Прогнозирование суммарной антиоксидантной активности красных вин на основе физико-химических показателей

Полная исследовательская публикация _____________ Горбунова Е.В., Герасимов М.К. и Лапин А.А.

Размещено на http://www.allbest.ru/

66 ______________ http://butlerov.com/ ______________ ©--Butlerov Communications. 2010. Vol.19. No.1. P.61-65.

Тематический раздел: Химия природных соединений. Полная исследовательская публикация

Подраздел: Химия вина. Регистрационный код публикации: 10-19-1-61

г. Казань. Республика Татарстан. Россия. __________ ©--Бутлеровские сообщения. 2010. Т.19. №1. _________ 61

Прогнозирование суммарной антиоксидантной активности красных вин на основе физико-химических показателей

Горбунова Елена Владимировна,¹ Герасимов Михаил Кузьмич²

и Лапин Анатолий Андреевич³*⁺

Аннотация

красный вино антиоксидантный регрессия

Цель данной работы состояла в изучении некоторых физико-химических показателей, вносящих вклад в антиоксидантную активность красных вин и попытке прогнозирования на основе полученных данных расчетной величины суммарной антиоксидантной активности красных сухих вин. Изучены 59 образцов красных сухих вин импортного производства различных категорий качества, в которых оценивались следующие показатели: суммарная антиоксидантная активность, массовая концентрация общего экстракта, массовая концентрация приведенного экстракта, массовая концентрация фенольных веществ, массовая концентрация сернистых кислот. На основе полученных данных были установлены уравнения регрессии.

Ключевые слова: суммарная антиоксидантная активность, метод множественной корреляции, физико-химические показатели, красные вина.

Введение

Виноградное вино - это продукт, в состав которого входит целый ряд компонентов в зависимости от сорта и степени зрелости, климата и места возделывания винограда, технологии производства вина. То есть, факторов, влияющих на качество виноградных вин множество. Тем не менее, одна из важнейших задач современного общества - удовлетворение потребностей населения в высококачественных продуктах. Особое значение имеет качество виноградных вин, потребление которых в нашей стране растет. Качество виноградных вин в соответствии с законодательством Российской Федерации оценивают по существующей системе стандартов. Данная система включает в себя совокупность органолептических и физико-химических показателей, контроль которых обязателен. Среди физико-химических показателей можно выделить следующие:

Ш объемная доля этилового спирта,

Ш массовая концентрация приведенного экстракта,

Ш массовая концентрация сахаров,

Ш массовая концентрация титруемых кислот,

Ш массовая концентрация общей и свободной сернистых кислот,

Ш массовая концентрация летучих кислот в пересчете на уксусную,

Ш массовая концентрация лимонной кислоты.

Кроме вышеназванных существуют показатели, не относящиеся к обязательным при сертификации, но являющиеся общепризнанными показателями качества виноградных вин, а именно:

Ш массовая концентрация основных органических кислот (винная, яблочная, молочная, янтарная),

Ш массовая концентрация фенольных веществ,

Ш массовая концентрация красящих веществ (антоцианов),

Ш массовая концентрация золы и ее щелочности и др.

Также к этим показателям можно отнести и антиоксидантную активность. В настоящее время антиоксидантной активности виноградных вин уделяется большое внимание. Особый интерес в изучении представляют красные вина, поскольку они проявляют уникальную анти-оксидантную активность благодаря наличию большого набора антиоксидантов полифеноль-ной природы. Особое место среди антиоксидантов полифенольной природы занимает биофлавоноид - резвератрол. Установлено, что виноград вырабатывает его в качестве защиты от болезней. Содержание его в красных винах зависит от места производства вина, сорта винограда, агротехнологий и технологий виноделия. В молодых и очень старых винах содержание его минимально.

Была предпринята попытка прогнозирования величины суммарной антиоксидантной активности (САОА) на основе следующих физико-химических показателей, вносящих соглас-но литературным данным вклад в антиоксидантный статус красных вин: общий экстракт, приведенный экстракт, массовая концентрация сернистых кислот, массовая концентрация фенольных веществ. Для этой цели использовался метод множественной корреляции. Множественная корреляция используется для установления степени влияния нескольких переменных в целях предсказания зависимой переменной и дает ответы на следующие вопросы: насколько изменчивость зависимой переменной объясняется изменчивостью предикторов? Верно ли, что комбинация независимых переменных лучше описывает поведение зависимой переменной, чем отдельные корреляции с зависимой переменной? Можно ли исключить некоторые предикторы без ущерба для точности предсказаний [1]?

Метод множественной корреляции ранее неоднократно использовался для изучения красных вин. Так, его применяли для классификации:

Ш французских красных вин по их географическому происхождению [2],

Ш для классификации испанских красных вин по месту происхождения и виду [3],

Ш для классификации молодых красных вин по физико-химическим и цветовым характеристикам [4],

Ш для классификации вин, произведенных из разных клонов одного сорта вино-града [5],

Ш для сравнения органолептической оценки австралийских вин потребителями и специалистами в данной области [6],

Ш в оценке САОА белых вин [7].

Экспериментальная часть

Для оценки САОА красных вин нами использовался кулонометрический метод анализа с помощью электрогенерированных радикалов брома на серийном кулонометре “Эксперт-006-антиоксиданты” НПК “Эконикс-Эксперт” г. Москва по методикам в пересчете на стандартный образец рутин [7]. Массовая концентрация приведенного экстракта, массовая концентрация сернистых кислот, а также массовая концентрация сахаров оценивались согласно ГОСТ Р 51620 [8], ГОСТ Р51655 [9], ГОСТ 13192 [10] соответственно. Массовая концентрация общего экстракта определялась как сумма массовой концентрации приведенного экстракта и массовой концентрации сахаров. Массовую концентрацию фенольных веществ определяли колориметрическим методом [11]. Статистическую обработку результатов исследований проводили с использованием компьютерных программ Microsoft Excel и Statsoft Statistica.

Результаты и их обсуждение

Исследованные красные вина условно были разделены на следующие группы:

Ш I группа, в которую вошли французские вина категории AOC, итальянские вина категории DOC, DOCG и испанские вина категории DO;

Ш II группа - французские вина категории Vins de Pays, итальянские вина категории IGT;

Ш III группа - столовые французские и итальянские красные вина

Ш IV группа - красные вина “нового света” (Аргентина, Австралия, Чили, ЮАР)

В ходе работы было исследовано 17 образцов группы I, 17 образцов группы II, 8 образцов группы III и 17 образцов группы IV. Результаты, полученные при исследовании образцов, представлены в табл. 1.

Табл. 1. Физико-химические показатели красных вин

По полученным данным для каждой группы вин по каждому из четырех физико-химических показателей были установлены корреляционные зависимости с САОА, величины которых представлены в табл. 2.

Табл. 2. Корреляционная зависимость между САОА и физико-химическими показателями

В табл. 2 указанные в скобках значения являются количеством образцов, имеющих указанный коэффициент аппроксимации и количество образцов выборки соответственно.

С помощью расчетов, входящих в теорию метода “Множественной корреляции” и программы Microsoft Excel на основе полученных данных были установлены уравнения регрессии для каждой группы вин, представленные в табл. 3.

Табл. 3. Уравнения регрессии, соответствующие рассматриваемым группам

В приведенных уравнениях Y - САОА, мг рутина на 100 мл; Х₁ - массовая концентрация общего экстракта, г/дмі; Х₂ - массовая концентрация приведенного экстракта, г/дмі; Х₃ - массовая концентрация фенольных веществ, мг/дмі; Х₄ - массовая концентрация сернистых кислот, мг/дмі; r - коэффициент корреляции; S - среднеквадратичное отклонение.

Для уравнений регрессии I и IV групп коэффициенты аппроксимации составили 0.64 и 0.50 соответственно, что говорит о низкой способности данных уравнений описывать соответствующую группу. А для групп II и III коэффициенты аппроксимации составили 0.94 и 0.91 соответственно, что указывает на способность данных уравнений адекватно описывать рассматриваемые группы. Высокий коэффициент аппроксимации во II и III группах, вероятно, связан с тем, что в данные группы вошли вина качественные, но не относящиеся к наивысшей категории, для производства которых как правило, не используют каких-либо специальных технологических приемов. В I группе низкий коэффициент аппроксимации объясняется тем, что данную группу составили высококачественные вина, каждый образец из которых индивидуален и в своем роде уникален. Низкий коэффициент аппроксимации уравнения регрессии для группы IV вероятнее всего связан с тем, что в данную группу были включены вина различных категорий качества. Исходя из вышесказанного, для получения уравнений регрессии, адекватно описывающих эти две группы вин, их следует разбить на несколько более узких групп.

Во всех четырех приведенных уравнениях коэффициент показателя Х₁ имеет отрица-тельное значение, что может свидетельствовать либо о том, что массовая концентрация общего экстракта, а в частности массовая концентрация сахаров, либо не вносит вклада вообще, либо вносит отрицательный вклад в САОА красных сухих вин.

В то же время во всех четырех уравнениях коэффициент показателя Х₂ имеет положительное значение, что подтверждает существенный вклад, который вносит в САОА массовая концентрация приведенного экстракта. В уравнении для первой группы вин существенный вклад в САОА вносят такие показатели как массовая концентрация приведенного экстракта и массовая концентрация фенольных веществ, что подтверждает литературные данные о зависимости антиоксидантной активности от данных показателей. Для второй группы вин определяющим САОА является показатель массовой концентрации приведенного экстракта.

В третьей группе вин наибольший вклад в САОА вносят такие показатели как массовая концентрация сернистых кислот (вероятно, это связано с наличием в данной группе по сравнению с двумя предыдущими полусладких вин) и массовая концентрация фенольных веществ. Для четвертой группы наиболее существенным в САОА является массовая концентрация приведенного экстракта. Во всех рассматриваемых группах основополагающим является показатель мас-совой концентрации приведенного экстракта, но в то же время наиболее точный прогноз САОА можно дать, рассматривая не только данный показатель, а именно совокупность физико-химических показателей.

Заключение

Таким образом, нами была установлена количественная связь между физико-хими-ческими показателями и суммарной антиоксидантной активностью отдельных групп красных вин. Поскольку сегодня показатель суммарной антиоксидантной активности не является гостированной величиной, но все больше приобретает значение для маркетинговых иссле-дований вин и различных напитков, то использование многофакторных (адекватных) уравнений позволяет давать предварительную оценку значениям суммарной антиоксидантной активности для французских вин категории Vins de Pays, итальянских вин категории IGT, а также для столовых французских и итальянских красных вин по известным, определенным стандартными методами, физико-химическим показателям.

Выводы

1. Для исследуемого массива данных была обнаружена функциональная зависимость между бромной суммарной антиоксидантной активностью красных вин и массовой концентра-цией фенольных соединений.

2. Связь суммарной антиоксидантной активности красных вин с окислительно-восстанови-тельным потенциалом и массовой концентрацией флаваноидов носит случайный характер.

3. Для предварительной оценки бромной суммарной антиоксидантной активности красных вин на основании рассматриваемых факторов предложена линейная модель. Полученное уравнение прогнозирования имеет вид: ? = 3.72 + 0.006 Х₁ + 2.75 Х₂ + 1.04 Х₃

Литература

[1] Берк К., Кэйри П. Анализ данных с помощью Microsoft Excel.: Пер. с англ. М.: Издательский дом “Вильямс”. 2005. 560с.

[2] Sivertsen H.K., Holen B., Nicolaysen F., Risvik E. Classification of French red wines according to their geographical origin by the use of multivariate analyses. Journal of the Science of Food and Agriculture. 1999. Vol.79. P.107-115.

[3] Arozarena I., Casp A., Marin R., Navarro M. Multivariate differentiation of Spanish red wines according to region and variety. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2000. Vol.80. Р.1909-1917.

[4] Almela L., Javaloy S., Fernandez-Lopez J. A., Lopez-Roca J. M. Varietal classification of young red wines in terms of chemical and colour parametrs. Journal of the Science of Food and Agriculture. 1996. Vol.70. P.173-180.

[5] Gomez-Plaza E., Gil-Munoz R., Martinez-Cutillas A. Multivariate classification of wines from seven clones of Monastrell grapes. Journal of the Science of Food and Agriculture. 2000. Vol.80. P.497-501.

[6] Lattey K.A., Bramley B.R., Francis I.L. Consumer acceptability, sensory properties and expert quality judgements of Australian Cabernet Sauvignon and Shiraz wines. Australian journal of grape and wine research. 2010. Vol.16. P.189-202.

[7] Султанова Г.Е., Евгеньев М.И., Лапин А.А., Герасимов М.К. Регрессионный анализ в оценке суммарной антиоксидантной активности белых вин. Бутлеровские сообщения. 2010. Т.19. №1. С.55-60.

[8] Лапин А. МВИ-001-44538054-07. Суммарная антиоксидантная активность. Методика выполнения измерений на кулонометрическом анализаторе. ООО Концерн “Отечественные инновационные технологии”, г. Жердевка Тамбовской обл. 2007. 6с.

[9] ГОСТ Р 51620-2000. Алкогольная продукция и сырье для ее производства. Метод определения массовой концентрации приведенного экстракта. М.: ИПК Издательство стандартов. 2000. 13c.

[10] ГОСТ Р 51655-2000. Алкогольная продукция и сырье для ее производства. Метод определения массовой концентрации свободного и общего диоксида серы. М.: ИПК Издательство стандартов. 2000. 3с.

[11] ГОСТ 13192-73. Вина, виноматериалы и коньяки. Метод определения сахаров. М.: ИПК Издательство стандартов. 1997. 9с.

[12] Валуйко Г.Г. Технология виноградных вин. Симферополь: Таврида. 2001. 624с.

Размещено на Allbest.ru