Прогнозирование температур плавления восковых гелеобразователей в зависимости от их компонентного состава

Резюме

Изучение гелеобразователей восковой природы является новым направлением с потенциалом для использования в составе специализированных пищевых продуктов. В число исследуемых входят воски как растительного, так и животного происхождения, которые состоят из различных комбинаций органических соединений: углеводородов, восковых эфиров, свободных жирных кислот и свободных высших спиртов. Одной из основных характеристик таких гелеобразователей является их температура плавления, которая во многом зависит от компонентного состава воска. Однако в настоящее время отсутствуют модели, способные достоверно прогнозировать данный показатель в зависимости от состава гелеобразователя.

Цель работы - построение моделей, прогнозирующих влияние состава воска на температуру его плавления.

Материал и методы. Для получения отдельных фракций пчелиного воска была использована препаративная флеш-хроматография. На основе полученных фракций были составлены комбинации, измерение температур плавления которых проводили при помощи метода дифференциальной сканирующей калориметрии. Для прогнозирования температур плавления восковых гелеобразователей были использованы два подхода: множественная линейная регрессия и построение искусственных нейронных сетей.

Результаты и обсуждение. В общей сложности было проанализировано 68 комбинаций гелеобразователей. Модель, полученная на основе множественной линейной регрессии, характеризуется высоким значением коэффициента множественной корреляции (r2=0,77). Тем не менее высокие значения стандартной ошибки в большинстве случаев приводили к ложным прогнозным результатам. Применение искусственных нейронных сетей позволило получить более надежные прогностические системы с высокими значениями коэффициента корреляции (r2=0,97) и среднеквадратичным отклонением не более 3 °С.

Заключение. В результате проведенных работ показано, что на основании компонентного состава фракций гелеобразователя возможно проводить прогнозирование их температур плавления. Использование полученных в статье сведений позволит разрабатывать олеогели с заданными характеристиками, предназначенные для включения в состав новых видов пищевых продуктов с целью замены традиционных твердых жировых основ - источников насыщенных и транс-изомерных жирных кислот.

Ключевые слова:олеогели; гелеобразователи; температура плавления; прогнозирование, множественная линейная регрессия; искусственные нейронные сети

Финансирование. Исследование выполнено при финансировании РНФ (проект № 19-16-00113).

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие конфликтов интересов.

Для цитирования: Саркисян В.А., Фролова Ю.В., Соболев Р.В., Кочеткова А.А. Прогнозирование температур плавления восковых гелеобразователей в зависимости от их компонентного состава // Вопросы питания. 2022. Т. 91, № 2. С. 99-104. DOI: https://doi.org/10.33029/0042-8833-2022-91-2-99-104

Воск и его отдельные компоненты в настоящее время активно исследуются в качестве структурообразователей в составе пищевых олеогелей [1, 2]. Основной целью использования восков для структурообразования является замена насыщенных и транс-изомерных жирных кислот в составе жиров и жировых продуктов с твердой структурой [3]. Химический и фракционный состав индивидуальных восков ограничен, что существенно сужает спектр их возможного применения [3]. В связи с этим для достижения заданных характеристик олеогелей часто используют не индивидуальные воски, а их комбинации, позволяющие существенно расширить возможности разработки пищевых олеогелей [4].

В работе C. Doan и соавт. [5] продемонстрировано, что фракционный состав восков играет существенную роль в формировании характеристик олеогелей на их основе, в частности наиболее значимой из них - температуры плавления. Однако в данной статье авторы сравнивали воски, фракции которых (а именно углеводороды, восковые эфиры, свободные жирные кислоты и спирты) имели различные длины углеводородных цепей, что существенно ограничивало возможность интерпретации полученных ими результатов. В работе V. Sarkisyan и соавт. [6] был предложен способ фракционирования индивидуальных восков, что позволило провести сравнение свойств индивидуальных фракций и их сочетаний.

Недостатком существующих работ является отсутствие прогнозных моделей, описывающих взаимосвязь между компонентным составом и температурой плавления структурообразователей.

Цель настоящей работы - изучение возможности прогнозирования температуры плавления структурообразователей из индивидуального образца воска в зависимости от фракционного состава.

Материал и методы

В качестве объектов исследования использовали индивидуальные и бинарные комбинации фракций пчелиного воска (ООО "Дом воска", РФ), полученные методом препаративной флеш-хроматографии [6]. В общей сложности было подготовлено 68 образцов гелеобразователей. Экспериментальные значения температур плавления были получены методом дифференциальной сканирующей калориметрии [7]. Прогнозирование свойств воска проводили с использованием метода множественной регрессии и искусственных нейронных сетей в StatSoft Statistica (v.10, StatSoft Inc., США). Для каждой из систем трижды осуществляли подбор оптимальных параметров с рандомизацией данных перед очередным повтором во избежание получения ложных результатов. В качестве прогнозируемого параметра была использована температура плавления смеси гелеобразователей. В качестве входных параметров использовали содержание различных групп соединений в пчелином воске. Оценку эффективности моделей проводили с применением коэффициента корреляции. Точность прогнозирования результатов выходных параметров оценивали при помощи коэффициента среднеквадратического отклонения.

Результаты и обсуждение

Результаты измерения температур плавления исследуемых образцов приведены в табл. 1.

Таблица 1. Исходные данные для построения прогностических моделей

Table 1. Initial data for building predictive models

Как видно из данных табл. 1, температура плавления изучаемых образцов существенно варьирует в диапазоне от 55,4 °C для многокомпонентной смеси структурообразователей до 76,8 °C для образца без углеводородов и с высоким содержанием восковых эфиров.

В процессе построения модели множественной регрессии был проведен подбор регрессионных коэффициентов уравнения:

Y = A0 + A1 × x1 + A2 × x2 + A3 × x3 + A4 × x4,

где Y - температура плавления гелеобразователя, A0-A4 - регрессионные коэффициенты, x1-x4 - массовые доли углеводородов, восковых эфиров, свободных жирных кислот и свободных высших спиртов соответственно.

Оптимизация данного уравнения для решения поставленной задачи привела к выбору следующих регрессионных коэффициентов:

Y = -1100 + 11,541x1 + 11,734x2 + 11,692x3 + 11,652x4.

Полученное уравнение характеризуется высоким значением коэффициента множественной корреляции (r2=0,7729), однако в связи с высокими значениями стандартной ошибки для регрессионных коэффициентов оптимизированное уравнение приводило к ложным результатам (рис. 1).

Рис. 1. Результаты прогноза температуры плавления модели на основе множественного регрессионного анализа

Fig. 1. Results of melting point predictions for the model based on multiple regression analysis

Как показано на рис. 1, спрогнозированные значения температуры плавления варьируют в диапазоне от -1000 до 100 °C, в то время как экспериментальные значения - в диапазоне от 50 до 80 °C.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что множественный регрессионный анализ не обеспечивает высокую прогностическую силу для данной модели. В ряде случаев, несмотря на сравнительно высокое значение коэффициента множественной регрессии (r2=0,773), спрогнозированное значение температуры плавления превосходило экспериментальные значения более чем в 10 раз.

В табл. 2 приведены основные параметры обученных нейронных сетей и показатели их эффективности. Так, 3 наиболее эффективные нейронные сети имели по 4 "нейрона" на входном уровне и по одному на выходном. У 1-й сети на скрытом уровне 7 "нейронов", у 2-й - 1, у 3-й - 9.

Таблица 2. Основные параметры обученных нейронных сетей

Table 2. Main parameters of trained neural networks

П р и м е ч а н и е. Соотв. - функция соответствия; логист. - логистическая функция; BFGS - алгоритм Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно; MLP - многослойный перцептрон; СКО - среднеквадратическое отклонение.

N o t e. Соотв. - correspondence function; логист. - logistic function; BFGS - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shannot algorithm; MLP - multilayer perceptron; RMSD - root mean square deviation.

Для всех сетей предпочтительным был алгоритм обучения Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно. Для визуального сравнения результатов прогноза по обеим моделям на рис. 2 приведены сведения о перепроверке сетей на полном наборе экспериментальных данных. Полные сведения об исходных данных и архитектурах описанных нейронных сетей приведены в [8].

Для всех сетей на выборке данных для валидации характерен высокий коэффициент корреляции (r2 = 0,97-0,98) между спрогнозированными и экспериментальными данными. Для сетей характерно низкое значение среднеквадратического отклонения, наименьшее значение отмечено для нейросети № 3 (<3 °C). Таким образом, применение искусственных нейронных сетей для целей регрессионного анализа позволило разработать модель, способную эффективно прогнозировать заданный параметр.

Рис. 2. Результаты прогноза температур плавления для модели на основе искусственных нейронных сетей

Fig. 2. Results of melting temperature predictions for a model based on artificial neural networks

Заключение

Разработана прогностическая модель на основе искусственных нейронных сетей, способная эффективно прогнозировать температуру плавления восковых гелеобразователей в зависимости от их компонентного состава. Полученные сведения могут быть использованы для разработки новых видов жировых основ и пищевых продуктов.

Литература/References

1. Zulim Botega D.C., Marangoni A.G., Smith A.K., Goff H.D. Development of formulations and processes to incorporate wax oleogels in ice cream. J Food Sci. 2013; 78 (12): C1845-51. DOI: https://doi.org/10.1111/1750-3841

2. Zhao M., Lan Y., Cui L., Monono E., Rao J., Chen B. Formation, characterization, and potential food application of rice bran wax oleogels: Expeller-pressed corn germ oil versus refined corn oil. Food Chem. 2020; 309: 125704. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.125704

3. Doan C.D., Tavernier I., Okuro P.K., Dewettinck K. Internal and external factors affecting the crystallization, gelation and applicability of wax-based oleogels in food industry. Innov Food Sci Emerg Technol. 2018; 45: 42-52. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifset.2017.09.023

4. Winkler-Moser J. K., Anderson J., Felker F.C., Hwang H.-S. Physical properties of beeswax, sunflower wax, and candelilla wax mixtures and oleogels. J Am Oil Chem Soc. 2019; 96 (10): 1125-42. DOI: https://doi.org/10.1002/aocs.12280

5. Doan C.D., To C.M., De Vrieze M., Lynen F., Danthine S., Brown A., et al. Chemical profiling of the major components in natural waxes to elucidate their role in liquid oil structuring. Food Chem. 2017; 214: 717-25. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.07.123

6. Sarkisyan V., Sobolev R., Frolova Yu., Malinkin A., Makarenko M., Kochetkova A. Beeswax fractions used as potential oil gelling agents. J Am Oil Chem Soc. 2021; 98 (3): 281-96. DOI: https://doi.org/10.1002/aocs.12451

7. Craven R.J., Lencki R.W. Binary phase behavior of diacid 1,3-diacylglycerols. J Am Oil Chem Soc. 2011; 88 (8): 1125-34. DOI: https://doi.org/10.1007/s11746-011-1777-0

8. Sarkisyan V.A. RSC project 19-16-00113. DOI: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2DAK8

SCImago Journal & Country Rank
Scopus CiteScore
ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР
ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР
Тутельян Виктор Александрович
Академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, научный руководитель ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии»
Индустрия и медицина 2022
Оргздрав-2022. Эффективное управление в здравоохранении
РОСМЕДОБР 2021
Вскрытие
Медицина сегодня
Летний конгресс по пластической хирургии.

Уважаемые коллеги, запланируйте свою поездку в Санкт-Петербург на Летний конгресс - 2022 с 1 по 3 июня Бронируйте размещение и планируйте поездку к началу Летнего конгресса - 2022. Площадка мероприятия - Таврический дворец (Шпалерная ул., 47) - Начало регистрации на...

X Юбилейный международный междисциплинарный конгресс по заболеваниям органов головы и шеи.

25-28 мая 2022 года состоится X Юбилейный международный междисциплинарный конгресс по заболеваниям органов головы и шеи. Мероприятие пройдет в очном формате . Участников Конгресса ожидает насыщенная программа: 60 секций, посвященных диагностике и лечению различных...

VIII Научно-практическая онлайн-конференция педиатров "Трудный диагноз: разбор клинических случаев"

VII I Научно-практическая онлайн-конференция педиатров "Трудный диагноз: разбор клинических случаев" Приглашаем педиатров, детских эндокринологов, реаниматологов, гинекологов, неонатологов, кардиологов, хирургов, урологов, психологов, специалистов по лучевой диагностике,...


Журналы «ГЭОТАР-Медиа»