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Nov 19, 2023Nov 19, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13657 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

牛乳の異物混入は発展途上国でよく見られる問題であり、人間に致命的な病気を引き起こす可能性があります。 牛乳サンプル中のさまざまな混入物を特定するためのいくつかの研究にもかかわらず、複数の混入物の影響はまだ解明されていません。 この研究では、牛乳中の複数の化学異物を同時に検出するために、三次元 (3D) 紙ベースのマイクロ流体デバイスが設計および製造されています。 この装置は、上部カバー、下部カバー、および輸送ゾーンと検出ゾーンで構成される中間層で構成されます。 中間層のサポートに切り込みを入れることにより、デバイスの流路は最適かつ均一な速度を特徴とします。 初めて、牛乳サンプルから 7 種類の混入物 (尿素、洗剤、石鹸、デンプン、過酸化水素、炭酸水素ナトリウム、塩) が同時に検出され、同時に特異性評価と詳細な色彩干渉分析が行われました。 一度に 7 種類の異物を検出するには、わずか 1 ~ 2 mL のサンプル量が必要です。 比色反応には試薬の体積のうちわずか 10 \(\upmu\)L を使用し、結果は数秒以内にわかりました。 観察により、比色分析を使用した混入物の検出限界 (LOD) が \(0.05\%\) (vol./vol.) ~ \(0.2\%\) (vol./vol.) の範囲にあることが明らかになりました。検出技術。 実験結果から得られた検量線を用いて、添加された未知の異物の量を測定します。 ここでは、プロセスの再現性と再現性、感度、検量線の検出の直線範囲、および色強度データの統計的研究が徹底的に分析されます。 このシンプルでポータブル、そしてユーザーフレンドリーな 3D マイクロ流体デバイスは、リソースが限られた環境においても、消費前の流動食品のテストに使用されることが期待されます。

食品の異物混入は世界中で深刻な問題であり、人々の健康に危険を及ぼすため、食品安全当局から大きな注目を集めています。 牛乳は、インド、パキスタン、中国、ブラジルを含む世界の牛乳総生産量の約半分を占める発展途上国で最も異物が混入した食品の一つです。 一人当たりの牛乳の利用可能量は年々増加していますが、現在の増加率と必要とされる牛乳生産の増加率の間には大きな隔たりがあります。 牛乳は、たんぱく質、脂肪、炭水化物、ビタミン、ミネラルなどが豊富に含まれる低価格の栄養価の高い食品であるため、消費量が多くなります。混和物を添加すると、需要と供給のギャップを埋めることで乳製品事業の利益が高まります。 この汚染は、より多くの合成乳を生産することで乳消費者のニーズを満たすための利用可能な手段の 1 つであると考えられます1。

牛乳は、尿素2、3、4、メラミン5、6、洗剤7、ホウ酸8、ホルマリン9、硫酸アンモニウム、石鹸、塩、中和剤10、マルトデキストリン11、デンプン、糖類12、クレンブテロール13、テトラサイクリン14、過酸化水素15、カラメル、水16、17、およびその他多くの有害物質18. これらの化学物質は安価で広く入手可能です。 厳格な施行法の欠如と、迅速かつ簡単な検出技術の欠如が、この問題を制御する上での大きなボトルネックとなっています。 牛乳の品質は通常、脂肪率、SNF (無脂肪固形物) 値、タンパク質含有量、およびその他の要因によって決まります19。 これらのパラメータを改善するために、通常、混和物が牛乳に追加されます1。 牛乳に水を加えて体積を増やします。 対照的に、尿素とメラミンは牛乳中の非タンパク質窒素含有量を増加させます。 洗剤と石鹸はミルクの白さを増し、加えられた油を乳化させます。 過酸化水素、塩、ホルマリンは牛乳の保存に使用されます。 砂糖とでんぷんは希釈した牛乳の密度を高めるために使用され、炭酸水素ナトリウムと炭酸ナトリウムは牛乳の酸性度を中和するために使用されます。 世界保健機関 (WHO) およびその他の食品安全当局のガイドラインは、これらの化学物質の安全な摂取制限を指定しています20。 牛乳中の尿素の安全限界は 70 mg/100 mL です21。 過酸化水素とデンプンの最大残留限度 (MRL) は、それぞれ \(0.05\%\) v/v と \(0.15\%\) v/v です22。 洗剤と石鹸の安全限界は 0.002 mg/kg 未満です23。 インド食品安全基準局 (FSSAI) によると、牛乳にはいかなる量の塩や炭酸塩も含まれてはなりません24。 これらの汚染物質を安全限度を超えて摂取すると、腎不全、乳児の死亡、胃腸合併症、下痢、腎不全、さらには人間の癌などの有害な病気を引き起こす可能性があります21。

0.95)\) from the color intensity graphs. However, to perform the quantitative analysis we have used the classical linear regression fit curves which is shown in Fig. 2. With five repeated experiments at every different concentrations the color intensity curves are formed and the error bars are represented as the standard deviation of the multiple experiments. The more details about the color intensity analysis is described in the error analysis subsection./p>