Non-destructive Detection of Food Adulteration to Guarantee Human Health and Safety

The primary objective of this review is to critique the basic concepts of non-destructive detection of food adulteration and fraud which collectively represent a tremendous annual financial loss worldwide and a major cause of human disease. The review covers the principles of the analytical instrumentation used for the non-destructive detection of food adulteration. Examples of practical applications of these methods for the control of food adulteration are provided and a comparative analysis of the advantages and disadvantages of instrumental methods in food technology are critiqued.Целью данного обзора является критическое рассмотрение основных понятий неразрушающего выявления фальсификации и подделки продуктов питания, которые в целом вызывают огромные ежегодные финансовые убытки во всем мире и являются одной из основных причин заболеваний человечества. Материалы и методы. Литература, указанная в данном обзоре, была получена в результате поиска библиографической информации в CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD / EEA database по инструментам, которые используются для экологической политики и управления природными ресурсами, и Web of Science.Результаты и обсуждение. Фальсификация пищевых продуктов означает преднамеренное, обманное добавление посторонних, нестандартных или дешевых ингредиентов в продукты, или разбавление или удаление некоторых ценных ингредиентов с целью увеличения прибыли. В современных условиях производители стремятся увеличить выпуск своей продукции зачастую путем изготовления и продажи некачественных и фальсифицированных продуктов.“Неразрушающее выявление фальсификации пищевых продуктов” означает анализ образца и его существенных признаков без изменения физических и химических свойств образца. Повышение качества и безопасности пищевых продуктов путем разработки научных методов обнаружения фальсификации является главным условием для поддержания здоровья потребителей. Точная объективная оценка качества и выявление фальсификации пищевых продуктов представляется важнейшей целью пищевой промышленности. В связи с совершенствованием технологии фальсификации продуктов важно быть в курсе современных, самых точных методов контроля их фальсификации. С этой целью данный обзор рассматривает основные понятия выявления фальсификации продуктов питания, принципы устройств и возможные практические применения современных методов неразрушающего выявления фальсификации продуктов питания; сравнительный анализ преимуществ и недостатков инструментальных методов, используемых в пищевых технологиях. Каждый из рассмотренных методов обсуждается с точки зрения возможных различных консистенций продуктов – газов (свободного пространства вокруг продукта), свободно текущих жидкостей (соков), мутных и вязких жидкостей (меда как продукта растительного происхождения, растительных масел) и интактных продуктов (фруктов и овощей).Выводы. Результаты, освещенные в обзоре, рекомендуется использовать при контроле качества и безопасности пищевых продуктов.Метою даного огляду є критичний розгляд основних понять неруйнівного виявлення фальсифікації і підробки продуктів харчування, які в цілому викликають величезні щорічні фінансові збитки у всьому світі і є однією з основних причин захворювань людства. Матеріали і методи. Література, зазначена в даному огляді, була отримана в результаті пошуку бібліографічної інформації в in CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD/EEA database щодо інструментів, які використовуються для екологічної політики та управління природними ресурсами, та Web of Science. Результати та обговорення. Фальсифікація харчових продуктів означає умисне, облудне додавання сторонніх, нестандартних або дешевих інгредієнтів в продукти, або розбавлення чи видалення деяких цінних інгредієнтів з метою збільшення прибутків. У сучасних умовах виробники прагнуть збільшити випуск своєї продукції найчастіше шляхом виготовлення та продажу неякісних та фальсифікованих продуктів. “Неруйнівне виявлення фальсифікації харчових продуктів” означає аналіз зразка і його істотних ознак без зміни фізичних і хімічних властивостей зразка. Підвищення якості та безпеки харчових продуктів шляхом розробки наукових методів виявлення фальсифікації є головною умовою для підтримки здоров’я споживачів. Точна об’єктивна оцінка якості і виявлення фальсифікації харчових продуктів представляється найважливішою метою харчової промисловості. У зв’язку з удосконаленням технології фальсифікації продуктів важливо бути в курсі сучасних, найбільш точних методів контролю їх фальсифікації. З цією метою даний огляд розглядає основні поняття виявлення фальсифікації продуктів харчування, принципи пристроїв і можливі практичні застосування сучасних методів неруйнівного виявлення фальсифікації продуктів харчування; порівняльний аналіз переваг і недоліків інструментальних методів, що застосовуються в харчових технологіях. Кожен з розглянутих методів обговорюється з точки зору можливих різних консистенцій продуктів - газів (вільного простору навколо продукту), вільно текучих рідин (соків), каламутних та в'язких рідин (меду як продукту рослинного походження, рослинних масел) і інтактних продуктів (фруктів і овочів). Висновки. Результати, висвітлені в огляді, рекомендується використовувати під час контролю якості та безпеки харчових продуктів

The use of NIR Fluorimetry with photographic data acquisition in the fingerprinting method with the addition of fluorophores to the samples: discrimination of apple juices

Предложено использовать красители, флуоресцирующие в ближней ИК (БИК) области спектра (700-800 нм), для распознавания объектов методом «отпечатков пальцев», основанным на добавке флуорофоров к объекту («флуоресцентный глаз»). Метод успешно применяется в классификации объектов различной природы. В данной работе метод опробован на примере дискриминации 17 образцов яблочного сока разных производителей, выпущенных в разное время. В качестве добавляемого флуорофора использовали гептаметиновый карбоцианиновый краситель индоленинового ряда в присутствии ПАВ, в качестве источника излучения - красные светодиоды, а сигнал регистрировали с помощью цифрового фотоаппарата с дополнительным ИК-светофильтром; для записи спектров применяли спектрофлуориметр с приставкой для 96-луночного флуориметрического планшета. Фотографические изображения обрабатывали с помощью стандартного программного обеспечения Unscrambler X и Excel. Результаты представили в координатах: интенсивность БИК-флуоресценции - интенсивность отражения видимого света (с использованием соответствующих фотографий). Обнаружили, что такое представление позволяет разделить образцы на группы, связанные с производителем. Получали также спектры собственной флуоресценции, в том числе с добавкой БИК-красителя, обрабатывая эти результаты методом главных компонент. По собственной эмиссии можно выделить 5-6 групп образцов, не считая контрольного, тогда как по спектрам с добавкой красителя удается добиться выделения наибольшего числа групп образцов (девять). При этом классификация с использованием спектров не позволяет группировать соки по производителям. Кроме того, получение фотографий с помощью визуализатора проще и экспресснее, чем регистрация спектров флуоресценции. Совместная обработка эмиссионных спектров и фотографий не позволяет повысить качество дискриминации образцов.The application of dyes, that fluoresce in the near infrared (NIR, 700-800 nm) region, for the recognition of samples using a fingerprinting method with the addition of fluorophores to the samples (“fluorescent eye”) is proposed. The technique has been successfully applied to the classification of samples of various nature. In the current work, this strategy has been tested on the example of discrimination of 17 samples of apple juice from different manufacturers, purchased at different times. An indolenine series heptamethine carbocyanine dye in the presence of surfactants was used as the added fluorophore, red LEDs were used as an excitation source, and the signal was recorded using a digital camera with an additional IR filter installed; a spectrofluorimeter with a 96-well plate accessory was used to record the spectra. Photographic images were processed using Unscrambler X and Excel software. The results were presented using the following coordinates: intensity of NIR fluorescence - intensity of visible light reflection (using the photographic images). It was found that such presentation allowed the samples to be divided into groups associated with the manufacturer. We have also obtained intrinsic fluorescence spectra, including those with the addition of NIR dye, and these results were processed by the principal component analysis. It was possible to distinguish 5-6 groups of samples by their intrinsic emission, not counting the blank, while the spectra with the addition of the dye allowed to isolate the largest number of groups of samples (9). At the same time, the classification using spectra did not allow juices to be grouped by the producer. Also, obtaining photographs using a visualizer was easier and faster than recording the fluorescence spectra. The joint processing of emission spectra and photographs did not improve the quality of discrimination.Работа выполнена при поддержке РНФ (грант № 20-13-00330). Авторы благодарят доцента Т.А.Подругину за предоставление карбоцианинового красителя и А.Добротворского за предоставление ИК-фотоаппарата.Current work was supported by the Russian Science Foundation (grant No 20-13-00330). The authors are grateful to Associate Professor T.A. Podrugina for providing the carbocyanine dye and A. Dobrotvorsky for providing the IR photo camera

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФЛУОРИМЕТРИИ В БЛИЖНЕЙ ИК-ОБЛАСТИ С ФОТОГРАФИЧЕСКОЙ РЕГИСТРАЦИЕЙ СИГНАЛА В МЕТОДЕ «ОТПЕЧАТКОВ ПАЛЬЦЕВ» С ДОБАВКОЙ ФЛУОРОФОРА К ОБЪЕКТУ: ДИСКРИМИНАЦИЯ ЯБЛОЧНЫХ СОКОВ

The application of dyes, that fluoresce in the near infrared (NIR, 700-800 nm) region, for the recognition of samples using a fingerprinting method with the addition of fluorophores to the samples (“fluorescent eye”) is proposed. The technique has been successfully applied to the classification of samples of various nature. In the current work, this strategy has been tested on the example of discrimination of 17 samples of apple juice from different manufacturers, purchased at different times. An indolenine series heptamethine carbocyanine dye in the presence of surfactants was used as the added fluorophore, red LEDs were used as an excitation source, and the signal was recorded using a digital camera with an additional IR filter installed; a spectrofluorimeter with a 96-well plate accessory was used to record the spectra. Photographic images were processed using Unscrambler X and Excel software. The results were presented using the following coordinates: intensity of NIR fluorescence - intensity of visible light reflection (using the photographic images). It was found that such presentation allowed the samples to be divided into groups associated with the manufacturer. We have also obtained intrinsic fluorescence spectra, including those with the addition of NIR dye, and these results were processed by the principal component analysis. It was possible to distinguish 5–6 groups of samples by their intrinsic emission, not counting the blank, while the spectra with the addition of the dye allowed to isolate the largest number of groups of samples (9). At the same time, the classification using spectra did not allow juices to be grouped by the producer. Also, obtaining photographs using a visualizer was easier and faster than recording the fluorescence spectra. The joint processing of emission spectra and photographs did not improve the quality of discrimination.Keywords: fingerprinting method, NIR fluorimetry, apple juice, principal component analysisDOI: http://dx.doi.org/10.15826/analitika.2022.26.1.005E.V. Skorobogatov, I.A. Stepanova, V.S. Orekhov, M.K. Beklemishev Department of Chemistry, Lomonosov Moscow State University, Russin Federation, 119991, GSP-1, Moscow, Leninskie gory, 1, building 3Предложено использовать красители, флуоресцирующие в ближней ИК (БИК) области спектра (700–800 нм), для распознавания объектов методом «отпечатков пальцев», основанным на добавке флуорофоров к объекту («флуоресцентный глаз»). Метод успешно применяется в классификации объектов различной природы. В данной работе метод опробован на примере дискриминации 17 образцов яблочного сока разных производителей, выпущенных в разное время. В качестве добавляемого флуорофора использовали гептаметиновый карбоцианиновый краситель индоленинового ряда в присутствии ПАВ, в качестве источника излучения – красные светодиоды, а сигнал регистрировали с помощью цифрового фотоаппарата с дополнительным ИК-светофильтром; для записи спектров применяли спектрофлуориметр с приставкой для 96-луночного флуориметрического планшета. Фотографические изображения обрабатывали с помощью стандартного программного обеспечения Unscrambler X и Excel. Результаты представили в координатах: интенсивность БИК-флуоресценции – интенсивность отражения видимого света (с использованием соответствующих фотографий). Обнаружили, что такое представление позволяет разделить образцы на группы, связанные с производителем. Получали также спектры собственной флуоресценции, в том числе с добавкой БИК-красителя, обрабатывая эти результаты методом главных компонент. По собственной эмиссии можно выделить 5–6 групп образцов, не считая контрольного, тогда как по спектрам с добавкой красителя удается добиться выделения наибольшего числа групп образцов (девять). При этом классификация с использованием спектров не позволяет группировать соки по производителям. Кроме того, получение фотографий с помощью визуализатора проще и экспресснее, чем регистрация спектров флуоресценции. Совместная обработка эмиссионных спектров и фотографий не позволяет повысить качество дискриминации образцов.Ключевые слова: метод «отпечатков пальцев», флуориметрия в ближней ИК-области, яблочный сок, метод главных компонентDOI: http://dx.doi.org/10.15826/analitika.2022.26.1.00

Simulation of site-specific irrigation control strategies with sparse input data

Crop and irrigation water use efficiencies may be improved by managing irrigation application timing and volumes using physical and agronomic principles. However, the crop water requirement may be spatially variable due to different soil properties and genetic variations in the crop across the field. Adaptive control strategies can be used to locally control water applications in response to in-field temporal and spatial variability with the aim of maximising both crop development and water use efficiency. A simulation framework ‘VARIwise’ has been created to aid the development, evaluation and management of spatially and temporally varied adaptive irrigation control strategies (McCarthy et al., 2010). VARIwise enables alternative control strategies to be simulated with different crop and environmental conditions and at a range of spatial resolutions. An iterative learning controller and model predictive controller have been implemented in VARIwise to improve the irrigation of cotton. The iterative learning control strategy involves using the soil moisture response to the previous irrigation volume to adjust the applied irrigation volume applied at the next irrigation event. For field implementation this controller has low data requirements as only soil moisture data is required after each irrigation event. In contrast, a model predictive controller has high data requirements as measured soil and plant data are required at a high spatial resolution in a field implementation. Model predictive control involves using a calibrated model to determine the irrigation application and/or timing which results in the highest predicted yield or water use efficiency. The implementation of these strategies is described and a case study is presented to demonstrate the operation of the strategies with various levels of data availability. It is concluded that in situations of sparse data, the iterative learning controller performs significantly better than a model predictive controller

Air pollution and livestock production

The air in a livestock farming environment contains high concentrations of dust particles and gaseous pollutants. The total inhalable dust can enter the nose and mouth during normal breathing and the thoracic dust can reach into the lungs. However, it is the respirable dust particles that can penetrate further into the gas-exchange region, making it the most hazardous dust component. Prolonged exposure to high concentrations of dust particles can lead to respiratory health issues for both livestock and farming staff. Ammonia, an example of a gaseous pollutant, is derived from the decomposition of nitrous compounds. Increased exposure to ammonia may also have an effect on the health of humans and livestock. There are a number of technologies available to ensure exposure to these pollutants is minimised. Through proactive means, (the optimal design and management of livestock buildings) air quality can be improved to reduce the likelihood of risks associated with sub-optimal air quality. Once air problems have taken hold, other reduction methods need to be applied utilising a more reactive approach. A key requirement for the control of concentration and exposure of airborne pollutants to an acceptable level is to be able to conduct real-time measurements of these pollutants. This paper provides a review of airborne pollution including methods to both measure and control the concentration of pollutants in livestock buildings

Sensors for product characterization and quality of specialty crops—A review

This review covers developments in non-invasive techniques for quality analysis and inspection of specialty crops, mainly fresh fruits and vegetables, over the past decade up to the year 2010. Presented and discussed in this review are advanced sensing technologies including computer vision, spectroscopy, X-rays, magnetic resonance, mechanical contact, chemical sensing, wireless sensor networks and radiofrequency identification sensors. The current status of different sensing systems is described in the context of commercial application. The review also discusses future research needs and potentials of these sensing technologies. Emphases are placed on those technologies that have been proven effective or have shown great potential for agro-food applications. Despite significant progress in the development of non-invasive techniques for quality assessment of fruits and vegetables, the pace for adoption of these technologies by the specialty crop industry has been slow

Pojavnost mikotoksina u hrani i piću

This paper describes the mycotoxins produced by fungi from the genera Fusarium, Penicillium, Aspergillus, Claviceps and other types of molds, their characteristics and importance. Mycotoxins are secondary fungi metabolites that serve as a defense mechanism in stressful conditions. Several hundred mycotoxins have been identified so far, and the most significant in terms of danger to human health and animals are aflatoxins, ochratoxin A, patulin, fumonisin, zearalenone and nivalenol/deoxynivalenol produced by toxigenic fungi from the genera Penicillium, Aspergillus, Claviceps, Stachybotris and Fusarium. Moisture and temperature are two factors that have a crucial influence on the development of the fungus and the synthesis of toxins. It is estimated that approximately 25% of agricultural crops are infected with fungi. Consequently, foods can also be contaminated with mycotoxins. By treating the stored grain with various chemicals, and in recent years, using environmentally friendly fungicides, the synthesis of mycotoxins is being prevented and the development of mycotoxicogenic fungi is being controlled. The mycotoxicosis can occur directly through the consumption of infected food, inhalation and skin contact, or indirectly through animals that eat contaminated feed. Mycotoxins have a pathological effect primarily on liver. Some mycotoxins also interfere with cellular protein synthesis, causing hypersensitivity and extreme immunodeficiency. Despite mycotoxins being resilient and remaining stable while undergoing chemical and thermal food processing, methods such as applying good hygiene and production practices from field to table can reduce their occurence.U ovom radu opisani su mikotoksini koji stvaraju gljivice iz rodova Fusarium, Penicillium, Aspergillus, Claviceps i drugih vrsta plijesni; njihove karakteristike i važnost. Mikotoksini su sekundarni metaboliti gljivica koji služe kao obrambeni mehanizam u stresnim uvjetima. Do sada je identificirano više stotina mikotoksina, a najznačajniji s obzirom na opasnost za ljudsko zdravlje i životinje su aflatoksini, ohratoksin A, patulin, fumonizin, zearalenon i nivalenol/deoksinivalenol koje stvaraju toksikogene gljivice iz rodova Penicillium, Aspergillus, Claviceps, Stachybotris i Fusarium. Vlaga i temperatura dva su faktora koji imaju krucijalni utjecaj na razvoj gljive i sintezu toksina. Procjenjuje se da je oko 25% poljoprivrednih usjeva zaraženo gljivama. Posljedično tome namirnice mogu također biti kontaminirane mikotoksinima. Tretiranjem uskladištenog zrna raznim kemikalijama, a zadnjih godina primjenom ekološki prihvatljivih fungicida, onemogućuje se sinteza mikotoksina i kontrolira se razvoj mikotoksikogenih gljiva. Do pojave mikotoksikoza može doći direktno konzumacijom zaražene hrane, inhalacijom i kontaktom putem kože ili indirektno konzumacijom mesa, mliječnih proizvoda i jaja životinja koje se hrane kontaminiranom krmom. Mikotoksini patološki prije svega djeluju na jetru. Neki mikotoksini također interferiraju sa sintezom staničnih bjelančevina uzrokujući preosjetljivost i ekstremnu imunodeficijenciju. Budući da je karakteristika mikotoksina da su kemijski i termički stabilni i da podnose procese prerade hrane, ipak postoje metode pomoću kojih se njihova pojavnost može smanjiti, pogotovo primjenom dobre higijenske i proizvodne prakse od polja do stola

Classification of smoke contaminated Cabernet Sauvignon berries and leaves based on chemical fingerprinting and machine learning algorithms

Wildfires are an increasing problem worldwide, with their number and intensity predicted to rise due to climate change. When fires occur close to vineyards, this can result in grapevine smoke contamination and, subsequently, the development of smoke taint in wine. Currently, there are no in-field detection systems that growers can use to assess whether their grapevines have been contaminated by smoke. This study evaluated the use of near-infrared (NIR) spectroscopy as a chemical fingerprinting tool, coupled with machine learning, to create a rapid, non-destructive in-field detection system for assessing grapevine smoke contamination. Two artificial neural network models were developed using grapevine leaf spectra (Model 1) and grape spectra (Model 2) as inputs, and smoke treatments as targets. Both models displayed high overall accuracies in classifying the spectral readings according to the smoking treatments (Model 1: 98.00%; Model 2: 97.40%). Ultraviolet to visible spectroscopy was also used to assess the physiological performance and senescence of leaves, and the degree of ripening and anthocyanin content of grapes. The results showed that chemical fingerprinting and machine learning might offer a rapid, in-field detection system for grapevine smoke contamination that will enable growers to make timely decisions following a bushfire event, e.g., avoiding harvest of heavily contaminated grapes for winemaking or assisting with a sample collection of grapes for chemical analysis of smoke taint markers