CN101389955A - 一种用于预测消费者对含油食品的接受程度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于预测(a)在人们消费了含有富含多不饱和脂肪酸的油的食品或营养补充品后所预期到的副作用的严重程度和/或(b)消费者对上述食品或营养补充品的接受程度的方法,其特征在于,采用自动固相微萃取(SPME)以及氨气负化学源质谱检测法分析所述食品或营养补充品。
Description
本发明涉及FAST指数TM用于预测(a)在人们消费含油食品或营养补充品后所预期到的副作用的严重程度和/或(b)消费者对上述食品或营养补充品的接受程度的用途,其中,所述油具体富含多不饱和脂肪酸(PUFA)。
过去数年中,含有甘油酯或其它酯形式的PUFA的油,尤其是海生油(marine oil)作为上述PUFA的来源已吸引了人们的注意并且作为膳食补充品越来越被人们所重视。目前,存在合理的证据证明,增加PUFA的膳食水平对于健康具有有益作用,并且可以降低由例如冠心病(通过对血压起作用)、动脉粥样硬化和血栓形成所引起的死亡率。对健康的其它益处或者已被证明或者已表明至少是可能的。这已经引起消费者对上述油或对含有上述油的食品和食品补充品的不断增加的需求。
另一方面,随着双键数的增加,PUFA的氧化降解逐渐增强,并且具有令人不快的“异味”,主要是鱼腥味,这些是消费者对含有上述PUFA的产品接受程度的限制性因素。对PUFA(例如二十碳五烯酸(EPA)和二十二碳六烯酸(DHA))不断增加的兴趣促进了对于精练和稳定上述油和PUFA酯浓缩液的方法进行开发。
同时已经开发了一种通过如下对含上述PUFA的油的味道进行定级的方法:定量测定一定量的使产品具有鱼腥味的降解产物,主要是醛和酮;将所得谱图与标准谱图进行比较;并且赋予产品1至5的味道因子(分别相应于“没有鱼腥味”至“非常重的鱼腥味”)(参见例如美国专利6,623,774)。
另一方面,DSM Nutritional Products(DNP)已经开发了完善的分析技术用于表征油或含油产品的鱼腥味,所述分析技术也被称为FAST指数TM。该指数与受训品尝小组精确相关从而为鱼腥味定级。缩写“FAST”代表“脂肪酸的气味和味道”("Fatty Acid Smell and Taste")。该方法组合了对气味分子的固相微萃取(SPME)和氨气负化学源质谱检测法。这使得可以测量三种特定分子(4-庚烯醛、2,6-壬二烯醛和3,6-壬二烯醛)的浓度,上述分子具有鱼腥味。用算法将上述数据转化成反映浓度的分数。品尝小组已对FAST指数TM进行了校准,从而1至7的分数反映了人的味道敏感度的范围。分数1表示完全没有鱼腥味(即无味),分数2表示“较轻”,分数3表示“轻”,分数4表示“中等”,分数5表示“重”,分数6表示“非常重”,而分数7表示极重的鱼腥味。在上述分数7或稍高一点的分数下人们味觉已饱和了,然而FAST指数TM可以测量分数高达数百的味道和气味分子。在the American Oil Chemists Society的杂志通讯(12,244-249,2001年3月)中,N.Macfarlane等要求进行量化鱼味的测试,描述了FAST指数TM技术并公开了将分析数据转化成分数的算法。
目前,发现了FAST指数TM的新型、惊人的用途。已表明FAST指数TM可用于预测消费者对含油尤其富含PUFA的油的营养补充品或食品的接受程度,即使在所述产品已被消费者摄入后。这种FAST指数TM的应用是一种有利的工具用于开发并测试对于消费者来说可接受的含PUFA成品,因而改善了消费者的满意度并且保障消费者免受味道差或令人不快产品的影响。通过使用FAST指数TM分析在消费者对含鱼油营养补充品的接受程度的试验中得到的数据,实现了上述发现。2004年5月9-12日的American Oil Chemist’s Society会议中发表了,进行双盲、安慰剂对照、交叉消费者研究来测试对大量含有不同鱼油的软质明胶胶囊的接受程度,所述鱼油为具有酯形式(即乙酯和/或甘油酯)的长链PUFA(LC-PUFA)。要求消费者服下胶囊或安慰剂并报告在摄入数小时内的不利副作用。消费者不会意识到它们服用的是何种产品。报道了四种鱼油产品中的三种具有严重且众多的副作用,在摄入约1小时后开始有浓烈的鱼腥回味明显冒出。然而,与其它产品相比,对含有ROPUFA75% n-3EE的鱼油胶囊的副作用的报告明显较少,该种产品是具有最低含量的乙酯形式的72% n-3PUFA[DHA:EPA=22:42]的精练海生油,并且该产品采用混合的生育酚、棕榈酸抗坏血酸酯、柠檬酸进行稳定并包含迷迭香萃取物。ROPUFA75% n-3EE可由DSM得到。这项研究还表明了,含有ROPUFA 75%n-3EE的鱼油胶囊的购买欲更强。
在上述研究以后,将每个产品所具有的副作用个数与产品的FAST指数TM进行作图。FAST指数TM值与由特定胶囊类型所引起的被报告副作用的个数之间具有良好的相关性。考虑到胶囊已被摄取的事实,这一点是惊人的且出乎意料的。首先,在摄取产品后出现鱼腥味现象与在摄取前利用FAST指数TM从油中得到的分析结果直接相关。所得数据清楚地表明,FAST指数TM越大,副作用的数目和/或严重程度越大。这是一项出乎意料的发现,因为在食品被摄入后副作用被注意到,在这个时间段内胃内开始消化。尽管有产品已被摄入这个事实,FAST指数TM也是可以由特定产品预期到的随后副作用的良好预测值。与此相反,传统鱼油品质的化学指标(诸如过氧化值或对-甲氧苯胺值)与食用油感官品质并不相关。FAST指数TM是一种有用工具,其通过预测甚至在摄入产品后的副作用的频率/严重程度来评估消费者对含PUFA产品的接受程度和满意度。这是一个新的品质参数。
因此,本发明涉及一种用于测定在人们消费含油食品或营养补充品后所预期到的副作用的严重程度的方法,所述方法的特征在于,采用FAST指数TM方法分析食品或营养补充品并采用Fish Taste算法来评估所述结果;并且本发明涉及了一种用于预测消费者对含油食品或营养补充品的接受程度的方法,所述方法的特征在于,采用FAST指数TM方法分析食品或营养补充品油并采用Fish Taste算法来评估所述结果。在摄入油或含油食品后的典型副作用是鱼腥味上翻和品尝后留有鱼腥味。
术语“副作用的严重程度”包括特定副作用的程度以及不同副作用的频率二者。
术语“油”指适于人类和动物摄取的油,优选指由微生物、植物或动物衍生的稀释形式或浓缩形式的油,其通过任何已知方法或得,需要或不需纯化和稳定。上述油的实例是从例如油菜、亚麻、玻璃苣、夜来香的植物得到的油;从例如金枪鱼、青鱼、沙丁鱼、凤尾鱼的鱼得到的油;或从海藻得到的油。优选的油富含PUFA。
油可以原样存在,即以液体、乳液形式存在,或者为了更好的处理和进一步加工或稳定以微胶囊形式存在。
术语“食品”包括通过本领域任何已知方法制备和/或加工的所有种类的食品,其包括动物饲料(包括宠物食品)和饮料。
术语“营养补充品”包括如下所有种类的化合物及其混合物,所述化合物及其混合物用于向食品和饲料补充在生理学上有价值的组分,从而增加其营养价值或健康价值。
术语“PUFA”和“LC-PUFA”以其通常可接受的含义使用;它们涉及具有至少2个碳碳双键的脂肪酸,优选由18-22个碳原子组成并且包括n-3、n-6和n-9酸。尽管术语PUFA定义为游离酸,但是通常也被理解为意指其盐和以如下酯形式存在的酸:天然存在的酯,即甘油酯(包括甘油单酸酯、甘油二酸酯和甘油三酸酯)和例如通过酯交换反应转化成的酯,例如乙酯。在本发明的上下文中,优选的PUFA是n-3和n-6PUFA,尤其是EPA、DPA、DHA、GLA和ARA(优选食品级的),上述化合物以单独化合物的形式或混合物的形式存在,优选以其酯(例如甘油三酯)或乙酯的形式存在,尤其以从海生动物(优选得自鱼)、从植物或者通过发酵得到的油的组分的形式存在。它们可以通过本领域已知的方法进行稳定和/或除臭,例如通过添加抗氧剂、乳化剂、香料或香草,诸如迷迭香或鼠尾草萃取物。在本发明的优选实施方式中,术语PUFA指以商标ROPUFA为人们所知并可商业获得的精练鱼油。在本发明的进一步优选的实施方式中,ROPUFA已经采用生育酚或生育三烯酚(天然混合物或合成制备的,优选α-生育酚)进行稳定,如果需要的话与其它抗氧剂和/或除臭剂(例如棕榈酸抗坏血酸酯和/或迷迭香萃取物)一起进行稳定。
通过如下方程表示Fish Taste算法:
FAST指数=1+(0.31A)+(0.11B)+(0.03C)
其中,A、B和C分别是2,6-壬二烯醛、4-庚烯醛和3,6-壬二烯醛的浓度,以ppb计。
下面,一般性地详细描述了通过HS-SPME-GC-MS在油中实施FAST指数方法。
原理
固相微萃取用于提取在油的顶部空间中存在的挥发物。然后通过GC/MS对少量的重要化合物进行定量分析。以前的工作的已经表明这些化合物是表征油氧化程度的良好指示剂。
试剂 反式-2-己烯醛
反式,顺式-2,6-壬二烯醛
顺式-4-庚烯醛
反式,反式-2,4-庚二烯醛
1-戊烯-3-酮
己酸甲酯
庚酸乙酯
仪器和分析条件
仪器
Agilent 6890 Plus和5973 MSD GCMS系统,具有CTC CombiPAL,用于SPME。
柱子
J&W DB-FFAP,30m×0.25mm×0.25μm
GC
柱烘箱程序:40℃,保持10分钟,以5℃/min升温至140℃,以100℃/min升温至240℃,保持19分钟。总程序时间:50分钟。
载气:氦气,名义14.00psi的恒定压力。随后通过该方法中的保留时间锁定(RTL)测定实际压力。该GC方法在13.80分钟对4-庚烯醛进行保留时间锁定。
注射器:具有0.75mm的ID SPME Injection Liner和高压MerlinMicroseal Septum的分流/不分流注射器。
注射程序:250℃等温,不分流3分钟。
MSD
负离子化学源(NCI),使用氨气作为试剂气体,在单离子监测(SIM)模式下操作。
离子源温度:150℃
四极杆温度(Quad Temperature):150℃
GC/MSD接口温度:250℃。
SPME
纤维:StableFlex二乙烯基苯/Carboxen/聚二甲基硅氧烷(DVB/CAR/PDMS),50/30um,带有1cm纤维的标准针头。
在40℃下在没有搅动的顶部空间中吸附45分钟,脱附3分钟,每个试验取一个样品。在纤维调节附件中,通过在270℃下进一步脱附30分钟对纤维进行清扫。
新纤维在270℃下至少调节4小时。
标样&样品的制备和分析
标样的制备和分析
在除臭的Miglyol中以750ppm的名义浓度制备己酸甲酯和庚酸乙酯中的每一个的内标溶液。然后如上述使用这个溶液,从而提供大于10ppb浓度的己酸甲酯和庚酸乙酯。在除臭的Miglyol中制备外标溶液,从而得到在1至100ppb的浓度范围内的1-戊烯-3-酮、2-己烯醛、4-庚烯醛、2,4-庚二烯醛和2,6-壬二烯醛中的每一个的溶液。
为了制备上述溶液,使用标题为“R&D FAST Cali Calcs_NewCalibration.xls”的Microsoft Excel电子数据表分别计算标样和Miglyol的重量和体积。
为了制备用于分析的标样,在10ml自动取样瓶中精确称量1g适当的外标溶液。测定天平的皮重并利用150mm的Pasteur吸液管添加一滴内标溶液。精确记录添加的重量。立即采用磁性自动取样瓶帽盖上小瓶。
利用Agilent Chemstation软件的PAL Sequence Manager窗口,将所需数量的条目插入样品列表中。选择相关的GC/MS识别方法和相关的Autosampler方法。完成样品列表中的剩余部分并开始搜集。
在仪器空转的情况下,在分析标样以前分析空白小瓶。这确保了纤维没有任何分子,所述纤维可能已通过暴露于实验室环境下吸附了分子。在分析1ppb外标并且随后分析100ppb外标以前,也必须分析空白小瓶。
样品制备和分析
在10ml自动取样瓶中精确称量1g油。测定天平的皮重并利用150mm的Pasteur吸液管添加一滴内标溶液。精确记录添加的重量。立即采用磁性自动取样瓶帽盖上小瓶。
利用Agilent Chemstation软件的PAL Sequence Manager窗口,将所需数量的条目插入样品列表中。选择相关的GC/MS识别方法和相关的Autosampler方法,完成样品列表中的剩余部分并开始搜集。
然后,在仪器空转的情况下,在分析样品以前分析空白小瓶。这确保了纤维没有任何分子,所述纤维可能已通过暴露于实验室环境下吸附了分子。为了质量控制检查,每组样品必须包含至少两个标样,通常为5ppb和10ppb。
解释数据
通过Agilent Chemstation软件的Enhanced Data Analysis窗口处理通过GC/MS分析所产生的质谱。利用该软件,得到被分析物的峰面积。在每个案例中,重要的是通过如下所列的正确的m/z比和保留时间来确认峰的身份。
将各面积输入标题为“R&D FAST CaliCalcs_ddmmyy_AnalaysedDDMMYY.xls”的Microsoft Excel电子数据表中。
ddmmyy表示制备内标和外标的日期,并且DDMMYY表示分析标样并随后用于重新校准该方法的日期。
这个Excel电子数据表把各个响应面积转化成每个重要化合物的浓度,以份每亿(ppb)计。同时该数据表还根据如下统计学衍生的公式产生FAST指数味道预测值:
FAST指数味道预测值=1+(0.31A)+(0.11B)+(0.03C)
其中,A、B和C分别是2,6-壬二烯醛、4-庚烯醛和3,6-壬二烯醛的浓度,以ppb计。
目前,在FAST指数味道预测值的计算中,并没有使用1-戊烯-3-酮、2-己烯醛和2,4-庚二烯醛的浓度。然而,考虑到将来可能有足够多的统计学数据来支持日后插入一个或更多个数据,测定了这三种组分的浓度。
插入以下附图:
图1:FAST指数TM值与可商购的三种油被报告的副作用。
图2:FAST指数TM值与所报告的购买欲(消费者的接受程度)。
A代表含有乙酯形式的EPA(42%)和DHA(22%)的油。
B代表含有乙酯形式的60%EPA+DHA的油。
Claims (6)
1.一种用于测定在人们消费含油食品或营养补充品后所预期到的副作用的严重程度的方法,所述方法的特征在于,采用FAST指数TM方法分析所述食品或营养补充品油并采用Fish Taste算法评估所述结果。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述油富含多不饱和脂肪酸(PUFA)。
3.一种用于预测消费者对含油食品或营养补充品的接受程度的方法,所述方法的特征在于,采用FAST指数TM方法分析所述食品或营养补充品油并采用Fish Taste算法评估所述结果。
4.如权利要求3所述的方法,其中,所述油富含多不饱和脂肪酸。
5.FAST指数TM用于预测(a)在人们消费含油食品或营养补充品后所预期到的副作用的严重程度和/或(b)消费者对上述食品或营养补充品的接受程度的用途。
6.如权利要求5所述的FAST指数TM的用途,其中,所述油富含多不饱和脂肪酸。
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