Obsah 1. ÚVOD............................................................................................................................11 2. LITERÁRNÍ PŘEHLED ...............................................................................................12 2.1. Drůbeží maso a jeho spotřeba ..................................................................................12 2.1.1. Spotřeba drůbežího masa ve světě v souvislosti s výskytem ptačí chřipky.......13 2.2. Vlastnosti drůbežího masa .......................................................................................14 2.2.1. Drůbeží svalovina ..............................................................................................14 2.2.1.1. Skupiny jatečně opracovaného těla drůbeže...............................................15 2.2.2. Nutriční hodnota drůbežího masa ......................................................................16 2.3. Maso a jeho složení..................................................................................................16 2.3.1. Maso...................................................................................................................16 2.3.2. Chemické složení drůbežího masa.....................................................................17 2.3.2.1. Voda.............................................................................................................17 2.3.2.2. Bílkoviny .....................................................................................................18 2.3.2.3. Lipidy...........................................................................................................20 2.4. Maso strojně oddělené (původně separovaná měl)..................................................21 2.4.1. Maso strojně oddělené (masná měl, pasta apod.) ..............................................21 2.4.2. Drůbeží maso strojně oddělené..........................................................................21 2.4.3. Chemické složení drůbežího strojně odděleného masa .....................................23 2.4.4. Vlastnosti strojně odděleného masa...................................................................24 2.4.4.1. Obsah kostních úlomků ...............................................................................24 2.4.4.2. Údržnost.......................................................................................................25 2.4.5. Požadavky na surovinu ......................................................................................26 2.4.6. Zásady pro zpracování strojně odděleného masa do masných výrobků ............27 2.4.7. Využití drůbežího strojně odděleného masa ......................................................27 2.5. Zařízení na strojní oddělování masa ........................................................................28 2.6. Infračervená spektroskopie ......................................................................................29 2.6.1. Podstata vibračně rotačních spekter molekul.....................................................29 2.6.2. Měření infračervených spekter ..........................................................................30 2.6.2.1. Spektroskopie v blízké infračervené oblasti ................................................30 2.6.3. Technika měření NIR spekter ............................................................................31 2.6.4. Výhody a nevýhody NIR spektroskopie............................................................33 2.6.5. Použití NIR spektroskopie v masném průmyslu................................................34 2.6.6. Tvorba kalibračního modelu pro kvantitativní analýzu .....................................35 2.6.6.1. Úprava spektrálních dat ...............................................................................36 2.6.6.2. Infračervený spektrofotometr FT NIR Avatar 360 ......................................36 2.6.6.3. TQ Analyst nabízí pro kvantitativní analýzy následující techniky:.............36 3. CÍL PRÁCE ...................................................................................................................38 4. MATERIÁL A METODY.............................................................................................39 4.1. Surovina ...................................................................................................................39 4.2. Laboratorní metody stanovení obsahu základních složek .......................................40 4.2.1. Stanovení obsahu sušiny....................................................................................40 4.2.2. Stanovení obsahu tuku .......................................................................................40 4.2.3. Stanovení obsahu bílkovin.................................................................................41 4.3. Infračervená spektroskopie ......................................................................................41 4.3.1. Kritéria posuzování spolehlivosti kalibrace.......................................................41 4.3.1.1. Směrodatná odchylka kalibrace (SEC) ........................................................42 4.3.1.2. Směrodatná odchylka predikce (SEP) .........................................................42
7
4.3.1.3. Kalibrační variační koeficient (CCV)..........................................................43 4.3.1.4. Predikční variační koeficient (PCV)............................................................43 4.3.1.5. Optimální počet PLS faktorů .......................................................................43 4.3.1.6. Korelační koeficient.....................................................................................44 4.3.1.7. Validace .......................................................................................................44 4.4. Parametrické testy....................................................................................................45 4.4.1. Z-test ..................................................................................................................45 4.5. Diskriminační analýza .............................................................................................46 5. VÝSLEDKY NA DISKUSE .........................................................................................47 5.1. Obsah základních složek v drůbežím děleném mase...............................................47 5.1.1. Kuřecí prsní řízky ..............................................................................................50 5.1.2. Kuřecí zadní čtvrtky...........................................................................................52 5.1.3. Kuřecí stehna .....................................................................................................53 5.1.4. Kuřecí horní stehna............................................................................................54 5.1.5. Kuřecí spodní stehna..........................................................................................55 5.1.6. Kuřecí stehenní řízek bez kůže ..........................................................................56 5.2. Kalibrace FT NIR spektrometru pro drůbeží dělené maso ......................................56 5.2.1. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu sušiny v drůbežím děleném mase ...................................................................................................................58 5.2.2. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu tuku v drůbežím děleném mase ...................................................................................................................60 5.2.3. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu bílkovin v drůbežím děleném mase.....................................................................................................61 5.2.4. Porovnání metod u drůbežího děleného masa ...................................................64 5.3. Obsah základních složek v drůbežím strojně odděleném mase ...............................64 5.4. Kalibrace FT NIR spektrometru pro drůbeží strojně oddělené maso ......................67 5.4.1. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu sušiny v drůbežím strojně odděleném mase.................................................................................................67 5.4.2. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu tuku v drůbežím strojně odděleném mase.................................................................................................68 5.4.3. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu bílkovin v drůbežím strojně odděleném mase.................................................................................................69 5.4.4. Porovnání metod u drůbežího strojně odděleného masa ...................................71 5.5. Diskriminační analýza .............................................................................................72 6. ZÁVĚR ..........................................................................................................................73 7. SEZNAM LITERATURY.............................................................................................77 8. PŘÍLOHY ......................................................................................................................81
8
Seznam tabulek Tab. 1.
Spotřeba tří hlavních druhů mas na 1 obyvatele a rok v ČR (v kg)
Tab. 2.
Chemické a fyzikální požadavky na vybrané masné tepelně opracované výrobky z drůbežího masa
Tab. 3.
Průměrný obsah základních složek v drůbežím děleném mase (DDM) z jednotlivých částí
Tab. 4.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ)
Tab. 5.
Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ)
Tab. 6.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích zadních čtvrtek (KZČ)
Tab. 7.
Statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích zadních čtvrtek (KZČ)
Tab. 8.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích stehen (KS)
Tab. 9.
Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích stehen (KS)
Tab. 10.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen (KHS)
Tab. 11.
Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen (KHS)
Tab. 12.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen (KSS)
Tab. 13.
Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen (KSS)
Tab. 14.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního řízku bez kůže (KSŘB)
Tab. 15.
Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního řízku bez kůže (KSŘB)
Tab. 16.
Diference stanovení obsahu sušiny z 4. 12. 2003 referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa
Tab. 17.
Diference stanovení obsahu tuku z 4. 12. 2003 referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa
Tab. 18.
Diference stanovení obsahu bílkovin z 4. 12. 2003 referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa
Tab. 19.
Výsledky kalibrace u drůbežího děleného masa
Tab. 20.
Výsledky validace u drůbežího děleného masa
Tab. 21.
Kalibrační složka stanovení obsahu bílkovin, sušiny a tuku u drůbežího děleného masa
9
Tab. 22.
Statistické vyhodnocení drůbežího děleného masa podle ANOVA testu
Tab. 23.
Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího strojně odděleného masa
Tab. 24.
Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího strojně odděleného masa
Tab. 25.
Výsledky kalibrace u drůbežího strojně odděleného masa
Tab. 26.
Výsledky validace u drůbežího strojně odděleného masa
Tab. 27.
Kalibrační složka stanovení obsahu bílkovin, sušiny a tuku drůbežího strojně odděleného masa
Tab. 28.
Statistické vyhodnocení podle ANOVA testu u drůbežího strojně odděleného masa
Seznam grafů Graf 1.
Obsah sušiny v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM)
Graf 2.
Obsah tuku v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM)
Graf 3.
Obsah bílkovin v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM)
Graf 4.
Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu sušiny v drůbežím děleném mase
Graf 5.
Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu tuku v drůbežím děleném mase
Graf 6.
Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu bílkovin v drůbežím děleném mase
Graf 7.
Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu sušiny v drůbežím strojně odděleném mase
Graf 8.
Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu tuku v drůbežím strojně odděleném mase
Graf 9.
Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu bílkovin v drůbežím strojně odděleném mase
Seznam obrázků Obr. 1.
Ukázka spekter u drůbežího děleného a strojně odděleného masa
Obr. 2.
Funkce PRESS pro tuk u drůbežího děleného masa
Obr. 3.
Diskriminační analýza u drůbežího porcovaného masa a drůbežího strojně odděleného masa
Obr. 4.
Pracoviště pro měření na NIR spektroskopu
Obr. 5.
NIR spektroskop
Obr. 6.
Vzorek drůbežího děleného masa na Petriho misce
10
1. Úvod Co se rozumí pod pojem kvalita? Jedná se o široký soubor znaků, které slouží k uspokojování potřeb spotřebitelů. Pro potraviny jsou významné především jejich užitné vlastnosti, mezi něž patří smyslové vlastnosti jako je chuť, vůně, barva, konzistence, textura, dále nutriční hodnota a též zdravotní nezávadnost. Podle současného pojetí legislativy je kladen důraz především na zdravotní nezávadnost potravin. Malá pozornost je však věnována nutriční hodnotě. Přitom nutriční hodnota patří mezi nejvýznamnější přednosti drůbežích výrobků a je, vedle ceny, jedním z hlavních důvodů stále rostoucí spotřeby drůbežího masa nejen ve světě, ale i u nás. Mezi nejvýznamnější trendy zhoršující nutriční hodnotu drůbežích jatečných brojlerů patří zrychlování výkrmu, které vede k vyššímu ukládání tuků. V roce 2003 v důsledku rozšíření BSE a následně slintavky a kulhavky na evropském kontinentě, vzrostla spotřeba drůbežího masa. V ČR se tento trend projevil také, ale podle posledních údajů Ministerstva zemědělství je nárůst tuzemské produkce i spotřeby drůbeže relativně nízký. V současné době následkem rapidního rozšíření ptačí chřipky v mnoha evropských zemích se spousta z nás poslední dobou obává konzumace především drůbežího masa. Vzpomene si ještě někdo na BSE? Není tomu tak dávno, co se výrobci masa hovězího ocitli na pokraji krachu. Nyní se mohou těšit na stoupající tržby. Všechny z nás, co hovězímu či vepřovému moc neholdujeme a rádi si naopak dopřejeme kuřecí nebo krůtí maso tato situace moc nepotěší. V souvislosti s ptačí chřipkou navíc klesají ceny drůbežího masa, to se následně promítá do ekonomické situace prvovýrobců, což způsobuje ztráty.
11
2. Literární přehled 2.1. Drůbeží maso a jeho spotřeba Růst spotřeby u této komodity ovlivnily příznivé cenové relace proti ostatním druhům mas, rozšíření výrobků vyšší finalizace na tuzemském trhu, snadná a rychlá kuchyňská úprava a v 90. létech také zdravotní osvěta o dietologických vlastnostech různých druhů masa (ROUBALOVÁ, 2005). V roce 2003 nastal zlom ve vývoji spotřeby drůbežího masa. Spotřeba se mírně snížila. V roce 2004 došlo ke zvýšení spotřeby tohoto druhu masa proti roku 2003 o 2,1 %, na 25,3 kg/obyv/rok (ČSÚ).V roce 2005 se očekává pokračování zvyšováni spotřeby drůbežího masa už jen o cca 1 % na 25,5 kg/obyv/rok (odhad Mze). Všeobecným jevem současnosti je stále se zvyšující obliba drůbežího masa na úkor hlavně masa hovězího, ale i jiných druhů mas. Zvyšuje se především spotřeba masa kuřat a krůt, v Evropě se projevuje zvýšení zájmu i o kachny a perličky, v Rakousku a Německu také o husy. Důvodů je několik: • Výborné dietetické vlastnosti kuřecího a krůtího „bílého masa“ •
Snadná kuchyňská úprava na mnoho způsobů a stále širší sortiment porcované drůbeže, polotovarů, uzenin, možnost uplatnění ve „Fast food“ restauracích.
•
Obava z konzumace hovězího a ovčího masa v souvislosti s onemocněním BSE a rezervovanost ke konzumaci „červených mas“ z důvodů dietetických, náhrada masem drůbežím.
•
Konzumace bez náboženských či filosofických omezení.
•
Pružnost nabídky a poptávky, rychlý výkrm, nízká cena.
•
Krátká doba výkrmu, tj. krátká doba možné akumulace cizorodých látek. Z toho vyplývá dynamický rozvoj produkce a zpracování drůbežího masa
v průmyslových i rozvojových zemích a vzrůstající podíl drůbežího masa na celkové světové produkci masa (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003).
12
V ČR je spotřeba masa celkem (80.5 kg v roce 2004). V zemích EU jsou ale ve spotřebě masa celkem i u jednotlivých druhů (vepřové, hovězí, drůbeží, skopové, koňské, kozí, ostatní) značné rozdíly. Nejvyšší spotřeba masa celkem je ve Španělsku a Dánsku, naopak nejnižší spotřeba (nižší než v ČR) je ve Finsku a Švédsku. Současná spotřeba drůbežího masa v ČR je nad hranicí průměrné spotřeby v EU (cca 23 kg/obyv/rok) a nepředpokládá se, že by se měla v budoucnu výrazně měnit, ale vše závisí na cenových hladinách ve vztahu k vepřovému masu. V ČR je spotřeba drůbeže v roce 2004 25,3 kg (ROUBALOVÁ, 2005). Vysoká spotřeba je v Irsku, Portugalsku, Spojeném království a ve Španělsku. Naopak v severských státech (ve Švédsku a Finsku), ale i v SRN a Rakousku je spotřeba tohoto druhu masa nízká (http://www.spolvyziva.cz) Tab. 1.: Spotřeba tří hlavních druhů mas na 1 obyvatele a rok v ČR (v kg) Potraviny na 1 obyvatele Maso celkem (kg) z toho: vepřové hovězí drůbeží
2000 79,4 40,9 12,3 22,3
2001 77,8 40,9 10,2 22,9
2002 79,8 40,9 11,2 23,9
2003 80,6 41,5 11,5 23,8
2004 80,5 41,1 10,3 25,3
Pramen: ČSÚ ročenky, spotřeba potravin; poznámka: Ryby nejsou započteny v údaji maso celkem.
2.1.1. Spotřeba drůbežího masa ve světě v souvislosti s výskytem ptačí chřipky V souvislosti s výskytem ptačí chřipky došlo k poklesu spotřeby drůbežího masa nejen v Evropě, ale i na Blízkém východě a v Africe. U cen drůbežího masa se očekává další pokles, který ohrozí ziskovost tohoto odvětví po celém světě. V Indii například ceny klesly o 12 až 13 procent a exportní ceny amerických brojlerů v důsledku poklesu dodávek do Evropy a Asie spadly rovněž o 13 procent. Ceny rovněž prudce klesly v Brazílii. Tato země se spolu s USA podílí na světovém obchodu s drůbeží a jejím masem asi 70 procenty a obě země jsou spolu s Evropou největšími producenty a vývozci v tomto oboru. Tragické důsledky může mít ptačí chřipka pro Afriku, kde kvůli ústupu od drůbežího masa hrozí další potravinová krize. Drobní chovatelé ztrácejí podstatný zdroj příjmů a jejich živobytí je stále více ohroženo. Organizace spojených národů pro potraviny a výživu (FAO) dnes kvůli šíření
13
ptačí chřipky snížila svůj odhad letošní světové spotřeby drůbežího masa o zhruba tři miliony na 81,8 milionu tun, tedy asi o 3,5 procenta. Znamená to, že letos spotřeba nijak neporoste a zůstane stejná jako loni. FAO původně odhadovala, že světová spotřeba drůbeže letos vzroste na 84,6 milionu z loňských 81,8 milionu. Objem světového obchodu s drůbeží se tento rok podle nové prognózy sníží o půl milionu tun z původního odhadu 8,6 milionu tun. Spotřebitelé reagují na šířící se ptačí nákazu nahrazováním drůbežího alternativními produkty. Tempo propadu spotřeby drůbežího se v únoru pohybovalo od 70 procent v Itálii po 20 procent ve Francii a deset procent v severovýchodní Evropě. (http://www.vetweb.cz/).
2.2. Vlastnosti drůbežího masa 2.2.1. Drůbeží svalovina Základem lidského konzumu je především svalovina kosterní – příčně pruhovaní, včetně kůže, dále droby (srdce, játra, svalnatý žaludek a u drůbeže se k drobům přidává i krk). Hlavními masitými částmi drůbeže jsou svaly hrudi a svaly stehna a lýtka. Svalovina hrabavé drůbeže, krůty a kura je v oblasti křídel a hrudních svalů bledé – světle růžové a po tepelné úpravě až bílé barvy, je tvořena rovnoměrně rozloženými svalovými vlákny. Bílá svalová vlákna jsou tlustší než červená, obsahují více bílkovin, více glykogenu, vyznačují se rychlou kontrakcí a anaerobním metabolismem (glykogen se degraduje přes kyselinu pyrohroznovou anaerobně na kyselinu mléčnou, není enzymatické vybavení pro aerobní fosforylaci ATP a ve svalu se vytváří zásoba makroenergetického kreatinfostátu ve větší míře než u červených svalových vláken). Post mortem se v bílé svalovině většinou tvoří více kyseliny mléčné, rychleji a hlouběji se okyseluje než červená svalovina. Svalovina pánevní končetiny je složena převážně z červených a intermediálních svalových vláken. Ve svalovině červené se svalová vlákna sdružují do skupin a obsahují více sarkoplazmy, typický je vyšší obsah svalových barviv, související s aerobním metabolismem svalu. Červená svalovina obsahuje více lipidů a to ve formě tukových buněk. Lipidy, vzhledem k nízkým zásobám glykogenu v červené svalovině, jsou konečným zdrojem energie (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Mezi masem velkých jatečných zvířat a masem drůbeže existují obecně některé rozdíly. Obsah tuku v mase kura, skotu, prasat je uváděn v poměru 1 : 4 : 6, obsah bílkovin ve stejných druzích masa v poměru 1,0 : 0,9 : 0,7. V drůbežím mase je vyšší podíl
14
plnohodnotných bílkovin, nižší podíl vaziva, nižší obsah tuku. U drůbežího masa postrádáme typické „mramorování“ masa velkých jatečných zvířat. Drůbeží tuk má rozdílné složení a vlastnosti, než tuk velkých hospodářských zvířat, je tekutější, vyznačuje se vyšším zastoupením esenciálních mastných kyselin, což má z hlediska výživy člověka příznivý dopad, z hlediska technologického však může docházet k rychlejší oxidaci. Zrací procesy probíhají v drůbežím mase rychleji. Kulinární úprava je u vykrmované drůbeže rychlá, vzhledem k nižšímu podílu vaziva (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003).
2.2.1.1. Skupiny jatečně opracovaného těla drůbeže Pro technologické využití i pro lidskou výživu je na hrudi nejvýznamnější velký prsní sval, odstupující od kosti hrudní a upínající se na vnější straně kosti pažní. Velký prsní sval kryje z velké části hluboký (malý) prsní sval, který se vyznačuje jemnou strukturou. Pánevní končetina se z hlediska technologického často člení na tzv. „horní stehno“ a „dolní stehno“. V podstatě se jedná o rozdělení v oblasti kolenního kloubu, to znamená, že „horním stehnem“ je zjednodušeně rozuměna svalovina upínající se nebo přiléhající převážně ke kaudální části hřbetu, pánve a kosti stehenní a tzv. „dolní stehno“, je svalovina vztahující se především ke kosti lýtkové a holenní, tj. – svalovina bérce, oddělená v patním kloubu od běháku (nártní kosti). „Horní stehno“ je tvořeno především svaly dvouhlavým stehenním, pološlašitým přímým svalem stehenním,
čtyřhlavým
stehenním, krejčovským, aj. Svaloviny „dolního stehna“ je tvořena lýtkovými a holenními svaly a z velké části i ohybači a natahovači prstu s vyšším podílem šlach. „Dolní stehno“, je z technologického i kulinárního hlediska považováno za méně hodnotnou část, zvláště u krůt, kde navíc obsahuje osifikované šlachy (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Podle vyhlášky č. 264/2003 se „kuřecím stehnem“ rozumí kosti stehenní, holenní a lýtková se svalovinou v přirozené souvislosti, končetina odříznuta v kloubu. Dále „kuřecím horním stehem“ se rozumí stehenní kost se svalovinou, řez v kloubu. „Kuřecím spodním stehnem“ holenní a lýtková kost se svalovinou v přirozené souvislosti, řez v kloubu. „Kuřecím stehenním řízkem“ celá, horní či dolní stehna vykostěná. „Kuřecím prsním řízkem“ vykostěná prsní část celá nebo půlená. Krůtí prsní řízek může být jen z vnitřního prsního svalu. „Kuřecí zadní čtvrtkou“ příční řez půlkou.
15
2.2.2. Nutriční hodnota drůbežího masa Maso hrabavé drůbeže se řadí k nízkoenergetickým druhům masa, energetickou hodnotu celé drůbeže můžeme ještě snížit odstraněním kůže. Průměrná energetická hodnota kuřecího masa činí 473 kJ ve 100 g masa (pro srovnání – libové maso hovězí 444 kJ ve 100 g, libové maso vepřové 897 kJ ve 100 g, vepřové maso tučné 1790 kJ ve 100 g) (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Vzhledem k nízkému obsahu tuku má drůbeží maso poměrně nízkou energetickou hodnotu, a proto se hodí k redukčním dietám, k dietě při postižení nebo ohrožení kornatění tepen, pro nemocné cukrovkou, chorobami trávicího ústrojí a mnohými dalšími chorobami nebo poruchami. Z nerostných látek je drůbeží maso bohaté především na draslík, fosfor, železo, hořčík a vápník. Je také dobrým zdrojem vitaminů skupiny B, hodnota jsou srovnatelné s masem telecím. Vysoký je obsah vitaminu B6 a niacinu (DOSTÁLOVÁ, 1995).
2.3. Maso a jeho složení 2.3.1. Maso Maso je definováno jako poživatelná část jatečně zpracovaných zvířat. V užším slova smyslu je za maso považována kosterní svalovina jatečných zvířat (INGR, 1996). Obecně se masem rozumějí všechny části těl živočichů v čerstvém nebo upraveném stavu, které jsou vhodné pro výživu lidí (INGR, 2003). Jinak chápáno je maso jako kosterní svalstvo hospodářských zvířat, ale i tuk, tkáň budovací a součásti oběhové a nervové soustavy (SAVOJ, 2000). Nejnovější legislativa z této oblasti (vyhláška č. 326/2001 Sb. Pro maso, masné výrobky a její novela 264/2003 Sb.) definuje maso jako všechny části zvířat, které jsou vhodné k lidské spotřebě a o jejíž použitelnosti bylo rozhodnuto podle zvláštního právního předpisu (vyhláška 106/2001 Sb., a vyhláška 202/2003 Sb.). Dle směrnice EU 2001/101/EG se za maso považuje kosterní svalovina zvířat druhů savců a ptáků, která platí jako vhodná pro lidskou spotřebu a to s okolními přilehlými tkáněmi, jejichž celkový podíl tuku a pojivové tkáně nepřekračuje hodnoty uvedené ve směrnici i pokud je maso přísada jiných potravin.
16
Drůbežím masem jsou definovány všechny poživatelné části těl pocházejících z domácích druhů ptáků patřících do rodů kur, krocan, perlička, kachna a husa, splňující požadavky zvláštního právního předpisu (vyhláška 201/2003 Sb.).
2.3.2. Chemické složení drůbežího masa Chemické složení masa je obtížné jednoznačně charakterizovat. Je ovlivněno nejen druhem masa a jeho úpravou, ale i řadou intravitálních i technologických procesů výroby a zpracování masa (STEINHAUSER, 1995). Chemické složení masa je jeho významnou jakostní charakteristikou od níž jsou odvozeny mnohé důležité vlastnosti masa (nutriční hodnota, senzorické, technologické a kulinární vlastnosti, zdravotní bezpečnost masa aj.). Chemické složení je třeba vázat na celé jatečně opracované tělo, na jeho jednotlivé části nebo na jednotlivé tkáně, ale i to je velmi obtížné vzhledem k vysoké heterogenitě zmíněných celků, takže obsah jednotlivých chemických složek v nich je vždy provázen velkou variabilitou (INGR, 2003). Základními složkami masa drůbeže jsou voda, bílkovina a lipidy, dále maso obsahuje nebílkovinné dusíkaté látky, vitamíny, sacharidy, organické kyseliny aj. (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003).
2.3.2.1. Voda Voda je nejvíce zastoupenou složkou masa. Z hlediska nutričního je bezvýznamná, má však velký význam pro senzorickou, kulinární a především technologickou jakost masa (INGR, 2003). Podíl vody závisí na obsahu tuků a bílkovin v mase. Masná „šťáva“ vytváří prostředí pro enzymové reakce, je roztokem bílkovin, solí, sacharidů a dalších ve vodě rozpustných látek (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Schopnost masa vázat vodu (tzv. vaznost) je jednou z nejvýznamnějších vlastností masa při jeho zpracování, poněvadž výrazně ovlivňuje kvalitu výrobků i ekonomickou efektivitu jejich produkce. Vazností masa rozumíme nejen jeho schopnost vázat vodu v mase přirozeně obsaženou, ale i vodu přidávanou do masa v průběhu jeho zpracování. V tomto případě se využívá skutečnosti, že mělnění masa zvyšuje vaznost.
17
Voda je vázána v libové svalovině, resp. v libovém mase, několika způsoby a různě pevně. Nejpevněji je v mase vázána tzv. hydratační vod. Hydratační voda je vázána na různé polární skupiny bílkovin na bázi elektrostatických sil. Váže se na disociované skupiny postranních bílkovinných řetězců a na karboxylové skupiny a na aminoskupiny v peptidové vazbě. Jako hydratační se označuje taková voda, která je vázána v mono- i multimolekulární vrstvě na hydrofilní skupiny bílkovin. Další podíl vody je imobilizován (vázán) mezi jednotlivými strukturálními částmi svaloviny a zbytek vody je volně pohyblivý v mezibuněčných prostorech. Technologie masa rozeznává v podstatě dvě formy existence vody v mase, vodu volnou a vodu vázanou. Schématicky lze přítomnost vody v mase znázornit takto: • Voda volná, volně vytékající z masa • Voda vázaná o Hydratační, vázaná na polární skupiny a to :
Monomolekulárně – pravá hydratační voda
Multimolekulárně
o Imobilizovaná ve filamentech o Imobilizovaná mezi filamenty o Uzavřená v sarkoplazmatickém prostoru o Extracelulární, vázaná kapilárně (INGR, 2003). Obsah vody se v kuřecím a krůtím mase pohybuje mezi 70 až 74 %, což je podobné hodnotám výsekového masa telecího a hovězího (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Mojto a kol. (2001) uvádí obsah vody v kuřecím mase 68,23 až 74,64 %. Obsah vody v kuřecích prsech dle Seussové (1996) je 75 % a Simeonovové a kol. (2003) 73,8 %. V kuřecích stehnech je pak obsah vody dle Seussové (1996) 74,7 % a Simeonovové a kol. (2003) 70,5 %.
2.3.2.2. Bílkoviny Bílkoviny jsou nejvýznamnější složkou masa, zejména z hlediska nutričního a technologického bílkoviny jednotlivých částí masa se liší svým obsahem, poměrným zastoupením i vlastnostmi.
18
V jednotlivých částech svalového vlákna jsou jednotlivé bílkoviny zastoupeny rovněž v různém množství a hlavními jsou: •
V sarkolemě
- kolagen a elastin
•
V sarkoplazmě
- myogen, globulin, myoalbumin, myoglobulin
•
V myofibrilách
- myosin, aktin, tropomyosin, troponin
•
V jádrech
- nukleoproteidy
Bílkoviny masa jsou označovány jako nutričně plnohodnotné. Jednak proto, že obsahují všechny esenciální aminokyseliny (isoleucin, leucin, lysin, methionin, fenylalanin, threonin, tryptofan, valin a semiesenciální cystin a tyrosin, které jsou esenciální pro děti (INGR, 2003). Následné rozdělení bílkovin v mase do jednotlivých skupin vychází z jejich rozpustnosti ve vodě a solných roztocích, což má zásadní význam pro masou výrobu: •
Bílkoviny sarkoplazmatické, rozpustné ve vodě a slabých solných roztocích, např. myogen, globulin X, myoalbumin, myoglobulin.
•
Bílkoviny myofibrilární, rozpustné v roztocích soli, v samotné vodě nerozpustné, např. myosin, aktin, titin, tropomyosin, troponin, nebulin aj.
•
Bílkoviny stromatické (bílkoviny pojivových tkání), nerozpustné za běžných podmínek ve vodě ani v solných roztocích např. kolagen, elastin. Největší význam z hlediska technologického i nutričního mají svalové bílkoviny
(sarkoplazmatické
a
myofibrilární).
Bílkoviny
sarkoplazmy
a
myofibril
jsou
plnohodnotnými bílkovinami, bílkoviny sarkolemy jsou součástí vazivové tkáně a mají nižší nutriční i technologickou hodnotu (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Drůbeží maso je cenné především pro svůj vysoký obsah kvalitních bílkovin, které jsou lehce stravitelné a obsahují všechny nezbytné esenciální aminokyseliny – stavební látky bílkovin (DOSTÁLOVÁ, 1995). Vyšší zastoupení bílkovin je v prsní svalovině a nejvyšší podíl je v čisté prsní svalovině kuřat a krůt. Bílkoviny drůbežího masa jsou lehko stravitelné, obsahují všechny esenciální aminokyseliny. Pro bílkoviny kuřecí je limitující aminokyselina valin, její hodnotě se blíží i isoleucin a sirné aminokyseliny (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003).
19
Obsah bílkovin se pohybuje mezi 17 až 23 % mimo druhy s vyšším podílem podkožního tuku a je srovnatelný s jejich obsahem v libovém hovězím a telecím mase (DOSTÁLOVÁ, 1995). Stejný obsah bílkovin uvádí i Simeonovová a kol. (2003). Mojto a kol. (2001), uvádí obsah bílkovin v drůbežím mase mezi 18,67 až 22,20 %. Hodnota, kterou uvádí Honikel (1997) 19,85 % se nachází v rozmezí těchto hodnot. Dle Seussové (1996) je obsah bílkovin v kuřecích prsech 22,8 % a kuřecích stehnech 20,6 %, Simeonovová a kol. (2003) uvádí obsah bílkovin v kuřecích prsech 22,0 % a v kuřecích stehnech 17,2 %. Pro technologické využití masa je důležitý poměr mezi obsahem vody a bílkovin, vyjádřený federovým číslem (u syrového masa je poměrně stálé a má hodnotu přibližně 3,5) a poměr mezi tukem a bílkovinami T/B. (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003).
2.3.2.3. Lipidy Tuky se u drůbeže ukládají ve formě tukových buněk mezi svalovými snopci, ale největší podíl tuku drůbeže se v závislosti na řadě faktorů hromadí převážně pod kůží, v břišní dutině v oblasti svalnatého žaludku a střev a v oblasti kloaky. V menším množství se ukládá jako mezisvalový a to převážně ve svalech stehna. U drůbeže však chybí specifické „mramorování“ masa velkých jatečných zvířat. V čisté svalovině prsní bez kůže je obsah tuku velmi nízký a pohybuje se u všech druhů průměrně mezi 0,2 až 3,3 % a dovoluje využít drůbeží maso v dietní výživě. V čisté kuřecí stehenní svalovině bez kůže může tuk dosahovat i 7 %. (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Podle Dostálové, (1995) se obsah tuku pohybuje téměř od nulových hodnot do 40 % a je značně ovlivněn množstvím podkožního tuku. Navíc tuk drůbežího masa má z hlediska výživového mnohem příznivější složení než tuk jatečných zvířat obsah esenciálních mastných kyselin se u drůbežího tuku pohybuje mezi 18 až 20 %, zatímco maso jatečných zvířat má obsah esenciálních mastných kyselin pouze 2 – 7 %. Největší podíl tuku je ve formě podkožního tuku, a proto, pokud chceme příjem tuku výrazně omezit, konzumujeme drůbeží maso bez kůže (DOSTÁLOVÁ, 1995). Mojto a kol. (2001) uvádí obsah tuku v drůbežím mase 12,02 až 12,05 %, Dostálová (1995) pak 6,4 %. Seussová (1996) a Honikel (1997) uvádí obsah tuku
20
v kuřecích prsech 0,8 %, Simeonovová a kol. (2003) pak 2,9 %. Obsah tuku v kuřecích stehnech dle Honikela (1997) je 6,45 až 15,10 %, Seussové (1996) 3,1 %, Matušovičové (1986) 16,3 %, Simeonovové a kol. (2003) 11,0 %.
2.4. Maso strojně oddělené (původně separovaná měl) V minulosti získalo separované maso špatnou pověst díky nedostatečnému výběru suroviny a použití vysokého tlaku (výtěžnost) při procesu separování. Jestliže byl potom takto získaný separát použit do masných výrobků, negativně ovlivnil jejich chemické složení, mikrobiologickou kvalitu a texturu. Při použití nových šetrných postupů se můžeme v separátu vyvarovat nadměrnému obsahu vápníku a při dodržování hygienických zásad získat také nízký stupeň bakteriální kontaminace. Podle druhu suroviny (směs masa a kostí) a zvoleného postupu (výtěžnost) může být maso získané separací (na základě ještě zachovalých buněčných struktur) jen těžko rozlišitelné od mletého masa (tzv. „3 mm“ maso nebo „bádrované“ maso) (STIEBING, 2002). Kromě svalové tkáně obsahuje mechanicky separované maso navíc kostní dřeň, pojivovou tkáň a kostní úlomky. Poměr svalové a pojivové tkáně v masové pastě se pohybuje (v závislosti na použité surovině) mezi 0,3 až 6,9. Při mechanické separaci jsou porušeny i myofibrily (PIPEK, 1998).
2.4.1. Maso strojně oddělené (masná měl, pasta apod.) Dříve bylo strojně oddělené maso označováno jako mechanicky separované maso, masová pasta, separátorové maso, „separát“, separátorová pasta, MSM (mechanically separated meat), MDM (mechanically deboned meat) (PIPEK, 1998). V současné době legislativa uvádí název maso strojně oddělené.
2.4.2. Drůbeží maso strojně oddělené Dle vyhlášky č. 326/2001 Sb. pro maso, masné výrobky a její novely č. 264/2003 Sb. se definuje drůbeží maso strojně oddělené jako maso určené k výrobě tepelně opracovaných masných výrobků, získané strojním oddělením zbytků masa, které zůstaly
21
po vykostění na kostech s výjimkou kostí ze zmrazeného masa, kostí hlavy drůbeže, kostí končetin pod zápěstními a zánártními klouby, běháků drůbeže ocasních obratlů, jakož i kůže z krku drůbeže, na zařízeních, na nichž dochází k nadrcení kosti a porušení buněčné struktury masa. Vzhledem k tomu, že dokonalé vytěžení masa při ručním vykosťování je značně pracné, zavádí se ve větších průmyslových závodech tzv. mechanické separování masa. Použitím vhodného zařízení (lisů, separátorů) je možné oddělit působením vysokého tlaku zbytky masa od kostí. Stačí proto v bourárně vykostit maso jen nahrubo a zbytky masa se pak získají na zmíněných separátorech (STEINHAUSER, 1995). Separované maso je dobře vazné, takže je ho možné použít do mělněných masných výrobků. Vyšší vaznost souvisí s vyšším pH, způsobeným minerálními složkami pocházejícími z kostí. Kromě svalové tkáně obsahuje mechanicky separované maso i pojivovou tkáň a kostní úlomky. Přídavek je však únosný a povolený jen do určitém míry (STEINHAUSER, 1995). Vyhláška č. 326/2001 Sb. pro maso, masné výrobky a její novela č. 264/2003 Sb., přesně definuje podíl drůbežího strojně odděleného masa (Tab. 2.) do tepelně opracovaných výrobků z drůbežího masa. Tab. 2.: Chemické a fyzikální požadavky na vybrané masné tepelně opracované výrobky z drůbežího masa Výrobek Drůbeží špekáček Kuřecí párek jemný Drůbeží debrecínský párek Drůbeží vídeňský párek Drůbeží šunkový salám Drůbeží Gothajský salám Drůbeží Junior salám
Obsah masa (% hmot. nejméně) 7,0 15,0 28,0 -
Obsah drůbežího strojně odděleného masa (% hmot. nejméně) 45,0 50,0 30,0 35,0 12,0 40,0 50,0
Obsah tuku (% hmot. nejméně) 45,0 30,0 35,0 25,0 20,0 40,0 25,0
Strojní oddělování masa je uplatňováno v relativně větším rozsahu u masa drůbežího a u něj je provázena ještě většími riziky v souvislosti s vyšším pH masa a s vyšší mírou nenasycenosti lipidů drůbežího masa. Zřejmě i do budoucna bude zachována
22
současná relace mezi manuálním bouráním masa a mechanickou separací masa. Hrubé manuální bourání masa zlepšuje ekonomiku tohoto procesu a téměř dokonalé získání zbytků všech poživatelných částí je ekonomicky rovněž významné (INGR, 2003).
2.4.3. Chemické složení drůbežího strojně odděleného masa Strojně oddělené maso (masná měl, pasta atd.) je velmi jemně rozmělněná hmota, jejíž složení závisí na vstupní surovině (INGR, 2003), na čerstvosti a složení suroviny, z níž se vyrábí a na způsobu separace (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). V mechanicky separovaném drůbežím mase (MSDM) kolísá obsah tuku v rozmezí 4 až 26 %, bílkovin 14 až 22 % a obsah vody od 63 do 79 %, přičemž doporučené hodnoty jsou max. 72 % vody a max. 22 % tuku (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Spilka (1986) uvádí obsah bílkovin 11,2 až 15,3 % a obsah tuku 7,9 až 30,5 %. V drůbežím strojně odděleném mase je obsah bílkovin 14,39 – 14,91 %, obsah tuku 15,02 – 16,55 % a obsah vody 67,51 – 69,82 % (ARCHILE a kol., 1999). Simeonovová a kol. (1995) uvádí obsah bílkovin v drůbežím strojně odděleném mase 9,3 – 16,3 %, obsah tuku 7,9 – 30,5 % a obsah vody 72 %. Tuky ve stejně odděleném mase jsou velmi labilní vůči oxidačnímu žluknutí s následným negativním dopadem na smyslové vlastnosti masa (INGR, 2003). MSDM se vyznačuje sice sytější barvou tj. vyšším podílem hemových pigmentů oproti celistvému masu, ale jeho vaznost negativně ovlivňuje vyšší přítomnost vápníku a hořčíku z kostí. Má také horší oxidační stabilitu (vysoká výskyt polynenasycených mastných kyselin, větší povrch, vyšší přítomnost katalyzátorů oxidace tj. iontů kovů a hemových pigmentů). Je možné uplatnění přirozených antioxidantů (např. tkokoferolů) nebo syntetických antioxidantů (např. BHA, BHT a polyfosfátů) (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Aminokyselinové složení mechanicky separovaného masa je ovlivněno vyšším podílem kolagenu (tzn. je vyšší podíl prolinu, hydroxyprolinu, glycinu a alaninu). Je zvýšen obsah železa a současně i hemových barviv z kostní dřeně. Při separaci je maso silně obohacováno kyslíkem, takže velká část myoglobinu je převedena na oxymyoglobin. Během skladování pak dochází k oxidaci, maso získává nežádoucí hnědou barvu. Tato oxidace je ovlivňována teplotou. Mechanicky separované maso mívá vysoké obsahy
23
nenasycených mastných kyselin. V čerstvém stavu obsahuje také něco kyseliny askorbové ( 20 – 60 mg/kg), která pochází z kostní dřeně (PIPEK, 1998). Vzhledem k tomu, že při separaci dojde k rozdrcení kostní dřeně, získává se další stravitelný podíl jatečných těl. Přechod kostní dřeně do stravy je třeba vidět i kriticky vzhledem ke zvýšenému obsahu rizikových prvků (Cd, Pb, Hg, Sr), které se v dřeni hromadí. Jejich obsah je až o 15 % vyšší než u ručně vykostěného masa. Obsah těchto kovů však při aplikaci separátorové pasty do našich výrobků nepřesáhl povolené hygienické limity. Masová pasta z drůbeže, ze které nebyly odstraněny vnitřnosti, zejména ledviny, měla zřetelně vyšší obsah kadmia, avšak i tento obsah je v limitu. Rovněž kontaminace radionuklidy není závažná. Problémem při použití mechanicky separovaného masa mohou být rezidua antibiotik či jiných veterinárních farmak, závažné jsou i nálezy salmonel (PIPEK, 1998).
2.4.4. Vlastnosti strojně odděleného masa Mechanicky separované drůbeží maso patří k základním surovinám pro výrobu drůbežích mělněných masných výrobků, požadavky na jeho vlastnosti jsou uvedeny v technických podmínkách pro MSDM „TP 765-4/82. Separují se celá těla (nejkvalitnější), dále zbylé části po porcování – hřbety s kůží, krky a další části jatečných těl (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Je to maso dobře vazné, takže jej lze s výhodou použít do mělněných masných výrobků. Vaznost mechanicky separovaného masa drůbeže byla lepší než u stejného masa vykostěného ručně. Vyšší vaznost souvisí s vyšší hodnotou pH způsobenou minerálními složkami pocházejícími z kostí (PIPEK, 1998). Stejně oddělené maso je provázeno třemi jakostními problémy a to obsahem částic kostí, neúdržností a možnými změnami senzorických vlastností (INGR, 2003).
2.4.4.1. Obsah kostních úlomků Obsah kostních úlomků v separátorové pastě bývá někdy nepříjemný na skusu výrobků. Bylo ovšem prokázáno, že se kostní úlomky rozpouštějí působením kyseliny chlorovodíkové v žaludeční šťávě, a jsou proto dobrým zdrojem vápníku ve stravě. Uvádí
24
se, že zcela stravitelné jsou částice o nejdelším rozměru menším než 0,3 mm. Velikost kostních úlomků je velmi nepravidelná, závisí zejména na typu a seřízení separátoru. Chemicky zjištěný obsah kostní hmoty v separátové
pastě bývá 0,05 - 0,62 %. U
moderních separátorů je v masové pastě velikost kostních částeček malá (menší jak 0,5 mm), jen výjimečně se objevují částice větší (PIPEK, 1998). S obsahem kostních částic souvisí i obsah Ca. Pro tento poměr platí závislost vyjádřená následujícím vzorcem:
(% Ca − 0,015 %) ⋅ 4 = %
kostních částic
Kde koeficient 0,015 % je přirozený obsah Ca v mase. U současných separátorů je velikost kostních částic menší než 0,5 mm. Tyto částice již konzument při pojídání masných výrobků nezaregistruje. Ovšem větší částice, 1 – 3 mm již dělají potíže při konzumaci (STEINHAUSER a kol. 1995). Senzoricky přijatelné jsou částice do velikosti 0,8 až 1 mm, částice větší než 1 mm již spotřebitel registruje a jsou tudíž senzoricky nežádoucí (INGR, 2003). Množství částic a jejich velikost v mechanicky separovaném mase jsou většinou limitovány zákonnými předpisy. Např. americké ministerstvo zemědělství – USDA – povoluje max. obsah 0,8 % kostních částic a jejich maximální velikost 0,85 mm (STEINHAUSER a kol. 1995). Moderní separátory poskytují pastu s obsahem 0,05 až 0,60 % kostních částic (INGR, 2003). Podíl kostí se musí snížit na technologicky dosažitelné minimum, respektive, že obsah vápníku v sušině nesmí přikročit 1,5 % a v čerstvé hmotě 0,25 % (pracovní dokument III/5227/1998).
2.4.4.2. Údržnost Mechanicky separované maso je omezeně údržné, což souvisí s velkou možností kontaminace, se zvýšením teploty masa při separaci a rovněž s vyšší hodnotou pH v důsledku obsahu fosforečnanu vápenatého (PIPEK, 1998), má vyšší obsah vody, rozmělnění (velký povrch přístupný ke kontaminaci) a dále přítomnost krve, vápníku, železa a tuku, které slouží jako zdroj výživy pro bakterie (STEINHAUSER a kol., 1995). Proto jsou dána hygienická kriteria na zpracovávanou surovinu a na způsob a dobu uchovávání separovaného masa. Surovina by měla být zpracovávána co nejdříve po jejím
25
získání v bourárnách a měla by být udržována při teplotě do +3 °C. Získané separované maso je nejlépe bezprostředně zpracovat do masných výrobků. Pokud je nezbytné je chladírensky skladovat, pak při teplotě -18 °C nejdéle 3 měsíce a zpracovat je ve zmrazeném stavu nebo ihned po rozmrazení (INGR, 2003). Po separaci probíhají v mase intenzivní oxidační pochody způsobené přítomností kostní dřeně (vysoká obsah hemových barviv a lipidů). Oxidaci napomáhá vysoký stupeň rozmělnění, který umožňuje přístup kyslíku k lipidům, i tepelná inaktivace některých redukčních enzymů. V separovaném mase probíhají i proteolytické pochody měnící vlastnosti bílkovin. Mikrobiální zkázu mechanicky separovaného masa lze omezit jeho rychlým zchlazením, popř. zmražením. V praxi je účelné vyrábět separátorovou pastu jen v takovém množství, kolik lze zpracovat týž den do měkkých salámů – je tedy vždy čerstvá. Jen v případě nadbytku se zmrazuje. Dobrých výsledků se podařilo dosáhnout ošetřením suroviny kyselinou mléčnou či přídavkem mléčnanu sodného (PIPEK, 1998), který sníží četnost mikroorganismů až o dva řády, včetně E. coli, působí však i na snížení četnosti a růstu laktobacilů, které produkcí kyselin a peroxidů způsobují technologické problémy v masné výrobě, změnou barvy a chutnosti a „kysnutím“ masných výrobků uchovávaných v anaerobním prostření (SIMEONOVOVÁ a kol., 2003). Velké výkonné bourárny mají zajištěný kontinuální odsun kostí po pásu do násypky mechanického separátoru, separované maso pak je plněno do přepravek a kontinuálně přesouváno do rychlozmrazovače. V takovém případě jsou chemické i mikrobiální pochody omezeny (PIPEK, 1998).
2.4.5. Požadavky na surovinu Suroviny použité pro výrobu strojně odděleného masa musí splňovat požadavky na čerstvé maso. Strojně oddělené maso se nesmí vyrábět z běháků, krční kůže a hlavy drůbeže. Chlazené suroviny vykosťované ve vlastním závodě nesmí být starší než 7 dní, chlazené suroviny vykosťované jinde než na porážce nesmí být starší více než 5 dní. Samotná separace se musí provést co nejrychleji po vykostění, pokud to nelze dodržet, musí se surovina pro separaci zchladit pod 2 °C, nebo zmrazit na maximální teplotu -18
26
°C. Suroviny pro vykosťování mohou být mražené. Nicméně po vykostění se kosti se zbytky masa nesmí znovu zamrazit a použít jako surovina pro strojně oddělené maso (pracovní dokument III/5227/1998). Vyhláška Ministerstva zemědělství č. 287/1999 Sb. Stanovuje mikrobiologické požadavky jako pro tepelně opracované masné výrobky.
2.4.6. Zásady pro zpracování strojně odděleného masa do masných výrobků K separaci masa se smí používat pouze zařízení schválené kompetentní autoritou. Během separace nesmí teplota místnosti překročit 12 °C. Pokud není separát zpracován do hodiny po separaci, musí se zchladit na maximálně 2 °C. Po zchlazení se musí zpracovat do 24 hodin nebo zmrazit během 12 hodin po výrobě. Pokud se mrazí, musí být dosaženo teploty - 18 °C v jádře během 6 hodin. Zmrazené strojně oddělené maso se musí uchovávat při teplotě - 18 °C a zpracováno do 3 měsíců. Musí se udržovat teplota - 18 °C i během skladování a přepravy (pracovní dokument III/5227/1998, vyhláška Ministerstva zemědělství č. 375/2003 Sb. o veterinárních požadavcích na živočišné produkty). Návrh pracovního dokumentu pro Evropský parlament a radu týkající se hygieny potravin (pracovní dokument III/5227/1998) se shoduje s naší vyhláškou č. 375/2003 Sb. o veterinárních požadavcích na živočišné produkty, rozcházejí se však v názoru na tepelné opracování masných výrobků, do kterých je masná měl přidávána. Naše vyhláška udává působení teploty 70 °C po dobu 10 minut, Evropský parlament navrhuje tutéž teplotu, ale po dobu 30 minut.
2.4.7. Využití drůbežího strojně odděleného masa Strojně oddělené drůbeží maso se může používat pouze do tepelně opracovaných masných výrobků, ve kterých je dosaženo teploty 70 °C po dobu 10 minut nebo jiné kombinace teploty a doby zabezpečující stejnou bezpečnost. Strojně oddělené drůbeží maso se může použít např. do drůbežích špekáčků, drůbežích párků jemných, drůbežího gothajského salámu apod. (Vyhláška Ministerstva zemědělství č. 264/2003 Sb.). Mechanicky separované maso lze přidávat do masných výrobků, u drůbežích masných výrobků je dokonce převažující složkou. Přídavkem se mění chemické složení i vlastnosti výrobků. V důsledku zvýšení pH po přídavku mechanicky separovaného masa
27
do receptury masných výrobků dochází ke zvýšení vaznosti a viskozity díla, snižují se ztráty varem, mění se i konzistence masných výrobků, při přídavcích nad 20 % získávají výrobky kašovitou konzistenci. Při vyšších přídavcích separátorové pasty je nepříznivě ovlivněno i aroma výrobků (PIPEK, 1998). Při použití strojně odděleného masa musí být na obalu vyznačeno „strojně oddělené maso“ nebo „strojně oddělené drůbeží maso“ (Vyhláška Ministerstva zemědělství č. 264/2003 Sb.).
2.5. Zařízení na strojní oddělování masa Vzhledem k tomu, že dokonalé vytěžení masa při ručním vykosťování je značně pracné, zavádí se ve větších průmyslových závodech tzv. mechanické separování masa. Použitím vhodného zařízení (lisů, separátorů) je možné oddělit působením vysokého tlaku zbytky masa od kostí (STEINHAUSER a kol., 1995). Zařízení na strojní oddělování masa existuje několik druhů, ale v zásadě je lze rozdělit na dvě skupiny: Kontinuálně pracující separátory – destruují nejdříve masité kosti na drť, ta je šnekem tlačena do hlavy separátoru a v ní je sítem protlačována masná měl a v další části separační hlavy vychází drť obsahující zbytky kostí a dalších nezpracovatelných částí. Síto separační hlavy mívá otvory v rozsahu od 0,4 do 2,5 mm (INGR, 2003). Při řezání a separaci se materiál ohřívá zhruba o 6 – 9 °C. Proto se musí surovina před separací řádně vychladit. Výtěžnost a kvalitu separace lze regulovat velikostí otvorů v sítu, nastavením šneku v lisovací hlavě a průtokem masokostní drti. Je možné zařadit i dva separátory do série a nastavit u nich rozdílné otvory sít: první separuje nahrubo a druhý najemno. Šnekových separátorů lze využít i pro odstranění pojivové tkáně z výrobního masa (PIPEK, 1998). Z kontinuálně pracujících separátorů masa je nejvíce rozšířen americký separátor Beehive. Separátory pracující přerušovaně – nejznámější z nich je holandský Protecon. Masité kosti jsou tlačeny do separační komory hydraulickým lisem, kosti jsou přitom drceny a masný měl je vytlačována jemnými štěrbinami mezi soustředěnými kroužky (INGR, 2003). Tlak používaný pro lisování bývá 20 – 30 MPa. Na použitém tlaku pak závisí účinnost separace a výtěžnost (PIPEK, 1998).
28
2.6. Infračervená spektroskopie 2.6.1. Podstata vibračně rotačních spekter molekul Molekuly a atomy mají za vhodných podmínek schopnost pohlcovat nebo vyzařovat elektromagnetické vlnění pouze za určitých vlnových délek. To je způsobeno tím, že molekuly nebo atomy mohou existovat pouze v určitých kvantových stavech, které se obecně liší obsahem energie. K pohlcení elektromagnetického vlnění dochází při přechodu ze stavu s nižší energií do stavu s vyšší energii, k vyzáření vlnění při opačném přechodu. Frekvence pohlceného nebo vyzářeného vlnění závisí na rozdílu energií příslušných stavů. Označí-li se jako ∆Ε = Ε2 − Ε1 rozdíl mezi energetickými hladinami Ε2 a Ε1 dvou kvantových stavů soustavy, platí pro frekvenci pohlceného, resp. vyzářeného vlnění.
Molekulová spektroskopie studuje při jakých vlnových délkách dochází i pohlcení nebo vyzáření elektromagnetického vlnění molekulami a to ve velmi širokém rozsahu vlnových délek. V absorpčním uspořádání experimentu se měří závislosti intensity záření prošlého sudovanou látkou na jeho vlnové délce. Příslušný záznam se označuje jako spektrum látky. Pro vznik a charakter molekulových spekter je podstatná nespojitá řada hodnot energie, tzn. vnitřních stavů molekuly. Infračervená spektroskopie studuje přechody mezi vibračně rotačními hladinami v daném elektronovém stavu. Frekvence, které odpovídají přechodům mezi rotačními hladinami v daném elektronovém stavu. Frekvence, které odpovídají přechodům mezi rotačními hladinami v daném vibračním stavu jsou zpravidla menší než 250 cm-1 a vytvářejí rotační spektrum molekuly ve vzdálené infračervené oblasti. V řadě případů náleží frekvence rotačních přechodů k mikrovlnný části spektra (ν< 10 cm-1). Přechodům spojeným se současnou změnou vibračního a rotačního stavu odpovídají vlnočty v oblasti asi od 8 000 cm-1 do 250 cm-1, v některých případech již od oblasti 12 500 cm-1.
Spektra v blízké a střední infračervené oblasti měřená u látek v kondensovaných fázích nebo u složitějších molekul v plynným stavu na přístrojích s menší nebo střední rozlišovací schopností neumožňují studium přechodů mezi rotačními stavy, které nastávají současně se změnami vibrační energie (HORÁK, PAPOUŠEK, 1976).
29
2.6.2. Měření infračervených spekter Infračervená spektra látek lze měřit v jejich pevném, kapalném i plynném stavu jako absorpční nebo i emisní spektra, v chemických aplikacích infračervené spektroskopie se většinou měří absorpce infračerveného záření (HORÁK, PAPOUŠEK, 1976). Měření infračervených spekter můžeme provádět na dvou typech přístrojů: disperzních a interferometrických. Disperzní přístroj se konstrukčně zásadně neliší od přístrojů používaných v oblasti ultrafialové nebo viditelné, všechny optické prvky však musí splňovat požadavky na infračervenou oblast. Zdrojem záření je nejčastěji keramická tyčinka, na jejímž povrchu nebo uvnitř je navinut odporový drát (NiCd), žhavený na teplotu 1000 až 1200 °C. Záření z tohoto zdroje je pomocí zrcadel rozděleno na dva svazky paprsků: svazek měrný a svazek srovnávací. Toto rozdělení slouží k tomu, aby stejný tok záření prošel jednak měřeným vzorkem a jednak vzorkem srovnávacím (rozpouštědlem nebo vzduchem). Za kyvetovým prostorem se oba paprsky pomocí rotujícího zrcadla střídavě přivádějí na vstupní štěrbinu monochromátoru. Monochromátor sestává ze vstupní štěrbiny, kolimačního zrcadla, které přivádí záření na mřížku. Difraktované záření je pak dalším zrcadlem fokusováno na výstupní štěrbinu. Na výstupní štěrbinu se natáčením mřížky postupně přivádí záření vybraného vlnočtu, pro pokrytí celého rozsahu střední oblasti je třeba několik mřížek, které se ve vhodném okamžiku vyměňují. Záření ze vstupní štěrbiny je přiváděno na detektor. Detektor může pracovat na různém principu, dnes se využívají většinou dva typy: termoelektrický a pyroelektrický detektor (VOLKA, 1995).
2.6.2.1. Spektroskopie v blízké infračervené oblasti V blízké infračervené oblasti (NIR) je identifikace absorpčních pásů značně složitější, protože v NIR spektru se projevují především svrchní tóny a kombinační přechody. Jelikož pásy NIR spektra jsou lineárními kombinacemi absorpčních pásů nalezených ve střední oblasti, lze NIR spektrum modelovat na stejném principu. Při praktickém využití NIR spektroskopie je spektrum hodnoceno globálně, za použití
30
chemometrických metod. Proto je spektroskopie v blízké infračervené oblasti využívána především ke kvantitativní analýze (KUKAČKOVÁ, 2001).
2.6.3. Technika měření NIR spekter Principem metody je měření odraženého světla (reflektance) od povrchu vzorku při předem optimalizovaných vlnových délkách v části spektra od 1400 – 2500 nm. Změřená optická data jsou dosazena do lineárního rozvoje a vyčíslen výsledek. Lineární regresí koeficienty tohoto rozvoje jsou výsledkem kalibračních měření pro každý produkt a jeho složku. Kalibrační zařízení: je třeba shromáždit cca 50 kalibračních vzorků, ve kterých je rovnoměrné zastoupení možných koncentrací hledané složky a zároveň i dalších faktorů. Vzorky se analyzují kontrolní metodou, dle které se má analyzátor kalibrovat. Optické velečiny se zjišťují za podmínek udaných výrobcem NIR spektrometru při vlnových délkách umožňujících měření na daném typu NIR analyzátoru. Provede se optimalizace počtu vlnových délek pro dané stanovení. Vypočtou se lineárně regresní koeficienty a uloží v paměti analyzátoru. Kalibrace se ověří nezávislým souborem vzorků o známém složení v počtu cca 1/3 množství kalibračních vzorků (CVAK, PETERKOVÁ, ČERNÁ, 1992). V klasické absorpční spektroskopii platí pro vztah absorbance a koncentrace látky v kapalném roztoku Lamber-Beerův zákon: I = I0 . 10-ε cl Kde
I je energie prošlá vzorkem látky I0 je energie dopadající na vzorek ε je absorpční koeficient c je koncentrace analysu l je tloušťka vrstvy vzorku Z rovnice je možné odvodit vztah pro transmitanci T a absorbanci A: T=
I = 10 εcl I0
A = log10
I 1 = log10 0 T I
31
Předpokladem klasické absorpční spektroskopie je, že měrný roztok je homogenní a nerozptyluje dopadající záření. Prakticky je ale splnění tohoto předpokladu nemožné, protože vždy dochází ke ztrátám energie, např. odrazem záření od vzorku. V NIR spektroskopii se většinou měří difúzní reflektance. Difúzně reflektanční spektroskopie předpokládá, že měřený vzorek je nehomogenní, dochází k rozptylu záření a pouze část odražené energie je zachycena detektory. Tato část odražené energie, dříve než dopadne na detektor, projde více nebo méně vzorkem termín absorbance je u difúzní reflektance nahrazen termínem optická hustota OD (optical density). Techniky měření NIR spekter lze v principu rozdělit na techniky měřící absorpci po průchodu vzorkem (transmitance) a techniky měřící absorpci záření po odrazu paprsku od povrchu vzorku (reflektance) (KUKAČKOVÁ, 2001). Měření transmitance je používáno pro získávání spekter kapalných, příp. kašovitých vzorků. Touto technikou lze měřit i vlastnosti zakalených kapalin (např. mléko) protékajících trubicí ve výrobní lince. Spektrální reflektance může být využita k měření nerovnosti povrchu. Je zřejmé, že když úhel odrazu se rovná úhlu dopadu záření a povrch je „dokonale“ hladký, je vzorkem absorbována jen malá nebo žádná energie. Nerovnosti povrchu způsobí odklon odraženého paprsku záření. Tuto odchylku lze snadno změřit a získat tak informaci o povrchu vzorku. Protože nedochází téměř k žádné interakci záření se vzorkem, obsahuje odražené záření jen málo informací o složení vzorku. Transreflektační uspořádání bylo vytvořeno pro měření transmitance s přístroji, které zpracovávají pouze reflektanční spektra. V tomto případě záření prochází vzorkem dvakrát než dopadne na detektor. Z tohoto důvodu není tato metoda vhodná pro měření vzorků s vysokou optickou hustotou. Difúzní reflektance je běžná technika měření NIR spekter suchých vzorků, které jsou tvořeny malými částicemi a v důsledku toho produkují difúzně reflektanční spektra. NIR reflektanční přístroje využívají integrační koule nebo více než jeden detektor k zaznamenání co největší části odraženého záření. U většiny dnes používaných přístrojů dopadá záření kolmo na povrch vzorku a zaznamenává se záření odražené v úhlu 45° od
32
povrchu, takže spektra neobsahují žádnou, nebo téměř žádnou část spekulárně odraženého záření. Difúzní reflektance je hlavní používanou technikou v NIR spektroskopii. Interaktance představuje měření, při kterém je zaznamenáváno pouze záření procházející vzorkem. Spektra tedy neobsahují ani spekulární ani difúzně odražené záření. Pro tuto techniku je ideální použití vláknové optiky, která umožňuje vyzařovat energii a zároveň ji snímat přímo z povrchu vzorku. Touto technikou lze měřit podpovrchové charakteristiky vzorků o větší tloušťce. Interaktance lze tedy využít například při vyhodnocování kvality ovoce a zeleniny, dokonce i když je jejich slupka silná a lesklá (KUKAČKOVÁ, 2001).
2.6.4. Výhody a nevýhody NIR spektroskopie V posledních letech je NIR spektroskopie užívána v řadě oborů, průmyslových odvětví a její široké uplatnění v základních analýzách se stává nenahraditelným.
Mezi hlavní důvody patří: • NIR přístroje jsou obvykle snadno ovladatelné i pro netechnické uživatele. •
NIR velmi rychle poskytuje výsledky pro velké množství parametrů najednou ve srovnání s klasickými zdlouhavými laboratorními postupy, kde jedna analýza trvá několik hodin (např. vlhkost, bílkoviny, tuk).
•
NIR poskytuje velmi dobré výsledky, co se týče přesnosti, jako u referenčních metod, podle kterých je NIR přístroj kalibrován.
•
Pro NIR techniku je požadováno jen malé množství vzorku.
•
Nevyžaduje žádné chemikálie a tudíž nezatěžuje životní prostředí.
•
Je ekonomická, nevyžaduje náklady na chemikálie ani likvidaci odpadů.
•
Může být použita pro analýzu pevných, sypkých i tekutých látek.
•
Je ideální pro složené materiály, uplatňuje se v potravinářství, petrochemii a farmacii.
•
Vytvořená kalibrace na jednom přístroji může být přenesena k měření a získávání výsledků na jiné přístroje bez úprav (CENTNER, 1999). Před vlastním zavedením NIR techniky je třeba si připomenout pár pravidel, která
by neměla být porušována při zavádění jasně akceptována:
33
•
NIR je druhotná technika.
•
NIR přístroj by měl být kalibrován na základě přesných a spolehlivých referenčních metod.
•
Kalibrace musí být pravidelně kontrolována a udržována.
•
Kalibrace se může přenášet jen mezi stejnými přístroji.
•
Analyzované vzorky musí být svým složením podobné kalibračním vzorkům (CENTNER, 1999).
Výhody: • Rychlost •
Snadná obsluha
•
Nevyžaduje speciální přípravu vzorku
•
Umožňuje měření přes transparentní obaly (sklo, polyethylen, PVC).
•
Jedno NIR spektrum vzorku lze použít ke kvalitativnímu i kvantitativnímu stanovení řady parametrů.
•
Ideálně se hodí k analýze vzorků s vysokým obsahem vody (potraviny a nápoje).
Nevýhody: • Nehodí se ke stanovení obsahu minoritních látek ve směsích (stopová analýza). •
Naměřená spektra jsou interpretovatelná a jejich vyhodnocení vyžaduje použití počítače vybaveného náležitým chemometrickým softwarem.
•
Věrohodnost kvantitativních výsledků dosažených s NIR závisí na přesnosti použité referenční metody, protože ta ovlivňuje kvalitu vytvořeného kalibračního modelu.
•
Vyžaduje vyšší náklady na vytvoření kalibračního modelu, neboť pro získání kalibrační závislosti je třeba použití 4 – 5 x více kalibračních vzorků.
•
Vyšší pořizovací cena přístroje (CENTNER, 1999).
2.6.5. Použití NIR spektroskopie v masném průmyslu Bylo dokázáno, že obsah tuku a vody u kuřat může být zjištěn použitím NIR spektroskopie s korelačním koeficientem vyšším než 0,9 mezi očekávaným a skutečným obsahem tuku a vody, ačkoliv kalibrace byly provedeny na malém počtu vzorků (RENDEN a kol., 1986). Byla také potvrzena úspěšnost stanovení tuku a bílkovin pomocí NIR spekter v drůbežím jatečně opracovaném těle i v prsní svalovině. Obsah hrubého
34
proteinu byl stanoven s korelačním koeficientem 0,98 pro brojlery a 0,92 pro nosnice (VALDEZ a kol., 1986).
2.6.6. Tvorba kalibračního modelu pro kvantitativní analýzu Pro stanovovanou složku musí být provedena kalibrace příslušného NIR spektrometru. K tomu je třeba správně vybrat nebo získat soubor kalibračních standardů (nejméně soubor 30 vzorků) o známém složení, které je určeno nezávislou analytickou metodou, tzv. referenční metodou. Při výběru kalibračních standardů je důležité dodržet následující podmínky: •
Kalibrační vzorky by měly charakterizovat co nejvíce, stejnoměrně a typicky vlastnosti stanovovaných vzorků.
•
Koncentrační rozsah složek kalibrovaných vzorků by měl odpovídat koncentračním rozsahům stanovovaných složek ve vzorcích.
•
V některých případech je nutné vzhledem k úzkému koncentračnímu rozpětí složky připravit k jeho rozšíření modelové vzorky, které usnadní a zpřesní stanovení reálných vzorků. Kalibrace (tvorba kalibračního modelu) vyžaduje použití počítače vybaveného
chemometrickým softwarem a obvykle také programu k ovládání přístroje a sběru naměřených spekter. Nezřídka je obojí spojeno v jeden počítačový program. Principem kalibrace je získávání závislosti mezi spektrálními informacemi a složením vzorku. K posouzení spolehlivosti získaného kalibračního modelu slouží validace. Jednou z možností je validace pomocí nezávislého souboru vzorků o známém složení, které nebyly zahrnuty v kalibračním souboru. S referenčními hodnotami složek zjištěnými nezávislými (referenčními) metodami se porovnávají koncentrace složek předpovězené prostřednictvím kalibračních modelů. Druhou možností je použití křížové validace. Při tomto postupu je kalibrační soubor rozdělen na skupiny podle vlastností vzorků, kdy jedna z těchto skupin je vyloučena z kalibrace vytvořené ze zbývajících vzorků a použita pro validaci (KRUŽÍKOVÁ, 2004).
35
2.6.6.1. Úprava spektrálních dat V NIR oblasti se projeví absorpce molekuly při přechodu na druhou a třetí excitovanou hladinu a dále lze v této oblasti pozorovat tzv. kombinovanou absorpci, vznikající z důvodu interakce dvou vibrací v molekule. Typická NIR spektra jsou charakterizována lineárním rostoucím trendem o kratších k delším vlnovým délkám, což je způsobeno rozptylem, který závisí na velikosti pevných částic vzorku a vlnové délce dopadajícího záření (KUKAČKOVÁ, 2001). Významnou úpravou spekter před vyhodnocením je první a druhá derivace spektra. Při první derivaci je interpretace velice obtížná, ale i přesto lze pozorovat, že rostoucí lineární trend byl odstraněn. U druhé derivace pak negativní pásy odpovídají absorpčním maximům originálního NIR spektra. Další úpravou spekter je také vícenásobná korekce rozptylu (MSC – multiplicative scatter correction), pomocí níž může být vyrovnán posun a skoky základní linie spekter a interferenční vlivy (KUKAČKOVÁ, 2001).
2.6.6.2. Infračervený spektrofotometr FT NIR Avatar 360 Součástí FT NIR analyzátoru Avatar 360N fy Nicolet Instrument Corp. Je software Omnic, který vyhodnocuje vzorky a provádí úpravu spekter. Dále pak software TQ Analyst, což je snadno použitelný program pro vývoj kvantitativných i kvalitativních metod infračervené spektroskopie a analýzu vzorků.
2.6.6.3. TQ Analyst nabízí pro kvantitativní analýzy následující techniky: Jednoduchý Beerův zákon Využívá k vytvoření kalibračního modelu klasického Beerova-LambertovaBougherova zákona (absorbance se u zvoleného spektrálního pásu zvyšuje úměrně s koncentrací). Použití této metody vyžaduje měření výšky nebo plochy jediného pásu pro každou komponentu, přičemž každá komponenta musí mít nejméně dvě koncentrační hodnoty.
36
CLS (classical lest squares) Algoritmu CLS je podobný algoritmu pro výpočet podle Beerova zákona, řeší však alternativu překrývajících se pásů jednotlivých komponent.
PLS (partial lest squares) Metoda je založena na statickém pojetí kvantitativní analýzy. Algoritmus PLS zkoumá zadanou část nebo části spektra komplexně a využívá oblasti, které jsou statisticky proměnlivé jako funkce koncentrace dané komponenty.
PCR (principal component regression) PCR je další statistickou kvantitativní technikou, která zkoumá vybranou oblast nebo oblasti měřených spekter (KREJČÍŘOVÁ, 2002).
37
3. Cíl práce Cílem této diplomové práce „Chemické složení drůbežího výrobního masa“ bylo vypracování literární rešerše k zadanému tématu. Dalším cílem bylo zjistit běžnými laboratorními metodami obsah sušiny, tuku, bílkovin u různých skupin děleného jatečně opracovaného těla drůbeže (kuřecí prsní řízek, kuřecí zadní čtvrtka, kuřecí stehno, kuřecí horní stehno, kuřecí spodní stehno, kuřecí stehenní řízek bez kůže) a u kuřecího strojně odděleného masa. Tyto výsledky statisticky zhodnotit, určit minimální, maximální a průměrné hodnoty těchto souborů. Dále bylo cílem využít výsledků klasických chemických analýz kuřecích dílů ke kalibraci NIR spektrometru. U kuřecích dílů provést porovnání výsledků klasických chemických analýz a z NIR spektrometru při stanovování obsahů základních složek a zjistit zda mezi těmito soubory existuje statisticky prokazatelný rozdíl. Rovněž u kuřecího strojně odděleného masa z koster jsme měli provést porovnání výsledků klasických chemických analýz a z NIR spektrometru a určit zda mezi těmito soubory existuje statisticky prokazatelný rozdíl. Cílem bylo i posoudit uplatnění NIR spektroskopie při stanovování obsahů základních složek kuřecího masa. Pomocí diskriminační analýzy se měla zjistit rozdílnost mezi spektry u kuřecích dílů a kuřecího strojně odděleného masa.
38
4. Materiál a metody 4.1. Surovina Výchozími surovinami byly jednotlivé díly jatečně opracovaného těla drůbeže z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a z kuřecích stehenních
řízků bez kůže (KSŘB). Dělení kuřecího masa bylo prováděno v provozu na porcovacím stroji ACM 2000, přičemž byly odebírány vzorky dle nastavení porcování (kuřecí prsní
řízek, kuřecí zadní čtvrtka, kuřecí stehno, kuřecí horní stehno, kuřecí spodní stehno, kuřecí stehenní řízek bez kůže) v různých dnech. Vzorky byly pro analýzy nejprve předpřipraveny na řezačce a poté v laboratoři důkladně zhomogenizovány a zamrazeny. Tyto vzorky děleného jatečně opracovaného těla drůbeže z KPŘ, KČ, KS, KHS, KSS, KSŘB byly analyzovány v roce 2003 a to ve dnech 13. 11. 2003, 20. 11. 2003, 27.11. 2003 a 4. 12. 2003. Analýzy základních složek (stanovení obsahu vody, tuku a bílkovin) všech odebraných vzorků byly provedeny v laboratoři na Ústavu technologie potravin MZLU Brno, stejně jako kalibrace a analýzy na NIR spektrometru. Na analýzu bylo použito 34 vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků, 13 vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích čtvrtek, 10 vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích stehen, 6 vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen, 6 vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen a 5 vzorků drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního
řízku bez kůže. Celkový počet vzorků byl tedy 74. Každý vzorek byl hodnocen dvakrát, jednotlivé hodnoty byly zprůměrovány a statisticky zhodnoceny v programu MS Excel. Další výchozí surovinou bylo drůbeží strojně oddělené maso. Strojně oddělené kuřecí maso bylo vyrobeno z kuřecích koster na separátoru Beehivee, vzorky byly odebírány z provozu v různých dnech a zamrazeny. Tyto vzorky drůbežího strojně odděleného masa byly analyzovány v roce 2004 (2.11.2004, 23.11.2004). Analýzy základních složek (stanovení obsahu vody, tuku a bílkovin) všech odebraných vzorků byly provedeny v laboratoři na Ústavu technologie potravin MZLU Brno, stejně jako kalibrace a analýzy na NIR spektrometru. Na analýzu bylo použito celkem 30 vzorků. Každý vzorek byl hodnocen dvakrát, jednotlivé hodnoty byly zprůměrovány a statisticky zhodnoceny v programu MS Excel.
39
4.2. Laboratorní metody stanovení obsahu základních složek 4.2.1. Stanovení obsahu sušiny Příprava vzorku: Vzorek musí být důkladně homogenizovaný. Po homogenizaci musí být vzorky ihned navažovány, jinak by odpařováním vody mohlo dojít ke zkreslování výsledků.
Postup: Do hliníkové misky na jedno použití se naváží a rozetře cca 10 g dokonale homogenizovaného vzorku, zváží se s přesností na 0,1 mg, zvlhčí se směsí etanol-ether (1 : 1), předsuší se v pootevřené sušárně asi 30 minut při teplotě 105 °C. Suší se 4 ½ hodiny (doba sušení byla zjištěna sušením do konstantní váhy). Po vysušení a vychladnutí se zváží s přesností na 0,1 mg.
Výpočet: % vody =
Kde
100 ⋅ a b
a je úbytek hmotnosti v gramech b je navážka vzorku v gramech
4.2.2. Stanovení obsahu tuku Princip: Tuk se stanoví nepřímo z hmotnosti původního vzorku po odečtení hmotnosti vody a sušiny vyextrahované podle této metody. Za tuk se pokládají látky rozpustné v xylenu, případně v jiném rozpouštědle.
Postup: Do zvážené skleněné frity S 1, se kvantitativně převede z misky sušina po stanovení obsahu vody. Frity se před zvážením opatří vatovými zátkami, aby při extrakci nedošlo ke ztrátám. Frity, většinou se vejdou tři na sebe, se umístí do Soxhletova extrakčního přístroje a extrahují se xylenem odparku prostým. Extrahujeme cca 2 hodiny, v digestoři nechá se
40
odpařit xylen (nesmí být čichem patrný zápach xylenu). Frity se vysuší v sušárně při cca 140 °C asi 1 hodinu. Po vychladnutí v exikátoru zvážíme s přesností na 0,1 mg.
Výpočet: % tuku = 100 − a −
Kde
100 ⋅ b c
a je obsah vody v % b je hmotnost zbytku po extrakci v gramech c je původní navážka vzorku nevysušeného a nevyextrahovaného
4.2.3. Stanovení obsahu bílkovin Princip: Pomocí Kjeldahlovy metody byl stanoven obsah celkového dusíku a pomocí přepočítávacího faktoru vypočten obsah bílkovin ve strojně odděleném drůbežím mase v procentech. Mineralizace H2SO4 + katalyzátor (skalice modrá) + H2O2 (několik kapek), tímto se dusík ze vzorku převede na síran amonný a ten se vytěsní nasyceným KOH nebo NaOH. Dusík se jímá do kyseliny borité a následuje titrace 0,1 M HCl o známém faktoru. Na přístroji Kjeltec Analyser Unit 2300 bylo stanoveno % N nebo g N/v kg.
4.3. Infračervená spektroskopie 4.3.1. Kritéria posuzování spolehlivosti kalibrace Kalibrační a regresní metody jsou dnes běžně zahrnuty do programového vybavení NIR analyzátorů, kde jsou kalibrace zpracovány částečně automaticky. Úkolem analytiky je zvolit vhodnou kalibrační metodu, oblast vlnových délek vhodných pro kalibraci měřených složek a následně posoudit spolehlivost vytvořeného kalibračního modelu. Hlavním cílem reálné použitelnosti kalibrace je schopnost správně předpovědět určení parametrů nového vzorku s podobnými vlastnostmi jako má kalibrační soubor vzorků.
41
4.3.1.1. Směrodatná odchylka kalibrace (SEC) Směrodatná odchylka kalibrace (SEC – standard error of calibration) je definovaná vztahem
1 N ∑ ( y NIR − xi ) 2 N − 1 i =1
SEC =
Kde yNIR je hodnota předpověděná z NIR spektra, xi je referenční laboratorní hodnota i-tého kalibračního vzorku, N je počet kalibračních vzorků (KUKAČKOVÁ, 2001).
4.3.1.2. Směrodatná odchylka predikce (SEP) Vytvořený kalibrační model je testován nezávislým souborem vzorků o známém složení. Predikce (předpověď) je určení koncentrace složky ze spektra na základě vytvořené kalibrační rovnice. SEP (standard error of prediction) je definován vztahem:
SEP =
2 1 M ( y NIR − xi − bias ) ∑ M − 1 i =1
Kde yNIR je hodnota předpověděná z NIR spektra, xi je referenční laboratorní hodnota i-tého validačního vzorku, M je počet validačních vzorků. Hodnota bias (průměrná diference mezi předpověděnými hodnotami z NIR spekter yNIR a referenčními hodnotami xi pro vzorky validačního souboru) a je vypočítána ze vztahu: bias =
1 M
M
∑ (y i =1
NIR
− xi )
Je kladen důraz na minimální SEP, protože se jedná o odchylku, která je očekávána v budoucích předpovědích. SEP spolehlivé kalibrace není obvykle o mnoho větší než SEC. Nejžádanější hodnotou obou odchylek je hodnota 0 (KUKAČKOVÁ, 2001).
42
4.3.1.3. Kalibrační variační koeficient (CCV) Pro porovnání spolehlivosti kalibrace NIR spektrometru pro různé složky lze vypočítat kalibrační variační koeficient CCV (calibration coefficient of variation) v procentech:
CCV =
SEC ⋅ 100 X průr
Kde SEC je směrodatná odchylka kalibrace a Xprům je průměr laboratorních hodnot složky. Výhodou CCV ve srovnání s SEC je nezávislost na použitých jednotkách. Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 % a CCV pod 10 % potvrzuje dobrou kalibraci (KUKAČKOVÁ, 2001).
4.3.1.4. Predikční variační koeficient (PCV) Obdobou kalibračního variačního koeficientu je predikční variační koeficient (prediction coefficient of variation) v procentech:
PCV =
SEP ⋅ 100 X průr
Kde SEP je směrodatná odchylka predikce a Xprům je průměr laboratorních hodnot složky (KUKAČKOVÁ, 2001).
4.3.1.5. Optimální počet PLS faktorů PLS faktory použité v kalibračním modelu zahrnují spektrální a současně koncentrační informaci. Závislost PRESS (predicted residua error sum of squares) na počtu faktorů použitých ke kalibraci komponent PLS metody je důležitým diagnostickým nástrojem pro vývoj kalibračního modelu a umožňuje odhadnout optimální počet faktorů. Je zřejmé, že optimální počet PLS faktorů bude nalezen tehdy, jestliže hodnota PRESS bude minimální. Vysoký počet PLS faktorů snižuje schopnost predikce, protože PRESS zahrnuje i spektrální šum (KUKAČKOVÁ, 2001).
43
4.3.1.6. Korelační koeficient Korelační koeficient R je mírou lineární závislosti mezi naměřenými spektry a referenčními laboratorními hodnotami. Může se pohybovat v intervalu od -1 (dokonalá negativní závislost) do +1 (dokonalá pozitivní závislost). Pro výpočet korelačního koeficientu závislosti mezi referenčními a předpověděnými hodnotami z NIR spekter platí vztah:
∑ [(x N
R=
i =1
∑ (x N
i =1
i
i
− x průr ) ⋅ ( y i , NIR − y NIR , průr
− x průr
) ∑ (y 2
2
N
i =1
)]
i , NIR
− y NIR , průr
)
Kde yNIR je hodnota předpověděná z NIR spektra, xi je referenční hodnota i-tého kalibračního vzorku, yNIR, prům je průměrná hodnota yNIR, xprům je průměrná hodnota xi a N je počet kalibračních vzorků. Někdy není uváděn korelační koeficient, ale jeho druhá mocnina – koeficient determinace (R2) (KUKAČKOVÁ, 2001).
4.3.1.7. Validace Validace daného analytického modelu slouží k posouzení jeho spolehlivosti. K dispozici je několik možností validace. Nejjednodušší je určení a statistické vyhodnocení odchylek vypočtených hodnot skutečných koncentrací pro kalibrační spektra (vytváří se při kalibraci). Dále jsou při kalibraci určeny koncentrace složek a následně jsou výsledky porovnány s referenčními hodnotami a statisticky vyhodnoceny (KRUŽÍKOVÁ, 2004). Jestliže není k dispozici nezávislý soubor vzorků používá se k ověření správnosti kalibračního modelu křížová validace. Kontrola spočívá ve vyloučení určitého vzorku nebo skupiny vzorků z kalibračního souboru, ostatní vzorky se použijí jako kalibrační a validační vzorek nebo supiny vzorků se vyhodnotí, postup se opakuje se všemi vzorky (KUKAČKOVÁ, 2001).
44
4.4. Parametrické testy V reálných případech je nutné předpokládat, že směrodatná odchylka referenční metody není zanedbatelná je třeba uvažovat o působení náhodných chyb na výsledek měření touto metodou. Je posuzována správnost dvou souborů vzorků n1a n2 s průměry x1a x2 a rozptyly s21 a s22 pocházející z jedné populace s průměrem µ = µ1 = µ2. K porovnání párových hodnot tvořených výsledky testované (hodnoty yi) a referenční metody (hodnoty xi) se používá t-testu a z-testu.
4.4.1. Z-test Pro velké soubory (n ≥ 30) hodnot xi a yi je získán soubor odchylek výsledků párových měření di charakterizovaný průměrem dprům a rozptylem S2d. Statistika z vypočtená ze vztahu:
z=
d průr Sd n
Představuje jednotkovou proměnnou, tzn. proměnnou s normálním rozdělením charakterizovaným průměrem 0 a rozptylem 1. Vypočtená hodnota této statistiky se porovná s tabelovanou teoretickou hodnotou pro zvolenou hladinu významnosti. Zpravidla se použitím oboustranného testu ověřuje platnost nulové hypotézy H0 oproti alternativní hypotéze H1. Je třeba rozhodnout na jaké hladině významnosti se zvolený test provede. Tato hladina označovaná α je definována jako pravděpodobnost odmítnutí nulové hypotézy, její hodnota se obvykle volí 0,05. Představuje tolerované riziko, které je definované jako pravděpodobnost, že hypotéza H0 bude odmítnuta, přestože ve skutečnosti platí. Může nastat i opačný případ (nulová hypotéza bude přijata, přestože ve skutečnosti neplatí) a pravděpodobnost této odchylky se vyjadřuje jako β. Její hodnota se obvykle volí 0,1 (KUPKOVÁ, 2005).
45
4.5. Diskriminační analýza Ke zjištění rozdílnosti spekter byla použita diskriminační analýza. Tato spektrální klasifikační technika určuje třídu (nebo třídy), které jsou nejpodobnější neznámému materiálu. Výsledkem je jméno třídy (nebo tříd), které jsou nejpodobnější posuzovanému vzorku. Součástí výsledku je i Mahalanobisova vzdálenost, tj. vzdálenost hodnoceného spektra od těžiště každé třídy. Diskriminační analýzou (metoda zkoumání závislosti mezi skupinou p nezávisle proměnných, nazvaných diskriminátory, tj. sloupců zdrojové matice na jedné straně a jednou kvalitativní závisle proměnnou na druhé straně). Zhodnocení výsledků bylo provedeno na základě korelace mezi referenčními hodnotami a hodnotami vypočtenými ze získaných kalibračních rovnic a na základě velikosti směrodatných odchylek kalibrace (SEC) a validace (SEP). Je kladen důraz na minimální SEP, protože se jedná o odchylku, která je očekávána v budoucích předpovědích. SEP spolehlivé kalibrace není obvykle o mnoho větší než SEC. Nejžádanější hodnotou obou odchylek je hodnota blížící se k nule. Vhodnost výsledného modelu se posuzuje rovněž dle korelačních koeficientů (R).
Čím více se hodnota R blíží 1, tím lze považovat model za použitelnější. Dalším ukazatelem spolehlivosti modelu je hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV a hodnota predikčního variačního koeficientu PCV. Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 % a PCV pod 10 % potvrzuje dobrou kalibraci (MLČEK a kol., 2005).
46
5. Výsledky na diskuse 5.1. Obsah základních složek v drůbežím děleném mase Tab. 3.: Průměrný obsah základních složek v drůbežím děleném mase (DDM) z jednotlivých částí Jednotlivé části DDM
n
KPŘ KZČ KS KHS KSS KSŘB
34 13 10 6 6 5
Průměrný obsah základních složek v DDM sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 26,32 2,85 22,44 35,95 17,45 16,41 32,69 13,45 16,82 33,03 15,04 15,91 32,60 13,49 16,47 29,15 7,04 18,77
Legenda: KPŘ – kuřecí prsní řízky; KZČ – kuřecí zadní čtvrtky; KS – kuřecí stehna; KHS – kuřecí horní stehna; KSS – kuřecí spodní stehna; KSŘB – kuřecí stehenní řízky bez kůže; n – počet vzorků
V tabulce 3 vidíme průměrný obsah základních složek (sušina, tuk a bílkoviny) v drůbežím děleném mase (DDM) z jednotlivých částí a to z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a z kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB). Dále v této tabulce vidíme počte vzorků u jednotlivých částí drůbežího děleného masa. Grafické znázornění obsahu základních složek v drůbežím děleném mase jsou pak uvedeny v grafu
č.1 až graf č. 3.
29 ,1 5
32 ,6
35 ,9 5
33 ,0 3
30
26 ,3 2
Obsah sušiny (%)
40
32 ,6 9
Graf č. 1.: Průměrný obsah sušiny v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM)
20 10 0 KPŘ
KZČ
KS
KHS
KSS
KSŘB
Části DDM KPŘ
KZČ
KS
47
KHS
KSS
KSŘB
V grafu č. 1 můžeme vidět grafické znázornění průměrného obsahu sušiny (%) v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM) a to z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a z kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB). Z grafu je patrné, že největší obsah vody mají kuřecí prsní řízky, obsah sušiny je 26,32 % (obsah vody 73,68 %) a také kuřecí stehenní řízky bez kůže 29,15 % (obsah vody 70,85 %). Vyšší obsah vody je dán nižším obsahem tuku v drůbeží svalovině, jak je patrné u těchto dvou dílů drůbežího masa, které jsou bez kůže. Naopak ostatní drůbeží díly, které jsou s kůží, mají nižší obsah vody např. u kuřecích zadních čtvrtek je obsah sušiny 35,95 %. Pokud bychom udělali rozdíl mezi kuřecími prsními řízky a kuřecími zadními čtvrtkami dostaneme hodnotu 9,63 %, což už je značný rozdíl. Mojto a kol. (2001) uvádí obsah vody u drůbežího děleného masa v rozmezí hodnot 68,23 – 74,64 %, naše hodnoty jsou tedy ve čtyřech případech nižší a ve dvou případech odpovídají hodnotám, které uvádí tento autor. Průměrné výsledky obsahu sušiny u jednotlivých druhů drůbežího děleného masa jsou uvedeny v tabulce 3.
13 ,4 5
13 ,4 9
17 ,4 5
15
7, 04
10 5
2, 85
Obsah tuku (%)
20
15 ,0 4
Graf č. 2.: Průměrný obsah tuku v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM)
0 KPŘ
KZČ
KS
KHS
KSS
KSŘB
KSS
KSŘB
Části DDM KPŘ
KZČ
KS
KHS
V grafu č. 2 vidíme grafické znázornění průměrného obsahu tuku (%) v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM) a to z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a z kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB).
48
Nízký obsah tuku mají kuřecí prsní řízky a to 2,85 %, dále pak kuřecí stehenní řízek bez kůže 7,04 %. Naopak značně vysoký obsah tuku je u kuřecích zadních čtvrtek 17,45 % a kuřecích horních stehen 15,04 %. Vyšší obsah tuku je dán především tím, zda jednotlivé
částí jsou s kůží nebo bez kůže. Mojto a kol. (2001) uvádí obsah tuku u drůbežího děleného masa v rozmezí hodnot 12,02 – 12,05 %, naše hodnoty jsou ve dvou případech nižší a ve čtyřech případech převyšují hodnoty, které uvádí tento autor. Průměrné výsledky obsahu tuku u jednotlivých druhů drůbežího děleného masa jsou uvedeny v tabulce3.
18 ,7 7
16 ,4 7
15 ,9 1
15
16 ,8 2
20
16 ,4 1
Obsah bílkovin (%)
25
22 ,4 4
Graf č. 3.: Průměrný obsah bílkovin v jednotlivých částech drůbežího děleného masa (DDM)
10 5 0 KPŘ
KZČ
KS
KHS
KSS
KSŘB
Části DDM KPŘ
KZČ
KS
KHS
KSS
KSŘB
Grafu č. 3 graficky znázorňuje průměrný obsahu bílkovin (%) v jednotlivých
částech drůbežího děleného masa (DDM) a to z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a z kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB). Z grafu je patrné, že nejvyšší obsah bílkovin mají kuřecí prsní řízky 22,44 %. U ostatních částí drůbežího děleného masa se obsah bílkovin pohybuje v rozmezí hodnot 15,91 – 18,77 %. Mojto a kol. (2001) uvádí obsah bílkovin u drůbežího děleného masa v rozmezí hodnot 18,67 – 22,20 %, naše hodnoty jsou ve čtyřech případech nižší, v jednom případě vyšší a pouze jednou odpovídají hodnotám které uvádí tento autor. Průměrné výsledky obsahu bílkovin u jednotlivých dílů drůbežího děleného masa jsou uvedeny v tabulce 3.
49
5.1.1. Kuřecí prsní řízky Tab. 4.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ) Číslo vzorku
Druh masa
68 70 57 58 67 69 56 59 64 65 66 63 60 61 53 50 24 25 52 51 26 27 62 23 9 8 10 55 54 7 6 5 4 3
KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ KPŘ
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 25,60 2,19 22,15 27,00 3,77 22,17 27,39 3,54 22,27 27,39 4,11 23,08 25,86 2,31 22,67 26,24 2,54 21,60 26,05 2,95 22,25 27,82 4,02 23,20 26,67 2,55 22,50 27,44 3,12 23,28 26,64 2,93 22,25 26,39 3,43 22,19 26,81 2,94 22,68 27,20 2,98 22,75 25,33 2,24 22,24 26,81 3,16 23,69 26,06 3,59 23,05 25,94 2,61 22,10 26,03 2,55 22,74 26,96 3,05 22,94 25,67 2,51 22,69 26,30 3,32 22,81 26,43 3,04 21,77 25,28 2,48 22,18 25,93 2,47 22,21 25,26 2,54 21,12 25,57 2,43 21,65 27,60 3,25 22,61 27,02 3,23 23,20 25,59 2,45 21,81 25,51 2,47 22,31 24,87 1,52 21,98 25,86 2,28 22,57 26,26 2,42 22,17
Tabulka 4 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a statisticky zhodnoceny (Tab. 5.).
50
Tab. 5.: Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ) Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 34 34 34 26,32 2,85 22,44 24,87 1,52 21,12 27,82 4,11 23,69 0,75 0,56 0,54
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
Tabulka 5 znázorňuje statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ). Na analýzu základních složek u kuřecích prsních řízků bylo použito 34 vzorků. Dále bylo dosaženo velmi nízkých směrodatných odchylek, které se nachází v rozmezí hodnot 0,54 – 0,75 %. Průměrný obsah vody stanovený běžnými laboratorními metodami byl 73,68 % (obsah sušiny 26,32 %), což odpovídá hodnotám, které uvádí Simeonovová (2003) 73,8 % a Seussová (1996 ) 75 %. Průměrný obsah tuku stanovený běžnými laboratorními metodami dosahoval hodnot 2,85 %, což odpovídá hodnotě, kterou uvádí Simeonovová (2003) 2,9 %. Honikel (1997) však uvádí hodnotu vyšší 6,2 %. Hodnota, kterou uvádí Seussová (1996) je značně nižší 0,9 %, lze tedy předpokládat, že se jedná o kuřecí prsní řízky bez kůže, protože Honikel (1997) uvádí u kuřecích prsních řízků bez kůže obsah tuku 0,7 %. Běžnými laboratorními metodami byl zjištěn průměrný obsah bílkovin 22,44 %, Simeonovová (2003) uvádí obsah bílkovin v prsních řízcích 22,00 %, Seussová (1996 ) pak 22,8 % a námi naměřená hodnota s nachází v rozmezí těchto dvou hodnot. Což lze považovat za velmi dobré.
51
5.1.2. Kuřecí zadní čtvrtky Tab. 6.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích zadních čtvrtek (KZČ) Číslo vzorku
Druh masa
17 18 48 49 21 36 22 31 30 43 71 72 73
KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ KZČ
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 35,84 17,39 15,81 37,73 19,87 14,97 37,52 19,41 16,08 35,65 16,73 15,80 37,52 20,20 14,37 33,47 14,07 16,57 38,12 20,65 14,51 34,93 16,08 16,50 36,88 17,68 15,76 34,15 13,85 16,94 32,56 14,00 24,10 34,17 16,15 16,01 38,75 20,80 16,00
Tabulka 6 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích zadních čtvrtek. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a jsou uvedeny v následující tabulce (Tab. 7.).
Tab. 7.: Statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích zadních čtvrtek (KZČ) Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 13 13 13 35,95 17,45 16,41 32,56 13,85 14,37 38,75 20,80 24,10 1,90 2,47 2,33
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
Tabulka 7 znázorňuje statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích zadních čtvrtek (KZČ). Na analýzu základních složek bylo použito 13 vzorků. Bylo dosaženo nízkých směrodatných odchylek pro sušinu 1,90 %; tuk 2,47 % a pro bílkoviny pak 2,33 %. Průměrný obsah sušiny u této části drůbežího masa je 35,95 % (obsah vody 64,05 %), obsah tuku 17,45 % a obsah bílkovin pak 16,41 %.
52
5.1.3. Kuřecí stehna Tab. 8.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích stehen (KS) Číslo vzorku
Druh masa
16 15 45 20 35 19 37 34 44 42
KS KS KS KS KS KS KS KS KS KS
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 32,45 13,48 16,88 33,96 15,23 16,14 32,17 13,53 17,55 33,03 13,93 16,31 31,66 11,40 17,65 32,79 14,01 16,31 32,51 13,87 16,93 32,34 14,06 17,25 32,66 11,54 16,98 33,35 13,43 16,23
Tabulka 8 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích stehen. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a jsou uvedeny v tabulce 9.
Tab. 9.: Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích stehen (KS) Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 10 10 10 32,69 13,45 16,82 31,66 11,40 16,14 33,96 15,23 17,65 0,61 1,10 0,53
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
V tabulce 9 jsou uvedeny statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích stehen (KS). Na analýzu základních složek bylo použito 10 vzorků. Bylo dosaženo nízkých směrodatných odchylek u sušiny 0,61 %, u tuku 1,10 % a u bílkovin 0,53 %. Dle Simeonovové (2003) je obsah vody v kuřecích stehen 70,50 % a dle Seussové (1996 ) 74,7 %, námi naměřené hodnoty jsou ale nižší 67,31 % (obsah sušiny 32,69 %).
53
Dle Simeonovové (2003) optimální obsah tuku v kuřecích stehen je 11,00 %, a Matušovičové (1986) pak 16,3 % a námi naměřené hodnoty jsou v rozmezí těchto hodnot 13,45 %, Seussová (1996 ) uvádí hodnotu ještě nižší a to 3,1 %. Průměrný obsah bílkovin stanovený běžnými laboratorními metodami byl u kuřecích stehen 16,82 %, Simeonovová (2003) uvádí obsah bílkovin 17,20 % a Seussová (1996) pak 20,60 %, naše hodnota je ale nižší než uvádějí autoři.
5.1.4. Kuřecí horní stehna Tab. 10.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen (KHS) Číslo vzorku
Druh masa
47 39 32 13 12 40
KHS KHS KHS KHS KHS KHS
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 33,06 14,72 16,92 34,77 14,68 17,73 34,97 15,76 17,13 34,93 17,72 15,67 26,31 13,40 11,51 34,16 13,95 16,52
Tabulka 10 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a jsou uvedeny v tabulce 11.
Tab. 11.: Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen (KHS) Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 6 6 6 33,03 15,04 15,91 26,31 13,40 11,51 34,97 17,72 17,73 3,08 1,40 2,06
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
Tabulka 11 znázorňuje statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích horních stehen (KHS). Na analýzu základních složek bylo použito 6 vzorků. U kuřecích horních stehen byl běžnými laboratorními metodami zjištěn
54
průměrný obsah sušiny 33,03 % (obsah vody 66,97 %). Optimální obsah tuku u kuřecích horních stehnech dle Honikela (1997) je 15,10 %, tomuto odpovídá i námi naměřená hodnota 15,04 %. Průměrný obsah bílkovin byl 15,91 %.
5.1.5. Kuřecí spodní stehna Tab. 12.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen (KSS) Číslo vzorku
Druh masa
46 38 33 11 14 41
KSS KSS KSS KSS KSS KSS
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 32,73 12,97 16,74 33,61 14,20 16,81 32,07 11,50 17,18 32,58 12,06 16,74 30,68 15,17 15,09 33,93 15,03 16,25
Tabulka 12 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a jsou uvedeny v tabulce 13.
Tab. 13.: Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen (KSS) Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 6 6 6 32,60 13,49 16,47 30,68 11,50 15,09 33,93 15,17 17,18 1,06 1,41 0,67
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
Tabulka 13 znázorňuje statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecích spodních stehen (KSS). Na analýzu základních složek bylo použito 6 vzorků. Průměrný obsah sušiny byl 32,60 % (obsah vody 67,40 %). U kuřecích spodních stehen je obsah tuku 13,49 %. Tato hodnota je podstatně vyšší než uvádí Honikel (1997) 7,30 %. Průměrný obsah bílkovin byl 16,47 %.
55
5.1.6. Kuřecí stehenní řízek bez kůže Tab. 14.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního řízku bez kůže (KSŘB) Číslo vzorku
Druh masa
78 77 75 76 74
KSŘB KSŘB KSŘB KSŘB KSŘB
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 28,98 7,92 18,76 30,07 7,85 17,59 30,13 6,67 18,24 29,00 7,49 18,60 27,55 5,25 20,66
Tabulka 14 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního řízku bez kůže. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a jsou uvedeny v tabulce 15.
Tab. 15.: Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního řízku bez kůže (KSŘB) Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 5 5 5 29,15 7,04 18,77 27,55 5,25 17,59 30,13 7,92 20,67 0,94 0,99 1,03
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
Tabulka 15 znázorňuje statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího děleného masa z kuřecího stehenního řízku bez kůže (KSŘB). Na analýzu základních složek bylo použito 5 vzorků. U kuřecího stehenního řízku bez kůže je obsah vody 70,85 % (obsah sušiny 29,15 %), tato hodnota je vyšší než uvádí Matušovičová (1986) 65,9 %. Průměrný obsah tuku byl 7,04 % a průměrný obsah bílkovin pak 18,77 %
5.2. Kalibrace FT NIR spektrometru pro drůbeží dělené maso Na stanovení složení drůbežího děleného masa byl kalibrován přístroj FT NIR Antaris firmy ThermoNicolet ve spektrálním rozsahu 12 500 – 4 000 cm-1 s 80 scany. Spektra (obr. 1) byla měřena na integrační sféře za pomoci spinneru (otáčení nehomogenních materiálů) v režimu reflektance (technika měřící absorpci záření po odrazu
56
záření od vrstvy vzorku) v Petriho misce v sáčku s použitím alobalu. Vzorky byly měřeny v jemně mletém stavu. Každý vzorek byl snímán dvakrát a pro kalibraci bylo použito průměrné spektrum.
Obr. č. 1.: Ukázka spekter u drůbežího děleného a strojně odděleného masa
Referenčně získané výsledky děleného drůbežího masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB) byly použity ke kalibraci přístroje. Na základě porovnání referenčních a spektrálních hodnot byly vytvořeny kalibrační modely pro stanovení jednotlivých složek v drůbežím děleném mase. Pomocí diagnostického nástroje (spectrum outlier) byly však některé odlehlé výsledky ignorovány, a to ty, u kterých byla nepřesně stanovena referenční hodnota nebo se objevila odchylka ve změřeném spektru. Kalibrační modely byly vytvořeny pomocí PLS algoritmu (metoda minimálních čtverců) a ověřeny křížovou validací. Při optimálním průběhu PRESS (predicted residua error sum of squares) dochází nejprve k prudkému poklesu a další pokles je už pozvolný. Hodnota PRESS indikuje odchylku kalibrace při použití metody PLS. Obrázek 2 (viz. Přílohy) ukazuje funkci PRESS pro tuk u drůbežího děleného masa.
57
5.2.1. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu sušiny v drůbežím děleném mase Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu sušiny bylo použito 58 vzorků. Pomocí diagnostického nástroje (spectrum outlier) byly však některé odlehlé výsledky ignorovány, a to ty, u kterých byla nepřesně stanovena referenční hodnota nebo se objevila odchylka ve změřeném spektru. Přesný počet vzorků použitých pro kalibraci pak uvádí tab. 21. Směrodatná odchylka validace (SEP), hodnoty predikčních variačních koeficientů (PCV) a korelačních koeficientů validace (R) stanovení obsahu sušiny ukazující kvalitu modelu jsou uvedeny v tab. 20. V tab. 19 ukazuje na kvalitu modelu stanovení obsahu sušiny směrodatná odchylka kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu sušiny jsou znázorněny v grafu č. 4.
Graf č. 4: Kalibrační a validační výsledky děleném mase
stanovení obsahu sušiny v drůbežím
predikované hodnoty (%)
42 39
y = 0,9774x + 0,6795 R = 0,9885
36 33 30
y = 0,9759x + 0,7086 R = 0,9852
27 24 24
27
30
33
36
39
laboratorní hodnoty (%) kalibrace Lineární (kalibrace)
validace Lineární (validace)
Na spolehlivost kalibrace ukazuje kalibrační variační koeficient CCV. Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 %. Hodnota CCV je 1,99 %, což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Kalibrace závisí především na výsledcích referenčních analýz. Validaci charakterizuje predikční variační koeficient PCV, u kterého jsme stanovili hodnotu 2,27 %. Velmi spolehlivá validace znamená, že hodnota PCV je pod 10 %. Hodnoty CCV a PCV se mají k sobě blížit co nejblíže, aby byla zajištěna velmi
58
dobrá spolehlivost a robustnost vytvořeného modelu. Validaci do 1 % lze považovat za dobrou. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9885 následně i validace 0,9852 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,602 % i validace (SEP) 0,684 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím děleném mase. Metoda NIR spektrometrie má dle uvedených výsledků vysoký potenciál nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa.
Tab. 16.: Diference stanovení obsahu sušiny z 4. 12. 2003 referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa vzorek číslo 55 54 7 6 5 4 3 14 12 44 43 42 41 40 xp
NIR hodnota (%) 26,08 25,88 25,58 25,37 24,84 24,90 25,24 33,11 37,48 32,23 32,46 32,58 34,30 33,99 29,57
Ref. hodnota (%) 27,60 28,02 25,59 25,51 24,87 25,86 26,26 30,68 26,31 32,66 34,15 33,35 33,93 34,16 29,21
rozdíl (%) -1,52 -2,14 -0,01 -0,14 -0,03 -0,96 -1,02 2,43 11,17 -0,43 -1,69 -0,77 0,37 -0,17 0,36
Tabulka 16 znázorňuje diference stanovení obsahu sušiny z 4. 12. 2003 mezi referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa. Jak je patrné z této tabulky, průměrný rozdíl mezi hodnotami získanými z NIR spektrometru a referenčními hodnotami je velmi nízký a to 0,36 %. Z toho vyplývá, že na základě tohoto rozdílu mezi těmito hodnotami je možné použít NIR spektrometrii k měření drůbežího děleného masa. Metoda NIR spektrofotometrie má tedy dle uvedených výsledků vysoký potenciál nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa.
59
5.2.2. Kalibrace
NIR
spektrometru
pro
stanovení
obsahu
tuku
v drůbežím děleném mase Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu tuku bylo použito 54 vzorků. Přesný počet vzorků použitých pro kalibraci pak uvádí tab. 21. Směrodatná odchylka validace (SEP), hodnoty predikčních variačních koeficientů (PCV) a korelačních koeficientů validace (R) stanovení obsahu tuku ukazující kvalitu modelu jsou uvedeny v tab. 20. V tab. 19 ukazuje na kvalitu modelu stanovení obsahu tuku směrodatná odchylka kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu tuku jsou znázorněny v grafu č. 5.
Graf č. 5: Kalibrační a validační výsledky děleném mase
stanovení obsahu tuku v drůbežím
Predikované hodnoty (%)
24 20
y = 0,9885x + 0,0984 R = 0,9942
16 12 8
y = 0,9852x + 0,1326 R = 0,9915
4 0 0
4
8
12
16
20
24
Laboratorní hodnoty (%) kalibrace Lineární (kalibrace)
validace Lineární (validace)
Hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV je 7,95 % což je sice vyšší než požadovaná (5 %), ale lze tuto kalibraci považovat ještě za dobrou. Predikční variační koeficient PCV je 9,58 %, což nepřesahuje požadovanou hodnotu 10 %. Tento model lze tedy považovat za velmi spolehlivý a lze na něm měřit obsah tuku. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9942 následně i validace 0,9915 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,676 % i validace (SEP) 0,815 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím děleném mase.
60
Tab. 17.: Diference stanovení obsahu tuku z 4. 12. 2003 referenčními metodami a NIR spektrofotometru u drůbežího děleného masa vzorek číslo 55 54 7 6 5 4 3 14 12 44 43 42 41 40 xp
NIR hodnota (%) 3,01 2,90 2,55 2,15 2,24 2,10 2,49 13,86 19,08 12,51 12,54 12,95 15,36 15,24 8,50
Ref. hodnota (%) 3,25 3,23 2,45 2,47 1,52 2,28 2,42 15,17 13,40 11,54 13,85 13,43 15,03 13,95 8,14
Rozdíl (%) -0,24 -0,33 0,10 -0,32 0,72 -0,18 0,07 -1,31 5,68 0,97 -1,31 -0,48 0,33 1,29 0,36
Tabulka 17 znázorňuje diference stanovení obsahu tuku z 4. 12. 2003 mezi referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa. Jak je patrné z této tabulky, rozdíly mezi hodnotami získanými z NIR spektrometru a referenčními hodnotami jsou velmi nízké a to 0,36 %. Z toho vyplývá, že na základě nízkého rozdílu mezi těmito hodnotami je možné použít NIR spektrometrii k měření drůbežího děleného masa. Metoda NIR spektrometrie má tedy dle uvedených výsledků vysoký potenciál nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa.
5.2.3. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu bílkovin v drůbežím děleném mase Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu bílkovin bylo použito 58 vzorků. Přesný počet vzorků použitých pro kalibraci pak uvádí tab. 17. Směrodatná odchylka validace (SEP), hodnoty predikčních variačních koeficientů (PCV) a korelačních koeficientů validace (R) stanovení obsahu bílkovin ukazující kvalitu modelu jsou uvedeny v tab.16. V tab. 15 je znázorněna směrodatná odchylka kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu bílkovin jsou znázorněny v grafu č. 6.
61
Graf č. 6: Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu bílkovin v drůbežím děleném mase
Predikované hodnoty (%)
24 22
y = 0,9454x + 1,0593 R = 0,9723
20 18 16
y = 0,9435x + 1,094 R = 0,9672
14 12 14
16
18
20
22
24
Laboratorní hodnoty (%) kalibrace Lineární (kalibrace)
validace Lineární (validace)
Hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV je 3,64 % což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Predikční variační koeficient PCV je 3,96 % nepřesahuje požadovanou hodnotu 10 % tzn. že model můžeme považovat za vysoce spolehlivý a lze na něm měřit obsah bílkovin. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9723 následně i validace 0,9672 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,706 % i validace (SEP) 0,768 %.
Tab. 18.: Diference stanovení obsahu bílkovin z 4. 12. 2003 referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa vzorek číslo 55 54 7 6 5 4 3 14 12 44 43 42 41 40 xp
NIR hodnota (%) 22,20 22,23 22,61 22,69 22,60 22,70 22,64 18,27 16,64 16,71 17,63 17,91 16,90 16,71 19,89
62
Ref. hodnota (%) 22,61 23,20 21,81 22,31 21,98 22,57 22,17 15,09 11,51 16,98 16,94 16,23 16,25 16,52 19,01
Rozdíl (%) -0,41 -0,97 0,80 0,39 0,62 0,14 0,47 3,18 5,13 -0,27 0,69 1,68 0,65 0,19 0,88
Tabulka 18 znázorňuje diference stanovení obsahu bílkovin z 4. 12. 2003 mezi referenčními metodami a NIR spektrometru u drůbežího děleného masa. Průměrný rozdíl mezi hodnotami získanými z NIR spektrometru a referenčními hodnotami je nízký a to 0,88 %. Z toho vyplývá, že na základě tohoto rozdílu mezi těmito hodnotami je možné použít NIR spektrometrii k měření drůbežího děleného masa.
Tab. 19.: Výsledky kalibrace u drůbežího děleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
a + bx 0,9454x + 1,0593 0,9774x + 0,6795 0,9885x + 0,0984
R 0,9723 0,9885 0,9942
SEC (%) 0,706 0,602 0,676
CCV (%) 3,6411 1,9999 7,9529
Legenda: y = a + bx – regresní přímka; a, b – koeficienty regresní přímky; x – referenční (laboratorní) hodnota; y – vypočtená hodnota (NIR); R – korelační koeficient; SEC – směrodatná odchylka kalibrace; CCV – kalibrační variační koeficient
Tabulka 19 ukazuje na kvalitu modelu stanovení obsahu základních složek (bílkoviny, sušiny, tuk) u drůbežího děleného masa. Jedná se o směrodatnou odchylku kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Na spolehlivost kalibrace ukazuje kalibrační variační koeficient CCV (%). Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 %. Kalibrace závisí především na výsledcích referenčních analýz.
Tab. 20.: Výsledky validace u drůbežího děleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
a + bx 0,9435x + 1,0940 0,9759x + 0,7086 0,9852x + 0,1326
R 0,9672 0,9852 0,9915
SEP (%) 0,768 0,684 0,815
PCV (%) 3,9608 2,2717 9,5882
Legenda: y = a + bx – regresní přímka; a, b – koeficienty regresní přímky; x – referenční (laboratorní) hodnota; y – vypočtená hodnota (NIR); R – korelační koeficient; SEP – směrodatná odchylka predikce; PCV – predikční variační koeficient
V tabulce 20 jsou uvedeny jednotlivé parametry základních složek (bílkoviny, sušina, tuk) u drůbežího děleného masa, které ukazují na kvalitu modelu. Je zde uvedena směrodatná odchylka validace (SEP), predikční variační koeficient (PCV) a korelačních koeficientů validace (R). Validaci charakterizuje predikční variační koeficient PCV (%). Velmi spolehlivá validace znamená, že hodnota PCV je pod 10 %. Hodnoty CCV a PCV se mají k sobě blížit co nejblíže, aby byla zajištěna velmi dobrá spolehlivost a robustnost vytvořeného modelu. Validaci do 1 % lze považovat za dobrou.
63
Tab. 21.: Kalibrační složka stanovení obsahu bílkovin, sušiny a tuku u drůbežího děleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
n 58 58 54
xp 19,39 30,11 8,50
sx 3,02 3,99 6,28
xmin 14,37 25,26 2,19
xmax 23,69 38,12 20,65
PLS 3 5 5
Legenda: n – počet vzorků; xp – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka; PLS – počet faktorů
Tabulka 21 znázorňuje referenční hodnoty stanovení obsahu bílkovin, sušiny a tuku u drůbežího děleného masa. Je zde uveden počet vzorků; průměrné, minimální a maximální referenční hodnoty; směrodatná odchylka a počte faktorů.
5.2.4. Porovnání metod u drůbežího děleného masa Referenčně získané výsledky děleného drůbežího masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB) a NIR spektroskopie byly statisticky prověřeny tzv. ANOVA testem (výsledky jsou uvedeny v tab. 22), který byl prováděn v programu MS Excel.
Tab. 22.: Statistické vyhodnocení drůbežího děleného masa podle ANOVA testu
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
n 58 58 54
xNIR 19,39 30,11 8,50
xREF 19,39 30,11 8,50
d -6,89.10-6 0,00050 0,00056
sx 0,71 0,60 0,68
P * * *
Legenda: n – počet vzorků; xNIR – vypočtená (predikovaná) hodnota; xREF – referenční hodnota; d – diferenční rozdíl mezi předikovanou a referenční hodnotou; sx – směrodatná odchylka; P – průkaznost rozdílu mezi referenčními a předikovanými hodnotami. * = P < 0,05………statisticky průkazný rozdíl
Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím děleném mase. Metoda NIR spektrometrie má dle uvedených výsledků vysoký potenciál nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa.
5.3. Obsah základních složek v drůbežím strojně odděleném mase Vzorky děleného drůbežího strojně odděleného masa z koster byly analyzovány běžnými laboratorními metodami na obsah základních složek a to obsah vody, tuku a
64
bílkovin. Jednotlivé analýzy byly prováděny v laboratoři na Ústavu technologie potravin MZLU Brno. Na stanovení bylo použito celkem 30 vzorků. Každý vzorek byl hodnocen dvakrát, jednotlivé hodnoty byly zprůměrovány a statisticky vyhodnoceny.
Tab. 23.: Výsledky analýz vzorků na obsah základních složek u drůbežího strojně odděleného masa Číslo vzorku
Druh masa
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE SE
Obsah základních složek sušina (%) tuk (%) bílkoviny (%) 34,57 18,78 15,36 32,95 16,49 14,94 36,11 19,94 15,93 34,92 19,55 14,80 34,25 18,04 15,65 32,21 14,00 17,72 36,71 21,42 15,39 31,79 15,87 15,06 37,61 21,80 15,13 35,31 19,74 15,60 33,89 17,22 16,36 39,56 23,89 15,18 36,27 20,48 15,41 38,27 21,69 15,91 34,32 19,13 15,07 37,22 21,45 15,66 36,65 21,65 14,76 33,42 18,59 14,7 34,77 18,11 15,79 32,83 16,73 15,55 35,68 19,22 16,49 37,39 21,62 15,5 35,74 20,09 15,51 32,95 16,59 14,83 38,11 22,25 15,22 36,46 20,77 15,15 29,35 17,27 16,58 36,78 21,48 14,76 35,24 18,89 14,69 37,01 21,16 15,38
Tabulka 23 znázorňuje výsledky analýz základních složek (stanovení obsahu sušiny, tuku a bílkovin) u vzorků drůbežího strojně odděleného masa. Naměřené hodnoty byly zprůměrovány a statisticky zhodnoceny (Tab. 24.).
65
Tab. 24.: Statistické charakteristiky souboru vzorků u drůbežího strojně odděleného masa Statistické charakteristiky n x xmin xmax sx
sušina (%) 30 35,28 29,35 39,56 2,19
Obsah základních složek tuk (%) bílkoviny (%) 30 30 19,46 15,47 14,00 14,69 23,89 17,72 2,22 0,65
Legenda: n – počet vzorků; x – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka;
Tabulka 24 znázorňuje statistické charakteristiky souborů vzorků u drůbežího strojně odděleného masa z koster. Na analýzu základních složek bylo použito 30 vzorků. Dále bylo dosaženo velmi nízkých směrodatných odchylek, které se nachází v rozmezí hodnot 0,65 až 2,19 %. Průměrný obsah vody v drůbežím strojně odděleném mase stanovený běžnými laboratorními metodami byl 64,72 % (obsah sušiny 35,28 %) (Tab. 24.) Optimální obsah vody je ve strojně odděleném mase z koster dle Simeonovové a kol. (1995) 72 %. Archile a kol. (1999) uvádí vyšší obsah vody ve strojně odděleném mase z koster 67,51 až 69,82 %, než je naše naměřená hodnota. Naopak Kružíková (2004) zjistila obsah vody nižší 60,72 %. Nižší obsah vody v drůbežím strojně odděleném mase, odpovídá zvýšeným hodnotám obsahu tuku ve vzorcích. Průměrný obsah tuku stanovený běžnými laboratorními metodami dosahoval hodnot 19,46 % (Tab. 24.) Tento výsledek z našeho stanovení se nachází v rozmezí hodnot, které uvádí Simeonovová a kol. (1995) 7,9 až 30,5 % a Spilka (1986). Rozmezí hodnot, které uvádí Archile (1999) 15,02 – 16,55 % je podstatně nižší než námi naměřené hodnota. Kružíková (2004) naměřila obsah tuku u strojně odděleného masa z koster 21,48 %, tzn. že náš výsledek je zhruba o 2 % vyšší. Běžnými laboratorními metodami byl zjištěn průměrný obsah bílkovin 15,47 % (Tab. 24.). Naměřená hodnota je v rozmezí, kterou uvádí Simeonovová a kol. (1995) 9,3 až 16,3 %. Hodnoty, které udávají Kružíková (2004)14,12 %, Spilka (1986) 11,2 až 15,3 % a Archile (1999) 14,39 až 14,91 %, jsou podstatně nižší, než námi naměřená hodnota. Obsah bílkovin záleží na vstupní surovině, ze které se strojně oddělené maso vyrábí.
66
5.4. Kalibrace FT NIR spektrometru pro drůbeží strojně oddělené maso Na stanovení složení drůbežího strojně odděleného masa z koster byl kalibrován přístroj FT NIR Antaris firmy ThermoNicolet ve spektrálním rozsahu 12 500 – 4 000 cm-1 s 80 scany. Spektra byla měřena na integrační sféře za pomoci spinneru (otáčení nehomogenních materiálů) v režimu reflektance (technika měřící absorpci záření po odrazu záření od vrstvy vzorku) v Petriho misce v sáčku s použitím alobalu. Vzorky byly měřeny v jemně mletém stavu. Každý vzorek byl snímán dvakrát a pro kalibraci bylo použito průměrné spektrum. Referenčně získané výsledky drůbežího strojně odděleného masa z koster byly použity ke kalibraci přístroje. Na základě porovnání referenčních a prednikovaných (spektrálních) hodnot byly vytvořeny kalibrační modely pro stanovení jednotlivých složek v drůbežím strojně odděleném mase. Pomocí diagnostického nástroje (spectrum outlier) byly však některé odlehlé výsledky ignorovány, a to ty, u kterých byla nepřesně stanovena referenční hodnota nebo se objevila odchylka ve změřeném spektru. Kalibrační modely byly vytvořeny pomocí PLS algoritmu (metoda minimálních čtverců) a ověřeny křížovou validací.
5.4.1. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu sušiny v drůbežím strojně odděleném mase Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu sušiny bylo použito 26 vzorků. Pomocí diagnostického nástroje (spectrum outlier) byly však některé odlehlé výsledky ignorovány, a to ty, u kterých byla nepřesně stanovena referenční hodnota nebo se objevila odchylka ve změřeném spektru. Přesný počet vzorků použitých pro kalibraci pak uvádí tab. 27. Směrodatná odchylka validace (SEP), hodnoty predikčních variačních koeficientů (PCV) a korelačních koeficientů validace (R) stanovení obsahu sušiny ukazující kvalitu modelu jsou uvedeny v tab. 26. V tab. 25 ukazuje na kvalitu modelu stanovení obsahu sušiny směrodatná odchylka kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu sušiny jsou znázorněny v grafu č. 7.
67
Na spolehlivost kalibrace ukazuje kalibrační variační koeficient CCV. Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 %. Hodnota CCV je 2,13 %, což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Kalibrace závisí především na výsledcích referenčních analýz. Validaci charakterizuje predikční variační koeficient PCV, u kterého jsme stanovili hodnotu 2,62 %. Velmi spolehlivá validace znamená, že hodnota PCV je pod 10 %. Hodnoty CCV a PCV se mají k sobě blížit co nejblíže. Podle zajištěné hodnoty PCV můžeme považovat tento model za velmi spolehlivý a robustní. Korelační koeficient kalibrace je 0,9066 a validace 0,8591, tento koeficient se má co nejvíce blížit hodnotě 1. Směrodatná odchylka kalibrace (SEC) je 0,75 % a validace (SEP) 0,93 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím strojně odděleném mase z koster. Metoda NIR spektrometrie má dle uvedených výsledků vysoký potenciál nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa.
Graf č. 7.: Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu sušiny v drůbežím strojně odděleném mase
Predikované hodnota (%)
40 y = 0,8222x + 6,2938 R = 0,9066
38 36 34 32
y = 0,8114x + 6,6896 R = 0,8591
30 28 30
32
34 36 Laboratorní hodnoty (%)
kalibrace Lineární (kalibrace)
5.4.2. Kalibrace
NIR
spektrometru
38
40
validace Lineární (validace)
pro
stanovení
obsahu
tuku
v drůbežím strojně odděleném mase Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu tuku bylo použito 28 vzorků. Přesný počet vzorků použitých pro kalibraci pak uvádí tab. 27. Směrodatná odchylka validace (SEP), hodnoty predikčních variačních koeficientů (PCV) a korelačních
68
koeficientů validace (R) stanovení obsahu tuku ukazující kvalitu modelu jsou uvedeny v tab. 26. V tab. 25 je uvedena směrodatná odchylka kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R), které také ukazují kvalit modelu. Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu tuku jsou znázorněny v grafu č. 8. Hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV je 1,88 % což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Predikční variační koeficient PCV je 3,64 %, tzn. že tato hodnota nepřesahuje požadovaných 10 % a tudíž můžeme tento model považovat za velmi spolehlivý a robustní. Lze na něm měřit obsah tuku. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9831 následně i validace 0,9397 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,371 % i validace (SEP) 0,718 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím strojně odděleném mase z koster.
Graf č. 8.: Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu tuku v drůbežím strojně odděleném mase
Predikované honoty (%)
25 y = 0,9666x + 0,6568 R = 0,9831
23 21 19
y = 0,9694x + 0,5819 R = 0,9397
17 15 15
17
19
21
23
25
Laboratorní hodnoty (%) kalibrace Lineární (kalibrace)
validace Lineární (validace)
5.4.3. Kalibrace NIR spektrometru pro stanovení obsahu bílkovin v drůbežím strojně odděleném mase Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu bílkovin bylo použito 28 vzorků. Přesný počet vzorků použitých pro kalibraci pak uvádí tab. 27. Směrodatná odchylka validace (SEP), hodnoty predikčních variačních koeficientů (PCV) a korelačních koeficientů validace (R) stanovení obsahu bílkovin ukazující kvalitu modelu jsou uvedeny
69
v tab. 26. V tab. 25 je znázorněna směrodatná odchylka kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu bílkovin jsou znázorněny v grafu č. 9. Hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV je 1,12 % což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Predikční variační koeficient PCV je 2,33 % nepřesahuje požadovanou hodnotu 10 % tzn. že model můžeme považovat za vysoce spolehlivý a lze na něm měřit obsah bílkovin. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9644 následně i validace 0,8456 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,174 % i validace (SEP) 0,361 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím strojně odděleném mase.
Graf č. 9.: Kalibrační a validační výsledky stanovení obsahu bílkovin v drůbežím strojně odděleném mase
Predikované hodnoty (%)
18 17
y = 0,9302x + 1,0799 R = 0,9644
16 15
y = 0,8215x + 2,7411 R = 0,8456
14 13 14
15
16 17 Laboratorní hodnoty (%) kalibrace validace Lineární (kalibrace) Lineární (validace)
18
Tab. 25.: Výsledky kalibrace u drůbežího strojně odděleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
a + bx 0,9302x + 1,0799 0,8222x + 6,2938 0,9666x + 0,6568
R 0,9644 0,9066 0,9831
SEC (%) 0,174 0,755 0,371
CCV (%) 1,1233 2,1333 1,8823
Legenda: y = a + bx – regresní přímka; a, b – koeficienty regresní přímky; x – referenční (laboratorní) hodnota; y – vypočtená hodnota (NIR); R – korelační koeficient; SEC – směrodatná odchylka kalibrace; CCV – kalibrační variační koeficient
Tabulka 25 ukazuje na kvalitu modelu stanovení obsahu základních složek (bílkoviny, sušiny, tuk) u drůbežího strojně odděleného masa. Jedná se o směrodatnou
70
odchylku kalibrace (SEC), kalibrační variační koeficient (CCV) a korelační koeficient kalibrace (R). Na spolehlivost kalibrace ukazuje kalibrační variační koeficient CCV (%). Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 %. Kalibrace závisí především na výsledcích referenčních analýz.
Tab. 26.: Výsledky validace u drůbežího strojně odděleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
a + bx 0,8215x + 2,7411 0,8114x + 6,6896 0,9694x + 0,5819
R 0,8456 0,8591 0,9397
SEP (%) 0,361 0,928 0,718
PCV (%) 2,3305 2,6222 3,6428
Legenda: y = a + bx – regresní přímka; a, b – koeficienty regresní přímky; x – referenční (laboratorní) hodnota; y – vypočtená hodnota (NIR); R – korelační koeficient; SEP – směrodatná odchylka predikce; PCV – predikční variační koeficient
V tabulce 26 jsou uvedeny jednotlivé parametry základních složek (bílkoviny, sušina, tuk) u drůbežího strojně odděleného masa, které ukazují na kvalitu modelu. Je zde uvedena směrodatná odchylka validace (SEP), predikční variační koeficient (PCV) a korelačních koeficientů validace (R). Validaci charakterizuje predikční variační koeficient PCV (%). Velmi spolehlivá validace znamená, že hodnota PCV je pod 10 %.
Tab. 27.: Kalibrační složka stanovení obsahu bílkovin, sušiny a tuku drůbežího strojně odděleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
n 28 26 28
x 15,49 35,39 19,71
sx 0,6585 1,7914 2,0247
min 14,70 31,79 15,87
max 17,72 38,27 23,89
PLS 10 3 9
Legenda: n – počet vzorků; xp – průměr; xmin – minimální hodnota; xmax – maximální hodnota; sx – směrodatná odchylka; PLS – počet faktorů
Tabulka 27 znázorňuje kalibrační složku stanovení obsahu bílkovin, sušiny a tuku u drůbežího strojně odděleného masa. Je zde uveden počet vzorků; průměrné, minimální a maximální referenční hodnoty; směrodatná odchylka a počte faktorů.
5.4.4. Porovnání metod u drůbežího strojně odděleného masa Referenčně získané výsledky drůbežího strojně odděleného masa z koster a NIR spektroskopie byly statisticky prověřeny tzv. ANOVA testem (výsledky jsou uvedeny v tab. 28), který byl prováděn v programu MS Excel.
71
Tab. 28.: Statistické vyhodnocení podle ANOVA testu u drůbežího strojně odděleného masa
BÍLKOVINY SUŠINA TUK
n 28 26 28
xNIR 15,489 35,398 19,706
xREF 15,490 35,398 19,707
d -0,00071 0 -0,00107
Sx 0,17 0,76 0,37
P * * *
Legenda: n – počet vzorků; xNIR – vypočtená (predikovaná) hodnota; xREF – referenční hodnota; d – diferenční rozdíl mezi předikovanou a referenční hodnotou; sx – směrodatná odchylka; P – průkaznost rozdílu mezi referenčními a předikovanými hodnotami. * = P < 0,05………statisticky průkazný rozdíl
Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím strojně odděleném mase. Metoda NIR spektrometrie má dle uvedených výsledků vysoký potenciál nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa.
5.5. Diskriminační analýza Pomocí diskriminační analýzy (metoda zkoumání závislosti mezi skupinou p nezávisle proměnných, nazvaných diskriminátory, tj. sloupců zdrojové matice na jedné straně a jednou kvalitativní závisle proměnnou na druhé straně) byly porovnány spektra vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků (KPŘ), kuřecích zadních čtvrtek (KZČ), kuřecích stehen (KS), kuřecích horních stehen (KHS), kuřecích spodních stehen (KSS) a kuřecích stehenních řízků bez kůže (KSŘB) se spektry vzorků drůbežího strojně odděleného masa. Chtěli jsme zjistit, zda by bylo možné použít spektra vzorků drůbežího děleného masa pro kalibraci vzorků drůbežího strojně odděleného masa a naopak. Na základě diskriminační analýzy byly zjištěny rozdíly mezi naměřenými spektry (obr. 3) (viz přílohy). Proto není možné použít kalibraci pro dělené maso na kalibraci strojně odděleného masa a naopak.
72
6. Závěr Cílem této diplomové práce „Chemické složení drůbežího výrobního masa“ bylo zjistit běžnými laboratorními metodami obsah sušiny, tuku, bílkovin u různých skupin děleného jatečně opracovaného těla drůbeže (kuřecí prsní řízek, kuřecí zadní čtvrtka, kuřecí stehno, kuřecí horní stehno, kuřecí spodní stehno, kuřecí stehenní řízek bez kůže) a u kuřecího strojně odděleného masa. Naměřené výsledky byly statisticky zhodnoceny a porovnány s dostupnou literaturou. Výsledky chemické analýzy kuřecích dílů a kuřecího strojně odděleného masa, byly použity ke kalibraci NIR spektrometru. U kuřecích dílů, stejně jako u kuřecího strojně odděleného masa, bylo provedeno porovnání výsledků klasických chemických analýz a z NIR spektrometru při stanovování obsahů základních složek a mělo se zhodnotit jeho případné použití pro analýzu těchto dvou skupin. Běžnými laboratorními metodami byl zjištěn průměrný obsah vody u kuřecích prsních řízků 73,68 %, u kuřecích zadních čtvrtek 64,05 %, u kuřecích stehen 67,31 %, u kuřecích horních stehen 66,97 %, kuřecích spodních stehen 67,40 % a u kuřecího stehenního řízku bez kůže byl obsah vody 70,85 % Průměrný obsah tuku stanovený běžnými laboratorními metodami dosahoval hodnot u kuřecích prsních řízků 2,85 %, u kuřecích zadních čtvrtek 17,45 %. U kuřecích stehen byl obsah tuku 13,45 %, kuřecích horních stehnech 15,04 %, u kuřecích spodních stehen byl obsah tuku 13,49 %, u kuřecího stehenního řízku bez kůže jsme zjistili hodnotu 7,04 %. U vzorků drůbežího děleného masa z kuřecích prsních řízků byl běžnými laboratorními metodami zjištěn průměrný obsah bílkovin 22,44 %, u kuřecích zadních
čtvrtek to bylo 16,41 %. U kuřecích stehen byl obsah bílkovin 16,82 %, u kuřecích horních stehen 15,91 %, kuřecích spodních stehen 16,47 % a u kuřecího stehenního řízku bez kůže jsme zjistili hodnotu obsahu bílkovin 18,77 %. Následně byla provedena kalibrace NIR spektrometru. Byly použity vzorky drůbežího děleného masa s různým obsahem sušiny, tuku a bílkovin. Jednotlivé ukazatele byly stanoveny referenčními metodami a následně byly proměřeny na NIR spektrometru 73
ve spektrálním rozsahu 12 500 – 4 000 cm-1 s 80 scany. Spektra byla měřena na integrační sféře za pomoci spinneru v režimu reflektance v Petriho misce v sáčku s použitím alobalu. Vzorky byly měřeny v jemně mletém stavu. Každý vzorek byl proměřen dvakrát a pro kalibraci se bralo průměrné spektrum. Na základě porovnání referenčních a spektrálních hodnot byly vytvořeny kalibrační modely pro stanovení jednotlivých složek v drůbežím děleném mase. Pomocí diagnostického nástroje (spectrum outlier) byly však některé odlehlé výsledky ignorovány, a to ty, u kterých byla nepřesně stanovena referenční hodnota nebo se objevila odchylka ve změřeném spektru. Kalibrační modely byly vytvořeny pomocí PLS algoritmu (metoda minimálních čtverců) a ověřeny křížovou validací. Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu sušiny v drůbežím děleném mase bylo použito 58 vzorků. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9885 následně i validace 0,9852 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,602 % i validace (SEP) 0,684 %. Koeficient korelace se má blížit hodnotě 1, což vykazuje velkou míru těsnosti hodnot referenčních a hodnot předikovaných pomocí kalibračních rovnic. Byl také dosažen nízký predikční variační koeficient (PCV) 2,27 %, jehož hodnota má být pod 10 % a kalibrační variační koeficient (CCV) 1,99 % jehož hodnota má být pod 5 %. Na základě těchto koeficientů můžeme tuto kalibraci považovat za velmi dobrou. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami. Na stanovení obsahu tuku v drůbežím děleném mase bylo použito 54 vzorků. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9942 následně i validace 0,9915 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,676 % i validace (SEP) 0,815 %. Hodnota kalibračního variačního koeficientu (CCV) je 7,95 % což je sice vyšší než požadovaná (5 %), ale lze tuto kalibraci považovat ještě za dobrou. Predikční variační koeficient (PCV) je 9,58 %, což nepřesahuje požadovanou hodnotu 10 %. Tento model lze tedy považovat za velmi spolehlivý. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami. Na stanovení obsahu bílkovin bylo použito 58 vzorků. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9723 následně i validace 0,9672 a velmi nízké směrodatné
74
odchylky kalibrace (SEC) 0,706 % i validace (SEP) 0,768 %. Hodnota kalibračního variačního koeficientu (CCV) je 3,64 %, což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Predikční variační koeficient (PCV) je 3,96 % nepřesahuje tedy požadovanou hodnotu 10 %, tzn. že tento model můžeme považovat za vysoce spolehlivý. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami. Na NIR spektrometr byly také kalibrovány vzorky drůbežího strojně odděleného masa s různým obsahem sušiny, tuku a bílkovin. Jednotlivé ukazatele byly stanoveny referenčními metodami a následně byly proměřeny na NIR spektrometru, stejně jako u drůbežího děleného masa. Pro vytvoření kalibračního modelu na stanovení obsahu sušiny v drůbežím strojně odděleném mase z koster bylo použito 26 vzorků. Na spolehlivost kalibrace ukazuje kalibrační variační koeficient CCV. Velmi spolehlivá kalibrace znamená, že hodnota CCV je pod 5 %. Hodnota CCV je 2,13 %, což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Validaci charakterizuje predikční variační koeficient PCV, u kterého jsme stanovili hodnotu 2,62 %. Velmi spolehlivá validace znamená, že hodnota PCV je pod 10 %. Hodnoty CCV a PCV se mají k sobě blížit co nejblíže. Podle zajištěné hodnoty PCV můžeme považovat tento model za velmi spolehlivý a robustní. Korelační koeficient kalibrace je 0,9066 a validace 0,8591, tento koeficient se má co nejvíce blížit hodnotě 1. Směrodatná odchylka kalibrace (SEC) je 0,75 % a validace (SEP) 0,93 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami. Na stanovení obsahu tuku v drůbežím strojně odděleném mase bylo použito 28 vzorků. Hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV je 1,88 % což můžeme považovat za velmi dobrou kalibraci. Predikční variační koeficient PCV je 3,64 %, tzn. že tato hodnota nepřesahuje požadovaných 10 % a tudíž můžeme tento model považovat za velmi spolehlivý a robustní. Byl dosažen vysoký korelační koeficient kalibrace 0,9831 následně i validace 0,9397 a velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,371 % i validace (SEP) 0,718 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím strojně odděleném mase z koster.
75
Pro kalibraci modelu na stanovení obsahu bílkovin bylo použito 28 vzorků. Hodnota kalibračního variačního koeficientu CCV je 1,12 % a predikčního variačního koeficientu PCV je 2,33 %. Na základě těchto hodnot, můžeme model, považovat za vysoce spolehlivý. Korelační koeficient kalibrace je 0,9644 a validace 0,8456. Dosáhli jsme velmi nízké směrodatné odchylky kalibrace (SEC) 0,174 % i validace (SEP) 0,361 %. Z-testem nebyly zjištěny statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení základních složek v drůbežím děleném mase. Z našich měření můžeme potvrdit u všech modelů podmínku spolehlivosti. Výkonnost metody NIR predikovat složení masa může být ovlivněna přesností referenční metody, vůči níž se provádí kalibrace. Jakmile je však spolehlivá kalibrace provedena, je již vlastní stanovení velmi jednoduché. Na rozdíl od referenčních metod pro stanovení chemického složení masa, metoda NIR umožňuje rychlé, jednoduché a současné vyhodnocení více složek i vlastností masa, a to vše bez použití chemikálií. Lze přepokládat, že NIR spektrometrie v budoucnu nahradit drahou a časově náročnou chemickou analýzu složení masa. Pomocí diskriminační analýzy byly zjištěny rozdíly mezi naměřenými spektry (kuřecí díly a kuřecí strojně oddělené maso). Proto není možné použít kalibraci pro dělené maso na kalibraci strojně odděleného masa a naopak.
76
7. Seznam literatury ARCHILE, A. C. a kol. Chemical and microbiological composition of mechanically deboned poultry meat. 1. vydání, Venezuela: Univ. Zulia, 1999, s. 310. CENTNER, V. Blízká infračervená spektroskopie (NIR) a její průmyslová aplikace, CHEMagazín 9, 1999. CVAK, Z.; PETERKOVÁ, L.; ČERNÁ, E. Chemické a fyzikálně chemické metody v kontrole jakosti mléka a mlékárenských výrobků, VÚPP, Praha, 1992, s. 221, ISBN 8085120-36-4. DOSTÁLOVÁ, J. Význam drůbežího masa ve výživě dětí a dospělých, Výživa a potraviny, 1995, 3, s. 14. HONIKEL, K. O. a kol. Obsah cholesterolu v mase a vejcích, Maso, 1997, 6, s. 41 – 45. HORÁK, M.; PAPOUŠEK, D. Infračervená spektra a struktura molekul, Academia: Praha, 1976, s. 812. INGR, I. Produkce a zpracovanání masa, Mendelova zemědělská a lesnická universita v Brně, 1. vydání, 2003, s. 202., ISBN 80-7157-719-7. INGR, I. Technologie masa, Mendelova zemědělská a lesnická universita v Brně, 1. vydání, 1996, s. 290., ISBN 80-7157-193-8. KÖSSLER, I. Infračervená spektroskopie v chemické analýze, SNTL Praha, 1960, s. 221.
KREJČÍŘOVÁ, L. Využití NIR spektroskopu při honocení jogurtů, Diplomová práce, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2002, KRUŽÍKOVÁ, K. Vyhodnocení složení strojně odděleného masa, Diplomová práce, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2004, s. 62.
77
KUKAČKOVÁ, O. Aplikační možnosti NIR spektroskopie při kontrole mléka a mlékárenských výrobků. Disertační práce, VŠCHT Praha, 2001, s. 198. KUPKOVÁ, K. Hodnocení kvality sušeného mléka pomocí NIR spektroskopie, Diplomová práce, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2005, s. 87. MATUŠOVIČOVÁ, E. a kol.: Technológia hydinárskeho priemyslu. Príroda, Bratislava 1986, s. 393. MLČEK, J., SIMEONOVOVÁ, J., ŠUSTOVÁ, K. Stanovení základních složek vepřového a hovězího masa pomocí FT NIR spektroskopie. In: Sborník z mezinárodního odborného semináře studentů postgraduálního doktorandského studia MendelNET’05, MZLU Brno, 29. listopadu 2005, s. 89, ISBN 80-7157-905-X. MOJTO, a kol. Aktuálne údaje o chemickom zložení a nutričnej hodnote mesa hospodářských a divých zvierat, Maso, 2001, 4, s. 39 – 41. PIPEK, P. Technologie masa, 2. díl, Karmelitánské nakladatelství v kostelním Vydří, Praha, 1. vydání, 1998, s. 360. RENDEN, J.A., OATES, S.S., REED, R.B. (1986): Determination of body fat and moisture in dwarf hens with near infrared reflectance spectroskopy. Poultry Science, 65, 1539–1541. ROUBALOVÁ, M. Spotřeba masa na obyvatele, Situační a výhledová zpráva – Drůbež a vejce, vydalo MZe ČR, prosinec 2005, s. 13 – 14, ISBN 80-7084-427-2.
SAVOJ, F. a kol. Drůbežnictví 2000, Agrospoj Praha 2000, s. 202. SEUSSOVÁ, I. Výživově fyziologický význam živočišné tukové tkáně, Maso, 1996, 6, s. 5 – 11. SIMEONOVOVÁ, J. a kol. Technologie drůbeže, vajec a minoritních živočišných produktů, Mendelova zemědělská a lesnická universita v Brně, dotisk, 2003, s. 247., ISBN 80-7157-405-8.
78
SIMEONOVOVÁ, J., INGR, I., MOZDŘEŇOVÁ, J. Drůbeží mechanicky separované maso a jakost masných výrobků. Výživa a potraviny, 1995, 3, s. 72 - 73. SPILKA, P. Hodnocení jakosti separovaného drůbežího masa, Závěrečná práce postgraduálního studia, Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 1986, s. 47. STEINHAUSER, L. a kol. Hygiena a technologie masa, LAST Brno, 1. vydání, 1995, s. 644. STIEBING, A. Separotorenfleisch im Kreuzfeuer der Kritik. Fleischwirtschaft, 2002, 2, s. 8. VALDES, E.V., SUMMERS, J.D. (1986): Determination of crude protein in carcass and breast muscle samples of poultry by near infrared reflectance spectroscopy. Poultry Science, 65, 485–490. VAŠKO, A. Infračervené záření a jeho využití, SNTL Praha, 1963, s. 296., vydání první, ISBN 04-521-63. VOLKA, K. a kol. Analytická chemie I, VŠCHT Praha, 1995, s. 228., vydání první, ISBN 80-7080-245-6.
Legislativní podklady Návrh pracovního dokumentu pro Evropský parlament a Radu týkající se hygieny potravin (pracovní dokument III/5227/1998). Směrnice EU 2001/101/EG VYHLÁŠKA č. 201/2003 Sb., o veterinárních požadavcích na čerstvé drůbeží maso, králičí maso, maso zvěře ve farmovém chovu a maso volně žijící zvěře. Sbírka zákonů, 2003, č. 72. VYHLÁŠKA Mze č. 375/2003 Sb., veterinární péči a o změně některých souvisejících zákonů (veterinární zákon), ve znění pozdějších předpisů, a o veterinárních požadavcích na živočišné produkty .
79
VYHLÁŠKA Mze č. 106/2001 Sb., a vyhláška 202/2003 Sb. VYHLÁŠKA Mze č. 326/2001 Sb. pro maso, masné výrobky a její novela 264/2003 Sb.
Internetové odkazy http://www.vetweb.cz/ http://www.mze.cz/ http://www.spolvyziva.cz/
80
8. Přílohy
81
