Подходы к алгоритму анализа результатов исследований микро- и макронутриентного состава хлебобулочных изделий. Сообщение второе

Введение. Хлебобулочные изделия являются одними из базовых продуктов в питании человека, это пища с огромным разнообразием вкусов и содержанием пищевых веществ, которая остается основой нашего повседневного рациона.

Хлеб был известен еще со времен Древней Греции, его пекли из муки и масла, производился пшеничный, ячменный и другие виды хлеба. Важность хлеба была признана повсеместно, поскольку на заре цивилизации считалось, что пища, которую едят помимо хлеба, должна использоваться лишь в качестве дополнения к основной еде – хлебу [1].

На протяжении всей истории человечества предпринимались попытки улучшить качество хлеба, предварительно исследовав его состав и пищевую ценность. Так, в период промышленной революции, эпоху технических и технологических прорывов во многих отраслях технологии хлебопечения значительно усовершенствовались [2]. Были также выведены новые сорта пшеницы для производства хлеба более высокого качества [3].

Как известно, хлебобулочные изделия находятся в основании пищевой пирамиды [4], поэтому анализ этих продуктов наводит на размышления в плане получения статистически достоверной информации о микро- и макронутриентном составе современных пищевых продуктов.

Определение хлеба является стандартизованным, как и хлебобулочных изделий¹. В соответствии с действующими стандартами двумя основными характеристиками являются сам процесс выпекания и наличие сырья, типичного для хлебобулочного изделия [5]. Все варианты различных изделий характеризуются в соответствии со своим наименованием различной технологией производства. Естественно, что обязательным условием изготовления изделия является также применение корректных с точки зрения соответствия требованиям ингредиентов [6].

Вид муки, применяемой при изготовлении хлеба, не только определяет наименование изделия, но и влияет на его свойства [7]. Так, качество муки может влиять на влажность хлеба, которая определена стандартами, на качество белковой составляющей и клетчатки [8]. Качество муки определяется технологией ее производства и зависит от правильности помола, что влияет на химический состав [9].

Хлеб является основой питания у населения многих стран, при этом с точки зрения диетологии часто рассматривается именно как источник углеводов [10]. Однако его химический состав намного шире, и часто его можно рассматривать как основной источник витаминов группы B, а также как хороший источник клетчатки и белка [11].

В связи с этим в последние годы хлебобулочная промышленность все больше обращается к разработке и выпуску профилактических изделий, при изготовлении которых часто используются биологически активные вещества [12] и даже лекарственные растения [13][14]. Расширение ассортимента хлеба связано не только с изменением потребительского спроса на различные его виды с различными свойствами, но и с широкой возможностью для изменения функциональных свойств продукта, что делает его перспективным объектом для модификации.

В предыдущие годы был проведен ряд исследований, посвященных определению химического состава хлеба в разных его вариантах. Так, А. Алиан и др. изучали химический состав бездрожжевого и формового хлеба, приготовленного из цельнозерновой муки и с мукой с коэффициентом 72 %. Было установлено, что хлеб балади (на закваске) содержит 33–34 % влажности, 11,8–11,9 % белка, 2,53–2,55 % жира, 3,62–3,93 % клетчатки, 2,6–2,98 % золы и 78,91–78,98 % углеводов [15].

Другие исследователи обнаружили, что содержание влаги в хлебе из цельнозерновой муки колеблется в пределах 25,5–24,7 %, белка – 11,78–11,91 %, золы – 1,95–2,38 %, 78,65– 78,74 % углеводов, 3,56–3,61 % жира и 3,58–3,82 % клетчатки [16]. Анализ показал, что содержание микроэлементов в хлебе варьирует. Однако в исследовании, проведенном К. Деветтинк и соавт., дается другая картина состава хлеба, включая белок, жир, клетчатку, золу, углеводы и влагу: 10,63; 2,67; 0,6; 0,64; 79,04 и 6,42 % соответственно [17].

Х.М. Хан и др. исследовали антиоксидантную роль муки твердых сортов пшеницы, теста и хлеба, приготовленных различными способами с добавлением различных дозировок фенольных кислот [18]. М. Вахер и др. изучали корреляцию содержания фенольных соединений и значимость отрубей, муки и цельного зерна различных сортов пшеницы как антиоксидантов [19].

Улучшители хлеба и теста стали неотъемлемой частью усовершенствования способа производства и качества хлебобулочных изделий [20]. Данный термин является эквивалентом применяемого в Российской Федерации термина «вещество для обработки муки»², однако с точки зрения буквального перевода применяемого английского варианта является более точным. Например, в исследовании Т. Исмаила и др. были доказаны пищевые свойства кожуры граната и ее возможное использование в качестве ингредиента для обогащения печенья и других видов выпечки полезными веществами. Были измерены биохимический состав и свойства, способствующие уменьшению свободных радикалов, у порошка кожуры граната (PoP) и печенья с добавлением PoP. Добавка PoP значительно (p < 0,05) повышала содержание пищевых волокон (0,32–1,96 г/100 г), общих фенолов (90,7–161,9 мг GAE / 100 г) и неорганических остатков (0,53–0,76 г/100 г) печенья. Было показано, что фенольные смолы PoP при добавлении в выпечку служат потенциальными источниками микро- и макроэлементов [21].

В исследовании влияния добавок кокосовой и каштановой муки на текстуру пищевые и органолептические свойства выпеченного хлеба на основе пшеницы М. Рачик и соавт. пришли к выводу, что среди проанализированных видов муки самое низкое содержание влаги, углеводов, растворимых пищевых волокон и самое высокое содержание золы, белка, жира и нерастворимых пищевых волокон свойственно кокосовой муке. Содержание фракции нерастворимых пищевых волокон в готовых хлебобулочных изделиях было значительно увеличено при замене части пшеничной муки на кокосовую или каштановую. Объемы хлеба с добавками кокосовой или каштановой муки уменьшались пропорционально содержанию муки по сравнению с пшеничным хлебом. Органолептическая оценка указывает на то, что рецептура хлеба с 30 и 50 % муки из кокоса или каштана не оказала положительного влияния на тестируемые параметры, однако добавки с 5, 10 и 15 % улучшили вкус, аромат и общую приемлемость хлеба, а содержание клетчатки в нем было значительно выше [22]. Таким образом, каштановая мука, а также кокосовая мука могут быть ингредиентами для приготовления продуктов с улучшенными питательными свойствами, а также функциональных продуктов.

Из-за растущего мирового спроса использование улучшителей хлеба становится неотъемлемой частью повышения качества хлебобулочных изделий, так как они содержат ферменты, дрожжи, минеральные соли, восстановители, окислители, отбеливатели и эмульгаторы, обычно используемые для улучшения структуры теста. Однако информации о составе хлеба, производимого в разных странах, недостаточно, существует также недостаток информации о том, что изменяется в составе хлеба при переработке зерна, изготовлении муки и теста. Исследования такого рода помогают выявить некоторые факты о пищевой ценности хлеба на разных этапах его производства, а также о наличии различий при включении в него тех или иных добавок и улучшителей.

Существуют национальные и межгосударственные ГОСТы, такие как ГОСТ Р 58233—2018 «Хлеб из пшеничной муки Технические условия»³, ГОСТ 31807-2012 «Изделия хлебобулочные из ржаной и смеси ржаной и пшеничной муки»⁴ и другие, в которых четко определено, какие показатели необходимы для характеристики качества хлеба. В связи с этим может быть определен общий алгоритм анализа химического состава хлебобулочных изделий, который предполагает определение в них следующих показателей микро- и макроэлементов [23]:

• определение влажности,
• определение общей золы,
• определение общего белка, жира и углеводов,
• определение минерального состава пищевых продуктов.

Так, влажность хлеба считается показателем его качества. Важно измерять содержание влаги, поскольку оно оказывает решающее влияние на органолептические, физические свойства хлеба, а также на показатели микробиологической чистоты. Кроме того, содержание влаги увеличивает объем хлеба. Разница в содержании влаги может быть частично обусловлена наличием различных компонентов, методами и скоростью нагревания в процессе выпекания. Количество белка и качество хлеба зависят от помола муки. В среднем количество белка в хлебе примерно 8,4 %, но в разных странах значения могут разниться. Об этом свидетельствуют исследования, например, А.М. Алиана и др. по Саудовской Аравии и Египту, причем содержание белка соответствовало сорту хлеба [24]. Содержание жира в любом виде хлебобулочных изделий варьирует в зависимости от добавления жира при приготовлении теста и составляет 20–25 %. Соответственно, и энергетическая ценность хлеба зависит от количества добавленного в тесто жира (масла) [25].

Стандартное содержание золы (минералов) в зерне – около 1,5 %. Однако зола распределяется в зерне неравномерно. Зольность внутреннего эндосперма может составлять всего 0,3 %, тогда как отруби могут содержать 6 %. Кроме того, содержание золы в пшеничной муке является показателем степени извлечения пшеницы, который выражается как количество произведенной муки в процентах от общего помола пшеницы. Так, анализ А. Бурсу и соавт. показал, что содержание золы в белом хлебе составляло 1,5 %, и этот результат оказался ниже, чем в других исследованиях [26], согласно которым содержание золы в хлебе достигало 2,64 %. Это увеличение может быть связано с присутствием в смеси отрубей.

Хлеб считается важным источником углеводов в виде крахмала, который является наиболее распространенным полисахаридом, запас которого обеспечивает основной источник энергии [27]. Содержание углеводов в белом хлебе, например, составляет 39–42 % соответственно и считается вариативным, что отличает его от всех других видов хлеба. Снижение содержания углеводов может быть связано с высоким содержанием влаги, что может быть обусловлено использованием различных технологий его изготовления.

Процедуры анализа результатов исследований микро- и макронутриентного состава хлебобулочных изделий могут быть разными, например, связанными с выявлением изменений, вызванных процессом многоступенчатой обработки продукции, чтобы получить готовый к конечному употреблению хлеб. Различия в содержании макроэлементов и золы между свежим хлебом, тестом и мукой или между способами приготовления хлеба с улучшителем и без него могут быть частично связаны с отсутствием спецификаций, стандартизацией методов приготовления хлеба или добавлением большего или меньшего количества сахара или масла. Другой причиной различий результатов могут быть разные методы подготовки при определении доли макроэлементов, золы или других веществ. Так, в исследовании Ф. Морреале и соавт. предлагается основанный на балльной системе метод оценки пищевой ценности хлебобулочных изделиях, содержащих глютен и свободных от глютена [28], согласно выводам которого при составлении рецептуры идеального хлеба лучше избегать крахмала в качестве первого или основного ингредиента, а вместо этого добавлять в муку цельнозерновые злаки и бобовые с целью повышения содержания микроэлементов.

При оценке микро- и макронутриентного состава хлебобулочных изделий также важно учитывать, что хлеб, подвергшийся воздействию высокой температуры, может терять некоторые свои ингредиенты и, соответственно, полезные свойства. В этой связи анализ результатов исследований микро- и макронутриентного состава хлебобулочных изделий предполагает, что рецептура этих продуктов может быть пересмотрена с целью улучшения их пищевых свойств. Данный подход можно применить не только для анализа химического состава хлебобулочных изделий, но и для многих других пищевых продуктов [29][30].

Цель исследования – адаптировать алгоритм получения данных о химическом составе хлебобулочных изделий с целью улучшения репрезентативности получаемых мер центральной тенденции.

Материалы и методы. В качестве базы данных для оценки результативности и корректности разрабатываемых методов была выбрана база результатов исследований качества и безопасности пищевых продуктов, выполненных в рамках федерального проекта «Укрепление общественного здоровья» национального проекта «Демография»⁵. Для хлебобулочных изделий размер выборки составил за 2020 г.: после уточнения данных и корректировки – 461 исследование (N₁ = 461), количество лабораторий, проводивших исследования, составило 20 учреждений, за 2021 г.: 408 исследований (N₂ = 408), количество лабораторий, проводивших исследования, составило 36 учреждений. В группу вошли такие виды хлеба, как ржано-пшеничный, «Дарницкий», пшеничный, бородинский и прочие доступные для приобретения в магазинах на территории Российской Федерации.

Алгоритм анализа данных для получения корректных статистических значений представлен в статье [31] с учетом развития и дополнений, изложенных в статье [32].

Алгоритм и соответствующие вычисления реализованы на языке R версии 4.2.1 в среде разработки RStudio.

Результаты. Было проведено сравнение результатов, полученных при анализе данных в 2020 и 2021 годах. Сравнивали коэффициенты вариации, так как изначально предполагалось, что увеличение количества лабораторий должно компенсировать влияние внутрилабораторной ошибки (табл. 1). Чем ближе коэффициент вариации к 100 %, тем менее воспроизводимой и точной считалась величина.

По результатам сравнения было выявлено, что улучшение точности было по таким показателям, как содержание жира, золы, углеводов и натрия. По остальным показателям коэффициенты вариации либо остались неизменными, либо значительно ухудшились, особенно содержания витамина B₁. Подобное может быть объяснено как непосредственно изменением структуры исследованных продуктов, так и более низким качеством проведения исследований и ввода результатов среди новых лабораторий по сравнению с предыдущим годом. Также в качестве отдельной проблемы было выявлено непостоянство применяемых методик, а также персонала, задействованного в проведении исследований, что тоже оказывало влияние на результаты.

Были рассмотрены вклады отдельных лабораторий в формирование изменения коэффициента вариации на примере натрия. В 2020 г. размах коэффициентов вариации среди лабораторий составил от 12,3 до 98,6 % со средним значением в 33 %. В 2021 г. размах коэффициентов вариации среди лабораторий составил от 5 до 80,1 % со средним значением в 23,5 %. Было рассмотрено изменение коэффициентов вариации для повторяющихся лабораторий (табл. 2).

Результаты свидетельствовали о том, что даже у лабораторий, повторно проводивших одинаковые исследования на однотипном виде продуктов, может увеличиваться разброс, что было зафиксировано в 39 % случаев для данной выборки. Снижение коэффициента вариации может быть ассоциировано как с более грамотным проведением исследований на схожей матрице, так и с привыканием к работе в программном продукте для занесения результатов. Рост вариабельности, наоборот, может быть связан с подключением к проекту исследователей, ранее не имевших опыта и, соответственно, склонных допускать большее количество ошибок.

В связи с этим было принято решение рассмотреть объединенную выборку за оба года. Такой подход был выбран в целях соответствия алгоритма реальному функционированию базы данных. То есть при поступлении новых данных они должны не только сравниваться с ретроспективными, но и должна быть проведена оценка на появление новых, ранее не выявленных дополнительных структур. Особенно важным данный пункт следует рассматривать в связи с анализом выбросов, так как новые данные могут быть целиком определены как выходящие за рамки и, следовательно, не включены в дальнейшее рассмотрение для включения в базу данных.

Для всех показателей, кроме содержания витамина В₁, полученные коэффициенты вариации близки к среднему арифметическому между аналогичными величинами, полученными за разные годы.

Затем была проведена процедура удаления выбросов по каждому показателю в соответствии с установленным алгоритмом [31][32]. Для удаления выбросов использовалось правило 3 сигм, и, несмотря на то что часть показателей не являлись нормально распределенными, в основном за счет наличия тяжелых хвостов, было выявлено, что правило не дает существенно отличный от других методов результат. Было удалено 70 исследований. Данный этап позволил снизить коэффициент вариации по всем показателям на величину от 1 % по углеводам и до 169 % по витамину В₁.

Далее была проведена процедура кластеризации методом k-средних [31][32]. В качестве кластеризующих признаков были выбраны такие показатели, как содержание жира, белка и натрия. Включение натрия являлось необходимым в связи с наличием установленной верхней границы поступления, в том числе рекомендуемой ВОЗ. Высокие уровни потребления натрия ассоциируются с высокими уровнями рисков развития артериальной гипертензии и, как следствие, с множеством других болезней, таких как инфаркт, инсульт и другие.

Оптимальным числом для разделения на кластеры было определено 3 группы. В результате подобного деления были детерминированы центры соответствующих кластеров (табл. 4). Полученные группы позволяют достаточно хорошо разделить различные виды хлеба по указанным показателям, в том числе не прибегая к дополнительным вычислениям.

Внутри полученных кластеров был проведен процесс нормализации данных. Были получены итоговые меры описательной статистики для каждой группы (табл. 5).

Для большинства показателей процедура нормализации данных позволила снизить величину стандартного отклонения более чем в два раза. Максимальные коэффициенты вариации наблюдались для таких показателей, как пищевые волокна и натрий. Подобная характеристика распределения пищевых волокон может быть объяснена наличием различных видов хлеба в выборке, в том числе вследствие наличия в них дополнительных ингредиентов. Дополнительное внесение соли, в свою очередь, является как элементом адаптации производителей под вкусовые предпочтения населения различных регионов Российской Федерации, так и технологическим аспектом.

Была проанализирована разница между средними величинами коэффициента вариации среди выделенных групп. Для первого кластера средняя величина коэффициента вариации составила 14,71 %, для второго кластера – 13,75 %, для третьего – 13,49 %. Для первого кластера причиной формирования максимального значения коэффициента вариации являлось достаточно высокое, по сравнению с другими группами, отношение средней величины содержания жира и стандартного отклонения для него.

Обсуждение. Полученные данные позволили продемонстрировать необходимость детального анализа каждого случая обработки и внесения новых данных в целях формирования баз данных химического состава пищевых продуктов. Результаты применения алгоритма позволили сделать вывод о необходимости проведения всех его этапов в заданной последовательности, особенно при увеличении объема поступающих данных.

На основании результатов анализа также были выявлены различные группы хлебобулочных изделий, которые характеризовались различным содержанием натрия. При этом для каждой из трех групп были определены достаточно высокие коэффициенты вариации (15,73 % для первого кластера, 15,34 % для второго и 25,57 % для третьего). При этом анализ распределения показал, что первый и второй кластер пересекаются нижней и верхней границей распределения натрия соответственно. Аналогичное наблюдение было сделано для второго и третьего кластеров. Анализ максимальных значений внутри групп является более показательным; так, максимальное содержание натрия для первого кластера составило 5904 мг/кг, для второго – 4658,2 мг/кг и для третьего – 4161,16 мг/кг. Данные максимальные значения были идентичны 95-му квантилю распределения, который часто используется для оценок. Предполагая, что в среднем житель Российской Федерации потребляет около 200 г хлеба в сутки, был рассчитан вклад хлеба в достижение верхней границы потребления натрия. Для средних величин с учетом стандартных отклонений было получено, что при указанном потреблении с хлебом из первого кластера будет поступать от 0,8 до 1,1 г натрия (от 40 до 55 % от суточной потребности), с хлебом из второго кластера – от 0,65 до 0,88 (от 32 до 44 % от суточной потребности) и с хлебом из третьего кластера – от 0,44 до 0,75 (от 22 до 38 % от суточной потребности). При рассмотрении максимального поступления были получены величины на уровне 59 % для первого кластера, 47 % для второго и 42 % для третьего. Таким образом, была не только подтверждена необходимость учета хлеба как источника натрия при общей оценке рациона питания, но и необходимость учета различного вида хлеба в этой оценке.

Заключение. Проведенный в данной работе анализ результатов апробации и корректировки алгоритма получения статистически корректных значений средних концентраций и вариабельности основных макронутриентов, натрия и витамина В₁ в хлебобулочных изделиях в рамках федерального проекта «Укрепление общественного здоровья» в 2020–2021 гг. на базе лабораторий Роспотребнадзора позволяет получить данные о химическом составе хлебобулочных изделий, необходимые для решения целого ряда задач, касающихся как обеспечения здоровья населения, так и организации процесса получения данных вариабельности содержания основных микро- и макронутриентов в продуктах питания. Данный подход может быть рекомендован для применения не только для хлебобулочных изделий, но и для других групп пищевых продуктов. На основании полученных данных могут быть актуализированы базы данных химического состава пищевых продуктов. При этом корреляция полученных результатов и ранее известных данных, имеющихся как в базах данных, так и в различных справочниках, очередной раз подтверждает корректность работы алгоритма. Однако требуется оценка вклада различных торговых марок и видов хлеба в общую получаемую вариабельность. Также полученные данные еще раз подтверждают важность хлеба как основного продукта питания, который может обеспечивать организм необходимыми пищевыми веществами. Тем не менее следует подчеркнуть, что специалисты по здоровому питанию настоятельно рекомендуют употреблять ограниченное количество хлеба, поскольку он содержит много калорий, что может способствовать ожирению.