DOI: https://doi.org/10.1016/j.saa.2025.126069
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40154144
تاريخ النشر: 2025-03-22
المؤلف: Zaqlul Iqbal وآخرون
الموضوع الرئيسي: الطيفية والتحليلات الكيميائية
نظرة عامة
تبحث الدراسة في فعالية طرق الطيف الاهتزازي، وبشكل خاص طيف رامان (RS) وطيف الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIRS)، لفحص عينات كرات اللحم بسرعة لضمان الامتثال الحلال من خلال الكشف عن تلوث لحم الخنزير. تعتمد عمليات الشهادات الحلال الحالية على طرق تستغرق وقتًا أطول مثل RT-PCR و LC-MS، مما يثير الحاجة إلى أدوات فحص عالية الإنتاجية. شملت الدراسة إعداد دفعات مختلفة من كرات اللحم البقري بمستويات مختلفة من تلوث لحم الخنزير (3%، 5%، 10%، 50%، و100% w/w) وتحليلها باستخدام RS و NIRS في كل من الأشكال السليمة والمقطوعة. أظهرت النتائج أن RS قدمت قمم طيفية مهيمنة مرتبطة بمحتوى الدهون، بينما كانت قمم NIRS مرتبطة بمحتوى الماء. ومن الجدير بالذكر أن العينات المقطوعة حققت أداء تصنيفي أكثر استقرارًا، حيث حقق RS دقة تتراوح بين 52.50% إلى 85.00% و NIRS تتراوح بين 58.97% إلى 75.00% باستخدام تحليل المربعات الصغرى الجزئية (PLS-DA).
في الختام، بينما أخطأ RS في تصنيف العينات ذات مستويات التلوث المنخفضة (3% إلى 10%)، أخطأ NIRS بشكل أساسي في تصنيف العينات غير الملوثة. بشكل عام، أظهر RS أداءً أكثر توازنًا في الكشف عن كل من العينات الملوثة وغير الملوثة مقارنةً بـ NIRS. تسلط الدراسة الضوء على أهمية الحساسية العالية والخصوصية في التحقق من الحلال لمكافحة الاحتيال الغذائي. يُوصى بإجراء أبحاث مستقبلية لتعزيز أداء RS من خلال معالجة تداخل الفلورية، ربما من خلال استخدام ليزر بأطوال موجية تحفيزية أعلى. يؤكد المؤلفون عدم وجود مصالح مالية متنافسة أو علاقات شخصية قد تؤثر على العمل المبلغ عنه.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على القلق المتزايد بشأن ضمان الحلال في الأسواق الغذائية العالمية، لا سيما داخل المجتمع المسلم. شهد سوق المنتجات الحلال نموًا كبيرًا، حيث زاد من 1.62 تريليون دولار في عام 2012 إلى 3.1 تريليون دولار متوقع بحلول عام 2027. في إندونيسيا، يهدف إنشاء وكالة تنظيم ضمان المنتجات الحلال (BPJPH) إلى اعتماد المنتجات الحلال، ومع ذلك، تكافح العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) مع الشهادات، مما يؤدي إلى حالات من التلوث، لا سيما مع لحم الخنزير في منتجات شائعة مثل كرات اللحم البقري. يثير هذا مخاوف جدية بشأن ثقة المستهلك والحاجة إلى طرق فعالة للتحقق من الحلال.
تعتبر الطرق الحالية للكشف عن تلوث لحم الخنزير، مثل تفاعل البوليميراز المتسلسل في الوقت الحقيقي (RT-PCR) وتقنيات الكروماتوغرافيا، دقيقة ولكنها مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يجعلها غير عملية للشركات الصغيرة والمتوسطة. تقترح الورقة استخدام تقنيات الطيف السريعة، وبشكل خاص طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) وطيف رامان (RS)، كبدائل قابلة للتطبيق. تقدم هذه الطرق تحليلًا سريعًا مع الحد الأدنى من إعداد العينة وقد أظهرت إمكانيات في تحليل الغذاء، لا سيما للكشف عن محتوى الدهون والبروتين. تهدف الدراسة إلى تقييم فعالية NIR و RS في تمييز كرات اللحم البقري النقية عن تلك الملوثة بلحم الخنزير، مع معالجة الحاجة الملحة لطرق موثوقة لشهادات الحلال في صناعة الغذاء.
طرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتفصيل المواد المستخدمة، بما في ذلك الكواشف المحددة، والمعدات، وأي عينات بيولوجية، مما يضمن إمكانية تكرار التجارب. تشمل المنهجية العمليات خطوة بخطوة لجمع البيانات، بما في ذلك أي تحليلات إحصائية تم إجراؤها لتفسير النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم الظروف التجريبية، مثل درجة الحرارة، والمدة، وأي ضوابط تم تنفيذها للتحقق من النتائج. تعتبر صرامة الطرق ضرورية لتأسيس موثوقية النتائج، والتي تتم مناقشتها بعد ذلك فيما يتعلق بفرضيات البحث. بشكل عام، يعمل هذا القسم كعنصر أساسي يدعم نزاهة وصحة استنتاجات الدراسة.
نتائج
تركز نتائج الدراسة على أداء التصنيف لنماذج تحليل المربعات الصغرى الجزئية (PLS-DA) المطبقة على طيف رامان (RS) وطيف الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) لكرات اللحم، مع تقييم قدرتها على التمييز بين العينات الملوثة وغير الملوثة. كشفت التحليلات أنه بينما أظهر RS تحسينات طفيفة في الدقة مع زيادة عدد المتغيرات الكامنة (LVs)، أظهر NIRS أداءً أكثر استقرارًا عبر تركيبات مختلفة من LVs. ومن الجدير بالذكر أن أدنى أداء لـ RS لوحظ في مجموعة الاختبار 2 لكل من العينات المقطوعة والسليمة، بينما كانت المجموعة 3 أقل أداءً لـ NIRS على العينات المقطوعة. تم تحقيق الدقة المثلى لـ RS مع 4 LVs للعينات المقطوعة و 5 LVs للعينات السليمة، بينما وصل NIRS إلى الأداء الأمثل مع 4 LVs للعينات المقطوعة و 5 LVs للعينات السليمة.
كما سلطت الدراسة الضوء على أهمية الحساسية (SEN) والخصوصية (SPE) في تقييم النموذج، حيث أظهرت العينات المقطوعة توازنًا أفضل بين هذه المقاييس مقارنةً بالعينات السليمة. وُجد أن RS أخطأ في تصنيف المزيد من العينات الملوثة على أنها غير ملوثة، بينما كان لدى NIRS معدل أعلى من الإيجابيات الكاذبة. أشارت متجهات الانحدار إلى أن RS قدمت متغيرات أكثر تأثيرًا للتصنيف، لا سيما المتعلقة بمحتوى الدهون والبروتين، بينما أظهر NIRS ضوضاء أقل في متجه الانحدار الخاص به. تشير النتائج إلى أن RS أكثر فعالية في التنبؤ بكلا الفئتين، لكن NIRS قد يكون أكثر موثوقية في الكشف عن التلوث، خاصة عند المستويات الأعلى. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى مزيد من التحقق مع حجم عينة أكبر لتعزيز أداء النموذج ومعالجة التباينات في تركيب اللحم.
مناقشة
في هذه الدراسة، تم إعداد نوعين من العينات – المكونات النقية وكرات اللحم – للتحقيق في الخصائص الطيفية للحوم والتابيوكا الممزوجة بالتوابل. كانت المكونات النقية تتكون من لحم البقر ولحم الخنزير المسلوق، المطحون والمختلط مع نشا التابيوكا ومزيج التوابل، بينما تم إنتاج كرات اللحم باستخدام مصادر مختلفة من لحم الخنزير ولحم البقر، مع مستويات مختلفة من تلوث لحم الخنزير. تم الحصول على أطياف رامان والأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) لتحليل التركيب الكيميائي للعينات، مع التركيز على تحديد توقيعات الدهون والبروتين.
كشفت أطياف رامان عن قمم مميزة مرتبطة بنوعي اللحم، مع تداخل كبير في المناطق الطيفية المرتبطة بالدهون والبروتين. وجدت الدراسة أن مستويات أعلى من تلوث لحم الخنزير في كرات اللحم أدت إلى زيادة في شدة القمم، لا سيما في المناطق التي تشير إلى محتوى الدهون. على العكس، أظهرت أطياف NIR امتصاصًا أقل لكرات اللحم المصنوعة من لحم الخنزير مقارنة بلحم البقر، مع تباينات تعزى إلى تركيز الميوغلوبين الذي يؤثر على اللون. أشار التحليل الكيميائي، الذي استخدم تحليل المربعات الصغرى التمييزية (PLS-DA)، إلى أن طيف رامان (RS) تفوق على طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIRS) في تصنيف العينات الملوثة وغير الملوثة، على الرغم من أن كلا الطريقتين واجهتا تحديات في التصنيف الخاطئ. تسلط النتائج الضوء على إمكانيات RS في التحقق من الأغذية، لا سيما في الكشف عن تلوث اللحم، بينما تشير أيضًا إلى أن تحسينات في تقنيات التحليل الطيفي يمكن أن تعزز من قوة النموذج.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.saa.2025.126069
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40154144
Publication Date: 2025-03-22
Author(s): Zaqlul Iqbal et al.
Primary Topic: Spectroscopy and Chemometric Analyses
Overview
The research investigates the efficacy of vibrational spectroscopy methods, specifically Raman spectroscopy (RS) and Near Infrared spectroscopy (NIRS), for the rapid screening of meatball samples to ensure halal compliance by detecting pork adulteration. Current halal certification processes rely on more time-consuming methods such as RT-PCR and LC-MS, prompting the need for high-throughput screening tools. The study involved preparing various batches of beef meatballs with differing levels of pork adulteration (3%, 5%, 10%, 50%, and 100% w/w) and analyzing them using RS and NIRS in both intact and cross-sectioned forms. The results indicated that RS provided dominant spectral peaks associated with fat content, while NIRS peaks were linked to water content. Notably, cross-sectioned samples yielded more stable classification performance, with RS achieving an accuracy range of 52.50% to 85.00% and NIRS ranging from 58.97% to 75.00% using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA).
In conclusion, while RS misclassified samples with lower levels of adulteration (3% to 10%), NIRS primarily misclassified non-adulterated samples. Overall, RS demonstrated a more balanced performance in detecting both adulterated and non-adulterated samples compared to NIRS. The study highlights the importance of high sensitivity and specificity in halal authentication to combat food fraud. Future research is recommended to enhance RS performance by addressing fluorescence interference, potentially through the use of higher excitation wavelength lasers. The authors assert no competing financial interests or personal relationships that could influence the reported work.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the growing concern for halal assurance in global food markets, particularly within the Muslim community. The market for halal products has seen significant growth, increasing from $1.62 trillion in 2012 to a projected $3.1 trillion by 2027. In Indonesia, the establishment of the Halal Product Assurance Organizing Agency (BPJPH) aims to certify halal products, yet many small and medium-sized enterprises (SMEs) struggle with certification, leading to instances of adulteration, particularly with pork in popular products like beef meatballs. This raises serious concerns regarding consumer trust and the need for effective halal verification methods.
Current methods for detecting pork adulteration, such as Real Time-Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) and chromatography techniques, are accurate but costly and time-consuming, making them impractical for SMEs. The paper proposes the use of rapid spectroscopic techniques, specifically Near Infrared (NIR) and Raman spectroscopy (RS), as viable alternatives. These methods offer quick analysis with minimal sample preparation and have shown potential in food analysis, particularly for detecting fat and protein content. The study aims to evaluate the effectiveness of NIR and RS in distinguishing pure beef meatballs from those adulterated with pork, addressing the urgent need for reliable halal certification methods in the food industry.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the materials used, including specific reagents, equipment, and any biological samples, ensuring reproducibility of the experiments. The methodology encompasses the step-by-step processes for data collection, including any statistical analyses performed to interpret the results.
Additionally, the section may describe the experimental conditions, such as temperature, duration, and any controls implemented to validate the findings. The rigor of the methods is crucial for establishing the reliability of the results, which are subsequently discussed in relation to the research hypotheses. Overall, this section serves as a foundational component that supports the integrity and validity of the study’s conclusions.
Results
The results of the study focus on the classification performance of Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) models applied to Raman (RS) and Near-Infrared (NIR) spectra of meatballs, specifically assessing their ability to differentiate between adulterated and non-adulterated samples. The analysis revealed that while RS showed slight accuracy improvements with an increasing number of latent variables (LVs), NIRS exhibited more stable performance across different combinations of LVs. Notably, the lowest performance for RS was observed in test combination 2 for both cross-sectioned and intact samples, while combination 3 underperformed for NIRS on cross-sectioned samples. The optimal accuracy for RS was achieved with 4 LVs for cross-sectioned and 5 LVs for intact samples, whereas NIRS reached optimal performance with 4 LVs for cross-sectioned samples and 5 LVs for intact samples.
The study also highlighted the importance of sensitivity (SEN) and specificity (SPE) in model evaluation, with cross-sectioned samples demonstrating a better balance between these metrics compared to intact samples. RS was found to misclassify more adulterated samples as non-adulterated, while NIRS had a higher rate of false positives. The regression vectors indicated that RS provided more influential variables for classification, particularly related to fat and protein content, while NIRS showed less noise in its regression vector. The findings suggest that RS is more effective for predicting both classes, but NIRS may be more reliable for detecting adulteration, especially at higher levels. The study emphasizes the need for further validation with a larger sample size to enhance model performance and address variations in meat composition.
Discussion
In this study, two types of samples—pure ingredients and meatballs—were prepared to investigate the spectral characteristics of meat and tapioca blended with spices. The pure ingredients consisted of boiled beef and pork, ground and mixed with tapioca starch and a spice mix, while the meatballs were produced using various pork and beef sources, with different levels of pork adulteration. The Raman and near-infrared (NIR) spectra were acquired to analyze the chemical composition of the samples, focusing on the identification of fat and protein signatures.
The Raman spectra revealed distinct peaks associated with both meat types, with significant overlap in the spectral regions corresponding to fat and protein. The study found that higher levels of pork adulteration in meatballs resulted in increased peak intensities, particularly in regions indicative of fat content. Conversely, NIR spectra showed lower absorbance for pork meatballs compared to beef, with variations attributed to myoglobin concentration affecting color. The chemometric analysis, employing partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), indicated that Raman spectroscopy (RS) outperformed NIR spectroscopy (NIRS) in classifying adulterated and non-adulterated samples, although both methods exhibited misclassification challenges. The findings highlight the potential of RS for food authentication, particularly in detecting meat adulteration, while also suggesting that improvements in spectral analysis techniques could enhance model robustness.