Хемометрические алгоритмы обработки экспериментальных данных

Аннотация

Хемометрические алгоритмы обработки данных широко импользуются при обработке экспериментальных данных. Развитие компьютерных методов обработки данных эксперимента сокращает время для их реализации. Данный подход актуален при разработке экспресс- методов анализа многокомпоннетных систем. Относительно простые хемометрические алгоритмы можно использовать для выявления отклонений свойств системы от заданных параметров. Ябочный сок широко используется в детском и диетическом питании. Сок и сокосодержащая продукция на основе яблочного сока в большом ассортименте предлагаются покупателям. Поэтому восстановленный яблочный сок и нектра яблочный выбраны в качестве объекта исследования. Основные показатели качества сока - титрумая кислотность, показатель преломления, уровень pH, плотность, электропроводность могут быть измерены относительно простыми физико-химическими и химическим методами. При использование разработанных хемометрических алгоритом можно выявить возможную фальсификацию продукта. Для подтверждения факта фальсификации необходим анализ сока по аминокислотному составу и происхождению углеводов.

Введение

Активное развитие компьютерной техники, лабораторной автоматизации, требует от исследователя умения работать с большими массивами информации.

Хемометрика объединят математические и статистические приемы и подходы, которые используются для извлечения ценной, но порой скрытой информации, получаемой при измерениях. Любую из этих задач можно решать как с разделением компонентов смеси (ВЭЖХ, ГЖХ, капиллярный электрофорез), так и без него (спектрофотометрия в УФ, видимой или ИК- областях, спектрофлуориметрия и др.). Однако относительная применимость этих подходов зависит от типа задачи.

Понятие «анализ смеси» нередко понимают слишком узко, как определение содержаний всех компонентов, но это лишь частный случай, целью анализа может быть информация разного рода. Независимо от того, какая именно смесь станет объектом исследования, в ходе ее анализа решают одну из четырех типовых задач:

  1. определение некоторого компонента смеси в присутствии других компонентов.
  2. одновременное и раздельное определение нескольких аналитов (Xi, Х2, Xi и так далее).
  3. определение суммарного содержания ряда компонентов смеси (XX), обычно родственных в структурном или функциональном отношениях.
  4. одновременное раздельное определение нескольких групп веществ (XX, XY, XZ), в каждую из которых входят компоненты пробы, объединенные по некоторому признаку (например, по структуре молекулы).

В таких случаях выходом становится анализ неразделенных смесей с использованием хемометрических алгоритмов, таких как:

  • метод Фирордта (МФ);
  • метода множественной линейной регрессии (МЛР);
  • метода проекции на латентные структуры (ПЛС);
  • методология выделения субспектров;
  • методология обратного поиска.

Именно эти алгоритмы чаще всего применяют в анализе многокомпонентных лекарственных и поливитаминных препаратов.

Измерения могут быть получены с помощью различных методов анализа (химических, физико-химических, физических). Существуют алгоритмы, рекомендованные при анализе моно- и поликомпонентных систем [1].

Реальные объекты, например, пищевые продукты - это многокомпонентные системы. В их состав входят вещества различных классов, в разных количествах. Это накладывает дополнительные трудности анализа продуктов, т.к. имеющиеся методики (в том числе, стандартные) определяют один из показателей. Поэтому, возможность предварительной, а затем и точной оценки наличия и вида фальсификации продукта в условиях лаборатории, в том числе и мобильной, привлекает внимание [2].

В качестве основных показателей качества соков выбраны следующие:

Показатель преломления - характеризует содержание сухих растворимых веществ

  • Титруемая кислотность - характеризует содержание минеральных и органических кислот
  • Показатель кислотности pH - указывает равновесную концентрацию ионов водорода
  • Плотность - количество растворенных веществ
  • Электропроводность - указывает на общее количество ионов в растворе [3].

Для всех исследуемых объектов плотность находится в пределах от 1,043 до 1,048 г/мл. Показатель преломления составляет от 1,346 до 1,348 (Таблица 1).

Таблица 1 Показатель преломления и плотность исследуемых образцов

Название сока

Плотность (р) г/мл

Показатель преломления (п)

Zi (п/р)

Нектар № 1

1,0440

1,3460

1,2893

Нектар №2

1,0430

1,3460

1,2905

Нектар №3

1,0440

1,3460

1,2893

Нектар №4

1,0460

1,3470

1,2878

Сок№1

1,0440

1,3465

1,2898

Сок №2

1,0480

1,3480

1,2863

Сок №3

1,0440

1,3440

1,2874

Zi - это отношение значений показателя преломления к плотности. Данный показатель одинаков для всех объектов, что не позволяет использовать в хемометрических алгоритмах, и для оценки возможной фальсификации продукта.

В Таблице 2 предоставлены значения pH и общей концентрации титруемых кислот (сумма яблочной, винной, лимонной и др. кислот).

pH исследуемых соков находится в пределах от 3,06 до 3,57 единиц pH, что соответственно составляет от 8,07*10 4 до 2,69* IO 4 При разбавлении pH для’всех объектов увеличивается 0,12-0,14 сотых единиц pH.

Таблица 2 Значения pH и общей концентрации титруемых кислот

Название сока

pH (неразбавленный)

Объем гидроксид натрия (С=0,03 моль/л)

C титруемых кислот * IO моль/л

Z2 (рН/Стк)

Нектар №1

3,10

3,60

о,и

28,70

Нектар №2

3,06

3,53

о,и

28,90

Нектар №3

3,08

4,03

0,12

25,48

Нектар №4

3,40

2,50

0,08

45,33

Сок №1

3,40

2,77

0,08

40,91

Сок №2

3,39

4,65

0,14

24,30

Сок №3

3,57

2,60

0,08

45,77

Можно отметить, что значение титруемой кислотности и показателя Z2 различны для исследуемых объектов.

Рассмотрим значения показателя Z2 для нектаров. Для трех образцов он примерно одинаков, а для образца № 4 (нектар «PALMA» ) сильно завышен. Что касается соков, то для двух образцов показатель превышает 40 единиц, а для сока №2 («Juicy») составляет всего лишь 24,3 единицы. Это позволяет предположить о наличии несоответствия сока показателям качества.

Таблица 3 Электропроводность объектов исследования

Название сока

Минерализация (РРт)

Электропроводность (ps/cm)

Z3 (ppm/ps/cm)

Нектар № 1

847,00

1694,00

0,5000

Нектар № 2

799,00

1598,00

0,5000

Нектар № 3

864,00

1674,00

0,5161

Нектар № 4

864,00

1782,00

0,4848

Сок № 1

1143,00

2286,00

0,5000

Сок № 2

1631,00

3262,00

0,5000

Сок № 3

1084,00

2184,00

0,4963

Электропроводность жидких сред обусловлена наличием и количество заряженных частиц или иными словами ионов. Для пяти объектов отношение минерализации к электропроводности отличаются в 2 раза, для двух имеют более низкое и более высокое значение. Объяснить возникающие отклонения можно разницей природы заряженных частиц. Поэтому следующим шагом было сравнение показателей Z2 и Z3.

Таблица 3 Сравнение хемометрических показателей

Название сока

C титруемых кислот *10 3 моль/л

Z2 (рН/Стк)

Минерализация (ppm)

Электропроводность (ps/cm)

Z(ppm/ц s/cm)

Нектар №1

о,и

28,70

847,00

1694,00

0,5000

Нектар №2

о,п

28,90

799,00

1598,00

0,5000

Нектар №3

0,12

25,48

864,00

1674,00

0,5161

Нектар №4

0,08

45,33

864,00

1782,00

0,4848

Сок №1

0,08

40,91

1143,00

2286,00

0,5000

Сок №2

0,14

24,30

1631,00

3262,00

0,5000

Сок №3

0,08

45,77

1084,00

2184,00

0,4963

Анализ данных в таблице показал что, значение показателя Z2 для нектаров, для трех образцов он примерно одинаков, а для образца № 4 (нектар «PALMA» ) сильно завышен. Что касается соков, то для двух образцов показатель превышает 40 единиц, а для сока № 2 («Juicy») составляет всего лишь 24,3 единицы. Это позволяет предположить о наличии несоответствия сока показателям качества.

Первая группа - нектары. Объект № 4 содержит наименьшее количество титруемых кислот (при наибольшим pH), электропроводность данного образца - наибольшая (1782 ps/cm), но содержание заряженных частиц практически не отличается от других объектов. Это позволяет сделать вывод о присутствии солей органических кислот (пищевые добавки E - 331 (цитрат натрия) или E - 336 (гидротартрат калия), E - 337 (натрий- калий виннокислый). Т.е. ставить вопрос о возможной фальсификации продукта при производстве, так как должна использоваться только лимонная кислота (указана на упаковке).

Вторая группа - соки. Объект № 2 содержит наибольшее количество титруемых кислот. Однако, отношение содержание ионов к электропроводности находится в установленном интервале (показатель Z3). Так как все соки являются восстановленными из концентрированных натуральных, то изготовитель не указывает дополнительно введённые ароматические и вкусовые добавки. Поэтому для доказательства факта фальсификации сока по показателям состава и структуры необходимо дополнительно определить состав моно и дисахаридов, состав органических кислот и аминокислотный состав.

Заключение

Таким образом, было определено суммарное содержания ряда компонентов смеси (2LY), родственных в структурном или функциональном отношениях (углеводы, органические кислоты). В данном случае можно сравнивать между собой экспериментальные данные объектов только одного типа. В состав яблочного сока и сокосодержащей продукции на его основе входят углеводы, органические кислоты (преимущественно - яблочная), небольшое количество аминокислот, витамины и микроэлементы.

Возможны четыре типа фальсификации соковой продукции: составу, качественному составу органических кислот и содержанию моно- и дисахаридов, ассортиментная, качественная, количественная, информационная. Самой распространенной является качественная.

Разработан хемометрический алгоритм - вычисление относительных показателей Z. Для достоверной оценки качества нектаров на основе яблочного сока достаточно определения титруемой кислотности и электропроводности продукта. Для соков дополнительно необходима идентификация по аминокислотному.

 

Литература:

  1. О.Е. Родионова, А.Л. Померанцев. Хемометрика в аналитической химии. Институт химической физики им. Н.Н. Семенова РАН. M.: Химия. 2008. 61 с.
  2. М.А. Шараф, Д.Л. Иллмэн, Б.Р. Ковальски. Хемометрика. Л.: Химия, 1989. 270 с.
  3. В.И. Вершинин, Б.Г. Дерендяев. К.С. Лебедев. Компьютерная идентификация органических соединений. Издательство Наука. 2002. 182 с.
Год: 2018
Категория: Биология