| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,525 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,955,930 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,119,054 |
طبقهبندی محصولات نهایی واکنش میلارد در مزدوج های پروتئین-پلی ساکارید با تصویربرداری فراطیفی و مدلهای یادگیری ماشین | ||
| مهندسی بیوسیستم ایران | ||
| دوره 56، شماره 4، دی 1404، صفحه 107-123 اصل مقاله (2.08 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.403611.665622 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد حسین نرگسی1؛ سمیه عزیزنیا* 2؛ کامران خیرعلی پور1؛ محمد کرد3؛ زهرا کاویانی4 | ||
| 1گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران | ||
| 2استادیار گروه بهداشت و صنایع غذایی ، دانشکده پیرادامپزشکی ، دانشگاه ایلام ، ایران | ||
| 3گروه بهداشت و صنایع غذایی، دانشکده پیرا دامپزشکی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران. | ||
| 4گروه بهداشت و صنایع غذایی، دانشکده پیرا دامپزشکی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران | ||
| چکیده | ||
| میلارد واکنش شیمیایی است که بین گروههای آمین آزاد پروتئینها و گروههای کربونیل قندهای احیا کننده انجام میشود. تشکیل پیوند کووالانسی بین پروتئین و کربوهیدرات، با عنوان مزدوج پروتئین- ساکارید یا ترکیبات کونژوگه شناخته شده که علاوه بر بهبود ویژگیهای کاربردی، در بهبود طعم و رنگ مواد غذایی نیز مؤثر است. با این حال، در صورت عدم کنترل دقیق، نگرانیهایی در مورد تشکیل ترکیبات مضر برای سلامت انسان وجود دارد. بنابراین، بهینهسازی شرایط واکنش برای بهرهگیری از مزایای آن و به حداقل رساندن ترکیبات مضر، امری ضروری است. در این پژوهش، کنسانتره پروتئین آب پنیر و بتاگلوکان تحت دماهای مختلف مزدوج شده و محصولات نهایی میلارد با اسپکتروفوتومتری فرابنفش-مرئی سنجش شد. دادهها با روش تحلیل مؤلفههای اصلی و الگوریتمهای یادگیری ماشینی شامل جنگل تصادفی، نزدیکترین همسایگان و ماشین بردار پشتیبان پردازش شدند. نتایج نشان داد که الگوریتم نزدیکترین همسایگان با دقت 04/91 درصد بهترین عملکرد را در طبقهبندی نمونهها داشت. ماشین بردار پشتیبان با دقتهای 88/87 و 85/84 درصد با دو راهبرد «یکی در برابر یکی» و «یکی در برابر همه»، و جنگل تصادفی با دقت 20/77 درصد در رتبههای بعدی قرار گرفتند. بررسیهای طیفی تأیید کرد که افزایش دما موجب افزایش محصولات نهایی میلارد شده و مدلهای یادگیری ماشین بر پایه دادههای طیفی، امکان تفکیک دقیق نمونهها بر اساس دمای فرآیند را فراهم نمودند. این پژوهش نشان داد که رویکرد پیشنهادی ادغام اسپکتروسکوپی فرابنفش-مرئی با یادگیری ماشین، بهعنوان یک روش سریع، غیرمخرب و کارآمد، پتانسیل قابلتوجهی برای پایش واکنش میلارد و بهینهسازی فرآیندهای حرارتی در صنایع غذایی دارا میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تصویربرداری فراطیفی؛ ملانوئیدین؛ میلارد؛ یادگیری ماشینی | ||
| مراجع | ||
|
Abdelhedi, O., Mora, L., Jemil, I., Jridi, M., Toldrá, F., Nasri, M., & Nasri, R. (2017). Effect of ultrasound pretreatment and Maillard reaction on structure and antioxidant properties of ultrafiltrated smooth-hound viscera proteins-sucrose conjugates. Food Chemistry, 230, 507–515. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.03.053 Ajandouz, E. H., Tchiakpe, L. S., Dalle Ore, F., Benajiba, A., & Puigserver, A. (2001). Effects of pH on caramelization and Maillard reaction kinetics in fructose-lysine model systems. Journal of Food Science, 66 (7), 926–931. https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.2001.tb08213.x Alawadhi, M., & Deshmukh, R. (2021). Fast and Efficient Prediction of Honey Adulteration using Hyperspectral Imaging and Machine Learning Models. journal of advanced applied scientific research-issn(o): 2454-3225. Aziznia, S., Askari, G., Emamdjomeh, Z., & Salami, M. (2024). Effect of ultrasonic assisted grafting on the structural and functional properties of mung bean protein isolate conjugated with maltodextrin through maillard reaction. International Journal of Biological Macromolecules, 254, 127616. Caporaso, N., Whitworth, M., & Fisk, I. (2018). Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry, 240, 32–42. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.07.048 de Oliveira, F. C., Coimbra, J. S. dos R., de Oliveira, E. B., Zuñiga, A. D. G., & Rojas, E. E. G. (2016). Food Protein-polysaccharide Conjugates Obtained via the Maillard Reaction: A Review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 56 (7), 1108–1125. https://doi.org/10.1080/10408398.2012.755669 Dong, S., Panya, A., Zeng, M., Chen, B., McClements, D. J., & Decker, E. A. (2012). Characteristics and antioxidant activity of hydrolyzed β-lactoglobulin-glucose Maillard reaction products. Food Research International, 46 (1), 55–61. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2011.11.022 El Hosry, L., Elias, V., Chamoun, V., Halawi, M., Cayot, P., Nehme, A., & Bou-Maroun, E. (2025). Maillard Reaction: Mechanism, Influencing Parameters, Advantages, Disadvantages, and Food Industrial Applications: A Review. Foods, 14 (11), 1881. Ghanei Ghooshkhaneh, N., Golzarian, M. R., & Mamarabadi, M. (2022). Withdrawn: Spectral Pattern Study of Citrus Black Rot Caused by Alternaria Alternata and Selecting Optimal Wavelengths for Decay Detection. Food Science & Nutrition, 10, 1694–1706. Guan, Y. G., Wang, J., Yu, S. J., Xu, X. B., & Zhu, S. M. (2010). Effects of ultrasound intensities on a glycin-maltose model system - a means of promoting Maillard reaction. International Journal of Food Science and Technology, 45(4), 758–764. https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.2010.02194.x Hashim, N., Rafii, M. Y., Oladosu, Y., Ismail, M. R., Ramli, A., Arolu, F., & Chukwu, S. (2021). Integrating Multivariate and Univariate Statistical Models to Investigate Genotype–Environment Interaction of Advanced Fragrant Rice Genotypes under Rainfed Condition. Sustainability, 13(8), 4555. https://doi.org/10.3390/su13084555 Hellwig, M., & Henle, T. (2014). Baking, Ageing, Diabetes: A Short History of the Maillard Reaction. Angewandte Chemie - International Edition, 53(39), 10316–10329. https://doi.org/10.1002/anie.201308808 Jiang, Z., Huangfu, Y., Jiang, L., Wang, T., Bao, Y., & Ma, W. (2023). Structure and functional properties of whey protein conjugated with carboxymethyl cellulose through maillard reaction. LWT, 174, 114406. Kheiralipour, K. (2022). Sustainable Production: Definitions, Aspects, and Elements (1st ed.). Nova Science Publishers. Kheiralipour, K., Ahmadi, H., Rajabipour, A., Rafiee, S., Javan-Nikkhah, M., & Jayas, D. S. (2014). Detection of healthy and fungal-infected pistachios based on hyperspectral image processing. 8th Iranian National Congress of Agricultural Machinery Engineering (Biosystems) and Mechanization. Kheiralipour, K., Rajabipour, A. H., & Rafiee, S. (2018). Thermal Imaging, Principles, Methods and Applications: Thermal Imaging, Principles, Methods and Applications. Kheiralipour, K., Singh, C. B., & Jayas, D. S. (2023). Applications of Visible, Thermal, and Hyperspectral Imaging Techniques in the Assessment of Fruits and Vegetables. In D. S. Jayas (Ed.), Image Processing: Advances in Applications and Research. Nova Science Publishers. Kheiralipour, K. Sajadipour, F. Nargesi, M.H. 2025. Applications of spectral imaging in Biosystems engineering in Iran, A review. Recent Progress in Science. Vol. 2 No. 1. https://doi.org/10.70462/rps.2025.2.007. Kuligowski, J., Quintás, G., Herwig, C., & Lendl, B. (2012). A rapid method for the differentiation of yeast cells grown under carbon and nitrogen-limited conditions by means of partial least squares discriminant analysis employing infrared micro-spectroscopic data of entire yeast cells. Talanta, 99, 566–573. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2012.06.036 Laemmli, U. K. (1970). Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature, 227 (5259), 680–685. Liang, Z., Yang, M., Wang, Y., Zheng, J., Tian, S., Zhou, Y., ... & Wang, Z. (2025). Physicochemical and functional properties of whey protein-Yeast beta-glucan conjugates formed by glycosylation. LWT, 224, 117842. Liu, S., Ma, G., Zhang, T., Wang, L., Pei, H., Li, X., & Gao, L. (2022). Insights into flavor and key influencing factors of Maillard reaction products: A recent update. Frontiers in Nutrition, 9, 1–18. Mancini, M., Mazzoni, L., Gagliardi, F., Balducci, F., Duca, D., Toscano, G., Mezzetti, B., & Capocasa, F. (2020). Application of the Non-Destructive NIR Technique for the Evaluation of Strawberry Fruits Quality Parameters. Foods, 9, 441. Mireei, S. A., Mohtasebi, S. S., Massudi, R., Rafiee, S., Arabanian, A. S., & Berardinelli, A. (2010). Non-destructive measurement of moisture and soluble solids content of Mazafati date fruit by NIR spectroscopy. Australian Journal of Crop Science, 4, 175–179. Mohsin, G. F., Schmitt, F. J., Kanzler, C., Epping, J. D., Flemig, S., & Hornemann, A. (2018). Structural characterization of melanoidin formed from d-glucose and l-alanine at different temperatures applying FTIR, NMR, EPR, and MALDI-ToF-MS. Food Chemistry, 245, 761-767.. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.11.115 Nargesi, M. H., & Kheiralipour, K. (2025). Non-destructive prediction of sucrose, proline, ash, and fructose/glucose ratio in date syrup using hyperspectral imaging and machine learning. LWT - Food Science and Technology, 229, 118153. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2025.118153 Nargesi, M. H., Parian, J. A., & Kheiralipour, K. (2025b). Detection of wheat, chickpea, and sea foam in black pepper using hyperspectral imaging technique. Applied Food Research, 5(1), 101031.. https://doi.org/10.1016/j.afres.2025.101031 Nargesi, M. M., Amiri Parian, J., Kheiralipour, K., & Bagherpour, H. (2024). Detection of Adulteration in cinnamon powder using hyperspectral imaging. Iranian Journal of Biosystem Engineering, 55(1), 19-32. Nogales-Bueno, J., Baca-Bocanegra, B., Romero-Molina, L., Martínez-Lopez, A., Elisa Rato, A., Jose Heredia, F., Hernandez, J.M., Escudero-Gilete, M.L., & Gonzalez-Miret, M.L. (2020). Control of the extractable content of bioactive compounds in coffee beans by near infrared hyperspectral imaging. LWT - Food Science and Technology, 134, 110201. Nooshkam, M., Varidi, M., & Verma, D. K. (2020). Functional and biological properties of Maillard conjugates and their potential application in medical and food: A review. Food Research International, 131, 109003. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2020.109003 Oliver, C. M., Melton, L. D., & Stanley, R. A. (2006). Creating proteins with novel functionality via the maillard reaction: A review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 46(4), 337–350. https://doi.org/10.1080/10408690590957250 Paoletti, M.E., Haut, J.M., Plaza, J., Plaza, A. (2019). Deep learning classifiers for hyperspectral imaging: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Volume 158, Pages 279-317. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.09.006. Pu, Y., Feng, Y., & Sun, D. (2015). Recent Progress of Hyperspectral Imaging on Quality and Safety Inspection of Fruits and Vegetables: A Review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 14 (2), 176–188. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12123 Saberioon, M. M., Císař, P., Labbé, L., Souček, P., Pelissier, P., & Kerneis, Th. (2018). Comparative Performance Analysis of Support Vector Machine, Random Forest, Logistic Regression and k-Nearest Neighbours in Rainbow Trout (Oncorhynchus Mykiss) Classification Using Image-Based Features. Sensors, 18 (4), 1027. https://doi.org/10.3390/s18041027 Schmitt, C., Sanchez, C., Desobry-Banon, S., & Hardy, J. (1998). Critical Reviews in Food Science and Nutrition Structure and Technofunctional Properties of Protein- Polysaccharide Complexes: A Review Structure and Technofunctional Properties of Protein-Polysaccharide Complexes: A Review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 38 (8), 689–753. Vermeulen, M., Smith, K., Eremin, K., Rayner, G., & Walton, M. (2021). Application of Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) in spectral imaging of artworks. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 252, 119547. https://doi.org/10.1016/j.saa.2021.119547 Wang, B., Zhong, Y., Wang, D., Meng, F., Li, Y., & Deng, Y. (2023). Formation, evolution, and antioxidant activity of melanoidins in black garlic under different storage conditions. Foods, 12 (20), 3727. Wei, Q., Liu, T., & Sun, D. W. (2018). Advanced glycation end-products (AGEs) in foods and their detecting techniques and methods: A review. Trends in Food Science & Technology, 82, 32–45. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2018.09.020 Yang, M., Ding, L., Wang, P., Wu, Y., Areeprasert, C., Wang, M., ... & Yu, G. (2023). Formation of melanoidins and development of characterization techniques during thermal pretreatment of organic solid waste: A critical review. Fuel, 334, 126790. Zhang, H., Yang, J., & Zhao, Y. (2015). High intensity ultrasound assisted heating to improve solubility, antioxidant and antibacterial properties of chitosan-fructose Maillard reaction products. LWT - Food Science and Technology, 60 (1), 253–262. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2014.07.050. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 233 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 81 |
||