|
|
بررسی خصوصیات فیزیکو شیمیایی و حسی رب گوجه فرنگی با استفاده از عصاره دانه رازیانه و گیاه کاکوتی کوهی و پیش بینی نتایج حاصله با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
|
|
|
|
|
نویسنده
|
محبی مریم
|
منبع
|
علوم و صنايع غذايي ايران - 1402 - دوره : 20 - شماره : 141 - صفحه:1 -16
|
چکیده
|
این مطالعه با هدف تولید رب گوجهفرنگی با استفاده از نگهدارندههای طبیعی بهعنوان جایگزین نگهدارندههای شیمیایی انجام شد. عصاره دانه رازیانه (foeniculum vulgare mill) و کاکوتی کوهی (ziziphora clinopodioides lam.) بهعنوان نگهدارنده طبیعی مورداستفاده قرار گرفتند. خصوصیات فیزیکوشیمیایی رب گوجهفرنگی مثل ph، اسیدیته و مواد جامد محلول کل (بریکس) در طول 5 هفته نگهداری در دمای 4 درجه سلسیوس اندازهگیری شدند. خصوصیات حسی رب گوجهفرنگی با کمک ارزیابهای حسی آموزش دیده و آموزش ندیده با استفاده از مقیاس هدونیک 5 نقطهای مورد ارزیابی قرار گرفت.برای پیشبینی دادهها از شبکه عصبی مصنوعی با توپولوژی1-37-2 با تعداد دو ورودی شامل طول دوره نگهداری و غلظتهای مختلف عصاره دانه رازیانه و کاکوتی کوهی و اسیدیته به عنوان پارامتر هدف در نظر گرفته شد. نتایج نشان داد بهکارگیری غلظتهای مختلف عصاره دانه رازیانه و کاکوتی کوهی به طور معنیداری (p<0.05) باعث کاهش ph و افزایش اسیدیته ربهای گوجهفرنگی شدند. افزایش سطح عصارهها در نمونههای رب گوجهفرنگی به طور معنیداری (p<0.05) منجر به افزایش بریکس در طول دوره نگهداری شدند. ارزیابی حسی نشان داد که از لحاظ رنگ، شکل ظاهری و قوام تیمارهایی که حاوی غلظتهای پایین عصاره بودند (0/5 و 1 درصد از هر دو عصاره) امتیاز بیشتری را کسب کردند. از لحاظ طعم و بو تیمارهای 3 و 4 (به ترتیب حاوی 2 و 3 درصد عصاره دانه رازیانه) بالاترین امتیاز را داشتند. به طور کلی میتوان نتیجه گرفت که استفاده از 2 یا 3 درصد عصاره دانه رازیانه به عنوان نگهدارنده طبیعی در رب گوجه فرنگی منجر به خصوصیات فیزیکوشیمیایی و حسی مطلوب میشوند. نتایج پیش بینی اسیدیته نشان داد که ضریب همبستگی و میانگین مربعات خطا برای داده های کل برابر با 0/99232 و 0/00002 می باشد که نشان از یک پیش بینی موفق است.
|
کلیدواژه
|
رب گوجه فرنگی، نگهدارنده طبیعی، دانه رازیانه، کاکوتی کوهی، شبکه عصبی مصنوعی
|
آدرس
|
دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران, گروه مهندسی کشاورزی، علوم و صنایع غذایی, ایران
|
پست الکترونیکی
|
m.mohebbi512@gmail.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
investigating physicochemical and sensory properties of tomato paste using fennel seed extract and ziziphora clinopodioides lam. and predicting the results using artificial neural network
|
|
|
Authors
|
mohebbi maryam
|
Abstract
|
this study aimed to produce tomato paste using natural preservatives as an alternative to chemical preservatives. fennel seed extract (foeniculum vulgare mill) and ziziphora clinopodioides lam. were used as natural preservatives.physicochemical properties of tomato paste such as ph, acidity and total soluble solids (brix) were measured during 5 weeks of storage at 4°c. sensory properties of tomato paste were assessed using trained and untrained sensory evaluators using a 5-point hedonic scale.to predict the data from an artificial neural network of topology 2-37-1, storage period and different concentrations of fennel seed extract and ziziphora clinopodioides lam. were considered as inputs and acidity as the target parameter.the results showed that using different concentrations of fennel seed extract and ziziphora clinopodioides lam. significantly reduced (p <0.05) the ph and increased the acidity of tomato paste.increasing the level of extracts in tomato paste samples significantly (p <0.05) increased brix during storage period.sensory evaluation showed that in terms of color, appearance and consistency treatments containing low concentrations of the extracts (0.5 and 1% of both extracts) scored higher.in terms of taste and smell, treatments 3 and 4 (containing 2 and 3% of fennel seed extract, respectively) had the highest score.in general, it can be concluded that using 2 or 3% fennel seed extract as a natural preservative in tomato paste leads to desirable physicochemical and sensory properties.the results of acidity prediction showed that the correlation coefficient and the mean squared error for the total data were 0.99232 and 0.00002, indicating a successful prediction.
|
Keywords
|
tomato paste ,natural preservative ,fennel seed ,ziziphora clinopodioides lam. ,artificial neural network
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|