Группа исследователей из лаборатории инструментальных методов и органических реагентов Института геохимии и аналитической химии им. В.И. Вернадского Российской академии наук вместе с коллегами из Института общей физики им. А.М. Прохорова РАН разработала новую методику анализа органических и биологических образцов со сложным составом. Это поможет ускорить процесс классификации растительных масел. Результаты работы опубликованы в журнале Journal of Analytical Chemistry.
Ученые разработали новый способ классификации растительных масел — оливкового, рапсового, подсолнечного и льняного. Обычно, чтобы определить тип растительного масла, ученые измеряют определенные вещества из его состава, которые указывают на качество, например, жирные кислоты или стерины. Для этого такие вещества сначала выделяют из состава масла, а потом разделяют с помощью метода газовой или жидкостной хроматографии. Но разработанный отечественными исследователями способ позволяет быстрее анализировать масла без какой-либо предварительной подготовки образца.
Метод работает следующим образом. Небольшое количество масла помещают в пробирку. Затем испаряющиеся из масла летучие органические соединения (VOCs) направляются в масс-спектрометр, где они трансформируются в ионы и анализируются. Этот процесс ионизации осуществляется с помощью специального метода, созданного авторами работы. В процессе используется лазер для создания плазмы при обычном атмосферном давлении (метод APLPI — Atmospheric Pressure Laser Plasma Ionization).
Масс-спектрометрия масел дает сложные результаты, содержащие сотни различных сигналов. Чтобы разобраться в этих данных, ученые использовали методы машинного обучения. Основной задачей было определить тип масла по его спектру. Оказалось, что для точной классификации лучше всего подходит иерархическая кластеризация.
Перед применением этого метода данные были предварительно обработаны. Так, сначала исследователи отобрали наиболее важные признаки с помощью дисперсионного анализа (ANOVA — ANalysis Of VArianc), а затем уменьшили количество параметров, используя метод t-SNE (t-распределение). Такая комбинация позволила безошибочно классифицировать масла.
Разработанный способ позволяет проводить быстрый неразрушающий анализ растительных масел без пробоподготовки и может быть востребован для контроля качества.
Второй важной задачей, поставленной перед учеными, было определение состава смесей масел, когда их сложно отнести их к какому-то одному определенному типу. Это особенно актуально для выявления подделок, например, когда в дорогое оливковое масло добавляют более дешевые растительные масла.
В исследовании изучены смеси оливкового и рапсового масла в разных пропорциях. Было показано, что метод множественной линейной регрессии позволяет точно определить процентное соотношение этих масел в смеси. Результаты подтвердили эффективность использования метода APLPI в комбинации с линейной регрессией для выявления фальсификации оливкового масла.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, как растительное масло помогает бороться с онкологическими заболеваниями.
