eng
Выпуск #8/2024
С. М. Кузнецов, В. С. Новиков, Д. Д. Васимов, П. К. Лаптинская, В. В. Кузьмин, М. Н. Московский, Е. А. Сагитова Спектроскопия комбинационного рассеяния света растительных масел и БАД Омега‑3: количественный анализ
Спектроскопия комбинационного рассеяния света растительных масел и БАД Омега‑3: количественный анализ
Спектроскопия комбинационного рассеяния света растительных масел и БАД Омега‑3: количественный анализ
Просмотры: 1277
DOI: 10.22184/1993-7296.FRos.2024.18.8.650.659
Обсуждаются возможности спектроскопии комбинационного рассеяния (КР) света для диагностики растительных масел и биологически активных добавок (БАД) на основе полиненасыщенных жирных кислот семейства омега‑3 (ПНЖК ω‑3). Показано, что по спектрам КР можно определять йодное число растительных масел, форму и относительное общее содержание ПНЖК ω‑3, а также соотношение массовых долей эйкозапентаеновой (ЭПК) и докозагексаеновой (ДГК) кислот в БАД Омега‑3. Обсуждаются возможности применения метода главных компонент для диагностики БАД Омега‑3 по спектрам КР.
Обсуждаются возможности спектроскопии комбинационного рассеяния (КР) света для диагностики растительных масел и биологически активных добавок (БАД) на основе полиненасыщенных жирных кислот семейства омега‑3 (ПНЖК ω‑3). Показано, что по спектрам КР можно определять йодное число растительных масел, форму и относительное общее содержание ПНЖК ω‑3, а также соотношение массовых долей эйкозапентаеновой (ЭПК) и докозагексаеновой (ДГК) кислот в БАД Омега‑3. Обсуждаются возможности применения метода главных компонент для диагностики БАД Омега‑3 по спектрам КР.
Теги: dietary supplements iodine value omega‑3 fatty acids principal component analysis raman spectroscopy vegetable oils биологически активные добавки йодное число метод главных компонент омега‑3 кислоты растительные масла спектроскопия комбинационного рассеяния света
Спектроскопия комбинационного рассеяния света растительных масел и БАД Омега‑3: количественный анализ
С. М. Кузнецов 1, В. С. Новиков 1, Д. Д. Васимов 1, 2, П. К. Лаптинская 1, В. В. Кузьмин 1, М. Н. Московский 3, Е. А. Сагитова 1
Институт общей физики им. А. М. Прохорова РАН, Москва, Россия.
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), г. Долгопрудный, Московская область, Россия.
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, Москва, Россия.
Обсуждаются возможности спектроскопии комбинационного рассеяния (КР) света для диагностики растительных масел и биологически активных добавок (БАД) на основе полиненасыщенных жирных кислот семейства омега‑3 (ПНЖК ω‑3). Показано, что по спектрам КР можно определять йодное число растительных масел, форму и относительное общее содержание ПНЖК ω‑3, а также соотношение массовых долей эйкозапентаеновой (ЭПК) и докозагексаеновой (ДГК) кислот в БАД Омега‑3. Обсуждаются возможности применения метода главных компонент для диагностики БАД Омега‑3 по спектрам КР.
Ключевые слова: биологически активные добавки, омега‑3 кислоты, растительные масла, йодное число, спектроскопия комбинационного рассеяния света, метод главных компонент.
Статья получена:14.11.2024
Статья принята:28.11.2024
Введение
В настоящее время во многих отраслях промышленности (медицине, фармацевтике, сельском хозяйстве и т. д.) весьма востребованы неразрушающие методы экспресс-контроля качества сырья и производимой продукции. Развитие таких методов особенно актуально для продуктов массового потребления, к которым относятся растительные масла и животные жиры.
Как известно, растительные масла и животные жиры являются ценным продуктом питания, широко применяются для создания лекарственных препаратов и косметических средств [1]. Помимо этого, они рассматриваются в качестве перспективных возобновляемых сырьевых ресурсов для создания биодизельного топлива [1, 2], входят в состав биологически активных добавок (БАД). Например, в России БАД на основе рыбьего жира, а именно на основе омега‑3 жирных кислот (БАД Омега‑3), являются одними из самых потребляемых добавок [3]. Регулярный прием таких добавок помогает восполнить традиционный для России дефицит длинноцепочечных полиненасыщенных жирных кислот семейства омега‑3 (ПНЖК ω‑3), в частности, дефицит эйкозапентаеновой (ЭПК, C20H30O2) и докозагексаеновой (ДГК, C22H32O2) кислот, а также помогает поддерживать здоровье сердечно-сосудистой и нервной систем [4].
Растительные масла и животные жиры представляют собой смеси триглицеридов (ТГ) насыщенных и ненасыщенных жирных кислот. Соотношение числа ненасыщенных двойных (С=С) и насыщенных одинарных (С−С) углерод-углеродных связей в молекулах таких ТГ в значительной степени определяет многие свойства растительных масел (чувствительность к нагреву, устойчивость к окислению, стабильность, скорость высыхания и т. д.), условия их хранения и область применения [5]. Это соотношение характеризуется с помощью йодного числа, определяемого как масса йода (в г), которая может присоединиться к 100 г масла при проведении химической реакции галогенирования.
Знание йодного числа необходимо при использовании масел в фармацевтической, косметической и лакокрасочной промышленностях, а также для создания биодизельного топлива [1, 2]. Тем не менее, для ряда применений, в частности при производстве БАД Омега‑3, требуется определять не йодное число, а общее содержание ПНЖК ω‑3, а также содержание и соотношение ЭПК и ДГК.
ПНЖК ω‑3 в коммерческих БАД Омега‑3 могут быть в нескольких различных формах, от которых зависит скорость их усвоения организмом. Наиболее распространенными являются формы ТГ и этиловых эфиров (ЭЭ) жирных кислот. Структурные формулы молекул ТГ и ЭЭ жирных кислот, а также ЭПК и ДГК показаны на рис. 1.
Фальсификация или производство некачественных растительных масел и БАД, нарушение условий транспортировки и хранения создают серьезную угрозу безопасности жизни и здоровью людей. Таким образом, разработка быстрых и эффективных методов анализа этих продуктов необходима для обеспечения контроля качества, прежде всего, на этапе доставки от производителя к потребителю, а также для своевременного обнаружения контрафактной продукции.
Традиционными методами анализа состава и качества растительных масел и животных жиров являются химические и химико-физические методы, такие как жидкостная или газовая хроматография или титриметрический анализ [6–8]. Эти методы требуют высокого профессионального уровня персонала, применения небезопасных реактивов и могут быть использованы только в условиях специальных лабораторий. Ввиду этого сейчас активно развиваются альтернативные методы исследования масел, основанные, в частности, на колебательной спектроскопии [9–12].
Возможность проводить исследования неразрушающим способом и вне специальных лабораторий, быстрота получения результата, отсутствие этапа подготовки проб делают спектроскопию комбинационного рассеяния (КР) света перспективным методом исследования растительных масел и животных жиров. В отличие от других методов, спектроскопия КР позволяет проводить их исследование через пластиковую упаковку, а в случае БАД Омега‑3 – через желатиновую капсулу [13]. Немаловажным фактором для развития в России этого метода применительно к задачам мониторинга качества продукции является налаженное производство портативных КР-спектрометров [14].
В этой работе мы изучаем возможность определения по спектрам КР степени ненасыщенности (йодного числа) растительных масел, а также содержания и формы ПНЖК ω‑3 в БАД Омега‑3.
Материалы и методы
В работе исследовались образцы 18 различных коммерческих растительных масел и 18 коммерческих БАД Омега‑3. Для регистрации спектров КР масел и БАД использовался конфокальный КР-микроскоп Senterra II (Bruker, США), оснащенный объективом с увеличением 20× (Ч. А. 0,40) и лазером с длиной волны излучения 785 нм и с выходной мощностью 100 мВт. Спектры регистрировались в геометрии рассеяния на 180° со спектральным разрешением 1,5 см−1. Для каждого образа было записано 40 спектров, время накопления каждого спектра составляло 5 с.
Йодные числа растительных масел определялись с помощью титриметрического анализа, проводимого по методу Маргошеса [15]. Для каждого образца было сделано от 3 до 6 измерений йодного числа, в дальнейшем использовалось их усредненное значение.
Анализ методом главных компонент проводился с использованием приложения Principal Component Analysis for Spectroscopy для программного пакета OriginPro (лицензия Learning Edition).
Результаты и обсуждение
На рис. 2 и 3 показаны соответственно спектры КР растительных масел с различным йодным числом и спектры КР БАД Омега‑3 с различным относительным содержанием ПНЖК ω‑3. Под относительным содержанием понималось отношение массы всех ПНЖК ω‑3 к массе рыбного жира в препарате. Спектры нормированы на максимальную интенсивность полосы КР, соответствующей деформационному колебанию СH2 групп (δ(СH2)). Это колебание наблюдается в спектрах растительных масел и БАД Омега‑3 с содержанием ПНЖК ω‑3 менее 40% на частоте 1440 см−1, для БАД Омега‑3 с содержанием ПНЖК ω‑3 более 40% – на частоте 1 448 см−1. В области 1 200–1 700 см−1 эволюция спектров КР БАД с ростом содержания ПНЖК ω‑3 аналогична эволюции спектров, наблюдаемой для растительных масел с возрастанием йодного числа (рис. 2 и 3). А именно: с ростом степени ненасыщенности масел и содержания ПНЖК ω‑3 увеличиваются интенсивности линий КР с частотами около 1 265 и 1 658 см−1, относящихся соответственно к деформационному C−H и валентному C=C колебаниям в HС=СH группах.
На рис. 4 и 5 показаны соответственно зависимости отношения (I1658 / Iδ(СH2)) пиковых интенсивностей линии с частотой 1 658 см−1 и полосы, отвечающей δ(СH2)-колебанию, от йодного числа (для растительных масел) и от относительного массового содержания (в % от общей массы жира) ПНЖК ω‑3 в БАД Омега‑3. В обоих случаях обнаружено, что экспериментальные значения I1658 / Iδ(СH2) достаточно хорошо аппроксимируются линейными зависимостями (коэффициент линейной корреляции r > 0,95). Следовательно, отношение I1658 / Iδ(СH2) может быть использовано для оценки как йодных чисел растительных масел, так и относительного массового содержания ПНЖК ω‑3 в БАД Омега‑3. Отметим, что в отличие от растительных масел в случае БАД прямой пропорциональности между отношением I1658 / Iδ(СH2) и содержанием ПНЖК ω‑3 не наблюдается, поскольку вклад в интенсивность линии с частотой 1 658 см−1 вносят колебания присутствующих в БАД других, в частности мононенасыщенных жирных кислот.
Обнаружено, что по спектрам КР можно различать форму (ЭЭ или ТГ), в которой ПНЖК ω‑3 присутствуют в БАД (рис. 1). А именно: в спектрах БАД Омега‑3, помимо частотного сдвига для колебания δ(СH2), частотный сдвиг (~9 см−1) наблюдался для валентного колебания С=O связей (ν(С=O)). В спектрах КР БАД с низким (менее 40%) содержанием ПНЖК ω‑3, как и в спектрах КР растительных масел, линия, отвечающая ν(С=O) колебанию, имела частоту 1 747 см−1. В спектрах КР БАД с содержанием ПНЖК ω‑3 более 40% это колебание наблюдалось на частоте 1 738 см−1. Отметим, что производитель не всегда указывает, в какой форме в БАД присутствуют ПНЖК ω‑3. Из исследованных нами образцов форма ЭЭ была заведомо известна только для БАД, содержащих 90 и 73% ПНЖК ω‑3. Для растительных масел, как уже говорилось выше, характерна форма ТГ жирных кислот.
Сопоставив частоты ν(С=O) колебания для этих образцов, мы пришли выводу, что в исследованных нами образцах БАД с содержанием ПНЖК ω‑3 40–90% эти кислоты находятся в форме ЭЭ, а в образцах с содержанием ПНЖК ω‑3 менее 40% – в форме ТГ.
Таким образом, традиционные методы анализа спектров КР позволяют оценивать две характеристики БАД Омега‑3: форму и относительное общее содержание ПНЖК ω‑3.
С целью извлечь информацию о соотношении содержаний ЭПК и ДГК, спектры КР БАД Омега‑3 были проанализированы методом главных компонент (ГК). Он позволяет анализировать спектр целиком без выделения отдельных линий. При применении этого метода все данные изначально центрируются: из всех спектров Si вычитается усредненный спектр S обучающей выборки. После этого выделяется набор ГК и вычисляются счета – проекции на них центрированных спектров ΔSi = Si – S. В пространстве счетов каждому спектру Si ставится в соответствие точка Oi с координатами – проекциями ΔSi на главные компоненты [16]. Их взаимное расположение анализируется на основе T2 распределения Хотеллинга с формированием областей, в которые с заданной вероятностью попадут точки, соответствующие образцам определенной группы. Результаты анализа методом ГК во многом зависят от того, как сформирована обучающая выборка спектров и от отбора анализируемых ГК.
На рис. 6 показаны результаты анализа методом ГК, примененного ко всему массиву спектров КР исследуемых в работе БАД Омега‑3. В данном случае анализировался спектральный диапазон 540–1 800 см−1. Как видно из рис. 6, все исследуемые БАД разделись на две группы. Сопоставив частоты ν(С=O) колебания и группы, в которые попали БАД Омега‑3, на плоскости первой и второй главных компонент (ГК1 и ГК2, рис. 6) обнаружено, что разделение произошло по форме (ЭЭ и ТГ) ПНЖК ω‑3. Стоит уточнить, что для наглядности на рис. 6 показана только часть розового эллипса, в которой сосредоточены все экспериментальные данные. Отметим, что БАД фирм Doppel Herz и NOW попали в разные группы, несмотря на то, что содержание в них ПНЖК ω‑3 различалось незначительно (38 и 40%). Таким образом, такой подход не предоставил никакой новой информации о характеристиках БАД по сравнению с данными, полученными на основе традиционного анализа спектров КР. Ввиду этого, мы исключили из рассмотрения наиболее чувствительную к форме ПНЖК ω‑3 спектральную область 1 200–1 800 см−1 и применили метод ГК к спектрам КР БАД, в которых ПНЖК ω‑3 имели форму ЭЭ. По данным производителей такие БАД различались по соотношению в них содержаний ЭПК и ДГК.
Результаты анализа методом ГК, примененного к спектрам КР этой группы БАД в области 540–1 200 см−1, показаны на рис. 7. Как видно из рис. 7, на плоскости третьей и четвертой главных компонент (ГК3 и ГК4) удалось разделить БАД по соотношению в них массовых долей ЭПК и ДГК. В БАД, содержащих ПНЖК ω‑3 в форме ТГ, соотношение массовых долей ЭПК и ДГК было примерно одинаковым. Проведя подобный анализ для этих БАД, было получено, что ни одна из точек в пространстве ГК не вышла за пределы области, в которую с вероятностью 95% попадают спектры БАД с соотношением массовых долей ЭПК и ДГК от 1,3 до 1,5.
Выводы
В работе показано, что спектроскопия КР является быстрым способом определения степени ненасыщенности (йодного числа) растительных масел. А именно: отношение пиковых интенсивностей I1658 / Iδ(СH2) линии с частотой 1 658 см−1 и полосы, отвечающей δ(СH2)-колебаниям, пропорционально йодному числу в диапазоне йодных чисел от 0 до 188 гйода / 100 гмасла и может быть использовано для определения этой важной характеристики растительных масел.
В случае БАД Омега‑3 традиционные методы анализа спектров КР, основанные на анализе отдельных спектральных линий, позволяют оценивать две характеристики: относительное содержание всех ПНЖК ω‑3 и их форму в БАД. Под относительным содержанием принималось отношение массы всех ПНЖК ω‑3 к массе рыбного жира в препарате. Для быстрой оценки относительного содержания ПНЖК ω‑3 удобно использовать отношение I1658 / Iδ(СH2), которое линейно зависит от этой характеристики БАД. Мониторинг частоты валентного колебания С=O связей (ν(С=O)) позволяет различать формы ПНЖК ω‑3: ν(С=O) = 1 747 см−1 соответствует триглицеридной форме ПНЖК ω‑3, ν(С=O) = 1738 см−1 – форме этиловых эфиров.
Использование метода главных компонент позволяет расширить возможности спектроскопии КР по диагностике БАД Омега‑3. В частности, применение этого метода при анализе спектрального диапазона 540–1 200 см−1 показало, что третья и четвертая главные компоненты несут информацию о соотношении массовых долей ЭПК и ДГК. Однако для такого анализа необходимо предварительно установить форму ПНЖК ω‑3. Таким образом, развитие экспресс-методик спектроскопии КР по определению качества БАД Омега‑3 должно строится на сочетании двух подходов к анализу спектров КР: традиционном подходе, основанном на анализе отдельных спектральных линий, и на применении метода главных компонент.
Полученные в работе результаты могут быть использованы для развития неразрушающих методов анализа состава и качества растительных масел и БАД на основе омега‑3 жирных кислот.
Источники финансирования
Исследования выполнены за счет гранта Российского научного фонда № 24-22-20100, https://rscf.ru/project/24-22-20100/.
REFERENCES
Oils and Fats Market Size & Share Analysis – Growth Trends & Forecasts (2024–2029) URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/fats-and-oils-market [accessed: 07.11.2024].
Анализ размера и доли рынка масел и жиров – тенденции роста и прогнозы (2024–2029 гг.). URL: https://www.mordorintelligence.com/ru/industry-reports/fats-and-oils-market [дата обращения: 07.11.2024].
Romantsova S.V., Gladysheva I. V., Vervekina N. V., Nagornov S. A., Liksutina A. P., Romantsova A. A. Calculation of physical and chemical characteristics of biodiesel fuel. Science in the central Russia. 2020 Oct;47(5):105–11.
Романцова С. В., Гладышева И. В., Вервекина Н. В., Нагорнов С. А., Ликсутина А. П., Романцова А. А. Расчет физико-химических характеристик биодизельного топлива. Наука в центральной России. 2020 Окт. 31;47(5):105–11.
Rossiyskiy rynok BADov 2023. Obzor nishy. URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/rossiyskiy-rynok-badov‑2023‑obzor-nishi/ [accessed: 07.11.2024].
Российский рынок БАДов 2023. Обзор ниши. URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/rossiyskiy-rynok-badov‑2023‑obzor-nishi/ [дата обращения: 07.11.2024].
Shikh E.V., Makhova A. A. Long-chain ω‑3 polyunsaturated fatty acids in the prevention of diseases in adults and children: a view of the clinical pharmacologist. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2019;88(2):91–100.
Ших Е. В., Махова А. А. Длинноцепочечные полиненасыщенные жирные кислоты семейства ω‑3 в профилактике заболеваний у взрослых и детей: взгляд клинического фармаколога. Вопросы питания. 2019;88(2):91–100.
Burunkova Yu. E. Rastitelnye masla: svoistva, tekhnologii polucheniya i khraneniya, okislitelnaya stabilnost. 2020. 82 p.
Бурункова Ю. Э., Успенская М. В., Самуйлова Е. О. Растительные масла: свойства, технологии получения и хранения, окислительная стабильность. 2020. 82 с.
Zartmann A., Völcker L., Hammann S. Quantitative analysis of fatty acids and vitamin E and total lipid profiling of dietary supplements from the German market. Eur Food Res Technol. 2023;249(4):1035–48.
Afanasyeva V. A., Alferov S. V. The polyunsaturated fatty acids ratio in food oils. News of the Tula state university. Natural sciences. 2018;4:76–83.
Афанасьева В. А., Алферов С. В. Определение соотношения полиненасыщенных жирных кислот в пищевых маслах. Известия ТулГУ Естественные науки. 2018;4:76–83.
Sharashina A. E. Opredelenie iodnogo i kislotnogo chisel rastitelnykh masel. Ratio Nat. 2022;1(5):5–6.
Шарашина А. Е. Определение йодного и кислотного чисел растительных масел. Ratio Nat. 2022;1(5):5–6.
Nechiporenko A.P., Plotnikova L. V., Nechiporenko U.Yu., Melnikova M. I., Uspenskaya M. V. The study of vegetable oils and their blends by methods of reflection spectroscopy and refractometry. Scientific journal NRU ITMO Series “Processes and Food Production Equipment”. 2018;1:3–14.
Нечипоренко А. П., Плотникова Л. В., Нечипоренко У. Ю., Мельникова М. И., Успенская М. В. Исследование растительных масел и их купажей методами инфракрасной спектроскопии отражения и рефрактометрии. Научный журнал НИУ ИТМО Серия «Процессы и аппараты пищевых производств». 2018;1:3–14.
Berezin K.V., Dvoretskii K. N., Chernavina M. L., Novoselova A. V., Nechaev V. V., Antonova E. M. et al. The Use of Raman Spectroscopy and Methods of Quantum Chemistry for Assessing the Relative Concentration of Triglycerides of Oleic and Linoleic Acids in a Mixture of Olive Oil and Sunflower Seed Oil. Opt. Spectrosc. 2018;125(3):311–6.
Березин К. В., Дворецкий К. Н., Чернавина М. Л., Новоселова А. В., Нечаев В. В., Aнтонова E. M. и др. Применение КР-спектроскопии и методов квантовой химии для оценки относительного содержания триглицеридов олеиновой и линолиевой кислот в смеси оливкового масла и масла семян подсолнечника. Журнал технической физики. 2018;125(9):297.
El-Abassy R.M., Donfack P., Materny A. Visible Raman spectroscopy for the discrimination of olive oils from different vegetable oils and the detection of adulteration. J. Raman Spectrosc. 2009;40(9):1284–9.
Galeev R. R. State-of-the-art approach to the organisation of quality control for drugs that are in use in the Russian Federation. Vestnik roszdravnadzora. 2017;2:41–3.
Галеев Р. Р. Современный подход к организации контроля качества лекарственных средств, находящихся в обращении на территории Российской Федерации. Вестник Росздравнадзора. 2017;2:41–3.
Killeen D. P., Marshall S. N., Burgess E. J., Gordon K. C., Perry N. B. Raman Spectroscopy of Fish Oil Capsules: Polyunsaturated Fatty Acid Quantitation Plus Detection of Ethyl Esters and Oxidation. J. Agric Food Chem. 2017;65(17):3551–8.
Spectr-M – izgotovlenie i proizvodstvo pervoklassnykh analizatorov dlya razlichnykh veschestv. URL: https://enspectr.ru/ [accessed: 07.11.2024].
Спектр-М – изготовление и производство первоклассных анализаторов для различных веществ. URL: https://enspectr.ru/ [дата обращения: 07.11.2024].
GOST 2070-55*. Nefteproducty svetlye. Metod opredeleniya iodnykh chisel i soderzhaniya nepredelnykh uglevodorodov. 1956.
ГOCT 2070-55*. Нефтепродукты светлые. Метод определения йодных чисел и содержания непредельных углеводородов. 1956.
Beattie J. R., Esmonde-White F. WL. Exploration of Principal Component Analysis: Deriving Principal Component Analysis Visually Using Spectra. Appl. Spectrosc. 2021;75(4):361–75.
АВТОРЫ
С. М. Кузнецов, ORCID: 0000-0002-8378-7085
В. С. Новиков, ORCID: 0000-0002-3304-1568
Д. Д. Васимов, ORCID: 0009-0002-8105-0124
П. К. Лаптинская, ORCID: 0000-0003-1100-0244
В. В. Кузьмин, ORCID: 0000-0002-2434-1817
М. Н. Московский, ORCID: 0000-0001-5727-8706
Е. А. Сагитова, ORCID: 0000-0001-9992-5879; e-mail: lenochek73@mail.ru
ВКЛАД АВТОРОВ
С. М. Кузнецов: дизайн и проведение эксперимента, обработка результатов, обсуждения; В. С. Новиков: проведение эксперимента, обсуждения, предложения и замечания; Д. Д. Васимов: обработка результатов, обсуждения; П. К. Лаптинская: дизайн и проведение эксперимента, обсуждения; В. В. Кузьмин: обработка результатов, обсуждения; М. Н. Московский: организация работы, предложения и замечания; Е. А. Сагитова: идея, обработка результатов, организация работы, обсуждения, предложения и замечания.
С. М. Кузнецов 1, В. С. Новиков 1, Д. Д. Васимов 1, 2, П. К. Лаптинская 1, В. В. Кузьмин 1, М. Н. Московский 3, Е. А. Сагитова 1
Институт общей физики им. А. М. Прохорова РАН, Москва, Россия.
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), г. Долгопрудный, Московская область, Россия.
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, Москва, Россия.
Обсуждаются возможности спектроскопии комбинационного рассеяния (КР) света для диагностики растительных масел и биологически активных добавок (БАД) на основе полиненасыщенных жирных кислот семейства омега‑3 (ПНЖК ω‑3). Показано, что по спектрам КР можно определять йодное число растительных масел, форму и относительное общее содержание ПНЖК ω‑3, а также соотношение массовых долей эйкозапентаеновой (ЭПК) и докозагексаеновой (ДГК) кислот в БАД Омега‑3. Обсуждаются возможности применения метода главных компонент для диагностики БАД Омега‑3 по спектрам КР.
Ключевые слова: биологически активные добавки, омега‑3 кислоты, растительные масла, йодное число, спектроскопия комбинационного рассеяния света, метод главных компонент.
Статья получена:14.11.2024
Статья принята:28.11.2024
Введение
В настоящее время во многих отраслях промышленности (медицине, фармацевтике, сельском хозяйстве и т. д.) весьма востребованы неразрушающие методы экспресс-контроля качества сырья и производимой продукции. Развитие таких методов особенно актуально для продуктов массового потребления, к которым относятся растительные масла и животные жиры.
Как известно, растительные масла и животные жиры являются ценным продуктом питания, широко применяются для создания лекарственных препаратов и косметических средств [1]. Помимо этого, они рассматриваются в качестве перспективных возобновляемых сырьевых ресурсов для создания биодизельного топлива [1, 2], входят в состав биологически активных добавок (БАД). Например, в России БАД на основе рыбьего жира, а именно на основе омега‑3 жирных кислот (БАД Омега‑3), являются одними из самых потребляемых добавок [3]. Регулярный прием таких добавок помогает восполнить традиционный для России дефицит длинноцепочечных полиненасыщенных жирных кислот семейства омега‑3 (ПНЖК ω‑3), в частности, дефицит эйкозапентаеновой (ЭПК, C20H30O2) и докозагексаеновой (ДГК, C22H32O2) кислот, а также помогает поддерживать здоровье сердечно-сосудистой и нервной систем [4].
Растительные масла и животные жиры представляют собой смеси триглицеридов (ТГ) насыщенных и ненасыщенных жирных кислот. Соотношение числа ненасыщенных двойных (С=С) и насыщенных одинарных (С−С) углерод-углеродных связей в молекулах таких ТГ в значительной степени определяет многие свойства растительных масел (чувствительность к нагреву, устойчивость к окислению, стабильность, скорость высыхания и т. д.), условия их хранения и область применения [5]. Это соотношение характеризуется с помощью йодного числа, определяемого как масса йода (в г), которая может присоединиться к 100 г масла при проведении химической реакции галогенирования.
Знание йодного числа необходимо при использовании масел в фармацевтической, косметической и лакокрасочной промышленностях, а также для создания биодизельного топлива [1, 2]. Тем не менее, для ряда применений, в частности при производстве БАД Омега‑3, требуется определять не йодное число, а общее содержание ПНЖК ω‑3, а также содержание и соотношение ЭПК и ДГК.
ПНЖК ω‑3 в коммерческих БАД Омега‑3 могут быть в нескольких различных формах, от которых зависит скорость их усвоения организмом. Наиболее распространенными являются формы ТГ и этиловых эфиров (ЭЭ) жирных кислот. Структурные формулы молекул ТГ и ЭЭ жирных кислот, а также ЭПК и ДГК показаны на рис. 1.
Фальсификация или производство некачественных растительных масел и БАД, нарушение условий транспортировки и хранения создают серьезную угрозу безопасности жизни и здоровью людей. Таким образом, разработка быстрых и эффективных методов анализа этих продуктов необходима для обеспечения контроля качества, прежде всего, на этапе доставки от производителя к потребителю, а также для своевременного обнаружения контрафактной продукции.
Традиционными методами анализа состава и качества растительных масел и животных жиров являются химические и химико-физические методы, такие как жидкостная или газовая хроматография или титриметрический анализ [6–8]. Эти методы требуют высокого профессионального уровня персонала, применения небезопасных реактивов и могут быть использованы только в условиях специальных лабораторий. Ввиду этого сейчас активно развиваются альтернативные методы исследования масел, основанные, в частности, на колебательной спектроскопии [9–12].
Возможность проводить исследования неразрушающим способом и вне специальных лабораторий, быстрота получения результата, отсутствие этапа подготовки проб делают спектроскопию комбинационного рассеяния (КР) света перспективным методом исследования растительных масел и животных жиров. В отличие от других методов, спектроскопия КР позволяет проводить их исследование через пластиковую упаковку, а в случае БАД Омега‑3 – через желатиновую капсулу [13]. Немаловажным фактором для развития в России этого метода применительно к задачам мониторинга качества продукции является налаженное производство портативных КР-спектрометров [14].
В этой работе мы изучаем возможность определения по спектрам КР степени ненасыщенности (йодного числа) растительных масел, а также содержания и формы ПНЖК ω‑3 в БАД Омега‑3.
Материалы и методы
В работе исследовались образцы 18 различных коммерческих растительных масел и 18 коммерческих БАД Омега‑3. Для регистрации спектров КР масел и БАД использовался конфокальный КР-микроскоп Senterra II (Bruker, США), оснащенный объективом с увеличением 20× (Ч. А. 0,40) и лазером с длиной волны излучения 785 нм и с выходной мощностью 100 мВт. Спектры регистрировались в геометрии рассеяния на 180° со спектральным разрешением 1,5 см−1. Для каждого образа было записано 40 спектров, время накопления каждого спектра составляло 5 с.
Йодные числа растительных масел определялись с помощью титриметрического анализа, проводимого по методу Маргошеса [15]. Для каждого образца было сделано от 3 до 6 измерений йодного числа, в дальнейшем использовалось их усредненное значение.
Анализ методом главных компонент проводился с использованием приложения Principal Component Analysis for Spectroscopy для программного пакета OriginPro (лицензия Learning Edition).
Результаты и обсуждение
На рис. 2 и 3 показаны соответственно спектры КР растительных масел с различным йодным числом и спектры КР БАД Омега‑3 с различным относительным содержанием ПНЖК ω‑3. Под относительным содержанием понималось отношение массы всех ПНЖК ω‑3 к массе рыбного жира в препарате. Спектры нормированы на максимальную интенсивность полосы КР, соответствующей деформационному колебанию СH2 групп (δ(СH2)). Это колебание наблюдается в спектрах растительных масел и БАД Омега‑3 с содержанием ПНЖК ω‑3 менее 40% на частоте 1440 см−1, для БАД Омега‑3 с содержанием ПНЖК ω‑3 более 40% – на частоте 1 448 см−1. В области 1 200–1 700 см−1 эволюция спектров КР БАД с ростом содержания ПНЖК ω‑3 аналогична эволюции спектров, наблюдаемой для растительных масел с возрастанием йодного числа (рис. 2 и 3). А именно: с ростом степени ненасыщенности масел и содержания ПНЖК ω‑3 увеличиваются интенсивности линий КР с частотами около 1 265 и 1 658 см−1, относящихся соответственно к деформационному C−H и валентному C=C колебаниям в HС=СH группах.
На рис. 4 и 5 показаны соответственно зависимости отношения (I1658 / Iδ(СH2)) пиковых интенсивностей линии с частотой 1 658 см−1 и полосы, отвечающей δ(СH2)-колебанию, от йодного числа (для растительных масел) и от относительного массового содержания (в % от общей массы жира) ПНЖК ω‑3 в БАД Омега‑3. В обоих случаях обнаружено, что экспериментальные значения I1658 / Iδ(СH2) достаточно хорошо аппроксимируются линейными зависимостями (коэффициент линейной корреляции r > 0,95). Следовательно, отношение I1658 / Iδ(СH2) может быть использовано для оценки как йодных чисел растительных масел, так и относительного массового содержания ПНЖК ω‑3 в БАД Омега‑3. Отметим, что в отличие от растительных масел в случае БАД прямой пропорциональности между отношением I1658 / Iδ(СH2) и содержанием ПНЖК ω‑3 не наблюдается, поскольку вклад в интенсивность линии с частотой 1 658 см−1 вносят колебания присутствующих в БАД других, в частности мононенасыщенных жирных кислот.
Обнаружено, что по спектрам КР можно различать форму (ЭЭ или ТГ), в которой ПНЖК ω‑3 присутствуют в БАД (рис. 1). А именно: в спектрах БАД Омега‑3, помимо частотного сдвига для колебания δ(СH2), частотный сдвиг (~9 см−1) наблюдался для валентного колебания С=O связей (ν(С=O)). В спектрах КР БАД с низким (менее 40%) содержанием ПНЖК ω‑3, как и в спектрах КР растительных масел, линия, отвечающая ν(С=O) колебанию, имела частоту 1 747 см−1. В спектрах КР БАД с содержанием ПНЖК ω‑3 более 40% это колебание наблюдалось на частоте 1 738 см−1. Отметим, что производитель не всегда указывает, в какой форме в БАД присутствуют ПНЖК ω‑3. Из исследованных нами образцов форма ЭЭ была заведомо известна только для БАД, содержащих 90 и 73% ПНЖК ω‑3. Для растительных масел, как уже говорилось выше, характерна форма ТГ жирных кислот.
Сопоставив частоты ν(С=O) колебания для этих образцов, мы пришли выводу, что в исследованных нами образцах БАД с содержанием ПНЖК ω‑3 40–90% эти кислоты находятся в форме ЭЭ, а в образцах с содержанием ПНЖК ω‑3 менее 40% – в форме ТГ.
Таким образом, традиционные методы анализа спектров КР позволяют оценивать две характеристики БАД Омега‑3: форму и относительное общее содержание ПНЖК ω‑3.
С целью извлечь информацию о соотношении содержаний ЭПК и ДГК, спектры КР БАД Омега‑3 были проанализированы методом главных компонент (ГК). Он позволяет анализировать спектр целиком без выделения отдельных линий. При применении этого метода все данные изначально центрируются: из всех спектров Si вычитается усредненный спектр S обучающей выборки. После этого выделяется набор ГК и вычисляются счета – проекции на них центрированных спектров ΔSi = Si – S. В пространстве счетов каждому спектру Si ставится в соответствие точка Oi с координатами – проекциями ΔSi на главные компоненты [16]. Их взаимное расположение анализируется на основе T2 распределения Хотеллинга с формированием областей, в которые с заданной вероятностью попадут точки, соответствующие образцам определенной группы. Результаты анализа методом ГК во многом зависят от того, как сформирована обучающая выборка спектров и от отбора анализируемых ГК.
На рис. 6 показаны результаты анализа методом ГК, примененного ко всему массиву спектров КР исследуемых в работе БАД Омега‑3. В данном случае анализировался спектральный диапазон 540–1 800 см−1. Как видно из рис. 6, все исследуемые БАД разделись на две группы. Сопоставив частоты ν(С=O) колебания и группы, в которые попали БАД Омега‑3, на плоскости первой и второй главных компонент (ГК1 и ГК2, рис. 6) обнаружено, что разделение произошло по форме (ЭЭ и ТГ) ПНЖК ω‑3. Стоит уточнить, что для наглядности на рис. 6 показана только часть розового эллипса, в которой сосредоточены все экспериментальные данные. Отметим, что БАД фирм Doppel Herz и NOW попали в разные группы, несмотря на то, что содержание в них ПНЖК ω‑3 различалось незначительно (38 и 40%). Таким образом, такой подход не предоставил никакой новой информации о характеристиках БАД по сравнению с данными, полученными на основе традиционного анализа спектров КР. Ввиду этого, мы исключили из рассмотрения наиболее чувствительную к форме ПНЖК ω‑3 спектральную область 1 200–1 800 см−1 и применили метод ГК к спектрам КР БАД, в которых ПНЖК ω‑3 имели форму ЭЭ. По данным производителей такие БАД различались по соотношению в них содержаний ЭПК и ДГК.
Результаты анализа методом ГК, примененного к спектрам КР этой группы БАД в области 540–1 200 см−1, показаны на рис. 7. Как видно из рис. 7, на плоскости третьей и четвертой главных компонент (ГК3 и ГК4) удалось разделить БАД по соотношению в них массовых долей ЭПК и ДГК. В БАД, содержащих ПНЖК ω‑3 в форме ТГ, соотношение массовых долей ЭПК и ДГК было примерно одинаковым. Проведя подобный анализ для этих БАД, было получено, что ни одна из точек в пространстве ГК не вышла за пределы области, в которую с вероятностью 95% попадают спектры БАД с соотношением массовых долей ЭПК и ДГК от 1,3 до 1,5.
Выводы
В работе показано, что спектроскопия КР является быстрым способом определения степени ненасыщенности (йодного числа) растительных масел. А именно: отношение пиковых интенсивностей I1658 / Iδ(СH2) линии с частотой 1 658 см−1 и полосы, отвечающей δ(СH2)-колебаниям, пропорционально йодному числу в диапазоне йодных чисел от 0 до 188 гйода / 100 гмасла и может быть использовано для определения этой важной характеристики растительных масел.
В случае БАД Омега‑3 традиционные методы анализа спектров КР, основанные на анализе отдельных спектральных линий, позволяют оценивать две характеристики: относительное содержание всех ПНЖК ω‑3 и их форму в БАД. Под относительным содержанием принималось отношение массы всех ПНЖК ω‑3 к массе рыбного жира в препарате. Для быстрой оценки относительного содержания ПНЖК ω‑3 удобно использовать отношение I1658 / Iδ(СH2), которое линейно зависит от этой характеристики БАД. Мониторинг частоты валентного колебания С=O связей (ν(С=O)) позволяет различать формы ПНЖК ω‑3: ν(С=O) = 1 747 см−1 соответствует триглицеридной форме ПНЖК ω‑3, ν(С=O) = 1738 см−1 – форме этиловых эфиров.
Использование метода главных компонент позволяет расширить возможности спектроскопии КР по диагностике БАД Омега‑3. В частности, применение этого метода при анализе спектрального диапазона 540–1 200 см−1 показало, что третья и четвертая главные компоненты несут информацию о соотношении массовых долей ЭПК и ДГК. Однако для такого анализа необходимо предварительно установить форму ПНЖК ω‑3. Таким образом, развитие экспресс-методик спектроскопии КР по определению качества БАД Омега‑3 должно строится на сочетании двух подходов к анализу спектров КР: традиционном подходе, основанном на анализе отдельных спектральных линий, и на применении метода главных компонент.
Полученные в работе результаты могут быть использованы для развития неразрушающих методов анализа состава и качества растительных масел и БАД на основе омега‑3 жирных кислот.
Источники финансирования
Исследования выполнены за счет гранта Российского научного фонда № 24-22-20100, https://rscf.ru/project/24-22-20100/.
REFERENCES
Oils and Fats Market Size & Share Analysis – Growth Trends & Forecasts (2024–2029) URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/fats-and-oils-market [accessed: 07.11.2024].
Анализ размера и доли рынка масел и жиров – тенденции роста и прогнозы (2024–2029 гг.). URL: https://www.mordorintelligence.com/ru/industry-reports/fats-and-oils-market [дата обращения: 07.11.2024].
Romantsova S.V., Gladysheva I. V., Vervekina N. V., Nagornov S. A., Liksutina A. P., Romantsova A. A. Calculation of physical and chemical characteristics of biodiesel fuel. Science in the central Russia. 2020 Oct;47(5):105–11.
Романцова С. В., Гладышева И. В., Вервекина Н. В., Нагорнов С. А., Ликсутина А. П., Романцова А. А. Расчет физико-химических характеристик биодизельного топлива. Наука в центральной России. 2020 Окт. 31;47(5):105–11.
Rossiyskiy rynok BADov 2023. Obzor nishy. URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/rossiyskiy-rynok-badov‑2023‑obzor-nishi/ [accessed: 07.11.2024].
Российский рынок БАДов 2023. Обзор ниши. URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/rossiyskiy-rynok-badov‑2023‑obzor-nishi/ [дата обращения: 07.11.2024].
Shikh E.V., Makhova A. A. Long-chain ω‑3 polyunsaturated fatty acids in the prevention of diseases in adults and children: a view of the clinical pharmacologist. Voprosy pitaniia [Problems of Nutrition]. 2019;88(2):91–100.
Ших Е. В., Махова А. А. Длинноцепочечные полиненасыщенные жирные кислоты семейства ω‑3 в профилактике заболеваний у взрослых и детей: взгляд клинического фармаколога. Вопросы питания. 2019;88(2):91–100.
Burunkova Yu. E. Rastitelnye masla: svoistva, tekhnologii polucheniya i khraneniya, okislitelnaya stabilnost. 2020. 82 p.
Бурункова Ю. Э., Успенская М. В., Самуйлова Е. О. Растительные масла: свойства, технологии получения и хранения, окислительная стабильность. 2020. 82 с.
Zartmann A., Völcker L., Hammann S. Quantitative analysis of fatty acids and vitamin E and total lipid profiling of dietary supplements from the German market. Eur Food Res Technol. 2023;249(4):1035–48.
Afanasyeva V. A., Alferov S. V. The polyunsaturated fatty acids ratio in food oils. News of the Tula state university. Natural sciences. 2018;4:76–83.
Афанасьева В. А., Алферов С. В. Определение соотношения полиненасыщенных жирных кислот в пищевых маслах. Известия ТулГУ Естественные науки. 2018;4:76–83.
Sharashina A. E. Opredelenie iodnogo i kislotnogo chisel rastitelnykh masel. Ratio Nat. 2022;1(5):5–6.
Шарашина А. Е. Определение йодного и кислотного чисел растительных масел. Ratio Nat. 2022;1(5):5–6.
Nechiporenko A.P., Plotnikova L. V., Nechiporenko U.Yu., Melnikova M. I., Uspenskaya M. V. The study of vegetable oils and their blends by methods of reflection spectroscopy and refractometry. Scientific journal NRU ITMO Series “Processes and Food Production Equipment”. 2018;1:3–14.
Нечипоренко А. П., Плотникова Л. В., Нечипоренко У. Ю., Мельникова М. И., Успенская М. В. Исследование растительных масел и их купажей методами инфракрасной спектроскопии отражения и рефрактометрии. Научный журнал НИУ ИТМО Серия «Процессы и аппараты пищевых производств». 2018;1:3–14.
Berezin K.V., Dvoretskii K. N., Chernavina M. L., Novoselova A. V., Nechaev V. V., Antonova E. M. et al. The Use of Raman Spectroscopy and Methods of Quantum Chemistry for Assessing the Relative Concentration of Triglycerides of Oleic and Linoleic Acids in a Mixture of Olive Oil and Sunflower Seed Oil. Opt. Spectrosc. 2018;125(3):311–6.
Березин К. В., Дворецкий К. Н., Чернавина М. Л., Новоселова А. В., Нечаев В. В., Aнтонова E. M. и др. Применение КР-спектроскопии и методов квантовой химии для оценки относительного содержания триглицеридов олеиновой и линолиевой кислот в смеси оливкового масла и масла семян подсолнечника. Журнал технической физики. 2018;125(9):297.
El-Abassy R.M., Donfack P., Materny A. Visible Raman spectroscopy for the discrimination of olive oils from different vegetable oils and the detection of adulteration. J. Raman Spectrosc. 2009;40(9):1284–9.
Galeev R. R. State-of-the-art approach to the organisation of quality control for drugs that are in use in the Russian Federation. Vestnik roszdravnadzora. 2017;2:41–3.
Галеев Р. Р. Современный подход к организации контроля качества лекарственных средств, находящихся в обращении на территории Российской Федерации. Вестник Росздравнадзора. 2017;2:41–3.
Killeen D. P., Marshall S. N., Burgess E. J., Gordon K. C., Perry N. B. Raman Spectroscopy of Fish Oil Capsules: Polyunsaturated Fatty Acid Quantitation Plus Detection of Ethyl Esters and Oxidation. J. Agric Food Chem. 2017;65(17):3551–8.
Spectr-M – izgotovlenie i proizvodstvo pervoklassnykh analizatorov dlya razlichnykh veschestv. URL: https://enspectr.ru/ [accessed: 07.11.2024].
Спектр-М – изготовление и производство первоклассных анализаторов для различных веществ. URL: https://enspectr.ru/ [дата обращения: 07.11.2024].
GOST 2070-55*. Nefteproducty svetlye. Metod opredeleniya iodnykh chisel i soderzhaniya nepredelnykh uglevodorodov. 1956.
ГOCT 2070-55*. Нефтепродукты светлые. Метод определения йодных чисел и содержания непредельных углеводородов. 1956.
Beattie J. R., Esmonde-White F. WL. Exploration of Principal Component Analysis: Deriving Principal Component Analysis Visually Using Spectra. Appl. Spectrosc. 2021;75(4):361–75.
АВТОРЫ
С. М. Кузнецов, ORCID: 0000-0002-8378-7085
В. С. Новиков, ORCID: 0000-0002-3304-1568
Д. Д. Васимов, ORCID: 0009-0002-8105-0124
П. К. Лаптинская, ORCID: 0000-0003-1100-0244
В. В. Кузьмин, ORCID: 0000-0002-2434-1817
М. Н. Московский, ORCID: 0000-0001-5727-8706
Е. А. Сагитова, ORCID: 0000-0001-9992-5879; e-mail: lenochek73@mail.ru
ВКЛАД АВТОРОВ
С. М. Кузнецов: дизайн и проведение эксперимента, обработка результатов, обсуждения; В. С. Новиков: проведение эксперимента, обсуждения, предложения и замечания; Д. Д. Васимов: обработка результатов, обсуждения; П. К. Лаптинская: дизайн и проведение эксперимента, обсуждения; В. В. Кузьмин: обработка результатов, обсуждения; М. Н. Московский: организация работы, предложения и замечания; Е. А. Сагитова: идея, обработка результатов, организация работы, обсуждения, предложения и замечания.
Отзывы читателей
