Моделирование и оптимизация рецептур функционального хлеба: комплексный обзор

В условиях возрастающего интереса к здоровому питанию и функциональным продуктам питания хлебные изделия рассматриваются как перспективный объект для целенаправленного формирования функциональных свойств. Современное развитие пищевых технологий требует перехода от эмпирического подбора рецептур к научно обоснованным методам моделирования и оптимизации состава хлебных изделий. Целью данной обзорной статьи является систематизация и анализ современных подходов к моделированию и оптимизации рецептур функционального хлеба с заданными технологическими, пищевыми и потребительскими свойствами. В работе рассмотрены основные направления исследований, связанные с использованием функциональных ингредиентов, математических, вычислительных и data-driven методов моделирования рецептур. Научная значимость исследования заключается в комплексном обобщении современных методов моделирования рецептур функционального хлеба и выявлении их преимуществ и ограничений. Практическая значимость обусловлена возможностью применения рассмотренных подходов при разработке новых хлебных изделий с прогнозируемыми свойствами и стабильным качеством. Методология исследования основана на анализе и обобщении научных публикаций, индексируемых в международных базах данных, с использованием методов системного анализа, сравнительного анализа и классификации. В результате проведённого обзора выявлены ключевые тенденции развития моделирования рецептур функционального хлеба, показана эффективность методов математической оптимизации и компьютерного моделирования при формировании заданных функциональных свойств. Сделан вывод о перспективности интеграции цифровых и интеллектуальных технологий в процессы разработки хлебных изделий. Ценность исследования заключается в формировании научной базы для дальнейших исследований в области моделирования функциональных хлебных изделий. Практическое значение результатов состоит в возможности их использования в научных исследованиях, образовательном процессе и хлебопекарной промышленности.

1. Siro, I., E. Kapolna, B. Kapolna, and A. Lugasi. 2008. “Functional Food: Product Development, Marketing and Consumer Acceptance.” Appetite 51 (3): 456–467.

2. Jones, P. J., and S. Jew. 2007. “Functional Food Development: Concept to Reality.” Trends in Food Science & Technology 18 (7): 387–390.

3. Bigliardi, B., and F. Galati. 2013. “Innovation Trends in the Food Industry: The Case of Functional Foods.” Trends in Food Science & Technology 31 (2): 118–129.

4. Purlis, E. 2019. “Baking Process Design Based on Modelling and Simulation: Toward Optimization of Bread Quality.” Food Control 100: 45–52.

5. Singh, R. P., and D. R. Heldman. 2014. Introduction to Food Engineering. Academic Press, 37–48.

6. Aguilera, J. M. 2018. “Relating Food Engineering to Cooking and Gastronomy: Modeling, Simulation, and Visualization.” Annual Review of Food Science and Technology 9: 191–210.

7. Siro, I., E. Kapolna, B. Kapolna, and A. Lugasi. 2008. “Functional Food: Product Development, Marketing and Consumer Acceptance.” Appetite 51 (3): 456–467.

8. Miranda, J., et al. 2016. “Nutritional Enhancement of Bread with Functional Ingredients: A Review.” Food Research International 80: 1–17.

9. Dziki, D., R. Różyło, U. Gawlik-Dziki, and M. Świeca. 2014. “Current Trends in the Enhancement of Antioxidant Activity of Wheat Bread.” Journal of Food Science and Technology 51: 423–434.

10. Van Boekel, M. A. J. S. 2008. “Kinetic Modeling of Food Quality: A Critical Review.” Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety 7 (2): 144–158.

11. Singh, R. P., and D. R. Heldman. 2014. Introduction to Food Engineering. Academic Press.

12. Baş, D., and İ. H. Boyacı. 2007. “Modeling and Optimization I: Usability of Response Surface Methodology.” Journal of Food Engineering 78 (3): 836–845.

13. Purlis, E. 2019. “Baking Process Design Based on Modelling and Simulation: Toward Optimization of Bread Quality.” Food Control 100: 45–52.

14. Bevilacqua, M., et al. 2020. “Artificial Intelligence Applications in Food Process Modeling.” Journal of Food Engineering 287: 110126.

15. Zhu, F. 2021. “Applications of Machine Learning in Food Science and Technology.” Food Chemistry 342: 128199.

16. Miranda, J., et al. 2016. “Nutritional Enhancement of Bread with Functional Ingredients: A Review.” Food Research International 80: 1–17.

17. Balestra, F., and E. Cocci. 2020. “Functional Bakery Products: Trends and Challenges.” Journal of Cereal Science 93.

18. Dziki, D., R. Różyło, U. Gawlik-Dziki, and M. Świeca. 2014. “Current Trends in the Enhancement of Antioxidant Activity of Wheat Bread.” Journal of Food Science and Technology 51: 423–434.

19. Tranfield, D., D. Denyer, and P. Smart. 2003. “Towards a Methodology for Developing Evidence-Informed Management Knowledge by Means of Systematic Review.” British Journal of Management 14 (3): 207–222.

20. ISO. 2009. ISO 712: Cereals and Cereal Products — Determination of Moisture Content. Geneva: International Organization for Standardization.

21. ISO. 2019. ISO 7305: Milled Cereal Products — Determination of Acidity. Geneva: International Organization for Standardization.

22. AACC International. 2010–2019. Approved Methods of Analysis. 11th ed. Methods 10-05.01; 74-09.01. St. Paul, MN.

23. AOAC International. 2016. Official Methods of Analysis. 20th ed. Method 985.29. Gaithersburg, MD.

24. Baş, D., and İ. H. Boyacı. 2007. “Modeling and Optimization I: Usability of Response Surface Methodology.” Journal of Food Engineering 78: 836–845.

25. Ali, Zainab N., Iman Askerzade, and Saddam Abdulwahab. 2021. “Estimation Model for Bread Quality Proficiency Using Fuzzy Weighted Relevance Vector Machine Classifier.” Applied Bionics and Biomechanics 2021 (February 26): 6670316.