Идентификация куркумы и установление фальсификации методами цифровой цветометрии и ближней ИК-спектроскопии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Показана возможность идентификации и установления факта фальсификации куркумы простыми и доступными способами с использованием методов ИК-спектроскопии, цифровой цветометрии и хемометрической обработки спектральных данных. Ближняя ИК-спектроскопия позволила дифференцировать пробы порошка куркумы, приобретенной в Индии, изготовленной измельчением корней, и коммерческих образцов, а также отделить их от образцов с примесями муки, крахмала, хлебной крошки и мела путем анализа спектров диффузного отражения методами главных компонент, иерархического кластерного анализа и формального независимого моделирования аналогий классов. Эти же подходы применили к более простому и менее затратному цветометрическому методу. Хемометрическая обработка полученных данных подтвердила отсутствие сходства анализируемых проб куркумы с образцами, содержащими добавки, и позволила определить примеси с использованием алгоритмов многомерного регрессионного анализа. Сопоставление результатов, полученных методами ИК-спектроскопии и цифровой цветометрии, показало их эквивалентную эффективность, что позволило рекомендовать более доступный цветометрический метод для рутинного контроля качества и выявления фальсификации куркумы.

Об авторах

О. Э. Емельянов

Владимирский государственный университет имени А.Г. и Н.Г. Столетовых

ул. Горького, 87, Владимир, 60000, Россия

В. Г. Амелин

Владимирский государственный университет имени А.Г. и Н.Г. Столетовых; Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов

Email: amelinvg@mail.ru
ул. Горького, 87, Владимир, 60000, Россия; Звенигородское шоссе, 5, Москва, 123022, Россия

А. В. Третьяков

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов

Звенигородское шоссе, 5, Москва, 123022, Россия

Список литературы

  1. Запорожченко А.А., Суботялов М.А. Биологическая активность и терапевтический потенциал Curcuma longa (обзор литературы) // Сибирский научный медицинский журнал. 2023. Т. 43. № 3. С. 15. https://doi.org/10.18699/SSMJ20230302
  2. Wojcik M., Krawczyk М., Wojcik Р., Cypryk К., Wozniak L.A. Molecular mechanisms underlying curcumin-mediated therapeutic effects in type 2 diabetes and cancer // Oxid. Med. Cell. Longevity. 2018. Article ID 9698258. https://doi.org/10.1155/2018/9698258
  3. Venigalla M., Gyengesi E., Munch G. Curcumin and Apigenin – novel and promising therapeutics against chronic neuroinflammation in Alzheimer’s disease // Neural Regen Res. 2015. V. 10. № 8. Р. 1182. https://doi.org/0.4103/1673-5374.162686
  4. Sasikumar B. Turmeric / Handbook of Herbs and Spices (Second edition). 2012. V. 1. Р. 526. https://doi.org/10.1533/9780857095671.526
  5. ГОСТ ISO 5562-2017. Пряности. Куркума целая и молотая (порошкообразная). Технические условия. М.: Стандартинформ, 2017. 7 с.
  6. Абдуллаева Л.С., Лучкин М.А., Лунева Т.А., Сла­щинин Д.Г. Оценка качества пряностей / ­Молодые ученые в решении актуальных проблем науки: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. 2023. С. 461.
  7. Sahu P.K., Panda J., Jogendra Kumar Y.V. V., Ranjitha S.K. A robust RP-HPLC method for determination of turmeric adulteration // J. Liq. Chromatogr. Relat. Technol. 2020. V. 43. № 7-8. P. 247. https://doi.org/10.1080/10826076.2020.1722162
  8. Вострикова Н.Л., Минаев М.Ю., Чиковани К.Г. Определение подлинности куркумы // Пищевые системы. 2021. Т. 4. № 1. С. 62. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2021-4-1-62-70
  9. Nallappan K., Dash J., Ray S., Pesala B. Identification of adulterants in turmeric powder using terahertz spectroscopy / 2013 38th International Conference on Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves (IRMMW-THz). 2013. P. 1. https://doi.org/10.1109/IRMMW-THz.2013.6665688
  10. Tamiji Z., Habibi Z., Pourjabbar Z., Khoshayand M.R., Sadeghi N., Hajimahmoodi M. Detection and quantification of adulteration in turmeric by spectroscopy coupled with chemometrics // J. Consum. Prot. Food Saf. 2022. V. 17. P. 221. https://doi.org/10.1007/s00003-022-01380-2
  11. Kar S., Tudu B., Jana A., Bandyopadhyay R. FT-NIR spectroscopy coupled with multivariate analysis for detection of starch adulteration in turmeric powder // Food Addit. Contam. Part A. 2019. V. 36. № 6. P. 863. https://doi.org/10.1080/19440049.2019.1600746
  12. Chaminda Bandara W.G., Kasun Prabhath G.W., Sahan Chinthana Bandara Dissanayake D.W., Herath V.R., Roshan Indika Godaliyadda G.M., Bandara Ekanayake M.P., Demini D., Madhujith T. Validation of multispectral imaging for the detection of selected adulterants in turmeric samples // J. Food Eng. 2020. V. 266. Article 109700. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2019.109700
  13. Шаока З.А.Ч., Большаков Д.С., Амелин В.Г. Использование смартфона в химическом анализе // Журн. аналит. химии. 2023. Т. 78. № 4. С. 317. (Shogah Z.A.Ch., Bolshakov D.S., Amelin V.G. Using a smartphone in chemical analysis // J. Anal. Chem. 2023. V. 78. № 4. P. 317. https://doi.org/10.31857/S0044450223030131)
  14. Amelin V.G., Emel’yanov O.E., Shogaha Z.A. Ch., Tret’yakov A.V. Determination of the mass fraction of milk fat in bottled milk using a contactless colorimetric method // J. Anal. Chem. 2024. V. 79. № 11. P. 1509. https://doi.org/10.1134/S1061934824700904
  15. Amelin V.G., Emel’yanov O.E., Shogaha Z.A. Ch., Tret’yakov A.V. Detection and identification of starch and flour adulteration by digital colorimetry and Fourier-tansform near-IR spectroscopy // J. Anal. Chem. 2024. V. 79. № 11. P. 1515. https://doi.org/10.1134/S1061934824700916
  16. Johnson J.B., Walsh K.B., Naiker M., Ameer K. The use of infrared spectroscopy for the quantification of bioactive compounds in food: A Review // Molecules. 2023. V. 28. № 7. Article 3215. https://doi.org/10.3390/molecules28073215

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».