Süt ve süt ürünlerinde tür tayinin senkronize floresans spektroskopisiyle belirlenmesi
Determination of species in milk and dairy products by synchronous fluorescence spectroscopy
Yazar: DUYGU ÖZER GENİŞ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering
Dizin: Flüoresan spektroskopisi = Fluorescence spectroscopy ; Keçi sütü = Goat milk ; Koyun sütü = Sheep milk ; Manda sütü = Buffalo milk ; Çiğ süt = Raw milk ; Çok değişkenli veriler = Multivariate data ; İnek sütü = Cow milk

Özet:
Süt endüstrisinde koyun, keçi ve manda gibi yüksek fiyatlı süt türlerinin inek sütü gibi düşük fiyatlı süt türleriyle karıştırılması ve bu nedenle süt türlerinin saflığının belirlenememesi, gerçek etiketlemenin doğru yapılamaması dünya genelinde yaygın bir sorun haline gelmiştir. Bu sorunların çözümüne yönelik son zamanlarda geliştirilen spektroskopik yöntemler, DNA ve protein bazlı geleneksel yöntemlere nazaran daha hızlı, pratik ve düşük maliyetli olması sebebiyle tercih edilmektedir. Tez kapsamındaki çalışmada çiğ süt ve fermente süt ürünlerinde (yoğurt ve peynir) inek, koyun, keçi ve manda türlerinin tanımlanması amacıyla senkronize floresans spektroskopisi (SFS) yöntemi geliştirilmiştir. Yöntemin prensibi, süt ve süt ürünlerinde bulunan florofor bileşiklerinin tür ve miktarlarındaki farklılıklara dayanmaktadır. Çalışmada, 10 nm'lik adımlarla Δλ= 20-100 nm olacak şekilde 250-550 nm uyarma dalga boyu aralığında kaydedilen verilerle her bir örneklem grubu (süt, yoğurt ve peynir) için kalitatif ve kantitatif analizler gerçekleştirilmiştir. Kalitatif analizler için; saf ve karışım numunelerinin ayrılması, dört farklı süt türünün sınıflandırılması ve ikili karışım türlerinin (koyun-inek, keçi-inek ve manda-inek) tanımlanması amacıyla kısmı en küçük kare-diskriminant analiz (PLS-DA) yöntemine dayalı üçer tane model geliştirilmiştir. Kantitatif analizlerde ikili karışım türlerin PLS-DA modeli ile belirlenmesinden sonra, inek sütünün diğer süt türlerinde karıştırma oranlarını tespiti için üçer adet kısmi en küçük kare (PLS) modelleri geliştirilmiştir. Çiğ süt örneklem grubu için geliştirilen PLS-DA modelleri ile tüm süt türleri başarılı bir şekilde birbirinden ayrılmıştır. İnek sütü ile karıştırılarak elde edilen koyun-inek, keçi-inek ve manda-inek ikili karışımların PLS modellerinin performansları incelendiğinde sırasıyla yüksek kalibrasyon ve validasyon belirleme katsayısı (R2) değerleri (koyun: 0,992-0,989; keçi: 0,992-0,988; manda: 0,998- 0,986) ile düşük tespit limiti (LOD) ve tayin limiti (LOQ) (koyun: %4,06-%12,31; keçi: %3,52-%10,66; manda: %3,52-%10,64) değerleri elde edilmiştir.
Tez kapsamında çalışılan yoğurt ve peynir fermente süt ürünleri için geliştirilen PLS-DA modelleri ile sınıflandırmalar başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. İkili karışım şeklinde hazırlanan yoğurt örneklerindeki süt türlerinin karıştırma oranlarının belirlenmesi amacıyla geliştirilen 3 farklı PLS modeli için yüksek kalibrasyon ve validasyon R2 değerleri (koyun-inek: 0,996-0,957; keçi-inek: 0,992-0,978; manda-inek: 0,999-0,978) ile düşük LOD ve LOQ (koyun-inek: %1,64-%5,47; keçi-inek: %3,25- %10,85; manda-inek: %0,46-%1,55) değerleri başarılı bir performans ortaya koyduğunu göstermektedir. Peynir örneklerinin ikili karışımlarına ait PLS modelleri incelendiğinde ise karışımların içerdiği süt oranlarının yüksek kalibrasyon ve validasyon R2 değerleri (koyun-inek: 0,998-0,969; keçi-inek: 0,996-0,981; manda-inek: 0,981-0,952) ile düşük LOD ve LOQ (koyun-inek: %1,47-%4,90; keçi-inek: %3,28-%10,94; manda-inek: %1,73-%5,75) değerleriyle başarılı şekilde belirlenebildiği gösterilmiştir.

Abstract:
In the dairy industry, the mixing of high-priced milk types such as sheep, goats, and buffalo with low-priced milk types such as cow milk, and therefore the inability to determine the purity of milk types and the fact that true labeling cannot be done correctly have become a common problem worldwide. Recently developed spectroscopic methods for solving these problems are preferred because they are faster, easier, and less costly than traditional methods based on DNA and protein. In the scope of the thesis, synchronous fluorescence spectroscopy (SFS) method was developed in order to identify cows, sheep, goats, and buffalo species in raw milk and fermented milk products (yogurt and cheese). The principle of the method is based on differences in the types and amounts of fluorophore compounds found in milk and dairy products. In the study, qualitative and quantitative analyzes were performed for each sample group (milk, yogurt, and cheese) with data recorded in the excitation wavelength range of 250-550 nm with Δλ = 20-100 nm in 10 nm steps. For qualitative analysis; Three models have been developed based on the smallest square-discriminant analysis (PLS-DA) method for the separation of pure and mixture samples, the classification of four different milk types and the definition of binary mix types (sheep-cow, goat-cow, and buffalo-cow). In quantitative analysis, after determining the binary mix types with the PLS-DA model, three partial smallest square (PLS) models were developed to determine the mixing ratios of cow milk in other milk types. With the PLS-DA models developed for the raw milk sample group, all milk types were successfully separated from each other. When the performances of PLS models of sheep-cow, goat-cow and buffalo-cow binary mixtures obtained by mixing with cow milk are examined, the values of high calibration and validation determination coefficient (R2) (sheep: 0.992-0.989; goat: 0.992-0.988; buffalo: 0.998-0.986) with low limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) (sheep: 4.06%-12.31%; goat: 3.52%-10.66%; buffalo: 3.52%-10.64%) values were obtained. In 3 different PLS models developed to determine the mixing ratios of binary milk mixtures in yogurt samples, R2 values of high calibration and validation (sheep-cow: 0.996-0.957; goat-cow: 0.992-0.978; buffalo-cow: 0.999-0.978) with low LOD and LOQ ( sheep-cow: 1.64% -5.47%; goat-cow: 3.25% - 10.85%; buffalo-cow: 0.46% -5.5%) values show a successful performance. When the PLS models of binary mixtures in cheese samples are examined, it has been shown that the milk ratios contained in the mixtures can be successfully determined with high calibration and validation R2 values (sheep-cow: 0.998-0.969; goat-cow: 0.996-0.981; buffalo-cow: 0.981-0.952) and low LOD and LOQ values (sheep-cow: 1.47%-4.90%; goat-cow: 3.28%-10.94%; buffalo-cow: 1.73%-5.75%).