Разработка математической модели прогнозирования качества полукопченых колбас из говядины второго сорта
Автор: Узаков Я.М., Есенгазиева А.Н., Тлевлесова Д.А., Каймбаева Л.А., Алдарбекова М. -А.
Журнал: Вестник Алматинского технологического университета @vestnik-atu
Рубрика: Технология пищевой и перерабатывающей промышленности
Статья в выпуске: 3 (141), 2023 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена разработке математической модели прогнозирования качества полукопченых колбас из говядины второго сорта. Использование мясного сырья ниже 1 сорта в производстве высококачественных колбасных изделий за счет обогащения новыми натуральными ингредиентами представляет собой актуальность исследования. Использование ферментов и гречневой муки при производстве мясных продуктов способствует улучшению качественных характеристик исходного мясного сырья, повышению пищевой и биологической ценности готовых изделий. Результаты показали, что добавление фермента «Протепсин» интенсифицирует процессы гидролиза белков соединительных тканей говядины, увеличивает влагосвязывающую способность модельных фаршей. Установлено, что в модельных фаршах с использованием фермента в количестве рН достигает оптимального значения за более короткие сроки. При добавлении гречневой муки установлено оптимальное значение ВСС. В статье показано, что увеличение количества гречневой муки в рецептуре модельных фаршей более 6 % ведет к увеличению ВСС, но при этом заметно ухудшаются органолептические показатели. Результаты, полученные в ходе эксперимента, показали, что фермент «Протепсин» может быть рекомендован для улучшения функционально-технологических свойств фаршей и готовых полукопченых колбас и ускорения процесса созревания исходного сырья. В данной работе объектом исследования являются модельные фарши из говядины 2 сорта, фермент «Протепсин», гречневая мука.
Мясо, говядина второго сорта, протеолитические ферменты, гречневая мука, метод поверхностных отликов, коэффициент детерминации
Короткий адрес: https://sciup.org/140303432
IDR: 140303432 | DOI: 10.48184/2304-568X-2023-3-109-117
Текст научной статьи Разработка математической модели прогнозирования качества полукопченых колбас из говядины второго сорта
Рост потребительского спроса на мясо и мясопродукты с низкой стоимостью обусловило направление данных исследований. В Республике Казахстан наблюдается низкая инвестиционная активность и высокие показатели импортозависимости в секторе потребления переработанного мяса и мясопродуктов [1, 2].
Использование мясного сырья ниже 1 сорта в производстве высококачественных колбасных изделий за счет обогащения новыми натуральными ингредиентами представляет собой актуальность исследования.
Для повышения качества исходного мясного сырья при производстве колбасных изделий, таких как колбасы, сосиски, ветчина, на мясоперерабатывающих предприятиях практикуется использование ферментативной модификации сырья. Ферменты способствуют гидролизу белков животного происхождения, что приводит к изменению текстуры, вкуса и аромата мясных продуктов, а также к уменьшению жесткости мяса [3].
Использование растительных белков приводит к получению наиболее легкоусвояемых мясных продуктов, формирует хорошие органолептические показатели и снижает себестоимость готового продукта. Введенные в состав колбасных изделий растительные белки в сочетании с животными создают активные в биологическом отношении аминокислотные комплексы, обеспечивающие физиологическую полноценность и высокую усвояемость аминокислот в процессе внутриклеточного синтеза. Использование растительных белковых компонентов повышает диетические свойства мясных продуктов за счет снижения содержания холестерина и насыщенных жирных кислот.
Ферментные препараты в производстве мясных продуктов применяются для сокращения сроков созревания и посола, улучшения функционально-технологических свойств сырья [4].
Учеными были проведены исследования, которые показывают, что изменение состава вареных колбас (сосисок) с использованием конопляного масла и гречневой муки в виде гелеобразной эмульсии в качестве заменителя жира на основе шпика осуществимо и представляет собой жизнеспособную альтернативу для улучшения питательного состава, не оказывая негативного влияния ни на технологические свойства, ни на органолептические показатели [5].
Учеными ранее изучалось влияние гречневой муки на сроки хранения говяжьих бур-герных котлет. В частности, исследователи определяли активность воды в готовых продуктах для установления вышеназванных зависимостей [ 6].
В исследованиях, проводимых в рамках докторской диссертации нами было обосновано использование фермента «Протепсин» и гречневой муки в технологии полукопченых колбас из говядины 2 сорта.
Обоснование выбора темы, цели и задачи статьи
Ферментный препарат ускоряет технологические процессы, повышает качество продукции и экономит сырье. В производстве пищевых продуктов чаще всего применяются ферментные препараты с липолитической, протеолитической, амилолитической и оксидазной активностью [7].
В процессе подготовки полукопченых колбасных изделий протеолитический фермент придает нежность грубой структуре жилованной говядины 2 категории упитанности. В данном случае речь идет о ферменте «Протепсин» [8].
Для более эффективного использования ферментов в процессе переработки низкосортных мясных продуктов необходимо провести исследования, которые позволят углубить знания о том, как они влияют на физикохимические и функциональные показатели мышечной ткани [9,10].
Гречневая крупа богата витаминами, минералами и крахмалом, содержит много белка и клетчатки по сравнению с пшени-цей[11]. В составе гречневой муки нет глютена, она является уникальным источником растительного белка. В ней есть все необходимые для организма аминокислоты, пищевые волокна и природные антиоксиданты. В частности, в колбасных изделиях использовались соя, пшеничная мука. Но гречневая мука, несмотря на полезность, не применялась.
Гречневая мука полезна для людей с аутоиммунными заболеваниями, связанными с непереносимостью глютена. В данной работе рас- смотрена возможность замены глютенсодержащих продуктов на муку из различных видов круп, даны рекомендации по использованию их в различных пищевых системах [12]. Для экономии мясного сырья гречневая мука является хорошим источником белка и поможет улучшить влагосвязывающую способность фарша.
Целью исследования является разработка математической модели прогнозирования функционально-технологических свойств модельных фаршей из говядины 2-го сорта с использованием фермента и растительной добавки. Разработанные математические модели позволят оптимизировать рецептуру и технологию новых полукопченых колбас за счет увеличения влагосвязывающей способности, стабилизации активной кислотности и рН.
Для реализации поставленной цели решались следующие задачи:
-
‒ обосновать количество фермента, вносимого в модельные фарши, и определить время созревания говядины второго сорта;
-
‒ определить влияние дозы вносимого фермента на продолжительность гидролиза белков соединительной ткани говядины 2 сорта;
-
- изучитьизменение активной кислотности модельных фаршей;
‒ определить изменение влагосвязывающей способности (ВСС) модельных фаршей в зависимости от дозы внесения гречневой муки.
Материалы и методы исследований
Объектом исследования являются модельные фарши из говядины 2 сорта, фермент «Протепсин», гречневая мука. Определение взаимосвязи дозировки протеолитического фермента и растительной добавки с влагосвязывающей способностью модельных фаршей основано на использовании современных методов исследования. Для определения функционально-технологических свойств исходного сырья, модельных фаршей и готовых продуктов были использованы стандартные и общепринятые методы, представленные в нормативных документах и методических указаниях.
Анализ основных результатов исследования был выполнен с использованием различных пакетов программного обеспечения Statistica 12.0 (США) и MS Excel (США). Дисперсионный анализ (ANOVA) использовали для строгой оценки наличия и значимости основных эффектов и взаимодействий. При дисперсионном анализе вариации значений ответов разделяли на две составляющие. Одна компонента связана с изменением уровней независимых факторов, а другая – с естественной экспериментальной изменчивостью. Статистически сравнивая изменение отклика, связанное с изменением уровня фактора, с естественной изменчивостью, измеренной посредством явного или неявного повторения эксперимента, были сделаны выводы о наличии основных эффектов и взаимодействий. Основная идея метода поверхностных откликов заключается в использовании последовательности разработанных экспериментов для получения оптимального ответа. Методология поверхности отклика (RSM), введенная Боксом и Уилсоном, представляет собой совокупность математических и статистических методов, целью которых является анализ с помощью эмпирической модели поставленных проблем [13].
В качестве зависимой переменной выбраны активная кислотность и влагосвязывающая способность (ВСС). Для планирования эксперимента был выбран полный факторный эксперимент (ПФЭ) 2n. В качестве входных переменных выбраны доза внесения фермента, время гидролиза, в качестве целевой функции выбрана влагосвязывающая способность фарша [14,15].
Результаты и их обсуждение
Предполагается что, внесение фермента улучшит функционально-технологические свойства исходного сырья, а растительное сырье увеличит влагосвязывающую способность фарша и тем самым увеличится выход готовых продуктов, влияющий на формирование его стоимости.
Поверхность отклика зависимости ВСС (влагосвязывающая способность) от количества фермента (Х1) и продолжительности созревания (Х2) показана на рисунке 1, приведена формула регрессии, по которой строилась поверхность отклика.
Уравнение регрессии, описывающей зависимость влагосвязывающей способности фарша из говядины 2 сорта от дозы внесения фермента и продолжительности гидролиза, полученное реализацией плана ПФЭ, имеет вид:
ВСС, % = 57,0287+1,4574m‒0,2893t‒0,0933m2+0,003mt+0,0591t2
Уравнение представлено в нормированном виде.
Поверхность отклика, описывающая это уравнение, приведена на рисунке 1.
3D Surface: xl, гр vs. t, ч vs. BCC,%
BCC,% = 57,0287+1.4574*x-0,2893*y-0.0933*x*x+0,003*x*y+0,0591*y*y

Рисунок 1 – Поверхность отклика влагосвязывающей способности говядины, в процессе гидролиза ферментом, %
Из рисунка 1 видно, что областью оптимума для влагосвязывающей способности фарша, является диапазон с дозировкой от 6 -10 г при продолжительности созревания 14 часов или дозировкой 4-12 г при продолжительности созревания 12 часов.
Далее проводилась оптимизация и результатом оптимизации является функция желательности. Функцию желательности визуализировали с помощью профилей желательности на (рис. 2), диаграмма Парето приведена на рисунке 3.
Profiles for Predicted Values and Desirability xl, % t, ч Desirability



3 9 12 0
Рисунок 2 – Профиль желательности влагосвязующей способности говядины, в процессе гидролиза ферментом, %
Как видно из рисунке 2, оптимальным ко- ны оптимальные значения, в верхнем правом личеством является 9 г фермента и время созре- углу – диаграмма функции желательности.
вания мяса 12 часов. Красными линиями показа-
Pareto Chart of Standardized Effects; Variable: BCC,% 2 factors, 1 Blocks, 20 Runs; MS Residual=2,157825 DV: BCC,%

Standardized Effect Estimate (Absolute Value)
Рисунок 3 – Диаграмма Паретто говядины в процессе гидролиза ферментом, %
Как следует из рисунке 3, значимыми оказались факторы продолжительность гидролиза и доза внесения фермента с квадратичным коэффициентом.
Достоверность и значимость полученных данных подтверждает диаграмма Паретто, (рис.3) Коэффициент детерминации равен 0,77, что обеспечивает достоверность описания на 77 %. Так как рассчитанное значение F>Fkp, то коэффициент детерминации статистически значим и уравнение регрессии является статистически надежным.
Влияние дозы вносимого фермента и продолжительности гидролиза на изменение активной кислотности в продукте
Уравнение регрессии, описывающей зависимость активной кислотности фарша из говядины 2 сорта от дозы внесения фермента и продолжительности гидролиза, полученное реализацией плана ПФЭ, имеет вид:
pH=5,2986+0,0747m+0,0076t‒0,0044m2+0,0016t2
Уравнение (2) представлено в нормированном виде.
Поверхность отклика, описывающая это уравнение, приведена на рисунке 4.
3D Surface: m,rp vs. І.час vs. pH pH = 5,2986+0,0747*x+0,0076*y-0,0044*x*x-4,9879E-16*x*y+0,0016*y*y

Рисунок 4 – Поверхность отклика зависимости изменения активной кислотности от дозы вносимого фермента и продолжительности гидролиза
Достоверность полученных данных подтверждает диаграмма Паретто (рис 5).
Влияние дозы вносимого фермента и продолжительности гидролиза на изменение активной кислотности в продукте показана на рисунке 4, приведена полученная в итоге регрессионного анализа поверхность отклика. На рисунке 4 отчетливо видно, что активная кис- лотность больше при длительном созревании. Максимальное показание рН достигло в опытных образцах с применением фермента при количестве 9 г – 5,9 ед. в период 9–12 часов. В исследуемом образце рН достиг максимального значения при выдержке в течение 12 часов и составил 5,7 ед.
Pareto Chart of Standardized Effects; Variable: pl I 2 factors, 1 Blocks, 20 Runs; MS Residual=,0060122
DV: pH

Standardized Effect Estimate (Absolute Value)
Рисунок 5 – Диаграмма Паретто изменения активной кислотности говядины, в процессе гидролиза ферментом, %
Как следует из рисунка, значимыми оказались факторы продолжительность гидролиза и доза внесения гречневой муки с квадратичным коэффициентом .
Диаграмма Паретто (рис. 5) показывает, что значимыми являются квадратичный коэффициент дозы вносимого фермента и линейный коэффициент продолжительности созревания.
Коэффициент детерминации равен 0,78, что говорит о том, что уравнение регрессии описывает изменение активной кислотности в зависимости от этих выбранных факторов с точностью 78 %. Были выбраны влияние дозы вносимого фермента и продолжительности гидролиза на изменение активной кислотности в продукте, как было описано выше.
Функция желательности приведена на рисунке 6.

Рисунок 6 – Функция желательности по pH говядины, в процессе гидролиза ферментом, %
Влияние уровня рН на активность препарата изучали в диапазоне от 2,0 до 10,0. Исследования показали, что в процессе гидролиза активность фермента увеличивается в зависимости от времени созревания, тем самым увеличивает активную кислотность фарша до нужных единиц (pH фарша 5,78).
Эти исследования показали, что влагосвязывающая способность опытных образцов без фермента плавно увеличивалась в течение 12 часов. При использовании ферментов влагосвязывающая способность опытных образцов повышалась в течение 3-6 часов после выдержки в растворе и незначительно повы-шаласв в период 9-12 часов.
Влияние дозы внесения гречневой муки на содержание влагосвязывающей способности
Далее исследовалось влияние дозы внесения гречневой муки на содержание влагосвязывающей способности, путем однофакторного дисперсионного анализа.
Соотношение воды и муки гречневой для ее гидратации составляет 1:3. Для выработки модельных образцов полукопченой колбасы с применением гречневой муки 4,6,8.10,12% была составлена методика проведения эксперимента.
На рисунке 7 приведен график регрессионного анализа влияния дозы вносимой гречневой муки на содержание влагосвязывающей способности.

Рисунок 7 – Влияние дозы вносимой муки на влагосвязывающей способности, %
Как видно из рисунка 7 функция зависимости линейная и описывает изменения ВСС с достоверностью 96%.
Заключение,выводы
Результаты показали, что за 12 часов гидролиза белков соединительных тканей говядины 2 сорта влагосвязывающая способность образцов модельных фаршей без добавления фермента достигла 64,37 %, а при ис- пользовании 9 г фермента - 69,73 % за то же время гидролиза.
Установлено, что в модельных фаршах с использованием фермента в количестве 9 г рН достигло максимального значения 5,9 ед за 12 часов.
В опытном образце установлено оптимальное значение ВСС, равное 73,1 %, при добавлении гречневой муки в количестве 6 %.
Увеличение количества гречневой муки в рецептуре модельных фаршей более 6 % ведет к увеличению ВВС, но при этом заметно ухудшаются органолептические показатели.
Результаты, полученные в ходе эксперимента, показали, что фермент «Протепсин» может быть рекомендован для улучшения функционально-технологических сойств фаршей и готовых полукопченых колбас и ускорения процесса созревания исходного сырья.
Список литературы Разработка математической модели прогнозирования качества полукопченых колбас из говядины второго сорта
- Сапарова Г.К., Касенова А.Ж., Насырова А.М., Сулейманов Р.Э. Современное состояние мясной промышленности в условиях технологического развития аграрного сектора Казахстана // Наука Крас-ноярья. - 2021. № 1. С. 82-85.
- Uzakov, Yasin, Madina Kaldarbekova, and Ol-ga Kuznetsova. “Improved Technology for New-Generation Kazakh National Meat Products.” Foods and Raw Materials 8, no. 1 (2020): 76–83. https://doi.org/10.21603/2308-4057-2020-1-76-83.
- Антипова Л.В., Горбунков М.В. Протепсин - новый ферментный препарат отечественного производства для обработки мясного и молочного сырья // В сборнике: «Перспективные ферментные препараты и биотехнологические процессы в технологиях продуктов питания и кормов». ВНИИПБТ; Под редакцией В.А. Полякова, Л.В. Римаревой. - 2016. - С. 7-12.
- Антипова Л.В., Турчанинова М.С. Источники для производства мясных продуктов здорового питания // В сборнике: «Продовольственная без-опасность: научное, кадровое и информационное обеспечение. Сборник научных статей и докладов V Международной научно-практической конференции». Воронежский государственный университет инженерных технологий. - 2018. - С. 38-42.
- Botella-Martínez, Carmen, José Ángel Pérez-Álvarez, José Ángel Pérez-Álvarez, and Juana Fernández-López. 2021. “Total and Partial Fat Re-placement by Gelled Emulsion (Hemp Oil and Buck-wheat Flour) and Its Impact on the Chemical, Techno-logical and Sensory Properties of Frankfurters.” Foods 10 (8): 1681–81. https://doi.org/10.3390/foods10081681.
- Bahmanyar, Fereshte, Seyede Marzieh Hos-seini, Leila Mirmoghtadaie, and Saeedeh Shojaee-Aliabadi. 2021. “Effects of Replacing Soy Protein and Bread Crumb with Quinoa and Buckwheat Flour in Functional Beef Burger Formulation.” Meat Science 172 (February): 108305. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2020.108305.
- Кащенко Е. А., Артемов Е. С., Курчаева Е. Е., Манжесов В. И. Перспективы использования растительных компонентов и ферментных препара-тов в технологии цельнокусковых мясных изделий. //Технологии и товароведение сельскохозяйствен-ной продукции. 2015. № 2(5). С. 110-114. – EDN UZOILB
- Узаков Я.М., Есенгазиева А.Н., Каймбаева Л.А., Чернуха И.М., Қалдарбекова М.Ә., Кожахиева М.О. Влияние гидролиза фермента протепсина на рн и влагосвязывающую способность второсортной говядины. //Вестник Алматинского технологиче-ского университета. 2022;(2):97-101.
- https://doi.org/10.48184/2304-568X-2022-1-97-101
- Каимбаева Л. А., Буралхиев Б. А., Мажи-това Н., Узаков Я.М., Есенгазиева А.Н., Кузнецова О.Н. Изучение качественных показателей говядины в процессе гидролиза ферментом. //Мясная индустрия. – 2022. – № 5. – С. 24-27. – DOI 10.37861/2618-8252-2022-05-24-27. – EDN GBUVRZ.
- Есенгазиева А.Н., Каймбаева Л.А., Узаков Я.М., Чернуха И.М., Кузембаева Г.К. Изучение рабочих параметров фермента протепсин и влияние его на микроструктуру говядины второго сорта. //Вестник Алматинского технологического университета. 2022;(4):76-81. https://doi.org/10.48184/2304-568X-2022-4-76-81
- Акимов М.М., Еренгалиев А.Е., Мурат-баев А.М. Польза гречневой муки / Международная научно-практическая конференция, посвященная памяти Василия Матвеевича Горбатова. - 2016. - № 1. - С. 23-24.
- Аникина В.А. Использование гречневой муки для производства функционального пищевого продукта / В сборнике: «Образование и наука». Материалы национальной научно-практической конференции. Сборник научных трудов. - Улан-Удэ, 2021. - С. 5-9.
- Sarabia, L.A., and M.C. Ortiz. 2009. “Re-sponse Surface Methodology.” Comprehensive Chemo-metrics, 345–90. https://doi.org/10.1016/b978-044452701-1.00083-1.
- Alimardanova, Mariam, Dinara Tlevlessova, Venera Bakiyeva, and Zhandos Akpanov. 2021. “Re-vealing the Features of the Formation of the Properties of Processed Cheese with Wild Onions.” //Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 4 (11(112)): 73–81. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239120.
- Askarov, Ardak, Dinara Tlevlessova, Alexan-der Ostrikov, Yermek Shambulov, and Ainura Kairba-yeva. 2022. “Developing a Statistical Model for the Ac-tive Ventilation of a Grain Layer with High Moisture Content.” //Eastern-European Journal of Enterprise Tech-nologies 1 (11(115)): 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.253038.