Новый метод измерения раствороудерживающей способности муки с применением автоматизированной системы SRC-CHOPIN от CHOPIN Technologies

Представление

Раствороудерживающая способность (SRC) позволяет оценить вклад в водопоглощение основных функциональных полимеров муки (клейковинных белков, крахмала, пентозанов). Первым признанным в отрасли стандартизованным методом, был метод 56-11.02, утвержденный Американской ассоциацией специалистов по биохимии зерна (AACCI). Однако, из-за необходимости постоянного встряхивания на начальной фазе гидратации, и дальнейшего перемешивания, получаемые с помощью данного ручного метода результаты, чрезвычайно подвержены влиянию человеческого фактора. Такой подход обладает низкой эффективностью и усложняет процесс определения SRC. Для решения этой проблемы CHOPIN Technologies разработала автоматизированную систему, основанную на принципах стандартного метода AACCI, но при этом исключающую влияние оператора на результаты испытаний. В настоящее время новый метод проходит оценку в рамках совместных международных исследований.

Материалы и методы

В совместном исследовании принимают участие 12 лабораторий, которые дважды проанализировали двенадцать проб муки с четырьмя растворителями: вода WA-SRC, сахароза SUC-SRC, карбонат натрия CAR-SRC и молочная кислота LAC-SRC. Лаборатории были выбраны таким образом, чтобы охватить разнообразных пользователей, в том числе научно-исследовательские институты (4), мукомольную промышленность (4) и хлебопекарную промышленность (3), при чем в последнем случае исследования проводились разработчиком. Набор проб представлял собой репрезентативную выборку различных образцов промышленной муки с широкой вариацией значений SRC. В таблице 1 показан химический состав отобранных проб, проанализированных Qualtech (Вандёвр, Франция).

Таблица 1 – Результаты химического анализа отобранных проб муки.

* № 4 – № 9, а также № 6 – № 10 представляют собой скрытые дубликаты. 

Результаты

Средние значения повторяемости (Sr) и воспроизводимости (SR), полученные в рамках исследования (рисунок 1), соответственно, составляли 0,53 и 1,08 для WA-SRC; 1,05 и 1,43 для SUC-SRC; 0,67 и 1,15 для CAR-SRC; 0,86 и 1,94 для LAC-SRC; 0,59 и 1,12 для глютен-индекса (GPI-SRC). 

Синий - Стандартное отклонение повторяемости

Красный - Стандартное отклонение воспроизводимости

Рисунок 1 – Зависимость стандартного отклонения от среднего значения параметров SRC для различных растворителей.

Результаты автоматизированного метода, полученные для SUC-SRC, LAC-SRC и CAR-SRC, в среднем, были в два раза ниже значений, полученных с помощью ручного метода и на 10% ниже для WA-SRC (таблица 2).

Таблица 2 – Сравнение эффективности определения SRC с помощью ручного и автоматизированного метода.

Заключение

Обладая расширенной областью применения и повышенной точностью, новый метод является превосходной альтернативой для специалистов, которые нуждаются в самых точных методах тестирования, как при решении исследовательских задачи, так и в промышленности. Предложенный автоматизированный метод определения SRC был проанализирован специалистами по статистике AACCI, а также рассмотрен Комитетом по методам оценки мягкой пшеницы и в настоящий момент представлен в качестве нового утвержденного метода AACCI.