揮発性分子群の網羅的リアルタイムセンシングを利用した食品熟成過程の制御

利用挥发性分子的全面实时传感来控制食品成熟过程

基本信息

批准号：
22K14841
负责人：
田中航
金额：
$ 3万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

近年、ガスクロマトグラフ質量分析(GC-MS)やガスセンサアレイを利用して取得した揮発性分子群の網羅情報を機械学習によって解析することで、人や食品、環境の状態を識別する研究が活発に行われている。特に食品の揮発性分子群センシングでは、熟成度(腐敗度)の判別への応用が進んでいる。しかし、機械学習によって得られた揮発性分子指紋と熟成度の相関情報をフィードバックして、熟成過程を制御した例は存在しない。本研究では、「堅牢なガスセンサアレイを揮発性分子群のリアルタイムモニタリングに適用し、食品の熟成過程を多成分分子群の言葉(匂い)で理解した上で、この過程を制御すること」を目的とする。2022年度、非常に需要が大きく簡単に入手可能なバナナを対象として実験を行った。ガスセンサとしては、酸化スズ薄膜に金属・有機分子を修飾して分子群に対する反応性を変化させた4種類の半導体センサをアレイ化したものを作製して使用した。バナナの熟成によって刻一刻と変化する匂い分子群をガスセンサアレイによって10日間に渡ってリアルタイムモニタリングした。その結果、バナナの匂いから得られるセンサシグナルから、果物の味の重要な指標となる糖酸比を高精度で推測するモデルを構築することに成功した。現状、10日間連続で高湿度環境にてバナナの匂いを測定し続けることで、センサの抵抗値や感度が測定前から変化してしまうという課題がある。今後、測定前のセンサのエイジング方法の最適化やセンサ材料の変更によってセンサの堅牢性を改善した上で、バナナ熟成過程のフィードバック制御を行う予定である。

近年来，通过分析使用气相色谱-质谱法 (GC-MS) 和使用机器学习的气体传感器阵列获得的挥发性分子组的综合信息，识别人类、食物和环境状况的研究一直很活跃。完毕。特别是，食品中挥发性分子的传感越来越多地应用于确定成熟程度（腐败程度）。然而，还没有通过反馈挥发性分子指纹与机器学习获得的成熟水平之间的相关信息来控制成熟过程的例子。本研究的目的是应用鲁棒的气体传感器阵列来实时监测挥发性分子团，从多组分分子团（气味）角度了解食品的成熟过程，然后控制该过程。 2022 年，我们针对需求量大且容易获得的香蕉进行了一项实验。所使用的气体传感器是四种半导体传感器的阵列，通过用金属或有机分子修饰氧化锡薄膜以改变对一组分子的反应性而制成。使用气体传感器阵列来监测香蕉成熟过程中 10 天内不断变化的气味分子。结果，他们成功建立了一个模型，可以根据从香蕉气味获得的传感器信号准确估计糖酸比，这是水果味道的重要指标。目前存在的问题是，在高湿度环境下连续10天连续测量香蕉气味时，传感器的电阻值和灵敏度甚至在测量之前就发生了变化。未来，我们计划通过优化测量前传感器的老化方法以及改变传感器材料来提高传感器的鲁棒性，进而对香蕉成熟过程进行反馈控制。