foodmetaFOOD METAENGINEERINGFOOD METAENGINEERING2949-6497All-Russian Dairy Research Institute10.37442/fme.2023.4.30foodmeta-30Research ArticleОригинальное эмпирическое исследованиеOriginal Empirical ResearchРазработка и адаптация прогностической модели полнофакторной оптимизации технологического процесса производства пробиотического кисломолочного продуктаThe Development and Adaptation of a Predictive Model of Full-Factor Optimisation of the Basic Probiotic Fermented Dairy Product Technological Processhttps://orcid.org/0000-0002-2151-4508ЗобковаЗинаида СеменовнаZobkovaZinaida SemyonovnaЗаведующий лабораторией новых технологических процессов производства цельномолочных продуктов, доктор технических наук, Заслуженный работник пищевой индустрии Российской Федерации. 

Head of the Laboratory of New Technological Processes for the Production of Whole Milk Products, Doctor of Technical Sciences, Honored Worker of the Food Industry of the Russian Federation.

z_zobkova@vnimi.orghttps://orcid.org/0000-0002-0913-5644КондратенкоВладимир ВладимировичKondratenkoVladimir Vladimirovich

Старший научный сотрудник, кандидат технических наук

Senior Researcher, Candidate of Technical Sciences

v_kondratenko@vnimi.orghttps://orcid.org/0000-0003-1304-1517ПряничниковаНаталия СергеевнаPryanichnikovaNatalia SergeevnaЗаместитель директора по научной работе, кандидат технических наук, Лауреат премии Правительства РФ

Deputy Director for Research, Candidate of Technical Sciences, Laureate of the Russian Government Prize

n_pryanichnikova@vnimi.orghttps://orcid.org/0000-0002-6243-693XЗенинаДарья ВячеславовнаZeninaDaria Vyacheslavovna

Старший научный сотрудник, кандидат технических наук

Senior Researcher, Candidate of Technical Sciences

d_zenina@vnimi.orghttps://orcid.org/0000-0001-5341-693XКоровинаНаталья СергеевнаKorovinaNatalia Sergeevna

Инженер

 

Engineer

n_korovina@vnimi.orgВсероссийский научно-исследовательский институт молочной промышленности ("ВНИМИ")РоссияAll-Russian Dairy Research InstituteRussian Federation202327122023144856Copyright © Зобкова З.С., Кондратенко В.В., Пряничникова Н.С., Зенина Д.В., Коровина Н.С., 20232023Зобкова З.С., Кондратенко В.В., Пряничникова Н.С., Зенина Д.В., Коровина Н.С.Zobkova Z.S., Kondratenko V.V., Pryanichnikova N.S., Zenina D.V., Korovina N.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.fme-journal.org/jour/article/view/30Введение

Введение: В условиях быстроразвивающихся рынков и возрастающих потребностей населения в новых видах продуктов с длительными сроками годности, возникает необходимость в расширении их ассортимента, дальнейшем повышении качества, биологической ценности, и в модернизации традиционных технологий. Основными средствами достижения этих целей является повышение эффективности и качества научных исследований, ускорение внедрения научных достижений в промышленность. Последнее вносит коррективы в ускорение разработок эффективных технологий цельномолочных продуктов. Использование подходов к оптимизации технологических процессов на базе системного математического моделирования позволит сократить продолжительность исследований по созданию новых видов продуктов.

Цель

Цель: Статья посвящена исследованиям, связанным с разработкой и адаптацией прогностической математической модели оптимизации технологического процесса производства пробиотического кисломолочного продукта. Данный подход позволит обеспечить возможность конструирования некоторого множества рецептур пробиотического кисломолочного продукта, для которых относительная биологическая ценность (ОБЦ) будет соответствовать максимальному значению при удовлетворительных заданных параметрах процесса.

Материалы и методы

Материалы и методы: В качестве объектов исследований выступали образцы пробиотического кисломолочного продукта с варьированием жиро-белкового индекса в диапазоне от 0 до 1,5 и массовой доли сахарозы – от 0 до 10 %, а также образцы с постоянной массовой долей сахарозы 7,3 % и жиробелковым индексом 1,24 при массовой доле жира 3,48, 3,97, 4,09 и 4,21 %. В каждом варианте исследовали значение относительной биологической ценности (ОБЦ). Все исследования проводили в 3-5 кратной повторности.

Поиск специализированной литературы осуществляли с использованием электронных баз данных: E-library, Scopus, MDPI, Science Direct.

Математическую обработку экспериментальных данных для разработки модели пробиотического кисломолочного продукта проводили с использованием табличного процессора Microsoft Excel 2010 (Microsoft Corporation, Ink.) с надстройкой «Поиск решения», а также – специализированных пакетов программного обеспечения TableCurve 2D v.5.01 (SYSTAT Software, Ink.) и Wolfram Mathematica 10.2 (Wolfram Research, Ink.).

Результаты

Результаты: Разработана математическая модель оптимизации технологического процесса производства пробиотического кисломолочного продукта. Был проведён полнофакторный эксперимент (ПФЭ), в котором в качестве независимых факторов были приняты массовая доля сахарозы ( , %) и жиро-белковый индекс (r) – отношение массовой доли жира к массовой доле белка в нормализованной смеси в интервалах от 0 до 10 и от 0 до 1,5%, соответственно. В качестве результирующего фактора была принята ОБЦ. На основании результатов исследований было получено уточнённое математическое описание зависимости показателя ОБЦ от массовой доли сахарозы и жиро-белкового индекса. Совокупность множества полученных данных по влиянию массовой доли сахарозы на динамику локальных максимумов ОБЦ и динамику соответствующих им значений массовой доли жира показала, что максимуму ОБЦ, равному 244,866% соответствовала массовая доля сахарозы, равная 7,31%. Последняя соответствовала оптимуму жиро-белкового индекса 1,241. Для обеспечения максимальной ОБЦ нижняя граница массовой доли жира должна была соответствовать 3,475%. Анализ данных ПФЭ показал наличие дополнительных корректирующих факторов зависимости ОБЦ от показателей массовой доли жира. Для уточнения разработанной модели с учётом дополнительных факторов в неё был введён корректирующий коэффициент (Q), на основании комплексного анализа зависимости которого от массовой доли жира были получены интервальные оценки данного показателя для разных фиксированных реперных значений ОБЦ.

Выводы

Выводы: Апробация модели оптимизации технологического процесса производства пробиотического кисломолочного продукта и полученные математические зависимости могут служить критерием формирования множества рецептур для производства сахаросодержащих кисломолочных продуктов с высоким потенциалом относительной биологической ценности. При этом следует учитывать, что область определения данного подхода ограничена в части массовой доли жира в диапазоне от 0,06 до 4,84% и массовой доли белка – от 2,8 до 3,9%. При таком подходе (разработка моделей) возможен анализ перспективных режимов для изучаемого процесса, которые в реальных условиях на стадии эксперимента не всегда удается получить. Разработка данной модели позволит значительно сократить продолжительность исследований по оптимизации технологического процесса.

Ключевые слова

Ключевые слова: прогностическая модель процесса; пробиотический кисломолочный продукт; относительная биологическая ценность; полнофакторный эксперимент

Introduction

Introduction: In the conditions of rapidly developing markets and the increasing needs of the population for new types of products with long shelf life, there is a need to expand their range, further improve their quality and biological value, and modernize traditional technologies. The main means of achieving these goals is to increase the efficiency and quality of scientific research and accelerate the introduction of scientific achievements in industry. The latter will make adjustments to accelerate the development of effective technologies of whole-milk products. The use of new methods of experiment planning in order to optimize technological processes will reduce the duration of research on the creation of new types of products.

Purpose

Purpose: The article is devoted to the research related to the development and adaptation of a predictive (mathematical) model for optimization of the technological process of probiotic fermented dairy product production. This approach will allow to ensure the design of a certain set of formulations for probiotic fermented dairy product, in which the relative biological value (RBV) will correspond to the maximum value at satisfactory given process parameters.

Materials and Methods

Materials and Methods: The objects of research were: probiotic fermented dairy product manufactured in accordance with the developed mathematical model of the process. The search of specialized literature was carried out using electronic databases: E-library, Scopus, MDPI, Science Direct. Mathematical processing of experimental data for the development of the probiotic fermented dairy product model was carried out using Microsoft Excel 2010 (Microsoft Corporation, Ink.) with the "Solution Search" add-in, as well as specialized software packages TableCurve 2D v.5.01 (SYSTAT Software, Ink.) and Wolfram Mathematica 10.2 (Wolfram Research, Ink.).

Results

Results: A mathematical model for optimization of the technological process of probiotic fermented dairy product production was developed. A full-factor experiment (FFE) was conducted, in which the mass fraction of sucrose ( , %) and fat-protein index (r) - the ratio of the mass fraction of fat to the mass fraction of protein in the normalized mixture in the intervals from 0 to 10 and from 0 to 1.5%, respectively, were taken as independent factors. RBV was taken as the resultant factor. Based on the results of the research, a refined mathematical description of the dependence of RBV indicator on the mass fraction of sucrose and fat-protein index was obtained. The set of data on the influence of the mass fraction of sucrose on the dynamics of local maximum of RBV and the dynamics of the corresponding values of the mass fraction of fat showed that the maximum of RBV equal to 244.866% corresponded to the mass fraction of sucrose equal to 7.31%. The latter corresponded to the optimum fat-protein index of 1.241. In order to ensure maximum RBV, the lower limit of the mass fraction of fat had to correspond to 3.475%. The analysis of the FFE data showed the presence of additional corrective factors of RBV indicator dependence on fat and protein mass fraction indices. To refine the developed model taking into account additional factors, a correction factor (Q) was introduced into it.

Conclusion

Conclusion: Approbation of the optimization model of the technological process of probiotic fermented dairy product production and the obtained mathematical dependencies can serve as a criterion for the formation of a set of formulations for the production of sugar-containing fermented dairy products with a high potential of relative biological value. It should be taken into account that the definition area of this approach is limited in terms of mass fraction of fat in the range from 0.06 to 4.84% and mass fraction of protein - from 2.8 to 3.9%. With this approach (model development) it is possible to analyze promising modes for the studied process, which in real conditions at the experimental stage are not always possible to obtain. The development of this model will significantly reduce the duration of research on the optimization of the technological process.

прогностическая модель процессапробиотический кисломолочный продуктотносительная биологическая ценностьполнофакторный экспериментpredictive process modelprobiotic fermented dairy productrelative biological valuefull-factorial experimentReferencesЛисицкая, Т. Б. (2007). Биотестирование с использованием инфузорий [Дисс. д. биол. н.]. СПбГТИ.Zobkova, Z. S.; Yurova, E. A.; Semipyatniy, V. K.; Lazareva, E. G.; Zenina, D. V.; Shelaginova, I. R. (2022). Modification of Biotesting-Based Fermented Dairy Product Design for Curd and Curd Products. Foods, 11(20), 3166. DOI: https://doi.org/10.3390/foods11203166.Evans, E., Carruthers, S. (1978). Comparisons of methods used for estimating the growth of Tetrahymena pyriformis. J. Sci. Food Agr., 29, 703-707.Evans, E., Carruthers, S. (1978). Comparisons of methods used for estimating the growth of Tetrahymena pyriformis. J. Sci. Food Agr., 29, 703-707.Долгов, В. А. (1992). Методологические аспекты и практическое применение ускоренной биологической оценки кормов, продуктов животноводства и других объектов ветеринарно-санитарного и экологического контроля [Дисс. д. биол. н.]. Российская сельскохозяйственная академия.Lisicka, T. B. (2007). Biotesting using infusoria. [Abstract of the dissertation of doctor of biological sciences]. SPbGTI.Dolgov, V. A. (1992). Methodological aspects and practical application of accelerated biological evaluation of fodder, livestock products and other objects of veterinary-sanitary and environmental control. [Doctoral dissertation] Russian Agricultural Academy.Dolgov, V. A. (1992). Methodological aspects and practical application of accelerated biological evaluation of fodder, livestock products and other objects of veterinary-sanitary and environmental control. [Doctoral dissertation] Russian Agricultural Academy.Зиганшина, Г. А., Баданова, Е. А., Гаринова, Э. Р., Азизова, А. И., Щербакова, Ю. В., & Ахмадуллина, Ф. Ю. (2015). Метод биотестирования — альтернативный метод оценки изменения качества молока при его термообработке. Буттлеровские сообщения, 41(3), 156–159.Ziganshina, G. A., Badanova, E. A., Garinova, E. R., Azizova, A. I., Shcherbakova, Y. V., Akhmadullina, F. Y. (2015). Biotesting method - an alternative method for assessing changes in milk quality during its heat treatment. Buttler Communications, 41(3), pp. 156-159.Karpova, M. V., Frolova, O. A. (2011). Use of Tetrahymena pyriformis to assess the relative biological value and toxicity of milk. Proceedings of the All-Russian XIII Congress of Nutritionists and Dietitians with International Participation "Personalized Dietetics: Present and Future". Issues of Dietetics, 1 (2), pp. 46-47.Karpova, M. V., Frolova, O. A. (2011). Use of Tetrahymena pyriformis to assess the relative biological value and toxicity of milk. Proceedings of the All-Russian XIII Congress of Nutritionists and Dietitians with International Participation "Personalized Dietetics: Present and Future". Issues of Dietetics, 1 (2), pp. 46-47.Карпова, М. В., Фролова, О. А. (2011). Использование Tetrahymena pyriformis для оценки относительной биологической ценности и токсичности молока. Материалы Всероссийского XIII конгресса нутрициологов и диетологов с международным участием «Персонифицированная диетология: настоящее и будущее». Вопросы диетологии, 1(2), 46–47.Zhurikhina, L. N., Bondaruk, A. M., Osipova, T. S. (2015). Determination of biological value of enzymatic hydrolysate of cow's milk whey proteins on Tetrahymena pyriformis. Health and Environment, 25 (1), pp. 202-209.Levchuk, T. V., Chesnokova, N. Y., Levochkina, L. V. (2016). Study of safety and relative biological value of beverages based on pericarp extract of Manchurian walnut. Technics and technology of food production, 1 (40), pp. 96-102.Levchuk, T. V., Chesnokova, N. Y., Levochkina, L. V. (2016). Study of safety and relative biological value of beverages based on pericarp extract of Manchurian walnut. Technics and technology of food production, 1 (40), pp. 96-102.Журихина, Л. Н., Бондарук, А. М., & Осипова, Т. С. (2015). Определение биологической ценности ферментативного гидролизата сывороточных белков коровьего молока на Tetrahymena pyriformis. Здоровье и окружающая среда, 25(1), 202–209.Shulgin, Y. P., Blinov, Y. G., Shulgina, L. V. (2004). Biological rapid assessment of hydrobiont muscle tissue using Tetrahymena pyriformis. Izvestiya TINRO (Pacific Fisheries Research Center), 136, pp. 294-303.Zobkova, Z. S., Zenina, D. V., Fursova, T. P. (2015). Criteria for assessing the safety of dairy products with transglutaminase. Dairy Industry, 3, pp. 48-51.Zobkova, Z. S., Zenina, D. V., Fursova, T. P. (2015). Criteria for assessing the safety of dairy products with transglutaminase. Dairy Industry, 3, pp. 48-51.Левчук, Т. В., Чеснокова, Н. Ю., & Левочкина, Л. В. (2016). Исследование безопасности и относительной биологической ценности напитков на основе экстракта околоплодника ореха маньчжурского. Техника и технология пищевых производств, 1(40), 96–102.Zobkova, Z. S., Methodological aspects of designing whole-milk products with increased relative biological value. Food Industry, 3, pp. 68-71.Шульгин, Ю. П., Блинов, Ю. Г., & Шульгина, Л. В. (2004). Биологическая экспресс-оценка мышечной ткани гидробионтов с использованием Tetrahymena pyriformis. Известия ТИНРО (Тихоокеанского научно-исследовательского рыбохозяйственного центра), 136, 294–303.Шульгин, Ю. П., Блинов, Ю. Г., & Шульгина, Л. В. (2004). Биологическая экспресс-оценка мышечной ткани гидробионтов с использованием Tetrahymena pyriformis. Известия ТИНРО (Тихоокеанского научно-исследовательского рыбохозяйственного центра), 136, 294–303.Зобкова, З. С., Зенина, Д. В., Фурсова, Т. П. (2015). Критерии оценки безопасности молочных продуктов с трансглутаминазой. Молочная промышленность, 3, 48–51.Зобкова, З. С., Зенина, Д. В., Фурсова, Т. П. (2015). Критерии оценки безопасности молочных продуктов с трансглутаминазой. Молочная промышленность, 3, 48–51.Зобкова, З. С., Методологические аспекты проектирования цельномолочных продуктов с повышенной относительной биологической ценностью. Пищевая промышленность, 3, 68–71.Зобкова, З. С., Методологические аспекты проектирования цельномолочных продуктов с повышенной относительной биологической ценностью. Пищевая промышленность, 3, 68–71.Zobkova, Z. S., Methodological aspects of designing whole milk products with increased relative biological value. Food Industry, 3, 68–71. (In Russ.)Zobkova, Z. S., Methodological aspects of designing whole milk products with increased relative biological value. Food Industry, 3, 68–71. (In Russ.)Evans, E., & Carruthers, S. (1978). Comparisons of methods used for estimating the growth of Tetrahymena pyriformis. Journal of the Science of Food and Agriculture, 29, 703–707.Evans, E., & Carruthers, S. (1978). Comparisons of methods used for estimating the growth of Tetrahymena pyriformis. Journal of the Science of Food and Agriculture, 29, 703–707.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.