Využití NIR spektroskopie při kontrole falšování kozího mléka

Mendelova univerzita v Brně Agronomická fakulta Ústav technologie potravin

Využití NIR spektroskopie při kontrole falšování kozího mléka Diplomová práce

Vedoucí práce:

Vypracovala:

Ing. Táňa Lužová, Ph.D.

Bc. Eva Ptáčková

Brno 2014

Čestné prohlášení

Prohlašuji, že jsem práci: „Využití NIR spektroskopie při kontrole falšování kozího mléka“ vypracovala samostatně a veškeré použité prameny a informace uvádím v seznamu použité literatury. Souhlasím, aby moje práce byla zveřejněna v souladu s § 47b zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách ve znění pozdějších předpisů a v souladu s platnou Směrnicí o zveřejňování vysokoškolských závěrečných prací. Jsem si vědom/a, že se na moji práci vztahuje zákon č. 121/2000 Sb., autorský zákon, a že Mendelova univerzita v Brně má právo na uzavření licenční smlouvy a užití této práce jako školního díla podle § 60 odst. 1 autorského zákona. Dále se zavazuji, že před sepsáním licenční smlouvy o využití díla jinou osobou (subjektem) si vyžádám písemné stanovisko univerzity, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity, a zavazuji se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla, a to až do jejich skutečné výše.

V Brně dne:

…………………………………………………….. podpis

Poděkování Tímto bych chtěla poděkovat Ing. Táni Lužové, Ph.D. za trpělivost, ochotu a za cenné rady a připomínky, které mi poskytovala v průběhu vytváření diplomové práce. Dále bych chtěla poděkovat svým přátelům a rodině za podporu, kterou mi poskytovali po celou dobu studia.

ABSTRAKT Cílem diplomové práce bylo zjistit, zda je metoda NIR spektroskopie vhodná pro kontrolu falšování kozího mléka mlékem kravským a při jaké koncentraci je metoda ještě účinná. Literární část práce shrnuje informace o požadavcích na kozí mléko, jeho složení a možnostech zpracování. Dále obsahuje informace o falšování potravin a příslušné legislativě. Teoreticky je popsána infračervená spektroskopie, především pak NIR spektroskopie. V praktické části je popsán postup kvalitativní analýzy pomocí NIR spektroskopie, způsob vyhodnocení a její výsledky. Byly porovnávány různé vzorky kozího mléka falšovaného rozličnými podíly mléka kravského. Výsledky byly vyhodnoceny pomocí diskriminační analýzy. Bylo prokázáno, že NIR spektroskopie je vhodnou metodou pro detekci falšování mléka. Klíčová slova: kozí mléko, kravské mléko, falšování, NIR spektroskopie, kvalitativní analýza, diskriminační analýza

ABSTRACT The aim of the thesis was to find out whether NIR spectroscopy is a suitable method for adulteration control of cow and goat milk. Also to which concentration level the method is still effective was sought. Theoretical part summarizes information about the requirements for goat milk, its composition and processing possibilities. It also contains information about food adulteration and the relevant legislation. Infrared spectroscopy is theoretically described, particularly NIR spectroscopy. The experimental part describes the procedure of qualitative analysis using NIR spectroscopy, the method of evaluation and its results. Different samples of goat milk adulterated with various proportions of cow milk were compared. Results were evaluated using discriminant analysis. NIR spectroscopy has been demonstrated as a method suitable for detecting goat milk adulteration. Key words: goat milk, cow milk, adulteration, NIR spectroscopy, qualitative analysis, discriminant analysis

OBSAH 1 ÚVOD............................................................................................................................9 2 CÍL PRÁCE.................................................................................................................11 3 LITERÁRNÍ PŘEHLED.............................................................................................12 3.1 Mléko...................................................................................................................12 3.1.1 Požadavky na mléko.....................................................................................12 3.1.2 Složení kozího mléka...................................................................................14 3.1.2.1 Bílkoviny..............................................................................................15 3.1.2.2 Tuky......................................................................................................15 3.1.2.3 Sacharidy..............................................................................................17 3.1.2.4 Minerální látky.....................................................................................17 3.1.2.5 Vitamíny...............................................................................................17 3.1.2.6 Korelační vztahy...................................................................................18 3.1.3 Možnosti zpracování kozího mléka..............................................................18 3.1.3.1 Sladké mléko........................................................................................18 3.1.3.2 Kysané mléčné výrobky.......................................................................19 3.1.3.3 Sýry.......................................................................................................19 3.1.3.4 Tvaroh...................................................................................................19 3.1.3.5 Sušené kozí mléko................................................................................19 3.1.4 Vlastnosti kozího mléka z hlediska zpracování...........................................20 3.1.4.1 Syřitelnost.............................................................................................20 3.1.4.2 Specifická chuť kozího mléka..............................................................20 3.2 Falšování potravin................................................................................................21 3.2.1 Legislativa....................................................................................................22 3.2.1.1 Legislativa EU......................................................................................22 3.2.1.2 Legislativa ČR......................................................................................23 3.2.2 Způsoby falšování potravin..........................................................................24 3.2.3 Zdravotní rizika falšování potravin..............................................................25 3.2.4 Konkrétní příklady falšování potravin z praxe.............................................25 3.2.5 Druhy falšování mléka a mléčných výrobků................................................26 3.2.6 Způsoby detekce...........................................................................................27 3.3 Infračervená spektroskopie..................................................................................29 3.3.1 Princip infračervené spektroskopie..............................................................32 3.3.2 NIR spektroskopie........................................................................................33 3.3.2.1 Princip NIR spektroskopie...................................................................34 3.3.2.2 Přístrojové vybavení.............................................................................35 3.3.2.3 Program TQ Analyst.............................................................................37 3.3.2.4 Software Result Integration..................................................................38 3.3.2.5 Kvantitativní analýza............................................................................38 3.3.2.6 Kvalitativní analýza..............................................................................38 3.3.2.7 Chemometrie........................................................................................39 3.3.2.8 Výhody NIR spektroskopie..................................................................40 3.3.2.9 Nevýhody NIR spektroskopie..............................................................41 3.3.2.10 Využití NIR spektroskopie..................................................................41 4 MATERIÁL A METODIKA.......................................................................................43 4.1 Materiál................................................................................................................43

4.2 Metodika..............................................................................................................43 5 VÝSLEDKY A DISKUSE...........................................................................................45 5.1 Porovnání spekter analyzovaných vzorků...........................................................46 5.2 Výsledky diskriminační analýzy..........................................................................48 5.2.1 Porovnání vzorku 100 % kravského mléka s 95% kozím mlékem (o přídavku 5 % kravského mléka) a vzorku 100% kravského se 100% kozím mlékem...................................................................................................................48 5.2.2 Porovnání vzorku 50% kravského mléka se 100% kravským a 100% kozím mlékem a s kozím s přídavkem 10 % kravského...................................................50 5.2.3 Porovnání vzorku 95% kozího mléka se vzorky 90%, 99% a 99,9% kozího mléka......................................................................................................................53 5.2.4 Porovnání vzorku 99,9% kozího mléka se 100% kravským a 100% kozím mlékem...................................................................................................................56 5.3 Celkové shrnutí výsledků.....................................................................................58 5.4 Diskuse.................................................................................................................59 6 ZÁVĚR........................................................................................................................63 7 PŘEHLED POUŽITÉ LITERATURY........................................................................64 8 SEZNAM TABULEK..................................................................................................72 9 SEZNAM OBRÁZKŮ................................................................................................73 10 SEZNAM ZKRATEK................................................................................................74 PŘÍLOHY........................................................................................................................75

1 ÚVOD Mléko a mléčné výrobky jsou součástí výživy člověka již od doby, kdy byla domestikována zvířata. Kozí mléko bylo pravděpodobně prvním mlékem (vyjma mateřského), které člověk začal konzumovat. V rozvojových zemích je kozí mléko stále důležitou složkou potravy obohacující jídelníček o cenné bílkoviny a další látky. V našich zeměpisných šířkách je však produkováno nesrovnatelně více mléka kravského. Především z tohoto důvodu je cena kozího mléka výrazně vyšší než mléka kravského, což pro nepoctivé výrobce a obchodníky otevírá prostor k falšování kozího mléka mlékem kravským. Falšování je fenomén, který postihuje od nepaměti prakticky všechny obory lidské činnosti. Podle Ottova naučného slovníku je falzifikátem předmět, který se vydává za jiný, zpravidla cennější. U potravin se v souvislosti s falšováním nejčastěji objevují např. změny ve složení, jiný poměrový obsah složek, uvedení jiné odrůdy nebo druhu potraviny apod. (CUHRA, 2011). V dnešní době je na kvalitu potravin kladen velký důraz. Zároveň je však ze strany spotřebitelů patrný tlak na co možná nejnižší ceny potravin. Kromě jiných ukazatelů je tedy nutné sledovat i kvalitativní ukazatele potravin a odhalit případné falšovatele. K tomu účelu může jako vhodná metoda sloužit NIR spektroskopie, která si v oblasti analýzy potravin získává stále větší oblibu. K rozšíření této metody přispěl především technický rozvoj citlivých detekčních zařízení a uplatnění statistických metod potřebných pro snadnější vyhodnocení analýzy. NIR spektroskopie se prosazuje čím dál více především v zemědělství, potravinářství, petrochemii i farmacii. Její velkou výhodou je rychlost, přesnost, ekologická nezávadnost, všestrannost, nedestruktivní charakter analýzy a možnost on-line analýzy přímo ve výrobě. V potravinářství jsou tyto výhody ceněny zvláště při v kontrole jakosti surovin, meziproduktů i finálních výrobků. Metoda umožňuje získat informace o látkách obsažených v produktu, ale je možné měřit i některé funkční a senzorické vlastnosti. Oblasti dalšího uplatnění NIR spektroskopie jsou v rámci výzkumu v potravinářství i dalších oborech neustále rozšiřovány.

9

Tato práce je zaměřena na ověřování vhodnosti NIR spektroskopie pro hodnocení kvalitativních parametrů mléka pomocí diskriminační analýzy, konkrétně na schopnost metody detekovat falšování kozího mléka kravským. Práce by měla přispět k rozšíření infračervené spektroskopie ve výzkumu a při kontrole falšování mléka.

10

2 CÍL PRÁCE Cílem diplomové práce bylo: •

prostudovat dostupnou odbornou literaturu zabývající se kozím mlékem;

•

prostudovat dostupnou odbornou literaturu zabývající se falšování potravin a jeho detekcí;

•

prostudovat dostupnou odbornou literaturu zabývající se NIR spektroskopií;

•

podle pokynů vedoucího analyzovat vzorky mléka na NIR spektrometru;

•

získané výsledky vhodně vyhodnotit;

•

vypracovat diplomovou práci v rozsahu 50 – 60 strojopisných stran.

11

3 LITERÁRNÍ PŘEHLED 3.1 Mléko Mléko je produkt získávaný ručním či strojním dojením savců, kteří jsou účelně chováni na produkci mléka (SPREER, 1995). Syrové mléko je mlékárensky neošetřené, které nebylo zahřáto na teplotu přesahující 40 °C. Smí se přímo prodávat spotřebiteli v malém množství pouze v místě produkce a to pouze od zdravých zvířat z chovu prostého nebezpečných nákaz. Nutné je schválení veterinární správou (ŠUSTOVÁ, SÝKORA, 2013). 3.1.1 Požadavky na mléko Jakost mléka je určena celkovým chemickým složením a jeho fyzikálními, mikrobiálními a hygienickými vlastnostmi. Mléko musí být zdravotně nezávadné, a musí být získáno od zdravých a správně krmených zvířat (TEPLÝ et al., 1984). Dle Nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 853/2004 jsou kritéria pro syrové mléko jiných druhů než od krav následující: •

Obsah mikroorganismů při 30 °C menší nebo roven 1 500 000/ml.

•

Pokud je však syrové mléko od jiných druhů než od krav určeno k výrobě produktů ze syrového mléka postupem, který nezahrnuje tepelnou úpravu, musí být provozovateli potravinářských podniků učiněna opatření pro zajištění následujícího kritéria pro syrové mléko: obsah mikroorganismů při 30 °C musí být menší nebo roven 500 000/ml.

Obsah mikroorganismů je vyhodnocován na základě klouzavého geometrický průměr za dvouměsíční období. Zkoumány jsou alespoň dva vzorky za měsíc (JANŠTOVÁ et al., 2012). Oproti mléku kravskému, pro které je Nařízením Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 853/2004 stanoven limit somatických buněk 400 000/ml, limit pro kozí mléko stanoven není. V kozím mléce jsou zjišťovány vyšší koncentrace somatických buněk, 12

což je způsobeno vyšším počtem cytoplazmatických částic (PŘIDALOVÁ et al., 2009). Ve světě je standardem počet somatických buněk v kozím mléce 1 000 000 v 1 ml kozího mléka. Při vyšších počtech dochází již k výrazným změnám u některých složek, ale především u vlastností mléka. Mléko od koz s vyššími počty somatických buněk by proto mělo být ze zpracování pro lidskou výživu vyloučeno (GAJDŮŠEK, 2000; VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012). Mikrobiální čistota má vliv nejen na trvanlivost, ale také na technologické vlastnosti suroviny (ŠTĚTINA, 2009). Kromě nízkého celkového počtu mezofilních (aerobních i fakultativně anaerobních) mikroorganismů je důležité i druhové zastoupení kontaminujících

mikroorganismů.

Nežádoucí

je

především

vysoký

podíl

psychrotrofních mikroorganismů. Pomalu se pomnožují i při teplotách pod 10 °C. Pasterací mléka sice dojde k jejich usmrcení, ale psychrotrofní mikroorganismy produkují termorezistentní proteázy a lipázy (k úplné deaktivaci nedojde ani při sterilačním záhřevu), které mohou způsobovat vady konzistence, chuti a vůně výrobků. Dále produkují volné mastné kyseliny, které mohou inhibovat růst bakterií mléčného kysání (FORMAN et al., 1994; GAJDŮŠEK, 1998; ŠTĚTINA, 2009). Zásadní vliv na složení kravského mléka (obsah tuku, bílkovin a minerálních látek) má výživa dojnic, tedy vyváženost krmné dávky. Na charakteru krmiva se významně podílí sezónní vliv. Mléko snadno přejímá pachové a chuťové látky z krmiva (ŠTĚTINA, 2009). Podobně je tomu i u kozího mléka. Jeho složení je ovlivňováno skladbou krmné dávky, také věkem, plemennou příslušností, podmínkami prostředí, zdravotním stavem, ročním obdobím, stádiem laktace apod. (SOLAIMAN, 2010). Základní požadavky na kozí mléko přijímané ke zpracování: •

musí pocházet od zdravých koz, které patří do chovu úředně prostého nebo prostého brucelózy (Brucella melitensis) s výjimkou mléka, jež je určeno k výrobě sýru zrajícího nejméně 2 měsíce;

•

nesmí obsahovat rezidua inhibičních látek a antibiotik;

•

složení mléka musí být neporušené, např. podle obsahu bílkovin a tuku, podle titrační kyselosti;

13

•

musí být dodržena teplota uchovávání 4 – 6 °C (zchlazeno musí být mléko do 3 hod od začátku dojení),

•

senzorické znaky jakosti (barva, konzistence a vzhled, chuť a vůně) musí být typické pro mléko bez zjevných změn, cizích příchutí a pachů (GAJDŮŠEK, 2000; ŠTĚTINA, 2009; ŠUSTOVÁ, SÝKORA, 2013).

Při zpracování kozího mléka je vyžadována pasterace, ať už jde o mléko pro přímou spotřebu, výrobu měkkých sýrů, tvarohů, jogurtů nebo zmrzlin dodávaných do distribuční sítě. Výjimku tvoří mléko zpracovávané na výrobu některých dlouho zrajících sýrů, kde mléko pasterováno být nemusí (FANTOVÁ et al., 2010). Při skladování je nutno udržovat mléko při nízké teplotě. Pokud doba skladování nepřekročí 12 hodin, stačí teplota do 10 °C. Při delší době skladování, která by ovšem neměla přesáhnout 48 hodin, musí být dodržována teplota 4 – 6 °C. Déle lze skladovat mléko zmrazené. Jelikož mléko velmi snadno přijímá pachové látky z okolí, je nutné, aby bylo vždy přikryté (FANTOVÁ et al., 2010). Mléko určené ke zpracování nesmí obsahovat produkty zánětlivých procesů. Do mléko se není povoleno přidávat ani mléko od zvířat léčených antibiotiky po dobu ochranné lhůty, tj. 4 – 7 i více dní, podle typu léku. Dále nesmí být ke zpracování použito kolostrum, po porodu je nutné počkat minimálně 7 dní (FANTOVÁ et al., 2010). 3.1.2 Složení kozího mléka Kozí mléko patří mezi mléka kaseinová, která produkují přežvýkavci a ve kterých je obsah kaseinu nad 75 % z celkového obsahu proteinů (ŠUSTOVÁ, SÝKORA, 2013). Kozí a kravské mléko jsou si složením podobné, ačkoliv kozí mléko může obsahovat více tuku, bílkovin, minerálních látek a méně laktózy a kaseinu (SOLAIMAN, 2010). Množství bílkovin se může lišit nepatrně, jejich skladba je však rozdílná (FANTOVÁ et al., 2010).

14

Tabulka č. 3.1 Složení kozího a kravského mléka (FANTOVÁ et al., 2010) Složka mléka Kozí mléko [%] Sušina 13,12 Tuk 4,1 Proteiny 3,3 Kasein 2,5 Laktóza 4,7 Minerální látky [mg/100 ml] Vápník 130 Fosfor 159 Hořčík 16 Draslík 181 Sodík 41

Kravské mléko [%] 12,4 3,7 3,3 2,8 4,8 125 103 12 138 58

3.1.2.1 Bílkoviny Hlavními bílkovinami kozího mléka jsou α-laktalbumin, β-laktoglobulin, κ-kasein, β-kasein, α-s2 kasein a α-s1 kasein, kterého se v kozím mléce vyskytuje podstatně méně oproti kravskému (FANTOVÁ, NOHEJLOVÁ, 2012). Díky velmi nízkému obsahu α-s1 kaseinu v kozím mléce a absenci některých složek mléčného tuku v porovnání s mlékem kravským je vhodnou alternativou pro osoby u nichž tyto složky vyvolávají alergické reakce (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012). Ze srovnání složení mléčných bílkovin kravského a kozího mléka vyplývá, že v bílkovině kozího mléka je vyšší obsah esenciálních aminokyselin, což svědčí o mírně vyšší biologicko-nutriční hodnotě kozího mléka (FANTOVÁ et al., 2010). 3.1.2.2 Tuky Složení a distribuce lipidů v kozím mléce jsou podobné mléku kravskému. Volné lipidy se nacházejí především uvnitř tukové globule, vázané lipidy spolu s proteiny a enzymy tvoří obal tukové kuličky. Tuk je v kozím mléce ve formě tukových globulí, které se po ochlazení a stání mléka neshlukují jako u mléka kravského, protože kozí mléko 15

neobsahuje tzv. aglutinin, který pomáhá shlukování tukových kuliček v kravském mléce (FANTOVÁ et al., 2010). Tukové kuličky menší než 3 μm jsou v kozím mléce mnohem častější než v kravském. To způsobuje lepší stravitelnost kozího tuku. Tuk kozího mléka obsahuje více mastných kyselin s krátkým řetězcem a středně dlouhým řetězcem než tuk mléka kravského a lidského. Má také vyšší obsah triglyceridů se středním řetězcem a konjugované kyseliny linolové (CLA) a nižší obsah cholesterolu než kravské mléko. Zvýšené množství kyseliny kaprylové a především kaprinové dodává kozímu mléku charakteristickou chuť a vůni (FANTOVÁ et al., 2010; SOLAIMAN, 2010). V kozím mléce obsažené kyseliny linolová i linoleová mají vliv na zvýšení odolnosti organizmu konzumentů proti infekčním chorobám a normalizují přeměnu cholesterolu, čímž působí proti ateroskleróze. Je známo, že kyselina kapronová, kaprilová a kaprinová mají léčebný charakter. Využívají se při léčbě chorob krevního systému, cystické fibrózy, ale i srdečních chorob a problémů se žlučníkem. Pozitivně působí při výživě předčasně narozených dětí (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012).

Tabulka č. 3.2 Porovnání zastoupení hlavních mastných kyselin v kozím a kravském mléce (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012) Mastná kyselina (g/100g) C4:0 (máselná) C6:0 (kapronová) C8:0 (kaprylová) C10:0 (kaprinová) C12:0 (laurová) C14:0 (myristová) C16:0 (palmitová) C18:0 (stearová) C16:1 (palmitoolejová) C18:1 (olejová)

Kozí mléko 0,13 0,1 0,1 0,26 0,12 0,32 0,91 0,44 0,08 0,98

16

Kravské mléko 0,11 0,06 0,04 0,08 0,09 0,34 0,88 0,4 0,08 0,84

3.1.2.3 Sacharidy Hlavním sacharidem kozího mléka je laktóza stejně jako mléka kravského. Její obsah v kozím mléce je o něco málo nižší než v mléce kravském (FANTOVÁ, NOHEJLOVÁ, 2012). 3.1.2.4 Minerální látky Z minerálních látek obsahuje kozí mléko více vápníku, draslíku, fosforu a chloru (SPÄTH, THUME, 1996). Oproti kravskému mléku má méně kobaltu, což je dáno nižším obsahem vitaminu B12 (FANTOVÁ, NOHEJLOVÁ, 2012). Neobsahuje kyselinu listovou, která podmiňuje využití železa pro krvetvorbu (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012). 3.1.2.5 Vitamíny Kozí mléko je vzhledem ke svému obsahu vitaminu A a niacinu vhodné pro výživu kojenců. Má přebytečný obsah thiaminu, riboflavinu a kyseliny pantotenové. Naopak nízký je obsah vitaminu C, D, B12, pyridoxinu a kyseliny listové. Deficitem vitaminu C a D se kozí mléko shoduje s kravským a při výživě kojenců je nutné je fortifikovat (FANTOVÁ et al., 2010). Vitamin A se zde na rozdíl od kravského mléka nevyskytuje jako provitamin (žlutý karoten), nýbrž ve formě hotového vitaminu. Ten je bezbarvý, a proto je kozí mléko (i všechny výrobky z něj vyrobené) čistě bílé (KÜHNEMANN, 2011).

17

Tabulka č. 3.3 Srovnání obsahu vitaminů v kozím a kravském mléce (ŠUSTOVÁ, 2007) Vitamin mg/100 ml Vitamin A Vitamin B1 Vitamin B2 Kyselina nikotinová PP Vitamin B6 Kyselina pantotenová B5 Kyselina askorbová C Cholin Inositol µg/100 ml Vitamin D Biotin

Kozí mléko

Kravské mléko

0,027

0,03

0,04

0,063

0,184 0,187

0,18 0,07

0,07

0,027

0,344 1,5 15 21

0,28 1,4 23,6 11

0,023 3,9

0,06 3,1

3.1.2.6 Korelační vztahy Z genetických korelací vyplývá, že o celkovém množství vyprodukovaného tuku a bílkovin rozhoduje především množství vyprodukovaného mléka. Procentický obsah tuku a bílkovin v mléce je s množstvím mléka korelován záporně, tzn. čím vyšší je denní produkce mléka, tím nižší je procentický obsah tuku a bílkovin v mléce (FANTOVÁ et al., 2010). 3.1.3 Možnosti zpracování kozího mléka 3.1.3.1 Sladké mléko Kozí mléko je možné konzumovat přímo po nadojení (většinou chovatelé pro vlastní konzumaci) nebo po tepelném ošetření jej lze dodávat do distribuční sítě jako mléko konzumní. Avšak specifickou vůni, chuť a léčebné účinky si uchovává ve větší míře mléko nepasterované. U kozího mléka se proto nejčastěji používá pasterace krátkodobá, 18

30 s při 72 °C (FANTOVÁ et al., 2010). 3.1.3.2 Kysané mléčné výrobky Z kozího mléka lze vyrábět kefíry, acidofilní mléka nebo jogurty. Nejčastěji se však vyrábějí kozí jogurty. Mají lepší stravitelnost než jogurty z kravského mléka. Jelikož má kozí mléko odlišnou micelární strukturu bílkovin, koagulát má tužší konzistenci než jogurt z kravského mléka. Malé tukové globule s tenkou membránou na povrchu snadno uvolňují mastné kyseliny a tím je zásadně ovlivněna chuť jogurtů (FANTOVÁ et al., 2010; SPÄTH, THUME, 1996). 3.1.3.3 Sýry Přírodní sýry představují velkou a relativně různorodou skupinu. Kozí mléko se zpracovává převážně na sýry čerstvé, tvrdé nebo sýry s ušlechtilou plísní (LUŽOVÁ, ŠUSTOVÁ, 2009; FANTOVÁ et al., 2010). Z hlediska výroby sýrů se zde nepříznivě projevuje velmi nízká koncentrace α-s1 kaseinu, který má význam při vytváření kaseinové sýřeniny. Doba koagulace syřidlem je mnohem kratší, sýřenina z kozího mléka má mnohem nižší pevnost než z kravského mléka a uvolňuje značné množství syrovátky. Při výrobě kozích mléčných produktů se musí brát v úvahu i nižší tepelná stabilita kozího mléka (GAJDŮŠEK, 2000, ŠUSTOVÁ, 2009). 3.1.3.4 Tvaroh Z kozího mléka lze vyrobit tvaroh s výbornou konzistencí, které se u kravského tvarohu nikdy nedosáhne. Doba odkapávání je sice asi dvakrát delší, ale výsledná konzistence je velmi jemná (FANTOVÁ et al., 2010). 3.1.3.5 Sušené kozí mléko Mají-li být zachovány zdraví prospěšné účinky kozího mléka, je výroba sušeného mléka značně obtížná. Pro tento účel byl vypracován systém šetrného odpařování a sušení na odpařovacích válcích. Rozšíření výroby sušeného kozího mléka je důležité pro výživu dětí po dobu celého roku bez sezónních výkyvů (FANTOVÁ et al., 2010). 19

3.1.4 Vlastnosti kozího mléka z hlediska zpracování 3.1.4.1 Syřitelnost Každá ze složek kozího mléka má vliv na jeho zpracovatelnost. Při výrobě sýrů je jednou z nejdůležitějších vlastností mléka jeho srážlivost, tedy reakce na syřidlo. Tuto vlastnost lze měřit přístrojem zvaným Formagraf (FANTOVÁ et al., 2010). 3.1.4.2 Specifická chuť kozího mléka Kozí mléko se používá jak k přímému konzumu, tak i k výrobě například sýrů. Právě pro

výrobu

kozích

sýrů

je

specifická

chuť

kozího

mléka

žádoucí.

Z výsledků výzkumů vyplývá, že tato typická chuť je způsobena komplexem chemických sloučenin, nikoli kontaminací mléka. Jsou to především kyseliny kaprinová a kaprylová. Intenzita příchuti souvisí také s obsahem tuku, bílkovin a laktózy v mléce. Rozdíly však existují i mezi plemeny, v rámci plemene a vliv má také fáze laktace (FANTOVÁ et al., 2010). Převážná většina příčin, které mohou nepříznivě ovlivnit konzumaci kozího mléka, vzniká již v chovech. Jedná se především o zkrmování siláží, čerstvé vojtěšky a dále různých druhů rostlin a keřů, které kozy okusují. Pokud se zabrání kozám v požírání takových rostlin, lze výrazně eliminovat vznik pachutí v mléce. Problém může způsobit i specifická nutriční nevyrovnanost. Při nedostatku vitaminu E se může projevit případný nadbytek železa a mědi v krmné dávce tím, že dochází k nadměrné oxidaci a aktivaci enzymů (lipáz), majících za následek žluknutí mléčného tuku. Žluknutím se uvolní z mléka volné mastné kyseliny, kterých má kozí mléko více než kravské (k. kapronová, kaprylová, kaprinová) a jimž je přičítána typická „kozí chuť“. Bylo zjištěno, že hlavní příčinou kozího pachu jsou rozvětvené mastné kyseliny s krátkým řetězcem, kyselina 4-metyloktanová a 4-etyloktanová (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012). Obecně jsou obaly tukových kuliček mnohem křehčí než u kravského mléka. Snadněji praskají a volný tuk je více přístupný působení endogenních lipáz, což vede ke zvýšení koncentrace volných mastných kyselin, jak bylo popsáno výše, a tím dochází k vytváření typické senzorické charakteristiky kozího mléka (GAJDŮŠEK, 2000).

20

U některých koz je však samovolné žluknutí ovlivněno geneticky, vyšší vrozenou enzymatickou aktivitou. Poměrně známým důvodem pachuti kozího mléka je i jeho zvýšená schopnost přijímat pachy z okolí, ať již z krmiv, léků, desinfekčních prostředků, chlévské mrvy či pachu kozla, je-li ustájen v blízkosti koz (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012). Dobrou péčí o zvířata, vhodným výběrem krmiva a hygienickým získáváním mléka lze nepříjemný pach omezit až téměř úplně vyloučit (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012). K zamezení nepříjemného pachu kozího mléka se doporučuje: •

odstranění parazitů (hlístů), kteří mohou způsobovat zápach mléka;

•

přídavek vitaminu E do krmiva (2 000 M.J.);

•

otestování mléka každé kozy, neboť některé kozy mají zhoršenou kvalitu mléka z hlediska organoleptických vlastností geneticky podmíněnou;

•

získávat mléko co nejhygieničtěji, okamžitě zchladit použít do dvou dnů (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012).

3.2 Falšování potravin S případy falšování potravin se můžeme setkat od doby, kdy začaly být vyráběny za účelem prodeje. Zmínky o falšování a trestech pro nepoctivé výrobce a obchodníky se nacházejí v řadě historických textů (ČÍŽKOVÁ et al, 2012). Podnětem pro falšování potravin bývá snaha maximalizovat výnosy částečným nebo úplným nahrazením drahých přísad levnějšími nebo odstraněním ceněné složky v naději, že pozměněný výrobek projde bez povšimnutí u konečného spotřebitele (ULBERTH, 2003). Podvody týkající se potravin byly definovány jako souhrnný pojem, který zahrnuje úmyslnou záměnu, přídavek či zkreslování potravin, potravinových přísad nebo balení potravin. Patří sem také nepravdivá a zavádějící prohlášení o produktu za účelem zvýšení ekonomického zisku. Další termíny používané k popisu potravinových podvodů jsou ekonomické falšování, ekonomicky motivované znehodnocení nebo padělání

21

potravin (HOUDKOVÁ, 2012). Nejčastěji dochází k falšování drahých a luxusních komodit (víno, koření, lihoviny), nebo naopak potravin, které se prodávají ve velkém množství (masné a mléčné výrobky, tuky a oleje, ovocné nápoje a produkty, zmrzliny, vaječný koňak, vaječné těstoviny). Falšují se ale i další komodity, např. med, káva, čokoláda a kakao, ryby, čaj, pivo, rýže (ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010; HAMR, CUHRA, 2004). Nejběžnější cíle falšování hlášené ve vědeckých časopisech jsou: olivový olej, mléko, med, šafrán, pomerančový džus, káva a jablečný džus. K potenciálně škodlivým problémům patří koření nastavované chromanem olovnatým nebo tetraoxidem olovnatým, dále záměna čínského badyánu za toxický japonský badyán či melaminové falšování v potravinách s vysokým obsahem bílkovin (HOUDKOVÁ, 2012). Ze současných světových poznatků vyplývá, že četnost falšování potravin je nepřímo úměrná podmínkám prostředí, zejména ochranným opatřením zorganizovaným státem nebo nestátními organizacemi (ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010). 3.2.1 Legislativa Zákony České republiky ani Evropské unie pojem „falšovaná potravina“ nebo „falšování“ neznají a přímo tyto termíny nedefinují, ale na tuto oblast pamatují (ČÍŽKOVÁ et al., 2012). Problematiku ochrany spotřebitele řeší v celosvětovém měřítku rezoluce Valného shromáždění OSN č. 39/248 z roku 1985, o ochraně spotřebitele (ANONYMa, 2004). Každý spotřebitel má právo na srozumitelné, všestranné, vyčerpávající a pravdivé informace o potravině (ANONYMb, 2000). 3.2.1.1 Legislativa EU Státy EU provádějí v rámci směrnice č. 89/397 EHS o úřední kontrole potravin kontroly vedoucí k ochraně ekonomických zájmů spotřebitelů i k podpoře poctivých výrobců a poctivého obchodu. Povinnosti při označování potravin jsou pak dány mj. směrnicí č. 89/395 EHS. Jednou z povinností plynoucích z této směrnice je například to, že označování potravin nesmí klamat spotřebitele, a to zejména pokud jde o vlastnosti 22

potravin, jejich vznik, původ, identitu, způsob výroby apod. (ANONYMb, 2000). Podle nařízení č. 178/2002 ES spotřebitel nesmí být uváděn v omyl z hlediska označování potravin ani z pohledu propagace a její obchodní úpravy, jejího tvaru, vzhledu či balení, způsobu její úpravy a místa vystavení, jakož i z hlediska informací poskytovaných o ní jakýmkoliv médiem (ČÍŽKOVÁ et al., 2012). 3.2.1.2 Legislativa ČR Česká republika se 1. května 2004 stala členem Evropské unie. Převzala tak závazek souladu svého právního řádu s právními předpisy EU. Právní předpisy EU jsou tedy nadřazeny právním předpisům ČR (ANONYMa, 2004). Hlavními zákony, které se zabývají potravinami, ochranou spotřebitele a dozorem nad potravinami v České republice, jsou: •

Zákon o ochraně spotřebitele č. 634/1992 Sb. o klamání spotřebitele, především o nedovoleném uvádění nepravdivých, nedoložených, neúplných, nepřesných, nejasných, dvojsmyslných či přehnaných údajích o skutečných vlastnostech výrobku;

•

Zákon o potravinách a tabákových výrobcích č. 110/1997 Sb. o nedovoleném uvádění klamavě označených potravin do oběhu či nabízených klamavým způsobem;

•

Zákon o SZPI č. 146/2002 Sb. o kontrolách inspekce ohledně možného klamání spotřebitele

Konkrétními požadavky na potraviny se zabývají jednotlivé vyhlášky Ministerstva zemědělství ČR, například vyhláška 77/2003 Sb. o požadavcích pro mléko a mléčné výrobky, mražené tuky a jedlé krémy a oleje. Způsobem označování potravin a tabákových výrobků se zabývá vyhláška č. 113/2005 Sb. (ANONYMc 2008; ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010). Nad potravinami je vykonáván státní dozor především Státní zemědělskou a potravinářskou inspekcí, Státní veterinární správou, Celní správou a Obchodní inspekcí. Existují ovšem i vlastní kontrolní mechanismy výrobců a sdružení výrobců.

23

Společenské organizace a instituce nejsou v ČR ve srovnání s okolními státy na tak rozvinuté úrovni, je třeba větší podpory státu (ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010). Stát za pomoci orgánů státního dozoru (SZPI a SVS) provádí kontrolu kvality potravin, zejména s ohledem na požadavky uvedené v komoditních vyhláškách a dalších předpisech (např. nařízení ES pro zaručené tradiční speciality). Problém spočívá především v tom, že výrobci jsou tlačeni k co nejnižším cenám a spotřebitelé, i když je obecně deklarován zájem o kvalitní a autentické potraviny, tyto kvalitní a nefalšované potraviny nenakupují tolik jako ty levné, u kterých je výrobce donucen jít na hranu požadavků legislativy (ČÍŽKOVÁ et al., 2012). 3.2.2 Způsoby falšování potravin Mezi hlavní způsoby falšování potravin patří především: •

záměna potraviny za jinou, levnější – vydávání levnějších odrůd za dražší (např. brambory), vydávání jiných rostlinných olejů za olivový;

•

nastavování potravin levnější složkou, případně maskování nedodržení receptury – nedeklarované nebo přílišné křehčení masa, přídavky kravského mléka do buvolího při výrobě pravé mozzarelly, snížení obsahu kakaového másla v čokoládě přídavkem jiných olejů, ředění vína a burčáku vodou, přídavky vlákniny do masných výrobků, přídavky vody, cukru, kyselin a barviv do ovocných šťáv a nektarů;

•

úplná nebo částečná náhrada drahé suroviny levnější – např. přídavek dražších druhů ovoce levnějším (jahodový džem obsahující více složky jablečné než jahodové);

•

nastavení nebo falšování potravin ke zlepšení jejich vlastností – nedovolená aromatizace vín, nedeklarované nebo nedovolené přibarvování (barvení výrobků z červeného ovoce, přibarvování masných výrobků);

•

nedodržení deklarovaného technologického postupu – vydávání rozmrazeného masa ryb za čerstvé, označování řezaných destilátů za pravé, nedodržení technologie výroby burčáku, vína, piva, medoviny;

24

•

nesprávné uvádění geografického původu nebo způsobu produkce – vydávání ryb produkovaných na farmách za divoké, označování obvyklé produkce na bio, vydávání dovozových vín za moravská;

•

zneužití známé značky – falešný prodej výrobku pod dražší obchodní značkou (lihoviny vyrobené pokoutně ze syntetického lihu plněné do obalů známých značek), používání etiket, názvů či obalů připomínajících známou značku (ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010; ČÍŽKOVÁ et al., 2012).

3.2.3 Zdravotní rizika falšování potravin Nastavení výrobku levnější surovinou s sebou většinou nenese zdravotní rizika. Toto tvrzení však není obecně platné, pokud se jedná o falšování mléka a mléčných výrobků. U konzumentů, kteří trpí alergií na kravské mléko, může při pozření výrobku z ovčího či kozího mléka nastaveného kravským mlékem či syrovátkou dojít ke zdravotním potížím (ULBERTH, 2003). Podobně je to s nedeklarovanou přítomností kravského mléka v sojovém nápoji či nedeklarovanou přítomností bílkovin burských ořechů ve zmrzlině nebo čokoládě (ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010). Dalším příkladem je náhrada některých složek toxickými látkami, např. použití diethylenglykolu na zvýraznění chuti vína, naředění rostlinných olejů minerálním olejem nebo přídavek melaminu do mléčných výrobků (ČÍŽKOVÁ, VOLDŘICH, 2010). 3.2.4 Konkrétní příklady falšování potravin z praxe V roce 2008 v Číně onemocněly tisíce kojenců a několik jich dokonce zemřelo, než se zjistilo, že příčinou je sušené kojenecké mléko s toxickým melaminem (SUKOVÁ, 2012). Do syrového mléka zde byla přidávána voda pro zvýšení celkového objemu mléka. V důsledku tohoto zředění došlo ke snížení koncentrace bílkovin v mléce. Firmy, které používají mléko pro další výrobu (např. výrobci sušené kojenecké výživy), standardně kontrolují hladinu bílkovin pomocí metod na zjišťování obsahu dusíku (např. Kjeldahlova metoda). Přidáním melaminu se zvyšuje obsah dusíku v mléce, a proto i zdánlivý obsah bílkovin (ANONYMd, 2014). Melamin používaný v průmyslu při výrobě pryskyřic vedl k těžkému onemocnění ledvin, případně i smrti. Kromě 25

značného rozsahu poškození zdraví, zejména obrovského počtu dětí, aféra silně poškodila čínské hospodářství kvůli zákazu exportu a ztrátě důvěry v čínské produkty (SUKOVÁ, 2012). Inspektoři SZPI zachytili v tržní síti dva polské džemy, které obsahovaly výrazně méně ovoce, než bylo deklarováno na obalu. Ve prvním vzorku bylo rozborem zjištěno pouze 22,4 % podílu jahod, přestože obal sliboval zákazníkům 40 %. Druhý výrobek na tom nebyl o mnoho lépe. Zatímco polský výrobce uváděl 50% podíl meruněk, reálně tvořily meruňky pouze 38,1 % obsahu. Oba vzorky byly potravinářskou inspekcí vyhodnoceny jako klamavě označené. SZPI proto zakázala další prodej uvedených šarží obou džemů a nařídila jejich stažení z oběhu (SPÁČIL, 2011). SZPI prováděla kontrolu prodeje burčáku a částečně zkvašeného hroznového moštu (ČZHM). V době publikace tiskové zprávy byly zatím tři vzorky vyhodnoceny jako nevyhovující, analýza zde prokázala přítomnost syntetických barviv: azorubin (E122), indigotin (E132), ponceau 4R (E124), žluť SY (E110). U dalšího vzorku rozbor prokázal nadlimitní obsah etanolu z přidaného cukru. Nevyhovující hodnoty u uvedených parametrů byly považovány za důkaz falšování. Inspekce dále zjistila nižší než požadovaný objem alkoholu u vzorku, který neprošel nezbytným stádiem kvasu, zde se jedná o jakostní vadu. S prodejci nevyhovujících vzorků SZPI zahájí správní řízení o uložení sankce (KOPŘIVA, 2013). 3.2.5 Druhy falšování mléka a mléčných výrobků Záležitosti falšování mléka a mléčných výrobků spadají ve většině případů do některé z následujících kategorií: •

Nesoulad s legislativními požadavky (normy produktu): – maximální / minimální obsah vody, tuku prosté sušiny a tuku v určitém mléčném produktu (máslo, sýr, jogurt atd.); – geografický původ výrobku.

•

Nedeklarovaný přídavek určité přísady mléčného nebo jiného původu: – zvodňování mléka; 26

– přídavek mléka jiného živočišného druhu; – přídavek nemléčného proteinu; – úprava poměru kaseinových a syrovátkových bílkovin; – přídavek sušeného podmáslí nebo syrovátky do sušeného mléka; – přídavek jiného živočišného nebo rostlinného tuku do mléčného tuku; – přídavek obnoveného mléka do čerstvého mléka; – přídavek nepovolených konzervačních látek. •

Nesoulad, pokud jde o užití některých technologických procesů: – tepelné ošetření; – zrání sýrů; – membránové technologie (ULBERTH, 2003).

Ať už je spáchán jakýkoliv podvod, testování pravosti potravin závisí buď na zásadních rozdílech mezi originální a zfalšovanou potravinou nebo na podrobné znalosti jejich složení a znalosti možného rozsahu odchylek ve složení (ULBERTH, 2003). 3.2.6 Způsoby detekce Ke zjišťování a průkazu falšování slouží široká škála metod. Mezi nejjednodušší patří senzorické metody (posouzení chuti, vůně, barvy, vzhledu, konzistence). Dále se používají klasické chemické a fyzikální metody postihující základní složky potraviny (stanovení hmotnosti, sušiny či vlhkosti, dusíku či bílkovin, popela, formolového čísla, tuku, pH, kyselosti atd.). V současnosti jsou k dispozici i složité instrumentální metody vyžadující nejmodernější přístroje a kvalifikovanou a vyškolenou obsluhu (separační a chromatografické techniky, spektroskopické a spektrometrické metody, biochemické, molekulárně-biologické a imunochemické metody, izotopové metody atd.). K prokázání falšování potraviny je zpravidla potřeba více stanovení a měření, avšak v některých případech může postačovat použití jedné techniky, případně i pouze jedno měření (CUHRA, 2011). 27

Postupy detekce falšování zahrnují dva přístupy, které se v principu prolínají a vycházejí ze skutečnosti, že autentický produkt obsahuje určité charakteristické látky v jistém množství odpovídajícím použitým surovinám a technologiím. Jeden přístup je ověření hypotézy o určitém konkrétním způsobu falšování, které je potvrzeno analýzou konkrétních markerů souvisejících s předpokládaným postupem falšování (např. průkaz flavonoidu floridzinu, který je typický pro jablka, ale v ostatních druzích ovoce není v dostatečném množství). Druhý přístup zahrnuje analýzu více složek obvykle většího souboru vzorků potravin. Získané výsledky jsou analyzovány statistickými metodami, nejčastěji metodou hlavních komponent (PCA) nebo shlukovou analýzou. Odlehlé vzorky, které se liší složením, jsou podezřelé jako neautentické, nebo dojde k vytvoření skupin vzorků dle technologického postupu, stáří, původu atd. (ČÍŽKOVÁ et al., 2012). Hlavní analytické techniky současnosti jsou: •

analýza stabilních izotopů;

•

metody založené na analýze DNA;

•

proteomické metody;

•

spektroskopické metody (např. NIR spektroskopie);

•

chromatografické metody (ČÍŽKOVÁ et al., 2012).

NIR spektroskopie patří k novějším analytickým metodám používaným ke stanovení kvality potravin. Tradiční metody jsou pro stanovení kvality mléka a mléčných výrobků relativně pomalé a drahé. Mezi velké výhody NIR spektroskopie patří rychlost, simultánnost, nedestruktivní charakter měření vzorků a velký potenciál pro on-line analýzu. Všechna měření vzorků se provádějí bez použití chemikálií (ŠUSTOVÁ, MLČEK, 2007).

28

3.3 Infračervená spektroskopie Infračervená spektroskopie patří mezi optické metody instrumentální analýzy. Instrumentální metody jsou založeny na sledování a následném vyhodnocení analytického signálu, který poskytují složky analyzovaného vzorku (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013).Dle povahy principů lze metody instrumentální analýzy rozdělit na optické, separační a elektrochemické (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013). Optické metody jsou fyzikální metody založené buď na interakci vzorku s elektromagnetickým zářením, nebo na vyzařování elektromagnetického záření vzorkem (KLOUDA, 2003). Optické metody se dělí na: •

nespektrální – jsou sledovány změny některých vlastností záření;

•

spektrální – založeny na výměně energie mezi látkou a zářením.

Spektrální metody se dále dělí na: •

metody emisní – založeny na měření záření vysílaného (emitovaného) vzorkem;

•

metody absorpční – sledují pohlcování (absorpci) záření vzorkem, např. NIR spektroskopie (KLOUDA, 2003).

Elektromagnetické záření dle nejjednoduššího modelu má dvě složky: elektrickou a magnetickou. Obě složky mají sinusový průběh, přičemž vektory elektrické a magnetické složky jsou na sebe kolmé (viz obr. 3.1) (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013).

29

Obrázek č. 3.1 Elektromagnetické vlnění (ANONYMe, 1994)

(1) vlnová délka λ

(3) vektor intenzity magnetického pole

(2) vektor intenzity elektrického pole

(4) směr elektromagnetického vlnění

Frekvence ν (kmitočet) udává počet kmitů pravidelně se opakujících za jednu sekundu. Jednotkou je Hertz (Hz, rozměr s-1), který označuje 1 kmit za sekundu. ν=

c

λ Frekvence zůstává konstantní při přechodu záření z jednoho prostředí do druhého. Vlnová délka λ je dráha, kterou urazí vlna za dobu jednoho kmitu. Nejčastěji používanými jednotkami vlnové délky ve spektrálních metodách jsou μm (10 -6 m) a nm (10-9 m). Rychlost světla ve vakuu je c = 2,9979 . 108 m . s-1. V jiných prostředích je rychlost světla nižší, a proto je tam i menší jeho vlnová délka. V běžné praxi však tyto rozdíly v rychlosti neuvažujeme. Vlnočet ͠ν je počet vlnových délek (počet cyklů) připadajících na délkovou jednotku (tradičně 1 cm); jednotkou je cm-1. ν% =

1 λ 30

Energie fotonu je přímo úměrná jeho frekvenci.

h … Planckova konstanta 6,626 . 10-34 Js Optickým přístrojem prochází svazek paprsků. Za jednu sekundu projde plochou kolmou na tento svazek určitá energie. Poměrem energie a času je dán výkon, jehož jednotkou je watt. Zářivý tok Φ je výkon procházející plochou průřezu svazku paprsků. Intenzita záření I charakterizuje určitý zářivý zdroj. Udává výkon vyzařovaný tímto zdrojem do jednotkového prostorového úhlu. Elektromagnetické spektrum (obr. č. 1, viz Přílohy) zahrnuje široký rozsah vlnových délek. U dané optické metody se vždy využívá jen relativně malý interval vlnových délek. Elektromagnetické spektrum lze pomocí vlnové délky dělit a charakterizovat (KLOUDA, 2003; JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013; OPEKAR et al., 2003; SEVERA, NEDOMOVÁ 2011).

Tabulka č. 3.4 Rozdělení spektrálních oblastí podle vlnových délek elektromagnetického záření (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013) Oblast rentgenová vakuová ultrafialová ultrafialová viditelná blízká infračervená střední infračervená vzdálená infračervená radiofrekvenční

Vlnová délka 0,01 – 10 nm 10 – 180 nm 180 – 380 nm 380 – 780 nm 0,78 – 2,5 μm 2,5 – 50 μm 50 – 1000 μm 0,6 – 10 m

31

Druh přechodu vnitřní elektrony valenční elektrony valenční elektrony valenční elektrony vibrace a rotace molekul vibrace a rotace molekul rotace molekul orientace jaderného magnetického momentu

3.3.1 Princip infračervené spektroskopie Infračervená spektroskopie patří do skupiny nedestruktivních analytických metod. Získané hodnoty vibračních energií souvisí s pevností chemických vazeb a také s molekulovou geometrií a hmotnostmi jader, tedy s molekulovou strukturou (KANIA, 2007). Podstatou infračervené spektroskopie je interakce infračerveného záření se studovanou látkou. V případě pohlcení fotonu studovanou látkou mluvíme o absorpční infračervené spektroskopii a v případě vyzáření fotonu o emisní infračervené spektroskopii. Infračerveným zářením rozumíme elektromagnetické záření v rozsahu vlnočtů přibližně 13 000 až 10 cm-1, tj. vlnových délek 0,78 až 1 000 μm. Infračervené záření tedy navazuje na záření viditelné na jedné straně a na záření mikrovlnné na straně druhé (KANIA, 2007; JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013). Infračervenou oblast rozdělujeme na tři části: •

blízká infračervená oblast (0,78 až 2,5 μm, tj. 12 800 až 4 000 cm-1);

•

střední infračervená oblast (2,50 až 50 μm, tj. 4 000 až 200 cm-1 );

•

vzdálená infračervená oblast (50 až 1 000 μm, tj. 200 až 10 cm-1). (KLOUDA, 2003).

Energie fotonů infračerveného záření nepostačuje pro excitaci elektronů v molekulových orbitalech, ale je dostatečná pro změnu vibračního stavu (z klasického pohledu ke zvětšení amplitudy vibrace molekuly) či rotačního stavu molekuly (ke zrychlení rotace molekuly). Molekuly jsou tvořeny atomy a ty jsou spojeny vazbami, které vykazují určitou pružnost. Je to tedy systém atomů, které mohou různými způsoby vibrovat (KANIA, 2007). Energetické hladiny rotačních stavů jsou si podstatně blíže než energetické hladiny vibračních stavů. Nastávají-li změny vibračních stavů, jsou doprovázeny i změnami rotačních stavů (KLOUDA, 2003). V infračervených spektrech sledujeme závislost transmitance nebo absorbance na vlnočtu absorbovaného záření. Spektrum je pásové. Pásy ve spektru odpovídají různým typům vibračních přechodů (KLOUDA, 2003). 32

Rotace Molekula rotuje kolem svého těžiště. Energie rotace závisí na hmotnosti vázaných atomů a na délce vazby. Rotační přechody lze měřit v plynech. V kapalinách a tuhých látkách splývají v kontinuum (KLOUDA, 2003). Vibrace Vazba mezi atomy se chová jako pružina, na které vázané atomy vibrují. Energie vibrací závisí na hmotnosti vázaných atomů a na pevnosti vazby (KLOUDA, 2003). Vibrační pohyb si můžeme představit jako periodickou změnu mezijaderné vzdálenosti mezi atomy (KANIA, 2007). Vibrace, při kterých se mění délka vazby, se nazývají valenční. Vibrace, při kterých se mění vazebný úhel, se nazývají deformační (KLOUDA, 2003). Pouze u rotačního a vibračního pohybu probíhají přechody mezi energetickými hladinami skokem a lze je tudíž registrovat ve spektru. Aby byl vibrační nebo vibračně-rotační přechod zaregistrován v infračerveném spektru, musí být přechod doprovázen změnou elektrického dipólového momentu molekuly, tzv. infračervené aktivní přechody (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013). 3.3.2 NIR spektroskopie Blízká infračervená spektroskopie („near-infrared spectroscopy“ – NIR spectroscopy) zaznamenala průlom jako kontrolní metoda teprve v 90. letech minulého století v souvislosti se zavedením účinných metod matematické statistiky (chemometrie) nutných pro vyhodnocení NIR spekter a s rozvojem citlivých detektorů a sond s optickými vlákny, které se využívají v průmyslu ke kontrole kvality výrobních procesů, tzv. procesní analytická technologie. Uplatňuje se zejména v kvantitativní analýze a při kontrole totožnosti látek (MUSELÍK, 2012). NIR spektroskopie je mimořádně univerzální a stabilní analytická metoda. Její nedestruktivní charakter, rychlost analýzy a relativní snadnost použití vedly k vývoji mnoha aplikací v oblasti zemědělství. Vývoj a rozšíření aplikace NIR spektroskopie v posledních několika desetiletích je jedním z největších úspěchů ve vývoji analytických technologií. Klíčem k tomuto úspěchu byl rychlý rozvoj mikroprocesorů 33

a analytického softwaru. Dnes je NIR spektroskopie široce používána pro detekci a kvantifikaci široké škály analytů v mnoha zemědělských a potravinářských výrobcích (ROBERTS, WORKMAN, 2004). NIR spektroskopie se rychle stává přednostní metodou rutinní analýzy, zejména v zemědělství a potravinářství. Její popularita roste především díky přesnosti a účinnosti procesu měření (ROBERTS, WORKMAN, 2004). NIR spektroskopie byla již v minulých letech uznána jako metoda vhodná pro analýzu složení obilovin, krmiv a masa a rozšiřuje se také na mléko a mléčné výrobky (ČURDA et al., 2002). Měření v blízké infračervené oblasti je využíváno především pro hodnocení kvality a obsahu složek v rozsáhlých sériích vzorků stejného či velmi podobného chemického složení (JIRSA et al., 2008). 3.3.2.1 Princip NIR spektroskopie Spektroskopie v blízké infračervené oblasti je metodou molekulové spektroskopie, která využívá spektrální oblast blízkého infračerveného záření, tj. oblast vlnových délek 0,78 – 2,5 μm, resp. vlnočtů 12 500 – 4 000 cm-1. NIR oblast tak z jedné strany navazuje na viditelnou, z druhé pak na střední infračervenou oblast. Hranice nejsou zcela ostré a mění se podle různých zdrojů informací v závislosti na tom, zda se tyto hranice vyvozují z možností spektrometrů pokrýt danou oblast, nebo z typu energetických přechodů, které se v dané oblasti pozorují (MATĚJKA, 2008). Analytická metoda spočívá v takových interakcích elektromagnetického záření s hmotou, které jsou spojeny s výměnou energie mezi hmotou a zářením, přičemž energie NIR záření může změnit pouze vibrační nebo rotační stav molekuly (JIRSA et al., 2008). Princip metody je založen na měření odraženého, popř. prošlého záření vzorkem. Část energie tohoto elektromagnetického záření je pohlcována absorbéry, což jsou dvouatomové vazby C-H, N-H, O-H, S-H, které jsou obsaženy v charakteristických skupinách látek (např. bílkoviny, tuky, sacharidy apod.). Příčinou absorpce světla je změna rotačně-vibračních stavů těchto vazeb. Jejich počet je úměrný koncentraci řady komplexních látek v analyzovaném materiálu, a proto je možné tyto závislosti

34

analyticky využít (BIEN, 2006). Aplikační rozsah NIR spektroskopie Je popsána celá řada parametrů, které lze měřit NIR metodou, především chemické znaky nebo jejich kombinace. K základním chemickým parametrům patří: •

Vlhkost – využívá se intenzivní absorpce vazby OH v molekule vody. Stanovení se provádí běžně jak u sypkých, tak u pastovitých a kapalných vzorků.

•

Bílkoviny – stanovení obsahu bílkovin je umožňováno absorpcí vazby N-H přítomné v peptidické vazbě a dovoluje stanovení nejen celkového obsahu bílkovin, ale např. i jednotlivých aminokyselin v určitých matricích nebo jejich vlastností, jako je teplem poškozený protein, lepek nebo frakce bílkovin.

•

Tuky a oleje – u stanovení tuků je využíváno charakteristických absorpčních pásů způsobovaných vazbou C-H přítomnou v jejich molekulách. Mimo celkového obsahu tuků je možné sledovat i jejich kvalitu (jodové číslo apod.).

•

Polysacharidy – charakteristické skupiny a jejich vazby (C-H, O-H) umožňují stanovení vlákniny v různých modifikacích, škrobu a jednoduchých cukrů (sacharóza, glukóza, laktóza).

•

Popel – obsah popele se metodou NIR určuje nepřímo, neboť je v řadě matric v korelaci k celkové organické hmotě (BIEN, 2006).

3.3.2.2 Přístrojové vybavení Dle MATĚJKY (2008) lze spektrometry pro měření spekter v blízké infračervené oblasti rozdělit do tří základních skupin: •

filtrové – vývojově nejstarší, pracující pouze s určitými vlnovými délkami;

•

disperzní – převádí záření zdroje na monochromatické záření;

•

Fourierovy NIR spektrometry – FTIR spektrometry, dnes používané nejčastěji .

FT NIR spektrometr má ve srovnání s disperzním spektrometrem řadu výhod. Především je to vyšší rychlost snímání spekter, lepší poměr signálu k šumu, vysokou 35

vlnočtovou přesnost, velkou rozlišovací schopnost a konstantní rozlišení v celém rozsahu spektra (ČURDA et al., 2002). Spektrometr s Fourierovou transformací mnohdy umožňuje měřit také ve střední (MIR), případně i vzdálené (FIR) infračervené oblasti (MATĚJKA, 2008).

Obrázek 3.2 Spektrometr FTIR (KLOUDA, 2003)

Spektrometry FTIR pracují na principu interference záření, kdy se získaný signál matematickou operací převede na infračervené spektrum. Místo monochromátoru používají interferometr Michelsonova typu. Interferometr je složen z pohyblivého a pevného zrcadla, mezi nimiž je umístěn polopropustný dělič paprsků. Záření je přivedeno z běžného zdroje a na děliči paprsků je rozděleno na dva paprsky. Jeden paprsek dopadá na pevné zrcadlo a odráží se zpět k děliči paprsků. Podobně se odráží i druhý paprsek od pohyblivého zrcadla s tím rozdílem, že pohyblivé zrcadlo se konstantní rychlostí přibližuje a vzdaluje od děliče (obrázek č. 3.2). Na polopropustném děliči se oba odražené paprsky skládají a vytváří se IČ záření ve formě interferogramu, 36

který představuje závislost intenzity záření na dráhovém rozdílu obou paprsků. Pomocí Fourierovy transformace je interferogram převeden na infračervené spektrum (obrázek č. 3.3). Pro záznam interferogramu a jeho transformaci je nutný počítač (NIEMÖLLER, BEHMER, 2008; PRAUS, PLACHÁ, 2008).

Obrázek č. 3.3 Fourierova transformace interferogramu na infračervené spektrum (PRAUS, PLACHÁ, 2008) Jednotlivé přístroje se odlišují zejména druhem použitého selektoru vlnových délek nebo monochromátoru (CENTNER, 1999). Při výrobě NIR přístrojů a komponentů se ve světě angažuje přes 70 výrobců. Většina z nich rozlišuje přístroje pro laboratorní účely (vysoká přesnost) a provozní účely (CENTNER, 1999). 3.3.2.3 Program TQ Analyst Program TQ Analyst je snadno použitelný program pro vývoj kvantitativních a kvalitativních metod infračervené spektroskopie a analýzu vzorků. Užívané algoritmy umožňují vypočítat koncentraci komponent nebo klasifikaci neznámých látek za použití souboru kalibračních standardů. Dále je možné jej využít pro pouhé měření a zaznamenávání výšky a plochy zvoleného pásu (NICOLET CZ, 2006a).

37

3.3.2.4 Software Result Integration Tento software slouží k měření a základnímu zpracování naměřených spekter. Je to snadno ovladatelný balíček pro kontrolu rutinních analýz vzorků v provozu. Umožňuje integraci kvalitativní i kvantitativní spektrálních metod měření s jednoduchými soubory dat, archivaci a tvorbu uživatelských analytických programů bez použití složitého programování (NICOLET CZ, 2006b). 3.3.2.5 Kvantitativní analýza Kvalitativní analýzu lze využít u jednodušších ale i složitějších vzorků a to nejen v potravinářském průmyslu, ale také v průmyslu petrochemickém, farmaceutickém, či papírenském (MATĚJKA, 2008). Při kvantitativní analýze se vychází z měření kalibračních nebo referenčních vzorků a tvorby kalibračního modelu, kdy se hledá matematická závislost mezi spektrem a hledanými fyzikálními parametry (nejčastěji to bývá koncentrace), které byly stanoveny dříve nezávislou, referenční technikou. Pokud je taková závislost získána, a to s dostatečně spolehlivými statistickými parametry, lze takový model spolehlivě použít k analýze neznámých vzorků prostřednictvím změřených NIR spekter. Tento typ analýzy je používán pro majoritní složky, jelikož k určování minoritních složek není tak přesný (ŠIKOLA, 2002; ŠUSTOVÁ, KOZELKOVÁ, 2012). 3.3.2.6 Kvalitativní analýza Základem kvalitativní interpretace infračerveného spektra je přiřazení absorpčních pásů k charakteristickým vibracím molekuly. Z infračerveného spektra lze získat informace o atomových charakteristických skupinách v molekule (funkčních skupinách) a o uspořádání těchto skupin ve skeletu molekuly (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013). Kvalitativní analýza se zaměřuje na porovnávání spekter a vyhledávání rozdílů mezi nimi. Měřená spektra je možné srovnávat s knihovnou spekter, kterou je nutno vytvořit ze známých látek. Na tomto základě lze poté určovat podobnost spekter neznámých látek se spektry látek definovaných v knihovně. Další možností pro určení podobnosti látek může být shluková analýza, která vyjadřuje výsledky ve formě dendrogramu, na kterém jsou dobře patrny spektrální podobnosti. Některé mlékárny 38

například používají kvalitativní analýzu pro příchozí suroviny, kdy si ověřují, jestli má doručený výrobek patřičné složení. NIR spektra se často třídí a klasifikují s využitím chemometrických metod (MATĚJKA, 2008; ŠUSTOVÁ, KOZELKOVÁ, 2012). 3.3.2.7 Chemometrie Rozšíření

NIR

spektroskopie

by

nebylo

reálné

bez

současného

rozvoje

chemometrických metod a také výkonné počítačové techniky, která vyhodnocuje snímaná spektra v korelaci s analyticko-chemickými a fyzikálními vlastnostmi měřených vzorků (OZAKI et al., 2007). Chemometrie tedy využívá matematických a statistických metod k uspořádání velkého množství experimentálních dat, k určení společných vlastností a k odhalení funkčních vztahů a zákonitostí v nich skrytých (HOLÍK, 2007). Pro stanovovanou složku musí být provedena kalibrace příslušného NIR spektrometru pomocí vhodného souboru kalibračních standardů (nejméně 30 vzorků) o známém složení, které bylo určeno nezávislou analytickou metodou. Kalibrační vzorky by měly charakterizovat v maximální míře vlastnosti analyzovaných vzorků a měly by pokrývat celý koncentrační rozsah. Úzké koncentrační rozpětí kalibračních vzorků lze řešit přípravou modelových vzorků. Před kalibrací je obvykle nutná úprava spektrálních dat (ČURDA et al., 2002). Při identifikaci či klasifikaci jde o rozhodnutí, zda neznámý vzorek je dostatečně shodný se standardem, resp. o zařazení do charakterově nejbližší předem definované třídy. Smyslem monitorování a kontroly procesů je ověřit, zda sledovaný proces je ve stavu statistické kontroly. Vícerozměrná kontrola procesů umožňuje detekci stavu mimo kontrolu, který není odhalitelný žádnou jednorozměrnou metodou (CENTNER, 1999). Pro tvorbu kalibračního modelu je nutné použít počítač vybavený chemometrickým softwarem. Principem kalibrace je získání závislosti mezi spektrální informací a složením vzorku (ČURDA et al., 2002). Jako základní algoritmus pro tvorbu kalibračního modelu byla dříve využívána vícenásobná lineární regrese (MLR – „multiple linear regression“). Dnes se v rámci rozvoje chemometrického softwaru nejvíce uplatňují dvě regresní metody: regrese hlavních komponent (PCR – „principal component regression“) a metoda částečných 39

nejmenších čtverců (PLS – „partial least squares“). Při použití těchto regresních metod se v rámci kalibračního modelu nevyužívají hodnoty absorbance v maximech vybraných pásů, ale většinou se vyhodnocují širší spektrální úseky či dokonce celá NIR spektra. Cílem je tedy nalézt vztah mezi spektrální informací a složením vzorků. V případě velmi širokých absorpčních pásů se pro kalibrační modely spektra předem upravují, např. výpočtem derivačních záznamů (především první a druhou derivací původních spekter). Podmínky měření všech spekter i způsoby jejich úprav a zpracování musí být zachovány od kalibračních, přes validační, až po neznámé zkoumané vzorky (MATĚJKA, 2008). Dalšími metodami používanými zvláště v kvalitativní analýze NIR spekter jsou nejčastěji shluková analýza („cluster analysis“), analýza hlavních komponent (PCA – „principal component analysis“) a diskriminační analýza (DA – „discriminant analysis“). Shluková analýza se využívá k třídění vzorků do skupin (shluků) tak, aby si vzorky náležící do stejné skupiny byly podobnější než vzorky z ostatních skupin. Diskriminační analýza určuje třídy, které jsou nejpodobnější neznámému materiálu. Klasifikace pomocí DA vyžaduje sestrojení kalibračního modelu, který slouží ke specifikaci jednotlivých tříd, přičemž každá třída je popsána libovolným počtem standardů; obvykle se jedná o pět a více (MUSELÍK, 2012). K posouzení spolehlivosti získaného kalibračního modelu se používá validace. Validace se může provádět pomocí nezávislého souboru vzorků o známém složení, které nebyly zahrnuty v kalibračním souboru. Dalším způsobem validace je validace křížová („cross validation“). Při této možnosti je kalibrační soubor rozdělen na skupiny podle vlastností vzorků a jedna z těchto skupin se použije k validaci (KUKAČKOVÁ, 2001). 3.3.2.8 Výhody NIR spektroskopie •

rychlost techniky – spektrum lze moderními přístroji získat za méně než 1 minutu;

•

malá nebo žádná příprava vzorků – v případě potřeby je příprava vzorků obvykle velice jednoduchá;

•

vícenásobná analýza z jednoho scanu – není nutné skenovat daný vzorek pro každou složku zvlášť; 40

•

nedestruktivní proces měření – nedochází k poškození vzorků, je možné jejich další využití;

•

šetrný vztah k životnímu prostředí – není potřeba použití organických rozpouštědel či dalších chemikálií, takže nevzniká nebezpečný odpad;

•

vysoká přesnost a spolehlivost, snadná obsluha, nízké náklady na samotnou analýzu (MCCLURE, TSUCHIKAWA, 2006; ŠIKOLA, 2002).

3.3.2.9 Nevýhody NIR spektroskopie •

nepřesnost pro stanovování minoritních složek – spektrometr má nízkou citlivost pro složky o obsahu < 1 % ve vzorku;

•

obtížnější interpretace spekter – k vyhodnocení se vyžaduje použití počítače s příslušných chemometrickým softwarem;

•

vysoká pořizovací cena přístroje a vyšší náklady pro vytvoření kalibračního modelu;

•

řádné proškolení obsluhy – nutné důsledné seznámení obsluhy s metodou, aby nedošlo ke špatné interpretaci výsledků;

•

možnost ovlivnění kalibrace nepřesnou referenční metodou – s následným nechtěným ovlivněním věrohodnosti kvantitativních výsledků (CENTNER, 1999; ŠUSTOVÁ, KOZELKOVÁ, 2012).

3.3.2.10

Využití NIR spektroskopie

Významnou měrou se NIR spektra využívají pro kvantitativní analýzu a to i složitých vzorků v řadě odvětví jako je například petrochemie, farmaceutický, potravinářský či papírenský průmysl (MATĚJKA, 2008). Aplikace NIR spektroskopie je velice široká a zahrnuje i stanovení senzorických a fyzikálně-chemických parametrů (např. hustota, bod tuhnutí, pH, velikost částic). Úspěšnost při využití NIR spektroskopie závisí nejen na kvalitě přístroje a jeho konstrukci, ale také na referenční metodě, standardní přípravě vzorku, jeho homogenitě a v neposlední řadě na kalibrační metodě (ČURDA et al., 2002).

41

Využití v mlékárenském průmyslu Blízká infračervená spektroskopie se zpočátku používala pro měření produktů s nízkou vlhkostí, proto první aplikace v mlékárenském průmyslu byla hlavně pro analýzu sušeného mléka. Vývojové trendy v hardwaru a v softwaru NIR spektrometrů dovolily později rozbory sýru a dokonce i čerstvého mléka (OZAKI, 2006). Analýza mléka Metoda FT NIR analýzy se většinou využívá ke kontrole složení mléka, tedy ke sledování základních obsahových složek (bílkoviny, tuk, laktóza v homogenizovaném mléce). Novější studie ukazují i na možnost sledovat kvantitativní složení nehomogenizovaného mléka. Lefier et al. (1996) porovnávali přesnost měření složení syrového kravského mléka pomocí přístrojů měřících ve střední (Milko-Scanu 605) a blízké (FTIR spektrometr 740) IR oblasti. Z výsledků bylo zjištěno, že FT NIR spektrometr je výrazně lepší než běžný filtrový přístroj a to hlavně z důvodu poskytnutí více spektrálních informací pro jednotlivé vzorky mléka. Oproti tomu Laporte a Paquin poukazují na fakt, že homogenizace mléka má velký vliv na přesnost stanovení tuku při použití NIR metody. Šustová také zjistila, že je nutné rovněž dodržovat teploty vzorků s teplotou kalibrovaného modelu NIR spektroskopu pro danou složku (ŠUSTOVÁ, KOZELKOVÁ, 2012). COPPA et al. (2012) srovnávali NIR a MIR spektroskopie při měření mastných kyselin v čerstvém a rozmrazeném mléce. Metody vykazovaly jisté výkonnostní rozdíly, avšak obě byly shledány jako vhodné pro určování koncentrace mastných kyselin v mléce. Pro potvrzení je třeba dalšího výzkumu za použití většího množství vzorků. Obě metody by mohly sloužit v praxi jako nástroj, který umožní využít znalost koncentrace mastných kyselin jako doplňkový parametr při určování ceny mléka. V dnešní době se metoda uplatňuje zejména při kontrole jakosti surovin, meziproduktů a finálních výrobků (ŠUSTOVÁ, KOZELKOVÁ, 2012).

42

4 MATERIÁL A METODIKA 4.1 Materiál V této diplomové práci bylo zkoumáno falšování kozího mléka přídavky mléka kravského pomocí NIR spektrometrie. Úkolem bylo zjistit, zda lze pomocí blízké infračervené spektroskopie prokázat významný rozdíl ve složení kozího a kravského mléka, v přídavku kravského mléka do kozího, případně při jaké koncentraci je rozdíl ještě průkazný. Vzorky pro měření byly přichystány v sedmi následujících koncentracích: 100 %, 50 %, 10 %, 5 %, 1 %, 0,1 % a 0 % kravského mléka v mléce kozím. Tudíž pokud vzorek obsahoval 10 % kravského mléka, pak obsah kozího mléka byl 90 %. Kravské mléko pocházelo z brněnského mlékomatu, kozí mléko od farmáře z malochovu. Analýza vzorků probíhala v laboratořích Mendelovy univerzity v Brně na Ústavu technologie potravin.

4.2 Metodika Prvním krokem byla příprava vzorků o výše zmíněných koncentracích jednotlivých druhl mléka. Vzorky byly zahřáty na teplotu 40 °C a poté zchlazeny na teplotu 20 °C, při které byly udržovány po celou dobu měření. V každé ze sedmi výše uvedených koncentrací bylo připraveno pět vzorků. Měření probíhalo ve třech termínech, tudíž bylo dohromady změřeno 105 vzorků. Pro měření je třeba nanést vzorek na Petriho misku, přikrýt reflexním zrcátkem a poté je měřena reflektance na integrační sféře. Každý vzorek byl snímán ve dvou po sobě jdoucích měřeních při 100 scanech, rozlišení 8. Pro vyhodnocení se používá průměru těchto dvou naměřených výsledků. Vzorky byly podrobeny kvalitativní analýze pomocí metody blízké infračervené spektroskopie s Fourierovou transformací (FT NIR). Pro měření byl využit přístroj FT NIR Nicolet Antaris, což je spektrometr s Fourierovou transformací, který na detektoru zaznamenává tzv. interferogram. 43

Interferogram je následně Fourierovou transformací převeden na infračervené spektrum. Měření probíhalo v celém rozsahu spektra (10 000 – 4 000 cm-1) v režimu reflektance pomocí softwarového programu Result Integration. Vyhodnocení je provedeno programem TQ Analyst s použitím diskriminační analýzy.

44

5 VÝSLEDKY A DISKUSE Praktická část diplomové práce se zabývá proměřováním vzorků směsí kozího a kravského mléka o různých koncentracích. Cílem bylo zjistit, zda je použitá metoda natolik citlivá, aby průkazně rozlišila vzorky s různou koncentrací kozího a kravského mléka. Koncentrace kravského mléka ve vzorcích byla následující: 100 %, 50 %, 10 %, 5 %, 1 %, 0,1 % a 0 % (tzn. 100% kozí mléko). Měření proběhlo na přístroji FT NIR spektrometr za použití kvalitativní analýzy. Pro měření byl využit program Result Integration, vyhodnocení výsledků proběhlo pomocí programu TQ Analyst. Vzorky byly vyhodnocovány pomocí diskriminační analýzy. Každé dva vzorky byly spolu porovnány. Na obrázcích je možné vidět, jak velké rozdíly jsou mezi jednotlivými vzorky. Čím větší je vzdálenost bodů, tím větší je kvalitativní rozdíl mezi porovnávanými objekty. Pokud jsou vzorky od sebe jednoznačně rozlišitelné, objeví se diskriminační kříž. Tento rozděluje objekty do skupin bodů, tzv. clusterů. Pokud jsou vzorky dobře rozlišitelné, nachází se jednotlivé shluky v protilehlých kvadrantech. Cílem práce bylo zjistit, zda je metoda FT NIR spektroskopie vhodná pro průkaz falšování kozího mléka kravským mlékem a zda je dostatečně citlivá i k detekování nízkých koncentrací přídavků kravského mléka do kozího mléka.

45

5.1 Porovnání spekter analyzovaných vzorků Při analýze vzorků byla nejprve získána jejich NIR spektra (viz obr. č. 5.1 a 5.2), ta byla poté pomocí diskriminační analýzy převedena na snáze interpretovatelné výsledky ve formě grafů níže (viz obr. 5.3 a dále). Při pohledu na graf se může zdát, že jsou si spektra velmi podobná. NIR spektrometr je však natolik citlivý, že dovede rozpoznat i nepatrnou změnu ve spektru a vzorky tak od sebe rozlišit. Vysoká citlivost NIR spektrometru umožňuje rozpoznat i nepatrnou změnu v měřeném spektru. Naměřené křivky mají obecně stejný průběh, což je dáno shodným složení měřených vzorků. Lišící se poměry koncentrace kravského mléka v kozím mléce je zobrazena pomocí rozdílných hodnot logaritmu převrácené hodnoty reflektance vzorku.

ml eko 09-0 7-20 12 1 2:25 :17 ml eko 09-0 7-20 12 1 1:31 :25 1. 7 ml eko 09-0 7-20 12 1 1:09 :47 1. 6 1. 5 1. 4

10%

Lo g(1/R)

1. 3

50% 100%

1. 2 1. 1 1. 0 0. 9 0. 8 0. 7

10 000

90 00

80 00

70 00

60 00

50 00

W aven umb ers (c m-1)

Obrázek č. 5.1 Porovnání NIR spekter vzorků s obsahem kravského mléka v kozím 10 %, 50 % a 100 %

46

2. 0 ml eko 09-0 7-20 12 1 2:25 :17 ml eko 09-0 7-20 12 1 2:16 :55 1. 9 1. 8 1. 7 1. 6

0%

Lo g(1/R)

1. 5 1. 4

100%

1. 3 1. 2 1. 1 1. 0 0. 9 0. 8 0. 7 10 000

90 00

80 00

70 00

60 00

50 00

W aven umb ers (c m-1)

Obrázek č. 5.2 Porovnání NIR spekter vzorků s obsahem kravského mléka v kozím 0 % a 100 %

Na obrázku č. 5.1 můžeme pozorovat srovnání naměřených NIR spekter vzorků s přídavkem kravského mléka 10 % a 50 % a 100% kravského mléka. Na obrázku č. 5.2 jsou zachycena spektra vzorků s obsahem kravského mléka 0 % a 100 %. V některých místech jsou rozdíly mezi spektry snadno viditelné i z obrázku, na jiných se spektra zdánlivě překrývají. Vysoká citlivost spektrometru FT NIR Antaris umožňuje rozpoznat i malé rozdíly mezi vzorky, jak je vidět níže po provedení diskriminační analýzy.

47

5.2 Výsledky diskriminační analýzy Na níže následujících obrázcích jsou srovnány výsledky kvalitativní analýzy mléka o různých koncentracích přídavku kravského mléka do mléka kozího. Po provedení diskriminační analýzy jsou objekty pomocí diskriminačního kříže seskupeny do shluků, což umožňuje zřetelně rozpoznat rozdíl mezi vzorky. Čím více jsou od sebe shluky objektů vzdálené, tím je rozdíl mezi vzorky výraznější. 5.2.1 Porovnání vzorku 100 % kravského mléka s 95% kozím mlékem (o přídavku 5 % kravského mléka) a vzorku 100% kravského se 100% kozím mlékem

Obrázek č. 5.3 Porovnání vzorků 100% kravského mléka (□) a 95% kozího mléka s přídavkem 5 % kravského mléka (∆)

Na obrázku č. 5.3 jsou srovnávány vzorky 100% kravského mléka a 95% kozího mléka s přídavkem 5 % kravského. Vzorek 100% kravského mléka znázorňují čtverce v levém horním rohu. Vzorek 95% kozího mléka s přídavkem 5 % kravského je znázorněn pomocí trojúhelníků v pravém dolním rohu. Symboly vzorků jsou zřetelně

48

seskupeny do clusterů v protilehlých kvadrantech diskriminačního kříže. Z toho lze usuzovat, že rozdíl mezi vzorky je pomocí použité metody jednoznačně prokazatelný.

Obrázek č. 5.4 Porovnání vzorků 100% kravského mléka (□) a 100% kozího mléka (∆)

Na obrázku č. 5.4 je vyobrazen výsledek diskriminační analýzy základních vzorků, 100% kravského a 100% kozího mléka. Kravské mléko symbolizují čtverce v levém horním rohu. Kozí mléko symbolizují trojúhelníky v pravém dolním rohu. Nejen diskriminační kříž, který zřetelně odděluje shluky bodů v protilehlých kvadrantech, ale i relativně velká vzdálenost mezi objekty jasně ukazují výrazný rozdíl mezi vzorky. Z výsledků analýzy lze usoudit, že metoda NIR spektroskopie dokáže bezpečně rozpoznat kvalitativní rozdíl mezi 100% mléky těchto dvou různých druhů zvířat, což je podmínkou pro schopnost rozlišit mléka falšovaná, kde je různý podíl kozího a kravského mléka.

49

5.2.2 Porovnání vzorku 50% kravského mléka se 100% kravským a 100% kozím mlékem a s kozím s přídavkem 10 % kravského

Obrázek č. 5.5 Srovnání vzorků 50% kravského mléka (□) a 100% kravského mléka (∆)

V obrázku č. 5.5 je zaznamenán výsledek srovnání 100% kravského mléka a mléka s 50 % kravského a 50 % kozího mléka. Směs 50 % kravského a 50 % kozího mléka je znázorněna čtverci v levém horním rohu. Vzorek 100% kravského mléka nalezneme v pravém dolním rohu. Shluky bodů jsou v protilehlých kvadrantech diskriminačního kříže, je tedy zřejmé, že pomocí spektrometru Antaris lze vzorky zřetelně rozlišit.

50

Obrázek č. 5.6 Porovnání vzorků 50% kravského mléka (□) a 90% kozího s přídavkem 10 % kravského mléka (∆)

Obrázek 5.6 představuje výsledek analýzy vzorku s 50 % kravského a 50 % kozího mléka a vzorku 90% kozího s 10 % kravského mléka. Vzorek s 50 % kravského a 50 % kozího mléka ukazují čtverce v levé horní části obrázku, 90% kozí mléko s 10 % kravského symbolizují trojúhelníky v pravém dolním kvadrantu. Diskriminační kříž se zobrazil, ovšem rozdíl mezi objekty není tak jednoznačný jako u předchozích srovnání, jelikož shluky neleží v protilehlých kvadrantech všemi body. Přesto lze říci, že spektrometr dokáže vzorky odlišit.

51

Obrázek č. 5.7 Porovnání vzorků 50% kravského mléka (□) a 100% kozího mléka (∆)

Obrázek 5.7 ukazuje srovnání 100% kozího mléka se vzorkem obsahujícím 50 % kravského a 50 % kozího mléka. Vzorek směsi 50 % kravského a 50 % kozího mléka symbolizují čtverce v levém horním kvadrantu, 100% kozí mléko je znázorněno trojúhelníky v pravém dolním kvadrantu. Přístroj vzorky bezpečně rozeznal a rozdělil do dvou clusterů. Průkaznou rozdílnost vzorků potvrzuje kříž diskriminace.

52

5.2.3 Porovnání vzorku 95% kozího mléka se vzorky 90%, 99% a 99,9% kozího mléka

Obrázek č. 5.8 Porovnání vzorků 95% kozího mléka (∆) a 90% kozího mléka s přídavkem 10 % kravského (□)

Na obrázku 5.8 je porovnáván vzorek 95% kozího mléka se vzorkem mléka falšovaného 10 % kravského mléka (vzorek 90% kozího mléka). První zmíněný vzorek je definován čtverci v levém horním rohu, druhý shlukem trojúhelníků v pravém dolním rohu. Diskriminační kříž rozděluje pole na jednotlivé obdélníky a jeho přítomnost dokazuje, že rozdíl mezi vzorky je průkazný a jednotlivé vzorky jsou od sebe spektrometricky rozlišitelné.

53

Obrázek č. 5.9 Srovnání vzorků 95% kozího mléka (□) a 99% kozího mléka s přídavkem 1 % kravského (∆)

Obrázek č. 5.9 je výsledkem srovnání vzorku, který obsahuje 95 % kozího a 5 % kravského mléka se vzorkem o obsahu 99 % kozího a 1 % kravského mléka. Vzorek 95% kozího mléka je definován čtverci v levém horním rohu, vzorek 99% kozího mléka trojúhelníky v pravém dolním rohu. Opět je zcela patrný rozdíl mezi vzorky a to díky seskupení do clusterů v protilehlých kvadrantech.

54

Obrázek č. 5.10 Srovnání vzorků 95% kozího mléka (□) a 99,9% kozího mléka s přídavkem 0,1 % kravského (∆)

Obrázek č. 5.10 porovnává vzorky mléka falšované 5 % a 0,1 % mléka kravského. Vzorek 95% kozího mléka (falšovaný 5 % kravského mléka) je zobrazen čtverci v levém horním rohu, vzorek s přídavkem 0,1 % kozího mléka je zaznačen trojúhelníky v pravém dolním rohu. Seskupení do clusterů prokázaly schopnost rozlišení vzorků, diskriminační kříž podtrhuje důkaz funkčnosti metody DA.

55

5.2.4 Porovnání vzorku 99,9% kozího mléka se 100% kravským a 100% kozím mlékem

Obrázek č. 5.11 Srovnání vzorků 99,9% kozího mléka (□) a 100% kravského (∆)

V obrázku č. 5.11 lze vidět srovnání analýzy kozího mléka s přídavkem pouhého 0,1 % kravského mléka (tedy 99,9% kozí mléko) a vzorku nefalšovaného 100% kravského mléka. První jmenovaný vzorek je znázorněn čtverci v levém horním rohu, 100% kravské mléko trojúhelníky v pravém dolním rohu. Zřejmý rozdíl mezi vzorky je znázorněn shluky objektů v protilehlých kvadrantech diskriminačního kříže a to ve značné vzdálenosti.

56

Obrázek č. 5.12 Srovnání vzorků 99,9% kozího mléka (∆) a 100% kozího (□)

Poslední obrázek č. 5.12 vyobrazuje vzorek mléka s přídavkem pouhého 0,1 % kravského mléka do vzorku kozího mléka (definovaný trojúhelníky v pravém dolním kvadrantu) a nefalšovaný vzorek 100% kozího mléka (definovaný čtverci v levém horním kvadrantu). Přítomnost diskriminačního kříže a zcela jednoznačné rozdělení vzorků do protilehlých kvadrantů poukazuje na prokazatelný rozdíl vzorků. Ačkoliv se jedná o nejnižší možnou koncentraci, která byla v práci zkoumána, přístroj ji přesto rozpoznal..

57

5.3 Celkové shrnutí výsledků Cílem této práce bylo zjistit, zda je možné pomocí NIR spektrometru stanovit průkazný rozdíl mezi vzorky směsí mléka o různých poměrech kozího mléka ku mléku kravskému a tak určit, jestli je metoda vhodná k detekci falšování kozího mléka mlékem kravským. Při analýze byly použity vzorky směsí kozího mléka s příměsí mléka kravského s poměry 100 %, 50 %, 10 %, 5 %, 1 %, 0,1 % a 0 % (tzn. 100% kozí mléko). Všechny vzorky byly proměřeny metodou FT NIR spektroskopie na přístroji FT NIR Nicolet Antaris

a kvalitativně

vyhodnoceny

pomocí

diskriminační

analýzy.

Obecně

z provedených pokusů vyplývá, že pomocí této metody lze bezpečně odlišit použité vzorky mléka. Přístroj dokázal zaznamenat průkazný rozdíl i mezi vzorky falšovaného mléka s menším podílem přídavku kravského mléka, mezi 95% kozím a 99% kozím (přídavek kravského mléka 5 % a 1 %). Metoda je tedy vhodná i ke kontrole určitého množství kozího mléka v mléce kravském, např. při kontrole správné koncentrace mléka na výrobu sýrů ze směsi kravského a kozího mléka a zjistit, jestli mléko obsahuje dané množství kozího mléka. Výsledek analýzy jasně ukazuje, že spektrometr s použitým přístrojem FT NIR Antaris je vysoce citlivou metodou, jelikož bylo možné rozpoznat rozdíl i mezi vzorkem 100% kozího mléka a vzorkem 99,9% kozího mléka s falšovaným podílem pouze 0,1 % kravského mléka. Z toho jasně plyne, že NIR spektroskopie je velmi vhodnou metodou k průkazu falšování kozího mléka mlékem kravským.

58

5.4 Diskuse Metoda blízké infračervené spektroskopie (NIR) je v současnosti hojně používanou technikou ke stanovování obsahu široké škály látek, zvláště v zemědělství a v potravinářském průmyslu. Rozsah látek, pro jejichž stanovení je tato technika vhodná, je stále zkoumán a jejich okruh se dále rozšiřuje. NIR spektroskopie je vhodná ke kvalitativnímu i kvantitativnímu stanovování různých látek, jak je patrné z níže uvedených výzkumů. MLČEK a ŠUSTOVÁ (2005) ve studii zkoumaly využití NIR spektroskopie při hodnocení texturních vlastností eidamů. Řada autorů se zabývá využitím NIR spektroskopie k objektivizaci senzorického hodnocení potravin. V této práci byly uvedenou metodou vyhodnoceny texturní vlastnosti eidamů. Senzoricky hodnocené vzorky byly souběžně proměřeny NIR spektrometrem. Při senzorickém hodnocení je hodnotitel vždy ovlivňován řadou faktorů, které mohou zkreslovat výsledky. NIR spektroskopie může tyto vlivy alespoň částečně odstranit. Výsledky této práce dokládají vhodnost použití metody pro vybrané senzorické ukazatele. GONZÁLEZ MARTÍN et al. (2007) se ve své studii zabývali stanovením koncentrací mléka různých živočišných druhů (kravského, kozího a ovčího) v sýrech s různou dobou zrání pomocí NIR spektroskopie se speciálním optickým snímačem. Výsledky tohoto výzkumu dokazují, že pomocí NIR spektroskopie lze rychle identifikovat a kvantifikovat procentuální zastoupení mléka různých druhů (kravského, kozího, ovčího) použitých při výrobě sýra. Tato zjištění by měla pomoci odhalit podvodné praktiky (přítomnost kravského mléka v kozích a ovčích sýrech v tržní síti) bez předchozí úpravy nebo znehodnocení vzorku. Taktéž v našem výzkumu bylo potvrzeno, že NIR spektroskopie dovede rozpoznat různé druhy mléka ve vzorku. V tomto výzkumu se autoři navíc zabývali i určením koncentrace různých druhů mléka. Práce DRAČKOVÉ et al. (2007) se zabývá hodnocením fyzikálně-chemických vlastností sýrů s nízkodohřívanou sýřeninou s využitím metody FT NIR. Ve vzorcích sýrů (eidamského typu) byl stanoven obsah tuku v sušině, sušiny, tuku, titrační kyselost, obsah chloridu sodného a aktivita vody. Byly vytvořeny kalibrační modely. Všechny 59

vzorky byly proměřeny spektrometrem NIR Nicolet Antaris. Pro srovnání hodnot naměřených pomocí FT NIR s hodnotami získanými v laboratoři byl použit párový T-test. Nejlepší výsledky byly zjištěny pro obsah sušiny. Křížová validace naznačila možnost využití NIR spektrometru pro stanovení základních složek. FT NIR se tudíž ukazuje jako technika vhodná pro rychlou analýzu fyzikálně-chemických parametrů sýrů s nízkodohřívanou sýřeninou. V práci KRÁLÍKOVÉ et al. (2007) je popsáno využití NIR spektroskopie pro sledování průběhu zrání eidamských sýrů různých výrobců. K analýze byly použity eidamské sýry 4 různých výrobců. Vzorky byly měřeny po dobu 7 měsíců, každý měsíc proběhla analýza na přístroji FT NIR Antaris. K vyhodnocení spekter posloužila metoda diskriminační analýzy, jež rozlišila spektra do tříd dle kvalitativních znaků. Diskriminační analýza byla použita pro porovnání všech 4 výrobců a rovněž pro rozlišení dvou různých startovacích kultur. Rozdíl ve vzorcích sýrů při zrání byl zřetelný již po prvním měsíci. V případě diskriminační analýzy kultur se nepodařilo vzorky dobře rozlišit při žádném ze sedmi měření. Metodu NIR lze však s úspěchem užívat pro rozlišení různých výrobců eidamských sýrů. Metoda je obzvláště vhodná v praxi pro svou rychlost a nedestruktivní charakter. V práci těchto autorů byla tedy shodně s naší prací prokázána využitelnost NIR spektrofotometru v určování autenticity potravin. Práce PROCHÁZKOVÉ et al. (2009) pojednává o použití NIR spektroskopie pro hodnocení jakosti ovčích sýrů. Cílem práce bylo vyvinout kalibrační modely pro stanovení různých parametrů ovčích sýrů. Vybranými parametry byly obsah tuku, vody, aktivita vody, sušina, obsah tuku v sušině, pH a titrační kyselost. Měřením prošlo 31 vzorků ovčího hrudkového sýra. Analýza proběhla na přístroji FT NIR spektrometru a zároveň byly parametry stanovovány standardními metodami. Z výsledků studie vyplývá, že metoda FT NIR spektroskopie je použitelnou technikou pro hodnocení jakosti ovčích sýrů. HAVLÍKOVÁ (2010) hodnotila využití NIR spektroskopie k detekci falšování sýrů. Vzorky analogů z tržní sítě obsahující rostlinný tuk a vzorky náhodně vybraných sýrů byly podrobeny kvalitativní analýze. Dle výsledků měření lze prohlásit, že metoda je schopna průkazně rozlišit sýr od analogu, a je tedy možno ji využívat v boji proti 60

falšování sýrů, což je u této metody možné i bez znehodnocení kontrolovaného vzorku. Práce LUŽOVÉ et al. (2010) se zabývá využitím NIR spektroskopie při detekci falšování másla rostlinnými tuky. Vzorky másla, ztužených a směsných tuků prošly měřením na přístroji FT NIR Antaris a pomocí diskriminační analýzy byly vytvořeny příslušné kalibrační modely. Práce vedla k zjištění, že přístroj je natolik citlivý, aby rozeznal máslo od směsného i ztuženého tuku. Z výsledků vyplývá, že NIR spektroskopie je vhodnou metodou pro kvalitativní analýzu másla. Což se shoduje s našimi výsledky v případě použití této metody k odhalování falšování mléka. MUSILOVÁ (2011) využila NIR spektroskopii pro kontrolu jakosti sýrů typu mozzarella. Chemickými rozbory byly stanoveny obsah tuku, sušiny, NaCl, titrační kyselost a pH. Data naměřená NIR spektrometrem byla zpracována pomocí programu TQ Analyst. T-testem nebyly zjištěny žádné statisticky průkazné rozdíly mezi referenčními a predikovanými hodnotami stanovení. V rámci NIR spektroskopické analýzy byla metoda shledána za spolehlivou z hlediska všech faktorů. KOZELKOVÁ, LUŽOVÁ a ŠUSTOVÁ (2011) se zabývaly využitím FT NIR spektroskopie k rozlišení olomouckých tvarůžků, jež byly vyrobeny v různém ročním období. Cílem této práce bylo zjistit, zda lze technikou FT NIR spektroskopie rozlišit tvarůžky vyrobené na jaře a v létě. Naměřená data byla zpracována programem TQ Analyst. Metoda FT NIR prokázala, že tvarůžky vyrobené na jaře a v létě se od sebe prokazatelně liší, což může být způsobeno různým složením mléka v jarních a letních měsících. OCA, ORTIZ et al. (2012) se ve svém výzkumu zabývali použitím NIR spektroskopie pro stanovení kvality sýru Zamorano. Vzorky sýra byly analyzovány referenčními metodami (měřen byl obsah tuku, sušiny, tuku v sušině, bílkovin), souběžně probíhalo skenování NIR spektrometrem. S 99% hladinou určitosti byla prokázaná shoda ve výsledcích měření obsahu sušiny, tuku i bílkovin. Sýr Zamorano patří mezi výrobky s chráněným označením původu, musí tedy splňovat minimální limity obsahu určitých látek. Při měření obsahu tuku, tuku v sušině a bílkovin byla prokázána 99% shoda s referenčními metodami. NIR spektroskopie se tedy jeví jako metoda vhodná pro kontrolu ukazatelů, jež jsou stanoveny pro výrobky s chráněným

61

označením původu, jako je sýr Zamorano. Výhodou metody je rychlé použití, což umožňuje kontrolovat kvalitu velkého množství sýrů přímo v praxi.

62

6 ZÁVĚR V této diplomové práci byla zkoumána možnost využití blízké infračervené spektroskopie pro kontrolu falšování kozího mléka přídavky mléka kravského. V teoretické části jsou shrnuty poznatky o kozím mléce, falšování a infračervené spektroskopii především v blízké oblasti. Experimentální část se zabývá přípravou a zejména analýzou a následným vyhodnocením vzorků mléka. Předmětem práce bylo zjistit, zda je metoda NIR spektrometrie schopna rozlišit vzorky obsahující různý podíl kozího a kravského mléka a jaký nejnižší podíl je ještě detekovatelný. Všechny vzorky byly podrobeny kvalitativní analýze. Nejprve byly metodou NIR spektroskopie proměřeny a pomocí Fourierovy transformace byla získána jejich spektra. Ta byla vyhodnocena pomocí diskriminační analýzy. Po shrnutí všech výsledků lze říci, že metodou FT NIR spektroskopie za použití přístroje FT NIR Nicolet Antaris je možné efektivně srovnávat vzorky falšovaného kozího mléka až do koncentrace přídavku kravského mléka 0,1 %. I při této koncentraci přístroj vykazuje průkazný rozdíl mezi vzorky. I pro svou rychlost a nedestruktivní charakter lze metodu doporučit pro detekci falšovaného mléka v praxi.

63

7 PŘEHLED POUŽITÉ LITERATURY ANONYMa,

2004:

Právní

úprava

ochrany

spotřebitele.

Databáze

online

[cit. 2014-04-16]. Dostupné na: http://www.businessinfo.cz/cs/clanky/pravni-upravaochrany-spotrebitele-2372.html#evr ANONYMb, 2000: Kontrola správnosti označování potravin ("falšování" potravin). Databáze

online

[cit. 2014-04-16].

Dostupné

na:

http://www.szpi.gov.cz/docDetail.aspx?docid=1004563&docType=ART&nid=11443 ANONYMc, 2008: Vyhláška č. 77/2003 Sb., kterou se stanoví požadavky pro mléko a mléčné výrobky, mražené krémy a jedlé tuky a oleje. Databáze online [cit. 2014-04-16].

Dostupné

na:

http://www.szpi.gov.cz/docDetail.aspx?

docid=1006126&nid=11816&hl=ml%C3%A9%C4%8Dn%C3%A9%20v %C3%BDrobky%20vyhl%C3%A1%C5%A1ka ANONYMd, 2014: Global Alert and Response. Databáze online [cit. 2014-04-16]. Dostupné na: http://www.who.int/csr/media/faq/QAmelamine/en/ ANONYMe, 1994: The Electomagnetic Spectrum. Databáze online [cit. 2014-01-16]. Dostupné na: http://www.geo.mtu.edu/rs/back/spectrum/ ANONYMf, 2011: Theoretical Background on the Camera Spectrophotometer. Chemistry Workshop, University of Illinois. Databáze online [cit. 2014-02-16]. Dostupné na: http://scheeline.scs.illinois.edu/~asweb/CPS/HSFiles/2.html ANONYMg, 2012: Thermo Nicolet Antaris FT-NIR Protein Analyzer. Databáze online [cit. 2014-04-16].

Dostupné

na:

http://hamiltoninstrument.com/index.php?

route=product/product&product_id=185 ANONYMh, 2009: Introduction to the Electromagnetic Spectrum. Databáze online [cit. 2014-04-16]. Dostupné na: http://westernreservepublicmedia.org/ubiscience/electromagnetic.htm BIEN R., 2006: NIR Spektroskopie v systému hodnocení jakosti potravin a krmiv NIR 64

instrumentace perten instruments. Databáze online [cit. 2014-02-19]. Dostupné na: www.graphix.sk/webhosting/bezpecnostpotravin/index.php/.../22 CENTNER V., 1999: Blízká infračervená spektroskopie (NIR) a její průmyslové aplikace, CHEMagazín, IX (1): s. 22-23. COPPA M., REVELLO-CHION A., GIACCONE D., FERLAY A., TABACCO E., BORREANI G.., 2014: Comparison of near and medium infrared spectroscopy to predict fatty acid composition on fresh and thawed milk. Food Chemistry, vol. 150, p. 49-57.

Databáze

online

[cit.

2014-04-26].

Dostupné

na:

http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0308814613015355 CUHRA P., 2011: Zkušenosti s prokazováním falšování potravin v uplynulých letech, s. 8-15. In ČÍŽKOVÁ H.(ed.), Metody a kriteria pro ověřování autenticity potravin a potravinářských

surovin,

KEY

Publishing

s.r.o.,

Ostrava,

127

s.

ISBN

978-80-7418-124-5. ČÍŽKOVÁ H., VOLDŘICH M, 2010: Autenticita potravin, metody detekce falšování, s. 94-102. In PICKOVÁ I. (ed.), Svět potravin a kouzlo biotechnologií., KEY Publishing s.r.o., Ostrava, 116 s. ISBN 978-80-7418-069-9. ČÍŽKOVÁ H., ŠEVČÍK R., RAJCHL A., PIVOŇKA J., VOLDŘICH M., 2012: Trendy v autenticitě potravin a v přístupech k detekci falšování. Chemické listy 106, s. 903-910. ČURDA L., KUKAČKOVÁ O., NOVOTNÁ M., 2002: NIR spektroskopie a její využití při analýze mléka a mléčných výrobků. Chemické listy 96, s. 305-310. DRAČKOVÁ M. (ed.) et al., 2007: Hodnocení fyzikálně-chemických vlastností sýrů s nízkodohřívanou sýřeninou pomocí FT-NIR, s. 180-184. In: ŠTĚTINA J., ČURDA L., Celostátní přehlídky sýrů 2007. Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Praha, 282 s. ISBN 978-80-7080-661-6. FANTOVÁ M. (ed.), 2010: Chov koz. 2. vyd. Nakladatelství Brázda, Praha, 216 s. ISBN 978-80-209-0377-8.

65

FANTOVÁ M., NOHEJLOVÁ V., 2012: Základy chovu koz. Ústav zemědělské ekonomiky a informací, Praha, 71 s. ISBN 978-80-86671-99-4. FORMAN L., HUŠEK V., PLOCKOVA M., SNAŠELOVA J., ŠTIPKOVA J., 1994: Mlékárenská technologie II. 1. vyd. Praha: VŠCHT Praha, 217 s. ISBN 80-7080-214-6. GAJDŮŠEK S., 1998: Mlékařství II. 1. vyd. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 142 s. ISBN 80-7157-342-6. GAJDŮŠEK S., 2000: Mlékařství II. 1. vyd. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 142 s. ISBN 80-7157-342-6. GONZÁLEZ-MARTÍN I., HERNÁNDEZ-HIERRO J.M., MORÓN-SANCHO R., SALVADOR-ESTEBAN

J.,

VIVAR-QUINTANA

A.,

REVILLA

I.,

2007:

Determination of the percentage of milk (cow's, ewe's and goat's) in cheeses with different ripening times using near infrared spectroscopy technology and a remote reflectance fibre-optic probe. Analytica Chimica Acta, vol. 604, issue 2, p. 191-196. Databáze online [cit. 2014-04-29]. Dostupné na: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0003267007017229 HAMR K., CUHRA P., 2004: Falšování potravin a jeho prokazování, zajímavé případy. Databáze online [cit. 2014-04-16]. Dostupné na: http://www.bezpecnostpotravin.cz/falsovani-potravin-a-jeho-prokazovani-zajimavepripady.aspx#sthash.o59VLTMo.dpuf HAVLÍKOVÁ M., 2011: Využití NIR spektroskopie ke sledování falšování sýrů. Diplomová práce, Mendelova univerzita v Brně, Brno, 85 s. HOLÍK, M., 2007: Mezinárodní konference Chemometrics IV. Databáze online [cit 2014-02-10]. Dostupné na: http://chemicke-listy.cz/Bulletin/bulletin281/9701010.html HOUDKOVÁ M., 2012: Databáze falšovaných potravin. Databáze online [cit. 2014-04-16].

Dostupné

na:

http://www.agronavigator.cz/default.asp?

ids=149&ch=13&typ=1&val=123169 JANČÁŘOVÁ I., JANČÁŘ L., 2013: Analytická chemie. Mendelova univerzita v Brně,

66

Brno, 195 s. ISBN 978-80-7157-647-1. JANŠTOVÁ B., 2012: Syrové mléko (produkce, kritéria a kontrola jakosti), s. 3-9. In: JANŠTOVÁ (ed.), Technologie mléka a mléčných výrobků. VFU Brno, Brno, 141 s. ISBN 978-80-7305-635-3. JIRSA O., HRUŠKOVÁ M., ŠVEC I., 2008: Hodnocení vlastností pšeničného těsta analýzou NIR spekter mouky. Chemické listy, 102, s. 829-836. KANIA P., 2007: Infračervená spektrometrie. Databáze online [cit. 2014-02-08]. Dostupné na: www.vscht.cz/anl/lach1/7_IC.pdf KLOUDA P., 2003: Moderní analytické metody. Pavel Klouda, Ostrava, 132 s. ISBN 80-86369-07-2. KOPŘIVA P., 2013: První výsledky kontrol burčáku a ČZHM. Databáze online [cit. 2014-04-17].

Dostupné

na:

http://www.szpi.gov.cz/docDetail.aspx?

docid=1053981&docType=ART&nid=12025 KOZELKOVÁ M., LUŽOVÁ T., ŠUSTOVÁ K., 2011: Využití FT-NIR spektroskopie k rozlišení olomouckých tvarůžků vyrobených v různém ročním období, s. 69. In JŮZL M., NEDOMOVÁ Š, BUBENÍČKOVÁ A., Sborník XXXVII. semináře o jakosti potravin a potravinových surovin "Ingrovy dny". Brno: Mendelova univerzita v Brně, 93 s. ISBN 978-80-7375-495-2. KRÁLÍKOVÁ M., LUŽOVÁ T., MLČEK J., ŠUSTOVÁ K., 2007: Využití NIR spektroskopie při sledování průběhu zrání eidmských sýrů různých výrobců, s. 185-189. In: ŠTĚTINA J., ČURDA L., Celostátní přehlídky sýrů 2007. Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, Praha, 282 s. ISBN 978-80-7080-661-6. KÜHNEMANN H., 2011: Chováme kozy. Vydavatelství Víkend, Český Těšín, 92 s. ISBN 978-80-7433-039-1. KUKAČKOVÁ O., 2001: Aplikační možnosti NIR spektroskopie při kontrole mléka a mlékárenských výrobků. Disertační práce, Vysoká škola chemicko-technologická

67

v Praze. Praha. 198 s. LUŽOVÁ T., ŠUSTOVÁ K.,2009: Sortiment výrobků z kozího mléka, s. 27-32. In: Chov koz v systému trvale udržitelného zemědělství. Databáze online [cit. 2014-02-10]. Dostupné na: http://www.spolekmoravskykras.cz/create_file.php?id= 295 LUŽOVÁ T., ŠUSTOVÁ K., KRÁLÍKOVÁ M., HRNČÍŘOVÁ K., 2010: Využití NIR spektroskopie při kontrole falšování másla rostlinnými tuky, s. 54. In JŮZL M., NEDOMOVÁ Š., Sborník XXXVI. semináře o jakosti potravin a potravinových surovin "Ingrovy dny". Brno: Mendelova univerzita v Brně, 84 s. ISBN 978-80-7375-384-9. MATĚJKA P., 2008: Spektrometrie v blízké infračervené oblasti. Databáze online [cit. 2014-02-17]. Dostupné na: http://www.vscht.cz/anl/lach2/NIR.pdf MCCLURE W. F., TSUCHIKAWA S., 2006: Instruments. In OZAKI Y., MCCLURE W. F., CHRISTY A. A., Near-Infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. 1st edition. New Jersey: Wiley-Interscience, 401 p. ISBN 978-0-471-67201-2. MLČEK J., ROP O., ŠUSTOVÁ K., SIMEONOVOVÁ J., GÁL R., 2010: Možnosti využití spektroskopie NIR v masném průmyslu. Databáze online [cit. 2014-03-18]. Dostupné na: http://www.chemicke-listy.cz/docs/full/2010_09_855-860.pdf. MLČEK J., ŠUSTOVÁ K., 2006: Využití NIR spektrometrie při hodnocení texturních vlastností eidamů, s. 10. In Mléko a sýry, odborný seminář, 25 s. Databáze online [cit. 2014-04-23]. Dostupné na: https://www.vscht.cz/tmt/prehlidky/2006/souhrn%20Mleko %20a%20syry%202006.pdf MUSELÍK J., 2012: Aplikace blízké infračervené spektroskopie ve farmaceutické analýze. Chemické listy, 106, s. 10-15. MUSILOVÁ L., 2011: Využití NIR spektroskopie ke kontrole jakosti sýrů typu mozzarella. Diplomová práce, Mendelova univerzita v Brně, Brno, 79 s. NAŘÍZENÍ EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY (ES) č. 853/2004, kterým se stanoví zvláštní hygienická pravidla pro potraviny živočišného původu.

68

NIEMÖLLER A., BEHMER D., 2008: Use of Near Infrared Spectroscopy in the Food Industry, p. 67-83. In: IRUDAYARAJ J. (Ed.), REH Ch. (Ed.), Nondestructive Testing of Food Quality. Blackwell Publishing and the Institute of Food Technologists, Ames, 339 p. ISBN-13: 978-0-8138-2885-5. NICOLET CZ, 2006a: Result Integration software – stručný návod. Firemní literatura, 69 s. NICOLET CZ, 2006b: TQ Analyst – spektroskopický software. Firemní literatura, 51 s. OCA M. L., ORTIZ M. C., SARABIA L. A., GREDILLA A. E., DELGADO D., 2012: Prediction of Zamorano cheese quality by near-infrared spectroscopy assessing false non-compliance and false compliance at minimum permitted limits stated by designation of origin regulations. Databáze online [cit. 2014-04-23]. Dostupné na: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0039914012005024 OPEKAR F., JELÍNEK I., RYCHLOVSKÝ P., PLZÁK Z., 2003: Základní analytická chemie. Nakladatelství Karolinum, Praha, 201 s. ISBN 80-246-0553-8. OZAKI Y., MORITA S., DU Y., 2006: Spectral Analysis. In OZAKI Y., MCCLURE W. F., CHRISTY A. A.: Near-Infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. 1st edition. New Jersey: Wiley-Interscience, 401 p., ISBN 978-0-471-67201-2. PRAUS P., PLACHÁ D., 2008: Vybrané kapitoly instrumentální analýzy – studijní opora.

Databáze

online

[cit.

2014-02-20].

Dostupné

na:

http://www.fmmi.vsb.cz/export/sites/fmmi/cs/studium-a-vyuka/studijni-opory/615Praus-Placha-Vybrane-kapitoly-z-instrumentalni-analyzy.pdf PROCHÁZKOVÁ (ed.) et al., 2009: Využití NIR spektrometrie pro hodnocení jakosti ovčích sýrů, s. 34. In JŮZL M., NEDOMOVÁ Š., Sborník souhrnů sdělení XXXV. semináře o jakosti potravin a potravinových surovin "Ingrovy dny". Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, Brno. ISBN 978-80-7375-281-1. PŘIDALOVÁ H., JANŠTOVÁ

B., DRAČKOVÁ

M., NAVRÁTILOVÁ P.,

VORLOVÁ L., 2009: Sledování vybraných parametrů mléka bílých krátkosrstých koz ze dvou farem v České republice. Databáze online [cit. 2014-02-08]. Dostupné na: 69

http://www.mlekarskelisty.cz/archiv/rok-2009.html ROBERTS C. A., WORKMAN J. J., REEVES III., B., 2004: Near-Infrared Spectroscopy in Agriculture. American Society of Agronomy, Madison, Wisconsin, 822 s. ISBN 0-89118-155-5. SEVERA L., NEDOMOVÁ Š., 2011: Fyzikální a mechanické vlastnosti potravin. Mendelova univerzita v Brně, Brno, 116 s. ISBN 978-80-7375-521-8. SOLAIMAN S. G. (ed.), 2010: Goat Science and Production. Wiley-Blackwell, 444 p. ISBN 978-0-8138-0936-6. SPÁČIL M., 2011: Falšované džemy s Polska. Databáze online [cit. 2014-04-16]. Dostupné

na:

http://www.szpi.gov.cz/docDetail.aspx?

docid=1033971&docType=ART&nid=11845 SPÄTH

H.,

THUME

O.,

1996:

Chováme

kozy.

Blesk,

Ostrava,

189 s.

ISBN 80-85606-81-X. SPREER E., 1995: Milk and Dairy Product Technology. Marcel Dekker, New York, 481 s. ISBN 0-8247-0094-5. SUKOVÁ I., 2012: Potravinářské skandály z posledních let v mlékárenském sektoru. Databáze

online

[cit. 2014-04-16].

Dostupné

na:

http://www.agronavigator.cz/

default.asp?ids=158&ch=13&typ=1&val=118429 ŠIKOLA J., 2002: NIR spektroskopie – perspektivní metoda pro kvalitativní a kvantitativní analýzu v potravinách, s. 18-19. Kvalita potravin, 2 (4). ŠTĚTINA J., 2009: Vlastnosti mléka a jeho základní ošetření. In KADLEC P., MELZOCH K., VOLDŘICH M., (eds.) a kol. Co byste měli vědět o výrobě potravin? Technologie potravin. 1. vyd. Ostrava: KEY Publishing s.r.o., 536 s., ISBN 978-80-7418-051-4. ŠUSTOVÁ K., 2007: Laktologie: Druhy mlék – přednášky (in MS), [elektronicka posta]. MZLU v Brně, [cit. 2014-02-10]. 70

ŠUSTOVÁ K., 2009: Kozí mléko a jeho zpracování na sýry, s. 21-26. In: Chov koz v systému trvale udržitelného zemědělství. Databáze online [cit. 2014-02-08]. Dostupné na: http://www.spolekmoravskykras.cz/create_file.php?id= 295 ŠUSTOVÁ, K., KOZELKOVÁ, M., 2012:

Využití FT NIR spektroskopie

v mlékárenství. In Celostátní přehlídky sýrů 2012. Výsledky přehlídek a sborník přednášek konference Mléko a sýry. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, 242 s. ISBN 978-80-7080-838-2. ŠUSTOVÁ K., MLČEK J., 2007: Využití NIR analyzátoru ke kontrole kvality mléka a mléčných

výrobků.

Databáze

online

[cit. 2014-04-19].

Dostupné

na:

http://www.agris.cz/Content/files/main_files/75/153109/11_05.pdf ŠUSTOVÁ K., SÝKORA V., 2013: Mlékárenské technologie. 1. vyd. Mendelova univerzita v Brně, Brno, 223 s. ISBN 978-80-7375-5. TEPLÝ M., 1984: Čisté mlékařské kultury : výroba, kontrola, použití. 1. vyd. Praha: SNTL, 295 s. ULBERTH F., 2003: Testing the authenticity of milk and milk products. In SMIT G., 2003: Dairy processing – Improving quality. Woodhead Publishing Limited, Cambridge, 546 p. ISBN 0-8493-1758-4. VEJČÍK A., PEŠINOVÁ P., 2012: Chov ovcí a koz. 1. vyd. Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, České Budějovice, 145 s. ISBN 978-80-7394-346-2.

71

8 SEZNAM TABULEK Tabulka č. 3.1 Složení kozího a kravského mléka (FANTOVÁ et al., 2010) ................. 15 Tabulka č. 3.2 Porovnání zastoupení hlavních mastných kyselin v kozím a kravském mléce (VEJČÍK, PEŠINOVÁ, 2012) ............................................................................. 16 Tabulka č. 3.3 Srovnání obsahu vitaminů v kozím a kravském mléce (ŠUSTOVÁ, 2007) ….................................................................................................................................... 18 Tabulka č. 3.4 Rozdělení spektrálních oblastí podle vlnových délek elektromagnetického záření (JANČÁŘOVÁ, JANČÁŘ, 2013) ….................................................................. 31

72

9 SEZNAM OBRÁZKŮ Obrázek č. 3.1 Elektromagnetické vlnění (ANONYMa, 1994) …................................. 30 Obrázek 3.2 Spektrometr FTIR (KLOUDA, 2003) …................................................... 36 Obrázek č. 3.3 Fourierova transformace interferogramu na infračervené spektrum (PRAUS, PLACHÁ, 2008) …....................................................................................... 37 Obrázek č. 5.1 Porovnání NIR spekter vzorků s obsahem kravského mléka v kozím 10 %, 50 % a 100 % ….................................................................................................. 46 Obrázek č. 5.2 Porovnání NIR spekter vzorků s obsahem kravského mléka v kozím 0 % a 100 % .......................................................................................................................... 47 Obrázek č. 5.3 Porovnání vzorků 100% kravského mléka (□) a 95% kozího mléka s přídavkem 5 % kravského mléka (∆)........................................................................... 48 Obrázek č. 5.4 Porovnání vzorků 100% kravského mléka (□) a 100% kozího mléka (∆) .................................................................................................................................. 49 Obrázek č. 5.5 Srovnání vzorků 50% kravského mléka (□) a 100% kravského mléka (∆) ….................................................................................................................................... 50 Obrázek č. 5.6 Porovnání vzorků 50% kravského mléka (□) a 90% kozího s přídavkem 10 % kravského mléka (∆) …......................................................................................... 51 Obrázek č. 5.7 Porovnání vzorků 50% kravského mléka (□) a 100% kozího mléka (∆) ….................................................................................................................................... 52 Obrázek č. 5.8 Porovnání vzorků 95% kozího mléka (∆) a 90% kozího mléka s přídavkem 10 % kravského (□) …............................................................................... 53 Obrázek č. 5.9 Srovnání vzorků 95% kozího mléka (□) a 99% kozího mléka s přídavkem 1 % kravského (∆) …..................................................................................................... 54 Obrázek č. 5.10 Srovnání vzorků 95% kozího mléka (□) a 99,9% kozího mléka s přídavkem 0,1 % kravského (∆) ….............................................................................. 55 Obrázek č. 5.11 Srovnání vzorků 99,9% kozího mléka (□) a 100% kravského (∆) …... 56 Obrázek č. 5.12 Srovnání vzorků 99,9% kozího mléka (∆) a 100% kozího (□) ….........57 73

10

SEZNAM ZKRATEK

CLA – conjugated linoleic acid (konjugovaná kyselina linolová) č. – číslo ČZHM – částečně zkvašený hroznový mošt ČR – Česká republika DA – diskriminační analýza DNA – deoxyribonucleic acid (deoxyribonukleová kyselina) EU – Evropská unie M.J. – mezinárodní jednotka MLR – multiple linear regression (vícenásobná lineární regrese) NIR – near infrared spectroscopy (blízká infračervená spektroskopie) PCA – principal component analysis (analýza hlavních komponent) PCR – principal component regression (regrese hlavních komponent) PLS – partial least squares (metoda částečných nejmenších čtverců) SZPI – Státní zemědělská a potravinářská inspekce

74

PŘÍLOHY

Příloha 1: Elektromagnetické spektrum (ANONYMh, 2009)

Příloha 2: Spektrometr FT NIR Antaris (ANONYMg, 2012)