TUDOMÁNYOS KOLLOKVIUM

A NAIK ÉLELMISZER-TUDOMÁNYI KUTATÓINTÉZET AZ MTA ÉLELMISZERTUDOMÁNYI TUDOMÁNYOS BIZOTTSÁGA és a MAGYAR ÉLELMISZER-TUDOMÁNYI ÉS TECHNOLÓGIAI EGYESÜLET

közös rendezésében 2014. február 28-án tartandó

354.

TUDOMÁNYOS KOLLOKVIUM előadásainak rövid kivonata 327. füzet

Budapest

354. TUDOMÁNYOS KOLLOKVIUM Az MTA Élelmiszertudományi Tudományos Bizottsága, a NAIK Élelmiszer-tudományi Kutatóintézet és a Magyar Élelmiszer-tudományi és Technológiai Egyesület közös rendezésében Helyszín: NAIK ÉKI, Tanácsterem 1022 Budapest, Herman Ottó út 15.

2014. február 28-án, pénteken, 9.30 órakor Elnök: Halász Anna 9.30-10.00 Kemény Sándor Ajánlás azoknak, akik kevesebbet akarnak dolgozni nem kevesebb eredményért 10.00-10.30 Héberger Károly Néhány kemometriai (többváltozós) módszer élelmiszerkémiai alkalmazása 10.30-10.50 Gézsi András A metagenomika rendszerbiológiai megközelítésben 10.50-11.20

SZÜNET

11.20-11.40 Mészáros László „Risk-Ranger” egy egyszerű, rugalmas Excel modell mikrobiológiai kockázatok rangsorolásához 11.40-11.55 Csernus Olívia, Beczner Judit, Baranyi József, Farkas József Romlást okozó, potenciálisan toxinképző Aspergillus niger növekedésének modellezése a hőmérséklet és a vízaktivitás függvényében 11.55-12.10 Hegyi Ferenc, Halász Anna Lactobacillusok dehidrogenáz enzimaktivitásának mérésére kidolgozott kvantitatív módszer validálásának bemutatása További információ: Cserhalmi Zsuzsanna (796-0417, [email protected]) Salgó András ([email protected])

1

Ajánlás azoknak, akik kevesebbet akarnak dolgozni nem kevesebb eredményért A műszaki-tudományos gyakorlatban még ma is tipikus a változók egyenkénti változtatásának módszere a kísérletezésnél. Ez jobb, mint a teljesen elfogadhatatlan össze-vissza kísérletezés, mert egyértelmű, számszerűsített eredményt kapunk az egyes faktorok változtatásának hatására. Még jobb a mátrix-terv vagy faktoros kísérlet, amelyben több faktort változtatunk egyszerre. Bemutatom e módszertan előnyeit. Az előadásban irodalmi és Intézeti alapú példákat mutatok be az ilyen kísérletekre illetve felépítésükre. A kísérletek egy részénél függvényt (pl. egyenest) illesztünk egydimenziós y vs. x adatokra. Fölmerül ilyenkor, hogy a két változó közül melyiket tekintsük független, melyiket függő változónak, a választástól függően két különböző egyenest kapunk. Bemutatom a matematikai statisztikai szempontból megalapozott, így javasolható technikát.

Kemény Sándor BME, Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék

2

Néhány kemometriai (többváltozós) módszer élelmiszerkémiai alkalmazása Az előadás számára négy kemometriai módszert választottam ki, felügyelt és felügyeletlen mintázatfelismerési módszereket, melyeket élelmiszertudományi példákon mutatok be. A főkomponens-elemzés sémája és geometriai reprezentációja bemutatása után a más és más országokban táplált és vadon élő, befogott aranykeszegek megkülönböztetését ismertetem [1]. A felügyelt tanítás módszerek közül, a lineáris diszkriminancia elemzést és az osztályozási és regressziós fák technikáját (más néven a rekurzív felosztást) választottam ki. Az előbbi jól használható például borok eredetvizsgálatára, ha eredeti (autentikus) minták állnak rendelkezésre [2], míg az utóbbi módszer vietnámi, kameruni és indonéziai kávéminták elkülönítésére alkalmasnak bizonyult [3]. A saját fejlesztésű, rangszámkülönbségek összegén alapuló módszert [4,5] sörök antioxidáns kapacitásának többféle módon történt mérése példáján [6] mutatom be. A referencia (standard) alapvetően meghatározza a kapott eredményeket: jól használhatónak bizonyult az átlag (vagy a medián), de a helyes osztályozás százaléka esetén a maximum, a reziduális hibák esetén a minimum is. A mintázatot, vagyis az antioxidáns módszerek hasonlóságát kereszt-ellenőrzéssel is megerősítettük, de összevetettük „klasszikus” kemometriai módszerek eredményeivel, például a főkomponens-elemzés illetve a hierarchikus csoportelemzés által kapott mintázattal (csoportokkal) is. Irodalom [1] S. Rezzi, I. Giani, K. Héberger*, D.E. Axelson, V. M. Moretti, F. Reniero, C. Guillou, Classification of Gilthead Sea Bream (Sparus aurata) from 1H-NMR lipid profiling combined with Multivariate Statistical Analysis, Journal of Agricultural and Food Chemistry, 55 (2007) 9963-9968. [2] K. Héberger*, E. Csomós L. Simon-Sarkadi, Principal Component and Linear Discriminant Analysis of Free Amino Acids and Biogenic Amines in Hungarian Wines, Journal of Agricultural and Food Chemistry, 51 (2003) 8055-8060. [3] R.M. Alonso-Salces*, F. Serra, F. Reniero, K. Héberger, Botanical and geographical characterization of green coffee (Coffea arabica and Coffea canephora): Chemometric evaluation of phenolic and methylxanthine contents, Journal of Agricultural and Food Chemistry, 57 (2009) 4224-4235. [4] K. Héberger, Sum of ranking differences compares methods or models fairly, TRAC - Trends in Analytical Chemistry, 29 (2010) 101-109. [5] K. Héberger* and K. Kollár-Hunek, Sum of ranking differences for method discrimination and its validation: comparison of ranks with random numbers, Journal of Chemometrics, 25 (2011) 151-158. [6] H. Zhao*, W. Chen, Jian Lu, M. Zhao Phenolic profiles and antioxidant activities of commercial beers, Food Chemistry 119 (2010) 1150-1158.

Héberger Károly MTA Természettudományi Kutatóközpont Anyag- és Környezetkémiai Intézet, Plazmakémiai Csoport

3

A metagenomika rendszerbiológiai megközelítésben A mikrobiális életközösségek rendkívül összetett rendszereket alkothatnak. Ez a komplexitás nemcsak a rendszer komponenseinek – a mikroorganizmusoknak – a bonyolultságából fakad, hanem abból az összetett kapcsolati struktúrából is, ahogyan azok együttműködnek egymással és a környezetükkel. Ez igaz az emberi mikrobiom legnagyobb részét kitevő bélflórára is. A normál bélflóra baktériumfajok százaiból áll, amelyek összességében 150-szer több génnel rendelkeznek, mint az ember. Ennél fogva nem meglepő, hogy az emésztőrendszerünket benépesítő mikroorganizmusok sok fontos folyamatban játszanak kulcsszerepet, mint például: védekezés a patogén baktériumokkal szemben, vitamin- és aminosav bioszintézis és egyes emészthetetlen anyagok lebontása, ezáltal energiaszükségletünk egy részének biztosítása. Az elmúlt években a metagenomikai kutatások leginkább a mikrobiális életközösségek kompozíciójának vizsgálatával foglalkoztak, illetve azzal, hogy ez különböző külső hatások miatt hogyan változik meg. A nagy áteresztőképességű, új generációs szekvenálási technológiák gyors fejlődése lehetővé tette a közösségeket alakító fajok és azok génjeinek, géntermékeinek részletekbe menő azonosítását. A vizsgálatok túlnyomó többsége azonban a közösség „összetevőire” fókuszált, és nem foglalkozott a részek közötti kapcsolatokkal, a mikroorganizmusok komplex, rendszerszintű szerveződésével. Ugyanakkor a mikrobiom aktivitásában, dinamikájában és a környezetre (gazdaszervezetre) gyakorolt hatásában kulcsfontosságú szerepe van ezeknek a kapcsolatoknak. A genomikai és metagenomikai adatok mennyiségének rendkívül gyors növekedése ugyanakkor megengedi a bonyolultabb, adat- és erőforrásigényes rendszerbiológiai módszerek kiaknázását is annak érdekében, hogy még jobban megismerjük a mikrobiális életközösségek funkcióját és dinamikáját. Ezek a módszerek lehetővé teszik, hogy a közösséget, mint szuper-organizmust vizsgáljuk, amely a tagjainak együttműködése által tölti be a szerepét a környezetében. Prediktív, rendszerszintű modellek felállítása nagyban hozzájárul a mikrobiális ökoszisztéma, mint egységes rendszer megértéséhez. Egy ilyen előrejelző modell lehetőséget szolgáltathat akár beavatkozások tervezésére is. A baktériumterápia, azaz például a bélflóra modulációja antibiotikumok, pre- és probiotikumok vagy baktérium transzplantáció által napjaink egyik ígéretes klinikai kutatási iránya. Az előadásban bemutatom, hogy az oksági értelmezéssel is felruházható valószínűségi gráfos modellek (Bayes-hálók) bayesi statisztikai keretben történő alkalmazása hogyan használható mikrobiális életközösségek tagjai közötti kapcsolatok modellezésére. A módszertan egyik fő perspektívája, hogy a hasznosságelmélet elemeivel kombinálva megteremti az optimális beavatkozások tervezésének lehetőségét is, azaz olyan akciók azonosítását, amelyek segítségével egy adott mikrobiális közösség összetétele eltolható a kívánt stabil állapotba.

Gézsi András Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék (MIT) Computational Biomedicine (Combine) Munkacsoport

4

egy egyszerű, rugalmas Excel modell mikrobiológiai kockázatok rangsorolásához

„Risk-Ranger”

Életünk szinte minden pillanatában folyamatosan döntéseket kell hoznunk, melyek során nem feltétlenül tudatosan, de a számtalan lehetőség között valamilyen szempontból sorrendet állítunk fel és az éppen legjobbnak gondolt megoldás mellett döntünk. Egy - egy döntés, szakmai vélemény mögött sokszor évtizedek összegyűlt tapasztalatainak sokasága áll, de a figyelembe vett szempontok jelentős része sokszor nemcsak a kívülálló, hanem maga a döntéshozó számára sem tudatosul. Napjainkban ugyanakkor egyre erősebb az igény arra, hogy a szakmai döntések szisztematikusak, átláthatók és hátterük jól dokumentált legyen. Ennek az igénynek a kielégítését célszerű valamilyen szoftver segítségével könnyíteni. Az előadás egy a mikrobiológiai kockázatok rangsorolásához ausztrál egyetemi oktatók által 12 évvel ezelőtt publikált (Ross & Summer, 2002), és szabadon letölthető Excel alkalmazás példáján keresztül kísérel meg bemutatni néhány, a rangsoroláshoz jól használható, a számításokat egyszerűsítő módszert. A „Risk Ranger” az élelmiszerlánc teljes folyamatára kiterjedő mennyiségi kockázatbecslés (szennyezettség,

gondolatmenetét fogyasztás,

követi,

egészségre

annak

gyakorolt

három

fő

elemének

hatás) becslését

11 fő

kérdéskörre bontva. A 11 feltett kérdésre adott válaszként kategóriák közül kell választani, de egyes kérdéseknél konkrét értékeket is meg lehet adni.

Mészáros László NÉBIH Élelmiszerbiztonsági Kockázatértékelési Igazgatóság

5

Romlást okozó, potenciálisan toxinképző Aspergillus niger növekedésének modellezése a hőmérséklet és a vízaktivitás függvényében A penészgombák által okozott romlás jelentős terméskiesést, tárolási veszteséget okoz, az ezt kísérő esetleges toxintermelésnek a gazdasági káron túl jelentős élelmiszerbiztonsági kockázata

is van.

Ennek megelőzéséhez segítséget

nyújt

a

penészgomba-növekedés modellezése különböző környezeti feltételek között. Az Aspergillus niger telepek növekedését vizsgáltuk a hőmérséklet (20, 25, 30 és 35°C) és a vízaktivitás (aw 0,90; 0,92; 0,94; 0,96; 0,98 és 0,99) függvényében. A növekedést a penészgomba telepek átmérőjével jellemeztük. A cél az A. niger növekedésének jellemzése volt új, pontosabb modell létrehozásával. Először megbecsültük, hogy milyen hibákkal kell majd számolni. Hibaanalízis tárta fel a kísérletek között jelentkező eltérések okait. Új fogalmakat vezettünk be: (i) a párhuzamosok között jelentkező eltérést kísérleti variabilitásnak neveztük el, amely megfelel az ANOVA-ban használatos csoportokon belüli variancia (within groups) fogalmának; (ii) az ismétlések között jelentkező eltérést környezeti variabilitásnak neveztük el, amely analóg az ANOVA-ban használatos csoportok közötti (between groups) fogalommal. A hibaanalízisnél használt kvadratikus modell lokális környezetben (az elvégzett kísérlet intervallumán belül) használható, ezért egy másik, ún. kombinált másodlagos modellt használtunk, amely jobban alkalmazható predikcióra a penészgomba minimum és maximum növekedési határai felé. A kombinált modellt független adatokkal ellenőriztük. Szőlőlé alapú táptalajt is használtunk az A. niger növekedésének további jellemzésére. A mért adatokból számolt növekedési ráták azonos tendenciát írnak le, mint a kombinált modell. Viszont kedvezőtlen környezeti feltételek (elsősorban a növekedésre nézve minimum feltételek) között a szőlőlé alapú tápközeg jobban támogatja az A. niger növekedését, mint a maláta táptalaj (aminek alapján a kombinált modell készült). Az eredményeink hozzájárulnak a toxinogén penészgombák szaporodása kvantitatív előrejelzésének lehetőségéhez a hőmérséklet és a vízaktivitás függvényében. Segítséget jelentenek a gyakorlatnak, továbbá a kockázatbecslés számára is hasznos információt nyújtanak.

Csernus Olívia1, Beczner Judit1, Baranyi József2, Farkas József3 1 NAIK Agrárkörnyezet-tudományi Kutatóintézet 2 Institute of Food Research, Norwich, UK 3 BCE, Élelmiszertudományi Kar

6

Lactobacillusok dehidrogenáz enzimaktivitásának mérésére kidolgozott kvantitatív módszer validálásának bemutatása A tejsavbaktériumok és köztük a lactobacillusok évezredek óta szoros kapcsolatban állnak az emberiséggel. Már időszámításunk előtt több ezer évvel számos ősi kultúra kihasználta ezen mikroorganizmusok hasznos hatását az élelmiszereik hosszabb eltarthatóságának érdekében, illetve napjainkban is számos élelmiszer élvezeti-, beltartalmi értékeinek, eltarthatóságának növelése, valamint emészthetőségének javítása céljából alkalmazzák a lactobacillusokat az élelmiszeriparban. A mikrobiológiai kutatások során, illetve az élelmiszeriparban is az irányított fermentációs folyamatok során elengedhetetlen, hogy információval rendelkezzünk a mikroorganizmusok életképes sejtszámáról. Számos módszer létezik a hagyományos lemezöntéses, telepszámlálásos módszerektől kezdve egészen a DNS alapú technikákig a sejtszám meghatározására, amelyek legfőbb hátrányai közé tartozik általában az idő, eszköz, vegyszer és munkaigényesség. A törekvések az olyan gyors, egyszerű, minél kevesebb vegyszert és eszközt igénylő módszerek felé irányulnak, amelyek párhuzamosan akár több minta vizsgálatát is lehetővé teszik. Ilyen alternatív módszer lehet az általunk adaptált, eredetileg emlős sejtek vizsgálatához kidolgozott 3-(4,5-dimetil tiazol-2-il)-2,5-difeniltetrazólium-bromid (MTT) kolorimetriás technika, amely az élő sejtek azon tulajdonságán alapszik, miszerint képesek a vízoldható tetrazólium sót (MTT-t) vízoldhatatlan formazánná alakítani, amelynek mennyisége

spektrofotometriás

úton

meghatározható,

amiből

az

élő

sejtek

számára

következtethetünk. Az MTT és általában a tetrazólium sók redukcióján alapuló kolorimetriás módszerek legnagyobb előnye az egyszerűségükben és a gyorsaságukban rejlik, amelyek a hagyományos technikákhoz szükséges 48-72 órához képest akár 4 óra alatt lehetővé teszik az élő sejtszám meghatározását. Azonban ahhoz, hogy a lényegesen több munkát, időt és vegyszert igénylő hagyományos módszerek alternatívájaként szolgáljanak számos paraméter pontos meghatározása és beállítása szükséges. A mikrobiológiai vizsgálatokkal szemben támasztott követelmények közé tartozik a gyorsaság mellett a nemzetközi kihívásoknak való megfelelés. Részben a honosított ISO és EU szabványok szerinti

jártasság

igazolása

körvizsgálatokban

való

részvétellel,

másrészt

az

akkreditálási

követelményeknek való megfelelés. A vizsgáló és kalibráló laboratóriumok alkalmasságának általános követelményeit az MSZ EN ISO/IEC 17025:2001 szabvány tartalmazza. E szabvány 5.4 pontja előírja, hogy a laboratóriumban kifejlesztett, vagy átvett módszert a használatba vétel előtt validálni kell. A vizsgálati módszer elemző paramétereinek meghatározására szolgáló eljárást mikrobiológiai területen az EN ISO 16140:2003 szabvány rögzíti mind a jelenlét/hiány (kvalitatív) próbákra, mind a szám meghatározási (kvantitatív) módszerekre vonatkozóan. A validálás annak igazolása, hogy az alternatív módszer (gyors, érzékeny, automatizált, olcsó) összehasonlítható eredményt ad a referencia módszerrel. Mai beszámolóm során ezt szeretném bemutatni,hogy az általunk kifejlesztett eljárás mennyire felel meg a követelményeknek.

Hegyi Ferenc, Halász Anna NAIK Élelmiszer-tudományi Kutatóintézet

7