Настоящий сыр против аналога: сравниваем ароматы с помощью «электронного носа»

Сыр типа Гауда возник в Нидерландах, но в настоящее время производится по всему миру. Аналоги сыра — это сыроподобные продукты, имеющие более низкую цену и изготавливаемые на основе немолочных жиров и белков. Рыночный спрос на аналоги сыра в настоящее время также растет из-за предпочтения потребителями продуктов с низким содержанием жира.

В данной работе в качестве объекта анализа использовались образцы сыра типа Гауда и его аналогов, произведенных молочным кооперативом (Варминьско-Мазурское воеводство, Польша); их профили летучих соединений были проанализированы методом газовой хроматографии с масс-спектрометрией (ГХ-МС). Кроме того, были проведены измерения с использованием недорогого электронного носа на основе MOX-сенсоров. Результаты показали более богатый химический состав летучих веществ сыра по сравнению с продуктом-аналогом. Измерения с помощью электронного носа позволили дифференцировать категории образцов, но также выявили сходство между ними. Исследование показало, что оба метода могут быть использованы для оценки профилей летучих соединений продуктов.

Сыры являются компонентом рациона питания многих людей. Столь широкая популярность этих продуктов обусловлена их разнообразием и высокой пищевой ценностью [1]. Сыр можно классифицировать на основе различных параметров, включая тип и качество молока (например, коровье, овечье, козье), способ производства, технологию созревания, уровень влажности, содержание жира, а также текстуру или твердость [2]. Эта многоаспектная классификация позволяет лучше понять разнообразные сенсорные, питательные и функциональные свойства сыра. Сыры, прошедшие созревание, как правило, демонстрируют более высокий уровень содержания кальция и молочного жира и ценятся за содержание белка высокой пищевой ценности. Коровье молоко остается наиболее часто используемым сырьем в производстве сыра, и его состав является ключевым фактором, формирующим качество и общий характер конечного продукта.

Сыр Гауда относится к группе твердых созревающих сыров голландского типа [3]. Первоначально этот сыр изготавливался в Нидерландах, однако сейчас подобные продукты производятся по всему миру. В его производстве используется коровье молоко с нормированным содержанием жира. Он характеризуется твердым и эластичным тестом с мелкими овальными "глазками". Этот сыр имеет слегка ореховый, пряный вкус и аромат и покрыт гладкой твердой коркой. Процесс производства этого сыра включает такие этапы, как пастеризация молока (72 °C в течение 15 с), ферментация (внесение концентрированных заквасочных культур: Lc. lactis subsp. lactis, Lc. lactis subsp. lactis biovar. diacetylactis, Leuconostoc spp.), коагуляция молока, а также разрезка и обработка сгустка [3]. Ключевым этапом в производстве сыра типа Гауда является частичное удаление сыворотки с последующей промывкой сырного зерна горячей водой (приблизительно 60 °C) [4]. Эта процедура снижает концентрацию лактозы и кислоты в сырной массе, что, в свою очередь, способствует развитию характерного вкуса и текстуры. Впоследствии сырное зерно формуют, прессуют, а затем помещают в солевой раствор для впитывания соли. После посола его упаковывают, и оно проходит процесс созревания, обычно длящийся не менее трех недель при температурах от 10 до 17 °C, в зависимости от желаемой степени зрелости. В процессе созревания происходит множество биохимических реакций, ведущих к развитию характерной для Гуды текстуры, вкуса и аромата. Полностью созревшая Гауда высоко ценится за выраженный вкус и характерный аромат, что обычно достигается после 10–12 недель выдержки. Более пряные и интенсивно ароматные разновидности, такие как Old Amsterdam, могут созревать гораздо дольше, зачастую до 18 месяцев [3]. Могут также применяться альтернативные условия созревания (включая добавление ферментов для ускорения созревания) при условии, что сыр обладает физическими, биохимическими и сенсорными характеристиками, схожими с сыром, произведенным по описанной выше процедуре созревания. Для удовлетворения коммерческих и/или технических требований сыр Гауда, предназначенный для дальнейшей переработки, и сыр Гауда в небольших блоках (<2,5 кг) могут не иметь той же степени зрелости [1,3].

Ежегодное потребление сыра на душу населения в Польше составляет приблизительно 11,5 кг, тогда как в Западной Европе оно достигает около 19 кг [5]. Хотя этот уровень в Польше все еще ниже среднего показателя в ряде западноевропейских стран, на протяжении многих лет он демонстрирует тенденцию к росту.

В последние месяцы 2024 года мировые цены на сливочное масло достигли рекордных максимумов, главным образом из-за высокого международного спроса и ограниченного предложения, особенно в Западной Европе [6]. Цены на сыр также демонстрировали восходящий тренд, вызванный устойчивым импортным спросом на товары для немедленной поставки и ограниченной доступностью на рынке. В частности, сыр Гауда показал значительный рост цен, при этом средняя стоимость достигла приблизительно 5,20 евро/кг на многих европейских рынках [6,7]. По данным Национального центра поддержки сельского хозяйства, этот скачок индекса цен был в значительной степени обусловлен более высокими ценами на сухое молоко и сливочное масло на международном рынке, ситуация, тесно связанная со снижением производства молока в Западной Европе [6,7].

Рыночная ситуация не меняет того факта, что сыр остается наиболее важным молочным экспортным продуктом Польши, что отражает высокое качество и вкус польских сыров [1,3]. В настоящее время производство сыра и творога является важнейшей отраслью переработки молока [3]. По данным Бюро анализа и стратегий Национального центра поддержки сельского хозяйства, Польша занимает шестое место в мире по производству сыра (после США, Германии, Франции, Италии и Нидерландов) и пятое в Европейском союзе. Растущий мировой спрос и открытый доступ на рынок ЕС увеличили польский экспорт сыра и творога, обеспечив им доминирующую роль в структуре молочного экспорта страны. Помимо ЕС (главным образом Чехии, Германии, Италии, Словакии и Венгрии), польские созревающие сыры находят покупателей также в Саудовской Аравии, Ираке, Украине, Израиле, Ливии и Египте [3].

Продажи безлактозных и безглютеновых сыров продолжают расти [1,3]. Одновременно с этим премиализация стимулирует потребительский спрос на более изысканные продукты, хотя цена остается ключевым фактором [3]. Удобство также имеет значение, поскольку ритейлеры стремятся к высокой оборачиваемости и надежным поставкам. В ответ на эти потребности рынка были представлены сыроподобные продукты (аналоги сыра) [3]. Эти аналоги можно классифицировать на традиционные, наполненные, на основе тофу, а также частично или полностью безмолочные, все они разработаны с учетом определенных питательных и функциональных свойств [8,9,10].

Аналоги сыра, как правило, содержат модифицированные жиры и белки, и их производство — будь то созревающий или плавленый аналог — тесно напоминает производство плавленого сыра. Компоненты белка и молочного жира заменяются препаратами, такими как казеинаты, казеин или растительные жиры, которые тщательно эмульгируются и подвергаются термической обработке в плавильных котлах. При производстве плавленых аналогов сыра углеводные ингредиенты (например, крахмал) могут выступать в качестве наполнителей или текстураторов, в то время как загустители на основе гидроколлоидов и тщательно подобранные соли-плавители помогают достичь требуемой текстуры и профиля плавления.

Современные технологии позволяют аналогам точно имитировать оригинальный сыр по вкусу, аромату, внешнему виду и сроку хранения [1,3,11], оправдывая ожидания потребителей. Аналог сыра Гауда, например, производится из обезжиренного коровьего молока в сочетании с выбранными растительными жирами для обеспечения приемлемого вкуса и текстуры, выступая в качестве альтернативы традиционному сыру [10].

Аналоги сыра обычно имеют измененный состав жира и белка, а технологический процесс, независимо от того, является ли он аналогом созревающего или плавленого сыра, схож с производством плавленого сыра — смесь препаратов, заменяющих белковый компонент и молочный жир, должна быть тщательно эмульгирована и подвергнута термической обработке, что наиболее легко достигается в плавильных котлах, используемых при производстве плавленого сыра. При производстве плавленых аналогов сыра молочную фракцию белка обычно заменяют казеинаты, сычужный или кислотный казеин, а также препараты сывороточных белков. В некоторых рецептурах вводятся углеводные ингредиенты (например, крахмал), но только в качестве наполнителей или текстураторов. Следовательно, для достижения желаемой консистенции и свойств плавления конечного продукта требуются загустители на основе гидроколлоидов и тщательно подобранные соли-плавители. Современные технологии позволяют производить аналог, который идеально имитирует оригинал — как с точки зрения вкуса, аромата, внешнего вида, так и срока хранения [1,3,11]. К этому же стремится и производитель сыра, чтобы оправдать ожидания потребителей. Аналог сыра Гауда изготавливается из обезжиренного коровьего молока с добавлением выбранных растительных жиров, которые обеспечивают приемлемый вкус и текстуру. Это альтернатива настоящему сыру [10].

Тем не менее, вкусоароматический профиль аналогов сыра все еще менее сложен, чем у обычного сыра, и требует передовых методов обработки для достижения приемлемых текстурных и сенсорных свойств [12]. Несмотря на их растущую распространенность, нормативно-правовая база для аналогов сыра на международном уровне остается слаборазвитой, что подчеркивает необходимость четкого отличия от натурального сыра [11].

Таким образом, аналоги сыра можно определить как продукты, в которых отдельные ингредиенты, включая немолочные жиры и/или белки, компонуются для создания сыроподобного продукта, отвечающего определенным требованиям. Рыночный спрос на эти продукты растет по ряду причин, включая более легкое производство и более низкую стоимость по сравнению с сырами на молочной основе, а также растущий интерес потребителей к потреблению продуктов с более низким содержанием общего жира, насыщенных жиров, холестерина и калорий.

Быстрый рост мирового производства и потребления аналогов сыра подчеркивает необходимость уточнения их сенсорных и химических профилей по сравнению с традиционными сырами. В период с 2019 по 2022 год продажи аналогов сыра выросли на 51%, что свидетельствует о резком росте интереса к растительным альтернативам [13]. В 2023 году мировой объем розничных продаж растительного сыра достиг 869 миллионов долларов США, при этом на Европу (530 миллионов долларов США) и Северную Америку (297 миллионов долларов США) приходились крупнейшие доли рынка [14]. Однако, несмотря на это расширение и влияние в пищевой промышленности, аналоги сыра обычно демонстрируют меньшую сложность вкуса, чем традиционные сыры [11], что создает проблемы для признания их потребителями и конкурентоспособности.

Ароматические свойства пищевых продуктов обычно анализируются с помощью сенсорных панелей, которые полагаются на человеческие чувства и требуют высококвалифицированных экспертов. Очевидным недостатком такого подхода является сложность получения объективных измерений. С другой стороны, для обнаружения и различения различных запахов также используются химические методы анализа газов. Золотой стандарт в применении методов газовой хроматографии дополняется масс-спектрометром (ГХ-МС), который позволяет определять отдельные химические компоненты, присутствующие в образце, и их относительные концентрации. На практике, однако, использование ГХ-МС также требует высококвалифицированного персонала для работы и ограничено применением в лабораторных условиях. Другим подходом к различению образцов по их запахам является использование электронного носа (e-nose) [15]. Такое устройство не идентифицирует химические соединения исследуемой газовой смеси. Идея электронного носа заключается в применении серии неспецифичных газовых датчиков, часто с перекрывающейся чувствительностью к различным газам, и использовании методов распознавания образов для различения образцов. В настоящее время на рынке доступны многочисленные коммерческие устройства электронного носа. Однако конструирование собственных устройств, которые часто относятся к недорогой категории, также является активной областью исследований [16]. Было проведено множество исследований летучих компонентов, присутствующих в аромате сыра Гауда. Слот и др. [17] и ван Лёвен и др. [18] сообщили о ГХ-МС анализах летучих компонентов, содержащихся в аромате сыра Гауда. Джо и др. [19] проанализировали сенсорные и химические свойства сыра Гауда. Ли и др. [20] проанализировали ароматические соединения миниатюрного сыра Гауда с использованием анализатора Heracles II/ГХ электронного носа, что было разновидностью газохроматографического исследования. Чен и др. [21] представили исследование по характеристике основных летучих соединений сыра Гауда и их вкладу в его вкус в соответствии с предпочтениями китайских потребителей. Известно, что общая интенсивность вкуса сыра Гауда увеличивается с увеличением времени созревания. Шиота и др. [22] и Дуэнсинг и др. [23] представили исследования образования ключевых ароматических соединений во время созревания сыра типа Гауда. Летучие профили других сортов сыра также были изучены, и был идентифицирован химический состав, составляющий их аромат. Однако отчеты, предоставляющие анализ состава летучих веществ, присутствующих в аналогах сыра, встречаются очень редко [11].

Обзор применения технологий электронного носа для распознавания ароматов в целях развития молочного производства был выполнен Якубу и др. [24]. Насколько нам известно, электронные носы еще не использовались для различения сыра и его аналогов. Авторам неизвестны сообщения о применении технологии электронного носа к конкретному случаю образцов сыра типа Гауда. Однако опубликовано множество исследовательских работ по применению электронных носов к другим типам сыра. О'Риордан и Делаханти [25,26] показали, что дифференциация сыров с использованием технологии электронного носа, т.е. газовых датчиков на основе металлооксидных полупроводников, может быть полезной в промышленности сыра чеддер. Трихаас и др. [27,28] использовали технологию электронного носа для мониторинга процесса созревания датского голубого сыра. Бенедетти и др. [29] использовали электронный нос для измерения срока хранения сыра Крещенца. Чеволи и др. [30] использовали электронный нос на основе матрицы из шести металлооксидных полупроводниковых датчиков и ГХ-МС анализ летучих соединений для классификации сыров Пекорино в соответствии с их временем созревания и технологией производства. Сбервельери и др. [31] и Аббатанджело [32] сообщили об эксперименте с недавно сконструированным нанопроволочным сенсорным устройством и применили его для различения испорченного или фальсифицированного сыра Пармиджано Реджано от типичного. Штефаникова и др. [33] применили электронный нос для определения подлинности словацкого сыра на основе его ароматического профиля. Ли-Ранхель и др. [34] сообщили о применении электронного носа и газовой хроматографии для определения летучих органических соединений в свежем мексиканском сыре.

2.1. Технология производства сыра типа Гауда и его аналога

Здесь мы хотели бы дать краткое описание технологии производства сыра и его аналога, уделив особое внимание различиям между ними, поскольку эта процедура объясняет различные профили летучих соединений, обнаруженные при измерениях.

Производство голландского сыра Гауда и его аналога следует очень схожей схеме технологического процесса с одним существенным отличием. Одно и то же сырье используется для производства обоих продуктов, и на этом этапе одно и то же молоко может быть использовано для обоих типов продуктов. Во время производства голландского сыра Гауда сырое молоко нормализуется сливками; после этого оно пастеризуется и направляется в сыродельный цех. Во время производства аналога сыра молоко обезжиривается на центрифуге до уровня молочного жира около 0,05%, а затем нормализуется растительным маслом (пальмовым маслом).

Можно заметить, что растительный жир, добавляемый при производстве аналога, демонстрирует более слабые связи с белками по сравнению с исходным животным жиром, присутствующим в случае оригинального сыра. Это приводит к потере части добавленного жира в сыворотку. В результате для случая аналога сыра получаются готовые продукты, содержащие жиры различного происхождения (животного и растительного), тогда как в оригинальном сыре присутствует только животный жир. Дальнейшие этапы производства сыра голландского типа и его аналога одинаковы.

2.2. Образцы, использованные для измерений

В этом исследовании использовались трехмесячные сыры Гауда (N = 4) и аналоги сыра Гауда (N = 4) от одного молочного кооператива (Варминьско-Мазурское воеводство, Польша). Все образцы были произведены в одну дату из коровьего молока и впоследствии проанализированы на предмет их ароматических профилей с помощью электронного носа (e-nose) и ГХ-МС (Рисунок 1).

Рисунок 1. Кусочки сыра типа Гауда и его аналога, использованные для подготовки образцов для эксперимента.

2.3. ГХ-МС измерение летучих соединений

Летучие органические соединения (ЛОС), присутствующие в исследуемых образцах сыра Гауда и его аналога, были исследованы методом твердофазной микроэкстракции из паровой фазы и газовой хроматографии с масс-спектрометрией (ТФМЕ-ПФ/ГХ-МС). Непосредственно перед химическим анализом сыры типа Гауда и их аналоги были извлечены из холодильника с температурой 4 °C.

2.3.1. Подготовка образцов

Образцы сыра Гауда и его аналога были нарезаны кубиками со сторонами приблизительно 0,5 см (Рисунок 2). Образец (2 г) помещали в виалу с завинчивающейся крышкой и септой и нагревали в течение 60 мин при 25 °C в кондиционируемом лабораторном помещении.

Рисунок 2. (a) Подготовка образцов (Гауда 1 и Аналог 2). (b) Сбор летучих соединений с использованием волокна для твердофазной микроэкстракции (ТФМЭ) для последующего ГХ-МС анализа.

2.3.2. Сбор летучих соединений

Летучие соединения, сконцентрированные внутри виалы, собирали с помощью ТФМЭ-волокна (Supelco, Bellefonte, PA, США) с неподвижной фазой дивинилбензол/карбоксен/полидиметилсилоксан (ДВБ/КАР/ПДМС). Волокно экспонировали для адсорбции летучих веществ в паровой фазе в течение 30 мин при 25 °C в кондиционируемом лабораторном помещении (Рисунок 2).

2.3.3. ГХ-МС измерения

После адсорбции летучих веществ на ТФМЭ-волокно, волокно помещали внутрь инжектора ГХ-МС устройства на 10 мин. Использовали газовый хроматограф Agilent 7890A, сопряженный с масс-спектрометром Agilent 5975C (Agilent Technologies Inc., Санта-Клара, Калифорния, США). Применялся режим инжекции без деления потока при 250 °C. Для разделения химических соединений использовали капиллярную колонку HP-5MS (30 м, 0,25 мм, 0,25 мкм). Газом-носителем был гелий со скоростью потока 1 мл/мин. Программа температуры колонки начиналась с 40 °C и заканчивалась при 250 °C со скоростью 5 °C/мин. Температуры ионного источника и квадруполя были установлены на 230 и 150 °C соответственно. Масс-спектрометр работал при энергии ионизации 70 эВ. Использовался диапазон обнаружения m/z 29–600 в режиме полного сканирования.

2.3.4. Анализ сырых данных ГХ-МС

Площадь под хроматографическими пиками была проинтегрирована, и было рассчитано процентное содержание ЛОС в общем ионном токе (% ОИТ). Наблюдаемые химические компоненты идентифицировали путем анализа масс-спектров и индексов удерживания. Для масс-спектрометрического анализа использовали библиотеки масс-спектров NIST (2020) и Wiley (2020), а также атласы Адамса (2017) [35] и Ткачева (2008) [36]. Коэффициент совпадения экспериментального и литературного масс-спектра составлял выше 850 для каждого идентифицированного соединения. Для расчета индексов удерживания соединений использовали времена удерживания C6–C40 н-алканов.

2.4. Электронный нос

2.4.1. Устройство электронного носа

В настоящем исследовании использовалось недорогое устройство электронного носа на основе металлооксидных (MOX) газовых датчиков [37,38]. Его основным компонентом является набор неспецифичных газовых датчиков производства Figaro Inc. (Осака, Япония), серии TGS [39]. MOX-газовые датчики работают, изменяя свое электрическое сопротивление при переходе от чистого воздуха к присутствию измеряемого газа. Сопротивление датчика может быть записано [40], но важно отметить, что значимой величиной является отношение сопротивления датчика, измеренного в присутствии газа, к сопротивлению в чистом воздухе (R⁄R_0 ). Другим важным компонентом электронного носа является сенсорная камера [38], которая позволяет изменять условия для датчиков от чистого воздуха к измеряемому газу путем открытия затвора и обеспечения контакта датчиков с измеряемым ароматом. В используемом устройстве сенсорная камера открывалась вручную.

2.4.2. Подготовка образцов

На протяжении всего эксперимента кусочки сыра (Рисунок 1) хранились в холодильнике при 3 °C. В каждый день измерений с электронным носом от каждого кусочка отрезали небольшой ломтик сыра и дальше измельчали его на более мелкие кусочки, как показано на Рисунке 3. Приблизительно 8 г сыра затем помещали в чистую банку и оставляли как минимум на 3 часа перед измерением. Это относительно длительное время подготовки было выбрано, чтобы позволить сыру достичь комнатной температуры (21 °C), соответствующей условиям хранения банок. Также предполагалось, что за это время аромат сыра выделится и накопится в паровой фазе банки.

Рисунок 3. Подготовка образцов для измерений электронным носом. (a) Взвешивание измельченного сыра; (b) образцы в банках; (c) экспериментальная установка электронного носа с открытой сенсорной камерой и продемонстрированными датчиками; и (d) электронный нос, примененный к образцу сыра в банке.

2.4.3. Измерения электронным носом

Образцы, подготовленные как описано выше, использовались для измерений электронным носом. Было проведено пять серий измерений, по одной серии в день. В каждой серии измерялся один образец каждого кусочка сыра Гауда или его аналога. Таким образом, одна серия состояла из восьми событий измерения. Измерения проводились поочередно: один образец сыра, затем один образец аналога. Порядок образцов в каждой серии рандомизировался с помощью генератора случайных чисел в Excel.

Процедура измерения начиналась с прикладывания сенсорной камеры электронного носа к открытой банке, содержащей образец сыра (Рисунок 3c). Изначально камера была закрыта, и датчики находились в чистом воздухе. Сопротивление датчиков измерялось около 30 с, и измеренное значение (R_0) впоследствии использовалось для расчета отклика датчика. Также проверялась стабильность отклика датчика, чтобы подтвердить, что состояние датчика достигло равновесия после предыдущей процедуры очистки. После сбора базового отклика камера открывалась, позволяя датчикам войти в контакт с ароматом сыра. Отклик датчика собирался в течение 6 мин 30 с, за это время он достигал установившегося состояния. Последние 30 с измерения усреднялись для уменьшения шума, и усредненное значение считалось откликом датчика в присутствии исследуемого газа.

После измерения сенсорная камера закрывалась, и датчики очищались путем прокачки воздуха, очищенного угольным фильтром, в течение 15 мин. Подготовка образцов и измерения проводились в контролируемых условиях внутри ламинарного шкафа (Telstar, Bio II Advance, Сакраменто, Калифорния, США) с включенной подачей воздуха при температуре окружающей среды 21 °C и влажности 40%.

2.5. Анализ данных

2.5.1. Визуализация экспериментальных данных

Для оценки изменчивости распределения собранных данных применялись ящичковые диаграммы (box plots).

Для визуализации закономерностей в распределении многомерных данных был использован общеупотребительный метод снижения размерности — анализ главных компонентов (АГК), и данные были рассмотрены в двумерном пространстве.

2.5.2. Анализ данных электронного носа

Отклики датчиков, собранные во время измерений, сравнивались между двумя экспериментальными группами обработки: образцами сыра Гауда и аналога. Для каждого датчика использовался t-критерий для оценки значимости различий в средних откликах на запах исследуемых образцов. t-критерий рассчитывался в предположении неравных дисперсий в группах обработки.

Поскольку в электронном носе используются неспецифичные газовые датчики, чувствительность которых перекрывается, сигналы от разных датчиков могут быть коррелированы. Сконструированный электронный нос состоит из шести газовых датчиков, что затрудняет интуитивное понимание закономерностей в данных из-за их многомерной природы. Поэтому к собранным данным был применен АГК.

В завершение была обучена модель машинного обучения для классификации с целью различения исследуемых категорий образцов. Для этой цели был использован классификатор на основе метода опорных векторов (Support Vector Machine) — один из основных методов в этой области. Для объективной оценки эффективности классификации был применен метод 5-кратной перекрестной проверки. В качестве метрики производительности использовалась точность (accuracy), определяемая как доля правильно классифицированных наблюдений.

2.5.3. Программные пакеты для анализа данных

Все конвейеры обработки данных и анализы выполнялись с использованием Python 3.12 с пакетом scikit-learn [41]. Статистические тесты проводились с использованием пакета scipy [42].

3.1. Газовая хроматография – масс-спектрометрия

На Рисунке 4 представлены примеры хроматограмм, зарегистрированных для использованных в эксперименте образцов сыра. Как можно заметить, количество пиков, появляющихся на хроматограммах образцов сыра типа Гауда, выше, чем на хроматограммах аналогов, что свидетельствует о более богатом химическом составе этих образцов.

Рисунок 4. (a) Репрезентативная хроматограмма сыра типа Гауда. (b) Репрезентативная хроматограмма его аналога.

На Рисунке 4 не очевидно значение общего ионного тока (ОИТ), зарегистрированного хроматографом, так как для этого требуется расчет площади под кривыми. ОИТ соответствует количеству химических молекул, наблюдаемых в ГХ-МС эксперименте, а именно: (i) захваченных волокном, (ii) прошедших через хроматографическую колонку и (iii) обнаруженных масс-спектрометрией. На Рисунке 5 показано сравнение значений ОИТ между двумя исследуемыми категориями образцов. Можно наблюдать, что летучие компоненты, выделяемые сыром типа Гауда, не только богаче по химическому составу (Рисунок 4), но и более обильны (Рисунок 5).

Рисунок 5. Общий ионный ток (ОИТ), зарегистрированный в образцах сыра типа Гауда (G) и его аналога (A). На ящичковых диаграммах горизонтальная линия внутри ящика представляет медиану выборки, символ × представляет среднее значение, область ящика простирается от 1-го до 3-го квартиля, а усы простираются от Q1 - 1,5IQR до Q3 + 1,5IQR (IQR — межквартильный размах). Кружки рядом с усами представляют наблюдения-выбросы.

Среднее значение ОИТ для образцов сыра типа Гауда составило 2,05×10^8 со стандартным отклонением 7,85×10^7. Для образцов аналога сыра среднее значение составило 3,76×10^7 со стандартным отклонением 1,33×10^7. (Эта величина выражена в произвольных единицах и не имеет физической интерпретации). Таким образом, можно оценить, что количество молекул в летучих веществах сыра типа Гауда было приблизительно в 5,5 раза выше по сравнению с образцами аналога.

Основным результатом ГХ-МС анализа является идентификация химических компонентов, присутствующих в летучих веществах, собранных из измеренных образцов, а также их относительное содержание. Это относительное содержание представляет собой долю молекул данного химического компонента в общем количестве молекул в образце запаха. Такие результаты представлены на Рисунке 6.

Рисунок 6. Содержание идентифицированных химических компонентов в образцах сыра типа Гауда (G) и его аналога (A), выраженное как доля между площадью пика ионного тока, соответствующего химическому компоненту, и общим ионным током (% от ОИТ). На ящичковых диаграммах горизонтальная линия внутри ящика представляет медиану выборки, символ × представляет среднее значение, область ящика простирается от 1-го до 3-го квартиля, а усы простираются от Q1 - 1,5IQR до Q3 + 1,5IQR (IQR — межквартильный размах). Кружки рядом с усами представляют наблюдения-выбросы.

Как уже можно было заметить на Рисунке 4, количество химических компонентов, идентифицированных в образцах сыра типа Гауда, было выше, чем в образцах аналога. 5-Метил-2-гексанон оказался наиболее распространенным соединением в обеих исследуемых категориях образцов, его относительный вклад достигал приблизительно 18,5% в сыре типа Гауда и 31,4% в аналоге. Второе по распространенности соединение, общее для обоих типов сыра, 4-гидрокси-2-бутанон, было измерено на уровне приблизительно 15,9% в сыре типа Гауда и 25,9% в аналоге. Кроме того, 3-метил-2-бутанон и 3-гидрокси-1-бутанол были обнаружены в обеих категориях образцов; примечательно, что 3-гидрокси-1-бутанол составлял около 2,7% в сыре типа Гауда и 21,4% в сыре-аналоге. Эти результаты подчеркивают, что, хотя одни и те же основные летучие соединения могут присутствовать в обеих категориях образцов, пропорции этих соединений могут существенно различаться. Детальная идентификация и данные об относительном содержании для всех химических компонентов в исследованных образцах представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Химические компоненты, идентифицированные в измеренных образцах сыра Гауда и его аналога методом ГХ-МС. Среднее значение: ионы фрагментации — отношение массы к заряду (m/z), молекулярный ион (M+), время удерживания (tуд), экспериментальный индекс удерживания (RIэксп), литературный индекс удерживания (RIлит). Представлены среднее значение (СР) и стандартное отклонение (СТО) вклада каждого компонента в общий ионный ток (ОИТ). Номер CAS — уникальный идентификатор, присваиваемый Chemical Abstracts Service каждому химическому веществу.

Пропорции этих летучих компонентов в двух категориях образцов, показанные на Рисунке 6 и в Таблице 1, представлены намеренно, чтобы подчеркнуть их относительное распределение и роль, которую каждое соединение играет в общем ароматическом профиле. Этот подход дополнительно подтверждается результатами, изображенными на Рисунке 5, которые демонстрируют, что общее количество летучих соединений, обнаруженных в сыре типа Гауда, было примерно в 5,5 раза выше, чем в аналоге. Таким образом, можно получить приблизительные оценки фактического количества молекул для соединений, обнаруженных в обоих типах образцов. Например, отношение содержания 5-метил-2-гексанона в сыре типа Гауда к аналогу составляет приблизительно 3,2, 4-гидрокси-2-бутанона — около 3,4, а для 3-метил-2-бутанона — примерно 2,1. Примечательно, что для 3-гидрокси-1-бутанола это отношение составляет 0,7, что свидетельствует о относительно более высоком абсолютном содержании этого конкретного соединения в аналоге. Следовательно, для большинства основных летучих соединений, которые встречаются в обеих разновидностях сыра, общая эмиссия в сыре типа Гауда явно превосходит таковую, наблюдаемую в аналоге.

ГХ-МС идентифицировал в общей сложности десять основных химических компонентов во всех образцах. Чтобы визуализировать многомерную природу этих данных в упрощенном виде, был проведен анализ главных компонентов (АГК), и результаты отображены на Рисунке 7. Как и ожидалось, образцы типа Гауда и аналога образуют два отдельных кластера, но также очевидно, что образцы типа Гауда демонстрируют более выраженную внутреннюю изменчивость, наиболее заметную на Рисунке 7a), который включает весь охват набора данных о концентрациях.

Рисунок 7. Преобразование методом анализа главных компонентов данных, полученных при ГХ-МС измерениях образцов сыра типа Гауда (G) и его аналога (A). Рисунок (a) представляет преобразование площади под пиком ионного тока. Рисунок (b) представляет преобразование относительного содержания пика в общем ионном токе. Используются два наиболее важных главных компонента (ГК), и доля изменчивости данных, объясняемая ГК, указана в подписях к осям.

3.2. Электронный нос

3.2.1. Отклик датчиков

Первым результатом измерений электронным носом является сравнение отклика датчиков на две исследуемые категории образцов. На Рисунке 8 представлена визуализация такого сравнения в виде ящичковых диаграмм.

Рисунок 8. Сравнение отклика электронного носа между измерениями образцов сыра типа Гауда (G) и его аналога (A). Отклик датчика на оси y выражен как отношение к отклику датчика в условиях чистого воздуха R⁄R_0 . Тип датчика указан в подписи к оси y. P-значения t-критерия представлены на подрисунках. На ящичковых диаграммах горизонтальная линия внутри ящика представляет медиану выборки, символ × представляет среднее значение, область ящика простирается от 1-го до 3-го квартиля, а усы простираются от Q1 - 1,5IQR до Q3 + 1,5IQR (IQR — межквартильный размах). Кружки рядом с усами представляют наблюдения-выбросы.

Как можно заметить из этого рисунка, для датчиков TGS 2602 и TGS 2603 средняя величина отклика различается при сравнении аромата сыра Гауда с его аналогом. Это различие также признается статистически значимым при общеупотребительном пороге p < 0,05. Однако можно также заметить перекрытие распределений собранных откликов, что может затруднить дифференциацию между обработками.

Также можно наблюдать, что при сравнении сигналов, собранных с образцов аналога, с сигналами от образцов сыра Гауда, реакция датчика на последние образцы выше. Этот эффект можно наблюдать для всех датчиков.

3.2.2. Анализ главных компонентов

Чтобы предоставить более интуитивное понимание закономерностей в распределении данных, на Рисунке 9 представлено АГК-преобразование данных отклика датчиков, собранных во время эксперимента.

Рисунок 9. Распределение откликов датчиков для измерений образцов сыра типа Гауда (G) и его аналога (A) с использованием АГК-преобразования сигналов. Доля дисперсии, объясняемая двумя наиболее важными компонентами, указана в подписях к осям.

Как видно, снижение размерности до первых двух главных компонентов позволяет уловить около 99% дисперсии исходного набора данных, причем на первый компонент приходится около 95% изменчивости. Это является признаком сильной корреляции между сигналами отклика, захваченными несколькими датчиками электронного носа. Это можно объяснить тем, что чувствительность датчиков к различным газам в значительной степени перекрывается, и, следовательно, различия в химическом составе обнаруживаются большинством датчиков, что можно было наблюдать на Рисунке 8.

Также можно заметить на Рисунке 9, что точки, представляющие две изучаемые категории, образуют два отдельных кластера, которые лишь немного перекрываются. Такое перекрытие является ожидаемым эффектом с точки зрения качества продуктов-аналогов, поскольку оно означает сходство в запаховом профиле продукта. Однако видимое разделение двух кластеров также означает, что все еще есть возможности для улучшения технологического процесса.

Интересным наблюдением из этого рисунка является то, что изменчивость отклика датчиков на аромат сыра Гауда гораздо больше по сравнению с таковой для аналога сыра. Это может указывать на то, что аромат сыра более разнообразен, чем аромат аналога. Такую более высокую изменчивость можно, по крайней мере частично, объяснить более разнообразным сырьем, используемым для производства сыра, по сравнению с аналогами. Однако, поскольку наблюдаемая более высокая изменчивость возникает при рассмотрении экспериментальных результатов, собранных в течение нескольких последовательных дней измерений, это может отражать влияние срока хранения, которое сильнее сказывается на сыре, чем на образцах аналога. Однако этот момент требует гораздо более детального анализа и не рассматривается в рамках настоящего исследования.

3.2.3. Модель классификации на основе метода опорных векторов (SVM)

Измерения электронным носом позволили собрать данные, формирующие закономерности, которые могут различать исследуемые категории образцов. Как показано в предыдущих разделах, средний отклик датчиков различается для образцов Гуды по сравнению с образцами аналога, но все еще существует некоторое перекрытие в распределениях данных. Для оценки эффективности дифференциации на основе измерений электронным носом обычно применяются модели машинного обучения.

В настоящем исследовании был использован классификатор на основе метода опорных векторов, и процедура 5-кратной перекрестной проверки оценила точность классификации на уровне 92,1%. Стандартное отклонение между блоками перекрестной проверки составило 10,2%.

4.1. Обнаруженные химические компоненты

Кратко рассмотрим основную информацию, касающуюся химических компонентов, обнаруженных в исследуемых образцах [43].

☼   5-Метил-2-гексанон — это кетон, бесцветная жидкость с приятным фруктовым запахом. Химическое соединение менее плотное, чем вода, и его пары тяжелее воздуха. Насколько нам известно, это вещество ранее не было обнаружено в сыре Гауда или его аналогах; однако ГХ/МС анализы подтвердили его присутствие как в плавленом сыре, о чем сообщили Сунсен и др. [44], так и в жидкой культуральной среде, выделенной из сыра с поверхностной плесенью французского типа, как описано Деэ и др. [45].

☼   4-Гидрокси-2-бутанон, бета-гидроксикетон, представляет собой бесцветную жидкость со сладким фруктовым запахом. Насколько нам известно, это соединение ранее не было обнаружено в исследованиях летучих соединений в сырах; однако оно было идентифицировано как природный компонент в Glycyrrhiza glabra L. [46], лекарственном растении с хорошо документированной фармакологической активностью, и в грибе Dictyophora rubrovolata Zang [47].

☼   2-Гептанон, N-амилметилкетон, представляет собой прозрачную бесцветную жидкость, менее плотную, чем вода, и лишь незначительно растворимую в воде, с парами тяжелее воздуха. Он используется для синтетической ароматизации и в парфюмерии, имеет банановый, фруктовый запах. Этот химический компонент был обнаружен Слотом и др. [17], ван Лёвеном и др. [18], Шиота и др. [22], Джо и др. [19] и Сыкорой и др. [48] в контексте характеристики аромата сыров типа Гауда.

☼   Гексадекан является компонентом эфирных масел, выделенных из длинного перца, и играет роль метаболита растений. Сообщается, что запах напоминает бензин или отсутствует. Это соединение было идентифицировано в составе полутвердого традиционного сыра в ходе исследований, проведенных Поволо и др. [49], а также в летучих ароматических соединениях, обнаруженных в сыре, модифицированном ферментами, в смеси с соево-коровьим молоком, как описано Али и др. [50].

☼   Октадекан играет роль метаболита бактерий и растений и, как сообщается, не имеет запаха. Хотя он еще не был обнаружен как летучее соединение в сыре, о нем часто сообщалось при анализе летучих веществ из растений, таких как Lagenaria breviflora R. [51] и Symplocos crataegoides Buch.-Ham. [52].

☼   3-Метил-2-бутанон — бесцветная жидкость. Сообщается, что запах резкий и приятный, напоминающий другие кетоны с ацетоновым характером. Хотя это соединение ранее не было обнаружено в сыре Гауда, оно было идентифицировано в других типах сыра, таких как сыр Идиасабаль, изготовленный из овечьего молока, о чем сообщили Баррон и др. [53], и в летучих соединениях сока сыра Эмменталь, как описано Тьерри и др. [54].

☼   3-Гидрокси-2-бутанон, ацетоин, известен как продукт ферментации. Сообщается, что запах мягкий, йогуртовый. Это одно из соединений, придающих маслу его характерный вкус. Этот химический компонент был обнаружен ван Лёвеном и др. [18] и Ченом и др. [21] при характеристике аромата сыров типа Гауда. Кроме того, 3-гидрокси-2-бутанон был идентифицирован среди летучих соединений сыра Испанико с помощью ГХ/МС анализа [55] и в сливочном сыре [56].

☼   2-Пентанон, метилпропилкетон, представляет собой прозрачную бесцветную жидкость с запахом лака для ногтей, напоминающим ацетон. Он естественным образом встречается в Nicotiana tabacum (табак) и сыре с плесенью как продукт метаболизма плесневых грибов Penicillium. Этот химический компонент был обнаружен ван Лёвеном и др. [18], Шиота и др. [22] и Ченом и др. [21] при характеристике аромата сыров типа Гауда.

☼   2-Нонанон — метилкетон. Он играет роль метаболита растений, обладает запахом фруктового типа и вкусом сырного типа. Этот химический компонент был обнаружен ван Лёвеном и др. [18], Шиота и др. [22] и Джо и др. [19] при характеристике аромата сыров типа Гауда.

☼   3-Гидрокси-1-бутанол, изоамиловый спирт, представляет собой бесцветную жидкость со слабым удушающим запахом спирта. Это ингредиент в производстве бананового масла. Он встречается в природе, а также производится в промышленности как ароматизатор.

4.2. Другие исследования состава запаха сыра Гауда

Ван Лёвен и др. [18] проанализировали экстракт сыра типа Гауда, полученный паровой дистилляцией, и обнаружили больше химических соединений, чем обычно идентифицируется с помощью твердофазной микроэкстракции из паровой фазы (ТФМЕ-ПФ). Однако мы полагаем, что метод ТФМЕ-ПФ лучше соответствует аромату, измеряемому электронным носом (или человеческим восприятием), поскольку он отражает летучие вещества, естественным образом выделяющиеся из образца. Ван Лёвен и др. [18] идентифицировали многочисленные кетоны, такие как 2-пентанон, 2-гептанон, 2-нонанон и 3-гидрокси-2-бутанон, которые мы также обнаружили в сыре типа Гауда.

Дуэнсинг и др. [57] исследовали химический состав диэтилового эфирного экстракта сыра типа Гауда, уделяя особое внимание кислым соединениям. Они идентифицировали ряд алифатических кислот и сложных эфиров, включая циклические эфиры (лактоны). Основываясь на ТФМЕ-ПФ/ГХ-МС анализе в нашем исследовании, основными выделяемыми соединениями сыра типа Гауда являются кетоны, которые, как правило, более летучи, чем алифатические кислоты.

Дуэнсинг и др. [23] проанализировали сыр типа Гауда на пяти различных стадиях созревания. Они обнаружили, что содержание отдельных летучих веществ не постоянно, а существенно меняется с возрастом сыра.

Сыкора и др. [48] изучали летучие вещества в четырех типах сыра. Они сообщили, что концентрация 2-гептанона в сыре типа Гауда (4,60 ± 0,05 мкг/кг) была выше, чем в Эдаме или Эмментале, но составляла около половины от его содержания в сыре Маасдам. Наше исследование также подтвердило наличие 2-гептанона в протестированных образцах сыра Гауда.

Слот и др. [17] исследовали летучие соединения в сыре Гауда с использованием низкотемпературной вакуумной дистилляции в сочетании с адсорбционной хроматографией на Amberlite XAD-2 и идентифицировали ограниченное количество соединений, включая бис(метилтио)метан, алкилпиразины, гексановую кислоту, 2-гептанол, 2-гептанон, этилгексаноат и толуол. В нашем исследовании был идентифицирован 2-гептанон, что подтверждает его роль как ключевого летучего соединения в сыре Гауда. Однако наш анализ выявил более разнообразный профиль летучих веществ, с более высокой долей кетонов и спиртов, а также углеводородов, не описанных Слотом и др. [17]. Это можно объяснить повышенной чувствительностью современных методов ГХ-МС и отсутствием стадий селективной адсорбции, которые, вероятно, привели к потере менее стабильных или неполярных соединений в более раннем исследовании.

Чен и др. [21] идентифицировали 77 летучих соединений в сыре Гауда, используя комбинацию твердофазной микроэкстракции (ТФМЭ), паровой дистилляции-экстракции (ПДЭ), газовой хроматографии-ольфактометрии (ГХ-О) и ГХ-МС. ПДЭ, особенно эффективная для извлечения термически лабильных и высокомолекулярных летучих веществ, в сочетании с ГХ-О для идентификации ароматически активных соединений на следовых уровнях, позволила обнаружить широкий спектр кислот, сложных эфиров, лактонов, спиртов и кетонов. Чен и др. [21] использовали ТФМЭ-волокно с неподвижной фазой дивинилбензол/карбоксил/полидиметилсилоксан (ДВБ/КАР/ПДМС). Сорбция летучих веществ проводилась в паровой фазе в течение 30 мин при 60 °C. В нашем исследовании использовались тот же тип волокна и время экспозиции, тогда как температура сорбции была существенно ниже и составляла 25 °C. Применение более низких температур привело к тому, что менее летучие соединения (например, карбоновые кислоты) не так легко переносились в паровую фазу над сыром типа Гауда. Поэтому летучий состав, выделяемый из сыра, состоял из меньшего количества ингредиентов. С другой стороны, тестирование сыра типа Гауда при комнатной температуре (25 °C) более удобно для применения оборудования электронного носа, поскольку не требует нагрева образца сыра до 60 °C. В нашем исследовании были использованы методы ТФМЕ-ПФ/ГХ-МС и электронного носа, сфокусированные на соединениях с низкой и средней летучестью. Этот подход позволил обнаружить ключевые вкладчики в аромат, в основном кетоны и гидроксикетоны, которые необходимы для сливочных и маслянистых нот, характерных для сыра Гауда. В летучем составе, выделяемом из сыра типа Гауда, как Чен и др. [21], так и это исследование идентифицировали алифатические кетоны, такие как 2-пентанон, 2-гептанон и 2-нонанон. Кроме того, в этом исследовании были идентифицированы кетоны с разветвленной цепью (3-метил-2-бутанон, 5-метил-2-гексанон), гидроксикетоны (4-гидрокси-2-бутанон, 3-гидрокси-2-бутанон), алканы (гексадекан, октадекан) и диол (3-гидрокси-1-бутанол), которые не были описаны Ченом и др. [21]. Напротив, лактоны и длинноцепочечные жирные кислоты, такие как дельта-гексалактон и гексановая кислота, идентифицированные Ченом и др. [21], не наблюдались в нашем исследовании. Это несоответствие, вероятно, связано с отсутствием ПДЭ, которая лучше подходит для извлечения менее летучих и высококипящих соединений, которые методы анализа паровой фазы могут пропустить. В то время как Чен и др. [21] достигли более широкого профиля летучих веществ с помощью взаимодополняющих методов экстракции и ГХ-О, наш подход с ТФМЕ-ПФ/ГХ-МС и электронным носом позволил обнаружить отчетливый набор соединений, в частности кетонов со средней длиной цепи, гидроксикетонов, а также специфических углеводородов и спиртов. Эти результаты подчеркивают влияние методологических различий на получаемые профили летучих веществ и демонстрируют уникальные идеи, предоставляемые каждым подходом.

Недавнее исследование Перпетуини и др. [58] изучало влияние Kluyveromyces marxianus на общий состав и ароматический профиль сыра из коровьего молока. Летучие органические соединения были экстрагированы методом твердофазной микроэкстракции и проанализированы методом газовой хроматографии – масс-спектрометрии (ГХ-МС) в сочетании со значениями odor activity value [58]. Свойства сыра зависят от нескольких факторов, включая тип используемого молока, рацион животных, условия созревания, продолжительность созревания и микробиоту [59]. Kluyveromyces marxianus являются одними из наиболее интересных молочных дрожжей, поскольку они термотолерантны, способны расти при температурах до 42 °C. Однако они также способны расти при холодильных температурах [60,61]. Штаммы K. marxianus влияют на созревание сыра благодаря своей протеолитической и липолитической активности, а также образованию летучих ароматических соединений [62,63]. Этот вид дрожжей метаболизирует лактозу в качестве источника углерода через экспрессию генов LAC12 и LAC4, которые кодируют лактозную пермеазу и β-галактозидазу соответственно [64]. Всего в сырах было обнаружено 55 летучих соединений, включая 10 органических кислот, 13 высших спиртов, 17 сложных эфиров, 7 альдегидов и 8 кетонов. Содержание высших спиртов было выше в сырах, полученных с использованием этих штаммов, чем в других выбранных исследованиях. Преобладающими компонентами в этих образцах были изоамиловый спирт (сивушный, алкогольный, виски, фруктовый, банановый), 1-октанол (восковой, зеленый, апельсиновый, альдегидный, розовый, грибной), 2-бутанол (сладкий, абрикосовый) и 2-фенилэтанол (цветочный, сладкий, розовый) [58]. Исследование показало, что инокуляция K. marxianus FM09 вызвала увеличение содержания сложных эфиров, высших спиртов, органических кислот и кетонов, и наблюдалось образование ключевых летучих соединений. Эти результаты продемонстрировали потенциал K. marxianus FM09 в качестве ко-инокуляционной культуры, хотя необходимы дальнейшие исследования для лучшего изучения взаимодействия используемых штаммов и микрофлоры сыра.

4.3. Электронный нос против ГХ-МС измерений

В этой рукописи были применены измерения методом ГХ-МС и электронного носа, что позволило дифференцировать образцы сыра типа Гауда и его аналога. В обоих типах использовались летучие химические компоненты, выделяемые образцами. Метод ГХ-МС позволяет идентифицировать отдельные химические компоненты, составляющие образец, и, таким образом, получать объективную информацию о химическом составе. Метод электронного носа основан на применении методов распознавания образов к сигналам матрицы неспецифичных газовых датчиков. Важно отметить, что отклик датчика нелинеен [39] и не дает четкой информации о концентрациях газов, особенно в случае смесей различных компонентов, присутствующих в биологических образцах.

Оба примененных метода позволили дифференцировать сыр типа Гауда и аналог. В случае ГХ-МС анализа был подтвержден очень различный химический состав летучих веществ, причем несколько химических компонентов присутствовали только в обычном сыре и отсутствовали в аналогах. Поскольку газовые датчики, применяемые в устройстве электронного носа, неспецифичны, подобных закономерностей в реакциях датчиков заметить нельзя, и реакции датчиков всегда наблюдаются для всех измеряемых типов образцов. Интересная закономерность наблюдалась в АГК-проекции сигналов датчиков. Как можно заметить, кластер точек, представляющих измерения образцов аналога, гораздо более сконцентрирован по сравнению с точками, представляющими измерения сыра Гауда. Это признак того, что изменчивость между измерениями образцов сыра Гауда гораздо выше. Мы полагаем, что это может быть интересным наблюдением, свидетельствующим о том, что изменчивость этих образцов выше. Такую закономерность нельзя было легко наблюдать при анализе результатов ГХ-МС, что, на наш взгляд, может быть, по крайней мере частично, вызвано гораздо меньшим количеством измерений, которые можно было выполнить с помощью ГХ-МС. Можно предположить, что образцы сыра типа Гауда более разнообразны, так как молоко, используемое для производства, с большей вероятностью имеет переменный состав, чем масла, используемые в качестве сырья для производства аналога. Также биологический процесс производства сыра из молока более вариабелен. Однако это не могло быть подтверждено более количественными измерениями в наших экспериментах. ГХ-МС измерения, и особенно анализ выходных результатов, гораздо более трудоемки по сравнению с измерениями электронным носом.

4.4. Различия в методах производства

По нашему мнению, некоторые различия в содержании летучих компонентов, выделяемых сыром типа Гауда и его аналогом, можно объяснить различиями в технологии производства этих двух продуктов.

Как можно было заметить в Разделе 2.1, в случае производства сыра животный жир, присутствующий в молоке, извлекается, и он также может содержать летучие химические компоненты, которые разбавляются или связываются с молекулами жира, что объясняет обедненный запаховый профиль продукта-аналога. Мы также можем предположить, что растительный жир, присутствующий в добавляемом пальмовом масле, не предоставляет специфических летучих веществ, которые могли бы дополнить запаховый профиль аналога. Однако подтверждение этого требует дополнительных исследований, которые мы намерены провести в будущем.

Сыр Гауда — это сыр с промывкой сырного зерна, родом из Нидерландов, но в настоящее время производимый по всему миру. Традиционно его изготавливают из коровьего молока (сырого или пастеризованного) и подвергают посолу перед созреванием, которое может длиться от 1 до 20 месяцев.

В процессе производства аналогов сыра используются ингредиенты, включая немолочные жиры и/или белки, для получения сыроподобного продукта. Рыночный спрос на эти аналоги растет по нескольким причинам, включая более низкую стоимость по сравнению с традиционными сырами и интерес потребителей к продуктам с меньшим содержанием насыщенных жиров, холестерина и калорий.

Запаховый и вкусовой профиль аналогов сыра обычно менее сложен, чем у обычного сыра, и производственный процесс требует усовершенствований в методах обработки для достижения качества, ожидаемого потребителями.

Важным шагом в совершенствовании производства аналогов сыра является анализ их профиля летучих соединений и сравнение с оригинальными продуктами. Также приветствуются достижения в аналитических методах измерения запаха, которые могут быть использованы в производственной практике. Такие методы, как использование электронных носов, могут быть полезны, поскольку они могут предоставить более объективные и менее затратные средства определения качества продукта.

В настоящем исследовании образцы трехмесячного сыра типа Гауда и его аналога, полученные от молочного кооператива (Варминьско-Мазурское воеводство, Польша), были использованы для анализа их профилей летучих соединений методом твердофазной микроэкстракции из паровой фазы и газовой хроматографии с масс-спектрометрией (ТФМЕ-ПФ/ГХ-МС).

В сыре типа Гауда было идентифицировано десять химических компонентов, тогда как в аналоге обнаружено только четыре. ГХ-МС анализ выявил схожие, но в то же время отчетливые профили летучих соединений при сравнении этих двух типов продуктов.

Недорогое устройство электронного носа, сконструированное в лаборатории Варшавского политехнического университета, было применено для измерений тех же образцов. Проведенные измерения позволили дифференцировать типы образцов с точностью классификации моделью машинного обучения SVM, составившей 95%. Однако эксперимент также продемонстрировал, что измеряемые запахи схожи, и распределение точек данных, визуализированное с помощью анализа главных компонентов, занимает близкое пространство. Эксперимент также продемонстрировал гораздо более высокую изменчивость профиля летучих соединений между образцами настоящего сыра по сравнению с его аналогом.

Представленное исследование продемонстрировало полезность аналитических методов анализа качества сырных продуктов с точки зрения их профиля летучих соединений, и особенно возможность применения недорогих устройств, таких как электронные носы, для подобных задач.

1.    Zaręba, D.; Ziarno, M. Analogi: Wyroby podobne i analogi – podróbki czy nowy trend w produkcji żywności? Forum Mlecz. Bizn. 2015, 2, 21. [Google Scholar]

2.    Johnson, M.E. A 100-Year Review: Cheese production and quality. J. Dairy Sci. 2017, 100, 9952–9965. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

3.    Forum Mleczarskie, Podręcznik Serowy, Europejskie Specjalności, Gouda. Available online: https://www.forummleczarskie.pl/podrecznik-serowy/europa/16,gouda (accessed on 20 December 2024).

4.    Ferawati, F.; Hefni, M.; Östbring, K.; Witthöft, C. The Application of Pulse Flours in the Development of Plant-Based Cheese Analogues: Proximate Composition, Color, and Texture Properties. Foods 2021, 10, 2208. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

5.    Rawa, Ł. Rynek Serów Twardych w Polsce Zmienia Się Bardzo Powoli. 2017. Available online: https://www.wiadomoscihandlowe.pl/wywiady-i-opinie/rynek-serow-twardych-w-polsce-zmienia-sie-bardzo-powoli-2424728 (accessed on 20 December 2024).

6.    Ceny sera Gouda Wzrosły do Najwyższego Poziomu w 2024 r. Available online: https://www.portalspozywczy.pl/mleko/wiadomosci/ceny-sera-gouda-wzrosly-do-najwyzszego-poziomu-w-2024-r,272920.html (accessed on 18 December 2024).

7.    Czuba, A.; Starkowski, M.T. Polska Jest w Tym potęGą! Available online: https://www.fakt.pl/pieniadze/za-miastem/jak-produkowane-sa-polskie-sery-jestesmy-w-tym-potega/k6c5n39 (accessed on 4 December 2020).

8.    Giha, V.; Ordoñez, M.J.; Villami, R.A. How does milk fat replacement influence cheese analogue microstructure, rheology, and texture profile? J. Food Sci. 2021, 86, 2802–2815. [Google Scholar] [CrossRef]

9.    Fox, P.F.; Guinee, T.P.; Cogan, T.M.; McSweeney, P.L.H. Fundamentals of Cheese Science, 2nd ed.; Springer: New York, NY, USA, 2017. [Google Scholar] [CrossRef]

10. Bachmann, H.P. Cheese analogues: A review. Int. Dairy J. 2001, 11, 505–515. [Google Scholar] [CrossRef]

11. Vítová, E.; Loupancová, B.; Sklenářová, K.; Divišová, R.; Buňka, F. Identification of volatile aroma compounds in processed cheese analogues based on different types of fat. Chemical Papers 2012, 66, 907–913. [Google Scholar] [CrossRef]

12. Kilcawley, K.N.; Wilkinson, M.G.; Fox, P.F. Enzyme-modified cheese. Int. Dairy J. 1998, 8, 1–10. [Google Scholar] [CrossRef]

13. Panescu, P.; Carter, M.; Cohen, M.; Ignaszewski, E.; Murray, S.; O’Donnell, M.; Pierce, B.; Voss, S. State of the Industry Report: Plant-Based Meat, Seafood, Eggs, and Dairy; GFI: Washington, DC, USA, 2022. [Google Scholar]

14. Battle, M.; Pierce, B.; Carter, M.; Clarke, J.C.; Fathman, L.; Gertner, D.; Ignaszewski, E.; Kroger, N.; Leet-Otley, T.; Panescu, P. 2023 State of the Industry Report: Plant-Based Meat, Seafood, Eggs, and Dairy; The Good Food Institute: Arlington, VA, USA, 2023. [Google Scholar]

15. Persaud, K.; Dodd, G. Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose. Nature 1982, 299, 352–355. [Google Scholar] [CrossRef]

16. Cheng, L.; Meng, Q.H.; Lilienthal, A.J.; Qi, P.F. Development of compact electronic noses: A review. Meas. Sci. Technol. 2021, 32, 062002. [Google Scholar] [CrossRef]

17. Sloot, D.; Harkes, P.D. Volatile trace components in Gouda cheese. J. Agric. Food Chem. 1975, 23, 356–357. [Google Scholar] [CrossRef]

18. Van Leuven, I.; Van Caelenberg, T.; Dirinck, P. Aroma characterisation of Gouda-type cheeses. Int. Dairy J. 2008, 18, 790–800. [Google Scholar] [CrossRef]

19. Jo, Y.; Benoist, D.; Ameerally, A.; Drake, M. Sensory and chemical properties of Gouda cheese. J. Dairy Sci. 2018, 101, 1967–1989. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

20. Lee, H.W.; Kim, I.S.; Kil, B.J.; Seo, E.; Park, H.; Ham, J.S.; Choi, Y.J.; Huh, C.S. Investigation of Flavor-Forming Starter Lactococcus lactis subsp. lactis LDTM6802 and Lactococcus lactis subsp. cremoris LDTM6803 in Miniature Gouda-Type Cheeses. J. Microbiol. Biotechnol. 2020, 30, 1404–1411. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

21. Chen, C.; Tian, T.; Yu, H.; Yuan, H.; Wang, B.; Xu, Z.; Tian, H. Characterisation of the key volatile compounds of commercial Gouda cheeses and their contribution to aromas according to Chinese consumers’ preferences. Food Chem. X 2022, 15, 100416. [Google Scholar] [CrossRef]

22. Shiota, M.; Iwasawa, A.; Suzuki-Iwashima, A.; Iida, F. Effects of Flavor and Texture on the Sensory Perception of Gouda-Type Cheese Varieties during Ripening Using Multivariate Analysis. J. Food Sci. 2015, 80, C2740–C2750. [Google Scholar] [CrossRef]

23. Duensing, P.W.; Hinrichs, J.; Schieberle, P. Formation of Key Aroma Compounds During 30 Weeks of Ripening in Gouda-Type Cheese Produced from Pasteurized and Raw Milk. J. Agric. Food Chem. 2024, 72, 11072–11079. [Google Scholar] [CrossRef]

24. Yakubu, H.G.; Kovacs, Z.; Toth, T.; Bazar, G. Trends in artificial aroma sensing by means of electronic nose technologies to advance dairy production—A review. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 2021, 63, 234–248. [Google Scholar] [CrossRef]

25. O’Riordan, P.J.; Delahunty, C.M. Characterisation of commercial Cheddar cheese flavour. 1: Traditional and electronic nose approach to quality assessment and market classification. Int. Dairy J. 2003, 13, 355–370. [Google Scholar] [CrossRef]

26. O’Riordan, P.J.; Delahunty, C.M. Characterisation of commercial Cheddar cheese flavour. 2: Study of Cheddar cheese discrimination by composition, volatile compounds and descriptive flavour assessment. Int. Dairy J. 2003, 13, 371–389. [Google Scholar] [CrossRef]

27. Trihaas, J.; Vognsen, L.; Nielsen, P. Electronic nose: New tool in modelling the ripening of Danish blue cheese. Int. Dairy J. 2005, 15, 679–691. [Google Scholar] [CrossRef]

28. Trihaas, J.; van den Tempel, T.; Nielsen, P.V. Electronic Nose Technology in Quality Assessment: Predicting Volatile Composition of Danish Blue Cheese During Ripening. J. Food Sci. 2005, 70, e392–e400. [Google Scholar] [CrossRef]

29. Benedetti, S.; Sinelli, N.; Buratti, S.; Riva, M. Shelf Life of Crescenza Cheese as Measured by Electronic Nose. J. Dairy Sci. 2005, 88, 3044–3051. [Google Scholar] [CrossRef]

30. Cevoli, C.; Cerretani, L.; Gori, A.; Caboni, M.; Toschi, T.G.; Fabbri, A. Classification of Pecorino cheeses using electronic nose combined with artificial neural network and comparison with GC–MS analysis of volatile compounds. Food Chem. 2011, 129, 1315–1319. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

31. Sberveglieri, V.; Bhandari, M.; Núñez Carmona, E.; Betto, G.; Sberveglieri, G. A Novel MOS Nanowire Gas Sensor Device (S3) and GC-MS-Based Approach for the Characterization of Grated Parmigiano Reggiano Cheese. Biosensors 2016, 6, 60. [Google Scholar] [CrossRef]

32. Abbatangelo, M.; Núñez-Carmona, E.; Sberveglieri, V.; Zappa, D.; Comini, E.; Sberveglieri, G. Application of a Novel S3 Nanowire Gas Sensor Device in Parallel with GC-MS for the Identification of Rind Percentage of Grated Parmigiano Reggiano. Sensors 2018, 18, 1617. [Google Scholar] [CrossRef]

33. Štefániková, J.; Nagyová, V.; Hynšt, M.; Vietoris, V.; Martišová, P.; Nagyová, L. Application of electronic nose for determination of Slovak cheese authentication based on aroma profile. Potravin. Slovak J. Food Sci. 2019, 13, 262–267. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]

34. Lee-Rangel, H.A.; Mendoza-Martinez, G.D.; Diaz de León-Martínez, L.; Relling, A.E.; Vazquez-Valladolid, A.; Palacios-Martínez, M.; Hernández-García, P.A.; Chay-Canul, A.J.; Flores-Ramirez, R.; Roque-Jiménez, J.A. Application of an Electronic Nose and HS-SPME/GC-MS to Determine Volatile Organic Compounds in Fresh Mexican Cheese. Foods 2022, 11, 1887. [Google Scholar] [CrossRef]

35. Adams, R.P. Identification of Essential Oil Components by Gas Chromatography/Mass Spectrometry, 4th ed.; Texensis Publishing: Gruver, TX, USA, 2017. [Google Scholar]

36. Tkachev, A.V. Chirospecific Analysis of Plant Volatiles. Russ. Chem. Rev. 2008, 76, 951. [Google Scholar] [CrossRef]

37. Borowik, P.; Adamowicz, L.; Tarakowski, R.; Wacławik, P.; Oszako, T.; Ślusarski, S.; Tkaczyk, M. Application of a Low-Cost Electronic Nose for Differentiation between Pathogenic Oomycetes Pythium intermedium and Phytophthora plurivora. Sensors 2021, 21, 1326. [Google Scholar] [CrossRef]

38. Borowik, P.; Grzywacz, T.; Tarakowski, R.; Tkaczyk, M.; Ślusarski, S.; Dyshko, V.; Oszako, T. Development of a Low-Cost Electronic Nose with an Open Sensor Chamber: Application to Detection of Ciboria batschiana. Sensors 2023, 23, 627. [Google Scholar] [CrossRef]

39. Figaro Engineering Inc. MOS Type Sensors Operating Principle. Available online: https://www.figarosensor.com/technicalinfo/principle/mos-type.html (accessed on 30 April 2024).

40. Cervera Gómez, J.; Pelegri-Sebastia, J.; Lajara, R. Circuit Topologies for MOS-Type Gas Sensor. Electronics 2020, 9, 525. [Google Scholar] [CrossRef]

41. Pedregosa, F.; Varoquaux, G.; Gramfort, A.; Michel, V.; Thirion, B.; Grisel, O.; Blondel, M.; Prettenhofer, P.; Weiss, R.; Dubourg, V.; et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. J. Mach. Learn. Res. 2011, 12, 2825–2830. [Google Scholar]

42. Virtanen, P.; Gommers, R.; Oliphant, T.E.; Haberland, M.; Reddy, T.; Cournapeau, D.; Burovski, E.; Peterson, P.; Weckesser, W.; Bright, J.; et al. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python. Nat. Methods 2020, 17, 261–272. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

43. National Library of Medicine, National Center for Biotechnology Information, PubChem. Available online: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ (accessed on 24 November 2024).

44. Sunesen, L.O.; Lund, P.; Sørensen, J.; Hølmer, G. Development of Volatile Compounds in Processed Cheese during Storage. LWT—Food Sci. Technol. 2002, 35, 128–134. [Google Scholar] [CrossRef]

45. Deetae, P.; Bonnarme, P.; Spinnler, H.E.; Helinck, S. Production of volatile aroma compounds by bacterial strains isolated from different surface-ripened French cheeses. Appl. Microbiol. Biotechnol. 2007, 76, 1161–1171. [Google Scholar] [CrossRef]

46. PubChem. 4-Hydroxy-2-Butanone, Compound Summary, 2024. Available online: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/4-Hydroxy-2-Butanone (accessed on 4 December 2024).

47. Hang, M.Q.; Zou, Q.Q.; Tian, H.Y.; Sun, B.G.; Chen, H.T. Analysis of Volatile Components from Dictyophora rubrovolota Zang, ji et liou. Procedia Eng. 2012, 37, 240–249. [Google Scholar] [CrossRef]

48. Sýkora, M.; Vítová, E.; Jeleń, H.H. Application of vacuum solid-phase microextraction for the analysis of semi-hard cheese volatiles. Eur. Food Res. Technol. 2020, 246, 573–580. [Google Scholar] [CrossRef]

49. Povolo, M.; Pelizzola, V.; Lombardi, G.; Tava, A.; Contarini, G. Hydrocarbon and fatty acid composition of cheese as affected by the pasture vegetation type. J. Agric. Food Chem. 2012, 60, 299–308. [Google Scholar] [CrossRef]

50. Ali, B.; Khan, K.Y.; Majeed, H.; Jin, Y.; Xu, D.; Rao, Z.; Xu, X. Impact of Soy–Cow’s mixed milk enzyme modified cheese on bread aroma. LWT—Food Sci. Technol. 2021, 147, 112793. [Google Scholar] [CrossRef]

51. Adeyemi, M.A.; Ekunseitan, D.A.; Abiola, S.S.; Dipeolu, M.A.; Egbeyale, L.T.; Sogunle, O.M. Phytochemical Analysis and GC-MS Determination of Lagenaria breviflora R. Fruit. Int. J. Pharmacogn. Phytochem. Res. 2017, 9, 1045–1050. [Google Scholar] [CrossRef]

52. Govindarajan, N.; Cheekala, U.M.R.; Arcot, S.; Sundaramoorthy, S.; Duraisamy, R.; Raju, I. GC-MS Analysis of n-hexane Extract of Stem Bark of Symplocos crataegoides Buch.-Ham. ex D. Don. Pharmacogn. J. 2016, 8, 520–524. [Google Scholar] [CrossRef]

53. Barron, L.J.R.; Redondo, Y.; Aramburu, M.; Perez-Elortondo, F.J.; Albisu, M.; Najera, A.I.; de Renobales, M. Variations in volatile compounds and flavour in Idiazabal cheese manufactured from ewe’s milk in farmhouse and factory. J. Sci. Food Agric. 2005, 85, 1660–1671. [Google Scholar] [CrossRef]

54. Thierry, A.; Maillard, M.B.; Hervé, C.; Richoux, R.; Lortal, S. Varied volatile compounds are produced by Propionibacterium freudenreichii in Emmental cheese. Food Chem. 2004, 87, 439–446. [Google Scholar] [CrossRef]

55. Garde, S.; Ávila, M.; Medina, M.; Nuñez, M. Influence of a bacteriocin-producing lactic culture on the volatile compounds, odour and aroma of Hispánico cheese. Int. Dairy J. 2005, 15, 1034–1043. [Google Scholar] [CrossRef]

56. Zheng, A.R.; Wei, C.K.; Wang, M.S.; Ju, N.; Fan, M. Characterization of the key flavor compounds in cream cheese by GC-MS, GC-IMS, sensory analysis and multivariable statistics. Curr. Res. Food Sci. 2024, 8, 100772. [Google Scholar] [CrossRef]

57. Duensing, P.W.; Hinrichs, J.; Schieberle, P. Influence of Milk Pasteurization on the Key Aroma Compounds in a 30 Weeks Ripened Pilot-Scale Gouda Cheese Elucidated by the Sensomics Approach. J. Agric. Food Chem. 2024, 72, 11062–11071. [Google Scholar] [CrossRef]

58. Perpetuini, G.; Rossetti, A.P.; Rapagnetta, A.; Tofalo, R. Unlocking the potential of Kluyveromyces marxianus in the definition of aroma composition of cheeses. Front. Microbiol. 2024, 15, 1464953. [Google Scholar] [CrossRef]

59. Mayo, B.; Rodríguez, J.; Vázquez, L.; Flórez, A.B. Microbial Interactions within the Cheese Ecosystem and Their Application to Improve Quality and Safety. Foods 2021, 10, 602. [Google Scholar] [CrossRef]

60. Fonseca, G.G.; Heinzle, E.; Wittmann, C.; Gombert, A.K. The yeast Kluyveromyces marxianus and its biotechnological potential. Appl. Microbiol. Biotechnol. 2008, 79, 339–354. [Google Scholar] [CrossRef]

61. Tofalo, R.; Fasoli, G.; Schirone, M.; Perpetuini, G.; Pepe, A.; Corsetti, A.; Suzzi, G. The predominance, biodiversity and biotechnological properties of Kluyveromyces marxianus in the production of Pecorino di Farindola cheese. Int. J. Food Microbiol. 2014, 187, 41–49. [Google Scholar] [CrossRef]

62. Binetti, A.; Carrasco, M.; Reinheimer, J.; Suárez, V. Yeasts from autochthonal cheese starters: Technological and functional properties. J. Appl. Microbiol. 2013, 115, 434–444. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

63. Padilla, B.; Belloch, C.; López-Díez, J.J.; Flores, M.; Manzanares, P. Potential impact of dairy yeasts on the typical flavour of traditional ewes’ and goats’ cheeses. Int. Dairy J. 2014, 35, 122–129. [Google Scholar] [CrossRef]

Borowik P, Polak-Śliwińska M, Stocki M, Hrynyk H, Okorski A, Pawłowicz T, Tarakowski R, Orłowski A, Oszako T. Analysis of Volatile Profile of Polish Gouda-Type Cheese and Its Analogue. Agriculture. 2025; 15(3):336. https://doi.org/10.3390/agriculture15030336

Перевод статьи «Analysis of Volatile Profile of Polish Gouda-Type Cheese and Its Analogue» авторов Borowik P, Polak-Śliwińska M, Stocki M, Hrynyk H, Okorski A, Pawłowicz T, Tarakowski R, Orłowski A, Oszako T., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык