Application of food metabolomics for development of food-taste-evaluation technique with instrumental analyses

食品代谢组学在仪器分析食品口味评价技术开发中的应用

• 批准号: 22K02109
• 负责人: 吉村 臣史
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Industrial Technology Center of Saga
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02109/
• 关键词: 機器分析; 風味評価; フードメタボロミクス; 官能評価; 統計解析; 食品風味; おいしさ; 客観的評価

消費者が食品を選択する上で「おいしさ」等の風味は重要なファクターとなる。製品開発や流通等において、風味に係る視覚的データのニーズはあるものの、大部分は専門家による官能試験の結果や非破壊分析によるデータが多く、消費者が食品全体の風味を容易に想像できるデータとは言い難い。食品の風味評価に関しては、成分分析による評価（特定の成分に関する苦み等の風味特徴）又は味覚認識装置による評価があげられる。前者は成分の特徴は示すものの該当する食品の風味を必ずしも示していないこと、後者は旨味等ほ味の方向性は示すもののどのような成分が関与しているのか不明であること、など一長一短がある。より正確な「おいしさ」の評価を行うためには、得られたデータと官能評価における表現との相関性を十分に吟味することが肝要である。本研究では、官能評価と機器分析の結果を繋ぎ合わせることにより、食品風味の可視化に資することを目的とする。評価系を確立するためにモデル食品を設定している。モデル食品の一つである海苔について、その香りの評価を検証した。まず、官能評価への参加承諾を得たパネラー(18名)に海苔(11種類)の風味に関する官能評価を行った。その後、海苔の香気(正確には揮発性成分)をGC-MSにより分析し、得られたデータに対するノンターゲット解析を行った。GC-MS分析から、421のピークを検出できた。主成分分析の結果から、官能評価において高評価を受けた群及び低評価を受けた群に分けることができた。課題として、両グループともグラフ上比較的広い範囲に分布していることであった。そこで、部分的最小二乗判別分析に供したところ、一定の領域に高評価を受けた海苔が集約され、それ以外の海苔は周辺に分散した配置される傾向が確認された。今回は単年度に得られたサンプルに対する結果であり、次年度以降同様に検証し評価系の構築を図りたい。

Flavors such as "" are important for consumers to choose from. Product development, circulation, etc., the flavor of the product is the result of the functional test, and the consumer is easy to imagine the overall flavor of the product. Food flavor evaluation is related to the evaluation of ingredients (flavor characteristics of specific ingredients, such as bitterness) and taste recognition devices. The former shows the characteristics of the food, and the latter shows the orientation of the taste. The evaluation of the "right" is very important. The results of this study were combined with the results of sensory evaluation and machine analysis. The evaluation system was established. The food is not only delicious, but also delicious. The results of the evaluation of the sensory properties of seaweed (11 species) and its participation in the study were as follows: GC-MS analysis of the aroma of seaweed (correct and reactive components) GC-MS analysis, 421. The results of principal component analysis are as follows: The problem is that the distribution of the data is different from that of the data. The least-squares discriminant analysis of some parts confirmed the tendency of seaweed to be concentrated in certain areas and dispersed in other areas. This year's annual results were similar to those of the previous year's.

项目成果

おいしさの見える化マニュアル

美味可视化手册

• 发表时间: 2023
• 作者: 池上 徹;松田 文子;山村 昌代;岡本邦広;山野 善正
• 通讯作者: 山野 善正