Hızlı gıda analizlerine yönelik yakın kızılötesi spektroskopisi (NIR) sistemi geliştirilmesi
Development of near infrared spectroscopy (NIR) system for rapid food analysis
Yazar: HÜSEYİN EFE GENİŞ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Gıda Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering
Dizin: Kızılötesi spektroskopi = Infrared spectroscopy ; Çok değişkenli istatistik = Multivariate statistic

Özet:
Gıda üretim zincirinde, hammaddeden sofraya gelene kadar geçen tüm süreçlerde gıda kalitesi ve güvenliğinin sağlanması, tüketicilerin sağlıklı ve güvenilir ürün tüketmesi açısından zorunlu hale gelmektedir. Gıda kalitesi ise üretimin her aşamasında gıdanın fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik parametrelerinin belirlenmesi ve kontrol altına alınmasıyla sağlanmaktadır. Özellikle gıda endüstrisinde kâr amaçlı yapılan tağşişin belirlenmesi, insan sağlığını tehdit eden uygulamaların da bulunmasından dolayı büyük önem taşımaktadır. Gıda kalite parametrelerinin belirlenmesi amacıyla kullanılan referans yöntemler tekrarlanabilir ve kesin sonuçlar vermeleri nedeniyle tercih edilmektedir. Ancak bu yöntemler uzman kişilerin çalıştırılması ve uzun süren analiz basamakları gibi dezavantajlara sahiptir. Bu nedenle hızlı, güvenilir ve alternatif gıda analiz yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Yakın kızılötesi spektroskopisi (NIR), örneği tahrip etmeden hızlı ve kolay analizine imkân sağlayan ve gıda analizlerinde sıklıkla kullanılan bir yöntem olarak bilinmektedir.
Tez kapsamında öncelikle NIR spektroskopisinin reflektans, transmitans ve transflektans ölçüm modlarıyla çalıştırılabilen hızlı ve güvenilir analize imkân veren 3 farklı NIR spektrometrelerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Kısmi en küçük kareler (PLS) yöntemiyle geliştirilen modellerin tahmin etme kabiliyetinin kullanılmasına imkân veren yazılımıyla birlikte geliştirilen NIR spektrometreleri ile gıda tağşişi alanında 3 farklı gıda analiz metodunun geliştirilmesi tezin bir diğer amacını oluşturmuştur.
İlk çalışmada geliştirilen reflektans spektrometresiyle bezelye ve ıspanak kullanılarak yapılan antep fıstığı tağşişinin kalitatif ve kantitatif tayini yapılmış, geliştirilen temel bileşen analizi (PCA) modeli ile antep fıstığı, bezelye, ıspanak ile bunların ikili karışımları başarıyla sınıflandırılmıştır. Antep fıstığına katılan bezelye ve ıspanağın miktarının belirlenmesi amacıyla farklı ön işlemler ile geliştirilen PLS modellerinin performansları incelenmiş, yüksek kalibrasyon ve validasyon belirleme katsayısı (R2) değerleri (bezelye:0.992-0.995, ıspanak:0.998-0.991) ile düşük tespit limiti (LOD) ve tayin limiti (LOQ) (bezelye: % 1.05-% 5.27, ıspanak: % 0.19-% 0.95) değerlerine sahip modeller en iyi performansı gösteren iki model olarak belirlenmiştir.
Geliştirilen reflektans spektrometresi kullanılarak yürütülen ikinci çalışmada öncelikle sütlere ısıl işlem uygulanıp uygulanmadığı belirlenmiş, ardından koyun, keçi ve inek sütleri ile bu sütlerin ikili ve üçlü karışımlarının tür tayini gerçekleştirilmiştir. Kısmi en küçük kareler-diskriminant analizi (PLS-DA) yöntemi kullanılarak geliştirilen ilk model sayesinde çiğ ve pastörize sütler başarılı şekilde sınıflandırılmıştır. Ardından geliştirilen farklı PLS-DA modelleriyle çiğ ya da pastörize olduğu belirlenen sütler, saf haldeki koyun, keçi ve inek sütleriyle, karışım halde bulunan koyun-keçi, koyun-inek, keçi-inek ve koyun-keçi-inek sütleri olarak yüksek başarım ölçüsü verileri ile sınıflandırılabilmiştir.
Tez kapsamında gerçekleştirilen son çalışmada ise kanola yağındaki erusik asit miktarının belirlenmesi amacıyla reflektans, transmitans ve transflektans NIR spektrometreleri kullanılmıştır. Farklı ön işlemlerin geliştirilen PLS modelleri üzerindeki etkileri incelenmiş ve en uygun PLS modelleri belirlenmiştir. Kalibrasyon ve validasyon veri seti için bulunan R2 değerleri reflektans spektrometresi için 0.994-0.978, transmitans spektrometresi için 0.993-0.990, transflektans spektrometresi için 0.993-0.991 olarak bulunmuştur. LOD ve LOQ değerleri ise reflektans, transmitans ve transflektans spektrometreleri için sırasıyla % 0.15-% 0.75, % 0.11-% 0.56 ve % 0.26-% 1.30 olarak bulunmuştur. Elde edilen performans verilerine bakıldığında geliştirilen NIR sistemlerinin yüksek R2 ile düşük LOD ve LOQ değerlerine sahip PLS modelleriyle erusik asit miktarını tahmin edebildiği görülürken transmitans ve transflektans spektrometrelerinin reflektans spektrometresine göre daha iyi bir performans sergilediği ortaya konulmuştur.

Abstract:
In the food production chain, provision of food quality and safety from raw material to final consumer becomes compulsory in terms of providing healthy and reliable products to people. The quality of food is ensured by getting under control the physical, chemical and microbiological parameters of food in every step of the production processes. In particular, the identification of a profit-making adulteration in the food industry is of great importance as it has negative implications for human health. Reference methods used to determine quality parameters are preferred due to their reproducible and accurate results. However, these methods have disadvantages such as the need of specialists and the long analysis steps. Therefore, fast, reliable and alternative food analysis methods are needed. Near infrared spectroscopy (NIR) is a frequently used method in food analysis, allowing rapid and easy analysis without destroying the sample.
Within the scope of the thesis, it is aimed to develop 3 different NIR spectrometers which enable fast and reliable analysis of NIR spectroscopy which can be operated with reflection, transmittance and transflectance measurement modes. Another aim of the thesis was to develop three different food analysis in the field of food adulteration with the NIR spectrometers developed together with the software that allows to use the prediction ability of the models developed by the partial least squares (PLS) method. In the first study, pistachio adulteration with pea and spinach was determined by using developed reflectance spectrometer. Pistachio, green pea, spinach and their binary mixtures were successfully classified with the developed principal component analysis (PCA) model. The performance of PLS models developed with different pretreatments was investigated in order to determine the amount of green peas and spinach that added into pistachio. The high determination of coefficient (R2) of calibration and validation (green pea: 0.992-0.995, spinach: 0.998-0.991) and low limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) (green peas: 1.05% - 5.27%, spinach: 0.19% - 0.95%) values were determined as they were two best performing models. In the second study, the developed reflectance spectrometry was used to determine whether heat treatment was applied to the milk samples, and afterwards type determination was performed among samples of sheep, goat and cow milks as well as their binary and triple mixtures. Raw and pasteurized milk samples have been successfully classified through the developed partial least squares-discriminant analysis (PLS- DA) model. Milk samples were then assigned as pure sheep, goat, cow or binary and ternary mixture of these milks by different PLS-DA models. In the last study, developed NIR spectrometers were used to determine the amount of erucic acid in canola oil. The effects of different pretreatments on the developed PLS models were examined and the most appropriate PLS models were determined. The R2 values for the calibration and validation were found to be 0.994-0.978 for the reflectance, 0.993-0.990 for the transmittance, and 0.993-0.991 for the transflectance spectrometers. The LOD and LOQ values were 0.15% -0.75%, 0.11% -0.56% and 0.26% -1.30% for the reflectance, transmittance and transflectance spectrometers, respectively. It was shown that the developed NIR systems can predict the amount of erucic acid successfully, while the transmittance and transflectance spectrometers perform better than the reflectance spectrometer.