Kemometrik yaklaşımlarla gıda tağşişlerinin belirlenmesinde spektroskopik yöntemlerin kullanılması
Utilization of spectroscopic methods for determining food adulteration with chemometric approaches
Yazar: HAVVA TÜMAY TEMİZ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering
Dizin: Atomik spektroskopik yöntemler = Atomic spectroscopic methods ; Dondurulmuş gıdalar = Frozen foods ; Raman spektroskopisi = Raman spectroscopy ; Titreşim spektroskopisi = Vibration spectroscopy ; Yağlı gıdalar = Fatty foodstuffs ; Çok değişkenli veriler = Multivariate data

Özet:
Gıda bütünlüğü kavramı kontrol edilebilir, güvenli, kaliteli ve gerçek gıdanın sağlanması yoluyla gerçekleştirilebilmektedir. Bu kavramın günümüz koşullarında gerçekleştirilebilmesi için hızlı sonuç veren ve hassas analiz yöntemlerine ihtiyaç vardır. Son yıllarda senkronize floresans spektroskopisi (SFS), lazer indüklü plazma spektroskopisi (LIBS) ve Raman spektroskopisi (RS) teknikleri yüksek hassasiyet ve sağladıkları detaylı bilgi nedeniyle yoğun olarak araştırılmaktadır. Bu yöntemlerden elde edilen yüksek boyuttaki veri setinden anlamlı bilginin ekstrakte edilmesi için kemometrik veri işleme yöntemleri kullanılmaktadır. Tez çalışmasında SFS, LIBS ve RS tekniklerinden elde edilen bilgi Temel Bileşen Analizi (PCA), Kısmi En Küçük Kareler-Diskriminant Analizi (PLS-DA), Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (PLSR), Temel Bileşen Regresyonu (PCR) ve Çoklu Lineer Regresyon (MLR) ile analiz edilmiş ve üç farklı gıda tağşişinin belirlenmesine yönelik metot geliştirilmiştir. Geliştirilen metotların ortak noktası gıdanın lipit kompozisyonuna ait bilgilerin kullanılmasıdır. Gıdaların lipit fazında majör ve minör olarak bulunan bazı moleküllerin farklı gıda tağşişlerinin tespitinde kullanılabilme potansiyelleri incelenmiştir. SFS tekniğiyle yağların tokoferol ve klorofil içerikleri üzerinden tahin yağlarındaki ayçiçek yağı tağşişi belirlenmiştir. PCA modelinde ilk iki temel bileşen kümülatif varyansın %81.50 %99.45'ini açıklamıştır. Dalgaboyu seçim moduyla (WSM) en başarılı PCA modeli dalgaboyu aralığı (Δλ) 60 nm'de toplanan veriyle oluşturulmuştur. Gruplar arası ayrımı sağlayan bantlar yağların fenolik madde ve tokoferol içeriklerinden kaynaklanmıştır. Kantitatif analiz PLSR, PCR ve MLR modelleriyle gerçekleştirilmiştir. PLSR en başarılı sonucu vermiştir. PLS modelinin farklı Δλ'lardaki kalibrasyon (RMSEC), çapraz validasyon (RMSECV) ve tahmin (RMSEP) modellerinin hata kareler ortalamasının karekökü değerleri 0.26-0.84, 0.74-1.40 ve 1.24-1.82 aralığındadır. Bağıl Standart Sapma (RSD) ve tahmin modelinin bağıl hata değeri (REP) 0.87-6.71 ile 13.98-20.64 arasındadır. Tespit ve tayin limiti (LOD, LOQ) değerleri %0.34-0.86 ile %1.14-2.88 arasındadır. WSM hata değerlerini arttırmış, REP, RSD, LOD ve LOQ değerlerini negatif etkilemiştir. SFS ve PLS kullanımıyla tahin yağlarındaki ayçiçek yağı tağşişini yüksek hassasiyet ve tekrarlanabilirlikle tespit eden kantitatif bir model geliştirilmiştir. LIBS tekniğiyle yağların elemental kompozisyonu üzerinden tereyağındaki margarin tağşişi belirlenmiştir. PCA modelinde ilk iki temel bileşen kümülatif varyansın %88.76 ve %97.92'sini açıklamıştır. Gruplar arası ayrım örneklerin Na, Ca, K, Fe, Mg ve Zn içeriklerindeki farklılıktan kaynaklanmıştır. PLSR sonucunda R2kal=0.999 ve R2pred=0.984'tür. RMSEC, RMSEP, RSD ve REP değerleri 2.02, 3.37, 11.3 ve 13.0'dır. LOD ve LOQ değerleri %3.9 ve %13.0'dır. RS tekniği kullanılarak lipit kompozisyonunda gerçekleşen değişiklikler üzerinden dondurulup eritilmiş olup tazeymiş gibi satışa sunulan tavuk örneklerindeki tağşiş belirlenmiştir. Tavuk örneklerinden hekzan ve Folch ekstraksiyonlarıyla yağ ekstrakte edilmiştir. Haftalık ve aylık bazda bir veya iki döngü olarak dondurulup eritilmiş örnekler PLS-DA modelleriyle birbirinden ayrılmıştır. Karakteristik Raman bantlarındaki değişimler detaylı olarak incelenmiştir. Tavuk yağlarının metabolomiks temelli analizi Kuadrupol- Uçuş Zamanlı Sıvı Kromatografisi Kütle Spektrometresi ile gerçekleştirilmiştir.1-monostearin, 1-monoolein, 11(12)-epoksieykozatrienoik asit-d11, palmitik amid ve di(2-etilhekzil) adipat olmak üzere altı metabolit tanımlanmış ve oluşum mekanizmaları tartışılmıştır.

Abstract:
Food integrity can be actualised by providing monitorable, safe, high quality and authentic food. The provision of these components reveals the need to develop rapid and precise analysis methods. In recent years, synchronous fluorescence spectroscopy (SFS), laser induced plasma spectroscopy (LIBS) and Raman spectroscopy (RS) have been extensively investigated due to their high sensitivity and the detailed information provided. Since data obtained from these techniques are of a high dimension, different chemometric methods are used to make the data meaningful. Within the scope of this thesis; SFS, LIBS and RS techniques, and Principal Component Analysis (PCA), Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA), Partial Least Squares Regression (PLSR), Principal Component Regression (PCR) and Multiple Linear Regression (MLR) were used to develop the detection methods for three different food adulterations. The common point of these methods is the use of information on the lipid composition of food. The potential of some of the major and minor molecules in the lipid phase of foods to detect different food adulterations was revealed. Addition of sunflower oil to the tahini oil was determined by using SFS. In the PCA model, the cumulative variances of PC1 and PC2 were 81.50% and 99.45%. Using the wavelength selection mode (WSM), the wavelength interval (Δλ) of the most successful PCA model was determined to be the data collected at 60 nm. The separation between the groups resulted from the difference between the phenolic and tocopherol contents. PLSR, PCR and MLR models were developed for quantitative determination of adulteration. The best results were obtained by using PLSR. The root mean square error of calibration (RMSEC), cross validation (RMSECV) and prediction (RMSEP) models at different Δλ are between 0.26-0.84, 0.74-1.40 and 1.24-1.82. The relative error of prediction (REP) and relative standard deviation (RSD) values are 0.87-6.71 to 13.98-20.64. The limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) values are 0.34-0.86% and 1.14-2.88%. WSM application generally increased the error values, REP, RSD, LOD and LOQ. SFS and PLS techniques has enabled the development of a detection method with high sensitivity and reproducebility. The fatty acid composition of the oils was determined by GC. Using LIBS, addition of margarine to butter was determined. In the PCA model, the cumulative variance of PC1 and PC2 were 88.76% and 97.92%. The classification was caused by the differences in Na, Ca, K, Fe, Mg and Zn contents. PLSR resulted with R2cal=0.999 and R2pred=0.984. RMSEC, RMSEP, RSD and REP were 2.02, 3.37, 11.3 and 13.0. LOD and LOQ were 3.9% and 13.0%. The elemental composition of the oils was determined by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) and flame atomic absorption spectrometry (FAAS). RS was used to monitor the changes in lipid composition due to the application of repeated freezing and thawing of the chicken samples. Lipid was extracted by hexane and Folch extractions. The fresh and frozen-thawed samples were separated by using their Raman spectra. The metabolomics analysis of the lipid phase was performed with quadrapol-time of flight liquid chrmatography mass spectrometry (Q-TOF LCMS).