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Zeitschriftenartikel:

C. Akhgar, V. Nürnberger, M. Nadvornik, M. Velik, A. Schwaighofer, E. Rosenberg, B. Lendl:
"Fatty Acid Prediction in Bovine Milk by Attenuated Total Reflection Infrared Spectroscopy after Solvent-Free Lipid Separation";
foods, 10 (2021), 1054; S. 1 - 14.



Kurzfassung deutsch:
In der vorliegenden Studie wird ein neuartiger Ansatz zur Vorhersage der Fettsäurezusammensetzung in der Rindermilch (IR) vorgestellt. Eine schnelle, lösungsmittelfreie, zweistufige Zentrifugationsmethode wurde angewendet, um repräsentative Milchfettfraktionen zu erhalten. IR-Spektren von reinen Milchlipiden wurden mit abgeschwächter Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie (ATR-FT-IR) aufgezeichnet. Der Vergleich mit den IR-Transmissionsspektren von Vollmilch ergab eine höhere Menge an signifikanten spektralen Informationen für die Fettsäureanalyse. PlS-Regressionsmodelle (Partial Least Squares) wurden berechnet, um die IR-Spektren mit den Referenzwerten der Gaschromatographie/Massenspektrometrie (GC/MS) in Beziehung zu setzen, was besonders gute Vorhersagen für Fettsäuresummenparameter sowie für die folgenden einzelnen Fettsäuren liefert: C10:0 (R2P = 0,99), C12:0 (R2P = 0,97), C14:0 (R2P = 0,88), C16:0 (R2P = 0,81), C18:0 (R2P = 0,93) und C18:1cis (R2P = 0,95). Die IR-Wellenzahlbereiche für die einzelnen Regressionsmodelle wurden durch Berechnung des PLS-Selektivitätsverhältnisses optimiert und validiert. Basierend auf einem Satz von 45 Milchproben sind die erhaltenen PLS-Verdienstzahlen signifikant besser als die in der Literatur unter Verwendung von Vollmilchübertragungsspektren und größeren Datensätzen berichteten. In diesem Zusammenhang eliminiert die direkte IR-Messung der Milchfettfraktion von Natur aus Kovariationsstrukturen zwischen Fettsäuren und Gesamtfettgehalt, was ein häufiges Problem bei DER IR-basierten Milchfettprofilierung darstellt. Die Kombination aus lösungsmittelfreier Lipidtrennung und ATR-FT-IR-Spektroskopie stellt einen neuartigen Ansatz für die schnelle Fettsäurevorhersage dar, mit dem Potenzial für eine Hochdurchsatzanwendung im routinemäßigen Laborbetrieb.

Kurzfassung englisch:
In the present study, a novel approach for mid-infrared (IR)-based prediction of bovine milk fatty acid composition is introduced. A rapid, solvent-free, two-step centrifugation method
was applied in order to obtain representative milk fat fractions. IR spectra of pure milk lipids
were recorded with attenuated total reflection Fourier-transform infrared (ATR-FT-IR) spectroscopy.
Comparison to the IR transmission spectra of whole milk revealed a higher amount of significant
spectral information for fatty acid analysis. Partial least squares (PLS) regression models were
calculated to relate the IR spectra to gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) reference
values, providing particularly good predictions for fatty acid sum parameters as well as for the
following individual fatty acids: C10:0 (R2
P = 0.99), C12:0 (R2
P = 0.97), C14:0 (R2
P = 0.88), C16:0
(R
2
P = 0.81), C18:0 (R2
P = 0.93), and C18:1cis (R2
P = 0.95). The IR wavenumber ranges for the
individual regression models were optimized and validated by calculation of the PLS selectivity ratio.
Based on a set of 45 milk samples, the obtained PLS figures of merit are significantly better than
those reported in literature using whole milk transmission spectra and larger datasets. In this context,
direct IR measurement of the milk fat fraction inherently eliminates covariation structures between
fatty acids and total fat content, which poses a common problem in IR-based milk fat profiling.
The combination of solvent-free lipid separation and ATR-FT-IR spectroscopy represents a novel
approach for fast fatty acid prediction, with the potential for high-throughput application in routine
lab operation.

Schlagworte:
mid-IR spectroscopy; attenuated total reflection; bovine mik; fatty acids;


"Offizielle" elektronische Version der Publikation (entsprechend ihrem Digital Object Identifier - DOI)
http://dx.doi.org/10.3390/foods10051054

Elektronische Version der Publikation:
https://publik.tuwien.ac.at/files/publik_298646.pdf


Erstellt aus der Publikationsdatenbank der Technischen Universitšt Wien.