KERTGAZDASÁG 205. 47. () 3 AZ IPARI PARADICSOM MINŐSÉGÉNEK MEGHATÁROZÁSA KÖZELI INFRAVÖRÖS SPEKTROSZKÓPIÁVAL DEÁK KONRÁD, SZIGEDI TAMÁS 2, PÉK ZOLTÁN Szent István Egyetem, Mezőgazdaság- és Környezettudományi Kar, Kertészeti Intézet 2 Budapesti Corvinus Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Alkalmazott Kémia Tanszék E-mail: deak.konrad@mkk.szie.hu KULCSSZAVAK: ipari paradicsom, NIR, likopin, Brix Az ipari paradicsom Brix, sav-, cukor- és likopintartalma, illetve cukor/sav aránya kulcsfontosságú paraméterek a feldolgozóipar számára. Célunk egy gyors, megbízható módszer kifejlesztése volt, amit közeli infravörös spektroszkópia (NIR) használatával valósítottunk meg. A kutatáshoz 64 mintát használtunk fel, amelyeket a Szent István Egyetem gödöllői Kertészeti Tanüzeme területén állítottunk elő. A referenciaméréseket HPLC készülékkel, a spektrumfelvételt pedig Perten DA7200 típusú közeli infravörös spektrométerrel végeztük el. A kalibrációs modellt PLS (részleges legkisebb négyzetek) regresszió használatával építettük fel, teljes keresztvalidációt alkalmazva. Az eredményeket különböző spektrumtranszformációk (első-másodlagos derivált, SNV, MSC) használatával tovább vizsgáltuk, keresve a legkisebb hibával dolgozó modellt. Az eredmények alapján a likopin [R 2 = 0,84; kereszt-validáció hibája (RMSECV) =,85 mg/00 g] és a Brix (R 2 = 0,8) mutatták a legpontosabb összefüggéseket, de a sav (RMSECV = 0,06 g/00 g), összes cukor (RMSECV = 0,36 g/00 g) és a cukor/sav arány (RMSECV = 0,86) szintén elfogadható eredményeket adott. BEVEZETÉS ÉS IRODALMI ÁTTEKINTÉS A paradicsom vízoldható, vízben nem oldódó szárazanyagokból, illetve vízből áll. A vízoldható szárazanyag-tartalom főként cukrokból épül fel és Brix fokban fejezzük ki az értékét (ANZA et al., 2006; HELYES et al., 202). A vízben nem oldódó szárazanyag-tartalom pedig főként rostokat tartalmaz, beleértve a cellulózt és a pektint (PEDRO és FERREIRA, 2005). A vízoldható szárazanyag-tartalom értéke 4-9%-ig terjedhet (ATHERTON és RUDICH, 986). A redukáló cukrok, főként glükóz és fruktóz adja az összes vízoldható szárazanyag 50-65%-át. A szerves savak javarészt citrom- és almasavból állnak, és értékük 0,3-0,6% között mozoghat (HELYES et al., 2003; 2006). A cukor- és a savtartalom egymáshoz viszonyított aránya határozza meg alapvetően a paradicsom ízét, zamatát. Magas cukortartalom magas savtartalommal párosulva adja a legjobb ízt (HELYES et al., 2008). Magas sav- és alacsony cukortartalom fanyar ízt, míg a magas cukor- és alacsony savtartalom édeskés ízt ad (HELYES, 990 és 999). Számos tanulmány foglalkozik a közeli infravörös spektrometria és a minőségi paraméterek közötti öszszefüggések vizsgálatával zöldség, illetve gyümölcsfajokon, beleértve az almát (CLARK et al., 2003), cseresznyét és sárgabarackot (CARLINI et al., 2000), mangót (SARANWONG et al., 200) és néhány tanulmányban a paradicsomot is. A legtöbb tanulmány a Brix-re (SLAUGHTER et al., 996; PEIRIS et al., 998), a savtartalomra (FLORES et al., 2009) és a cukortartalomra (WILKERSON et al., 203) koncentrál, de néhány kutatás foglalkozik a likopintartalommal (HELYES et al., 2009) és annak roncsolásmentes meghatározásával is (HALIM et al., 2006). ANYAG ÉS MÓDSZER A gödöllői Kertészeti Intézet kísérleti telepén 64 ipariparadicsom-mintát takarítottunk be. A mintákat mosást és turmixolást követően 8 C-os fagyasztóban tároltuk az analitikai vizsgálatok kezdetéig. A Brix-et refraktométerrel (A. KRÜSS Optronic, Hamburg, Germany) az MSZ EN 243 (HUNGARIAN STANDARD, 998) szabvány szerint mértük le. A savtartalmat az MSZ EN 750 (HUNGARIAN STANDARD, 993) szabvány szerint határoztuk meg és g/00 g citromsav/frisstömeg mértékkel állapítottuk meg. A szénhidráttartalmat Schoorl-Regenbogen módszerrel (COMISSION DIRECTIVE 79/796/EEC, 979) és a likopintartalmat HPLC készülékkel határoztuk meg. A cukor/ sav arány származtatott érték. Minden mintát duplikáltan mértünk le és a laboratóriumi középhibát (SEL) ezekből az értékekből állapítottuk meg. A minták spektrumát egy diódasoros Perten DA7200 típusú (Perten Instruments,
4 KERTGAZDASÁG 205. 47. () ZÖLDSÉGTERMESZTÉS Huddinge, Sweden) NIR készülékkel vettük fel. Minden mintát négy ismétlésben mértünk le 950-650 nm-ig terjedő hullámhossztartományban. A spektrumokat reflektancia módban vettük fel szobahőmérsékleten (20-25 C) Az eredmények értékelése Unscrambler 9.7 (CAMO Software AS., Oslo, Norway) típusú szoftverrel történt. Részleges legkisebb négyzetek (Partial Least Squares) regressziót használtunk teljes kereszt-validációval a kalibrációs modell felépítéséhez. A kalibrációs folyamat során ugyanazt a négy spektrumtranszformációs műveletet használtuk, beleértve az első és másodlagos deriváltat, többszörös szóródási korrekciót (Multiplicative Scatter Correction) és a vektor normalizációt (Standard Normal Variate). Minden komponensnél megállapítottuk a PLS faktorok számát, R 2 értékeket, négyzetes középhibát (RMSEE) és a kereszt-validáció középhibáját (RMSECV). EREDMÉNYEK A zöldségek általánosságban 70-95% víztartalommal rendelkeznek (MARTINEZ et al., 200) és jól tudott, hogy a víznek nagy moláris abszorpciós koefficiense miatt az infravörös tartományban nagy az elnyelése, így fontos információkat fedhet el a spektrumból. Egyes minta-előkészítési módszerek alkalmasak lehetnek ezek kiküszöbölésére. Másrészről, ezen módszerek alkalmazása által a NIR technológia elveszíti legfőbb előnyét, a gyorsaságát. Ezáltal a mintákat friss, turmixolt formában mértük le. A referenciamérések eredményeit az. táblázatban összegeztük. REFERENCIAMÉRÉSEK EREDMÉNYEI MINTASZÁM TARTOMÁNY ÁTLAG±SD SEL Brix 64 3,90-8,30 5,60±,0 0,24 Savtartalom (g/00 g) 64 0,39-0,87 0,54±0,0 0,02 Cukortartalom (g/00 g) 64,80-4,20 3,22±0,56 0,2 Cukor/sav arány 64 2,57-8,48 6,8±,34 0,59 Likopin (mg/00 g) 64 7,00-26,30 2,43±4,66,05. táblázat SEL: Laboratóriumi középhiba A mért paraméterek ( Brix, savtartalom, cukortartalom és likopin) értéke a megegyezik a szakirodalmi adatokkal. A 64 minta spektrumait az. ábrán ábrázoltuk. Látható, hogy a víz abszorpciós csúcsai 70-90 nm, illetve 434-478 nm között helyezkednek el.. ÁBRA A paradicsomminták spektruma (n=64)
KERTGAZDASÁG 205. 47. () 5 A kalibráció elkészítéséhez Unscrambler 9.7 szoftvert alkalmaztunk PLS regressziót használva. A PLS modell elkészítéséhez a legfontosabb paraméterek a PLS faktorok száma, illetve a spektrumtranszformációs műveletek alkalmazása. Az optimális faktorszám a legalacsonyabb RMSECV és a legmagasabb R 2 alapján került meghatározásra a teljes kereszt-validáció során. Négy különböző spektrumtraszformációt teszteltünk a kalibrációelkészítése alatt, hogy elkészítsük a legjobb PLS modellt. A kereszt-validáció eredményei a 2. táblázatban láthatók. A táblázat alapján megállapíthatjuk, hogy a transzformációs műveletek fontos szerepet játszanak a legjobb modell megtalálásában. A kalibrációs szett adatait a 3. táblázatban összegeztük. A legalacsonyabb RMSECV és a legmagasabb R 2 a Brix meghatározása során mutatkozott. Savtartalom tekintetében a legmagasabb R 2 és a legalacsonyabb RMSECV SNV transzformáció mellett mutatkozott 3 PLS faktor mellett. A KERESZT-VALIDÁCIÓ EREDMÉNYEI NYERS SPEKTRUM ST DERIVÁLT 2 ND DERIVÁLT SNV MSC 2. táblázat R 2 RMSECV R 2 RMSECV R 2 RMSECV R 2 RMSECV R 2 RMSECV Brix 0,80 0,49 0,75 0,54 0,79 0,52 0,76 0,52 0,77 0,53 Savtartalom (g/00 g) Cukortartalom (g/00 g) 0,55 0,06 0,39 0,07 0,56 0,06 0,60 0,06 0,59 0,06 0,59 0,35 0,6 0,36 0,57 0,37 0,58 0,36 0,57 0,36 Cukor/sav arány 0,4,02 0,58 0,9 0,57 0,86 0,44 0,85 0,58 0,86 Likopitartalom (mg/00g) 0,76 2,34 0,78 2,8 0,84,85 0,73 2,42 0,76 2,29 RMSECV: Kereszt-validáció hibája MSC: Többszörös szóródás korrekció SNV: Standard normál változó A főkomponens-szám (PC) magas, ami azt mutatja, hogy magasabb mintaszám szükséges a precíz meghatározáshoz. Cukor/sav aránynál is ugyanezt tapasztaltuk. A cukortartalom és a NIR spektrum közötti legmagasabb összefüggést az első derivált transzformáció adta. A legalacsonyabb RMSECV értéket 0,36 g/00 g 4-es PLS faktor mellett kaptuk. Likopintartalom tekintetében a legalacsonyabb RMSECV érték,85 mg/00 g volt 5-ös PLS faktor mellett. A KALIBRÁCIÓS SZETT PARAMÉTEREI SPEKTRUM- TRANSZFORMÁCIÓ PCs R 2 (KALIBRÁCIÓ) RMSE R 2 (KERESZT- VALIDÁCIÓ) Brix Nyers spektrum 2 0,96 0,22 0,8 0,48 Savtartalom SNV 3 0,92 0,02 0,63 0,06 Cukortartalom st derivált 7 0,76 0,27 0,6 0,36 Cukor/sav arány MSC 5 0,92 0,35 0,58 0,86 Likopintartalom 2nd derivált 5 0,95,04 0,84,85 RMSE: Négyzetes középhiba RMSECV: Kereszt-validáció hibája PCs: Főkomponens-szám 3. táblázat RMSECV
6 KERTGAZDASÁG 205. 47. () ZÖLDSÉGTERMESZTÉS KÖVETKEZTETÉSEK, JAVASLATOK Az ipari paradicsom Brix és likopintartalma alacsony, míg a cukor-, savtartalom és a cukor/sav arány magasabb hibával határozható meg. A kalibrációs modell további kísérleti minták bevonásával tovább javítható, a becslési hibafaktor csökkenthető. *A kutatást az Emberi Erőforrások Minisztériuma által biztosított Kutató Kari Kiválósági Támogatás Research Centre of Excellence 8526-5/204/TUDPOL. Szent István Egyetem és a KTIA_AIK_2--202-002 jelű pályázatok támogatták. DETERMINATION OF IMPORTANT QUALITY PARAMETERS IN PROCESSING TOMATOES USING NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY DEÁK, K., 2 SZIGEDI, T., PÉK, Z. Szent István University, Institute of Horticulture 2 Corvinus University of Budapest, Department of Applied Chemistry, E-mail: deak.konrad@mkk.szie.hu KEYWORDS: processing tomato, NIR, lycopene, Brix SUMMARY Brix, acid, sugar, sugar/acid ratio and lycopene content of tomato play a key role for the processing industry. A rapid method for profiling these parameters was developed using near-infrared (NIR) spectrometry. Sixty-four tomato sample were produced at the Horticulture Department in Gödöllő (Hungary). The samples were analyzed using reference methods and scanned with a diode array Perten DA7200 NIR instrument. Multivariate calibration was carried out using partial least squares regression (PLS) using first and second derivative, SNV and MSC spectral transformations. This model was checked using cross-validation. The results indicate that the lycopene [R2 = 0.84; root mean square error of cross-validation (RMSECV) =.85 mg/00g] and the Brix (R2 = 0.8) content showed the best models. However the acid (RMSECV = 0.06 g/00g), total sugars (RMSECV = 0.36 g/00g) and sugar/acid ratio (RMSECV = 0.86) were also acceptable. TABLES AND FIGURES TABLE. Statistics of the bioactive compounds in tomato in the calibration set of the reference method TABLE 2. Results of the cross validation for processing methods TABLE 3. Parameters of the calibration set FIGURE. NIRS of tomatoes samples [wavelength, (nm)] (N=64) IRODALOMJEGYZÉK. ANZA, M., RIGA, P., GARBISU, C. (2006): Effects of variety and growth season on the organoleptic and nutritional quality of hydroponically grown tomato. Journal of Food Quality. 29: 6-37. 2. ATHERTON, J.G., RUDICH, J. (986): The tomato crop. Chapman and Hall, London. 3. CARLINI, P., MASSANTINI, R., MENCARELLI, F. (2000): Vis-NIR measurement of soluble solids in cherry and apricot by PLS regression and wavelength selection. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 48: 5236 5242. 4. CLARK, C.J., MCGLONE, V.A., JORDAN, R.B. (2003): Detection of brownheart in Braeburn apple by transmission NIR spectroscopy. Postharvest Biology and Technology. 28: 87 96. 5. COMMISSION DIRECTIVE (979): Community methods of analysis for testing certain sugars intended for human consumption. No 79/796/EEC Official Journal, 239: 24 52.
KERTGAZDASÁG 205. 47. () 7 6. FLORES, K., SÁNCHEZ, M.T., PÉREZ-MARÍN, D., GEURRERO, J.E., GARRIDO-VARO, A. (2009): Feasibility in NIRS instrument for predicting internal quality in intact tomato. Journal of Food Engineering. 9: 3-38. 7. HALIM, Y., SCHWARTZ, S.J., FRANCIS, D., BALDAUF, N.A., RODRIQUEZ-SAONA, L.E. (2006): Direct determination of lycopene content in tomatoes (Lycopersicon esculentum) by attenuated total reflectance infrared spectroscopy and multivariate analysis. Journal of AOAC International. 89: 257-262. 8. HELYES L. (990): Relations among the water supply, foliage temperature and the yield of tomato. Acta Horticulturae 227, 5-2.p 9. HELYES, L. (999): Tomato and its growing. (A paradicsom és termesztése) SYCA Szakkönyvszolgálat Budapest. 0. HELYES, L., PÉK, Z., BRANDT, S., VARGA, GY., BARNA, É., HÓVÁRI, J., LUGASI, A. (2003): Influence of harvest date on fruit technological traits of five processing tomato varieties. Acta Horticulturae. 604: 53 537.. HELYES, L., PÉK, Z., LUGASI, A. (2006): Tomato fruit quality and content depend on stage of maturity. HortScience. 4: 400-40. 2. HELYES L., PÉK Z., LUGASI A.(2008): Function of the variety technological traits and growing conditions on fruit components of tomato (Lycopersicon lycopersicum (L) Karsten) Acta Alimentaria 37 (4) pp. 427-436. 3. HELYES L., LUGASI A., POGONYI Á., PÉK Z. (2009): Effect of variety and grafting on lycopene content of tomato (Lycopersicon lycopersicum L. Karsten) fruit. Acta Alimentaria 38 () pp. 27-34. 4. HELYES, L. LUGASI, A. PÉK, Z. (202): Effect of irrigation on processing tomato yield and antioxidant components. Turk. J. Agric. For. 36, (6), pp. 702-709 5. HUNGARIAN STANDARD (993): Gyümölcs- és zöldségtermékek titrálható savtartalmának meghatározása. (Fruit and vegetable products. Determination of titratable acidity.) MSZ ISO 750 6. HUNGARIAN STANDARD (998): Gyümölcs- és zöldséglevek. Az oldható szárazanyagtartalom becslése. Refraktometriás módszer. (Fruit and vegetable juices. Estimation of soluble solids content. Refractometric method.) MSZ EN 243 7. MARTINEZ, S., OLMOS, I., CARBALLO, J., FRANCO, I. (200): Quality parameters of Brassica spp. grown in northwest Spain. International Journal of Food Science and Technology. 45: 776-783. 8. PEDRO, A.M., FERREIRA, M.M. (2007): Simultaneously calibrating solids, sugars and acidity of tomato products using PLS2 and NIR spectroscopy. Analytica Chimica Acta. 595: 22-227. 9. PEIRIS, K.H.S., DULL, G.G., LEFFLER, R.G., KAYS, S.J. (998): Near-infrated (NIR) Spectrometric Technique for Nondestructive Determination of Soluble Solids Content in Processing Tomatoes. Journal of the American Society for Horticultural Science. 23: 089-093. 20. SARANWONG, S., SORNSRIVICHAI, J., KAWANO, S. (200): Improvement of PLS calibration for Brix value and dry matter of mango using information from MLR calibration. Journal of Near Infrared Spectroscopy. 9: 287 295. 2. SLAUGHTER, D.C., BARRETT, D., BOERSIG, M. (996): Nondestructive Determination of Soluble Solids in Tomatoes using Near Infrared Spectroscopy. Journal of Food Science. 6: 695-697. 22. WILKERSON, E.D., ANTHON, G.E., BARRETT, D.M., SAYAVON, G.F.G., SANTOS, A.M., RODRIGUEZ-SAONA, L.E. (203): Rapid assessment of quality parameters in processing tomatoes using hand-held and benchtop infrared spectrometers and multivariate analysis. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 6: 2088-2095.