Development of a method for determining the mass fraction of cocoa products in confectionery by the content of alkaloids

封面

如何引用文章

全文:

详细

The presence of methylxanthine alkaloids such as caffeine, theobromine and theophylline is characteristic of cocoa bean processing products, but theobromine is not contained in other types of raw materials. Therefore, the theobromine content can be used as an indicator of the content of cocoa products. Cocoa products are used in various types of confectionery products to improve the taste and aroma; however, there are no methods to determine the content of cocoa products in confectionery products that do not belong to the chocolate group. Cocoa bean processing products such as cocoa powder, cocoa mass and sugar confectionery products, including chocolate, confectionery bars and wafer fillings made with their use, were objects of the study. Theobromine and caffeine were determined using the capillary electrophoresis method after acid hydrolysis of samples. The theobromine content in cocoa beans, cocoa powder and cocoa mass was determined. Based on these data, the theobromine content was calculated in terms of dry fat-free solids of cocoa of 1560 mg/100 g and a formula was proposed for calculating the mass fraction of dry fat-free solids of cocoa. The developed method with calculated metrological indicators allows measuring the mass fraction of dry fat-free solids of cocoa in sugar confectionery products made from cocoa bean processing products. The proposed approach can be used as an effective express method for studying the composition of multicomponent sugar confectionery products to assess their quality and determine the amount dry fat-free solids of cocoa, which is the most important identification criterion for the content of cocoa bean processing products.

作者简介

N. Kondratev

All-Russian Research Institute of the Confectionery Industry

编辑信件的主要联系方式.
Email: conditerprom_lab@mail.ru
20, Electrozavodskaya Str., 107023, Moscow

O. Rudenko

All-Russian Research Institute of the Confectionery Industry

Email: conditerprom_lab@mail.ru
20, Electrozavodskaya Str., 107023, Moscow

M. Osipov

All-Russian Research Institute of the Confectionery Industry

Email: conditerprom_lab@mail.ru
20, Electrozavodskaya Str., Moscow, 107023

I. Belova

All-Russian Research Institute of the Confectionery Industry

Email: conditerprom_lab@mail.ru
20, Electrozavodskaya Str., 107023, Moscow

参考

  1. Minifie, B. W. (1989). Chocolate, cocoa and confectionery: Science and technology. Springer Dordrecht, 1989. https://doi.org/10.1007/978-94-011-7924-9
  2. Ageikina, I. I., Lazareva, E. G., Mikhailova, I. Yu., Semipyatny, V. K. (2020). Results designing and analysis when introducing new beverage identification criteria. Food Systems, 3(3), 4–7. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2020-3-3-4-7
  3. Panasyuk, A. L., Kuzmina, E. I., Sviridov, D. A., Ganin, M. Yu. (2023). Individual integrated approach to honey identification using instrumental methods of analysis and statistical processing of results. Food Systems, 6(2), 211–223. (In Russian) https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-2-211-223
  4. Bobková, A., Árvay, J., Šnirc, M., Belej, Ľ., Bobko, M., Brenkusová, H. et al. (2017). Evaluation of individual chemical components in different types of chocolate. Scientific Papers Animal Science and Biotechnologies, 50(2), 157–161.
  5. Tanaka, T., Kimura, K., Kan, K., Shindo, T., Sasamoto, T. (2021). Determination of caffeine, theobromine, and theophylline in chocolate using LC–MS. Food Hygiene and Safety Science, 62(4), 119–124. https://doi.org/10.3358/shokueishi.62.119 (In Japanese)
  6. Kondratyev, N. B., Belova, I. A., Mamonova, Yu. A., Parashina, F. I., Savenkova, T. V., Aksenova, L. M. (2015). Chocolate identification of the caffeine and theobromine. Confectionery Production, 6, 30–31. (In Russian)
  7. Korenman, Ya. I., Mokshina, N. Ya., Krivosheeva, O. A. (2012). Theobromine determination in dark chocolate. Analytics and Control, 16(3), 285–288. (In Russian)
  8. Kuzmina, E. I., Ganin, M. Yu., Sviridov, D. A., Egorova, O. S., Shilkin, A. A., Akbulatova, D. R. (2022). Using modern instrumental methods for coffee identification. Food Systems, 5(1), 30–40. (In Russian) https://doi.org/10.21323/2618-9771-2022-5-1-30-40
  9. Kalinin, A. Y. (2014). Risk analysis of caffeine-containing foods consumption. Food Industry, 7, 20–23. (In Russian)
  10. Cooper, K. A., Campos-Giménez, E., Jiménez Alvarez, D., Rytz, A., Nagy, K., Williamson, G. (2007). Predictive relationship between polyphenol and nonfat cocoa solids content of chocolate. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 56(1), 260–265. https://doi.org/10.1021/jf072153c
  11. Alañón, M. E., Castle, S. M., Siswanto, P. J., Cifuentes-Gómez, T., Spencer, J. P. E. (2016). Assessment of flavanol stereoisomers and caffeine and theobromine content in commercial chocolates. Food Chemistry, 208(1), 177–184. http://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.03.116
  12. Marchenko, L. A., Mokshina, N. Ya., Pakhomova, O. A., Sokolova, A. V., Nizhivenko, V. N. (2021). Optimization extraction of coffeine and theobromine from various varieties of tea with pluronic block copolymer. Izvestiya Vuzov. Food Technology, 5–6(383–384), 32–36. (In Russian) https://doi.org/10.26297/0579-3009.2021.5-6.6
  13. Pavlovic, N., Jakovljevic, M., Miskulin, M., Molnar, M., Ackar, D., Jokic, S. (2019). Green extraction techniques of bioactive components from cocoa shell. Croatian Journal of Food Science and Technology, 11(1), 11–20. http://doi.org/10.17508/CJFST.2019.11.1.02
  14. Grachev, Yu. P., Plaksin, Yu. M. (2005). Mathematical methods of experimental design. Moscow: DeLi print, 2005. (In Russian)
  15. USDA Database. Retrieved from https://www.usda.gov/ Accessed 07.05.2024.
  16. Alifiya, F., Guntarti, A. (2022). Theobromine content in chocolate products: A review. Journal of Halal Science and Research, 2(1), 24–32. 10.12928/jhsr.v2i1.4434' target='_blank'>https://doi: 10.12928/jhsr.v2i1.4434
  17. Eren, F. H., Kabaran, S. (2023). Evaluation of theobromine content and the relationship between cocoa percentages in dark chocolates. Functional Foods in Health and Disease, 13(10), 520–532. http://doi.org/10.31989/ffhd.v13i10.1141
  18. Hasegawa, T., Takahashi, K., Saijo, M., Ishii, T., Nagata, T. (2009). Rapid determination of theophylline, theobromine and caffeine in dietary supplements containing guarana by ultra-performance liquid chromatography. Journal of the Food Hygienic Society of Japan, 50(6), 304–310. http://doi.org/10.3358/shokueishi.50.304 (In Japanese)
  19. Brunetto, M. de R., Gutiérrez, L., Delgado, Y., Gallignani, M., Zambrano, A., A´lvaro Gomez, A. et al. (2007). Determination of theobromine, theophylline and caffeine in cocoa samples by a high-performance liquid chromatographic method with on-line sample cleanup in a switching-column system. Food Chemistry, 100(2), 459–467. http://doi.org/10.1016/j.foodchem.2005.10.007
  20. Sabirova, I. B., Sivkova, G. A. (2015). Chemical analysis of chocolate. Symbol of Science: International Scientific Journal 3, 3–4. (In Russian)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Piŝevye sistemy, 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».