JP6427565B2 - 最適化感覚的品質の微細藻類粉末組成物 - Google Patents

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Description

本発明は、それによって望ましくない風味を生み出すことなくそれらを食品調合物へ組み込むことを可能にする、最適化感覚プロファイルを有するクロレラ(Chlorella)属の微細藻類の粉末の新規組成物に関する。また、本発明は、クロレラ(Chlorella)属の微細藻類の粉末の組成物の官能プロファイルの評価方法に関する。
歴史的に、成長するために「水及び日光のみ」を必要とする、藻類は、食物源であると長い間考えられてきた。
食物に使用することができる幾つかの種の藻類があり、最大のものは、昆布、アオサ(アルバ・ラクティューカ(Ulva lactuca))及び種類アマノリ属(Porphyra)(日本国で栽培されている)または「ダルス」(パルマリア・パルマータ(Palmaria palmata))の紅藻類などの「大型藻類」である。
しかしながら、これらの大型藻類に加えて、バイオ燃料または食物でのそれらの用途向けに栽培されている、海洋または非海洋起源の、「微細藻類」、すなわち、光合成または非光合成単細胞微細藻類で代表される他の藻類源もある。
例えば、スピルリナ(アルスロスピラ・プラテンシス(Arthrospira platensis))は、食品栄養剤としてのまたは菓子類製品もしくは飲料中へ少量(一般に0.5%重量/重量未満)組み込まれる使用のためにオープンの潟湖で(光栄養条件下に)栽培されている。
ある種のクロレラ(Chlorella)型などの、他の脂質に富む微細藻類はまた、食品栄養剤としてアジア諸国では非常に人気がある(クリプテコディニウム(Crypthecodinium)またはシゾキトリウム(Schizochytrium)属のオメガ−3−脂肪酸生産微細藻類が挙げられる)。
クロレラ(Chlorella)型の微細藻類の粉末の製造及び使用は、例えば、国際公開第2010/120923号及び国際公開第2010/045368号に記載されている。
モノ不飽和油から本質的に構成される可能性がある、微細藻類粉末の油分画は、従来の食品に多くの場合見いだされる飽和の、水素化油及びポリ不飽和油と比較して栄養上及び健康上の利点を提供し得る。
前記微細藻類のバイオマスから微細藻類粉末粉を工業的に製造することが望まれる場合、技術的観点からのみならず、製造された組成物の感覚プロファイルの観点からも、かなりの難しさが残っている。
実際に、例えば、屋外池においてまたは光バイオ反応器によって光合成的に栽培された藻類を使って製造された藻類粉末が商業的に入手可能であるが、それらは濃い緑色(クロロフィルに関連した)及び強い、不快な味覚を有する。
食品中にまたは栄養補給剤として調合されても、これらの藻類粉末は常に、食品にまたは栄養補給剤に視覚的に非魅力的な緑色を与え、不快な魚に似た味覚または海洋藻類の味
を有する。
さらに、ある種の藍藻類は自然に、土のようなまたはカビ臭い匂いを発生する、ゲオスミン(トランス−1,10−ジメチル−トランス−9−デカロール)またはMIB(2−メチルイソボルネオール)などの匂いのある化学分子を生産する。
クロレラ科に関しては、この分野で共通して受け入れられている記述子は、粉末の青い大麦または粉末の青い小麦などの他の青い植物粉末にわずかに似た、「緑茶」の味覚であり、この味覚は、その高いクロロフィル含有量のせいである。
それらの味は通常、それらが、強い味の野菜または柑橘果実ジュースと混合された場合にのみマスクされる。
国際公開第2010/120923号 国際公開第2010/045368号
それ故、好適な官能的品質の、そしてより多数かつ多様な食品でのその使用を可能にするクロレラ(Chlorella)属の微細藻類の粉末の組成物を所有するという満たされていない必要性が依然として存在する。
本出願人会社は、13種の揮発性有機化合物のそれらの全含有量で特徴づけられる、最適化感覚プロファイルを有する微細藻類粉末組成物を提供することによってこの必要性を満たすことが可能であることを見いだした。
したがって、本発明は、13種の揮発性有機化合物の全含有量を測定することを含む、微細藻類粉末組成物の官能的品質の測定方法であって、13種の揮発性有機化合物が、ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2及びゲラニルアセトンである方法に関する。
好ましくは、13種の揮発性有機化合物の全含有量は、SPME/GCによって、好ましくはSPME/GC−MSによって測定される。
したがって、13種の揮発性有機化合物の低い全含有量は、最適化官能的品質に関連している。逆に、13種の揮発性有機化合物のより高い全含有量は、中位の、または不十分なもしくは許容できないさえの、官能的品質に関連している。
好ましくは、13種の揮発性有機化合物の全含有量は、13種の揮発性有機化合物に相当するSPME/GC後のクロマトグラフィーピークの全表面積によって測定される。
好ましくは、13種の揮発性有機化合物の全含有量、特に13種の揮発性有機化合物に相当するクロマトグラフィーピークの全表面積は、基準微細藻類粉末組成物または、特に許容できないかまたは許容できるとして、その官能的品質が定義されている組成物のそれと比較される。
本発明はまた、この13種の揮発性有機化合物の全含有量が低いことを特徴とする、最適化官能的品質を有する微細藻類粉末組成物であって、13種の揮発性有機化合物が、ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2及びゲラニルアセトンである組成物に関する。
好ましくは、本組成物は、13種の揮発性有機化合物に相当するSPME/GC後のクロマトグラフィーピークの全表面積が、許容できない官能的品質の基準微細藻類粉末組成物のそれに対して1%〜25%であることを特徴とする。
本発明はまた、微細藻類粉末組成物を味見するための組成物であって、
− 5〜10%、好ましくは約7%の微細藻類粉末組成物と;
− 0.5〜2%、好ましくは約1%の砂糖と;
− 0.1〜0.5%、好ましくは約0.25%のバニラ調味料と;
− 好ましくは約91.75%の、スキムミルクである残りと
を含み、
百分率が組成物の重量によって表される、組成物に関する。
したがって、本発明は、微細藻類粉末組成物を味見するための組成物の調製方法であって、上に記載されたような味見組成物の調製と、その均質化と、2〜10分間、好ましくは約5分間、60〜85℃、好ましくは約75℃でのこの組成物の加熱とを含む方法に関する。
それは、微細藻類粉末組成物の官能的品質の試験方法であって、本明細書に記載されたような味見組成物の調製と、試験者のパネルによる官能的品質の評価とを含む方法に関する。
最後に、本発明は、微細藻類粉末組成物の官能的品質を評価することを可能にする揮発性化合物の分析プロファイルを明確に定める方法であって、
− 少なくとも10人の個人の官能パネルによるそれらの官能的品質の評価で、許容できる及び許容できない官能的品質の2つの対照を含む、微細藻類粉末組成物に関連した第1マトリックスの構築と、
− それらの特性評価が揮発性有機化合物分析プロファイルによる、これらの同じ組成物に関連した第2マトリックスの構築と、
− 関係モデルに基づいて最適化官能プロファイルを有する組成物を揮発性有機化合物のそれらの分析プロファイルによってこのようにして特徴づけることができる関係モデルを作成するための第1マトリックスと第2マトリックスとの相関と
を含む方法に関する。
好ましくは、官能分析記述子は、色、コーティングの質感、甘味、及び次の風味:キノコ、穀類、バター/乳製品、酸敗油及び野菜の後味である。
好ましくは、官能分析は、上記の方法によって調製された味見組成物を使用して実施され、本明細書において詳細に説明される。
好ましくは、揮発性有機化合物の分析は、SPME/GC−MSによって実施される。
好ましくは、揮発性有機化合物は、飽和及びジ不飽和アルデヒド、不飽和ケトン、並び
にカルボン酸及びそれらの誘導体に属する。
PCAの様々なバッチのグラフ表現(点の大群)。 様々なバッチの芳香プロファイルを表すPCAの相関の円。 試験された様々なバッチについての時間の関数としての相対的な吸光度を表すクロマトグラフィーのプロファイル。矢印は、良好(トップでの)から不良(ボトムでの)までの感覚的分類を表す。 ノナナール及びt,t−2,4−デカジエナールを考慮する、試験されたバッチの風味値。
本発明の目的のためには、微細藻類粉末組成物は、食品調合物(例えばアイスクリーム)での官能パネルによるその評価が、これらの微細藻類粉末組成物を含有する前記食品調合物の官能的品質を損なうオフノートが不在であると結論する場合には、「最適化感覚プロファイル」または「最適化官能的品質」を有する。
用語「官能的品質」は、味覚、匂い、外観、色及び調和の観点からの食品の特性を意味することを意図する。
これらのオフノートは、感覚を喚起するために必要とされる感覚刺激の最小値に相当する知覚閾値によって特徴づけられる望ましくない特有の匂いの分子および/または芳香分子の存在に関連している。
「最適化感覚プロファイル」または「最適化官能的品質」はそのとき、官能パネルにより、4つの感覚判定基準(外観、質感、味および風味)の評価の尺度に関して最良のスコアを得ることによって反映される。
用語「全含有量」は、リストの揮発性有機化合物のそれぞれの含有量の合計を意味することを意図する。
用語「約」は、その値±それの10%、好ましくは±それの5%を意味することを意図する。例えば、「約100」は、90〜110、好ましくは95〜105を意味する。
本出願人会社は、微細藻類粉末組成物の感覚プロファイルをまた、匂いのある特有の分子の、特に特有の揮発性有機化合物の性質及び検出の閾値によって明確に定め得ることを発見した。実際に、それは、一連の13種の揮発性有機化合物を特定しており、微細藻類粉末組成物中のそれらの全体含有量は、その官能的品質を測定することを可能にする。これらの13種の揮発性有機化合物は、下記である:ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2及びゲラニルアセトン。
したがって、本発明は、13種の揮発性有機化合物の全含有量を測定することを含む、微細藻類粉末組成物の官能的品質の測定方法であって、13種の揮発性有機化合物が、ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2及びゲラニルアセトンである方法に関する。
本方法は、他の揮発性有機化合物の含有量の測定を排除しない。しかしながら、13種の揮発性有機化合物は、微細藻類粉末組成物の官能的品質を測定するのに十分である。
好ましくは、これらの揮発性有機化合物は、固相微量抽出(SPME)によってサンプリングされ、ガスクロマトグラフィーGCによって、特にGC−MS(ガスクロマトグラフィー−質量分析法)によって分析される。
揮発性分画は、微細藻類粉末組成物の試料から、SPME繊維の存在下で十分な時間前記組成物を加熱することによって抽出される。この繊維は、例えば、カルボキセン(carboxen)及びポリジメチルシロキサン(CAR/PDMS)、ジビニルベンゼン、カルボキセン及びポリジメチルシロキサン(DVB/CAR/PDMS)、金属の及びポリジメチルシロキサン(PDMS)のアロイ、Carbopack−Z(登録商標)繊維(黒鉛化カーボンブラック)、ポリアクリレート、Carbowax(登録商標)ポリエチレングリコール(PEG)、並びにPDMS/DVBからなる群から、非網羅的に、選ばれる。好ましくは、DVB/CAR/PDMS繊維が使用される。
例えば、抽出は、少なくとも10分間、好ましくは少なくとも15分間及び例えば15分〜1時間、40〜70℃、好ましくは50〜65℃、特に約60℃の温度で実施することができる。
好ましくは、この抽出工程は、密封容器中で実施される。十分な量の試料、例えば少なくとも1g、特に1〜10g、特に約3gの試料を使用しなければならない。SPME技法は、当業者によく知られており、その一般知識の一部である。
揮発性有機化合物は次に、使用されるタイプのSPME繊維と相性がよい温度、例えば、我々の試験に使用された繊維については250〜270℃で、より特に250℃で脱着させられ、分析系へ注入される。
好ましくは、分析は、ガスクロマトグラフィーGCによって、特にGC−MSによって実施される。
幾つかのGC/MS装置、例えばGC/Mass Clarus分光計(PerkinElmer,USA)、Hewlett Packard 6890ガスクロマトグラフ(Hewlett Packard,USA)及びAglient 5973選択的質量検出器と結びつけられたAglient 6890Nガスクロマトグラフが商業的に入手可能である。GC/MSで用いることができるイオン化法は、例えば電子衝撃イオン化(EI)、化学衝撃イオン化(CI)、エレクトロスプレーイオン化、マトリックス支援レーザー脱離/イオン化(MALDI)、ルミネセンス放電(luminescent discharge)、電界脱離(FD)などの質量分析法である。
GC用に使用されるカラムは好ましくは、Cp−Wax 52CB 60m×0.32mmカラム;df 0.25μmまたは我々が留保していた等価物であり;試験された別のカラムは、ZB−1ms 30m×0.25mmタイプ;df 1μmのものであった。
したがって、揮発性有機化合物に相当するクロマトグラフィーピークの高さまたは表面積は、前記化合物の量と相関している。用語「ピークの表面積」は、SPME−GC/MSクロマトグラムにおける曲線下方の特定イオンの表面積を意味することを意図する。
好ましくは、13種の揮発性有機化合物の1つの含有量は、この揮発性有機化合物に相
当するSPME−GC/MSクロマトグラムの特定イオンのピークの表面積によって測定される。
さらに、13種の揮発性有機化合物の全含有量は、好ましくは13種の揮発性有機化合物に相当するSPME/GC後のクロマトグラフィーピークの全表面積によって測定される。
揮発性有機化合物の含有量は、特に基準生成物のそれと比較して、測定される。好ましくは、本発明で定義される13種のリストの揮発性有機化合物の全含有量が考慮される。
したがって、13種の揮発性有機化合物の低い全含有量は、最適化官能的品質に関連している。逆に、13種の揮発性有機化合物のより高い全含有量は、中位の、または不十分もしくは許容できないさえの官能的品質に関連している。
第1実施形態では、基準生成物は、その中の揮発性有機化合物の量が既知である生成物である。
理想的には、基準生成物は、所定量でリストの13種の揮発性有機化合物を含むことができよう。そのような基準生成物は、揮発性有機化合物の量を正確に測定することを可能にする。
第2実施形態では、基準生成物は、その官能プロファイルが明確に定められている、微細藻類粉末組成物である。官能プロファイルは好ましくは、本明細書で後にまたは実験の部で詳細に記載される方法によって測定される。このようにして、この基準生成物は、揮発性有機化合物の相対的な量を測定することを可能にする。
この実施形態では、基準微細藻類粉末組成物が、許容できるかまたは辛うじて許容できる官能プロファイルを有する場合、揮発性有機化合物の含有量、好ましくは前記13種の揮発性有機化合物の全含有量は、基準生成物について測定されたものに匹敵する。それが基準生成物のそれ以上である場合には、試験された組成物は、不十分なまたは許容できない官能的品質を有すると見なされる。それがより少ない場合には、試験された組成物は、許容できるまたは最適化官能的品質を有すると見なされる。
この実施形態では、基準微細藻類粉末組成物が、許容できない、またはさらに大いに許容できない官能プロファイルを有する場合、揮発性有機化合物の含有量、好ましくは前記13種の揮発性有機化合物の全含有量は、基準生成物について測定されるものに匹敵する。それが基準生成物のそれ以上である場合、試験された組成物は、不十分なまたは許容できない官能的品質を有すると見なされる。それがより少ない場合、試験された組成物は、許容できるまたは最適化官能的品質を有すると見なされる。特に、大いに許容できない官能プロファイルを有する基準微細藻類粉末組成物を使用する、実施例では、前記13種の揮発性有機化合物の全含有量がこの基準組成物(それは100%であると見なされる)のそれに対して1%〜25%である場合には試験された組成物は最適化官能プロファイルを有すると定義されている。例えば、許容できる官能的品質の組成物の全含有量は、許容できない官能的品質の組成物のそれよりも少なくとも2倍少ない、例えば少なくとも2、3または4倍少ない、そして最も要求が厳しい実施形態では、少なくとも10倍少ない。
好ましい一実施形態では、前記13種の揮発性有機化合物の含有量、特にそれらの全含有量は、これがSPME/GC−EI/MS後であると、本方法では見なされる。
本発明はしたがって、それらの官能的品質によって微細藻類粉末組成物を分類すること
、及び前記特定の揮発性有機化合物を定量することによって、それらを含有する食品調合物に資格を与えることを可能にする。
本発明はまた、13種の揮発性有機化合物のその全含有量が低いことを特徴とする、最適化官能的品質を有する微細藻類粉末組成物であって、13種の揮発性有機化合物が、ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2及びゲラニルアセトンである組成物に関する。
実際に、13種の揮発性有機化合物の全含有量が低ければ低いほど、微細藻類粉末組成物の官能的品質はより良好であることが、本出願人会社の研究によって測定されている。逆に、13種の揮発性有機化合物の全含有量が高ければ高いほど、微細藻類粉末組成物の官能的品質はより不十分である。
揮発性有機化合物の含有量は、微細藻類粉末組成物の官能的品質の評価方法において上に詳述されたように測定される。この含有量は、上に定義されたような基準生成物のそれと比べて評価される。
例えば、前記揮発性有機化合物の全含有量は、許容できない、またはさらに大いに許容できない官能的品質を有する微細藻類粉末組成物と比較して低い。例えば、許容できる官能的品質の組成物の全含有量は、許容できない官能的品質の組成物のそれよりも少なくとも2倍少ない、例えば少なくとも2、3または4倍少ない、そして最も要求が厳しい実施形態では、少なくとも10倍少ない。好ましくは、組成物は、13種の揮発性有機化合物に相当するSPME/GC後のクロマトグラフィーピークの全表面積が、許容できない官能的品質の基準微細藻類粉末組成物のそれに対して1%〜25%であることを特徴とする。
用語「微細藻類粉末組成物」は、乾燥重量で少なくとも50%、60%、70%、80%または90%の微細藻類バイオマスを含む組成物を意味することを意図する。しかしながら、他の原料がこの組成物中に任意選択的に含まれることができる。
本発明の目的のためには、用語「微細藻類粉末」は、その最も幅広い解釈で、そして、例えば、微細藻類バイオマスの複数の粒子を含む組成物を意味するとして理解されるべきである。微細藻類バイオマスは、全細胞であっても破壊細胞であっても、または全細胞と破壊細胞との混合物であってもよい、微細藻類細胞に由来する。
国際公開第2010/120923号などの、ある数の先行技術文献は、クロレラ(Chlorella)微細藻類バイオマスの生産方法及び食品での使用を記載している。
本発明において核心である微細藻類はそれ故、クロレラ(Chlorella)属、より特にクロレラ・プロトセコイデス(Chlorella protothecoides)、さらにより特に、当業者にそれ自体公知の任意の方法によって、(培養が暗やみの中で実施されるためか、クロロフィル顔料をもはや生産しないように突然変異したかのどちらのために)クロロフィル顔料が除かれたクロレラ(Chlorella)の微細藻類である。特に、微細藻類は、クロレラ・プロトセコイデス(Chlorella protothecoides)、クロレラ・ケスレリ(Chlorella kessleri)、クロレラ・ミヌチシマ(Chlorella minutissima)、クロレラ種(Chlorella sp.)、クロレラ・ソロキニアマ(Chlorella sorokiniama)、クロレラ・ルテオビリディス(Chlorella lut
eoviridis)、クロレラ・ブルガリス(Chlorella vulgaris)、クロレラ・レイシグリイ(Chlorella reisiglii)、クロレラ・エリプソイデア(Chlorella ellipsoidea)、クロレラ・サッカロフィラ(Chlorella saccarophila)、パラクロレラ・ケスレリ(Parachlorella kessleri)、パラクロレア・ベイゼリンキイ(Parachlorella beijerinkii)、プロトテカ・スタグノラ(Prototheca stagnora)及びプロトテカ・モリフォルミス(Prototheca moriformis)から、非網羅的に、選ぶことができる。したがって、完全に特定の一実施形態では、微細藻類粉末組成物は、クロレラ(Chlorella)粉末組成物、特にクロレラ・プロトセコイデス(Chlorella protothecoides)粉末組成物である。
この国際公開第2010/120923号に記載されている発酵法はしたがって、可変の感覚的品質のある数の微細藻類粉末組成物の生産を可能にする。本明細書に記載されるような方法はそれ故、特に食品用途向けの、許容できる官能プロファイルを有する微細藻類粉末組成物を選択することを、そうするために個人のパネルによる官能評価を体系化しなければならないことなく、可能にする。
本発明はまた、微細藻類粉末組成物を味見するための組成物に関する。実際に、本出願人会社は、非常に簡単な味見マトリックスを明確に定めている。それにもかかわらず、それは、アイスクリームまたはブリオッシュなどの、はるかにより複雑な、かつ、非常に異なるレシピで得られるものに似た官能評価を実施することを可能にする。この味見マトリックスでの評価は、例えば、アイスクリームでの微細藻類粉末組成物の官能的品質を予測することができないことが証明されている、簡単な水溶液で実施されるものよりもはるかに正確であるかまたは精密である。
その結果として、本発明は、微細藻類粉末組成物を味見するための組成物であって、
− 5〜10%、好ましくは約7%の微細藻類粉末組成物と;
− 0.5〜2%、好ましくは約1%の砂糖と;
− 0.1〜0.5%、好ましくは約0.25%のバニラ調味料と;
− 好ましくは約91.75%の、スキムミルクである残りと
を含み、
百分率が組成物の重量によって表される、組成物に関する。
さらに、本発明は、微細藻類粉末組成物を味見するための組成物の調製方法であって、上に記載されたような味見組成物の調製と、その均質化と、2〜10分間、好ましくは約5分間、60〜85℃、好ましくは約75℃でのこの組成物の加熱とを含む方法に関する。
それはまた、微細藻類粉末組成物の官能的品質の試験方法であって、上に記載されたような味見組成物の調製と、試験者のパネルによる官能的品質の評価とを含む方法に関する。この評価は特に、下に詳述される方法によって実施することができる。
本出願人会社はまた、微細藻類粉末組成物の官能的品質を評価することを可能にする揮発性化合物の分析プロファイルを明確に定める方法であって、
− 少なくとも10人の個人の官能パネルによるそれらの官能的品質の評価で、許容できる及び許容できない官能的品質の2つの対照を好ましくは含む、微細藻類粉末組成物に関連した第1マトリックスの構築と、
− それらの特性評価が揮発性有機化合物分析プロファイルによる、これらの同じ組成物に関連した第2マトリックスの構築と、
− 関係モデルに基づいて最適化官能プロファイルを有する組成物を揮発性有機化合物のそれらの分析プロファイルによってこのようにして特徴づけることができる関係モデルを作成するための第1マトリックスと第2マトリックスとの相関と
を含む方法を提供する。
官能パネルが、微細藻類粉末組成物、特にクロレラ・プロトセコイデス(Chlorella protothecoides)バイオマス粉末組成物の様々なバッチの知覚特性を評価するために形成される。
一連の個人、少なくとも10人、20人または30人、特に約15人が、適合すると特定された、すなわち、許容できる官能的品質の基準微細藻類粉末の試料(基準バッチNo.1)及び大いに許容できない官能的品質の別の試料(基準バッチNo.2)と好ましくは比較して、幾つかの微細藻類粉末組成物の記述子を評価するために集められる。
好ましくは、微細藻類粉末組成物は、本明細書による味見組成物の形態で試験される。あるいは、組成物は、当業者が欲する任意の他の形態で、例えばアイスクリームのまたはブリオッシュなどの製パン製品の形態で試験することができる。
好ましくは、次表に示されるような基準生成物が各記述子に関連している:
Figure 0006427565
もちろん、当業者は、彼らがそう欲するならば、他の基準生成物を定義することができる。
各味見セッションで、幾つかの生成物、例えば4〜5の生成物が、基準試料またはバッチ、好ましくは許容できる官能的品質のものであると見なされる基準のものと比較して各記述子に関して評価される。
生成物は全て、以下の方法で、例えば、1から9までの範囲の尺度で、次々に評価される:
1の値:評価される記述子が、生成物中に存在しない;
5の値:評価される記述子が、許容できる官能的品質の基準生成物に関すると全く同じように生成物中に存在する;
9の値:評価される記述子が、生成物中に大いに存在する。
許容できる官能的品質の基準バッチは、それが全てのこれらの記述子を「満たす」感覚プロファイルを有するという意味では適合する微細藻類粉末組成物である。大いに許容で
きない官能的品質の基準バッチは、それがかなりの野菜の後味を有するから、芳香ノートに、すなわち、味及び風味記述子に関連する記述子を満たさないバッチである。
許容できる官能的品質の基準バッチが必ずしも、最適の感覚プロファイルを有する微細藻類粉末組成物ではないことを指摘することは重要である:それは好ましくは、試験された記述子全てに関して5のグレードを特に有する、「満足できる」と官能パネルによって認められた微細藻類粉末組成物である。
この実施形態では、他の微細藻類粉末組成物、試験される組成物は、許容できる官能的品質のこの基準バッチのどちらの側にも官能パネルによって分類される。
一般に、試験された他の組成物は、許容できるまたは許容できない、好ましくは許容できる、官能的品質の基準バッチと比べて官能パネルによって分類される。
したがって、第1段階は、それらの官能的品質によって試験される様々な微細藻類粉末組成物の分類をもたらす。
特に、分散分析(ANOVA)は、記述子の識別能力を評価するために実施される(その記述子 Fisher試験−タイプ−3 ANOVA−に関連したp−値は、モデル記述子における組成物影響について0.20未満である〜組成物+判断)。組成物影響は、記述子の識別能力として解釈される:影響が全くない場合(臨界確率>0.20)、組成物は、この判定基準に従って識別されなかった。この臨界確率が小さければ小さいほど、記述子はより識別力がある。主成分分析(PCA)が次に、組成物の官能マッピング、そして記述子全てに関する組成物全ての同時表現を得るために実施される。
この分類はそれ故その結果、揮発性有機化合物の分析プロファイルを研究するための、及び微細藻類粉末組成物の不十分な官能的品質に関与している分子を選択するための基盤として役立つ。
したがって、微細藻類粉末組成物の揮発性有機化合物のプロファイルが測定される。それは、当業者に公知の任意の方法によって、好ましくは、上に詳述されたような、SPME/GC−MSによって測定される。
1つの非常に具体的な例では、微細藻類粉末組成物の様々なバッチのSPME/GC−MS分析のために、本方法は次の通り実施される。
3gの試料の試験検体が、密封されたSPMEフラスコ(20ml)中へ導入され、15分間60℃で培養され、次にDVB/CAR/PDMS(ジビニルベンゼン/カルボキセン(carboxen)/ポリジメチルシロキサンの略語、df 50/30μm)SPME繊維で45分間60℃で抽出される。
抽出された揮発性有機化合物は、Thermo Scientific製のTSQ GC−MSシステムの注入口中で250℃で脱着させられ、「スプリットレス」モードで注入され、次に1.5ml/分でのヘリウムガスを使ってCPwax52(60m×0.25mm、0.25μm)カラム上で分離される。温度プログラムは、3分間50℃等温、次に5℃/分で230℃までプログラミング、次に20分間等温である。検出は、電子衝撃(EI)質量分析法によって実施され、化合物は、NISTライブラリーのEIスペクトルとの比較によって同定される。
揮発性化合物の分析は、非常に多数のピークがある、非常に複雑なGC−MSクロマト
グラムを与える。分散分析および線形回帰分析によって、感覚的マトリックスについて得られた結果と、およびオフノートと最良に相関する揮発性有機化合物が選択される。好ましくは、揮発性有機化合物は、4系列の化合物:アルデヒド(飽和および不飽和)、不飽和ケトン、カルボン酸およびカルボン酸誘導体に属する。
したがって、最適化官能プロファイルは関連しており、揮発性有機化合物の分析プロファイルによって特徴づけられる。
好ましい一実施形態では、選択される様々な有機化合物は、特に上に定義されたような、基準組成物と比較して、それらの全含有量の観点から考慮されるであろう。特に、選択された揮発性有機化合物に相当するクロマトグラフィーピークの全表面積が考慮され、比較されるであろう。
本発明は、例示的であり、かつ、非限定的であることを意図する、次の実施例からより明確に理解されるであろう。
実施例1.官能試験の定義
従来実施されている官能試験
微細藻類粉末組成物の知覚は一般に、水(ずば抜けて優秀な中性媒体)への可溶化によって測定される。
官能パネルがそれ故、国際公開第2010/12093号の教示に従って調製された微細藻類粉末の様々なバッチの知覚特性を評価するために形成された。
微細藻類粉末の8つのバッチ:バッチ21、バッチ23、バッチ24、バッチ31、バッチ53、バッチ61、バッチ111及びバッチ131を、適合するつまり許容できるバッチ(基準バッチNo.1)及び別の、大いに許容できないバッチ(基準バッチNo.2)として特定される基準試料と比較して試験した。
適合していると見なされる微細藻類粉末組成物(基準バッチ1)に関して記述子を作成するために一連の14人の個人を集め、前記組成物を、(均質化するまで)周囲温度にて10%で水溶液に入れる。
留保される記述子のリストは、下記である:
− 外観:色
− 質感:コーティング
− 味:甘さ、苦み
− 風味:キノコ、穀類、バター/乳製品、酸敗油
下の表1は、各記述子とパネルによって関連づけられる基準生成物を表す。
Figure 0006427565
各味見セッションで、4〜5つの組成物を、許容できるとして特定された組成物(基準バッチ1)と比べて各記述子に関して評価する。
組成物を全て、1から9までの範囲の尺度で、次々に評価する。
1:評価される記述子が、生成物中に存在しない
5:評価される記述子が、基準生成物1に関すると全く同じように生成物中に存在する
9:評価される記述子が、生成物中に大いに存在する。
例えば、「甘さ」記述子は、次の通り評価される:
Figure 0006427565
下の表2は、可変の官能的品質の6つの異なるバッチの微細藻類粉末組成物に関してパネルによって行われた官能分析の結果を示す。
Figure 0006427565
試験された6つのバッチのうち5つは対照に似た官能的品質を有するように思われ、それは、それらの製造方法が「許容できる」官能的品質の組成物の取得を十分に何とかもたらすことを示すように思われる。
アイスクリーム用途での試験を次に、先行試験による微細藻類粉末組成物の分類の妥当性を検証するために実施した。
アイスクリーム調合物は、下記である:
Figure 0006427565
3点試験法(1983年7月からの標準NF V09−013に記載されているような)に、21人の個人からなる官能パネルを形成することによって着手し、個人は、
・基準バッチ1および
・先行官能試験(水への可溶化)でのアセスメントが許容できると判断された範囲から選ばれるバッチ:この場合にはバッチ24
から製造された2つのバッチのアイスクリームの官能的品質に関する自らの意見を述べるように要求される。
2つのアイスクリームのうちの1つが、パネリストに正副2通りに渡される。
パネリストは次に、これらの3つのアイスクリーム間の差に気づくかどうかを問われる。
たまたま、21人の中から14人の個人が差に気づくことに成功した;パネルがそれ故、予期に反して、アイスクリームとの関連で、基準バッチと被験バッチとの間の官能的な差に気づいた、それにもかかわらず、水に可溶化された粉末に関する官能試験では許容できると判断した。
差は、2つの組成物間で有意である(0.05の有意性閾値での、2項分布B(21,1/3))。さらに、7人の個人がまた、強い後味に気づいてこの製造バッチを説明した。
次に、ある数の生成物バッチに関して試験に着手した。
下の表3に、得られた結果をまとめた。
Figure 0006427565
水中の微細藻類粉末組成物の官能的品質を測定するための従来の試験は、相当するアイスクリームの官能的品質を予測するために好適ではないことがそこから推論される。
同様な結果は、これらの同じ微細藻類粉末組成物から調製されたブリオッシュの場合に得られた。
本発明による様々な微細藻類粉末組成物を評価するために本出願人会社によって開発された試験
上述を前提として、本出願人会社は、アイスクリーム調合物のために用いられる複雑な味見マトリックスを、アイスクリームよりも調製するのが簡単であるが、水中10%での溶液よりも識別力がある混合物と取り換えることによってその自らの試験を開発することを選んだ。
調合されるレシピは、下記である:
− 7%の微細藻類粉末組成物
− 1%の粒状砂糖
− 0.25%の家庭用バニラ調味料
− 91.75%のスキムミルク。
この混合物を、均質な混合物が得られるまで(約20秒)浸漬ミキサーで均質化し、次に水浴中で5分間75℃で加熱する。
苦み記述子は、それがこの新しいマトリックスではもはや一貫していないので取り除き、新たな記述子を追加した
Figure 0006427565
評価方法は、同じままである(尺度の使用、5での基準)。
データ処理ソフトウェア
分析は、Rソフトウェア(自由に売買される)を用いて実施した:
Rバージョン 2.14.1(2011−12−22)
版権(C)2011 The R Foundation for Statisti
cal Computing
ISBN 3−900051−07−0
プラットフォーム:i386−pc−mingw32/i386(32−ビット)
このソフトウェアは、計算機能を含有するモジュールの装填を必要とする作業環境である。
この研究に用いられるモジュールは、下記である:
− PCAのためには:Package FactoMineRバージョン 1.19
− ANOVAのためには:Package carバージョン 2.0−12
− 線形回帰のためには:Package statsバージョン 2.14.1
データ処理:
分散分析(ANOVA)は、記述子の識別能力を評価するために実施される(その記述子 Fisher試験−タイプ−1 ANOVA−に関連したp−値は、モデル記述子における組成物影響について0.20未満である〜組成物+判断)。
「組成物」影響は、記述子の識別能力として解釈される:影響が全くない場合(臨界確率>0.20)、組成物は、この判定基準に従って識別されなかった。この臨界確率が小さければ小さいほど、記述子はより識別力がある。
主成分分析(PCA)を次に、組成物の官能マッピング、そしてまた記述子全てに関する組成物全ての同時表現を得るために実施する。
様々なバッチ(バッチ21、バッチ23、バッチ24、バッチ31、バッチ53、バッチ61、バッチ111及びバッチ131)を、上記の方法に従って分析した。
記述子「バター/乳製品」及び「野菜の後味」に関する2つの例をここに示す。
Figure 0006427565
研究される2つの記述子についての組成物影響に関連した臨界確率は0.2未満である:2つの記述子はそれ故識別力があるように思われる。臨界確率は、「バター/乳製品」記述子に関してよりも「野菜の後味」記述子に関して小さく、それによってより大きい差
が第2判定基準に関してよりも第1判定基準に関して組成物間で観察されることを意味する。
下に、組成物について得られた臨界確率及び記述子を全てについての判断結果を合計する表がある。
Figure 0006427565
記述子は全て識別力があり;それは全て、PCAを確立するために取っておかれる。
芳香は組成物の本質的な判定基準であるので、PCAは、風味のみ(キノコ、穀類、野菜の後味、乳製品、酸敗した)に関連する記述子に関して実施した。このPCAのグラフ表現を図1及び図2に提供する。
PCAの第1軸は情報の75%超をまとめているので(図1)、それは、我々が「可変の/分類」として用いるこの軸上の生成物の座標である。この分類はそれ故、生成物間の感覚距離について明らかに説明する。
この方法は、様々な微細藻類粉末組成物の官能的品質の分類を確立することを可能にし、それは、次の通り表すことができる:
バッチ111>バッチ31>バッチ21>バッチ23>基準バッチ1>バッチ131>バッチ24>バッチ53>バッチ61>基準バッチ2。
一方では、バッチ111、31、21、23及び131と、他方では、バッチ24、53及び61との間に明確な分離がある。
全体的な観点から、パネルは、バッチ111、31、21、23及び131が許容でき、そしてバッチ24、53及び61が許容できないと判断した。
この官能的分類が今確立されたので、製造された組成物の品質を明確に定めることを可能にするであろう基準分子標的を特定するために、本発明に従って効率的に、これらの試料のSPME/GC−MSプロファイルを分析することが可能である。
実施例2.許容できないオフノート官能的分類に関連した、揮発性有機化合物(VOC)の、SPME/GC−MSによる特定
微細藻類粉末組成物の様々なバッチのSPME/GC−MS分析を実施するために、本方法は、次の通り実施する:
3gの試料の試験検体を、密封されたSPMEフラスコ(20ml)中へ導入し、15
分間60℃で培養し、次にDVB/CAR/PDMS(ジビニルベンゼン/カルボキセン(carboxen)/ポリジメチルシロキサンの略語、df 50/30μm)SPME繊維で45分間60℃で抽出する。
抽出された揮発性有機化合物を、Thermo Scientific製のTSQ GC−MSシステムの注入口中で脱着させ、次に、1.5ml/分でのヘリウムガスを使ってCPwax52(60m×0.25mm、0.25μm)カラム上で分離する。
温度プログラムは:3分間50℃等温、次に5℃/分で230℃までプログラミング、次に20分間等温である。
検出は、電子衝撃(EI)質量分析法によって実施し、化合物は、NISTライブラリーのEIスペクトルとの比較によって同定する。
SPME/GC−MSによる揮発性化合物の分析は、非常に多数の分子がある、複雑なクロマトグラムを与える。
第1アプローチは、クロマトグラフィーのプロファイル(図3)を比較し、そしてこれらの相対的に「粗い」結果が実施例1に示されるように感覚的分類と関係づけることを可能にするかどうかを断定することにある。
視覚的に、様々な試料の揮発性化合物のクロマトグラフィーのプロファイルは、感覚的分類を単に反映しているわけではない。
他方では、3.2〜33.5分のクロマトグラフィーピークの表面積の積分は、これを達成することを可能にする。
しかしながら、SPME/GC−MS分析の誤差は、かなりのもの(約30%の標準偏差)であり;それ故「良好」と分類された試料を「不十分」と分類された試料から識別するのは容易ではない。
第1アプローチ
揮発性化合物が全て、十分精密に感覚的分類を反映しているわけではないので、官能記述子に関与している可能性がある試料のヘッドスペース中に存在する2つの揮発性分子:それらの感覚的影響について周知の脂質分解化合物であるノナナール及び2,4−デカジエナールを特定し、選択することがまず第一に決められる。
次式:
FVx=化合物xの濃度/化合物xの嗅覚閾値
(ここで、trans−2−trans−4−デカジエナールの水中嗅覚閾値については0.07ppb、ノナナールについては1ppb)
に従って、これらの化合物の公知の嗅覚閾値を考慮に入れることによって「風味値」(FV)という概念を導入することが可能である。
合計FVはそのとき、考慮に入れられる化合物xの個々のFVの合計に相当する。
第1分析で、このモデルは、様々な試料の感覚評価と首尾一貫しているように思われるが、あいにく全てとはかぎらない(図4)。
その結果として、2つの任意に選ばれた化合物の風味値と比較して各バッチについて測
定された感覚プロファイルを相関させることは可能ではない。
第2アプローチ
第2アプローチは、上のモデルの揮発性有機化合物のリストに、許容できないオフノート官能的分類を伴うように思われるSPME/GC−MSクロマトグラム上に特定される揮発性化合物、合計で35種:ペンタナール、ジアセチル、ヘキサナール、3−ペンテン−2−オン、ヘプタナール、2−ペンチルフラン、アセトン、アセトール、2−ヘプテナール、3−オクテン−2−オン、ノナナール、酢酸、2−エチル−1−ヘキサノール、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、ベンズアルデヒド、2−ノネナール、ブタン酸、イソ吉草酸、2,4−ノナジエナール、5,6−ジヒドロ−2H−ピラン−2−オン、ペンタン酸、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、ゲラニルアセトン、ベンジルアルコール、フェニルエチルアルコール、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、オクタン酸、トリアセチン、ノナン酸、ラウレート−1、及びミリステート−2をリストすることによって追加することにある。
他方では、次のモデルのために、当業者に知られていないある種の分子の水中嗅覚閾値が本出願人会社によって定義された。
代表的な揮発性有機化合物を選択するために、SPME−GC/MS測定のばらつきを前提として1つの組成物から他のものへと実際に異なる揮発性有機化合物のみをとって置くように一連の分散分析を実施する。
モデルは、下記である:揮発性有機化合物−組成物;Fisher試験に関連した臨界確率が0.05未満である化合物のみを留保する。
化合物酢酸及び2−エチル−1−ヘキサノールに関するANOVAの2つの例をここに示す。
Figure 0006427565
第1揮発性有機化合物(酢酸)に関しては、組成物影響は有意ではない(臨界確率=0.40)ように思われ、それは、測定のばらつきを考えると生成物間で有意な差が全くないことを意味する。
第2の化合物(2−エチル−1−ヘキサノール)に関しては、組成物影響は明らかに有意である(臨界確率<0.05)。
2−エチル−1−ヘキサノールはそれ故、研究のために取っておかれるが、酢酸はそうではない。
揮発性化合物のこの第1選択の後に、線形回帰モデルが確立される:これは、各化合物1つずつによる「感覚的分類」変数を説明することを含む。
化合物が存在するだけ多くのモデルがそれ故に構築される。モデルは、下記である:分類−化合物。
観察される許容できないオフノート官能的分類に関与していると特定される最終リストの化合物を選択するために、Student試験(線形回帰係数の無効についての試験)に関連した臨界確率が0.05未満である化合物のみが取っておかれるであろう。
モデルに関連したR2は、化合物によって説明されるばらつきの百分率を定量化するための指標である。それは非常に高くはないが、有意であり得るし;こういう訳で、(感覚的分類にほとんど影響しないが、有意の影響を及ぼす化合物を無視しないように)臨界確率に従って化合物を選択することが選ばれる。
Figure 0006427565
2−エチル−1−ヘキサノールに関連するこの実施例では、臨界確率は0.05超であり、それ故この化合物と確立された感覚的分類との間の線形関連は全くない。
Figure 0006427565
3−オクテン−2−オンに関連するこの他の例では、臨界確率は0.05未満であり、マルチプルR2は1に近い(0.90)。この化合物はそれ故、感覚的分類に著しく及び強く関係している。
結局、13種の化合物:ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2、及びゲラニルアセトンが特定された。
ジ不飽和アルデヒド、ジ不飽和ケトン、カルボン酸及びカルボン酸誘導体の系統が従って、ここで表されていることが分かる。
これらの13種の分子のそれぞれの特定イオン(SPME GC/MSによる)の値を下の表4に示す。
Figure 0006427565
下の表5は、10個のバッチの微細藻類粉末組成物のそれぞれについてこれらの13種の分子のSPME/GC−MSによる特定イオンピークの表面積の合計(相対的な値:基準バッチ2に帰せられる100%)を示す。
Figure 0006427565
これらの13種の化合物に帰せられる、水中嗅覚閾値を下の表6に示す。
Figure 0006427565
下の表7は、これらの13種の化合物の個々の風味の値の合計を示し、それ故、13種の化合物の相対的な含有量及びそれらの嗅覚閾値から(第1アプローチと同じように)求められる、全風味値:
FV合計=ΣFVx(個々のFVsの幾つか)、
ここで、10つのバッチの微細藻類粉末組成物のそれぞれについてFVx=化合物xの濃度/化合物xの嗅覚閾値)である(基準バッチ2に帰せられる100%の値)。
Figure 0006427565
GC/MSによるこの分析はまた、次の値の尺度を考慮することを可能にする:
バッチ111>バッチ31>バッチ21>バッチ23>基準バッチ1>バッチ131>バッチ24>バッチ53>バッチ61>基準バッチ2。
食品形成における官能分析の尺度と13種の分子の風味値のそれとの間に完全な対応が明らかに存在する。
本発明に従った微細藻類粉末組成物、特に最適化感覚プロファイルを有するものはそれ故、13種の特定の揮発性有機化合物のそれらの相対的な含有量によって明確に定めることができる。

Claims (5)

  1. 13種の揮発性有機化合物の全含有量を測定することを含む、微細藻類粉末組成物の官能的品質の測定方法であって、前記13種の揮発性有機化合物が、ヘプタナール、3−オクテン−2−オン、2,4−ヘプタジエナール、3,5−オクタジエン−2−オン、2,4−ノナジエナール、2,4−デカジエナール、ヘキサン酸、2−エチルヘキサン酸、ヘプタン酸、ミリステート−1、ラウレート−1、ミリステート−2及びゲラニルアセトンである方法。
  2. 13種の揮発性有機化合物の前記全含有量が、SPME/GCによって、好ましくはSPME/GC−MSによって測定される、請求項1に記載の方法。
  3. 13種の揮発性有機化合物の低い全含有量が、最適化官能的品質に関連している、請求項1または請求項2に記載の方法。
  4. 13種の揮発性有機化合物の前記全含有量が、前記13種の揮発性有機化合物に相当するSPME/GC後のクロマトグラフィーピークの全表面積によって測定されることを特徴とする、請求項1ないし請求項3のいずれか一項に記載の方法。
  5. 13種の揮発性有機化合物の前記全含有量、具体的には前記13種の化合物に相当するクロマトグラフィーピークの全表面積が、基準微細藻類粉末組成物または、特に許容できないかまたは許容できるとして、その官能的品質が定義されている組成物のそれと比較されることを特徴とする、請求項1ないし請求項4のいずれか一項に記載の方法。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2656337T3 (es) 2013-03-29 2018-02-26 Roquette Frères Procedimiento de enriquecimiento en proteínas de la biomasa de microalgas
FR3009619B1 (fr) * 2013-08-07 2017-12-29 Roquette Freres Compositions de biomasse de microalgues riches en proteines de qualite sensorielle optimisee
CN105451575A (zh) * 2013-08-13 2016-03-30 罗盖特兄弟公司 用于制备具有最佳化感官特性的微藻粉的富脂质组合物的方法
KR20160045066A (ko) 2013-08-23 2016-04-26 로께뜨프레르 산소의 가용성을 제어하여 나쁜 특색을 갖지 않는, 지질이 풍부한 미세조류의 바이오매스 미분의 산업적 생산 방법
EP3217848B1 (en) * 2014-11-14 2018-06-13 Koninklijke Philips N.V. Coffee processing apparatus and method
CA3010666A1 (fr) 2016-02-08 2017-08-17 Corbion Biotech, Inc. Procede d'enrichissement en proteines de la biomasse de microalgues
CN109633064A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 无限极(中国)有限公司 一种采用gc-ms测定日用香精中2,4-二烯醛类化合物的方法
CN114264766B (zh) * 2021-12-31 2022-08-16 江苏艾兰得营养品有限公司 一种vc软糖用甜橙香精评价方法

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000110263A (ja) * 1998-10-02 2000-04-18 Seiki Kogyo Kk 目地材
JP2001095481A (ja) * 1999-10-01 2001-04-10 Shizuji Katano 脱脂乳ペプチド入り乳製品乳酸菌飲料
JP2004081206A (ja) * 2002-06-26 2004-03-18 Dainippon Ink & Chem Inc スピルリナの処理方法
JP2009201503A (ja) * 2008-01-31 2009-09-10 Yamaha Motor Co Ltd アスタキサンチン含有抽出物の香味改善方法
CA2638451A1 (en) 2008-08-01 2010-02-01 Profero Energy Inc. Methods and systems for gas production from a reservoir
US20100303961A1 (en) 2008-10-14 2010-12-02 Solazyme, Inc. Methods of Inducing Satiety
US20130122180A1 (en) 2008-10-14 2013-05-16 Solazyme, Inc. Microalgal Food Compositions
US20100303990A1 (en) 2008-10-14 2010-12-02 Solazyme, Inc. High Protein and High Fiber Algal Food Materials
US20100297331A1 (en) 2008-10-14 2010-11-25 Solazyme, Inc. Reduced Fat Foods Containing High-Lipid Microalgae with Improved Sensory Properties
US20100297325A1 (en) 2008-10-14 2010-11-25 Solazyme, Inc. Egg Products Containing Microalgae
MX352984B (es) 2008-10-14 2017-12-15 Terravia Holdings Inc Composiciones alimenticias a partir de biomasa de microalgas.
WO2010120923A1 (en) 2009-04-14 2010-10-21 Solazyme, Inc. Novel microalgal food compositions
US20100297323A1 (en) 2008-10-14 2010-11-25 Solazyme, Inc. Gluten-free Foods Containing Microalgae
US20100297296A1 (en) 2008-10-14 2010-11-25 Solazyme, Inc. Healthier Baked Goods Containing Microalgae
US20120128851A1 (en) 2008-10-14 2012-05-24 Solazyme, Inc Novel microalgal food compositions
US20100303989A1 (en) * 2008-10-14 2010-12-02 Solazyme, Inc. Microalgal Flour
US20100297295A1 (en) 2008-10-14 2010-11-25 Solazyme, Inc. Microalgae-Based Beverages
US20100303957A1 (en) 2008-10-14 2010-12-02 Solazyme, Inc. Edible Oil and Processes for Its Production from Microalgae
US20100297292A1 (en) 2008-10-14 2010-11-25 Solazyme, Inc. Reduced Pigmentation Microalgae Strains and Products Therefrom
CN102711519A (zh) * 2010-02-03 2012-10-03 森永乳业株式会社 芦荟粉的制造方法
CA2796395C (en) 2010-04-14 2019-01-15 Solazyme Roquette Nutritionals, LLC Lipid-rich microalgal flour food compositions
US10098371B2 (en) 2013-01-28 2018-10-16 Solazyme Roquette Nutritionals, LLC Microalgal flour
FR3007625B1 (fr) 2013-06-26 2015-07-17 Roquette Freres Procede de production de biomasse de microalgues de qualite sensorielle optimisee
CN105451575A (zh) 2013-08-13 2016-03-30 罗盖特兄弟公司 用于制备具有最佳化感官特性的微藻粉的富脂质组合物的方法

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