ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОФЕ

В статье представлен анализ опубликованных работ, посвященных вопросу установления региональной принадлежности кофейных зерен, а также изучению основных компонентов, которые могут являться идентификационными параметрами при установлении подлинности кофе. Основываясь на анализе научной литературы, авторы отметили наиболее значимые работы, направленные на подтверждение подлинности места происхождения кофейных зерен из Эфиопии, Кении, Гавайских островов, Коста-Рики, Ямайки, Бразилии, Гватемалы, Мексики и других стран. Показано, что наибольшее распространение получили исследования, нацеленные на изучение значений изотопных отношений углерода (¹³C/¹²С), водорода (²H/¹Н), кислорода (¹⁸O/¹⁶О) и азота (¹⁵N/¹⁴N) в соединениях, содержащихся в кофейных зернах. Значения этих показателей отражают распределение «легких» и «тяжелых» изотопов в ходе биологических и геохимических процессов в границах отдельно взятого региона. Проведен анализ работ, направленных на изучение качественного и количественного состава микроэлементов и редкоземельных металлов (Na, Mg, Al, Mn, Ga, Rb, Ba, Pb, Y, La, Ce, Pr, Sm, Nd, Eu, Dy и Gd и др.), в том числе исследование значений изотопных отношений ⁸⁷Sr/⁸⁶Sr в образцах продукции и почвах исследуемого региона. На основе представленных материалов сделан вывод о том, что использование метода изотопной масс-спектрометрии в  комплексе со статистической обработкой результатов позволяет с  высокой степенью достоверности определить принадлежность продукта к определенному географическому региону, а также установить ботаническое происхождение зерен. Описаны преимущества комплексных исследований ряда показателей с использованием различных методов математической статистики и моделирования при установлении географического места происхождения кофе.

1. Monthly Coffee Market Report (2020/21). International coffee organization. Retrieved from https://ico.org/documents/cy2020–21/cmr-0921-e.pdf Accessed December 11, 2021

2. Тищенко, Е. А., Цюпко, Т. Г., Милевская, В. В., Темердашев, А. З. (2017). Идентификация и хроматографическое определение биоактивных компонентов в образцах растворимого кофе. Аналитика и контроль, 21(3), 251–261. https://doi.org/10.15826/analitika.2017.21.3.008

3. Гунар, Л. Э., Коваленко, А. С., Захаров, А. С. (2017). Методы идентификации, оценки качества и безопасности натурального молотого кофе: монография. — М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2017. — 111 с.

4. Метленкин, Д. А., Платов, Ю. Т., Платова, Р. А., Рубцов, А. Е., Михайлова, А. М. (2021). Идентификация кофе в зернах методами Фурье ИК‑спектроскопии и многомерного анализа. Известия высших учебных заведений. Пищевая технология, 5–6(383–384), 92–97. https://doi.org/10.26297/0579–3009.2021.5–6.17

5. Sharma, H. A. (2020). A detail chemistry of coffee and its analysis. Chapter in book: Coffee-production and research. https://doi.org/10.5772/intechopen.91725

6. Gopinandhan, T. N., Banakar, M., Ashwini, M. S., Basavaraj, K. (2014). A comparative study on caffeine estimation in coffee samples by different methods. International Journal of Current Research in Chemistry and Pharmaceutical Sciences, 1(8), 4–8. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11561.44644

7. Яшин, А. Я. (2014). ВЭЖХ фенольных кислот — антиоксидантов с амперометрическим детектированием. Сорбционные и хроматографические процессы, 14 (3), 419–427.

8. Зайнулин, Р. А., Кунакова, Р. В., Егорова, Е. Ю. (2015). Кофе, кофеин и генетика человека. Пиво и напитки, 6, 50–54.

9. Зачем растениям кофеин? Электронный ресурс https://leplants.ru/events/zachem-rasteniyam-kofein/ Дата обращения 25.11.2021

10. Кофеин — приманка для пчел, улучшающая их память. Электронный ресурс: https://www.agroxxi.ru/zhurnal-agromir-xxi/stati-rastenievodstvo/kofein-primanka-dlja-pchel-uluchshayuschaja-ih-pamjat.html Дата обращения 25.11.2021

11. Антохин, А. М., Таранченко, В. Ф., Василевский, С. В., Аксенов, А. В., Аксенова, Ю. Б., Кузнецова, О. В. и др. (2016). Определение географического региона произрастания кофейных зерен методом газовой хроматографии в сочетании с изотопной масс-спектрометрией. Массспектрометрия, 13(3), 176–182.

12. Arai, K., Terashima, H., Aizawa, S.-I., Taga A., Yamamoto A., Tsutsumiuchi K. et al. (2015). Simultaneous determination of trigonelline, caffeine, chlorogenic acid and their related compounds in instant coffee samples by HPLC using an acidic mobile phase containing octanesulfonate. Analytical Science, 31(8), 831–835. https://doi.org/10.2116/analsci.31.831

13. Casal, S., Oliveira, M. B. P. P., Alves, M. R., Ferreira, M. A. (2000). Discriminate Analysis of Roasted Coffee Varieties for Trigonelline, Nicotinic Acid, and Caffeine Content. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 48(8), 3420–3424. https://doi.org/10.1021/jf990702b

14. Ky, C.-L., Louarn, J., Dussert, S., Guyot, B., Hamon, S., Noirot, M. (2001). Caffeine, trigonelline, chlorogenic acids and sucrose diversity in wild Coffea Arabica L. and C. canephora P. accessions. Food Chemistry, 75(2), 223–230. https://doi.org/10.1016/S0308–8146(01)00204–7

15. Tfouni, S. A. V., Carreiro, L. B., Teles, C. R. A., Furlani, R. P. Z., Cipolli, K. M. V. A. B., Camargo M. C. R. (2014). Caffeine and chlorogenic acids intake from coffee brew: Influence of roasting degree and brewing procedure. International Journal of Food Science and Technology, 49(3), 747–752. https://doi.org/10.1111/IJFS.12361

16. Farah, A., De Paulis, T., Trugo, L. C., Martin, P. R. (2005). Effect of roasting on the formation of chlorogenic acid lactones in coffee. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 53(5), 1505–1513. https://doi.org/10.1021/jf048701t

17. Casal, S., Beatriz Oliveira, M., Ferreira, M. A. (2000). HPLC/diode-array applied to the thermal degradation of trigonelline, nicotinic acid and caffeine in coffee. Food Chemistry, 68(4), 481–485. https://doi.org/10.1016/S0308–8146(99)00228–9

18. Bicho, N., Leitão, A., Ramalho, J., Lidon, F. C. (2011). Identication of chemical clusters discriminators of the roast degree in Arabica and Robusta coffee beans. European Food Research and Technology, 233(2), 303–311. https://doi.org/10.1007/S00217–011–1518–5

19. Nuhu, A. A. (2014). Bioactive Micronutrients in Coffee: Recent Analytical Approaches for Characterization and Quantification. International Scholarly Research Notices, 2014, Article 384230. https://doi.org/10.1155/2014/384230

20. Belay, A. (2011). Some biochemical compounds in coffee beans and methods developed for their analysis. International Journal of Physical Sciences, 6(28), 6373–6378. https://doi.org/10.5897/IJPS11.486

21. Patil, P. N. (2012). Caffeine in various samples and their analysis with HPLC-a review. International Journal of Pharmaceutical Sciences Review and Research, 16(2), 76–83.

22. Weckerle, B., Richling, E., Heinrich, S., Schreier, P. (2002). Origin assessment of green coffee “Coffea Arabica” by multi-element stable isotope analysis of caffeine. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 374(5), 886–890. https://doi.org/10.1007/s00216–002–1560-z

23. Наумова, В. В. (2012). Информационная фальсификация кофе. Бюллетень медицинских интернет-конференций, 2(2), 66.

24. Оганесянц, Л. А., Панасюк, А. Л., Кузьмина, Е. И., Свиридов, Д. А. (2019). Использование современных инструментальных методов анализа с целью установления географического места происхождения винодельческой продукции. Пиво и напитки, 4, 59–64. https://doi.org/10.24411/2072–9650–2019–10002

25. Оганесянц, Л. А., Панасюк, А. Л., Кузьмина, Е. И., Яланецкий, А. Я., Загоруйко, В. А. (2017). Вариация отношений изотопов углерода этанола вин в зависимости от географического положения виноградников. Магарач. Виноградарство и виноделие, 4, 38–40.

26. Оганесянц, Л. А., Панасюк, А. Л., Кузьмина, Е. И., Зякун, А. М. (2013). Определение экзогенной воды в винах методом изотопной массспектрометрии. Виноделие и виноградарство, 5, 19–21.

27. Свиридов, Д. А., Ганин, М. Ю., Шилкин, А. А. (2022). Использование метода изотопной масс-спектрометрии для установления места географического происхождения кофейных зерен. Актуальные проблемы техники, технологии и образования: сборник тезисов докладов III Национальной научно-практической конференции с международным участием (Керчь, 24–27 января), 85–88.

28. Свиридов, Д. А., Ганин, М. Ю., Шилкин, А. А. (2021). Использование отношений стабильных изотопов для идентификации географического происхождения чая. Актуальные проблемы техники, технологии и образования: сборник тезисов докладов II Национальной научно-практической конференции с международным участием (Керчь, 25–28 января), 17–20.

29. Горбунова, Н. А. (2018). Возможности использования стабильных изотопов для идентификации географического происхождения мяса и мясных продуктов. Обзор. Теория и практика переработки мяса, 3(1), 46–58. https://doi.org/10.21323/2414–438X‑2018–3–1–46–58

30. Bontempo, L., Paolini, M., Franceschi, P., Ziller, L., García-González, D. L., Camin, F. (2019). Characterisation and attempted differentiation of European and extra-European olive oils using stable isotope ratio analysis. Food Chemistry, 276, 782–789. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2018.10.077

31. Camin, F, Larcher, R., Nicolini, G., Bontempo, L., Bertoldi, D., Perini, M. et al. (2010). Isotopic and elemental data for tracing the origin of European olive oils. Journal of Agriculture Food Chemistry, 58(1), 570–577. https://doi.org/10.1021/jf902814s

32. Portarena, S., Baldacchini, C., Brugnoli, E. (2017). Geographical discrimination of extra-virgin olive oils from the Italian coasts by combining stable isotope data and carotenoid content within a multivariate analysis. Food Chemistry, 215, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.07.135

33. Camin, F., Dordevic, N., Wehrens, R., Neteler, M., Delucchi, L., Postma, G. et al. (2015). Climatic and geographical dependence of the H, C and O stable isotope ratios of Italian wine. Analytica Chimica Acta, 853(1), 384–390. https://doi.org/10.1016/j.aca.2014.09.049

34. Erasmus, S. W., Muller, M., Van Der Rijst, M., Hoffman, L. C. (2016). Stable isotope ratio analysis: A potential analytical tool for the authentication of South African lamb meat. Food Chemistry, 192, 997–1005. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2015.07.121

35. Nečemer, M., Potočnik, D., Ogrinc, N. (2016). Discrimination between Slovenian cow, goat and sheep milk and cheese according to geographical origin using a combination of elemental content and stable isotope data. Journal of Food Composition and Analysis, 52, 16–23. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2016.07.002

36. Huang, J., Norgbey, E., Nkrumah, P.N., Appiah-Sefah, G., Michel, R. (2017). Elucidating the origin of milk products on the Chinese market using hydrogen and oxygen stable isotope technique. Integrative Food, Nutrition and Metabolism, 4(4). https://doi.org/10.15761/IFNM.1000184

37. Chung, I.-M., Kim, J.-K., Yang, Y.-J., An, Y.-J., Kim, S.-Y., Kwon, C. et al. (2020). A case study for geographical indication of organic milk in Korea using stable isotope ratios-based chemometric analysis. Food Control, 107, Article 106755. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2019.106755

38. Oganesyants L. A., Panasyuk A. L., Kuzmina E. I., Sviridov D. A. (2018). Modern analysis methods use in order to establish the geographic origin of food products. Food systems, 3(1), 4–9. https://doi.org/10.21323/2618–9771–2020–3–1–4–9

39. Jarosova, M., Milde, D., Kuba, M. (2014). Elemental analysis of coffee: A comparison of ICP-MS and AAS methods. Czech Journal of Food Sciences, 32(4), 354–359. https://doi.org/10.17221/399/2013-cjfs

40. Worku, M., Upadhayay, H. R., Latruwe, K., Taylor, A., Blake, W., Vanhaecke, F. et al. (2019). Differentiating the geographical origin of Ethiopian coffee using XRF- and ICP‑based multi-element and stable isotope profiling. Food Chemistry, 290, 295–307. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.03.135

41. Carter, J. F., Yates H. S., Tinggi U. (2015). Isotopic and elemental composition of roasted coffee as a guide to authenticity and origin. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 63(24), 5771–5779. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.5b01526

42. Peng, C.-Y., Zhang, Y.-L., Song, W., Cai, H.-M., Wanga, Y., Granato, D. (2019) Characterization of Brazilian coffee based on isotope ratio mass spectrometry (δ13C, δ18O, δ2 H, and δ15N) and supervised chemometrics. Food Chemistry, 297, Article 124963. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.124963

43. Liu, H.-C., You, C.-F., Chen, C.-Y., Liu, Y.-C., Chung, M.-T. (2014). Geographic determination of coffee beans using multi-element analysis and isotope ratios of boron and strontium. Food Chemistry, 142, 439–445. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2013.07.082

44. Chemura, A., Mutanga, O., Dube, T. (2017). Separability of coffee leaf rust infection levels with machine learning methods at Sentinel-2 MSI spectral resolutions. Precision Agriculture, 18(5), 859–881. https://doi.org/10.1007/s11119–016–9495–0

45. Parraga-Alava, J., Cusme, K., Loor, A., Santander, E. (2019). RoCoLe: A robusta coffee leaf images dataset for evaluation of machine learning based methods in plant diseases recognition. Data in Brief, 25, Article 104414. https://doi.org/10.1016/j.dib.2019.104414

46. Chemura, A., Mutanga, O., Sibanda, M., Chidoko, P. (2018). Machine learning prediction of coffee rust severity on leaves using spectroradiometer data. Tropical Plant Pathology, 43, 117–127. https://doi.org/10.1007/s40858–017–0187–8

47. Tridawati, A., Wikantika, K., Susantoro, T. M., Harto, A. B., Darmawan, S., Yayusman, L. F. et al. (2020). Mapping the distribution of coffee plantations from multi-resolution, multi-temporal, and multi-sensor data using a random forest algorithm remote sens. Remote Sensing, 12(23), Article 3933. https://doi.org/10.3390/rs12233933

48. Marin, D. B., Ferraz, G. A. S., Guimarães, P. H. S., Schwerz, F., Santana, L. S., Barbosa, B. D. S. et al. (2021). Remotely piloted aircraft and random forest in the evaluation of the spatial variability of foliar nitrogen in coffee crop. Remote sensing, 13(8), Article 1471. https://doi.org/10.3390/rs13081471

49. Schipilliti, L., Bonaccorsi, I., Buglia, A. G., Mondello, L. (2019). Comprehensive Isotopic Data Evaluation (CIDE) of carbon isotope ratios for quality assessment and traceability of coffee. Food Analytical Methods, 12, 121–127. https://doi.org/10.1007/s12161–018–1344–5

50. Serra, F., Guillou, C. G., Reniero, F., Ballarin, L., Cantagallo, M. I., Wieser, M. et al. (2005). Determination of the geographical origin of green coffee by principal component analysis of carbon, nitrogen and boron stable isotope ratios. Rapid communications in mass spectrometry, 19(15), 2111–2115. https://doi.org/10.1002/rcm.2034

51. Rodrigues, C. I., Maia, R., Miranda, M., Ribeirinho, M., Nogueira, J. M. F., Maguas, C. (2009). Stable isotope analysis for green coffee bean: A possible method for geographic origin discrimination. Journal of Food Composition and Analysis, 22(5), 463–471. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2008.06.010

52. Rodrigues, C. I., Maguas, C., Prohaska, T. (2011). Strontium and oxygen isotope fingerprinting of green coffee beans and its potential to proof authentication of coffee. European Food Research and Technology, 232(2), 361–373. https://doi.org/10.1007/s00217–010–1362-z

53. Bowen, G. J. (2020). The online isotopes in precipitation calculator version 3.1. Retrieved from http://www.waterisotopes.org Accesed November 10, 2021

54. Rodrigues, C., Brunner, M., Steiman, S., Bowen, G. J., Nogueira, J. M. F., Gautz, L. et al. (2011). Isotopes as tracers of the Hawaiian coffee-producing regions. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 59(18), 10239– 10246. https://doi.org/10.1021/jf200788p

55. Weigt, M., Brodie, C., Kracht, O. (2017). EA-IRMS: Tracing the geographical origin of coffee using isotope fingerprints. Thermo Fisher Scientific. Retrieved from https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/CMD/Application-Notes/AN-30427-EA-IRMS-Hydrogen-Oxygen-Coffee-AN30427-EN.pdf Accesed December 11, 2021

56. Santato, A., Bertoldi, D., Perini, M., Camin, F., Larcher, R. (2012). Using elemental profiles and stable isotopes to trace the origin of green coffee beans on the global market. Journal of Mass Spectrometry, 47(9), 1132–1140. https://doi.org/10.1002/jms.3018

57. Rodrigues, C., Maia, R., Maguas, C. (2013). The application of isotope ratio mass spectrometry to the study of the ecophysiology of plant seeds. Spectroscopy Europe, 25(1), 12–18.