Exploring Wagyu Brand Indicators with UV-Vis, GC-MS, a Microwave-Drying Moisture Meter, and a Meat Lipid Measuring Device

Aplikace | 2024 | ShimadzuInstrumentace
UV–VIS Spektrofotometrie, GC/MSD, GC/MS/MS, GC/QQQ
Zaměření
Potraviny a zemědělství
Výrobce
Shimadzu

Význam tématu


Wagyu je považováno za prémiový typ hovězího masa s vysokou poptávkou v Japonsku i v zahraničí. S narůstajícím exportem a rozdílnou definicí „Wagyu" v jednotlivých zemích roste potřeba spolehlivých indikátorů původu a kvality. Identifikace chemických a senzorických markerů pomáhá vytvářet důvěryhodné značky podle chovu, farmy či plemenné linie.

Cíle a přehled studie


Cílem bylo komplexně analyzovat 61 vzorků Tottori Wagyu hovězího masa a nalézt markery rozlišující původ podle farmy nebo pedigree. Vzorky podstoupily biochemické měření a vizuální hodnocení a následnou multivariační statistickou analýzu za pomoci eMSTAT Solution.

Použitá metodika a instrumentace


Bylo získáno 603 proměnných pomocí pěti přístupů:
  • GC-MS (GCMS-TQ8040 NX) pro 488 primárních metabolitů a 476 čerstvých aroma sloučenin.
  • UV-Vis spektrofotometr (UV-1280) pro stanovení glykogenu pomocí jodo-vá bindingové metody.
  • Zařízení na měření masného lipidu (Soma Optics) pro obsah olejové a mononenasycených mastných kyselin.
  • Microwave-drying moisture meter (CEM) pro obsah vody, bílkovin a předpověď tuku.
  • Vizuální hodnocení podle Japonské asociace hodnocení masa (BMS, BFS, BCS, yield grade).

Statistické metody: U-test, ANOVA, PLS-DA, SVM pro klasifikaci kvality a Random Forest pro diskriminaci farmy.

Hlavní výsledky a diskuse


ANOVA ukázala, že 111 ze 603 testovaných parametrů (≈18 %) významně odlišuje farmy. U-test odhalil, že nízký glykogen koreluje s vyšší koncentrací pyruvátu a 2-acetylpyridinu, což poukazuje na rozdíly ve zpracování a uložení glykogenu.
PLS-DA dokázala rozlišit dvě skupiny podle matčiny linie, charakterizované např. vysokou hladinou hypotaurinu u linie A a 2-ethylfuranu u linie B.
SVM model pro meat quality grade (A-5 vs. A-4) dosáhl 100% přesnosti na dvou neznámých vzorcích.
Random Forest model dokázal přiřadit neznámý vzorek ke správné farmě s vysokou spolehlivostí (skóre 70), přičemž klíčovým markrem byla např. linolová kyselina.

Přínosy a praktické využití metody


Identifikované chemické a senzorické markery umožňují:
  • Objektivní sledování původu masa a ověřování značky.
  • Zajištění konzistentní kvality a charakteristik suroviny.
  • Podporu marketingových strategií a diferenciaci výrobků na trhu.

Budoucí trendy a možnosti využití


Další směry zahrnují integraci dalších „omics“ dat (proteomika, transcriptomika), vývoj rychlých on-line metod pro kontrolu původu a aplikaci pokročilých algoritmů strojového učení k automatizaci a zvyšování přesnosti klasifikace.

Závěr


Komplexní přístup kombinující GC-MS, UV-Vis, měření lipidu, vlhkosti, vizuální hodnocení a pokročilou statistiku prokázal schopnost rozlišit Wagyu maso podle farmy i plemenné linie. Vymezené markery podporují budování značky a zaručují transparentnost výroby.

Reference


1) Ministry of Finance Trade Statistics, May 2023 Export Results (Overview).
2) American Wagyu Association: Current status of Wagyu in the U.S. and crossbreeding trends.
3) Dreiling CE, Brown DE, Casale L, Kelly L. Muscle glycogen: Comparison of iodine binding and enzyme digestion assays and application to meat samples. Meat Science, 1987, 20: 167–177.
4) Tottori Wagyu Beef Promotion Program, accessed July 18, 2023.
5) Tottori Prefectural Fisheries Department: Livestock Experiment Station – Fattening Study Results, accessed July 18, 2023.
6) Sensory Properties and Main Differential Metabolites Influencing the Taste Quality of Dry-Cured Beef during Processing. NCBI PMC, 2022.

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Statistical Analysis Software for Analytical Instruments eMSTAT Solution
Simple and Rapid Identification of Vegetable Oils Using a Benchtop MALDI-TOF Mass Spectrometer and eMSTAT SolutionTM Statistical Analysis Software
Comparison of Metabolites in Rice from Different Production Areas Using GC-MS/MS
Comparing the Chemical Profiles of Plant-Based and Traditional Meats Using GC/MS‑Based Metabolomics