Информационные технологии приобретают все большее значение в обеспечении потребителей здоровым питанием, в том числе с учетом современной концепции питания как процесса, связанного не только с преобразованием энергии в результате биохимических превращений пищевых веществ, но и с преобразованием информации [1, 2]. Обращает на себя внимание проверка сформулированной авторами [1] концепции с использованием методов газоразрядной визуализации.
Актуальной задачей является структурный синтез моделей функциональных свойств рецептурных смесей на основе информационно-статистического подхода, реализованного в работах О.Н. Красули, А.Е. Краснова, С.И. Николаевой, В.И. Карпова, А.В. Токарева и др. [3–6].
Существенная проблема с позиций информатики связана с обилием пищевых добавок, используемых технологами для коррекции потребительских свойств продуктов питания. При этом целевой функцией решаемых с применением информационных технологий задач является уменьшение степени неопределенности в пищевой системе как результат управления конкретным технологическим процессом [3].
Важным фактором в формировании потребительских свойств продовольственных товаров, особенно на основе сырья животного происхождения, является возможность управления гидратационными характеристиками пищевых систем в соответствии с систематической моделью, представленной на рис. 1.
Рис. 1. Вариант систематической модели функциональных свойств рецептурных смесей на основе информационно-статистического подхода
Популярным «инструментом» формирования заданных характеристик пищевых систем, коррелирующих с потребительскими свойствами продовольственных товаров на их основе, является целенаправленное использование ферментных препаратов. В последнее десятилетие в качестве альтернативы подходам по дезинтеграции биополимеров в структуре пищевого сырья и полуфабрикатов приобрел существенную популярность подход, реализующий искусственное структурообразование в пищевых системах с приданием им заданных гидратационных характеристик и коррелирующих с ними потребительских свойств [7–9].
В зарубежных исследованиях широко представлены результаты, иллюстрирующие позитивный эффект от использования препаратов микробной трансглутаминазы для целенаправленного придания заданных потребительских свойств товарам различных ассортиментных групп (таблица).
Таким образом, необходим синтез математических моделей, позволяющих прогнозировать свойства пищевых систем в зависимости от задаваемых технологическим параметров. К наиболее лабильным из них в условиях реальных процессов производства продуктов питания относятся рН и температура пищевых смесей.
Цель работы: разработка модели взаимодействия факторов, влияющих на активность ферментного препарата трансглутаминазы (ТГ), для определения оптимальных параметров при проектировании потребительских свойств пищевых систем.
Материалы и методы исследования
В качестве объекта исследования использовали препарат микробной трансглутаминазы (ТГ) Revada TG (производитель – BDF Natural Ingredients, Испания). Активность ТГ определяли с помощью энзиматического колориметрического теста в соответствии с рекомендациями [11]. В основе метода лежит каталитическая реакция переноса глутаминовой кислоты на акцептор, подобный глицил-глицину, с образованием 5-амино-2-нитробензоата, что играет важную роль в процессе структурообразования белковых систем.
Для исследования совместного влияния температуры Т и водородного показателя рН среды на активность трансглутаминазы использовали экспериментальные методы, позволяющие оценить статистическую значимость эффекта воздействия. Это потребовало проведения экспериментов с целью определения оптимальных уровней факторов. Были использованы двухуровневые многофакторные планы полного факторного эксперимента. Обработка результатов экспериментов и построение модели проводилось с помощью программного пакета STATISTICA [12], набор процедур которого позволяет строить планы многофакторного эксперимента, анализировать полученные данные и оценить эффективность модели и значимость ее коэффициентов [13].
Результаты исследования и их обсуждение
Активность препарата трансглутаминазы выступает управляющим фактором при формировании заданных в том числе характеристик пищевых систем, особенно на основе сырья животного происхождения, которые непосредственно коррелируют с потребительскими свойствами продовольственных товаров на их основе.
С целью обоснования рекомендаций по использованию препарата ТГ для модификаци поликомпонентных мясо-растительных эмульгированных субстратов на первом этапе были проведены однофакторные эксперименты по исследованию влияния температуры и рН среды на активность ТГ в составе препарата Revada TG 11 (рис. 2). Выбранная нижняя граница температурного интервала (рис. 2, а) соответствует технологически целесообразным значениям данного параметра на этапе куттерования при получении фаршевых эмульсий.
Эффективность применения микробной трансглутаминазы для коррекции потребительских свойств продовольственных продуктов [10]
|
Источник белков в составе сырья |
Продукт |
Эффект |
Информационный источник |
|
Мясо |
Реструктурированное мясо |
Реструктурированная текстура и внешний вид мяса, повышенная твердость |
Kuraishi et al. (1997); Motoki and Seguro (1998); Trespalacios (2007) |
|
Рыба |
Рыбная паста, реструктурированный продукт |
Повышенная твердость |
Tellez-Luis et al. (2002) |
|
Молоко |
Крем, десерты, молочные напитки |
Улучшенное качество и текстура |
Lauber et al. [156] (2000); Sanl et al. (2011) |
|
Пшеница |
Хлебобулочные изделия |
Улучшенная текстура и большой объем |
Gerrard et al. (2001) |
|
Желатин |
Кондитерские изделия |
Продукты с низкой калорийностью с хорошей текстурой и эластичностью |
Giosafatto et al. (2012) |
а) б)
Рис. 2. Влияние на активность ТГ «REVADA TG 11»: а) температуры, ° С, б) pH
На следующем этапе была построена модель, отражающая зависимость активности ферментного препарата от заданных технологических параметров с учетом их взаимного влияния. В качестве математической модели процесса ферментативной обработки пищевых систем рассматривали полином второй степени:
Yi (х1, х2) = Σ акх1i1 х2i1, (1)
где степени входных параметров удовлетворяют условию 0 ≤ i1 + i2 ≤ 2.
Коэффициенты полинома ак оценивали методом наименьших квадратов с использованием программного пакета STATISTICA. Исходные данные для обработки в программном пакете STATISTICA и построения модели представлены на рис. 3. В этом случае активность ферментного препарата представляет собой функциональную зависимость вида Yi (х1, х2).
В качестве инструмента для построения математической модели, описывающей совместное влияние заданных технологических факторов (температуры Т и показателя рН) на активность ферментного препарата трансглутаминазы, был выбран подход, основанный на построении симметричного композиционного ротатабельного плана второго порядка, с учетом рекомендаций в области теории планирования эксперимента [14].
Рис. 3. Исходные данные для обработки в программе STATISTICA: Темпер. – температура (х1), pH – реакция среды (х2), Отклик (Y) – целевая функция (трансглутаминазная активность)
Для оценки эффектов в программном пакете STATISTICA был использован модуль (DOE) Design & Analysis of Experiments, режим Central Composite, non-factorial surface designs. Результаты построения уравнения регрессии в модуле представлены на рис. 4.
Рис. 4. Результаты построения регрессионного уравнения
Рис. 5. Результаты дисперсионного анализа построенной модели
Уравнение регрессии, представленное ниже, характеризует отклики системы и принимает вид
Y = 1784,24 + 82,26×T – 0,90×T2 + 451,13×pH – 37,04×pH2 – 2,26×T×pH, (2)
(R2 = 0,894).
Полученное уравнение объясняет оцениваемую зависимость более чем на 89 %. Все коэффициенты уравнения регрессии значимы на уровне менее 5 %. Отметим, что рассмотрение только линейных эффектов показывает, что значимой линейной зависимости не наблюдается. Переход к квадратичной модели демонстрирует значимое влияние всех рассматриваемых факторов.
Данные модели были проверены на адекватность. Проверка значимости (адекватности) дает возможность ответить на вопрос, будет ли построенная модель предсказывать значения выходной величины с той же точностью, что и результаты эксперимента. Результаты расчетов программного пакета STATISTICA c вычисленными уровнями значимости (адекватности) модели представлены на рис. 5. Следует отметить высокий уровень значимости переменных квадрата температуры (Q), квадрата показателя рН (Q) и самого показателя рН (L).
Таким образом, значимость построенной модели второго порядка подтверждена результатами дисперсионного анализа.
Кроме того, на карте Парето (рис. 6) колонки Темпер. (Q), рН (L, Q) пересекают вертикальную линию, которая соответствует 95 %-ной доверительной вероятности, что характеризует значимое воздействие двух варьируемых факторов на зависимую переменную.
При низких значениях pH активность фермента была нулевой или очень низкой. На рис. 2 представлены графики влияния независимых переменных на исследуемый отклик (активность фермента). Эффект взаимодействия между рН и температурой не оказывал значительного влияния на активность ферментного препарата.
В режиме Analysis of Central Composite (Response Surface) Experiment по вкладке Prediction & profiling было установлено, что оптимальными условиями для проявления структурообразующих свойств ферментным препаратом ТГ, количественной мерой которых на данном этапе выступает уровень трансглутаминазной активности, являются температура 39,34 °С, рН = 4,88 (рис. 7). Расчетные данные для оптимальных условий проявления максимальной активности ферментным препаратом коррелируют с данными, полученными с помощью активного эксперимента [8].
На рис. 8 и 9 представлена графическая интерпретация построенной модели. С целью подтверждения полученных ранее выводов о влиянии факторов на активность ТГ была использована подогнанная поверхность отклика (рис. 8), на котором наглядно представлен характер зависимости, в частности существование оптимального режима, соответствующего точке локального максимума.
Эти выводы также подтверждает рис. 9, на котором представлена проекция поверхности отклика на плоскость независимых переменных.
Рис. 6. Карта Парето зависимости активности ТГ от температуры и рН
Рис. 7. Оптимальные условия активации ферментного препарата
Рис. 8. Зависимость трансглутаминазной активности препарата «Revada TG 11» от температуры и показателя рН
Рис. 9. Области равных значений активности ТГ в качестве функции отклика
Заключение
Расчетным путем установлено, что оптимальными условиями для использования ТГ в качестве структурообразующего фактора в пищевых системах являются температура 39,34 °С, рН = 4,88. Расчетные данные коррелируют с данными, полученными в ходе активного эксперимента. Установлено, что совместное влияние исследуемых параметров не оказывает существенного влияния на целевую функцию – уровень трансглутаминазной активности ферментного препарата. С учетом технологических допусков для проявления максимальной активности ферментного препарата ТГ могут быть рекомендованы условия: рН ≈ 5,0, температура ≈ 40 °С.