Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Új labortechnikai módszer segítheti a mézhamisítás hatékonyabb kiszűrését

Delicious honey on dark backgroud

A méz eredetiségének igazolására a Semmelweis Egyetem és a Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem világszinten egyedi módszert dolgozott ki. A laboratóriumi teszt a méz saját és hozzáadott összetevői között a kisebb eltéréseket is gyorsan és hatékonyan mutatja ki, így alternatívája lehet a jelenleg alkalmazott bonyolultabb és költségesebb analitikai módszereknek.

A Semmelweis Egyetem és a Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem kutatói által kidolgozott módszer a jelenleg elterjedt vizsgálatoknál gyorsabb, kevesebb előkészítés és jóval kevesebb vegyszer szükséges hozzá. A kutatók célja az volt, hogy az új analitikai módszerekkel valamennyi, a méz manipulálására használt eljárást nagyobb pontosággal kimutassák, s így igazolható legyen a botanikai vagy földrajzi eredet, a hamisítás vagy a túlmelegítés ténye.

„Arra kerestük a választ, hogy milyen hatékonysággal tudjuk az egyik mézfajtát a másiktól, a tiszta mézeket a hamisaktól elkülöníteni” – mondja Bodor Zsanett adjunktus, a Semmelweis Egyetem Egészségtudományi Kar Dietetikai és Táplálkozástudományi Tanszékének munkatársa, a nemzetközileg is újdonságnak számító módszert bemutató tanulmány első szerzője.

A kutatók két analitikai módszert, az elektronikus nyelvet (elnevezése az emberi ízlelés szimulálásából adódik) és a közeli infravörös spektroszkópiát (NIRS) alkalmazták a túlmelegítés kiszűrésére. Három mézfajtát melegítettek eltérő hőmérsékletekre (40-100°C) és ideig (1-4 óra), majd a kapott adatokat összegezték. A két módszer önmagában alkalmazva képes volt két fajta esetén a hevített és referenciamézet elkülöníteni egymástól, de kombinálásuk még hatékonyabbnak bizonyult. Így 98% feletti pontossággal azonosította be a hevített mintákat, a kontrollt (melegítetlen minta) pedig 100%-kal.

A két fenti módszer a cukorsziruppal kevert mézek pontosabb azonosítására is alkalmas. A méz az egyik leggyakrabban hamisított élelmiszer a világon. A visszaélés legtöbbször cukorsziruppal történik, amit közvetlenül a mézbe kevernek vagy a méheket etetik vele a gyűjtési időszakban. A gyakorlatban alkalmazott analitikai technika érzékenysége szirupfajtánként eltér, ezért egyes típusokat, például a rizsszirupot, nehezebb kimutatni. További nehézség, hogy az érzékszervi, illetve a méz fő paraméterein (víz-, cukortartalom, aminosavak stb.) alapuló vizsgálatok többsége csak a nagyobb, jellemzően 10% feletti eltéréseket képes felfedni.

A direkt cukorszirupos hamisítás kimutatására a kutatók eltérő fajtájú és koncentrációjó cukorszirup-oldatokat kevertek többféle mézbe, majd a mintákat mindkét módszerrel megvizsgálták. „Azokra a cukorszirup-koncentrációkra (5-3-10%) fókuszáltunk, melyeket a kutatást megelőző kísérlet során nehéz kimutatni” – magyarázza Benedek Csilla utolsó szerző, a Semmelweis Egyetem Egészségtudományi Kar Dietetikai és Táplálkozástudományi Tanszékének docense. „Az elektronikus nyelv már 10%-os cukorszirup-koncentrációt is könnyen kimutatott, az infravörös spektroszkópiával pedig 5-10% hozzáadott cukorszirup esetén már el tudtuk különíteni a hamisított mézet a nem hamistól”, teszi hozzá.

A gyakorlatban alkalmazott módszerekkel szemben a kutatás során vizsgáltak kevesebb előkészítést és vegyszert igényelnek, és gyorsabbak. További előnyük, hogy a kapott adatokat a rendszernek megtanítva idővel az képes lesz beazonosítani az egyes paraméterekhez tartozó értékeket, így később könnyebben elkülöníti az egyes méztípusokat.

Ahhoz, hogy a módszer széles körben elterjedjen – más mesterséges intelligenciával működő alkalmazáshoz hasonlóan – kellően nagyméretű referencia-adatbanknak kell rendelkezésre állnia, amit minél több minta és mérési adat betáplálásával terveznek a kutatók létrehozni.