Yapay sinir ağları kullanılarak optimize edilmiş verilerle Lactobacillus reuteri'nin enkapsülasyonu ve Maraş usulü dondurmada kullanımı
Encapsulation of Lactobacillus reuteri with optimised data using artificial neural networks and its use in Maraş style ice cream
Yazar: NESLİHAN GÜLER
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM TURGAY
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering
Dizin: Fonksiyonel besinler = Functional foods

Özet:
Daha sonra doldurulBu çalışmanın ilk aşamasında yapay sinir ağları kullanılarak Lactobacillus cinsi mikroorganizmaların enkapsülasyon verimliliği hesaplanmıştır. Bu amaçla literatür taramaları sonucunda elde edilen 144 veri YSA ile eğitilmiştir. Eğitim geriye yayılma algoritması Levenberg-Marquardt (trainlm) metodu kullanılarak çoklu gizli katman ile yapılmıştır. YSA eğitiminde optimizasyon için genetik algoritma kullanılmıştır. YSA modelinde, Lactobacillus suşu, kaplama materyali ve enkapsülasyon yöntemi girdi katmanı olarak, enkapsülasyon verimi, proses stresi ve depolama dayanımı ise çıktı katmanı olarak belirlenmiştir. YSA eğitimi için 144 veriden 100 (%70) eğitimde, 22 (%15) doğrulamada (validasyon) ve 22 (%15) test amacıyla kullanılmıştır. Eğitim sonucunda ağın güvenirliliğini belirleyen korelasyon kat sayıları sırasyıla Eğitim R=0.90894, Validation R=0.90066, Test R=0.87851 ve All = 0.90262 şeklinde bulunmuştur. Çalışmanın ikinci aşmasına YSA eğitimi sonucunda elde edilen veriler kullanılarak devam edilmiştir. Çalışılan probiyotik mikroorganizma, kaplama materyali ve enkapsülasyon yöntemi sırasıyla Lactobacillus reuteri, %2.5 aljinat ve emülsiyon şeklindedir. Enkapsülasyon işlemi sonrasında enkaspsülasyon verimliliği %91.44 bulunmuştur. Bu amaçla enkapsüle edilmemiş ve enkapsüle edilmiş probiyotik mikroroganizmaların dondurmaya ilave edilmesinden sonra proses dayanımları kontrol edilmiştir. Enkapsüle edilmemiş probiyotik mikroorganizmaların proses sonrası canlılık verimi %86.5 iken enkapsüle edilmiş probiyotik mikroorganizmaların canlılık verimi %96.32 olarak bulunmuştur (p<0.05). Elde edilen dondurma örnekleri 90 gün boyunca depolanarak ve probiyotik mikroorganizmaların depolama dayanımları kontrol edilmiştir. Depolama sonunda, probiyotik ilave edilmiş dondurma örneklerinin probiyotik özelliklerini koruduğu tespit edilmiştir (>106). Kapsüllenmiş probiyotik mikroorganizmalar ile kapsüllenmemiş probiyotik mikroorganizmaların canlılık verimleri arasında anlamlı bir farklılık vardır (p<0.05). Probiyotiklerin dondurmaya eklenmesinin dondurmanın duyusal özelliklerini olumsuz etkilemediği ve genel beğenileri arasında önemli bir farklılık olmadığı belirlenmiştir (p>0.05)

Abstract:
In the first stage of this study, the encapsulation efficiency of Lactobacillus microorganisms was calculated using Artificial Neural Networks (ANN). For this purpose, 144 data obtained as a result of literature searches were trained with ANN. The training was performed with multiple hidden layers using the back propagation algorithm Levenberg-Marquardt (trainlm) method. Genetic algorithm (GA) was used for optimisation in ANN training. In the ANN model, Lactobacillus strain, coating material and encapsulation method were determined as input layers and encapsulation efficiency, process stress and storage strength were determined as output layers. For ANN training, 100 (70%) of 144 data were used for training, 22 (15%) for validation and 22 (15%) for testing. As a result of the training, the correlation coefficients determining the reliability of the network were found as Training R=0.90894, Validation R=0.90066, Test R=0.87851 and All = 0.90262. The second stage of the study was continued using the data obtained as a result of ANN training. The probiotic microorganism, coating material and encapsulation method studied were Lactobacillus reuteri, 2.5% alginate and emulsion, respectively. Encapsulation efficiency was 91.44% after the encapsulation process. For this purpose, the process resistance of non-encapsulated and encapsulated probiotic microorganisms was determined after addition to ice cream. While the post-processing viability of non-encapsulated probiotic microorganisms was 86.5%, the viability of encapsulated probiotic microorganisms was 96.32% (p<0.05). The obtained ice cream samples were stored for 90 days and the storage resistance of probiotic microorganisms was determined. At the end of storage, although the probiotic added ice cream samples retained their probiotic properties (>106), there was a significant difference between the viability yields of encapsulated probiotic microorganisms and non-encapsulated probiotic microorganisms (p<0.05). It was observed that the addition of probiotics to the ice cream did not adversely affect the sensory properties of the ice cream and there was no significant difference between the general liking (p>0.05).