Egyre növekvő igény figyelhető meg a prebiotikummal dúsított
élelmiszerek iránt. A frukto-oligoszacharidok
(FOS) prebiotikus hatású szénhidrát polimerek, melyek
előállítása ipari körülmények közt főként szacharózból,
enzimreakción keresztül történik. Az előállított termék
szénhidrát összetételének meghatározását jellemzően
laboratóriumi HPLC berendezések segítségével végzik, amelyek
nagy pontosságúak és robusztusak, azonban az
analízis időigénye jelentős. A komplex biológiai eljárás miatt,
szükség van egy olyan szénhidrát összetétel
meghatározó módszerre, amely ipari környezetben gyorsan, akár
valós időben szolgáltat információt a termék
kompozíciójáról. Így, lehetőség nyílna a folyamat valós idejű
nyomon követésére. A jelen munkában egy FOS
összetétel meghatározására képes gyorsmódszer fejlesztését
végeztük el, amely gyorsan és könnyen mérhető UV
spektrum mesterséges neuronhálóval történő feldolgozásán
alapszik. A neuronháló tanításához szükséges minta
adathalmazt enzimes membrán reaktor működtetésével generáltuk.
Mértük a minták szénhidrát összetételét és UV
spektrumát, majd az így nyert adathalmazból neurális hálózat
tanításán keresztül modellt építettünk. A modellt
ismeretlen minták segítségével validáltuk. Eredményeink alapján
a fejlesztett módszer sikeresen alkalmazható FOS
termelés on-line nyomon követésére.
There is a growing need for commercially available fructo-
oligosaccharides (FOS) to be used in food
products. FOS are produced via enzyme reactions, and thus
require strict supervision to stay productive. Currently,
saccharides determination is carried out by chromatographic
methods that are very accurate and reproducible, but also
convey considerable delay from sampling to acquiring the
results. Due to the use of complex biological procedures in
FOS production, a more rapid, possibly on-line method is needed
to trace the course of the enzyme reaction. The
development and evaluation of an artificial neural network
(ANN) assisted spectrophotometric method for FOS
determination was carried out in this work. Samples to be used
for training an ANN were generated through operating
an enzyme membrane reactor. Saccharides composition and UV
spectra of the generated samples were recorded, and
a two-layer feedforward neural network was designed in Matlab
environment to find and learn the relation between
saccharides composition and UV spectra. The trained network was
then validated by using new observations that were
not involved in the training. According to the results, the
proposed method has a great potential to be implemented as
an on-line monitoring tool in FOS production