Yoğurt üretiminde transglutaminaz kullanımının tespiti için hızlı analiz yöntemi geliştirilmesi

Yoğurt, sütte bulunan laktozu laktik aside dönüştüren bakteriler kullanarak sütün fermantasyonu ile oluşan pıhtıdır. Laktik asit fermantasyonu sonucunda süt proteinleri koagüle olur ve yoğurda kendine özgü dokusunu ve asidik özelliğini kazandırır. Dünya genelinde yaygın olarak tüketilen yoğurt, insan sağlığının korunması ve sindirim sistemi sorunlarını giderme gibi çeşitli iyileştirici etkiler ile ilişkilendirilmiştir. Yoğurt üretiminde, sıcaklık ve diğer fiziksel faktörlerin etkisiyle protein ağındaki suyun ayrılması önemli bir sorun oluşturmaktadır. Bu sorunu çözmek için yoğurda mTGaz enzimi eklenebilmektedir. mTGaz, hidrofilik protein bağlarının etkileşimini teşvik ederek jelin su tutma kapasitesini artırır ve bu da yoğurt jelinin dayanıklılığını ve viskozitesini iyileştirmektedir. Transglutaminaz enzimi transferaz ailesinin bir üyesidir. Transglutaminaz, bir peptid bağlı glutamin kalıntısının γ-karboksiamid grubu ile lizin amino grubu dahil çeşitli primer aminler arasındaki bir açil transfer reaksiyonunu katalize eder. Bu da proteinler, peptitler ve primer aminler arasında kovalent çapraz bağ oluşturur. Mikrobiyal transglutaminaz, ABD, Kanada, Japonya, Brezilya ve Çin gibi birçok ülkede gıda üretiminde yasal olarak kullanılmaktadır. Genellikle güvenli kabul edilen (GRAS) transglutaminaz enzimi, Avrupa Birliği'nde gıda işleme yardımcı maddesi olarak onaylanmıştır ve süt ürünleri üretiminde içerik listesinde belirtilmeden kullanılabilmektedir. Başlangıçta hayvan dokularından elde edilen transglutaminaz, günümüzde genellikle mikrobiyal kaynaklardan elde edilmektedir. Son yıllarda yoğurt üretiminde mikrobiyal transglutaminaz enziminin kullanımı, ürünün kıvamı, yapısal dayanıklılığı, su tutma kapasitesi ve genel kalite özelliklerini geliştirmesinden dolayı artış göstermektedir. Mikrobiyal transglutaminaz, yoğurda iki yöntemle eklenir: Birinci yöntemde, enzim sütün içine eklenir ve ardından sütün sıcaklığı, enzimin etkinliğinin duracağı noktaya yükseltilerek inaktive edilir. Daha sonra starter kültürü eklenir. İkinci yöntemde ise mTGaz aktivitesi durdurulmadan, aynı anda starter kültürüyle birlikte sütün içine eklenir. Şu ana kadar süt ürünlerinde kullanılan transglutaminaz (mTGaz) enziminin varlığını veya miktarını güvenilir bir şekilde tespit edebilecek herhangi bir spesifik yöntem mevcut değildir. Bu çalışmanın amacı yoğurttaki transglutaminazın kullanımını, durumunu (aktif veya inaktif) ve konsantrasyon seviyelerini tespit edebilecek hızlı, uygun ve güvenilir bir modelin IR spektroskopisi kullanılarak geliştirilmesidir. Bu çalışma yoğurtta mikrobiyal transglutaminaz kullanımının tespitine yönelik literatürdeki ilk çalışma olacaktır. Bu çalışmada, yoğurt örnekleri orta ve yakın kızılötesi spektroskopisi ile analiz edilmiştir. Deneysel yoğurtlarda iki farklı mikrobiyal transglutaminaz enziminin konsantrasyon seviyeleri test edilmiştir. Bu konsantrasyon seviyeleri, 1 ünite ve 2 ünite olmak üzere belirlenmiş ve her iki konsantrasyon seviyelerinin, yoğurtlar üzerinde oluşturduğu farklı etkiler analiz edilmiştir. Yoğurtta bulunan mikrobiyal transglutaminaz enziminin durumunu aktif veya inaktif olarak tespit edebilmek amacıyla üretilen örneklerinin yarısında enzim ısıl işlem ile inaktive edilmiştir. Hem yakın kızılötesi (NIR) spektroskopisi hem de orta kızılötesi (MIR) spektroskopisi için, sınıf analojisinin yumuşak bağımsız modellemesi (SIMCA) ve kısmi en küçük kareler diskriminant analizi (PLS-DA) yaklaşımları, aktif mikrobiyal transglutaminaz enzimi içeren yoğurt örneklerinden kontrol örneğini ve enzimin aktif ve inaktiflik durumunu sınıflandırabilmiştir. Ancak SIMCA ve PLS-DA yaklaşımları hem NIR, hem de MIR spektroskopisi için enzim konsantrasyonunu ayırt edememiştir. Makine öğrenimi analizleri, yoğurt örneklerindeki mikrobiyal transglutaminaz enziminin varlığı, aktif veya inaktif durumunu ve konsantrasyon seviyelerini başarılı bir şekilde tespit etmiştir. Sonuç olarak, yoğurtta mikrobiyal transglutaminaz enziminin kullanımı ve aktif veya inaktif durumu, kullanılan tüm kemometrik yaklaşımlarla birlikte NIR spektroskopisi ve MIR spektroskopisi MIR kullanılarak başarılı bir şekilde tespit edilmiştir. Makine öğrenimi analizleri ise, sınıf analojisi SIMCA ve PLS-DA modelleriyle karşılaştırıldığında yoğurtlarda tespit edilen enzim konsantrasyon seviyelerinin ayırt edilmesi konusunda üstün bir performans göstermiştir. Makine öğrenimi modelinin üstün performansı, verilerdeki karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri ele alma yeteneğine dayandırılabilir. Bu durum, modeli farklı konsantrasyon seviyelerine daha uyumlu hale getirerek, özellikle enzim seviyelerinin kontrolü ve tutarlı ürün kalitesinin sağlanması açısından yoğurt üretim süreçlerinin iyileştirilmesi için önemli bir fırsat sunmaktadır.