Effective detection and quantification of chemical adulterants in model fat-filled milk powders using NIRS and hierarchical modelling strategies.2020
Link
Эффективное обнаружение и количественное определение химических примесей в моделях сухого молока с жирной начинкой с использованием NIRS и стратегий иерархического моделирования. 2020
Сгенерированная сводка:
Сухое обезжиренное молоко можно смешивать с местными растительными маслами для получения сухого молока с жирным наполнителем (FMP), чтобы удовлетворить растущий спрос потребителей с низким уровнем доходов на молочные белки в развивающихся странах, где системы контроля пищевых продуктов могут быть фрагментированными. Недобросовестные производители могут фальсифицировать FMP меламином или мочевиной, чтобы создать ложное впечатление, что он содержит достаточное количество белка. В этом исследовании впервые была изучена эффективность ближней инфракрасной спектроскопии для обнаружения и количественного определения меламина и мочевины (0,01-16,00%) в составе FMP, содержащего 4 различных растительных масла (например, кокосовое, пальмовое, соевое и подсолнечное). Многоуровневые анализы позволили обнаружить, подтвердить и дифференцировать фальсификации с эффективностью от 89,8 до 100,0%. Модели частичной регрессии наименьших квадратов дали удовлетворительные прогнозы (R≥0,96, RSR ≤0,19) при уровнях фальсификации ≥1,00%. В этом исследовании представлены соответствующие рекомендации по рентабельному скринингу продуктов FMP на предмет примесей с целью защиты здоровья населения.
Copyright © 2019 Elsevier Ltd. Все права защищены.
Abstract:
Skimmed milk powder can be blended with indigenous vegetable oils to formulate fat-filled milk powder (FMP) to satisfy the growing demand of low-income consumers for dairy proteins in the developing countries where food control systems may be fragmented. Unscrupulous manufacturers may adulterate FMP with melamine or urea to give the false impression that it contains sufficient protein. This study investigated, for the first time, the efficacy of near infrared spectroscopy to detect and quantify melamine and urea (0.01-16.00%) in FMP formulated with 4 different vegetable oils (i.e., coconut, palm, soya-bean and sunflower). Multilevel analyses were able to detect, confirm and differentiate the adulterations with an efficiency ranging from 89.8 to 100.0%. The partial least square regression models yielded satisfactory predictions (R≥0.96, RSR ≤0.19) at adulteration levels ≥1.00%. This study provides appropriate guidelines for cost-efficient screening of FMP products for adulterants to protect public health.
Copyright © 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.