从2008年下半年开始,将三聚氰胺添加到牛奶的悲惨后果,人为地增加蛋白质含量有明显突出的要求筛选技术的早期检测掺假的牛奶。
一系列的分析技术建立牛奶和奶制品中三聚氰胺到十亿分之几ppm甚至存在(比如ELISA和GCMS),但这些技术添加高成本和时间,如果他们利用在日常的基础上。
实现个位数ppm三聚氰胺检测极限与红外分析是不切实际的,但筛查三聚氰胺掺杂可以有效地利用乳脂计红外光谱同时付款或传入控制测试被执行,消除额外的成本分析和测试时间。
蛋白质含量明显增加了大约四倍的三聚氰胺的牛奶中添加三聚氰胺添加到牛奶蛋白质含量时由N-Kjeldahl或红外分析的标准方法。
明显只能提高牛奶中的蛋白质含量约35%三聚氰胺在水中的溶解度有限(3 g / kg或3000 ppm)在环境温度,或12 g / l。红外光谱的密切相似的解决方案的蛋白质只(红)和蛋白质+ 2 g / l的添加三聚氰胺(黑色)如图1所示。
蛋白质的主要红外信号两者之间的不同光谱和近1545厘米为中心1出现类似,但整体吸收模式。光谱的掺假的牛奶是更大的挑战来区分这些普通牛奶由于牛奶成分的自然变化主要和次要的组件。原料奶的频谱如图1 b所示。
图1所示。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
基于模式识别的筛查方法是不给这些光谱差异很小,除非特定污染物的光谱知识是可用的。
两个吸收光谱中看到的三聚氰胺溶解在水中如图2所示。附近的一个集中1460厘米1恰逢牛奶中尿素的最突出的吸收;集中在1560厘米1,重叠的主要吸收蛋白质。
图2。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
计算方法称为NPN /尿素(NPN /铜)是由三角洲仪器BV的乳脂计红外光谱基于密切相似光谱响应和高相关性NPN型和普通牛奶尿素。
使用这种技术,尿素的含量是普通牛奶从NPN型量化内容建立的乳脂计红外光谱。掺假的牛奶的三聚氰胺含量的估计可以利用相同的方法计算;这将被称为NPN /计算三聚氰胺(NPN /厘米)。
尿素和其他NPN型组件,如氨(参见图2),也贡献,该方法的特异性有点限制。然而,因为它可以使用作为一个早期预警与氨掺假的牛奶,可以表示与NPN /氨(NPN / CA)计算,这种方法可能有广泛的用途。
还开发了全谱模型作为替代NPN / CM方法是公认的三聚氰胺可能需要更大的特异性。本文概述了这两种方法的适用性和供应三聚氰胺的性能达到特定的细节模型。
PerkinElmer所做的研究表明,NPN / CM方法使歧视的三聚氰胺添加到牛奶的500 ppm。检测水平与三聚氰胺的进一步减少到100 ppm具体模型。
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牛奶样品中掺入三聚氰胺
跨度最大的自然变异的脂肪,蛋白质和乳糖含量,两箱(a和B) 48每箱牛奶样品,所有样品的牛奶支付测试在主控制站在荷兰(“Qlip”)选择早期(10月- 2008)。
前不久分析,分析年级三聚氰胺(丙烯酰胺)溶解成20 - 30 g / l的浓度在80°C和软化水质量/质量的基础上添加到牛奶样品,预热到40°C。
三聚氰胺被添加在8水平的样品箱;6每级样品;约的水平。0,300,400,500,750,1500,3000和6000 ppm三聚氰胺。7点三聚氰胺添加水平的样品箱B +一个额外的(N = 49),大约的水平。0,200,400,600,1000,1400和1900 ppm三聚氰胺。
额外的样品箱B,尿素添加7点水平正交三聚氰胺添加时尚;尿素水平的约。0,150,300,500,800,1100和1500 ppm尿素。
牛奶FPL校准集
两套标准牛奶校准(FPL集)从Qlip聚集,每个由一系列浓度的脂肪(F0 . .F8, 0到8% m / m)、蛋白质(P1 . .P5, 1.5 m / m)和5%乳糖(L1 . .L5, 3 - 5.5% m / m)的两个作品(5月至7月)分析了在乳脂计红外光谱没有三聚氰胺。
第二组分析两次利用正常和低能的表现均质器(L0547 & L0791 resp)。
牛奶的数据集进行评估
大型数据集(N > 17000)(主要)的牛奶生产过程中光谱聚集在一个主要在荷兰奶酪工厂连续超过一年(从2006年1月,到2007年5月——)是用于评估目的。
样品(约。1%)省略了的设置:
1)测量被打断
2)重复被发现不繁殖
3)蛋白质(< 0.5% m / m)、脂肪(奶油&双奶油)或乳糖(< 3%,> 6%)内容从牛奶明显不同
计算NPN /铜、NPN / CM和NPN / CA
的乳脂计红外光谱计算结果对NPN /计算尿素(NPN /铜)在ppm(毫克/公斤)自动从非蛋白氮含量的预测(NPN)的样本。在公式:
| 计算尿素= 1 / * (NPN型- b) |
[1] |
在a和b是常数的研究在2004年预测后的尿素的NPN型内容的基础上牛奶。
计算结果NPN /三聚氰胺(NPN /厘米)在ppm NPN /铜的计算结果,利用公式:
| 计算三聚氰胺= 1 / fcm * (NPN / CU - 200) |
[2] |
在200 ppm的价值减去从NPN /铜结果代表估计牛奶中尿素含量的样品。
fcm三聚氰胺的响应因子,给出模型NPN /铜乳脂计红外光谱,确定标准的牛奶中添加三聚氰胺牛奶(见结果和讨论,图3 a, b)。
计算结果NPN /氨(NPN / CA)在ppm氨NH3(毫克/公斤)以类似的方式,利用公式计算:
| 计算氨= 1 / fca * (NPN / CU - 200) |
[3] |
葬礼,氨的响应因子,用给定的模型NPN /铜乳脂计,建立了从标准添加氯化铵牛奶(mg NH吗3/公斤牛奶,见图7 a和b中尿素含量的牛奶箱样本由200年的价值,如上所述。
三聚氰胺模型开发和统计数据
克/ PLSIQ软件被用来开发一个全面的检索模型与高特异性检测三聚氰胺。样品的校准设置了B和FPL集箱。
每分析一个复制(在复制或更多)是包括在内。
三聚氰胺添加到箱B是不同正交于额外的尿素补充道。表1显示了板条箱B的描述性统计和相关性两箱B单独的成分和校准设置。
表2。来源:PerkinElmer食品安全和质量
最优数量的因素建立了通过交叉验证(循环,留下一个样本),产生交叉验证的标准误差(SECV)。
首先,模型验证结果的基础上对三聚氰胺添加到箱,标准误差的预测(9)计算和修正略有偏差(±1%)斜率(与9月*)表示,这是归因于样品制备的分析误差。
进一步验证了牛奶的生产再分析数据集。在这些数据集包括酸奶样品,并确定有一个适度的预测误差值三聚氰胺作为pH值的函数。
pH值校正计算是基于这些数据,并应用于所有的三聚氰胺的研究结果和被称为“三聚氰胺(pH值修正)。”
pH值的最终确认修正后的模型是基于超过17000的生产牛奶的数据集样本聚集在另一个乳脂计红外光谱主要奶酪工厂。平均值和标准偏差(SD)三聚氰胺反应量化数据集作为一个整体。
结果与讨论
NPN /配置管理方法
牛奶的尿素含量计算红外光谱测定的非蛋白质含氮量(NPN)的斜率/拦截根据公式计算[1],称为“NPN /铜”联合和自由贸易协定乳脂计红外光谱的版本。
图3。NPN /铜& NPN /厘米。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
这个模型可以预测普通牛奶的尿素含量具有良好的精度。由于广泛的牛奶样品的校准,包括个人和群体牛奶样本收集来自荷兰,NPN /铜模型被认为是健壮的和崎岖的。
良好的精确度达到用这种方法主要是牛奶中尿素和NPN型之间的密切相关性。
任何NPN型模型或牛奶中尿素发达的基础上定期牛奶料显示强烈的回应中添加三聚氰胺的强烈重叠尿素的最突出的吸收水和吸收的三聚氰胺,集中在1460厘米1(图2)。
对三聚氰胺添加到箱样品,这也被观察到。NPN /铜的结果显示在图3的函数中添加三聚氰胺ppm(=毫克/公斤)。
没有添加三聚氰胺,NPN /铜平均约。200 ppm(或者牛奶尿素200毫克/公斤),普通的牛奶中尿素水平,大约平均尿素箱样品在这个实例的内容。
NPN /铜读数上升到平均650 ppm 300 ppm的添加三聚氰胺。响应增加到900 ppm NPN /铜添加了500 ppm。
与普通群牛奶,值800 ppm尿素和更高的不经常观察到,因此歧视限制样本被认为是“可疑”可以设置为一个水平的500或0.05% m / m三聚氰胺添加到牛奶当使用NPN / CM方法。
基于斜率(fcm) 1.5响应中的三聚氰胺的NPN /铜规模和内容的中位数200 ppm尿素,结果显示新公式[2]为所谓的NPN /计算结果三聚氰胺(NPN /厘米)在图3 b。
偏离中的行y = x情节很大程度上反映了自然变化的尿素含量样品。
全谱三聚氰胺的方法
全谱模型开发与更好的特异性检测牛奶中三聚氰胺代替NPN / CM方法。
校正集箱B的应用包括牛奶样品中添加了三聚氰胺和尿素正交时尚和三奶校准集,称为FPL集(见材料与方法)。亚博网站下载
图4显示了结果的交叉验证的样品箱b以17 ppm的标准误差(SECV,计算完整),观察到一个线性关系。所有点下降接近y = x线,无论尿素(0到1500 ppm)的量添加到样品,如图4所示。
图4。三聚氰胺的具体模型。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
所以干扰的三聚氰胺的反应是免费的尿素在使用这全谱模型。同样被发现持有关于干扰氨500 ppm NH添加到牛奶3在北半球的形式4Cl。
另一方面,牛奶被发现的不良影响三聚氰胺的读数,但很容易纠正的pH值修正。所有数据在三聚氰胺特定模型报道被纠正,结果被称为“三聚氰胺(pH值修正)”。
残差的校正集样品如图5所示在三聚氰胺反应加强独立的函数尿素含量以及脂肪,蛋白质和乳糖含量范围0到8%的脂肪(F0 . . F8), 1.5 - 5%的蛋白质(P1 . . P5)和3 - 6%乳糖(L1 . . L5)。
图5。三聚氰胺校正残差。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
箱的验证样本的基础上,给出了一个图在图4 b中,显示了良好的线性度和精度在响应的范围达到6000 ppm三聚氰胺。
表2显示了三聚氰胺的摘要统计具体的模型。标准错误的21个ppm标准误差的校准(SEC)和标准预测误差(SEP)的样品箱一个(N = 36岁的1500计算,即,独家2 * 6的样品增加高达3000和6000 ppm)。
表2。来源:PerkinElmer食品安全和质量
重复性标准偏差(SDrep(我+ 1)决定从连续的测量样本分析重复或一式三份通常是10 ppm。
进一步验证的基础上一套牛奶收集在一年多的17000多个分析收集从一个大奶酪工厂在荷兰显示平均响应的三聚氰胺10 ppm值16 ppm标准偏差的结果。
图6。牛奶组来自实践(N≈17000)。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
图6显示了一个图的结果对三聚氰胺(pH值修正)。尽管大多数样本只是牛奶样品进行分析,发现了一组包含更多的样本和牛奶样品的可变性分析相当大。
这是显示在图6 c图的脂肪的结果。这表明,大多数样本的脂肪含量是4%左右m / m或在另一个离散级别,例如,接近2%或0%的脂肪,但脂肪含量范围从0到8%。一些样品更极端的成分被淘汰(见材料和方法)。
大部分的结果对三聚氰胺(pH值修正)倒在一个狭窄的范围在0±50 ppm的ppm。一些边远点观察到负方向,但这些仍然屈指可数。最高的结果出现91 ppm,(一天)前不久之前样品的反应是73 ppm。
然而,结果发现包括乳清的样本,其中一些20个样本中设置和平均三聚氰胺的反应被发现46 ppm, 19个ppm标准偏差的结果。
它可以得出的结论是,适应一个矩阵像乳清可以由一个简单的偏差纠正的大约50 ppm。这就引出了结论的歧视限制可以安全地将牛奶在100 ppm关于“疑似或不是“三聚氰胺(pHcorr)。
结果未被污染的牛奶的图6 b演示为什么NPN /铜限制不能全谱模型。选择限制为500 ppm肯定是安全的,甚至可能会有所降低,如果NPN /铜含量的变化见图6 d保持在100 - 400 ppm尿素带一些季节性的依赖。
NPN / CA方法
最后,是受洗NPN /计算氨(NPN / CA)值得关注的原因。图7显示了增加NPN /铜反应牛奶作为氨(NH的函数3)添加氯化铵(NH的形式4Cl。,在这样一种牛奶样品保持中立的pH值)。
图7。NPN /铜& NPN / CA。图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
结果落在一条直线,因为添加了氯化铵在不同的单个样本的新鲜牛奶。直线的斜率(fca)金额2.1,表现在ppm尿素与ppm氨。
重新调节根据方程[3]中收益率的值表示材料与方法NPN型b / CA如图7所示。在这种情况下,遵循同样的推理,利用实例的NPN /厘米,歧视限制“掺假与否”的氨可以设置为350 ppm。
添加尿素和添加氨会导致更高的蛋白质读数时使用标准的红外分析技术,而N-Kjeldahl能展示蛋白升高的结果当氨被添加到牛奶。
然而,价值的NPN / CA方法可以检测这种形式的掺假如果氨(NH的形式4哦)添加到酸奶的pH值恢复到面具的质量较差。
结论
目前的工作显示了实用性的筛选原料奶三聚氰胺的存在到500 ppm水平或0.05% m / m的NPN / CM方法利用乳脂计红外光谱。
歧视限制可以进一步减少到100 ppm (0.01% m / m)利用三聚氰胺特定的检测模型。
添加三聚氰胺时只会变得可检测中添加足量明显提高蛋白质含量(通常约3%)0.2% m / m或0.04% m / m,分别给予3和4之间的红外乘数三聚氰胺(% m / m)基于红外蛋白质(% m / m)的结果。
这些信息已经采购,审核并改编自PerkinElmer食品安全和质量提供的材料。亚博网站下载
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