angol-magyar
kétnyelvű tudományos folyóirat
HUN / ENG

Táplálkozástudomány


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


Funkcionális célú majonéz szószok gyártási technológiájának kutatás-fejlesztése

Cikk letöltése PDF formátumban

Funkcionális célú majonéz szószok gyártási technológiájának kutatás-fejlesztése

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2021/1-4-HUN

Érkezett: 2020. június – Elfogadva: 2020. október

Szerzők

1 Dél-uráli Állami Egyetem (nemzeti kutatóegyetem), Cseljabinszk, Oroszország

Kulcsszavak

majonéz szósz, fenyőmagolaj pogácsa, fehérjekoncentrátum, funkcionális élelmiszertermék, β-karotin

1. Összefoglalás

Kutatásaink témája a funkcionális élelmiszer-tulajdonságokkal rendelkező, anti-oxidánsként alkalmazott béta-karotin, valamint a fehérjekoncentrátumként használt fenyőmagolaj-pogácsa hatásának vizsgálata volt majonéz szószok érzékszervi, fizikai, kémiai és reológiai jellemzőire.

Munkánk célja egy olyan funkcionális majonéz szósz kifejlesztése, valamint a késztermék minőségi mutatóinak tanulmányozása volt, aelyben a tojásport részben egy fehérjekoncentrátummal, nevezetesen fenyőmagolaj pogácsával helyettesítettük. A β-karotin alkalmazása a szósz receptjében nemcsak a természetes tojástermékek színének fokozását tette lehetővé, hanem növelte a szósz zsíros fázisának oxidációs stabilitását és meghosszabbította az eltarthatósági időt. Egy referencia mintát, valamint a tojáspor helyett 1%, 2% és 3% fenyőmagolaj pogácsát tartalmazó mintákat vizsgáltunk. A receptben tojáspor helyett 3% fenyőmagolaj pogácsát tartalmazó receptet találtuk a legelőnyösebbnek.

2. Bevezetés

A majonéz szószok, a többi majonézes termékhez hasonlóan, a legnépszerűbb mindennapi fogyasztási cikkek közé tartoznak. A majonéz szószok fő összetevői között magas biológiai értékű és egészségvédő természetes termékeket találunk. Ilyen szempontból a majonézes termékreceptek fejlesztése ígéretes kutatási iránynak tekinthető [1, 2].

A hidrokolloidok és fehérje-poliszacharid komplexek, a növényi kivonatok, a vitamin és ásványianyag-komplexek, az élelmi rostok, a többszörösen telítetlen zsírsavak és a fehérjekoncentrátumok a legértékesebb funkcionális összetevők a speciális táplálkozási célokra szolgáló emulziós élelmiszerek előállításában. Ezek a biológiailag aktív komponensek lehetővé teszik, hogy úgy építsük fel egy ember étrendjét, hogy az javítsa az anyagcserét, az immunrendszert, az idegrendszert és az endokrin rendszert, valamint az egyes szervek és az emberi test működését [3, 4].

Jelenleg a fehérjekoncentrátumokat széles körben használják különféle szószok, pástétomok, tejtermékek és cukrászati termékek gyártásához. A fehérjekoncentrátumok ilyen népszerűsége az emberiség több mint 60%-át változó mértékben sújtó fehérjehiánynak tulajdonítható [5].

Ugyanakkor a tudósok a világ miden tájáról évről évre új fehérjeforrásokkal és -izolálási módszerekkel állnak elő, amelyek alkalmazásával fehérjekoncentrátumokkal dúsított új funkcionális élelmiszereket hoznak létre. Megállapították, hogy az ilyen termékek rendszeres fogyasztása javítja a szervezet ellenálló képességét a káros tényezőkkel szemben, erősíti az immunrendszert, és javítja az anyagcserét [6].

A fenyőmagokban található olaj kinyerése után kapott fenyőmagolaj-pogácsa egy másodlagos nyersanyag, amely nagy jelentőséggel bír teljes fehérje, könnyen emészthető szénhidrátok, vitaminok és ásványi anyagok kiegészítő forrásaként. Az extrakció és a tisztítás módszerének helyes megválasztásával lehetőség nyílik egy olyan, fehérjében gazdag koncentrátum előállítására, amelyet különböző élelmiszerekhez adhatunk funkcionális tulajdonságok biztosítása érdekében.

A fenyőmagolaj-pogácsa fehérjéjének összetételét a fenyőmag fehérjéinek összetétele határozza meg.

A fenyőmag fehérje-összetételének 36-40%-át az esszenciális aminosavak teszik ki.

Bizonyos esszenciális aminosavak más-más koncentrációban vannak jelen a fenyőmag fehérjében, ami minden növényi anyagra jellemző. Meg kell jegyezni, hogy az aminosav-összetétel szempontjából, nevezetesen a fenilalanin-, tirozin-, hisztidin-, triptofán- és arginintartalom tekintetében a fenyőmagolaj pogácsa fehérjéje ugyanolyan gazdag, mint a főbb gabonák és olajos magvak fehérjéi. A fenyőmag triptofántartalom tekintetében közel áll a tejfehérjéhez, míg arginin- és hisztidin tartalma nagyobb.

A fenyőmagolaj-pogácsa lipidfrakciójának összetételét az ω-6 családba tartozó többszörösen telítetlen zsírsavak, a linolsav és a γ-linolénsav mennyiségi túlsúlya jellemzi. Vitamin- és ásványianyag-értéke mind a feldolgozott mag eredeti kémiai összetételétől, mind az olajpogácsa sajtolás utáni maradék olajtartalmától függ.

A fenyőmagolaj pogácsa gazdag tokoferolokban (11,8 mg/100 g termék), tiaminban (0,6 mg/100 g termék) és riboflavinban (1,83 mg/100 g termék).

A fenyőmagolaj pogácsa biológiailag értékes élelmiszeranyagok – fehérjék, lipidek, szénhidrátok - koncentrátuma [7].

3. Anyag és módszer

A kísérletekhez a következő anyagokat használtuk:

  • Őrölt fenyőmag pogácsa, amelyet a TU 9146-001-53163736-06 dokumentum előírásai [14] szerint állítottak elő (gyártó: “Siberian Product”, forgalmazó: “Altai Dar LLC”, Altáj Terület, Barnaul, Oroszország);
  • Béta-karotin, 30%-os, növényi alapú, folyékony, olajban oldódó (gyártó: „NATEC”, Moszkva);
  • Majonéz szószok referencia- és vizsgálati mintái.

A majonézek és majonéz szószok érzékszervi jellemzőinek meg kell felelniük a GOST 31761-2012 “Majonézek és majonéz szószok. Általános előírások” követelményeinek [8]. Az érzékszervi tulajdonságok vizsgálatát 20±2 °C-on végeztük legalább 12 órával a gyártás után.

Az érzékszervi mutatókat a következő sorrendben határoztuk meg: textúra, megjelenés, szín, illat, íz.

A fehérje tömegarányát a Kjeldahl titrálási módszerrel határoztuk meg.

Az emulzió stabilitását centrifugálással határoztuk meg.

Az érintetlen emulzió stabilitását az emulzió 5 percen át 1500 fordulat/perc sebességgel történő centrifugálásával határoztuk meg.

A minták dinamikai viszkozitását “Reostat-2” rotációs viszkoziméterrel (Németország) mértük meg 20 ºС-on.

Az oxidatív romlás mértékét az olajfázis peroxidszámával határoztuk meg jodometriás módszerrel és a termék oxidatív romlása mértékének kiszámításával [9-11].

Az összes mérést három ismétlésben végeztük. A statisztikai elemzést Microsoft Excel XP és Statistica 8.0 szoftvercsomaggal végeztük. Az adatok statisztikai hibája nem haladta meg az 5%-ot (95%-os konfidencia szinten).

4. Eredmények és diszkusszió

A majonéz szósz egy olyan finoman diszpergált, legalább 15% zsírtartalmú emulziós termék, amely finomított, szagtalanított olajból és vízből készül, tejipari melléktermékek, élelmiszer-adalékok és egyéb élelmiszer-összetevők felhasználásával, vagy azok nélkül (GOST 31761-2012 “Majonézek és majonéz szószok. Általános előírások”) [8].

A kapott majonéz szósz összetevői között megtalálható a finomított, szagtalanított étolaj, a tojáspor, a mustárliszt, a kristálycukor, a konyhasó, a 80%-os ecetsav, valamint a fenyőmagolaj- pogácsából, természetes β-karotinból és vízből készült fehérjekoncentrátum. A β-karotin hozzáadása a majonéz szósz receptjéhez növelte zsírfázisának ellenálló képességét az oxidációval szemben, meghosszabbította eltarthatóságát [12].

A funkcionális majonéz szósz gyártási technológiája a „klasszikus” majonéz szósz gyártási technológiáján alapult.

A megadott mennyiségű 35–40 °C-os vizet (az ecetsav-oldat készítéséhez felhasznált vizet nem figyelembe véve) gőz-víz köpennyel rendelkező keverőbe öntöttük. A keverőt bekapcsoltuk, és a száraz komponenseket (kristálycukor, só, fenyőmagolaj pogácsa) felmelegítettük és a keverőbe adagoltuk. A masszát intenzíven kevertük 70-80 fordulat sebességgel, és 25-30 percig 80-85 °C-on tartottuk. Ezután a kapott szuszpenziót 35-40 °C-ra hűtöttük, tojásport és mustárlisztet adtunk hozzá, majd az emulziót 15-20 percig 55-60 °C-ra melegítettük.

A melegítés után az emulziót ismét 25-30 °C-ra hűtöttük, a fordulatszámot 30-40 fordulatra csökkentettük, hozzáadtuk az olajat, amelyben előzetesen β-karotint oldottunk fel. Ezt követően a szószhoz hozzáadtuk ecetsav-oldatot, további 3-5 percig kevertettük, majd 0,9-2,5 MPa nyomáson homogenizáltuk.

A fenyőmagolaj pogácsa használata lehetővé tette a szósz receptjében a tojástermékek tartalmának csökkentését, a koleszterinszint csökkentését, valamint a késztermék fehérjetartalmának növelését.

A β-karotin használata a szósz receptjében fokozta a természetes tojástermékek színét.

A fenyőmagolaj-pogácsa alkalmazása nemcsak a majonéz szósz előállítása folyamatát egyszerűsítette, hanem lehetővé tette egy, a sejtfalak finoman diszpergált részecskéiből álló kolloid rendszer előállítását is. Az intenzív keverés biztosította a fehérjék, zsírok és szénhidrátok teljes érintkezését a többi komponenssel, ami növelte az emulzió stabilitását, mivel a fenyőmagolaj-pogácsa finom eloszlású sejtfalai egy szilárd, háromdimenziós szerkezetet képeztek, fokozva az emulgeáló és stabilizáló hatást.

A tojáspor tömegarányának 1% alá csökkentése a receptben megnehezítette a stabil emulzió előállítását, ami a késztermék viszkozitásának csökkenéséhez vezetett. A késztermék konzisztenciája vizessé vált, érzékszervi jellemzői rosszak voltak [13]. Ezért a tojáspor helyett 1%, 2% és 3% fenyőmagolaj pogácsát alkalmaztunk a receptben.

A majonéz szószok receptjeit az 1. táblázat tartalmazza.

A fenyőmagolaj pogácsát tartalmazó majonéz szószok vizsgálati mintáit érzékszervi tulajdonságok szempontjából teszteltük (2. táblázat).

A majonéz szószok megjelenését az 1. ábra mutatja be.

A fizikai és kémiai mutatókat a 3. táblázat tartalmazza.

A fenyőmagolaj pogácsa alkalmazása növelte a késztermék összes fehérjetartalmát. A fenyőmagolaj pogácsa hatékony emulgeálószer, és egy hagyományos emulgeálószerrel (tojáspor) kombinálva biztosította a szósz kellemes, sima állagát és az emulzió magas stabilitását.

1. táblázat. A majonéz szószok összeállítása
2. táblázat. A majonéz szószok érzékszervi jellemzői
3. táblázat. A majonéz szószok fizikai és kémiai jellemzői
1. ábra. A majonéz szószok külleme

Ez lehetővé tette olyan késztermék előállítását, amelynek viszkozitása megfelel a fogyasztók követelményeinek, hogy kompatibilisek legyenek egy étel vagy élelmiszerrendszer egyéb összetevőivel.

A kutatás következő szakaszában azt tanulmányoztuk, hogyan változik a majonéz szósz minősége a tárolás során.

A minták 20 ºС-on történő tárolása oxidációt váltott ki anélkül, hogy megváltoztatta volna a folyamat mechanizmusát és lerontotta volna a termék kolloidális stabilitását. A majonéz szósz minták olajfázisa peroxidszámának dinamikáját a 20 ºС-on történő tárolás során a 2. ábra mutatja be.

A minták tárolás közbeni oxidációját a fénynek való kitettség okozta. Négy hétnél hosszabb tárolás esetén a referenciaminta peroxidszáma meghaladta a 11 mmol aktív oxigén/kg szintet, míg a vizsgálati minták esetében nem érte el a 6 mmol aktív oxigén/kg szintet.

A β-karotin (0,2%) alkalmazása a majonéz szószban jelentősen növelheti a termék oxidációs stabilitását tartósítószer hozzáadása nélkül, valamint egy növényi eredetű biológiailag aktív anyaggal gazdagítja a majonézt.

Figyelembe véve az összes vizsgálatot, arra a következtetésre jutottunk, hogy a majonéz szósz receptjében a fenyőmagolaj-pogácsából a legmegfelelőbb arányt 3%-nak találtuk.

2. ábra. A majonéz szósz-minták olajfázisa peroxidszámának változása 20 °C-on történő tárolás során

5. Következtetések

A jó emulgeáló tulajdonságokkal bíró fenyőmagolaj-pogácsa 3% mennyiségben, egy hagyományos tojáspor emulgeálószer mellett növelte a késztermék viszkozitását, biztosította a szósz sima textúráját és az emulzió magas stabilitását. A fenyőmagolaj-pogácsa használata lehetővé tette a tojástermékek mennyiségének csökkentését a szósz receptjében, és a koleszterin mennyiségének csökkentését a késztermékben. Ezenkívül a fenyőmagolaj-pogácsa alkalmazása a szósz receptjében növelte annak fehérjetartalmát. A β-karotin (0,2%) használata a majonéz szószban jelentősen növelheti a termék oxidációs stabilitását tartósítószer hozzáadása nélkül, és a majonézt növényi eredetű biológiailag aktív anyagokkal gazdagíthatja.

Ennek alapján a fenyőmag feldolgozásával nyert fenyőmagolaj-pogácsa egy jól használható funkcionális adalékanyagnak ígérkezik. Ez az anyag fehérje- és szénhidráttartalmának köszönhetően zsíremulziók előállításához megfelelő, beleértve a csökkentett zsírtartalmú készítményeket is, amelyekben biztosítani képes az ilyen termékek megfelelő reológiai szerkezetét.

6. Köszönetnyilvánítás

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

7. Irodalom

[1] Chung, C., Degner, B., McClements, D. J. (2014): Development of reduced-calorie foods: Microparticulated whey proteins as fat mimetics in semi-solid food emulsions. Food Research International, 56, pp. 136–145. http://doi.org/10.1016/j.foodres.2013.11.034.

[2] Emadzadeh, B., Ghorani, B. (2015): Oils and fats in texture modification. In J. Chen, A. Rosenthal (Eds.), Modifying food texture pp. 99–112. Woodhead Publishing.

[3] Cheung, I., Gomes, F., Ramsden, R., Roberts, D. G. (2002): Evaluation of fat replacers Avicel™, N Lite S™ and Simplesse™ in mayonnaise. International Journal of Consumer Studies, 26 (1), pp. 27–33. http://doi.org/10.1046/j.1470-6431.2002.00207.x.

[4] Ma, Z., Boye, J. I. (2013): Advances in the design and production of reduced-fat and reduced-cholesterol salad dressing and mayonnaise: A review. Food and Bioprocess Technology, 6 (3), pp. 648–670.

[5] Sikora, M., Badrie, N., Deisingh, A. K., Kowalski, S. (2008): Sauces and Dressings: A Review of Properties and Applications. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 48 (1), pp. 50-77. http://doi.org/10.1080/10408390601079934.

[6] Diftis, N. G., Biliaderis, C. G., Kiosseoglou, V. D. (2005): Rheological properties and stability of model salad dressing emulsions prepared with a dry-heated soybean protein isolate–dextran mixture. Food Hydrocolloids, 19 (6), pp. 1025–1031. http://doi.org/10.1016/j.foodhyd.2005.01.003

[7] Gómez-Ariza, J.L., Arias-Borrego, A., García-Barrera, T. (2006): Multielemental fractionation in pine nuts (Pinus pinea) from different geographic origins by size-exclusion chromatography with UV and inductively coupled plasma mass spectrometry detection. Journal of Chromatography, 1121 (2), pp. 191-199. http://doi.org/10.1016/j.chroma.2006.04.025.

[8] GOST 31761-2012. Mayonnaises and mayonnaise sauces. General specifications. Moscow, 2013. pp. 1-13.

[9] Skurikhin, I.M., Tutelyan, V.A. (1998): A guide to the methods of analyzing food quality and safety. Moscow, Brandes, Medicine, pp. 110–115.

[10] Karas, R., Skvarča, M., Žlender, B. (2002): Sensory quality of standard and light mayonnaise during storage. Food Technology and Biotechnology, 40, pp. 119–127.

[11] Calligaris, S., Manzocco, L., Nicoli, M. C. (2007): Modelling the temperature dependence of oxidation rate in water-in-oil emulsions stored at sub-zero temperatures. Food Chemistry, 101 (3), pp. 1019–1024. http://doi.org/10.1016/j.foodchem.2006.02.056

[12] Cortez, R., Luna-Vital, D. A., Margulis, D., Mejia, E. G. (2017): Natural pigments: stabilization. 6th International Conference on Agriproducts processing and Farming. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 422, (20), IOP Publishing. http://doi:10.1088/1755-1315/422/1/012090.

[13] Kishk, Y. F. M., Elsheshetawy, H. E. (2013): Effect of ginger powder on the mayonnaise oxidative stability, rheological measurements, and sensory characteristics. Annals of Agricultural Sciences, 58 (2), pp. 213–220. http://doi.org/10.1016/j.aoas.2013.07.016.

[14] Oil industry by-products. TU catalog. Number: TU 9146-001-53163736-2006. Name: Pine nut kernel cake. Siberian product "; 656055, Altai kr., Barnaul, st. A. Petrova, 1886. http://92.243.65.78/techdocs/kgs/tu/679/info/126955/ (Hozzáférés: 2020. 06. 11.)

Tovább a cikk olvasásához


A sörtörköly, mint söripari melléktermék sütőiparban történő alkalmazása

Cikk letöltése PDF formátumban

A sörtörköly, mint söripari melléktermék sütőiparban történő alkalmazása

DOI: https://doi.org/10.52091/EVIK-2021/1-5-HUN

Érkezett: 2020. november – Elfogadva: 2021. január

Szerzők

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

Kulcsszavak

sörtörköly, inaktív maláta, melléktermék, fenntarthatóság, rost

1. Összefoglalás

Az élelmiszeripari melléktermékek hasznosítása napjaink egyik fontos környezetvédelmi és gazdasági feladata. Az élelmiszeripari termelés során keletkező melléktermékeket jellemzően takarmányozási célokra hasznosítják, de ezek az anyagok számos esetben az emberi élelmiszerek gyártása során is hasznosíthatók lehetnek. A sörgyártás során visszamaradt törköly kedvező beltartalmi paraméterekkel rendelkező, alacsony cukor-, magas rost- és fehérjetartalmú melléktermék. Kísérleteink irányvonala a sörtörköly élelmiszeriparba történő visszavezetése, az innováció és fenntartható fejlődés szem előtt tartásával, a Magyar Élelmiszerkönyvben megfogalmazott és szabályozott, közforgalomban kapható sütőipari (sós tallér/ostya) termékekben való hasznosíthatósága volt. A sörtörköly növényi fehérjékből és rostokból áll (inaktív maláta), amely sütőipari termékek készítésénél az összetételi jellemzők javulását eredményezheti. Kutatásunk során sörtörköllyel dúsított tallérokat készítettünk, amelyek kedvező paraméterei közül kiemelendő a magas élelmirost-tartalom, amely hozzájárulhat a fogyasztók egészségtudatos táplálkozásának megvalósításához. Az élelmirostban gazdag táplálkozás, megfelelő mennyiségű testmozgással kombinálva csökkentheti egyes betegségek (pl. daganatos, szív- és érrendszeri megbetegedések) kialakulásának kockázatát.

2. Bevezetés

A sörtörköly a sörgyártás technológiája során visszamaradt melléktermék (1. ábra), amelyet általában takarmányozási célra hasznosítanak, viszont sok esetben hulladék formájában szállítják el az üzemek területéről. Kísérleteinkkel arra kerestük a választ, hogy a sörtörköly visszavezethető-e az élelmiszeriparba, illetve az azzal történő dúsítás bizonyítottan kedvező irányban befolyásolja-e a búzalisztből készített tallérok beltartalmi jellemzőit.

1. ábra. Sörtörköly

3. Söripari melléktermékek

A söripar különböző gabonanövényeket használ maláta előállítására. Fő keményítőforrásként a már megszokott és legtöbb esetben alkalmazott árpán (Hordeum vulgare L.) és búzán (Triticum aestivum L.) kívül egyre több esetben használt gabonanövények: a kukorica (Zea mays L.), a rizs (Oryza sativa L.), a zab (Avena sativa L.), a köles (Pancium miliaceum L.), a rozs (Secale cereale L.), a cirok (Sorghum bicolor L.), a tönköly (Triticum spelta L.), a quinoa (Chenopodium quinoa Willd.), a hajdina (Fagopyrum esculentum Moench) és az amarántfélék (Amaranthaceae) [2, 4, 36, 37, 39].

A különböző receptúrákban megcélzott érzékszervi és kémiai tulajdonságok elérése érdekében gyakori a különböző malátakeverékek használata, amely nem csak a végtermék, a sör tulajdonságait befolyásolja, hanem ezzel egyidejűleg a melléktermékekre is hatással van [5, 26, 29].

A sörgyártás folyamatában a cefrézés során, a malátából és pótanyagokból történő maximális extrakttartalom kinyerése a cél. A cefreszűrést követően visszamaradó mellékterméket nevezzük sörtörkölynek, más néven inaktív malátának [3, 10, 38, 40].

A sörtörköly a sörgyártás folyamata során keletkező melléktermékek mintegy 85%-át teszi ki [25, 34]. Egyes tanulmányok szerint a sörtörköly hulladékként való elhelyezése környezeti szempontból aggályos lehet, ezért foglalkoznak a sörtörköly egyik lehetséges felhasználási formájával, akva-takarmányokban történő alkalmazásával. Halak etetésére szánt takarmányként 50%-os arányban, potenciális fehérjeforrásként hatékonyan helyettesíthetik a szójalisztet [8, 12, 13].

További söripari melléktermékek: malátacsíra, forró seprő, sörélesztő, egyéb gázok, például széndioxid felszabadulása [11, 33, 35].

3.1. A sörtörköly beltartalmi paraméterei

A sörtörköly értékes tápanyagforrás. Az 1000 g szárazanyagban található átlagos tápértékekre vonatkozó adatokat az 1. táblázat szemlélteti. Hasznos fehérje- és rostforrás, vitaminokban – főként B1-, B2- B6-vitaminokban – és ásványi anyagokban, főként kalciumban, foszforban, magnéziumban, káliumban és nátriumban gazdag [1].

1. táblázat. Sörtörköly kémiai jellemzői [1]

3.2. Sütőipari termékek dúsítási lehetősége sörtörköllyel

A sütőipari termékek előírásai a Magyar Élelmiszerkönyv (MÉ) 1-3/16-1 számú előírásában találhatók [17]. A MÉ meghatározása szerint dúsított élelmiszernek nevezzük azokat a termékeket, amelyek egy vagy több, kiegészítő jellegű élelmiszer-komponensből jelentős mennyiséget tartalmaznak. Ezeket a termékeket nem feltétlenül általános fogyasztásra fejlesztik ki, hanem egy adott célcsoportot céloznak meg [7, 32]. A sütőipari termékek tésztájához adagolt sörtörköly esetében is beszélhetünk dúsításról, hiszen szárítást és aprítást/darálást követően a törköly liszt formájában akár sütőipari termékekben is felhasználható.

A szakirodalom szerint a sörtörköly egyik legcélszerűbb hasznosítása a komposztálás, de az élelmiszerek gyártásánál, például kenyérsütésnél 5-10%-os arányban akár dúsítóanyagként is alkalmazható [40]. A sörtörköly nagyobb arányú adagolása esetén a kenyér bélzete ragadós lehet [15]. A dúsítás eredményeként a késztermék élelmirost-tartalma emelkedik. Az élelmi rost előnyös hatást fejt ki mind a gyomor-, a vékonybél- és a vastagbél működésére [14, 41]. Irodalmi adatok szerint a magyar lakosság diétásrost fogyasztása az ajánlott napi 30-35 grammal szemben mindössze 20-25 grammra tehető. A sörtörköllyel való dúsítás a rostbevitel emelésén túl, a fehérjebevitel mértékét is növelné [9, 28, 30]. Az inaktív formájú árpamalátát könnyű emészthetősége miatt kisgyermekeknek készült termékekben is sok esetben felhasználják, illetve forrázata emésztést serkentő hatású [27, 31].

4. Anyag és módszer

4.1. Sörtörköllyel dúsított termékek előállítása

Vizsgálataink során a kontroll tallér-receptünket a Magyar Élelmiszerkönyvben meghatározottak szerint állítottuk össze [17]. A dúsított termékek esetében, a liszt tömegéhez viszonyítva különböző koncentrációban használtunk világos (árpa) és sötét (Chateau black festő, csokoládé színre és feketére pörkölt árpa maláta 1:1:1 arányú keveréke) malátákat. A tallérokat mind a két malátával külön-külön 10%-os, 25%-os és 50%-os dúsítással készítettük el. A receptúrában szereplő összetevőkből (2. ábra) megfelelő keverést követően készítettük el a tallér tésztáját, majd a tésztából 4-5 cm átmérőjű golyókat formáztunk, és elektromos tallér sütőt használva 45 másodperc alatt, 150 oC-on sütöttük készre a termékeket (3. ábra).

Az elkészült minták elnevezései és rövidítései:

  • C: Kontroll maláta (control malt)
  • LM 10%: Világos maláta (light malt) 10%-os dúsítás
  • LM 25%: Világos maláta (light malt) 25%-os dúsítás
  • LM 50%: Világos maláta (light malt) 50%-os dúsítás
  • DM 10%: Sötét maláta (dark malt) 10%-os dúsítás
  • DM 25%: Sötét maláta (dark malt) 25%-os dúsítás
  • DM 50%: Sötét maláta (dark malt) 50%-os dúsítás
2. ábra. A tallérok összetevői
3. ábra. A készre sütött tallérok

4.2. Sörtörköllyel dúsított tallérok kémiai jellemzői

A laboratóriumi méréseinket háromszori ismétlésben végeztük a Debreceni Egyetem Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar Élelmiszertechnológiai Intézet és az Élelmiszertudományi Intézet laboratóriumaiban. A vizsgálatok szabványok, módszerek szerint történtek (2. táblázat).

2. táblázat. Módszerek és meghatározási módok

4.2.1. Összes polifenol tartalom

A sörtörköllyel dúsított tallérok összes polifenol-tartalmát tekintve a kontroll mintához viszonyítva minden esetben magasabb értékeket jegyezhettünk fel (4. ábra). Legmagasabb összes polifenol tartalommal a világos malátával 50%-os koncentrációban dúsított (LM 50%) tallér rendelkezett 85,17 mg GAE/100 g. A vizsgálatot az alapanyagok közül a világos és sötét malátákra is elvégeztük. A sötét maláta magasabb összes polifenol tartalommal rendelkezett (132,18 mg GAE/100 g), mint a világos maláta (102,22 mg GAE/100 g).

4. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok összes polifenol tartalma (mg GAE/100 g)

4.2.2. Flavonoid tartalom

A tallérok flavonoid tartalmát illetően megállapítottuk, hogy a sörtörkölyös dúsítás a flavonoid tartalom növekedését eredményezte. A kontroll mintához képest, ebben az esetben is magasabb értékeket figyeltünk meg (5. ábra). Az DM 50%-os kódú sörtörköllyel dúsított tallér rendelkezett a legmagasabb flavonoid tartalommal, amelynek értéke 27,32 mg CE/100 g volt.

5. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok flavonoid tartalma (mgCE/100 g)

4.2.3. Szárazanyag- tartalom, nedvességtartalom

A szárazanyag tartalom esetében (6. ábra) a kontroll mintához képest egyedül a DM 10%-os kódú tallér ért el magasabb értéket, 93,52%-ot. Úgy találtuk, hogy a világos és sötét malátából készült minták esetében azok a termékeink rendelkeztek nagyobb szárazanyag-tartalommal, amelyeket kisebb mennyiségű sörtörköllyel dúsítottuk. A szárazanyag-tartalmak átlagát tekintve mindössze néhány tizedszázalék eltéréssel a sötét malátákban mértünk magasabb értékeket, de ez az eltérés nem bizonyult szignifikáns különbségnek.

6. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok szárazanyag tartalma %

4.2.4. Nyersfehérje-tartalom

A fehérje tartalmat tekintve (7. ábra) a kontroll mintához viszonyítva minden dúsított termékünk esetében magasabb értékeket kaptunk. Legmagasabb fehérjetartalommal az LM 50%-os kódú tallér rendelkezett (13,04%). A világos malátával dúsított termékek magasabb átlag fehérjetartalmat mutattak, 11,88%, mint a sötét malátával dúsított tallérok átlaga (11,56%).

7. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok fehérjetartalma %

4.2.5. Zsírtartalom

A zsírtartalom vizsgálata során a kontrollminta értékeihez képest minden esetben magasabb értékeket mértünk. A dúsítási koncentráció növelésével a tallérok zsírtartalma is növekedett, úgy a világos malátákkal, mint a sötét malátákkal dúsított minták esetében (8. ábra). A világos maláták különböző dúsítású értékeinek átlaga 21,15% míg sötét malátáknál ez az érték 23,76% volt. Minden sötét malátával dúsított termék esetében magasabb zsírtartalmat mértünk a világos dúsítású malátákkal szemben (LM 10% - 19,55%; LM 25% - 20,49%; LM 50% - 23,4% illetve DM 10% - 19,7%; DM 25% - 23,72%; DM 50% - 27,87%).

8. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok zsírtartalma % (m/m)

4.2.6. Szénhidráttartalom

Az összes szénhidráttartalom adatai közül (9. ábra) a legmagasabb értéket 57,7%-kal a kontroll tallér érte el, amelyből a cukor 0,7%-ot tett ki. Ez a jellemző a DM 10%-os kódú mintánál 57,23%-nak adódott. A szénhidráttartalom a világos és sötét malátánál egyaránt a dúsítás arányával csökkent. A legmagasabb, 2,62% cukortartalommal az LM 50%-os rendelkezett.

9. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok szénhidrát tartalma % (m/m)

4.2.7. Élelmirost-tartalom

A tallérok élelmirost-tartalma minden dúsítás esetében megelőzte a dúsítás nélküli, kontroll tallér értékét (az értékek 10-40% közötti tartományba estek). A dúsítás mértékével az élelmirost-tartalom is növekedett mind a kétfajta malátával dúsított tallérok esetében, viszont az LM 10% (17,4%) és LM 25% (19,2%) illetve DM 10% (15,6%) és DM 25% (18,5%) értékei egymáshoz hasonlók voltak az 50%-kal dúsított tallérokhoz képest. A legmagasabb eredményt a DM 50% (38,9%) tallérnál kaptuk, majd ezt az értéket követte az LM 50% (27,9%) minta élelmirost-tartalma. A kiemelkedő érték a kontroll minta értékének közel a duplája (10. ábra).

10. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok élelmi rost tartalma % (m/m)

4.2.8. Konyhasó tartalom

Az egyes tallérok sótartalom mérésénél (11. ábra) a legmagasabb értéket a kontroll tallérnál mértük (2,5%). A 10%-os dúsítású termékek az LM 10% 2,28% és a DM 10% 2,36%-os értékkel követték, majd a 25%-os dúsítású termékek LM 25% és DM 25%-os, végül pedig az 50%-os dúsítású tallérok, az LM 50% és a DM 50%-os minták. Sötét malátával dúsított tallérok esetén mindig magasabb értékeket kaptunk (2,36%; 1,73%; 1,41%), mint világos társaiknál (2,28%, 1,52%, 1,18%).

11. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok sótartalma % (m/m)

4.2.9. Energiatartalom

A vizsgálatok során a tallérok energiatartalmát is meghatároztuk (12. ábra). A kontroll tallér 1984 KJ/100 g (474 Kcal/100 g) értékét zsírtartalom tekintetében a dúsított tallérok minden esetben meghaladták. A legmagasabb, 2324 KJ/100 g (555 Kcal/100 g) energiával az 50%-os koncentrációjú sötét malátával dúsított tallér rendelkezett. Energiatartalom tekintetében az adatok közel azonosak, kis eltéréseket mutattak a kontroll mintához és egymáshoz képest is.

12. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok energia tartalma (KJ/100g) és (Kcal/100g)

4.2.10. Organoleptikus elemzés

2019 áprilisában 20 bírálót kértünk meg, hogy kóstolással, illetve egy kérdőív kitöltésével értékeljék az alábbi négy érzékszervi jellemzőt: kinézet, illat, íz, állag. Egy 1-5-ig terjedő skála segítségével fejezhették ki véleményüket, ahol 1 a nagyon rossz, 5 pedig a finom volt.

Az érzékszervi vizsgálatok eredményeként arra jutottunk, hogy a sörtörköllyel való dúsítás minden esetben rontott a termékek tulajdonságain (13. ábra). Maláta típusoktól függetlenül a 10% és 25%-os dúsítások között minimális eltérés, míg az 50%-os dúsítás esetében nagymérvű csökkenés volt tapasztalható. A 10 és 25%-os dúsítású világos maláta minden paramétere a jó kategóriába került (4,0 fölötti értékekkel), így e két termékkel feltétlenül folytatni kívánjuk a kutatásokat.

13. ábra. A sörtörköllyel dúsított tallérok organoleptikus elemzése

5. Összegzés és javaslatok

Az összes polifenol-, flavonoid-, fehérje-, zsír, élelmi rost- és energia tartalom tekintetében a kontroll mintához viszonyítva minden esetben magasabb értékeket mértünk, ezzel szemben három vizsgált paraméter – a szárazanyag-, szénhidrát- és konyhasótartalom – esetében csökkenést tapasztaltunk. Ez a hatás a csökkent paraméterek estében előnyösnek tekinthető, főként a csökkent szénhidráttartalom miatt, növelt kémiai összetevők közül kiemelten fontos a rosttartalom növekedése. A sörtörköly felhasználásának bevezetése a sütőiparba lehetséges, továbbá a sörtörköllyel történő dúsítás kedvező irányban befolyásolta a búzalisztes tallérok beltartalmi tulajdonságait. A dúsítás eredményeképpen az organoleptikus elemzés adatai alapján azonban megfigyelhető volt a tallérok tulajdonságainak (kinézet, illat, íz, állag) bizonyos mértékű előnytelen változása, de a világos törköllyel való dústás eredményei szerint további organoleptikus tulajdonságok javítására irányuló fejlesztéssel egy fogyasztható termék készíthető.

6. Irodalom

[1] Agrocrop Kft. (2013): Sörtörköly. http://agrocropkft.com/soripari-mellektermekek/sortorkoly/ (Hozzáférés: 2019. 10. 29.)

[2] Alexa L., Kántor A., Kovács B., Czipa N. (2018): Determination of micro and trace elements of commercial beers. Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences. 7 (4) pp. 432-436. DOI: https://doi.org/10.15414/jmbfs.2018.7.4.432-436

[3] Arendt, E. K., Moroni, A., Zannini, E. (2011): Medical nutrition therapy: Use of sourdough lactic acid bacteria as a cell factory for delivering functional biomolecules and food ingredients in gluten free bread, Microbial Cell Factories 10 (1) S15 DOI: https://doi.org/10.1186/1475-2859-10-S1-S15

[4] Baloghné Nyakas A. (2013): Mezőgazdasági növénytan alapjai. Debreceni Egyetemi Kiadó, Debrecen. pp. 223

[5] Ciosek, A., Nagy V., Szczepanik, O., Fulara, K., Poreda, A. (2019): Wpływ nachmielenia brzeczki na bakterie kwasu mlekowego (The Effect of Wort Hopping on Lactic Acid Bacteria). Przemysl Fermentacyjny i Owocowo-Warzywny (Fermentation- and Fruit- & Vegetable Processing Industry) 12/2019 pp. 4-8. DOI: http://dx.doi.org/10.15199/64.2019.12.1

[6] Czipa N. (2014): Élelmiszeranalitika gyakorlati jegyzet. Debreceni Egyetem Élelmiszertudományi Intézet, Debrecen. pp. 68.

[7] Csapó J., Albert Cs. (2018): Funkcionális élelmiszerek. Scientia Kiadó, Kolozsvár. pp. 282

[8] Csapó J., Csapóné Kiss Zs. (2003): Élelmiszer-kémia. Mezőgazda Kiadó, Budapest. pp. 468

[9] Horváth P. (2007): Táplálkozástan. Képzőművészeti Kiadó, Budapest. pp. 195

[10] Jackson, M. (2007): Eyewitness Companions Beer. Dorling Kindersley Publishers Ltd, London. pp. 288

[11] Jankóné J. (2006): Élelmiszeripari technológiák. Jegyzet, Szeged. pp. 240

[12] Jayant, M., Hassan, M. A., Srivastava, P. P., Meena, D. K., Kumar, P., Wagde, M. S. (2018): Brewer’s spent grains (BSGs) as feedstuff for striped catfish, Pangasianodon hypophthalmus fingerlings: An approach to transform waste into wealth. Journal of Cleaner Production 199 pp. 716-722 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.213

[13] Kaur, V. I., Saxena, P. K. (2004): Incorporation of brewery waste in supplementary feed and its impact on growth in some carps. Bioresource Technology 91 (1) pp. 101-104 DOI: https://doi.org/10.1016/s0960-8524(03)00073-7

[14] Kovácsné Kalmár K. (2012): Sütőipari termékelőállítás. Nemzeti Agrárszaktanácsadási. Képzési és Vidékfejlesztési Intézet, Budapest. pp. 356

[15] Lakatos E. (2013): Élelmiszeripari technológiák I. Malom-, Sütő- és Édesipar. Palatia Nyomda és Kiadó Kft., Mosonmagyaróvár. pp. 118

[16] Lásztity R., Törley D. (1987): Élelmiszer Analitika Elméleti alapjai I. 3.7.2.3. fejezet – Szénhidrát (m/m) %, fenolkénsavas módszer pp. 620

[17] Magyar Élelmiszerkönyv Bizottság: Magyar Élelmiszerkönyv (MÉ) 1-3/16-1 számú előírás a sütőipari termékekről

[18] Magyar Élelmiszerkönyv Bizottság: Magyar Élelmiszerkönyv (MÉ) 3-2-2008/1. sz. irányelv 1. sz. melléklet – Élelmi rost (m/m) %, enzimes hidrolízis

[19] Magyar Szabványügyi Testület (MSzT) (2007): Fehérje (m/m) %, Kjeldahl módszer. Magyar Szabvány MSZ 20501-1:2007 7. fejezet. Magyar Szabványügyi Testület, Budapest.

[20] Magyar Szabványügyi Testület (MSzT) (2007): Konyhasó (m/m) %, titrálás, Mohr szerint. Magyar Szabvány MSZ 20501-1:2007 3.2. szakasz. Magyar Szabványügyi Testület, Budapest.

[21] Magyar Szabványügyi Testület (MSzT) (2018): Sütőipari termékek vizsgálati módszerei. 2. rész: Kenyerek és vajaskifli érzékszervi vizsgálata. Magyar Szabvány MSZ 20501-2:2018 Magyar Szabványügyi Testület, Budapest.

[22] Magyar Szabványügyi Testület (MSzT) (2007): Szárazanyag (m/m) %, tömegmérés. Magyar Szabvány MSZ 20501-1:2007 2. fejezet. Magyar Szabványügyi Testület, Budapest.

[23] Magyar Szabványügyi Testület (MSzT) (2007): Szénhidrát tartalomból cukor (m/m) %, titrálás Bertrand szerint. Magyar Szabvány MSZ 20501-1:2007 8.1 szakasz. Magyar Szabványügyi Testület, Budapest.

[24] Magyar Szabványügyi Testület (MSzT) (2007): Zsírtartalom (m/m) %, extrakció, tömegmérés. Magyar Szabvány MSZ 20501-1:2007 4. 1. szakasz. Magyar Szabványügyi Testület, Budapest.

[25] Mahmood, A. S. N., Brammer, J. G., Hornung, A., Steele, A., Poulston, S. (2013): The intermediate pyrolysis and catalytic steam reforming of Brewers spent grain. Journal of Analitycal and Applied Pyrolysis 103 pp. 328-342 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaap.2012.09.009

[26] Nagy V. (2019): Sörgyártás alapanyagainak és melléktermékének hasznosítási lehetőségei a sütőiparban. Harmadik SÁNTHA-FÜZET. A 2018/2019-es tanév Tudományos Kerekasztal előadásainak absztraktkötete. Debreceni Egyetem, Debrecen. pp. 123-124

[27] Pedrotti, W. (2008): Gabonafélék: Legfőbb energiaforrásaink. Kossuth Kiadó, Budapest. pp. 125

[28] Pollhamer E. (2001): Táplálkozzunk egészségesebben, gabona alapú termékekkel. Szaktudás Kiadó Ház, Budapest. pp. 107

[29] Poreda, A., Zdaniewicz, M. (2018): Advances in brewing and malting technology. Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kollataja w Krakowie, Kraków. pp. 453

[30] Rigó J. (2007): Dietetika. Medicina Könyvkiadó Zrt., Budapest. pp. 328

[31] Rodler I. (2006): Élelmiszercélok. Az egészséges táplálkozás ajánlásai. pp. 73-76. In: Új tápanyagtáblázat. (Szerk. RODLER I. – ZAJKÁS G.) Medicina Könyvkiadó Zrt., Budapest.

[32] Rodler I. (2008): Élelmezés- és táplálkozás-egészségtan. Medicina Könyvkiadó Zrt. Budapest. pp. 548

[33] Schmidth J. (2003): A takarmányozás alapjai. Mezőgazda Kiadó, Budapest. pp. 452

[34] Shen, Y., Abeynayake, R., Sun, X., Ran, T., Li, J., Chen, L., Yang, W. (2019): Feed nutritional value of brewers’ spent grain residue resulting from protease aided protein removal. Journal of Animal Science and Biotechnology 10 (78) pp. 1-10 DOI: https://doi.org/10.1186/s40104-019-0382-1

[35] Szabó S. (1998): Söripari technológia. Agrárszakoktatási Intézet, Budapest. pp. 288

[36] Tanács L. (2005): Élelmiszer-ipari nyersanyagismeret. Szaktudás Kiadó Ház, Budapest. pp. 387

[37] Tarko, T., Jankowska, P., Duda-Chodak, A., Kostrz, M. (2018): Value of some selected cereals and pseudocereals for beer production. In: Advances in brewing and malting technology. (Edited by Poreda, A., Zdaniewicz, M.) Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kollataja w Krakowie, Kraków. pp. 303-319

[38] Tóth N., Murányi I., Bódi Z. (2009): Az árpa söripari tulajdonságainak vizsgálata. Növénytermelés. (Szerk. NAGY J.) 58. (1) pp. 93-111. DOI: https://doi.org/10.1556/novenyterm.58.2009.1.9

[39] Trummer, J. (2018): Grains usable for malting and brewing: A practical overview. In: Advances in brewing and malting technology. (Edited by Poreda, A., Zdaniewicz, M.) Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kollataja w Krakowie, Kraków. pp. 67-87.

[40] Vogel W. (2015): Házi sörfőzés. Mezőgazda Kiadó, Budapest. pp. 128

[41] Werli J. (2011): Sütőipari technológia II. VM Vidékfejlesztési, Képzési és Szaktanácsadási Intézet, Budapest. pp. 198

[42] 1169/2011/EU rendelet: Az Európai Parlament és a Tanács 1169/2011/EU rendelete (2011. október 25.) a fogyasztók élelmiszerekkel kapcsolatos tájékoztatásáról.

Tovább a cikk olvasásához


Legfrissebb szám



Támogató és együttműködő partnereink

TÉMAKERESÉS