcsoportban. A kontroll-állatok húsához képest a II. kísérleti csoport nyúlhúsának ólomtartalma 0,10 mg/kg-mal (19,31%) kevesebb volt, az I. kísérleti csoporté pedig 0,07 mg/kg-mal (13,41%) kevesebb.

A nyúlhús ásványianyag-összetételére vonatkozó varianciaanalízis eredményeit a 7. táblázat tartalmazza.

7. táblázat A csalánszénával történő kiegészítő takarmányozás hatása a nyúlhús ásványianyag-összetételére (n=10)

*P<0,05

A kapott adatokból látható, hogy nagyobb mennyiségű csalán hozzáadása befolyásolta a cink- és mangántartalmat. Ezzel szemben a csalán hatása körülbelül 4-szer kisebb a vas- és réztartalomra, és 5-6szor kisebb a kobalt-, ólom- és magnéziumtartalomra.

Így a csalán bekerülése a nyúltakarmányba megnövelte a hús cink-, mangán-, vas- és réztartalmát. Ráadásul a szálastakarmány tápértéke 5%-ának megfelelő adagolás esetén a cink- és vastartalom magasabb volt, mint a 25%-os dózisnál, míg a mangán és a réz mennyisége a csalán koncentrációjának növekedésével a takarmányban szintén nőtt. A nyúlhúsban a csalán részarányával arányosan kevesebb volt a kobalt és az ólom.

A nyúlhús biológiai értékét a teljes- és a nemteljes-fehérje-tartalom, valamint ezek aminosav-összetétele alapján ítélik meg. Az állatok öregedésével a nyúlhús teljesfehérje-tartalma növekszik, míg a nemteljesfehérje-tartalom csökken. A 4-5 hónapos állatok húsa tekinthető a legteljesebbnek [6].

A fehérjeminőség felmérésére elvégeztük a nyúlhús aminosav-analízisét, melynek eredményeit a 8. táblázat tartalmazza.

8. táblázat. A nyúlhús aminosav-összetétele, g/kg (¯X±S¯x, n=5)

Megállapítottuk, hogy az olyan aminosavak mennyisége a húsban, mint a treonin, szerin, prolin, alanin, valin és lizin gyakorlatilag ugyanannyi volt. A kontroll nyúlhúshoz képest az I. kísérleti csoport nyulainak húsa valamivel több metionint (+9,77 g/kg, azaz +40,79%), izoleucint (+8,27 g/kg, azaz 7,22-szor több), fenilalanint (+13,54 g/kg, azaz 6,37-szor több,), glutaminsavat (+6,84 g/kg, azaz +62,40%), glicint (+0,29 g/kg, azaz 16,23 %) és hisztidint (+3,08 g/kg, azaz 24,38%) tartalmazott. A II. kísérleti csoport nyúlhúsában a kontrollcsoporthoz képest ugyanezekből az aminosavakból volt több: metionin (+2,1 g/kg, azaz 8,77%), izoleucin (+2,81 g/kg, azaz 3,1-szer több), fenilalanin (+6,76 g/kg, azaz 3,68-szor több), glutaminsav (+6,03 g/kg, azaz 55,01%), glicin (+0,13 g/kg, azaz +7,39%) és hisztidin (+7,82 g/kg, azaz +61,91%). Néhány aminosav – aszparaginsav, a tirozin és a leucin – mennyisége véletlenszerűen változott; mind magas, mind alacsony indexek jelen voltak a csoportokban. Arginint csak a kontrollcsoport és az I. kísérleti csoport 1-1 mintájában találtunk.

Megjegyzés: a zárójelben lévő két érték mindig a két csalán adagra vonatkoznak: sorrendben az 5%-os és 25%-os dózisra. A nyúlhús-minták aminosav-tartalmát varianciaanalízisnek vetettük alá (9. táblázat).

9. táblázat. A csalánszénával történő kiegészítő takarmányozás hatása a nyúlhús aminosav-összetételére (n=10)

*P<0.05

A csalánnak a hús aminosav-tartalmára gyakorolt hatását jelző mutató alapján a csalánnal történő takarmányozás eredményeként leginkább a fenilalanin, az izoleucin, a glutaminsav, a tirozin, a leucin, a metionin és az arginin mennyisége változott.

Az aminosav-analízis eredményeként azt a tendenciát tártuk fel, hogy a szálastakarmány tápértékére számított 5% csalánnal kiegészített takarmányon tenyésztett nyulak húsában olyan esszenciális aminosavak érvényesültek, mint a metionin, az izoleucin és a fenilalanin, valamint a nemesszenciális aminosavak közül a glutaminsav és a glicin, szemben a 25%-os dózissal és a kontrollcsoporttal. A hisztidintartalom a nyulak takarmányában lévő csalán koncentrációjával arányosan nőtt.

4.3. A hús eltarthatóságának vizsgálata

Az összes fagyasztott nyúlhús minta megfelelt a friss húsnak az érzékszervi mutatók alapján. A testek felületén rózsaszínű száradó kéreg volt, a zsírszövet sárgásfehér volt, az izmok vágásfelülete enyhén nedves volt, és enyhe nedvességfoltokat hagyott a szűrőpapíron (ami jellemző a fagyasztott húsra), halvány rózsaszín volt vöröses árnyalattal. Az izmok sűrűek voltak, rugalmasak, a testüreg szaga a friss nyúlhúsra jellemző, a húslé átlátszó és megfelelő szagú volt.

A nyúl frissességének kémiai vizsgálata során olyan mutatókat vizsgáltunk, mint az ammónia- és az ammóniumsó-tartalom, az elsődleges fehérje bomlástermékek mennyisége a húslében, az illékony zsírsavak (VFA) mennyisége, valamint a zsírsavérték a zsírszövetben.

Az ammónia és az ammóniumsók meghatározásakor a Nessler reagens hozzáadása után a húskivonat minden minta esetén átlátszó maradt, és zöldessárga színű lett, ami megfelelt a friss hússal szemben támasztott követelménynek. Az összes mintából származó húslé átlátszó maradt a réz-szulfát hozzáadása után, ami az elsődleges fehérje bomlástermékek hiányára utalt, így a hús frissességét jelezte. Az izomszövetben lévő illékony zsírsavak (Volatile Fatty Acids – VFA) mennyiségét és a minták zsírsavértékeit a 10. táblázat tartalmazza.

10. táblázat. A VFA mennyisége és a nyulak zsírsavértékei (¯X±S¯x, n=10)

* Pronin és Fisenko (2018) szerint, **P<0,05

A fenti adatokból kitűnik, hogy az összes nyúlhúsminta VFA-tartalma megfelelt a friss húsra jellemző adatoknak, ugyanakkor e mutató tekintetében a csoportok közötti különbségek nem voltak egyértelműek. A vizsgálati eredményeket tekintve viszont a következő tendenciát figyeltük meg: az I. kísérleti csoport húsában a VFA 0,22 mg KOH/g-mal (-6,16%) kevesebb, a II. kísérleti csoportban 0,23 mg KOH/g-mal (+3,36%) több, mint a kontrollcsoport húsában. A savértéket tekintve a nyulak zsírtartalma minden csoport esetében megfelelt a prémium minőségű friss zsírnak. Az I. kísérleti csoport és a kontrollcsoport nyúlhúsának zsírsavértéke nem különbözött szignifikánsan, míg a II. kísérleti csoport nyúlhúsában ez a mutató 0,24 mg KOH/25 g-mal (-28,16%, P<0,05) alacsonyabb volt, mint a kontrollcsoportban. A csalánszéna nyúltakarmányhoz történő hozzáadásának hatását a VFA mennyiségére és a hús zsírsavértékére a 11. táblázat mutatja.

11. táblázat. A csalánszénával történő kiegészítő takarmányozás hatása a nyúlhús frissességi mutatóira (n=10)

*P<0.05

Megállapítottuk, hogy a csalánnal történő takarmányozás 3 hónapos tárolás után nem befolyásolta a VFA mennyiségét a nyúlhúsban, a zsírsavérték változása pedig egyértelműen függött a csalánnal történő kiegészítő takarmányozástól.

Így a csalánszéna bevezetése a nyulak takarmányozásába előnyösen befolyásolta a nyúlhús eltarthatóságát 3 hónapig -18 °C-os hőmérsékleten tárolva. A takarmányadag csalán-hányadának növekedésével a nyulak zsírsavértéke csökkent, azaz a húsminták élelmiszerbiztonsági jellemzői javultak. A csalánszéna 5%-os adagolása a szálas nyúltakarmány tápértékének alapján a VFA mennyiségének enyhe csökkenését eredményezte a húsban, szemben a 25%-os csalán dózissal. Ez arra a feltételezésre utalt, hogy a takarmányban lévő csalán kisebb dózisa jobb hatással volt a nyúlhús izomszövetének biztonságosságára, mint a nagyobb mennyiség.

5. Következtetések

A csalánszéna vizsgált adagjainak bevezetése a takarmányba a nyersfehérje (+3,5 és +20,3%) és emészthető fehérje (+4,4 és +22,8%), valamint a karotintartalom növekedését eredményezte (+3,3 és +22,7%) növekedését eredményezte. Ebben az esetben a szálastakarmányok tápértékére vonatkoztatott 5%-os (0,13 kg takarmányegységenként) és 25%-os (0,05 kg takarmányegységenként) csalánszéna dózis a legkevesebb takarmánnyal volt jellemezhető 10 g súlygyarapodásra vonatkoztatva a hagyományos takarmányadaghoz (1,17 kg takarmányegység) képest. A nyúltakarmányba 5% csalánszéna bevezetése a kontrollcsoporthoz képest a nyúlhúsban csökkentette a nedvességtartalmat (a hatás kifejeződésének mutatója: -10,38%), növelte a fehérjetartalmat (a hatás kifejeződésének mutatója: +34,2%), a cink (a hatás kifejeződésének mutatója: +35,6%) és a mangán (a hatás kifejeződésének mutatója: +34,2%) mennyiségét; feltártuk a húsban az esszenciális (metionin, izoleucin, fenilalanin) és nemesszenciális (glutaminsav, glicin) aminosavak növekvő tendenciáját.

25% csalánszéna bevezetése a takarmányba a nyulak zsírszövetében alacsonyabb zsírtartalmat (a hatás kifejeződésének mutatója: -19,7%) és magasabb mangántartalmat (a hatás kifejeződésének mutatója: +34,2%) eredményezett.

Kimutattuk, hogy a csalánnal történő kiegészítő takarmányozás előnyös hatást gyakorol a hús eltarthatóságára 3 hónapig történő tárolás során -18 °C-on a kontroll-mintákhoz képest kisebb mennyiségű illékony zsírsav (-6,2%) és zsírsavérték (-28,2%) miatt.

Megjegyzés: a zárójelben lévő két érték mindig a két csalán adagra vonatkoznak: sorrendben az 5%-os és 25%-os dózisra.

6. Összeférhetetlenség

Kijelentjük, hogy nincsen olyan pénzügyi és személyes kapcsolatunk más személyekkel vagy szervezetekkel, amelyek elfogadhatatlan módon befolyásolhatnák munkánkat, és semmilyen termékhez, szolgáltatáshoz és/vagy céghez nem fűződik semmilyen szakmai vagy egyéb személyes érdekünk, amely befolyásolhatná ennek a cikknek a tartalmát.

7. Köszönetnyilvánítás

A munkát az Orosz Föderáció kormányának 211. számú törvénye támogatta, szerződésszám: 02.A03.21.0011.

8. Irodalom

[1] Tsaregorodtseva, E. V. (2015): The creation of meat products with a given level of quality, nutritional and biological value. Bulletin of Mari State University. Series: Agricultural Sciences. Economic Sciences, 2(2), pp. 63-67.

[2] Lisitsyn, A. B., Chernukha, I. M., Lunina, O. I., Fedulova, L. V. (2016): Legal framework and scientific principles for creating functional meat-based food products. Bulletin of Altai State Agrarian University, 12(146), pp. 151-158.

[3] Zolotareva, E. L. (2018): The global meat market: current development trends and prospects for Russia’s participation. Bulletin of Kursk State Agricultural Academy, 3, pp. 167-171.

[4] Velkina, L. V. (2019): Global rabbit breeding trends. Agricultural Economics of Russia, 3, pp. 93-98.

[5] Komlatsky, V. I. (2016): Rabbit meat based on the modern profitable technology. Animal Breeding of the South of Russia, 5(15), pp. 2.

[6] Ruleva, T. A. (2016): Rabbit meat as a dietary product. Its chemical composition and organoleptic characteristics. Innovation Science, 3-4, pp. 61-64.

[7] Evdokimova, R. S., Yutkina, I. S., Karimova, A. Z. (2014): The distribution of some elements in the soil and tissues of stinging nettle (Urtica dioica L.). Volga Scientific Bulletin, 11-1 (39), pp. 23-25.

[8] Trineeva, O. V., Safonova, E. F., Slivkin, A. I. (2014): Determination of fat-soluble vitamins in plant objects by the TLC method. Sorption and Chromatographic Processes, 14, pp. 144-149.

[9] Trineeva, O. V., Slivkin, A. I. (2015): A study of the micronutrient composition of stinging nettle leaves. Scientific news of Belgorod State University. Series: Medicine. Pharmacy, 22(219), pp. 169-174.

[10] Trineeva, O. V., Slivkin, A. I., Dmitrieva, A. V. (2015): Determination of the amount of free amino acids in the leaves of stinging nettle. Questions of Biological, Medical and Pharmaceutical Chemistry, 5, pp. 19-25.

[11] Yutkina, I. S., Evdokimova R. S., Karimova, A. Z. (2014): The distribution of micronutrients and ascorbic acid in the soil and tissues of stinging nettle (Urtica dioica). Science and Modernity, 32-1, pp. 68-74.

[12] Balagozian, E. A., Pravdivtseva, O. E., Orekhova, A. D., Kurkin, V. A. (2016a): A comparative phytochemical analysis of raw materials of stinging nettle and its main impurities. Questions of Biological, Medical and Pharmaceutical Chemistry, 12, pp. 15-18.

[13] Balagozian, E. A., Pravdivtseva, O. E., Orekhova, A. D., Kurkin, V. A. (2016b): A comparative phytochemical analysis of raw materials of stinging nettle and its main impurities. Questions of Biological, Medical and Pharmaceutical Chemistry, 12, pp. 15-18.

[14] Pekh, A. A. (2019): The content of micronutrients in stinging nettle depending on the habitat in the Republic of North Ossetia-Alania. News of the Mountain State Agrarian University, 2, pp. 38-41.

[15] Tatvidze, M. L., Kupatashvili, N. N. (2018): A study of some biologically active substances of dry leaves of stinging nettle. Theoretical and Applied Science, 6 (62), pp. 157-161. DOI

[16] Trineeva, O. V., Safonova, E. F., Slivkin, A. I. (2017): The validation of the method for determining ascorbic acid using high performance thin-layer chromatography. Sorption and Chromatographic Processes, 3, pp. 414-421.

[17] Guskov, A. A., Rodionov, Yu. V., Anokhin, S. A., Glivenkova, O. A., Plotnikova, S. V. (2018): The technology of the vacuum-pulse extraction of soluble substances from nettle and hops. Innovative Engineering and Technology, 2(15), pp. 23-27.

[18] Kalinkina, O. V., Sychev, I. A. (2017): The influence of stinging nettle polysaccharide on blood and blood formation. Bulletin of Tver State University. Series: Biology and Ecology, 1, pp. 62-68.

[19] Korzh, L. (2017): Enriching the rations of laying hens. Animal Breeding of Russia, 4, pp. 17.

[20] Filippova, O. B., Frolov, A. I., Maslova, N. I. (2019): The biological basis for the stimulation of the resistance of calves using the modern technology for dairy cattle breeding. Science in Central Russia, 1(37), pp. 61-70.

[21] Zhitnikova, Yu. Zh. (2004): Rabbits: breeds, breeding, management, care. Rostov-on-Don, Fenix, pp. 256.

[22] Ryadchikov, V. G. (2012): The basics of nutrition and feeding of farm animals. Krasnodar, Kuban State Agrarian University, pp. 328.

[23] Viktorov, P. I., Menkin, V. K. (1991): Methodology and organization of livestock experiments. Moscow, Agropromizdat, pp. 112.

[24] Zabelina, M. V. (2014): Research methods in private zootechnics. Saratov, Saratov State Agrarian University, pp. 60.

[25] Kalashnikova, A. P., Fisinina, V. I., Scheglova V. V., Kleimenova, N. I. (2003): Norms and rations of feeding farm animals. Reference manual. 3rd revised and enlarged edition. Moscow, Russian Agricultural Academy, pp. 456.

[26] Kirilov, M. P., Makhaev, E. A., Pervov, N. G., Puzanova, V. V., Anikin, A. S. (2008): Methodology for calculating the exchange energy in fodders based on the content of crude nutrients. Dubrovitsy, All-Russia Research Institute for Animal Husbandry of the Russian Agricultural Academy, pp. 382.

[27] Balakirev, N. A., Nigmatulin, R. M., Sushentsova, M. A. (2015): Fodders and feeding rabbits. Moscow, Kazan, Nauchnaya Biblioteka Publishing House, pp. 268.

[28] Kahikalo, V. G., Nazarchenko, O. V., Balandin, A. A. (2019): A practical guide to fur farming and rabbit breeding. St. Petersburg, Lan Publishing House, pp. 328.

[29] Antipova, L. V., Glotova, I. A., Rogov, I. A. (2001): Methods of studying meat and meat products. Moscow, Kolos, pp. 376.

[30] Gotsiridze, N., Tortladze, L. (2001): Determination of the biological value of rabbit meat. Zootechnics, 8, pp. 31-32.

[31] Martinchik, A. N., Maev, I. V., Yanushevich, O. O. (2005): General nutritionology. Moscow, Medicine, pp. 392.

[32] Pronin, V. V., Fisenko, S. P. (2018): Veterinary and sanitary expertise with the basics of technology and standardization of animal breeding products. St. Petersburg, Lan Publishing House, pp. 240.

[33] Vasilieva, L. A. (2007): Statistical methods in biology, medicine and agriculture. Novosibirsk, Novosibirsk State University, pp. 320.

[34] Yudenkov, V. A. (2013): Variance analysis. Minsk, Business offset, pp. 76.

Tovább a cikk olvasásához


Kereskedelmi forgalomban kapható kapszulás kávék akrilamid tartalma

Cikk letöltése PDF formátumban

Kereskedelmi forgalomban kapható kapszulás kávék akrilamid tartalma

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2021/4-4-HUN

Érkezett: 2021. augusztus – Elfogadva: 2021. november

Szerző

1 Nemzeti Élelmiszerlánc-biztonsági Hivatal Élelmiszerlánc-biztonsági Laboratóriumi Igazgatóság Analitikai Nemzeti Referencia Laboratórium

Kulcsszavak

Akrilamid, karcinogén, toxikus vegyület, aszparagin, Maillard-reakció, kapszulás kávé, őrölt kávé, pörkölt kávé, robusta, arabica, pörkölési eljárások hatása, koffeintartalmú és koffeinmentes kávé, LC-MS/MS

1. Összefoglalás

A kapszulás kávék fogyasztása egyre gyakoribb a mindennapi életben. Ma már számos kutatás támasztja alá a megfelelő mennyiségű kávé fogyasztás jótékony hatásait. Kedvező hatásai ellenére megvannak a kávéfogyasztás hátrányai is. Például a pörköltkávéban megtalálható akrilamid, amely a pörkölés során keletkezik, egészségügyi kockázatot jelent. Az akrilamidot a Rákkutatási Hivatal (International Agency for Research on Cancer – IARC) a 2A csoportba sorolta be, mint valószínű emberi rákkeltő [1]. A pörkölési technológiai paraméterek hatással vannak a termékben képződő akrilamid mennyiségére. A világos pörkölésű kávék nagyobb mennyiségben tartalmazzák ezt a vegyületet, mint a sötét pörkölésűek.

Az őrölt kávétermékek akrilamid-tartalmának vizsgálatára számos tanulmány született, azonban a kapszulás kávék ilyen téren még nem kaptak hasonló figyelmet. Tanulmányomban különböző típusú kereskedelmi forgalomban kapható kapszulás kávék akrilamid tartalmát vizsgáltam HPLC-MS/MS méréssel. A koffeinmentes kávék előállítása eltérő technológiával történik, így ezekből a típusokból is vizsgálat alá vetettem néhányat.

2. Bevezetés

2.1. Az akrilamid és képződése, hatásai

Az akrilamid szerves vegyület, összegképlete C3H5NO. IUPAC neve prop-2-énamid. Kis molekulasúlyú, szagtalan, szilárd, fehér színű vegyület, amely vízben jól oldódik, de szerves oldószerekben is oldható. Az iparban poliakrilamidok gyártásához használják, amelyeket vízoldható sűrítőanyagként és flokkulálószerként alkalmaznak. Rendkívül mérgező vegyület, így elsősorban vizes oldat formájában kezelik [2].

Az akrilamid emberi idegméreg, melyet a Nemzetközi Rákkutatási Hivatal (IARC) a 2A csoportba sorolt be, mint valószínű emberi rákkeltő [1]. Az akrilamidot az 1950-es évektől kezdve számos ipari eljárás során alkalmazzák. A Swedish National Food Administration 2002. április 24-én közleményt adott ki felfedezéséről, miszerint a magas szénhidrát-tartalmú hőkezelt élelmiszerekben melléktermékként képződik [3], így kimutatható főként a snack ételekben, a burgonya chipsekben, kenyérfélékben, gabonatermékekben és a kávéban is. A felfedezés után egyre több vizsgálat indult az akrilamid tartalom kimutatására. Egyre több kutató keres választ arra, hogy hogyan keletkezik az egyes élelmiszerekben.

Mottram és társai széleskörű vizsgálatokat végeztek arra vonatkozóan, hogy hőkezelés során milyen módon képződik aminosavakból és redukáló cukrokból akrilamid a Maillard reakció eredményeként. Megállapították, hogy az aszparagin – amely a burgonyában és a gabonafélékben legnagyobb mennyiségben megtalálható aminosav – nagy mértékben hozzájárul az akrilamid képződéshez. A sütés és pörkölés során az íz-, és aromaanyagok, illetve a szín kialakításáért Maillard-reakció termékei felelősek. Ekkor megy végbe az aminosavak Strecker-degradációja is, amikor az aminosav dekarboxileződik, majd deaminálódik, és aldehid képződik. A folyamat vázlata az 1. ábrán látható [4].

Számos tanulmány szerint az akrilamid azért toxikus, mert adduktokat képez a hemoglobinban található vegyületekkel, valamint reakcióba lép fontos funkcionális fehérjékkel és a DNS-sel is. Az akrilamid metabolitja, a glicidamid is hasonlóan reagál a hemoglobinnal [5].

A leginkább tanulmányozott terület az akrilamid neurotoxikus tulajdonságaival kapcsolatos, hiszen ezek embereknél és állatoknál is megfigyelhetők. Többféle laboratóriumi állaton is végeztek megfigyeléseket, például macskákon, patkányokon, egereken, nyulakon és majmokon. 0,5-50 mg akrilamid/kg/nap adagolás után mindegyik állatnál a végtagok mozgási zavarai és izomgyengeség volt megfigyelhető [6].

1. ábra. Az akrilamid képződésének vázlata [4]

2.2. Akrilamid a kávéban

A kávé akrilamid-tartalma a pörkölés során alakul ki. Guenther és társai egy széleskörű tanulmányban megállapították, hogy a pörkölés kezdeti szakaszában keletkezik a legnagyobb mennyiségben (több, mint 7 mg/kg), majd a folyamat végéhez közeledve csökken. Az akrilamid a pörkölési ciklus vége felé haladva egyre jobban eliminálódik, fizikai és kémiai veszteség is fellép [7].

Kinetikus modellek és egyéb, izotóppal jelölt akrilamiddal végzett kísérletek bebizonyították, hogy a teljes pörkölési folyamat során a keletkező akrilamid több, mint 95%-a elbomlik. Ez azt jelenti, hogy a rövidebb pörkölési ciklusú, világos pörkölésű kávék akrilamid tartalma sokkal magasabb, mint a sötét pörkölésű szemeké [7].

A tanulmány szerzői azt is kifejtették, hogy a zöld kávébabok igen kis koncentrációban tartalmaznak aszparagint (0,2–1,0 g/kg), amely csak elhanyagolható mértékben magasabb a Robusta fajok esetén. Így azt tapasztalták, hogy az aszparagin mennyisége és az akrilamid-tartalom gyenge korrelációt mutatott, sőt a Robusta szemeknél nem találtak korrelációt. Ez annak köszönhető, hogy az akrilamid-veszteség mértéke messze felülmúlja a képződésének mértékét [7].

Alves és társai azt vizsgálták, hogy hogyan változik az akrilamid tartalom a főzött espresso kávéban, hiszen véleményük szerint a fogyasztók leginkább ilyen formában juttatják be a szervezetükbe. Az akrilamid jól oldódik vízben, így a főzés során könnyen kioldódik a kávéból. A főzött kávé kémiai tulajdonságait sok tényező befolyásolja, mint például a kávé típusa (Arabica vagy Robusta, illetve bizonyos arányú keveréke), a pörkölés mértéke vagy a felhasznált víz mennyisége adott mennyiségű kávé elkészítéséhez, ami egyéni ízlés szerint változik. Néhány tanulmány szerint az egyes kávéitalok akrilamid tartalma 2 és 25 μg/l között volt [8].

3. Célkitűzés

Munkám fő céljaként különböző típusú kapszulás kávék akrilamid-tartalmának HPLC-MS/MS méréssel történő vizsgálatát tűztem ki.

Irodalmi adatok alapján feltételeztem, hogy a kapszulás kávékból főzött italok akrilamid tartalma magasabb, mint a kapszulából kinyert őrölt kávé akrilamid-tartalma, hiszen az vízzel könnyen kioldódik a főzés során. A mérésekkel ezt kívántam vizsgálni, illetve igazolni.

Célként tűztem ki a különböző kávéfőző gépek összehasonlítását is. A kávégépek eltérő paraméterekkel rendelkeznek (például hőmérséklet, nyomás, felhasznált víz mennyisége), így befolyásolhatják a kapszulás kávékból kioldódó akrilamid mennyiségét.

Olyan irodalmi adatok is rendelkezésre állnak, amelyek azt mutatják be, hogy a kávé pörkölési technológiája hogyan befolyásolja az akrilamid-tartalmat a végtermékben. A rövidebb ideig pörkölt, úgynevezett világos pörkölésű kávék akrilamid-tartalma magasabb, mint a hosszabb ideig tartó, sötét pörkölésű kávék esetében. Ezt a befolyásoló tényezőt is ellenőriztem.

Tekintve, hogy a koffeinmentes kávék előállítása különböző technológiát kíván, így ezekből a típusokból is vizsgálat alá vetettem néhányat.

4. Anyag és módszer

4.1. Felhasznált vegyszerek, eszközök és készülékek

Munkám során analitikai tisztaságú vegyszereket, HPLC minőségű oldószereket (metanol, ecetsav anhidrid, n-hexán) és desztillált vizet használtam, valamint a következőket: akrilamid és belső standardként 10 µg/ml akrilamid-13C3.

A szokásos laboratóriumi eszközökön felül a minták előkészítéséhez Biotage ISOLUTE® Multimode 1g/6ml és Biotage ISOLUTE® ENV+500mg/6ml SPE oszlopokat használtam. A kapszulás kávék lefőzéséhez a következő kávégépeket használtam: Nespresso Essenza Mini, Krups KP120H31, Tchibo Caffissimo és Martello Smart.

A minták műszeres mérését Thermo Scientific™ Dionex UltiMate™ 3000 HPLC rendszeren, Phenomenex Kinetex® C18 2,6 µm 100 Å 150x4,6 mm kolonnával, Thermo Scientific™ TSQ Quantis™ hármas kvadrupól MS detektorral valósítottam meg.

4.2. Mintaelőkészítés

Méréseimet és a mintaelőkészítést az MSZ EN 16618:2015 Élelmiszer-vizsgálatok. Az akrilamid meghatározása élelmiszerben folyadékkromatográfiás tandem-tömegspektrometriával (LC-ESI-MS/MS) szabvány szerint végeztem el.

A mintákat kereskedelmi forgalomból szereztem be, melyek különböző gyártók koffeintartalmú (25 db) és koffeinmentes (8 db) kapszulás kávéi voltak. A méréseket a kapszulákban lévő őrölt kávéból és a lefőzött kávékból is elvégeztem. Az 1. táblázatban tüntettem fel a vizsgált kávékat sorszámaik szerint, illetve a kávégépeket.

1. táblázat. Kávék és kávégépek

Az eredmények statisztikai kiértékeléseihez az IBM SPSS Statistics szoftvert használtam.

5. Eredmények

5.1. Akrilamid-tartalom

A kávéminták akrilamid-tartalom mérési eredményeit A 2. táblázatban foglaltam össze. Feltüntettem az őrölt kávékból mért eredményeket, és az azokhoz tartozó lefőzött kávék eredményeit is.

2. táblázat. Mérési eredmények

A kapott eredmények nem minden esetben voltak összhangban a Bizottság 2017/2158 rendeletében meghatározott pörkölt kávéra vonatkozó 400 μg/kg referenciaszinttel, egyes koffeintartalmú minták – a 13. és 33. sorszámúak – akrilamid-tartalma meghaladta ezt a mennyiséget. Valószínű, hogy a 13. sorszámú kávéminta esetében a magasabb akrilamid-szint azért alakulhatott ki, mert a minta Robusta kávét tartalmazott, amelyben a szakirodalom szerint nagyobb az akrilamid-képződés intenzitása. A 33. sorszámú minta eredménye azzal magyarázható, hogy az egy mogyorós, ízesített keverék volt. Tekintve, hogy az Arabica kávéfajta mellé Robusta fajtát kevertek, így ez okozhatott magasabb eredményt, melyhez a pörkölt mogyorós ízesítés is hozzájárulhatott. Átlagosan az őrölt kávék akrilamid-tartalma nagyobb, illetőleg esetenként közel hasonló volt, mint a lefőzött kávék eredményei. Találtam olyan mintát is, amelynél a lefőzött kávék több akrilamidot tartalmaztak, mint az őrölt kávék, de ezen értékek többsége a 10 % mérési bizonytalanságon belül esik.

Statisztikai (ANOVA) számításaim alapján az őrölt és lefőzött kávék mérési eredményei között 95 %-os konfidenciaszinten nem volt szignifikáns különbség (p > 0,05).

5.2. A főzés hatása az akrilamid tartalomra

Célom volt annak vizsgálata is, hogy milyen mértékben változhat az akrilamid tartalom az őrölt és a lefőzött kávékban attól függően, hogy a főzést melyik kávégéppel végeztem. Így arra kerestem választ, hogy a kávégépek eltérő hatásfokkal dolgoznak-e. Egyik kávégép esetében sem volt szignifikáns különbség a kapszulák és a lefőzött kávék között (p > 0,05).

Az eredmények azonban azt mutatták, hogy a Martello típusú kapszulák esetén mind a lefőzött, mind az őrölt kávék mért értékei magasabb tartományba estek, mint a többi típus eredményei.

A Martello típusnál ez a tartomány 200-450 µg/kg (2. ábra), míg a többinél 100-250 µg/kg körüli értékek voltak a jellemzőek (például a Nespresso esetén, lásd 3. ábra).

Megállapítottam, hogy a Martello típusú kávégépekhez gyártott kapszulák olyan kávéőrleményeket tartalmaztak, amelyeknek jellemzően magasabb az akrilamid-tartalma. A vizsgált Martello típusú kapszulás kávék Robusta vagy keverék kávét tartalmaztak, ezzel magyarázható a magasabb akrilamid tartalom, hiszen a Robusta típusú kávék akrilamid-szintje magasabb, mint az Arabica fajtáké. Az egyik Martello típusú kávékapszula pörkölt mogyorós ízesítésű volt, ez szintén hozzájárulhatott a magasabb eredményhez.

Mérési eredményeim alapján elmondható, hogy a kávégépek hatása között nem volt szignifikáns különbség. Mivel azonban a Martello típusú kávékapszula alapjában véve magasabb akrilamid tartalmú kávéőrleményt tartalmaz – összevetve a többi típussal – szignifikáns eltérést okozott a kapszulában található őrölt kávék mérési eredményei között.

2. ábra. Martello kávégéppel lefőzött kávéitalok mérési eredményei
3. ábra Nespresso kávégéppel lefőzött kávéitalok mérési eredményei

5.3. A pörkölés hatása az akrilamid tartalomra

Vizsgáltam azt is, hogy a különböző pörkölési szintek hogyan befolyásolják a képződött akrilamid mennyiségét. A 3. táblázatban a pörkölési szintek szerint csoportosítottam a kávémintákat. Az őrölt és a lefőzött mintákat külön színárnyalattal jelöltem. A 4. ábrán láthatók a mért akrilamid-mennyiségek a különböző pörkölési szinteknek megfelelően. A világos pörkölésű minták jellemzően magasabb vagy hasonló eredményt hoztak, mint a sötét pörkölésű kávék. A szakirodalom szerint a sötét pörkölésű kávék akrilamid szintje alacsonyabb, mint a világos pörkölésű kávéké, ez az eredményeken is látható.

Statisztikai elemzéseket végezve azonban megállapítottam, hogy a képződött akrilamid mennyiségét tekintve 95 %-os konfidenciaszinten nem volt szignifikáns különbség a pörkölési szintek között sem az őrölt, sem a lefőzött kávék eredményei esetén (p > 0,05).

Az elemzéseket az egyes kávégépekre is elvégeztem, hiszen a különböző gépekkel lefőzött kávék mért értékei jellemzően más-más tartományba estek, így ez a csoportosítás pontosabb összehasonlítást eredményez.

A pörkölési szintek között azonban így sem volt szignifikáns különbség.

3. táblázat. Kávéminták pörkölési szintjei (a színárnyalatok feloldását lásd a 4. ábrán)
4. ábra. Kávéminták akrilamid-szintjei a pörkölési szintek szerint

5.4. Koffeintartalmú és koffeinmentes kávék eredményei

A koffeinmentes kávék előállítása egymástól számottevően eltérő technikával történik, ezért a koffeintartalmú és a koffeinmentes kávék akrilamid-tartalmának eredményeit is összehasonlítottam. A koffeinmentes kávék mért értékei hasonló tartományba estek, mint a koffeintartalmú minták értékei. Megállapítottam, hogy akrilamid-tartalom tekintetében nem volt jelentős különbség a különböző típusú minták között.

Ennek igazolására ANOVA elemzéseket végeztem mind az őrölt, mind a lefőzött kávék eredményeit vizsgálva. 95 %-os konfidenciaszinten egyik esetben sem volt szignifikáns különbség a típusok között (p > 0,05).

6. Következtetések

Irodalmi adatok alapján feltételeztem, hogy a kapszulás kávékból főzött italok akrilamid-tartalma magasabb, mint a kapszulából kinyert őrölt kávé akrilamid-tartalma. Méréseim alapján úgy találtam, hogy az őrölt kávék akrilamid-tartalma átlagosan magasabb, vagy esetenként hasonló volt, mint a lefőzött kávék akrilamid-szintje. Néhány esetben viszont valóban a lefőzött kávékban volt több az akrilamid mennyisége. Statisztikai számítások alapján azonban az eredmények közötti különbség nem volt szignifikáns. Ezen eredmények alapján a szakirodalom állításait nem sikerült egyértelmű módon igazolni.

Eredményeim alapján elmondható, hogy a lefőzött kávék és az őrölt kávé párjaik között egyik kávégép esetén sem volt szignifikáns különbség a mért akrilamid-mennyiség tekintetében. Megállapítottam, hogy a Robusta típusú kávék akrilamid-szintje magasabb, mint az Arabica fajtáké. A vizsgált Martello típusú kapszulás kávék Robusta vagy keverék kávét tartalmaztak, így magyarázható azok nagyobb akrilamid-tartalma.

A világos pörkölésű minták jellemzően magasabb vagy hasonló mennyiségű akrilamid-tartalmat eredményeztek, mint a sötét pörkölésű kávék. A pörkölési szintek között sem az őrölt, sem a lefőzött kávék eredményei esetén nem volt szignifikáns különbség.

Megállapítottam, hogy nem volt jelentős különbség a koffeintartalmú és a koffeinmentes kávéminták között. A koffeinmentesítési eljárások nem befolyásolják számottevően a kávé akrilamid-tartalmát.

7. Irodalom

[1] Acrylamide. (Hozzáférés: 2020. 01. 27.)

[2] Akrilamid. (Hozzáférés: 2020. 01. 27.)

[3] Löfstedt R. E. (2003): Science Communication and the Swedish Acrylamide ‘‘Alarm’’. Journal of Health Communication, 8 pp. 407–432. DOI

[4] Mottram, D. S., Wedzicha, B. L., Dodson, A. T. (2002): Acrylamide is formed in the Maillard reaction. NATURE, Vol. 419. DOI

[5] Sörgel, F., Weissenbacher, R., Kinzig-Schippers, M., Hofmann, A., Illauer, M., Skott, A., Landersdorfer, C. (2002): Acrylamide: increased concentrations in homemade food and first evidence of its variable absorption from food, variable metabolism and placental and breast milk transfer in humans. S. Karger AG, Basel 0009 3157/02/0486–0267. DOI

[6] Parzefall, W. (2008): Minireview on the toxicity of dietary acrylamide. Food and Chemical Toxicology 46 pp. 1360–1364. DOI

[7] Guenther, H., Anklam, E., Wenzl, T., Stadler, R. H. (2007): Acrylamide in coffee: review of progress in analysis, formation and level reduction. Food Additives & Contaminants, 24 Sup 1, pp. 60-70. DOI

[8] Alves, R. C., Soares, C., Casal, S., Fernandes, J.O., Oliveira, M. Beatriz P.P. (2010): Acrylamide in espresso coffee: influence of species, roast degree and brew length. Food Chemistry 119 pp. 929–934.DOI

Tovább a cikk olvasásához


Közeli-infravörös spektroszkópia: gyors és hatékony eszköz a fruktóztartalom mérésére

Cikk letöltése PDF formátumban

Közeli-infravörös spektroszkópia: gyors és hatékony eszköz a fruktóztartalom mérésére

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2021/1-1-HUN

Érkezett: 2020. október – Elfogadva: 2021. január

Szerzők

1 Élettani és Állategészségügyi Tanszék, Élettani és Takarmányozási Intézet, Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem,
2 Élelmiszeripari Méréstechnika és Automatizálás Tanszék, Élelmiszertudományi és Technológiai Intézet, Magyar Agrárés Élettudományi Egyetem
3 Adexgo Kft., Balatonfüred
* Levelező szerző: bazar@agrilab.hu

Kulcsszavak

Fruktóz (gyümölcscukor), cukrok, °Brix, NIR-spektroszkópia (közeli-infravörös), fruktóz kedvezőtlen élettani hatása, anyagcsere-rendellenessége, szív-és érrendszeri betegségek, spektrum előkezelése, vegyértékrezgés, felharmonikus rezgés, statisztikai spektrum-elemzés

1. Összefoglalás

A legújabb kutatások alapján a magas fruktózbevitel fokozott egészségügyi kockázatokkal jár, ezért fontos felhívni a figyelmet az élelmiszerekben és italokban széles körben felhasznált cukor mennyiségére. A különböző cukrok gyors és pontos kimutatása és mennyiségi meghatározása a hagyományos laboratóriumi technológiák alkalmazásával nem egyszerű feladat. Számos korábbi kutatás eredménye utal arra, hogy a közeli-infravörös (NIR – Near Infra Red) spektroszkópia hatékonyan alkalmazható a cukrok minőségi és mennyiségi analízise során. Jelen vizsgálatunk rávilágít ennek a gyors korrelatív analitikai technikának az alkalmazhatóságára a fruktózkoncentráció cukoroldatokban történő mérése terén, amennyiben a bemutatott NIR kalibrációk megbízhatók a °Brix mint relatív paraméter mérésekor (R2 = 0,84), valamint az egyes cukrok közvetlen meghatározásakor (R2 > 0,90), még vegyes összetételű oldatokban is.

2. Bevezetés

Az édesítőszerek a feldolgozóipar legszélesebb körben alkalmazott adalékanyagaivá váltak, különösen italok és egyéb termékek, például desszertek vagy joghurtok előállítása során. Az egyik legrégebbi édesítőszer, amit a történelemben dokumentáltak, a méz [1], amely a néhány évtizede szintén hagyományos édesítőszerként fogyasztott egyéb édesítőkhöz hasonlóan, mint a juharszirup, szentjánoskenyér és agave, nagyrészt glükózt, fruktózt, szacharózt, ásványi anyagokat és egyéb vegyületeket tartalmaz [1]. A glükóz szinte mindig jelen van az élelmiszerekben, és alapvető szerepet tölt be az emberi anyagcsere szabályozásában. A szervezetbe juthat szabad cukor formában (glükóz por) vagy polimerekben kötötten mint keményítő, dextrin és maltodextrinek. A glükóz diszacharidokban is előfordul, a leggyakrabban haszált cukor, a szacharóz vagy répacukor például glükózból és fruktózból áll [2].

A fogyasztók egészségére gyakorolt hatásuk okán az élelmiszeriparban használt édesítőszerek formájával és mennyiségével, valamint a feldolgozott élelmiszerek °Brix-értékével kapcsolatban már egy ideje aggályok merültek fel. Ennek oka elsősorban az anyagcsere-rendellenességek (pl. 2-es típusú cukorbetegség) kialakulásának kockázata, amelyet a magas cukor-, különösen a fruktóz bevitelével hoznak összefüggésbe. A fogyasztók egyre inkább tudatában vannak annak, hogy mit fogyasztanak, és e tudatosság első lépése, hogy a feldolgozott élelmiszerek kalóriatartalmának csökkentését részesítik előnyben, csökkentve a cukorbevitelt is [3].

Megállapították, hogy a nagy glükóz bevitelhez képest a nagy fruktóz bevitel anyagcserezavar [4], elhízás, cukorbetegség, valamint a vér triglicerid koncentrációjának és az inzulin rezisztencia növekedésének magasabb kockázatával jár [5, 6, 7]. A szív- és érrendszeri betegségek, sőt a test szöveteiben előforduló rosszindulatú daganatok magas kockázata összefüggésben lehet a túlzott fruktóz bevitellel [8], valamint a dyslipidaemiával (a vér kóros lipidtartalmával) és a vesebetegségekkel [9].

Az évek során a közeli-infravörös (NIR) spektroszkópia alkalmazása az édesítőszerekben lévő cukrok elemzésére könnyebbnek, gyorsabbnak és költséghatékonyabbnak bizonyult [10], mint a nagyműszeres gyakorlatot igénylő és reagenseket igénylő módszerek, például a gázkromatográfia (GC), a nagyhatékonyságú folyadékkromatográfia (HPLC) és enzimatikus analízis [11, 12]. Mind közül a HPLC a leggyakrabban alkalmazott módszer, amelyet a szabad fruktóz-, glükóz-, szacharóz-, maltóz- és laktóztartalom meghatározására használnak [13].

A NIR spektrális régió 800 és 2500 nm (12500-4000 cm-1) közötti hullámhossztartományban található a felharmónikus és kombinációs molekularezgéseket reprezentáló abszorpciókkal, amelyek a –CH, –OH, –NH és – SH funkciós csoportoknak tulajdoníthatók [14]. Glükóz esetében az O–H vegyértékrezgés első felharmónikusa az 1195, 1385, 1520, 1590, 1730 nm abszorpciós sávoknak felel meg, míg a fruktóz és szacharóz O–H vegyértékrezgés első felharmónikusa 1433 nm-re, és a szacharóz, glükóz, fruktóz O–H kombinációs sávja 1928 nm-re tehető [14].

A mono- és diszacharidokat, mint a glükózt, a fruktózt, a szacharózt, a laktózt vizes oldatokban is vizsgálták [15]. Noha az összes érintett cukor azonos moláris koncentrációban volt feloldva, tényleges tömegük jelentősen különbözött a mono- és diszacharidok molekulatömegének különbsége miatt. A keverékekben lévő cukrok mennyiségi meghatározásakor a cukoroldatok moláris koncentrációja kevésbé pontos kalibrációs modelleket adott, a térfogatra vonatkoztatott tömegkoncentrációra illesztett kalibrációs modellekhez képest. Mivel a spektrális információ leginkább a kémiai kötések gerjesztés során bekövetkező fényelnyelését jelenti, ez az információ szorosabb arányban áll a vizes oldatban lévő kémiai kötések és atomok számával, mint a molekulák számával. Az egyes cukrok kalibrációs modelljeinek regressziós vektorai megadták azokat a spektrális régiókat is, amelyek a cukrok kvantitatív elemzésében a legnagyobb jelentőséggel bírnak. Az 1100- 1800 nm hullámhossztartományban a regressziós vektorok elemzése meghatározta a víz és az oldott cukrok O–H és C–H kötéseire jellemző spektrális régiókat. A keverékekben lévő cukrok koncentrációjára illesztett kalibrációk még alacsony szinteken (0,0018-0,5243 g/cm3) is pontos validációs eredményt mutattak, a determinációs együtthatók (R2CV) 0,841 és 0,961, a standard hiba (SECV – Standard Error of Cross-Validation) értékek 0,024 g/cm3 és 0,012 g/cm3 voltak glükóz és fruktóz esetében. Mindez megmutatta egy adott cukor NIR spektroszkópiára alapozott mennyiségi meghatározásának lehetőségét vegyes oldatokban [15].

Hasonló tanulmányokban [10, 16, 17] glükóz, fruktóz és szacharóz mennyiségét határozták meg különböző gyümölcslevekben NIR technika segítségével. A részleges legkisebb négyzetek regressziós (PLSR) modellek pontosnak bizonyultak glükóz, fruktóz és szacharóz esetében (R2 > 0,854; 0,963; 0,953). Egy másik kutatásban szintén megbízható PLSR (Partial Least Squares Regression) modellekről számoltak be a 900-2000 nm hullámhossztartományban [18], míg a 900-1650 nm-es tartomány jónak bizonyult bio cukor és hagyományos barnacukor megkülönböztetésére a részleges legkisebb négyzetek diszkriminanciaanalízis (PLS-DA – Partial Least-Squares Discriminant Analysis) modellek segítségével [19]. Egy másik kutatásban a NIR technika alkalmazásával a glükózkoncentrációt határozták meg glükóz, albumin és foszfát vizes keverékében, és pontos PLSR modellekről számoltak be [20]. Hasonlóképpen beszámoltak Morindae officinalis kivonatok glükóz-, fruktóz- és szacharóztartalmának NIR-rel történő becslésének lehetőségéről [21].

A magyar élelmiszeripart számos élelmiszerelőállításra szánt édesítőszer árasztja el. Három kiemelt édesítőszer a D-szacharóz, a K-syrup LDX és a K-sweet F55, utóbbi kettő általánosan használt izocukor. A K-syrup LDX édes, viszkózus, gyorsan kristályosodó szirup, amelyet gyakran használnak fermentációs alapanyagként az élelmiszer- és gyógyszeriparban. Nagy mennyiségben tartalmaz glükózt, dextrózt (93%), kisebb mennyiségben fruktózt (0,5%) és viszkózus folyadékot [22]. A K-sweet azonban magas kalóriatartalmú, glükózból és fruktózból álló izocukor, amiben a fruktóztartalom nagyobb (55%), mint a glükóztartalom (45%) [23]. A harmadik édesítőszer a D-szacharóz, vagy finomított cukor, amit egyre inkább helyettesítenek K-syrup LDX-szel és K-sweet F55-tel.

Jelen kutatásban a NIR spektroszkópia alkalmazhatóságának feltárását tűztük ki célul a széles körben használt D-szacharóz, K-syrup LDX és K-sweet F55 édesítőszerek vizes oldatainak glükóz-, fruktóz-, szacharóztartalmának és °Brix értékének meghatározása terén.

3. Anyagok és módszerek

3.1. Mintaelőkészítés

A vizsgálatok során háromféle cukrot használtunk: D-szacharóz (Carl Roth GmbH, Karlsruhe, Németország): 100% szacharóz; K-Syrup LDX (KALL Ingredients Kft., Tiszapüspöki, Magyarország): 93% glükóz + 0,5% fruktóz + 6,5% víz; K-Sweet F55 (KALL Ingredients Kft., Tiszapüspöki, Magyarország): 45% glükóz + 55% fruktóz. A három cukor vizes oldatait tíz különböző koncentrációban készítettük el. Összesen 30 db, egyenként 100 ml térfogatú mintát készítettünk.

3.2. Laboratóriumi mérés

A °Brix értékeket Hanna HI96801 digitális refraktométerrel mértük és rögzítettük referenciaként az ezt követő NIRS kalibrációhoz. Az egyes cukoroldatok glükóz-, fruktóz- és szacharózkoncentrációját az oldatokhoz adott édesítőszer tömege és az édesítőszerekben lévő cukrok százalékos aránya alapján számítottuk ki. A következő összefüggéseket alkalmaztuk a glükóz- és fruktóztartalom kiszámításához a K-syrup LDX és K-sweet F55 oldatokon:

  1. Glükóz K-syrup LDX oldatban = 93/100* K-syrup mennyisége oldatban (g/100 g)
  2. Fruktóz K-syrup LDX oldatban = 0,5/100* K-syrup mennyisége oldatban (g/100 g)
  3. Glükóz K-Sweet F55 oldatban = 45/100* K-sweet F55 mennyisége oldatban (g/100 g)
  4. Fruktóz K-sweet F55 oldatban = 55/100* K-sweet F55 mennyisége oldatban (g/100 g)

A 30 minta mért °Brix értékét, valamint az összes cukor-, a glükóz-, a fruktóz-, és a szacharózkoncentrációkat az 1. táblázat foglalja össze.

1. táblázat. A vizsgálathoz használt vizes cukoroldatok összes cukor-, glükóz-, fruktóz- és szacharózkoncentrációja és °Brix értéke

D-szacharóz: 100% szacharóz; K-syrup LDX: 93% glükóz+0.5% fruktóz; K-sweet F55: 45% glükóz+ 55% fruktóz; SD: szórás; Max: maximum érték; Min: minimum érték

3.3. NIR spektroszkópiás mérés

A minták közeli-infravörös fényelnyelését szobahőmérsékleten (25 °C) FOSS NIRSystems 6500 spektrométerrel (FOSS NIRSystems, Inc, Laurel, MD, USA) mértük, amit a WinISI v1.5 szoftverrel (InfraSoft International, Port Matilda, PS, USA) működtettünk. A szkennelést transzmissziós módban végeztük, miután 1 ml térfogatú cukoroldatot 1 mm úthosszt biztosító kvarc küvettába töltöttük. Az egyes mintákból két mérési kört végeztük véletlen sorrendben, és mindig a soron következő mintát használtuk a küvetta háromszoros kimosására a szkennelések között. Összesen hatvan spektumot rögzítettünk, majd a két kör spektrumait átlagoltuk, így harminc spektrumot kaptunk.

3.4. Spektrum előkezelés és többváltozós statisztikai elemzés

A NIR adatok elemzéséhez az Unscrambler v9.7 szoftvert (CAMO Software AS, Oslo, Norvégia) használtuk, míg a °Brix, a glükóz-, a fruktóz- és a szacharózkoncentrációra mért és kalibrált változók leíró statisztikájának kiszámításához a MS Excel 2013 programot használtuk.

A spektrumok szórásának korrekciójához, valamint pontos és robusztus kalibrációs modellek eléréséhez több spektrum előkezelési eljárást is alkalmaztunk, mint a standard normális változó transzformáció (Standard Normal Variate – SNV), a többszörös szóródási korrekció (Multicative Scatter Correction – MSC) és a résszegmens második derivált (másodrendű derivált, 5 adatpontos rés, 5 adatpontos szegmens).

Mind a különböző édesítőszerekből készült oldatok csoportosítását, mind a kérdéses kvantitatív paraméterek kalibrációját többváltozós adatelemzéssel végeztük. Főkomponens elemzést (Principal Component Analysis – PCA) alkalmaztunk a spektrális adatok többdimenziós mintázatainak vizsgálatára, és a cukoroldatok három csoportja közötti különbségek leírására [24]. A NIR tartományban (1100-1850 nm) felvett a spektrális adatokra és a referenciaként használt laboratóriumi eredményekre a parciális legkisebb négyzetek regressziójával (PLSR) kalibrációs modelleket készítettünk [24]. A PLSR modellezés során a látens változók optimális számát teljes keresztvalidációval (“leave-one-out”) határoztuk meg, ekkor a harminc lépéses iteratív folyamatban a harminc minta mindegyikét egyszer kihagytuk a kalibrálás során, és a modellek validációja során használtuk fel [24].

A PLSR modellek minősítését a kalibrációs és a keresztvalidációs statisztikák összehasonlításával végeztük el. A különböző modelleket a kalibrációk (C) és validációk (CV) determinációs együtthatóinak (R2) és legkisebb négyzetes eltérés értékeinek (RMSE) összevetése alapján ítéltük meg: a nagyobb R2 érték és a kisebb RMSE érték (Root Mean Square Error) jelentette a jobb modellt. A modelloptimálás során az RMSECV (Root Mean Square Error of Cross Validation) értékeket minimalizáltuk.

4. Eredmények és értékelésük

A felvett nyers spektrumok a víz jellegzetes abszorpcióját mutatták a NIR tartományban, amelynek fő csúcsa az O–H vegyértékrezgés első felharmonikus tartományába esik 1450 nm-nél (1. ábra). Az 1780 nm körüli kis csúcs a C–H kötések első felharmonikusát jelöli.

1. ábra. A vizsgált cukoroldatok nyers spektrumai az 1100-1850 nm hullámhossztartományban

A második derivált spektrumokat a rés-szegmens transzformáció derivált függvényével számítottuk, a rést és a szegmenst egyaránt 5 adatpontra állítottuk, hogy elkerüljük a derivált függvény zajnövelését, ugyanakkor a hasznos jeleket továbbra is az előkezelt adatokban tartsuk. A második derivált spektrum (2. ábra) negatív csúcsai jelzik az eredetileg átfedő abszorpciók helyét és relatív amplitúdóját, amelyek egyként jelennek meg a nyers spektrumokon. Ez mutatja azt a jól leírt jelenséget, miszerint a nyers spektrumon 1450 nm-nél elhelyezkedő fő csúcsot a víz legalább két abszorpciója alkotja 1416 és 1460 nm-nél, amelyek a víz hidrogénkötéssel kevésbé és jobban kötött állapotainak elnyélési tartományai [15].

Az itt alkalmazott spektrális előkezelések (második derivált, SNV, MSC) nem tették lehetővé a különböző édesítőszerekkel készült oldatok vizuális megkülönböztetését, míg a vízabszorpciós csúcsok fokozatos változásai jelezték az oldott cukrok növekvő koncentrációjának a víz szerkezetére gyakorolt hatását [15].

A 3. ábra a harminc oldat második derivált spektruma alapján készült PCA háromdimenziós score diagramját mutatja. A háromféle édesítőszer oldatát különböző színekkel és számokkal jelöltük. A két ábra különböző szögekből mutatja ugyanazt az eredményt, kiemelve, hogy a negyedik főkomponens (PC4) felelős a K-sweet F55 megkülönböztetéséért a D-szacharóztól és a K-syrp LDX-től, míg a második főkomponens (PC2) felelős a D-szacharóz elkülönítéséért a K-syrp LDX-től és a K-sweet F55-től. Tehát a PC2, a kiindulási NIR adatok varianciájának mintegy 2%-át kitevő új látens változó, írja le a monoszacharid és diszacharid oldatok közötti különbségeket, míg a PC4, ami a kiindulási NIR adatok varianciájának kevesebb, mint 1%-át fedi le, írja le a magas fruktóztartalmú szirup és más édesítőszer oldatok közötti különbségeket. A PC2 és PC4 kombinációja leírja a glükóz- és más oldatok közötti különbségeket.

2. ábra. A vizsgált cukoroldatok második derivált spektrumai az 1100-1850 nm hullámhossztartományban
3. ábra. A háromféle cukoroldat második derivált spektrumai alapján készült főkomponens elemzés (PCA) score értékei (a) az első (PC1), második (PC2) és negyedik (PC4) főkomponens, illetve (b) a PC1, PC4 és PC2 által meghatározott háromdimenziós térben. A piros (1), zöld (2) és világoskék (3) pontok egyenként jelölik a D-szacharózt, a K-Syrup LDX-et és a K-Sweet F55-öt.

A 4. ábra szemlélteti a PC2 és PC4 loading vektorokat. Azok a hullámhossztartományok felelősek leginkább a főkomponensek score értékeiért, amelyek a legnagyobb eltérést mutatják a nullához képest, vagyis a hozzárendelt csúcsok jelölik a cukoroldatok közötti különbséget előidéző abszorpciókat. A sávok beosztása jó összhangban van korábbi megállapításokkal [14,15], vagyis az 1300-1600 nm-es intervallumban lévő csúcsok a víz oldott cukrok hatására bekövetkező molekuláris változásaira utalnak, míg az 1600-1850 nm-es intervallum csúcsai a jellemző C–H abszorpciós sávokat jelölik.

A mért °Brix és a számított glükóz-, fruktóz-, szacharózkoncentráció alapján PLS regresszióval épített kalibrációs modelleket a 2. táblázat és az 5. ábra foglalja össze.

4. ábra. A PC2 (kék) és PC4 (piros) loading vektorok, amelyek egyenként mutatják a felelős abszorpciós sávokat a D-szacharóz elkülönülésében a K-Syrup LDX-től és a K-Sweet F55-től, valamint a K-Sweet F55 elkülönülésében a D-szacharóztól és a K-Syrup LDX-től.
2. táblázat. A kalibrációs és validációs statisztikák a °Brix, a glükóz-, a fruktóz- és a szacharózkoncentrációra cukoroldatokban (n = 30) a legjobb modellek kiemelésével

LV: látens változók száma, R2C: kalibráció determinációs együtthatója, RMSEC: kalibráció átlagos négyzetes eltérése, R2CV: keresztvalidáció determinációs együtthatója, RMSECV: keresztvalidáció átlagos négyzetes eltérése, MSC: többszörös szóródási korrekció, SNV: standard normális változó, 2D5G5S: másodrendű derivált 5 pontos réssel és 5 pontos szegmenssel

A °Brix esetében a legjobb eredményeket spektrális előkezelés nélkül értük el. A °Brix RMSE értéke 1 °Brix körül volt, ami a mért referenciaérték szórásának majdnem harmada. A cukorkoncentrációk RMSE értékei hasonlóan alacsonyak voltak. A fruktózra kaptuk a leggyengébb eredményeket, melynek oka a számos alacsony koncentrációjú minta (0,05% alatt) – ezen a szinten a modell gyengébben teljesített, mint a nagyobb koncentrációknál (5. (b) ábra). A glükóz és szacharóz esetében a második derivált előkezelés, míg a fruktóz esetében a kezeletlen spektrum adta a legjobb eredményeket.

A legjobb °Brix, fruktóz, glükóz és szacharóz modellek kalibrációs és keresztvalidációs egyeneseit az 5. ábra mutatja. A fekete átló az optimális, míg a kék és a piros egyenesek a kalibrációs és keresztvalidációs illeszkedést mutatják. A kék pontok a NIR által becsült összetételi értékeket jelölik a laboratóriumi referenciaértékek függvényében a kalibráció során, a piros pontok pedig a NIR által a keresztvalidáció során becsült értékeket mutatják szintén a referenciaértékek függvényében. Minél közelebb helyezkednek el a pontok a regressziós egyeneshez, és minél kevésbé tér el a regressziós egyenes az optimális illeszkedéstől, annál jobb a kalibrációs modell. Az esetek többségében a kapott modellillesztések elérik az optimálisat, ami azt jelenti, hogy a NIR által becsült értékek közel megegyeznek a tényleges laboratóriumi referenciaértékekkel. Ennek a kutatásnak a kalibrációs és keresztvalidációs eredményei összhangban vannak a korábban említett, cukoroldatok és gyümölcslevek esetében kapott eredményekkel. Ezek az eredmények igazolják, hogy megfelelő kalibrációs folyamat után a NIR spektroszkópia megfelelő és hatékony eszköz egyes egyszerű cukrok gyors, egyszerű és pontos mérésére keverék oldatokban.

5. ábra: Optimális modellillesztés (fekete átló), valamint a legjobb kalibrációs (kék) és keresztvalidációs (piros) (a) °Brix, (b) fruktóz-, (c) glükóz- és (d) szacharózkoncentráció illesztés

5. Következtetések, záró gondolatok

A széles körben használt édesítőszerekkel kapcsolatos kutatásunk eredményei megerősítik azokat a korábban publikált eredményeinket, miszerint a NIR spekstroszkópia hasznos és hatékony módszer egyes cukrok kimutatására és mennyiségi meghatározására akár vegyes oldatokban is. A NIR spektrométerek ma már nem csupán a hordozható méretben, de akár néhány centiméteres chipként is elérhetők, így jelentős potenciál rejlik ebben a technikában a mindennapi élelmiszerminősítés terén. Az alkalmazások széles körét kell tesztelni és használni a termékek ellenőrzésére, így garantálva az élelmiszerbiztonságot és a beltartalmi összetételt. Ezen alkalmazások közül az ételek és italok fruktóztartalmának ellenőrzése és igazolása hasznos lehet a fogyasztók egészségének védelme szempontjából, mivel ez az összetevő bizonyítottan növeli több modern kori betegség kialakulásának kockázatát. A NIR spektroszkópia mint másodlagos korrelatív analitikai technika feltételezhetően a jövőben is alkalmatlan lesz arra, hogy segítségével egy teljesen ismeretlen összetételű folyadékban kimutassuk a fruktózt és meghatározzuk annak mennyiségét, viszont alkalmas lehet arra, hogy egy ismert, fruktózt nem, vagy csak meghatározott mennyiségben tartalmazó folyadékban jelezze annak túlzott jelenlétét. A NIR eszközök felhasználhatósága természetesen korlátozott, és nem tekinthetünk rájuk úgy, mint a klasszikus analitikai módszerek kiváltóira, azonban a lehetőségek racionális kihasználása révén hasznos alkalmazások fejleszthetőek a gyakorlat számára.

6. Irodalom

[1] Edwards, C. H., Rossi, M., Corpe, C. P., Butterworth, P. J., & Ellis, P. R. (2016): The role of sugars and sweeteners in food, diet and health: Alternatives for the future. Trends in Food Science and Technology, 56, pp. 158-166.
https://doi.org/10.1016/j.tifs.2016.07.008

[2] White, E., McMahon, M., Walsh, M., Coffey, J. C., & O’Sullivan, L. (2014): Creating Biofidelic Phantom Anatomies of the Colorectal Region for Innovations in Colorectal Surgery. Proceedings of the International Symposium on Human Factors and Ergonomics in Health Care, 3 (1), pp. 277-282.
https://doi.org/10.1177/2327857914031045

[3] Gardner, C., Wylie-Rosett, J., Gidding, S. S., Steffen, L. M., Johnson, R. K., Reader, D., & Lichtenstein, A. H. (2012): Nonnutritive sweeteners: Current use and health perspectives: A scientific statement from the American heart association and the American diabetes association. Circulation, 126 (4), pp. 509-519.
https://doi.org/10.1161/CIR.0b013e31825c42ee

[4] Taskinen, M. R., Packard, C. J., & Borén, J. (2019): Dietary fructose and the metabolic syndrome. Nutrients, 11 (9), pp. 1-16.
https://doi.org/10.3390/nu11091987

[5] Bray, G. A. (2013): Energy and fructose from beverages sweetened with sugar or high-fructose corn syrup pose a health risk for some people. Advances in Nutrition, 4 (2), pp. 220-225.
https://doi.org/10.3945/an.112.002816

[6] Malik, V. S., & Hu, F. B. (2015): Fructose and Cardiometabolic Health What the Evidence from Sugar-Sweetened Beverages Tells Us. Journal of the American College of Cardiology, 66 (14), pp. 1615-1624.
https://doi.org/10.1016/j.jacc.2015.08.025

[7] Rizkalla, S. W. (2010): Health implications of fructose consumption: A review of recent data. Nutrition and Metabolism, 7, pp. 1-17.
https://doi.org/10.1186/1743-7075-7-82

[8] Biró, G. (2018): Human biological characteristics of fructose. Journal of Food Investigation, 64 (1), pp. 1908-1916.

[9] Collino, M. (2011): High dietary fructose intake: Sweet or bitter life? World Journal of Diabetes, 2 (6), pp. 77.
https://doi.org/10.4239/wjd.v2.i6.77

[10] Liu, Y., Ying, Y., Yu, H., & Fu, X. (2006): Comparison of the HPLC method and FT-NIR analysis for quantification of glucose, fructose, and sucrose in intact apple fruits. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 54 (8), pp. 2810-2815.
https://doi.org/10.1021/jf052889e

[11] Giannoccaro, E., Wang, Y. J., & Chen, P. (2008): Comparison of two HPLC systems and an enzymatic method for quantification of soybean sugars. Food Chemistry, 106 (1), pp. 324-330.
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2007.04.065

[12] Yuan, H., Wu, Y., Liu, W., Liu, Y., Gao, X., Lin, J., & Zhao, Y. (2015): Mass spectrometry-based method to investigate the natural selectivity of sucrose as the sugar transport form for plants. Carbohydrate Research, 407, pp. 5-9.
https://doi.org/10.1016/j.carres.2015.01.011

[13] International Association of Analytical Chemistry, A. (1990): Official Methods of Analysis of the AOAC. Arlington VA

[14] López, M. G., García-González, A. S., & Franco-Robles, E. (2017): Carbohydrate Analysis by NIRSChemometrics. In K. G. Kyprianidis & S. Jan (Eds.), Developments in Near-Infrared Spectroscopy pp. 81-95
https://doi.org/10.5772/67208

[15] Bázár, G., Kovacs, Z., Tanaka, M., Furukawa, A., Nagai, A., Osawa, M., Itakura, Y., Sugiyama, H., Tsenkova, R. (2015): Water revealed as molecular mirror when measuring low concentrations of sugar with near infrared light. Analytica Chimica Acta, 896, pp. 52-62.
https://doi.org/10.1016/j.aca.2015.09.014

[16] Xie, L., Ye, X., Liu, D., & Ying, Y. (2009): Quantification of glucose, fructose and sucrose in bayberry juice by NIR and PLS. Food Chemistry, 114 (3), pp. 1135-1140.
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2008.10.076

[17] Rodriguez-Saona, L. E., Fry, F. S., McLaughlin, M. A., & Calvey, E. M. (2001): Rapid analysis of sugars in fruit juices by FT-NIR spectroscopy. Carbohydrate Research, 336 (1), pp. 63-74.
https://doi.org/10.1016/S0008-6215(01)00244-0

[18] Mekonnen, B. K., Yang, W., Hsieh, T. H., Liaw, S. K., & Yang, F. L. (2020): Accurate prediction of glucose concentration and identification of major contributing features from hardly distinguishable near-infrared spectroscopy. Biomedical Signal Processing and Control, 59, pp. 101923.
https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.101923

[19] De Oliveira, V. M. A. T., Baqueta, M. R., Março, P. H., & Valderrama, P. (2020): Authentication of organic sugars by NIR spectroscopy and partial least squares with discriminant analysis. Analytical Methods, 12, pp. 701-705.
https://doi.org/DOI: 10.1039/C9AY02025J

[20] Khadem, H., Eissa, M. R., Nemat, H., Alrezj, O., & Benaissa, M. (2020): Classification before regression for improving the accuracy of glucose quantification using absorption spectroscopy. Talanta, 211 (January), pp. 120740.
https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.120740

[21] Hao, Q., Zhou, J., Zhou, L., Kang, L., Nan, T., Yu, Y., & Guo, L. (2020): Prediction the contents of fructose, glucose, sucrose, fructo-oligosaccharides and iridoid glycosides in Morinda officinalis radix using near-infrared spectroscopy. Spectrochimica Acta - Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, pp. 234
https://doi.org/10.1016/j.saa.2020.118275

[22] KALL, I. (2020): K-syrup LDX. Retrieved from http://kallingredients.hu/en/products/2/14/k-syrup-ldx

[23] KALL, I. (2020): K-sweet F55. Retrieved from http://kallingredients.hu/en/products/2/12/k-sweet

[24] Naes, T., Isaksson, T., Fearn, T., & Davies, T. (2002): A user-friendly guide to multivariate calibration and classification. Chichester, UK: NIR Publications

Tovább a cikk olvasásához


Élelmiszerekből izolált staphylococcus fajok antibiotikum rezisztencia vizsgálata

Cikk letöltése PDF formátumban

Élelmiszerekből izolált staphylococcus fajok antibiotikum rezisztencia vizsgálata

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2021/2-1-HUN

Érkezett: 2021. február – Elfogadva: 2021. április

Szerzők

a Debreceni Egyetem, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar, Élelmiszertudományi Intézet
b BIOMI Kft.
c Pázmány Péter Katolikus Egyetem
d WESSLING Hungary Kft.
e Állatorvostudományi Egyetem
* Levelező szerző: horvath.brigitta920108@gmail.com

Kulcsszavak

élelmiszer, Staphylococcus, antibiotikum rezisztencia, MALDI-TOF-MS, baktérium identifikálás, élelmiszerbiztonság, humán patogén, nozokómiás fertőzés

1. Összefoglalás

A methicillin-rezisztens Staphylococcus aureus (MRSA) törzsek élelmiszerláncban előforduló jelenlétét számos tanulmány igazolta az Európai Unióban, azonban Magyarországon kevés adat áll rendelkezésünkre ezzel kapcsolatban. Jelen vizsgálat célja az élelmiszerekből izolált Staphylococcus törzsek antibiotikum rezisztenciá-jának vizsgálata klasszikus mikrobiológiai, molekuláris biológiai módszerekkel és MALDI-TOF-MS technikával, továbbá az antibiotikum rezisztens törzsek multilókusz szekvencia tipizálása (MLST). A vizsgálat során 47 koaguláz-pozitív (CPS) és 30 koaguláz-negatív Staphylococcus (CNS) izolátumot gyűjtöttünk. A MALDI-TOF-MS vizsgálat során minden CPS izolátum (n=47) S. aureus fajnak bizonyult, míg a CNS törzsek esetében 8 különböző fajt azonosítottunk. Két S. aureus törzs esetében állapítottunk meg methicillin-rezisztenciát, amelyek közül az egyik izolátum eddig még nem ismert szekvencia típusba, míg a másik MRSA törzs az ST398 típusba tartozott, amely a mezőgazdasági haszonállatokból izolált MRSA törzsek leggyakoribb típusa az EU/EGT területén.

(Az „MRSA” rövidítést köznapi szóhasználatban, de esetenként a szakirodalomban is gyakran a „multirezisztens Staphylococcus aureus” megjelölésére használják. A szerzők kéziratában - helyesen a methicillin-rezisztens kórokozót jelölik így. A Szerk.)

2. Bevezetés és irodalmi áttekintés

Az antibiotikum rezisztens mikroorganizmusok által okozott nozokómiális infekciók (kórházhigiénés fertőzések – a szerk.) száma minden országban növekedést mutat, ezáltal egyre nagyobb kihívás elé állítva az egészségügyi ellátórendszert [1, 2]. A helyzetet tovább súlyosbítja az a tény, hogy az antibiotikum rezisztens Staphylococcus fajok már nem csak a közösségekben és az egészségügyben, hanem az intenzív állattartásban, ezáltal az élelmiszerláncban is megjelentek [3].

A Staphylococcus fajokban az antibiotikum rezisztenciával és virulenciával kapcsolatos gének a mobilis genetikai elemekben (MGE) találhatók, mint például a kromószóma kazettákban, patogenitási szigeteken, plazmidokban vagy transzpozonokban [4]. A methicillinnel szembeni rezisztenciáért a mecA gén felelős: a gén egy módosított penicillin-kötő fehérjét kódol, amely csökkenti a legtöbb béta-laktám antibiotikum, így a penicillin és a methicillin kötődési affinitását. A mecA gén a Staphylococcus kromószóma kazettán (SSCmec) található, amely egy MGE csoport és csak a Staphylococcus fajokban található meg [5]. A mecA gén Staphylococcus fajok közötti átvitelének mechanizmusa nem ismert, azonban bizonyítékok támasztják alá a horizontális géntranszfert a koaguláz-pozitív és koaguláz-negatív Staphylococcus fajok között [6].

A methicillin-rezisztens Staphylococcus aureus (MRSA) törzsek élelmiszerláncban előforduló jelenlétéről már több tanulmány beszámolt. Szerzőik egy része állati eredetű élelmiszermintákból, másik része pedig nyers húsmintákból (sertés, hal, baromfi) izolált törzsek vizsgálatát végezte el. Hollandiában 2009-ben 2217 különböző élelmiszermintát vizsgáltak meg, amelynek a 12%-a MRSA törzsnek bizonyult [7], míg egy dániai vizsgálat során 153 sertéshúsmintának a 4,6%-a, az importált 173 sertéshúsmintának pedig a 7,5%-a volt fertőzött MRSA törzzsel [8]. Németországban nyers tejből, sertéshúsból, pulykahúsból és brojler csirkehúsból is azonosítottak MRSA törzseket [9]. Magyarországon egy tehenészeti telep 595 egyedi tejmintájából 27 db MRSA izolátumot azonosítottak [10], egy másik vizsgálatban 42 telep 626 S. aureus izolátuma közül csak 4 törzs bizonyult methicillin rezisztensnek [11]. Ezeken túl azonban más élelmiszerkategóriából származó és fogyasztásra kész élelmiszerekből eddig nem vizsgálták az MRSA jelenlétét. A törzsek molekuláris tipizálási eredményei rámutattak arra, hogy az MRSA számos típusa jelen van az élelmiszerláncban a különböző országokban [12], azonban a leggyakrabban a CC398-as típus fordult elő, amely az EU és az EGT területén a mezőgazdasági haszonállatokból izolált MRSA törzsek 85%-át teszi ki [13, 14, 7,15].

A további methicillin-rezisztens Staphylococcus (MRS) fajok előfordulását az élelmiszerekben azonban már kevesebb tanulmány vizsgálta. Nigériában 255 tradicionális ételből származó izolátumból 13 Staphylococcus faj (S. xylosus, S. epidermidis, S. simulans) mutatott methicillin-rezisztenciát [16]. Egy Lengyelországban végzett tanulmány során 58 készételből izolált törzsből 33 Staphylococcus törzs (S. epidermidis, S. simulans, S. xylosus, S. hycus, S. lentus, S. saprophyticus) mutatott rezisztenciát legalább egy fajta antibiotikummal szemben [17].

Az Európai Unióban az élelmiszerekből és haszonállatokból izolált Staphylococcus törzsek antibiotikum rezisztenciájának ellenőrzése jelenleg önkéntes, ezért 2016-ban csak Németország, Svájc, Dánia és Spanyolország jelentett ezzel kapcsolatos információt. Az MRSA előfordulási gyakorisága országonként eltérő volt, ám az összehasonlítás során figyelembe kell venni, hogy a vizsgálatokat eltérő állatfajokból, húsokból és húskészítményekből izolált törzseken végezték el [18]. A humán fertőzések kis hányada vezethető vissza a CC398-as típusú MRSA törzsekre és azok is legfőképp szakmai expozíciókra korlátozódnak, mint az állatgyógyászat és az intenzív állattartás. Ennek ellenére a CC398-as típusú MRSA törzsekben kimutatható virulencia faktorok lehetővé teszik a magas patogenitást, így a folyamatos revízió mind az állatokban, mind az élelmiszerekben elengedhetetlen [19]. A felügyelet szükségességét az egyéb Staphylococcus fajok antibiotikum rezisztenciájának esetleges fennállása is indokolja, amely lehetőséget nyújt a rezisztencia terjedésére, és veszélyt jelent a fogyasztók egészségére.

A sikeres felügyeleti rendszer elengedhetetlen feltétele, hogy egy egységes, gazdasági szempontból is elfogadható, gyors és megbízható módszer álljon rendelkezésre a mikroorganizmusok faji szintű azonosításában és antibiotikum rezisztencia meghatározásában, amelynek ígéretes alappillére lehet a fehérje azonosításon alapuló (peptide mass fingerprint) mátrix-asszisztált lézer deszorpciós, ionizációs, repülési idő mérésén alapuló tömegspektrometria (MALDI-TOF-MS). A 2000-es évek kezdetén számos tanulmány számolt be olyan specifikus fragment ionokról, amelyek lehetővé teszik az antibiotikum rezisztens Staphylococcus törzsek gyors azonosítását. A legtöbbet vizsgált biomarker a 2414 m/z értékű fragment ion volt, amelynek megjelenése a tömegspektrumban az MRSA törzsekre jellemző psm-mec expressziójával korrelál [20]. A detektáláshoz és diszkriminációhoz a 2414 m/z értékű fragment ion alkalmazhatóságát több tanulmány is igazolta [21, 22].

Az MRSA törzsek biomarkereinek vizsgálatain kívül más tanulmányok további Staphylococcus fajok methicillin-rezisztencia specifikus fragment ion csúcsait elemezték. Egy korábbi cikkben két specifikus fragment ion-értéket határoztak meg: a 7239 m/z értékű ion fragment-csúcsot, amely a methicillin-rezisztens S. epidermidis és a 9674 m/z fragment-ion csúcsot, amely a methicillin-rezisztens S. haemolyticus biomarkere [23].

Saját kísérleteink célja az élelmiszerekből izolált Staphylococcus törzsek methicillin rezisztenciájának vizsgálata klasszikus mikrobiológiai, molekuláris biológiai módszerekkel és MALDI-TOF-MS technikával, továbbá az antibiotikum rezisztens törzsek multilókusz szekvencia tipizálása volt (MLST) a törzsek epidemiológiai vizsgálata céljából.

3. Vizsgálati anyag és módszer

3.1. Gyűjtött izolátumok és tenyésztési körülmények

A WESSLING Hungary Kft. Mikrobiológiai laboratóriumában a 2019. augusztus és 2020. szeptember közötti időszakban az MSZ EN ISO 6888-1:2008 szabvány előírásai alapján izolált 77 Staphylococcus izolátumot vizsgáltunk. Az izolátumokat 37 °C-on, 24±1 órán keresztül Baird-Parker (Biokar, Franciaország) szelektív táptalajon tenyésztettük és a Staphylococcusokra jellemző kolóniákat Columbia véres agarra (Neogen, UK) oltottuk át (37 °C, 24±1 óra). A tenyésztés során 47 törzs mutatott pozitív koaguláz reakciót, míg 30 izolátum koaguláz-negatívnak bizonyult, amelyet latex agglutinációs gyorsteszttel (PASTOREX™ STAPH-PLUS) is igazoltunk. Az izolátumokat nyers húsból, húskészítményekből és fogyasztásra készételekből gyűjtöttük: baromfi (n=14), marha (n=5), sertés (n=42), vad (n=1), hal (n=1), tejtermék (n=3), készételek (n=3), zöldségek (n=2) és száraztészta (n=6).

3.2. Izolátumok azonosítása MALDI-TOF-MS technikával

A gyűjtött 77 izolátum azonosítását Bruker Microflex LT MALDI-TOF tömegspektrométerrel és a MALDI BioTyper 3.1 (Bruker Daltonics) szoftverrel végeztük el. Hangyasavas szuszpendálási protokollt alkalmaztunk, amely során Columbia véres agarról egy önálló telepet vettünk fel egy steril kacs segítségével, majd 40 µl hangyasavban szuszpendáltunk el. A szuszpenzióhoz 40 µl acetonitrilt adtunk, amelyből a lemez egyik pozíciójára 1 μl-t cseppentettünk fel. A csepp beszáradását követően a mintákra 1 μl α-HCCA (10 mg/ml α-Cyano-4-hydroxycinnamic acid) mátrix oldatot vittünk fel és a mintát ismét hagytuk beszáradni. Valamennyi minta esetében 6 párhuzamos mérést végeztünk.

Az izolátumok azonosítása során MALDI Biotyper 3.1 szoftvert alkalmaztunk, amely a kapott tömegspektrumokat az adatbázisában szereplő referencia tömegspektrumokhoz hasonlítja és egy megfelelőségi faktort (score) számít ki. 2,300 – 3,000 log score érték esetén az azonosság igen valószínű. Ekkora log score érték esetén a faj azonosítottnak tekinthető. Amennyiben 2,000 – 2,299 közötti log score értéket kapunk, az azonosság kisebb, így ez esetben csak a mikroorganizmus nemzetsége tekinthető azonosítottnak. 1,700 – 1,999 log score érték között a nemzetség (genus) azonosítása sem tekinthető megfelelően biztosnak. Ha az értékelő szoftver 0,000 – 1,699 közötti log score értéket ad meg, az azonosítást sikertelennek kell tekinteni. A vizsgálatba bevont koaguláz-pozitív Staphylococcus törzsek azonosítását korábban végeztük el [24].

3.3. Antibiotikum érzékenységi vizsgálat

3.3.1. Methicillin-rezisztencia specifikus csúcsok vizsgálata MALDI-TOF-MS módszerrel

A kapott tömegspektrumokat a flexAnalysis 3.4 szoftverbe (Bruker Daltonics) exportáltuk és elvégeztük a tömegspektrumok manuális elemzését és összehasonlítását. A tömegspektrumok simítását a Savitzky–Golay szűrővel, az alapvonal korrekcióját pedig a TopHat algoritmussal végeztük el. Az elemzés során a methicillin-rezisztencia (MR) specifikus fragment ionok jelenlétét vizsgáltuk (1. táblázat).

1. táblázat. A vizsgálatban tesztelt methicillin-rezisztencia (MR) specifikus csúcsok

3.3.2. Korongdiffúziós módszer

A törzsek antibiotikum-rezisztenciájának vizsgálata során a CLSI (Clinical and Laboratory Standards Institute) által meghatározott előírásoknak (2019) megfelelően jártunk el [25]. A 0,5 McFarland egységnyi baktérium-szuszpenziót Mueller-Hinton agar (Oxoid, UK) felületére szélesztettük, majd a táptalaj felületére helyeztük a Cefoxitin 30 μg korongokat. A törzseket 37 °C-on, 18 órán át inkubáltuk. Az MRSA törzsek esetében a feltisztulási zóna referencia tartománya 6-19 mm volt, míg mecA negatív fajoknál 20-32 mm.

3.3.3. Szelektív differenciáló agar

Az antibiotikum rezisztencia vizsgálatok során továbbá a CHROMagar MRSAII szelektív differenciáló táptalajt (BD, UK) alkalmaztunk, amely a methicillin-rezisztens Staphylococcus aureus fajok kimutatására szolgál. Az izolátumokat 37 °C-on 24-48 órán keresztül inkubáltuk aerob körülmények között. MRSA baktériumnak tekintettük azokat a törzseket, amelyek morfológiailag Staphylococcusokhoz hasonló mályvaszínű telepeket képeztek. A korongdiffúziós (Cefoxitin 30 µg) módszert és az MRSA CHROMagar vizsgálatot minden élelmiszerből izolált törzs (n=77) esetében kétszer ismételtük meg. A vizsgálatok során pozitív kontrollként az ATCC 33591 referencia MRSA törzset, negatív kontrollként pedig az ATCC 29213 MSSA törzset használtuk.

3.3.4. mecA génkomplex

A mecA gén kimutatásának vizsgálatát a Dán Nemzeti Élelmiszertudományi Intézet (National Food Institute – NFI) 2012-ben kiadott protokollja alapján végeztük el [26]. A vizsgálat során pozitív kontrollként az ATCC 43300 MRSA törzset, míg negatív kontrollként az ATCC 29213 MSSA törzset használtuk. A baktériumokból genomi DNS-t izoláltunk, majd a mecA génszakaszt PCR segítségével felszaporítottuk. Az alkalmazott primereket a 2. táblázat tartalmazza.

2. táblázat. A mecA gén felszaporításához alkalmazott primerek

3.4. A methicillin-rezisztens Staphylococcus törzsek MLST vizsgálata

THOMAS és munkatársai [27] tanulmánya alapján a baktériumokból genomi DNS-t izoláltunk, majd a 7 db Staphylococcus aureus fajra specifikus génszakaszt PCR segítségével felszaporítottuk (3. táblázat). Meghatároztuk a megtisztított PCR termékek nukleotid sorrendjét majd a szekvencia adatokat BioNumerics 7.6 szoftverben értékeltük.

3. táblázat. MLST módszer során alkalmazott gének és a felszaporításukhoz használt primerek adatai

4. Eredmények

4.1. Az izolált törzsek azonosítási eredményei

A MALDI-TOF-MS vizsgálat során minden koaguláz-pozitív Staphylococcus (CPS) törzs (n=47) S. aureus fajnak bizonyult (4. és 6. táblázat). A koaguláz-negatív Staphylococcus (CNS) törzsek esetében pedig 8 különböző fajt (S. xylosus, S. saprophyticus, S. pasteuri, S. epidermidis, S. warneri, S. chromogenes, S. piscifermentans, S. haemolyticus) azonosítottunk (4. és 7. táblázat). A CNS (n=30) izolátumok 30%-a S. warneri fajnak, míg 23%-a S. pasteuri fajnak bizonyult. A S. aureus törzsek 70%-át, míg a CNS törzsek mindegyikét hús és húskészítményekből izoláltuk (1. és 2. ábra). A S. aureus törzsek esetében a hús és húskészítmények 64%-a, míg a CNS törzsek 70%-a sertésből származott. A hús és húskészítményeken belül, a baromfiból és marhából származó izolátumok megoszlása közel azonos volt.

1. ábra. A S. aureus törzsek megoszlása élelmiszercsoportonként
2. ábra. A CNS törzsek megoszlása élelmiszercsoportonként

Az izolátumok átlag azonosítási log score értékeit és azok szórását a 4. táblázat foglalja össze. A S. aureus izolátumok átlag azonosítási log score értéke meghaladta a 2,400-et. A legalacsonyabb log score érték 2,304 volt, azonban még ebben az esetben is biztonságosnak tekinthető az azonosítás. A CNS izolátumok vizsgálata során, minden fajt 2,300 log score érték felett azonosítottunk és a szórás egyik esetben sem haladta meg a 0,1 értéket.

4. táblázat. Azonosított koaguláz-pozitív és -negatív Staphylococcus fajok azonosítási log score értékei

4.2. A MALDI-TOF-MS technikával meghatározott methicillin-rezisztencia eredményei

Az izolátumokból nyert tömegspektrumok elemzése során 3 antibiotikum-rezisztencia specifikus csúcsot vizsgáltunk meg. A 2414 m/z csúcs a mecA gén egyik fehérjeterméke [28], ezért ennek a csúcsnak a jelenlétét illetve hiányát minden törzs esetében megvizsgáltuk. A 7239 m/z csúcs detektálhatóságát csak a S. epidermidis fajokban, míg a 9674 m/z csúcs jelenlétét/hiányát csak a S. haemolyticus fajokban vizsgáltuk a csúcsok fajspecificitása miatt.

A 2414 m/z csúcsot a 77 izolátum közül, két S. aureus törzsben detektáltuk, amelyek közül az egyik libamájból (SA-17) a másik pedig sertés tarjából (SA-47) származik. A további 75 izolátum esetében ez a csúcs még alacsony intenzitással sem jelent meg (5. táblázat). Az elemzés során a methicillin-rezisztensnek bizonyult két S. aureus törzset pirossal, míg a többi, methicillin-rezisztencia specifikus csúcsot nem tartalmazó S. aureus törzsek tömegspektrumait feketével jelöltük (3. és 4. ábra).

A 7239 m/z egyik S. epidermidis törzsben (n=4) sem volt detektálható és a 9674 m/z csúcs a 4 S. haemolyticus faj egyikében sem jelent meg.

3. ábra. A 2414 m/z átmenet tömegspektruma
4. ábra. A 47 Staphylococcus törzs tömegspektruma
5. táblázat. Specifikus ion fragment-értékek előfordulási gyakorisága az élelmiszerekből izolált Staphylococcus törzsekben

4.3. A korongdiffúziós módszer és az MRSA CHROMagar szelektív differenciáló agar eredményei

A 77 törzs vizsgálata során 75 törzs esetében a feltisztulási zóna átmérője 23-29 mm közé esett. Egy libamájból izolált törzs (SA-17) feltisztulási zónája 9 mm, egy sertéstarjából izolált törzs (SA-47) feltisztulási zónája pedig 17 mm átmérőjű volt és ugyanezen törzsek mályvaszínű telepeket képeztek az MRSA CHROMagar szelektív differenciáló táptalajon is (6. és 7. táblázat).

6. táblázat. Az élelmiszerekből azonosított S. aureus törzsek antibiotikum rezisztencia vizsgálatok eredményei
7. táblázat. Az élelmiszerekből azonosított koaguláz-negatív Staphylococcus törzsek antibiotikum rezisztencia vizsgálatok eredményei

4.4. mecA gén kimutatás eredményei

A MALDI-TOF-MS vizsgálatok, a korongdiffúziós módszer és az MRSA szelektív, differenciáló táptalaj eredményei alapján kiderült, hogy a libamájból és sertés tarjából izolált S. aureus törzsek (SA-17, SA-47) methicillin-rezisztenciát hordoznak, amelyet a két törzsben kimutatható, a PBP2a szintéziséért felelős mecA gén erősített meg (6. táblázat).

4.5. Az MRSA törzsek MLST típusa

A vizsgálat során elvégeztük a két MRSA törzs MLST tipizálását is, amely során a PubMLST honlapon (https://pubmlst.org/saureus/) elérhető adatbázisban szereplő adatokat használtuk. A BioNumerics 7.6 szoftver a két MRSA törzs közül csak a sertés tarjából izolált törzs esetében tudta hozzárendelni a szekvencia típust.

A libamájból izolált törzs egy eddig még nem ismert szekvencia típusba, míg a sertés tarjából izolált törzs a 398-as szekvencia típusba tartozott (8. táblázat).

8. táblázat. Az élelmiszerekből izolált MRSA törzsek MLST típusa

5. Összefoglalás és következtetés

A vizsgálat során különböző élelmiszer mátrixokból 77 Staphylococcus izolátumot gyűjtöttünk az MSZ EN ISO 6888-1:2008 szabványban leírt módszerek alapján. A szabvány ugyan lehetővé teszi a koaguláz-pozitív és koaguláz-negatív Staphylococcus fajok elkülönítését, azonban a faji identifikálást nem, amely a fajok eltérő virulencia faktorai és patogenitása szempontjából számottevő. Az élelmiszerekből izolált 47 koaguláz-pozitív és 30 koaguláz-negatív Staphylococcus törzs azonosítását MALDI-TOF-MS technikával végeztük el, magas azonosítási log score értékekkel. Emellett a kapott tömegspektrumok elemzésével, korábbi tanulmányokban meghatározott methicillin-rezisztencia specifikus ion fragment-értékek alapján két S. aureus törzs esetében methicillin-rezisztenciát állapítottunk meg, amelyet korongdiffúziós módszerrel, szelektív differenciáló agarral és a mecA gén kimutatásával igazoltunk. A specifikus ion fragment értékeknek köszönhetően jelentősen csökkenthető a diagnosztikai idő, amely gazdasági és terápiás szempontból sem elhanyagolható. Azt azonban figyelembe kell vennünk, hogy az MRSA törzsek nagy variabilitásának köszönhetően ezeknek az ion fragment értékeknek a szenzitivitása és specificitása nem 100%-os, így megerősítő vizsgálatok elvégzése szükséges.

Az élelmiszerekből izolált két MRSA törzsnek elvégeztük a multilókusz szekvencia tipizálását (MLST), a törzsek epidemiológiai vizsgálata céljából. A sertéshúsból származó izolátum az ST398 típusba tartozott, amely a mezőgazdasági haszonállatokból izolált MRSA törzsek leggyakoribb típusa az EU/EGT területén. Figyelembe véve azonban az ST398-as típusú törzsek specifikus gazdaszervezet adaptációs képességeit, miszerint azok nem csak sertésekben, hanem más állatfajokban és a humán szervezetben is képesek megtapadni, a kontamináció és a fertőződés számos módon létrejöhet az élelmiszer-feldolgozás technológiai lépései során is.

Tekintve, hogy az élelmiszerekből izolált 47 S. aureus törzs közül 2 törzs is methicillin-rezisztensnek bizonyult, e tény igazolja a globálisan növekvő antibiotikum-rezisztencia okozta veszélyeket, ezáltal a helyzet súlyosságát és aktualitását is jelzi.

6. Köszönetnyilvánítás

A tanulmány a WESSLING Hungary Kft., a BIOMI Kft. és az Innovációs és Technológiai Minisztérium ÚNKP-19-3-III kódszámú Új Nemzeti Kiválóság Programjának szakmai támogatásával készült.

7. Irodalom

[1] Böröcz, K. (2001): A magyarországi nosocomialis MRSA járványok tapasztalatai (1993-2000). Epidemiológiai Információs Hetilap. 8. (10-11).

[2] Böröcz, K. (2005): Az Országos tisztifőorvos állásfoglalása a methicillin-rezisztens Staphylococcus aureus (MRSA) törzsek által okozott, egészségügyi ellátással összefüggő fertőzések megelőzésükről és terjedésük megakadályozásáról. Epidemiológiai Információs Hetilap. 12. (5).

[3] Jungwhan, C., Kidon, S., Saeed, K. (2017): Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in Food-Producing and Companion Animals and Food Products. Frontiers in Staphylococcus aureus. Intechopen.

[4] Lim, D., Strynadka, N. C. J. (2002): Structural basis for the β-lactam resistance of PBP2a from metichillin-resistant Staphylococcus aureus. Nature Structural Biology. 9 (11), pp. 870-876. https://doi.org/10.1038/nsb858

[5] Ito, T., Katayama, Y., Hiramatsu, K. (1999): Cloning and nucleotide sequence determination of the entire mec DNA of pre-methicillin-resistant Staphylococcus aureus N315. Antimicrob Agents Chemother. 43 (6), pp. 1449-58. https://doi.org/10.1128/AAC.43.6.1449

[6] Wielders, C. L., Vriens, M. R., Brisse, S., De Graaf-Miltenburg, L. A., Troelstra, A., Fleer, A., Schmitz, F. J., Verhoef, J., Fluit, A. C. (2001): In-vivo transfer of mecA DNA to Staphylococcus aureus [corrected]. Lancet. 26; 357 (9269), pp. 1674-1675. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(00)04832-7

[7] Köck, R., Harlizius, J., Bressan, N., Laerberg, R., Wieler, L. H., Witte, W., Deurenberg, R. H., Voss, A., Becker, K., Friedrich, A. W. (2009): Prevalence and Molecular Characteristics of Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus (MRSA) Among Pigs on German Farms and Import of Livestock-Related MRSA Into Hospitals. European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases. 28 (11), pp. 1375-1382. https://doi.org/10.1007/s10096-009-0795-4

[8] Agersø, Y., Hasman, H., Cavaco, L. M., Pedersen, K., Aarestrup, F. M. (2012): Study of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in Danish pigs at slaughter and in imported retail meat reveals a novel MRSA type in slaughter pigs. Veterinary Microbiology. 157 (1-2), pp. 246-250. https://doi.org/10.1016/j.vetmic.2011.12.023

[9] Argudín, M. A., Tenhagen, B. A., Fetsch, A., Sachsenröder, J., Käsbohrer, A. (2011): Virulence and resistance determinants of German Staphylococcus aureus ST398 isolates from nonhuman sources. Applied and Environmental Microbiology. 77 (9), pp. 3052-3060 https://doi.org/10.1128/AEM.02260-10

[10] Juhász-Kaszanyitzky, E., Jánosi, S., Somogyi, P., Dán, A., Van Der, A., Graaf-Van Bloois, L. (2007): MRSA transmission between cows and humans. Emerging Infectious Diseases. 13 (4), pp. 630-632. https://doi.org/10.3201/eid1304.060833

[11] Albert, E., Sipos, R., Jánosi, Sz., Kovács, P., Kenéz, Á., Micsinai, A., Noszály, Zs., Biksi, I. (2020): Occurrence and characterisation of methicillin-resistant Staphylococcus aureus isolated from bovine milk in Hungary. Acta Veterinaria Hungarica. 68 (3) pp. 236-241. https://doi.org/10.1556/004.2020.00040

[12] Wendlandt, S., Schwarz, S., Silley, P. (2013): Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus: A Food-Borne Pathogen? Annual Review of Food Science and Technology. 4, pp. 117-139. https://doi.org/10.1146/annurev-food-030212-182653

[13] Bosch, T., Verkade, E., Van Luit, M., Landman, F., Kluytmans, J., Schouls, L. M. (2015): Transmission andpersistence of livestock-associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus among veterinarians and their household members. Applied and Environmental Microbiology. 81 (1), pp. 124-129. https://doi.org/10.1128/AEM.02803-14

[14] Fluit, A.C. (2012): Livestock-associated Staphylococcus aureus. Clinical Microbiology and Infection. 18 (8), pp. 735-744. https://doi.org/10.1111/j.1469-0691.2012.03846.x

[15] Verkade, E., Van Benthem, B., Den Bergh, M. K., Van Cleef, B., Van Rijen, M., Bosch, T., Kluytmans, J. (2013): Dynamics and determinants of Staphylococcus aureus carriage in livestock veterinarians: a prospective cohort study. Clinical Infectious Diseases. 57 (2), pp. 11-17. https://doi.org/10.1093/cid/cit228

[16] Fowoyo, P. T. - Ogunbanwo, S. T. (2017): Antimicrobial resistance in coagulase-negative staphylococci from Nigerian traditional fermented foods. Annals of Clinical Microbiology and Antimicrobials, 16 (4), pp. 2-7. https://doi.org/10.1186/s12941-017-0181-5

[17] Chaje, W., Zadernowska, A. C.-W., Nalepa, B., Sierpinska, M., - Łaniewska-Trokenheim, L. (2015): Coagulase-negative staphylococci (CoNS) isolated from ready-to-eat food of animal origin e Phenotypic and genotypic antibiotic resistance. Food Microbiology, 46, pp. 222-226. https://doi.org/10.1016/j.fm.2014.08.001

[18] European Food Safety Authority - EFSA (2018): The European Union summary report on antimicrobial resistance in zoonotic and indicator bacteria from humans, animals and food in 2016. EFSA journal. 16 (2), pp. 5182. https://doi.org/10.2903/j.efsa.2018.5182

[19] Aires-De-Sousa, M. (2016): Methicillin-resistant Staphylococcus aureus among animals: current overview. Clinical Microbiology and Infection. 23, pp. 373-380. https://doi.org/10.1016/j.cmi.2016.11.002

[20] Josten, M., Dischinger, J,. Szekat, C., Reif, M., Al-Sabti, N., Sahl, H. G., Parcina, M., Bekeredjian-Ding, I, Bierbaum, G. (2014): Identification of Agr-Positive Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus Harbouring the Class A Mec Complex by MALDI-TOF Mass Spectrometry. International Journal of Medical Microbiology. 304 (8), pp. 1018-1023. https://doi.org/10.1016/j.ijmm.2014.07.005

[21] Alksne, L., Makarova, S., Avsejenko, J., Cibrovska, A., Trofimova, J., Valciņa, O. (2020): Determination of methicillin-resistant Staphylococcus aureus and Staphylococcus epidermidis by MALDI-TOF-MS in clinical isolates from Latvia. Clinical Mass Spectrometry. 16, pp. 33-39. https://doi.org/10.1016/j.clinms.2020.03.001

[22] Pranada, A. B. - Bienia, M. - Kostrzewa, M. (2016): Optimization and Evaluation of MRSA Detection by Peak Analysis of MALDI-TOF Mass Spectra, in DGHM 2016 https://www.msacl.org/view_abstract/MSACL_2017_EU.php?id=305 Hozzáférés: 2021.01.08.

[23] Manukumar, H. M., Umesha, S. (2017): MALDI-TOF-MS based identification and molecular characterization of food associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus. Scientific Reports. 7, 11414 pp. 1-16. https://doi.org/10.1038/s41598-017-11597-z

[24] Horvath, B., Peles, F., Szél, A., Sipos, R., Erős, Á., Albert, E., Micsinai, A. (2020): Molecular typing of foodborne coagulase-positive Staphylococcus isolates identified by MALDI-TOF-MS. Acta Alimentaria, An International Journal of Food Science. 49 (3), pp. 307-313. https://doi.org/10.1556/066.2020.49.3.9

[25] Clinical and Laboratory Standards Institute - CLSI (2019): Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing: Eighteenth Informational Supplement M100- S18. Wayne, PA, USA: CLSI.

[26] National Food Institute - NFI (2012): protocol for pcr amplification of meca, mecc (mecalga251), spa and pvl recommended by the eurl-ar 2st version. https://www.eurl-ar.eu/CustomerData/Files/Folders/21-protocols/279_pcr-spa-pvl-meca-mecc-sept12.pdf Hozzáférés: 2021.02.03.

[27] Thomas, J. C., Vargas, M. R., Miragaia, M., Peacock, S. J., Archer, G. L., Enright, M. (2007): Improved Multilocus Sequence Typing Scheme for Staphylococcus epidermidis. Journal of Clinical Microbiology. 45 (2), pp. 616-619. https://doi.org/10.1128/JCM.01934-06

[28] Josten, M., Dischinger, J,. Szekat, C., Reif, M., Al-Sabti, N., Sahl, H. G., Parcina, M., Bekeredjian-Ding, I, Bierbaum, G. (2014): Identification of Agr-Positive Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus Harbouring the Class A Mec Complex by MALDI-TOF Mass Spectrometry. International Journal of Medical Microbiology. 304 (8), pp. 1018-1023. https://doi.org/10.1016/j.ijmm.2014.07.005

Tovább a cikk olvasásához


Golden Delicious almák és Packham körték mechanikai kifáradási mutatóinak összehasonlítása

Cikk letöltése PDF formátumban

Golden Delicious almák és Packham körték mechanikai kifáradási mutatóinak összehasonlítása

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2021/2-5-HUN

Érkezett: 2020. augusztus – Elfogadva: 2021. január

Szerzők

1 Szent István Egyetem, Gépészmérnöki Kar, Folyamatmérnöki Intézet, Gödöllő (2021. február 1. óta: Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Műszaki Intézet)
2 Szent István Egyetem, Gépészmérnöki Kar, Géptani és Informatikai Intézet, Gödöllő (2021. február 1. óta: Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, Műszaki Intézet)

Kulcsszavak

gyümölcsök sérülése, TTF (time to failure), gyümölcsök reológiai vizsgálata, viszkoelasztikus modellek, időfüggő alakváltozás, terhelési és tehermentesítési görbék, disszipált energia, biológiai folyáshatár, biológiai töréspont, sérülési határérték, sérülési ellenállás, kúszási görbe, deformáció

1. Összefoglalás

A kertészeti termények feldolgozási folyamataiban az egyik legjelentősebb, a gyü-mölcs tönkremeneteléhez vezető jelenség az ismétlődő mechanikai igénybevételek miatt bekövetkező kifáradás, ami főleg a szállítás során veszélyezteti a termények épségét. Ilyen sérülések esetében a károsodott gyümölcs közvetlen környezete, vagy akár a teljes terményhalmaz is veszélybe kerülhet, hiszen a romláshoz vezető biológiai folyamatok nem korlátozódnak a károsodott terményegyedre. Az ismétlődő hatások esetében a statikus határtértékhez képest kisebb erő is elegendő a tönkremenetelhez, de a terhelés mellett az adott termény anyagi tulajdonságai, valamint a károsodás közben megfigyelhető energiamérleg is fontos szerepet játszik a mechanikai ellenállás meghatározásában. Munkánkban ennek megfelelően a választott terményeket leginkább jellemző anyagmodellekre, az ismételt terhelések során mért disszipált-energia mutatókra, valamint a tönkremeneteli idő definiálására és meghatározására építjük a tönkremeneteli folyamat leírását. A kísérletek során az Európai Unió almatermelésének legnagyobb arányú képviselője, a Golden Delicious alma, valamint a hosszú tárolhatóságú Packham körte kifáradási jellemzőit hasonlítjuk össze lineáris regressziós modellek felállításával.

2. Bevezetés

A termények szortírozásánál nem csupán a méret és az alak, de az esetleges sérülés kiterjedése, vagy sok esetben maga a károsodás ténye is a válogatás alapját képezi. Az automatizált gépi felismerés – amelyet legtöbb esetben spektrális képalkotási módszerekkel végeznek – napjainkban már hatékonyan különíti el a sérült terményszövetet az egészségestől, a technológia számára pedig a szabad szemmel nem látható, felszín alatti károsodások észlelése sem jelent akadályt [1, 2]. A megbízhatóság egyrészt a hardveres kialakításnak (vagyis a felhasznált eszközök pontosságának), másrészt az alkalmazott algoritmusoknak a függvénye [3]. A módszerrel a válogatáson túl olyan kamerás megfigyelést is alkalmaznak, amely a megfelelő szoftver segítségével a paradicsomok érési állapotát is figyelembe tudja venni, és amely a szedőrobotok teljesen automatizált működését teszi lehetővé [4].

Bár az eredményes felismeréssel a sérült termények könnyedén eltávolíthatók a feldolgozási láncból, a szűrés mellett azt a célkitűzést is szem előtt kell tartani, hogy a betakarítás és a szükséges kezelési folyamatok után minél több egészséges áru jusson el a vevőkhöz. Mivel a nemzetközi felmérések szerint a feldolgozás különböző fázisaiban keletkező veszteségek miatt a termények jelentős része már nem kerül a fogyasztók elé a piacon [5, 6, 7], a sérülések precíz feltárása mellett a megelőzésnek is kiemelten fontos szerepet kell kapnia. Ehhez a termények roncsolásos úton történő vizsgálatára és a tönkremeneteli folyamat közvetlen megfigyelésére is szükség van.

A különféle mezőgazdasági és kertészeti termények anyagi tulajdonságai viszkoelasztikus modellek segítségével írhatók le, amelyek részben rugalmas, részben pedig viszkózus alkotóelemekből állnak. A sorban vagy párhuzamosan kapcsolt alaptagokból összetett anyagi struktúrák is előállíthatók, a háromelemes rendszerek közül pedig a Poynting-Thomson modellt már korábbi kutatásokban is többször alkalmazták az almástermésűek jellemzéséhez [8, 9, 10]. A viszkoelasztikus rendszerek esetében a mechanikai kölcsön-hatások miatt létrejövő deformáció nem csupán az igénybevétel nagyságától, de a terhelés sebességétől is függ, a kúszás és a relaxáció pedig fontos részét képezi a terhelési és az alakváltozási folyamatnak: míg az előbbi esetében az állandó terhelés növekvő deformációt eredményez, addig az utóbbi jelenség során az állandó deformáció folyamatos feszültségcsökkenéssel jár [11].

Egy adott termény valamilyen mechanikai behatásra adott reakciója a terhelés-deformáció görbén jelenik meg, amely a kúszási és relaxációs paraméterek mellett a terhelési folyamatban keletkező összes energiamennyiségről is információt ad: a terhelési és tehermentesítési görbék által határolt terület egyéb szakterületeken is alapját képezi a disszipált energiaszámításoknak [12, 13], ez pedig szoros összefüggésben áll a vizsgált anyag viszkoelasztikus tulajdonságaival, valamint a termények esetében a mechanikai ellenállóképességgel és a sérülési hajlandósággal [14].

Azt a terhelési határértéket, amely a sejtszerkezetben bekövetkező mikroszkopikus károsodáshoz vezet – és amely a termény romlását is okozhatja - biológiai folyáshatárnak nevezzük. Bár biológiai anyagként a különböző termények a gyógyulásra, vagy akár a teljes regenerációra is képesek lehetnek, a feldolgozás során alkalmazott mechanikai hatásokat érdemes a biológiai folyáshatár alatt tartani. A határértéket ezen kívül a szabad szemmel is jól látható, nagyobb kiterjedésű károsodás is jelentheti, amelyet a szakirodalom töréspontnak nevez. Ilyen roncsolódás esetén a termény már nagy valószínűség szerint ténylegesen tönkremegy [15, 16]. A sérülési határértékek között általában jelentős szórás tapasztalható (teljesen azonos terhelőerő esetében is), amelyre az adott termény érési állapota, valamint a tárolás és feldolgozás közben biztosított körülmények is hatást gyakorolnak.

A nem megfelelő kezelésből adódó ütközések mellett a sérülések zömét a szállítás során kialakuló rezgések okozzák. A sérüléssel végződő folyamatok roncsolásos vizsgálatokkal történő megfigyelése sajnos kiesik napjaink kutatási irányvonalaiból, pedig az ismételt terhelés hatására kialakuló kifáradási jelenség feltérképezése a gyümölcsöknél is elengedhetetlen [17].

A szállítási szimulációk során a legnagyobb károsodást előidéző frekvenciákat már egybehangzóan kimutatták [18, 19, 20], az ismétlődő terhelésekkel végzett roncsolásos vizsgálatoknál a tapasztalatok alapján így a 10 Hz alatti frekvenciatartományt érdemes beállítani.

A zöldségek és a gyümölcsök egy-egy mechanikai tulajdonságának leírásához gyakran alkalmaznak több-változós regressziós modelleket, amelyek a különböző vizsgálati paraméterek figyelembevételével készülnek [21, 22]. Kutatásunk célja a termények esetében kevésbé tárgyalt kifáradási jelenség tanulmányozása, vala-mint a sérülési határértékek (biológiai folyáshatár vagy töréspont), és az ezzel összefüggésben álló tényezők (energiamérleg, anyagtulajdonságok) közötti összefüggés meghatározása. A cél egy sérülési határértékre vonatkozó lineáris egyenlet felállítása, amelyet az ismétlődő nyomóterhelés során mérhető paraméterek figyelembevételével határozunk meg.

3. Anyag és módszer

3.1. Mérőeszköz és a gyümölcsök rögzítése

A roncsolásos vizsgálatokat a DyMaTest nevű berendezéssel végeztük, amelyet a NAIK Mezőgazdasági Gépesítési Intézet bocsátott a rendelkezésünkre. Az eszköz egy hengeres (lapos felszínű) nyomócsappal terheli a gyümölcsöket, a nyomóerő pedig tetszőlegesen beállítható a készülékhez fejlesztett szoftveres kezelőfelületen [23]. A termény deformációja a mérőcsap elmozdulását érzékelő lézeres szenzorral, az erő pedig a műszerhez kialakított speciális mérőcellával regisztrálható. A vizsgálatok egy szinuszos nyomóerő beállítását követően a gyümölcsök tönkremeneteli határáig történnek.

A terményeket a mérések lebonyolításához egy homokágyban rögzítettük. Annak ellenőrzéséhez, hogy az alkalmazott homok kúszása nem befolyásolja a gyümölcsöknél kapott eredményeket, kontroll méréseket végeztünk, ehhez pedig egy teljesen rugalmatlan, 32 mm átmérőjű csapágygolyót alkalmaztunk. A nyomóterhelések során a fotoelektromos érzékelő mérési tartományában nem volt kimutatható elmozdulás, ezért a homok alakváltozása a gyümölcsök terhelési görbéin egyáltalán nem jelenik meg. A vizsgálatok előtt a homok előkészítése nedvesítési, szitálási és tömörítési műveletekből állt [24].

3.2. A termények alakváltozási görbéi

Az ismétlődő terhelésekkel végzett vizsgálatokhoz egy ciklikus jelalakot alkalmaztunk, amely az alábbi függvénnyel jellemezhető:

Fm = Fmax(1-cos(ωt))

ahol Fmax a periodikus terhelési függvény csúcsértéke [N], ω pedig a terhelés szögsebessége [s-1].

A periodikus terhelés hatására a keletkező deformáció szintén periodikus. Az 1.a ábrán egy Golden alma deformációjának időfüggvénye látható, a 3.b ábrán pedig az erő-deformáció görbéje. A Packham körtéknél tapasztalható tipikus deformációs görbéket a 3.c és 3.d ábra mutatja.

Az állandó amplitúdójú ciklikus terhelés hatására az alakváltozás folyamatosan módosul, ezt pedig a burkológörbék (vagy a középérték) növekedésén vehetjük észre. Mivel ezek a burkológörbék hasonlóan növekednek, mint a statikus terheléskor megfigyelhető kúszási görbék, ezt a folyamatot dinamikus kúszásnak nevezik [25].

A ciklikus terhelésre adott válaszfüggvény a

Wm = β+Wmax(1-cos(ωt-δ))

egyenlettel írható le, ahol w a deformáció [mm], β a kúszási tag, wmax a periodikus alakváltozási függvény csúcsértéke [mm], ω a szögsebesség [s-1], δ pedig a terhelés és az alakváltozás időfüggvényei közötti fáziseltolódás.

A kúszás jellemzéséhez (jelen esetben a β megadásához) a szakirodalom általában lineáris közelítést alkalmaz. Bár a kúszás jelentős szakaszához ez a közelítés a legtöbb esetben megfelelő lehet, a görbe kezdete és tönkremeneteli szakasza már nem linearizálható, így a módszer a teljes kúszási folyamatot tekintve pontatlanságokat hordoz. Ennek elkerülése érdekében az alakváltozást érintő adatkezelési folyamatokban olyan numerikus megoldásokat alkalmaztunk, amelyben a műveleteket nem közelítéssel, hanem az adatsorok közvetlen feldolgozásával végeztük.

Az 1. ábrán látható görbék esetében a gyümölcsök tönkremeneteli határértékét – jelen esetben a töréspontot – már meghatároztuk, a diagramokról pedig az ezt követő adatokat eltávolítottuk. Az így kapott görbék elemzésével már ténylegesen a tönkremenetelig bekövetkező energiaviszonyokról, valamint az eddig tapasztalható anyagtulajdonságokról kapunk információkat.

Mivel a töréspont sok esetben – főleg a gyorsan lezajló terheléseknél, és az ezzel együtt meredeken változó alakváltozási folyamatoknál – nem vehető ki tisztán a diagramok elemzésénél, a pontos meghatározást nagy képkockasebességű videós megfigyeléssel végeztük (2. ábra). Az alkalmazott kamera másodpercenként 240 képkockát rögzített, a keresett töréspontot pedig a tönkremeneteli szakasz első képkockája jelenti, amikor a mérőcsap jól láthatóan kilép a kúszási fázis során lassan növekedő deformációs tartományból, és a héjat átszakítva egy kívülről is jól látható károsodást okoz a termény szövetében. Ilyenkor a héj és a gyümölcshús egyaránt károsodik, az anyagi viselkedést így nem egy homogén összetételű struktúra, hanem egy „szerkezet” modellezésével közelítettük.

1. ábra. Golden delicious alma deformációjának időfüggvénye (a) és erő-deformáció függvénye (b), valamint egy Packham körte deformációjának időfüggvénye (c) és erő-deformáció függvénye (d)
2. ábra. Töréspont meghatározása nagy képkockasebességű felvétel elemzésével

A DyMaTest mintavételi frekvenciája 2 kHz, ami 8,3-szor nagyobb, mint a töréspontról készített videó-felvételek esetében. A képkockaelemzés abszolút hibája az anyagvizsgáló berendezéssel gyűjtött adatokhoz képest 4,16 milliszekundum – ami a kamera legkisebb felbontási egysége. A 2.b ábra a törésponthoz tartozó hibasávot szemlélteti. A töréspontot, mint vizsgálati paramétert a továbbiakban a TTF jelöléssel tüntetjük fel, ami a time to failure (azaz a sérülésig eltelt időtartam) kifejezésre utal.

3.3 Viszkoelasztikus anyagtulajdonságok

A gyümölcsök anyagtulajdonságainak a meghatározásához a háromelemes Poynting-Thomson modellt használtuk, amelyet almák esetében már korábbi kutatásokban is alkalmaztak. A modell kapcsolása a 3. ábrán látható, ami az alábbi egyenlettel jellemezhető:

ahol E1 és E2 a mechanikai modell rugalmas komponensei [N mm-1], ƞ pedig a viszkózus elem [Ns mm-1]. Fm a mérések során rögzített nyomóerő [N], wm pedig a mérések során kapott deformáció [mm].

3. ábra. Számítógépes matematikai modell identifikációja

Az egyenlet blokkorientált felírását Matlab Simulink környezetben végeztük, ahol a modellt a mérések során kapott erő és deformáció adatokkal identifikáltuk (3. ábra). A rugalmas és viszkózus együtthatók értékeit annál a számított görbénél (w) határoztuk meg, ami a legjobban illeszkedik a mért eredményekre (wm). A két adatsor közötti eltérés minimalizálásához olyan eljárást alkalmaztunk, amely a legkisebb négyzetek módszerén alapul:

A minimumkeresési folyamat futtatása után az E1, E2 és ƞ modellegyütthatókat rögzítettük, és vizsgálati paraméterként felhasználtuk. A bemutatott matematikai rendszerrel végzett közelítések R2 = 0,967 – 0,998 értékek között változtak.

3.4. A hiszterézis görbék elemzése

Az 1.b és 1.d, valamint a 4. ábrán látható erő-deformáció diagramokon olyan ismétlődő hiszterézis folyamatok figyelhetők meg, ahol a terhelési és tehermentesítési görbék által határolt terület szoros összefüggésben áll a termény adott ciklusra jellemző energiamutatóival. A vízszintes tengelyen látható, hogy a görbe a tehermentesítés után nem záródik, így az anyagban a következő nyomóterhelésig minden ciklusban egy wM maradó alakváltozás keletkezik, az adott termény wR rugalmas alakváltozása pedig a terhelési csúcspont és a maradó alakváltozás közötti különbségből adódik (a kettő összege így az alakváltozás teljes nagyságát adja az adott ciklusban).

4. ábra. Egy terhelési ciklus erő-deformáció görbéje (a), a termény erő-deformáció görbéje a tönkremenetelig egy Golden Delicious alma esetében (b)

Ha a görbék közötti területeket vizsgáljuk, a rugalmas alakváltozáshoz tartozó energiát (ER) a teljes munkából (E) kivonva a ciklus disszipált energiáját kapjuk (ED). Ez az energiaveszteség a görbék közötti terület meghatározásával számítható:

ahol twM a terhelési folyamat kezdete és a tehermentesítés vége között eltelt idő [s], F pedig a vizsgálóberendezéssel előállított terhelési függvény [N].

Mivel a területszámítást az erő- és deformáció-adatok idő szerinti numerikus integrálásával végeztük, a korábban említett közelítő függvények, és az ezekkel együtt járó pontatlanságok elkerülhetők.

Bár az energiaveszteségek számítása több kutatásban hozzátartozik a sérülési mechanizmus leírásához, a hiszterézis görbéből meghatározható disszipált energiának csak egy része kötődik az anyag károsodásához és a tönkremeneteli folyamathoz [13]. Más szakterületeken, például az útburkolati aszfaltrétegek reológiai leírásánál olyan számítási módszereket is kidolgoztak, amelyek a disszipált-energia adatokat felhasználva közvetlenül mutatnak rá a tönkremenetel pillanatára. Ezek közé tartozik az ún. disszipált energia hányados, amely a következő összefüggéssel számítható [26]:

ahol EDi az adott ciklusig összegzett energiaveszteség [N mm], EDn pedig az adott ciklus energiavesztesége [N mm].

Amikor a disszipált energiahányadost a ciklusszám függvényében ábrázolják (5. ábra), akkor az két károsodási mutatóra is utalhat: az adott aszfalt repedésképződési folyamatának a kezdetét a görbe felfutási meredek-ségének 10%-os zuhanása jelzi, a csúcsponton látható törés pedig a kifáradásos tönkremenetelt [26].

A gyümölcsökön végrehajtott kísérleteink során az említett meredekség zuhanása a legtöbb esetben nem figyelhető meg ennyire egyértelműen, ami valószínűleg a gyors terhelési beállítások következménye. A belső töréspont viszont a saját eredményeinkben is egyértelműen megjelenik. Ezt az adatot a töréspontig eltelt idő és a viszkoelasztikus modellegyütthatók mellett szintén felhasználjuk a károsodási folyamatot leíró egyenletek felállításához.

5. ábra. A kifáradásra utaló belső töréspont a disszipált energiákból képzett hányados alapján egy Golden Delicious (a) és egy Packham (b) termény esetén

3.5. Vizsgálati paraméterek, terhelési beállítások

Célunk, hogy a sérülési folyamattal összefüggésben álló paraméterek felhasználásával a töréspontig eltelt időtartamot írjuk le (TTF), ami a kapott egyenletek függő változója lesz. A tönkremenetel jellemzésénél lineáris regressziós egyenletek felállítására törekszünk.

A nyomóterheléseket 25 db Golden Delicious almán és 25 db Packham körtén hajtottuk végre (a méréssorozat ismétlési száma terményenként tehát 25), minden gyümölcsön hat különböző mérési frekvenciát állítottunk be. Ezek a frekvenciák a szállítással foglalkozó kutatások legveszélyesebbnek ítélt tartományába, a főleg 10 Hz alatti sávba esnek, a műszerünk beállítási lehetőségeihez mérten ezek 2,5, 3,7, 5, 7,5, 10 és 11,6 Hz voltak. Így összesen 300 nyomóterhelés történt, a terhelések során kapott erő, deformáció- és időadatokból pedig a fent részletezett módszerekkel minden esetben meghatároztuk az anyagmodell E1, E2 és η együtthatóit, a TTF tönkremeneteli időt, valamint az EDRmax belső károsodási mutatót. Ezek mellett azt is figyelembe vettük, hogy a vizsgálati frekvenciák befolyásolják-e a folyamatot.

A Golden és Packham termények eltérő terhelési ellenállása miatt különböző nyomóerők beállítására volt szükség: a Packham körték esetében a vizsgált frekvenciatartomány bizonyos értékeinél már az első ciklusok némelyikében megtörtént a tönkremenetel, a Golden almák viszont sokkal ellenállóbbak voltak, ezért a későbbiekben részletezésre kerülő károsodási idők és disszipált energiaértékek összehasonlíthatóságát figyelembe véve a körtéket 4 N-nal, az almákat pedig 14 N-nal terheltük. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a 4 N erőnél nagyobb beállításoknál – a vizsgált frekvenciaértékek többségénél – a körték anyagában azonnali roncsolódás jönne létre, 14 N alatt pedig nagyságrendekkel hosszabb terhelési folyamatot kéne futtatni az almák látható károsításához.

Eredmények

4.1. Tönkremeneteli időtartamok és a belső károsodásra utaló energiamutatók

A töréspontig eltelt időtartamok egyes frekvenciabeállításokhoz tartozó átlag- és szórásértékeit az 1. táblázat tartalmazza. A 6.a ábrán a Golden almák átlagértékeiből készített grafikon látható, a Packham körték esetében pedig a 6.b ábrán tekinthetők meg az ábrázolt eredmények. Az almák esetében a töréspont bekövetkezése a várakozásoknak megfelelően alakult, vagyis a nagyobb frekvenciákon hamarabb következett be a visszafordíthatatlan károsodás, a körtéknél kapott átlagértékek tekintetében ehhez képest viszont változás tapasztalható, ugyanis az 5 Hz feletti beállításoknál egy növekvő tendencia kezdődik a tönkremeneteli idő tekintetében.

1. táblázat. A töréspontig eltelt időtartam átlagai és az eredmények szórása

A Golden termények esetében az alacsonyabb frekvenciabeállításoknál nagyobb szórásmezőkkel találkozunk, a magasabb frekvenciákon viszont a hibasávok szélsőértékei már közelebb kerülnek az átlaghoz. A szórásmezők végpontjai a Golden almáknál még hasonló trendet mutatnak az átlag frekvenciafüggéséhez, a körték esetében azonban szórásmezők minimumértékei már nem reprezentálják az átlagértékek változását, a körtéknél tehát eltérőbb karakterisztikák tapasztalhatók a 25 mérés között.

6. ábra. A töréspontig eltelt időtartamok frekvenciafüggése Golden Delicious almák (a) és Packham körték (b) esetében

Mivel a szórás az almák és körték esetében is elég jelentős (1. táblázat), a vizsgálatnál figyelembe vett további paraméterek (a viszkoelasztikus modellegyütthatók, valamint az energiamutatók) szerepe kiemelten fontos, amikor a károsodási folyamatra gyakorolt hatásukat vesszük figyelembe a tönkremeneteli idő leírása során.

A 7. ábra a disszipált energiából számított energiaveszteségi hányados csúcsértékeit mutatja, a 25-25 terményhez tartozó eredményeket szintén átlagoltuk az egyes frekvenciabeállításokhoz tartozóan.

A vizsgált Golden almák esetében a ciklusonként rögzített energiaveszteségi értékek, valamint a belső törésre utaló maximális hányadosértékek a magasabb frekvenciabeállítások felé haladva csökkenő tendencia szerint változnak, a körtéknél ez a folyamat viszont fordítottan jelenik meg. Ezzel együtt a frekvenciafüggést jellemző trend is más jelleget ölt.

7. ábra. A halmozódó disszipált energiák átlagértékeinek frekvenciafüggése

4.2. Viszkoelasztikus modellparaméterek kiértékelése

A termények rugalmas (E1' E2) és viszkózus (ƞ) anyagtulajdonságainak frekvenciafüggését a 8. ábra mutatja be, ahol a méréssorozat értékeit az egyes frekvenciabeállításoknál átlagolva jelenítjük meg. A számszerű eredményeket a 2. táblázat és a 3. táblázat foglalja össze.

2. táblázat. Viszkoelasztikus modellparaméterek átlagértékei és szórások az egyes terhelési frekvenciákon Golden Delicious almák esetében
3. táblázat. Viszkoelasztikus modellparaméterek átlagértékei és szórások az egyes terhelési frekvenciákon Packham körték esetében
8. ábra. Rugalmas és viszkózus modellparaméterek átlagai Golden almák (a, c) és Packham körték (b, d) esetében

A rugalmas együtthatók a Golden almák esetében nem mutatnak szembetűnő frekvenciafüggést, az E1 paraméterek esetében enyhe csökkenés fedezhető fel, amikor magasabb vizsgálati frekvenciákat használunk. Korábbi kísérletekben a nagyobb sebességű terhelés során az almák általában merevebben viselkednek [25]: ha a nagyobb terhelési sebességnek jelen esetben a nagyobb frekvencia felel meg, akkor ez a reakció egybevág a régebbi tapasztalatokkal.

A körték esetében azonban egyértelmű a növekedés, amikor az E1 komponenst vizsgáljuk, ez az eredmény pedig magyarázatot adhat a tönkremeneteli időtartamok esetében kapott adatokra: a vizsgált körtéknél az 5 Hz feletti frekvenciákon egy rugalmasabb, puhább felület keletkezik a terhelési zóna közelében, a megnövekedett rugalmasság pedig kedvezőbb mechanikai ellenállást biztosít a termények számára. A legveszélyesebb frekvenciatartományban így nem feltétlenül a magasabb értékek hordozzák a legjelentősebb károsodási potenciált. Az E2 rugalmas együttható a vizsgált tartományban a Golden és Packham termények esetében is állandó.

A viszkózus paramétereket ábrázolva a Golden és a Packham terményeknél is egyértelmű frekvenciafüggést kaptunk. Az almáknál kapott görbe hasonlóságot mutat egy korábbi kutatásban prezentált dinamikus viszkozitási tényező frekvenciafüggéséhez [27], a körtéknél pedig szintén az 5 Hz körüli frekvencia töri meg az addigi csökkenő tendenciát – ez szintén összefüggésben állhat a tönkremeneteli időtartamok frekvenciagörbéjénél tapasztalt törésponttal.

A szórásokat megjelenítő hibasávok a körték esetében nagyobbak, az adatokat a 2,5 Hz-es beállításánál rögzítettük a legszélesebb szórástartományban. Ennek egyik oka, hogy ennél a beállításnál több körte már az első ciklus első felterhelési szakaszában azonnal tönkrement.

4. táblázat. Viszkoelasztikus modellparaméterek varianciaanalízise

A frekvenciafüggés mértékét varianciaanalízis (ANOVA - Analysis of Variance) segítségével ellenőriztük, az eredményeket a 4. táblázat foglalja össze. A Golden almák esetében kizárólag az η együtthatónál fedezhető fel szignifikáns összefüggés (p<0,05), ez pedig megerősíti a diagramok alapján levonható következtetést, amit az E1 és E2 együtthatók esetében tettünk: a rugalmas elemek és a frekvencia a vizsgált tartományban nem állnak kimutatható összefüggésben. A Packham körték esetében viszont az η mellett az E1 rugalmas együttható frekvenciafüggése is kimutatható, ami jelentős szerepet játszik az 5 Hz felett tapasztalt mechanikai ellenállásban.

4.3. Lineáris tönkremeneteli modellek

A bemutatott vizsgálatok eredményeit, valamint a terhelési frekvenciák értékeit felhasználva a Golden Delicious almák esetében négy különböző tönkremeneteli modell lehetősége vetődik fel, a következő keresőfüggvény szerint:

TTF = A+Bη+CEDRmax+Df+KE1+JE2'

ahol A, B, C, D, K és E konstansok. Az egyes változatokat az 5. táblázat ismerteti. Ezek között a termények rugalmas és viszkózus anyagtulajdonságai, valamint a disszipált energia csúcsértéke is rendre megjelenik, a frekvenciabeállítások azonban nem.

5. táblázat. A mért paraméterekből létrehozható lineáris modellek Golden almák esetében

(a) változók: η
(b) változók: η, EDRmax
(c) változók: η, EDRmax, E1
(d) változók: η, EDRmax, E1, E2

A modellparamétereket bemutató görbéken, valamint a varianciaanalízis nyomán az elasztikus együtthatók nem álltak szignifikáns összefüggésben a frekvenciával, a Golden almák rugalmassága azonban egyértelmű hatást gyakorol a tönkremeneteli folyamatra, kimutatható növekedést eredményezve. Míg az E1 rugalmas együttható meghatározó része az egyenletnek, az E2 csupán elhanyagolható mértékben ad hozzá az illeszkedés pontosságához, ezért a Golden almák tönkremenetelének legegyszerűbb leírásához a harmadik egyenletet választottuk:

TFF = 0,533+2,736η+0,141EDRmax-0,261E1

A Packham körtékre alkalmazható modelleket a 6. táblázat foglalja össze. Ezekben a változatokban már a terhelési frekvencia is megjelenik, ami ezúttal fontos szerepet játszik a tönkremeneteli idő leírásában.

6. táblázat. A mért paraméterekből létrehozható lineáris modellek Packham körték esetében

(a) változók: EDRmax
(b) változók: EDRmax' η
(c) változók: EDRmax' η, f
(d) változók: EDRmax' η, f, E2

Bár az E1 paraméter a frekvenciával összefüggésbe került, a tönkremenetelt mégsem ez az együttható befolyásolja, hanem a viszkózus komponenssel párhuzamosan kapcsolt E2. Mivel a frekvencia, valamint az E2 rugalmas tényező jelentősen hozzájárul a lineáris közelítés pontosságához, így a Packham körték esetében a negyedik egyenletet írjuk fel:

TTD = 0-091+0,788η+0,085EDRmax-0,103f+1,524E2.

Az egyenletek érvényességét ellenőrző varianciaanalízis eredményeit a 7. táblázat tartalmazza. Mivel a kapott F értékek szignifikánsnak minősülnek (p<0,05), a felírt közelítések érvényesek.

7. táblázat. Közelítő egyenletek varianciaanalízise

A létrehozott modellek behelyettesítés utáni törésponti eredményeit (TTFsz), valamint a mért eredmények (TTFm) kapcsolatát a 9. ábra mutatja be a teljes vizsgálati tartományban. A Golden Delicious almáknál alkalmazott közelítés frekvenciánként átlagolt eredményei az 1,54% és 3,85% relatív hiba közé esnek, a terményenként átlagolt eredmények pedig 1,01% és 31,13% között alakulnak. A Packham körtéknél az egyes frekvenciabeállításoknál kapott eredményeket átlagolva a relatív hibák 2,42 és 6,22% közé esnek, a terményegyedenként számított értékek eltérései pedig 0,04% és 34,51% között alakulnak a mért tönkremeneteli időtartammal összehasonlítva. A jelentősebb hibaértékek nem az adott frekvenciabeállításokhoz, hanem az egyes termények eltérő mechanikai ellenállóképességéhez és anyagtulajdonságaihoz kötődnek.

9. ábra. Mért és számított tönkremeneteli időtartamok kapcsolata Golden Delicious almák (a) és Packham körték (b) esetében az összes mérési eredményt kiértékelve

5. Következtetések

Az ismétlődő terhelés a gyümölcsök feldolgozási és szállítási folyamataiban jelentős mértékű károsodást okoz, munkánkban ezért a kifáradás okozta tönkremenetelt vizsgáltuk, ennek érdekében pedig olyan többváltozós lineáris regressziós modelleket dolgoztunk ki, amelyek a tönkremeneteli folyamathoz kötődő legfontosabb anyagtulajdonságokra és energiamutatókra utaló paraméterekre támaszkodnak, és amelyek a vizsgált almástermésűek (Golden Delicious almák és Packham körték) sérülési ellenállására adnak előrejelzést.

A tönkremenetelt jelző töréspont bizonyos esetekben nem értékelhető ki a mérések során kapott deformációs adatokból, ilyenkor a gyorsfilmezéssel és képkocka-elemzéssel megállapított határérték nyújthat segítséget a vizsgálatok során. Ennek pontossága az alkalmazott kamerák képkockafrissítésén múlik, ez pedig a képfelbontással együtt a mobileszközökben is folyamatosan fejlődik, így ezek az eszközök a hasonló jellegű méréstechnikai feladatokhoz is alkalmassá válnak. Használatuk a gyümölcsök alakváltozásának figyelésében már napjainkban sem példa nélküli.

Az energiaszámításokon alapuló belső károsodás megfigyelése új kutatási irányokat jelenthet a gyümölcssérülések vizsgálatában, hiszen a feldolgozási folyamatokban fellépő környezeti hatásokat ennek függvényében kell kezelni (megfogási, ejtési és rezgési határértékek korlátozása vagy módosítása). A jelenség pontos definiálása azonban a sejtszerkezetben létrejövő károsodási folyamat részletesebb leírása érdekében még mikroszintű vizsgálatra és megerősítésre vár.

6. Köszönetnyilvánítás

A DyMaTest anyagvizsgáló berendezés biztosítása miatt a szerzők köszönetüket fejezik a NAIK Mezőgazdasági Gépesítési Intézet felé. Köszönjük továbbá Dr. Földi Lászlónak a számítógépes modellezésben, valamint Dr. Székely Lászlónak a többváltozós egyenletek felállításában nyújtott segítségét.

7. Irodalom

[1] Che, W., Sun, L., Zhang, Q., Tan, W., Ye, D., Zhang, D., Liu, Y. (2018): Pixel based bruise region extraction of apple using Vis-NIR hyperspectral imaging. Computers and Electronics in Agriculture 146, pp. 12-21.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.01.013

[2] Tan, W., Sun, L., Yang, F., Che, W., Ye, D., Zhang, D., Zou, B. (2018): Study on bruising degree classification of apples using hyperspectral imaging and GS-SVM. Optik 154, pp. 581-592.
https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2017.10.090

[3] Gergely, Z., Beke, J. (2015): Az osztályozási hibák csökkentésének lehetőségei a HPV-I sorozatú paprikaválogató gépeken, Mezőgazdasági Technika 2015/11, pp. 2-4.

[4] Malik, M., Zhang, T., Li, H., Zhang, M., Shabbir, S., Saeed, A. (2018): Mature Tomato Fruit Detection Algorithm Based on improved HSV and Watershed Algorithm. IFAC-PapersOnLine 51 (17) pp. 431-436.
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.183

[5] FAO, (2011): Global Food Losses and Waste. Extent, Causes and Prevention.
http://www.fao.org/docrep/014/mb060e/mb060e00.pdf (Hozzáférés / Aquired: 12.08.2020)

[6] NRDC, (2012): Wasted: How America is losing up to 40 percent of its food from farm to fork. NRDC Issue PAPER.
https://www.nrdc.org/sites/default/files/wasted-food-IP.pdf (Hozzáférés / Aquired: 12.08.2020)

[7] Yahia, E. M., Fonseca, J. M., Kitinoja, L. (2019): Postharvest Losses and Waste. p. 43. In: Yahia, E. M, Postharvest Technology of Perishable Horticultural Commodities. Woodhead Publishing.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813276-0.00002-X

[8] Morrow, C., Mohsenin, N. (1966): Consideration of Selected Agricultural Products as Viscoelastic Materials. Journal of Food Science 31 (5) pp. 686-698.
https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.1966.tb01925.x

[9] Tscheuschner, H., Doan, D. (1988): Modelling of mechanical properties of apple flesh under compressive load. Journal of Food Engineering 8 (3) pp. 173-186.
https://doi.org/10.1016/0260-8774(88)90052-0

[10] Fenyvesi, L. (2004): Mezőgazdasági termények sérülésvizsgálata. Akadémiai Kiadó, Budapest.

[11] Szendrő, P. (2000): Mezőgazdasági Gépszerkezettan. Mezőgazdasági Szaktudás Kiadó, Budapest.

[12] Kim, J., Roque, R., Birgisson, B. (2006): Interpreting Dissipated Energy from Complex Modulus Data. Road Materials and Pavement Design 7 (2) pp. 223-245.
https://doi.org/10.1080/14680629.2006.9690034

[13] Ghuzlan, K., Carpenter, S. (2000): Energy-Derived, Damage-Based Failure Criterion for Fatigue Testing. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 1723 (1) pp. 141-149.
https://doi.org/10.3141/1723-18

[14] Lee, J., Tan, J., Waluyo, S. (2016): Hysteresis characteristics and relationships with the viscoelastic parameters of apples. Engineering in Agriculture, Environment and Food 9 (1) pp. 36-42.
https://doi.org/10.1016/j.eaef.2015.09.005

[15] Mohsenin, N. (1986): Physical properties of plant and animal materials. Gordon and Breach Science Publishers, Amsterdam.

[16] Sitkei, Gy. (1981): A mezőgazdasági anyagok mechanikája. Akadémiai Kiadó, Budapest.

[17] Li, Z., Miao, F., Andrews, J. (2017): Mechanical Models of Compression and Impact on Fresh Fruits. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety 16 (6) pp. 1296-1312.
https://doi.org/10.1111/1541-4337.12296

[18] Fischer, D., Craig, W. L., Watada, A. E., Douglas, W., Ashby, B. H. (1992): Simulated In-Transit Vibration Damage to Packaged Fresh Market Grapes and Strawberries. Applied Engineering in Agriculture 8 (3) pp. 363-366.
https://doi.org/10.13031/2013.26078

[19] Hinsch, R. T., Slaughter, D. C., Craig, W. L., Thompson, J. F. (1993): Vibration of Fresh Fruits and Vegetables During Refrigerated Truck Transport. Transactions of the ASAE 36 (4) pp. 1039-1042.
https://doi.org/10.13031/2013.28431

[20] Vursavuş, K., Özgüven, F. (2004): Determining the Effects of Vibration Parameters and Packaging Method on Mechanical Damage in Golden Delicious Apples. Turkish Journal Of Agriculture And Forestry 28 (5) pp. 311-320.

[21] Oveisi, Z., Minaei, S., Rafiee, S., Eyvani, A., Borghei, A. (2012): Application of vibration response technique for the firmness evaluation of pear fruit during storage. Journal of Food Science and Technology 51 (11) pp. 3261-3268.
https://doi.org/10.1007/s13197-012-0811-z

[22] Vursavus K., Kesilmis Z., Oztekin B. (2017): Nondestructive dropped fruit impact test for assessing tomato firmness. Chemical Engineering Transactions 58, pp. 325-330.

[23] Petróczki, K., Fenyvesi, L. (2014): Improvement of compressive testing instrument with wide range of speed for examining agricultural materials. Computers and Electronics in Agriculture 101, pp. 42-47.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.12.003

[24] Pillinger, G., Géczy, A., Hudoba, Z., Kiss, P. (2018): Determination of soil density by cone index data. Journal of Terramechanics 77, pp. 69-74.
https://doi.org/10.1016/j.jterra.2018.03.003

[25] Fenyvesi, L. (2004): Mezőgazdasági termények sérülésvizsgálata. Akadémiai Kiadó, Budapest.

[26] Delgadillo, R., Bahia, H. (2005): Rational fatigue limits for asphalt binders derived from pavement analysis. Asphalt paving thechnology: Journal of the association of asphalt paving technologics 74, pp. 1-42.

[27] Van Zeebroeck, M., Dintwa, E., Tijskens, E., Deli, V., Loodts, J., De Baerdemaeker, J., Ramon, H. (2004): Determining tangential contact force model parameters for viscoelastic materials (apples) using a rheometer. Postharvest Biology and Technology 33 (2) pp. 111-125.
https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2004.02.008

Tovább a cikk olvasásához


Legfrissebb szám



Támogató és együttműködő partnereink

TÉMAKERESÉS