Функционалдық нан рецептураларын модельдеу және оңтайландыру: кешенді шолу

Салауатты тамақтану мен функционалдық тағам өнімдеріне деген қызығушылықтың артуы жағдайында нан өнімдері функционалдық қасиеттерді мақсатты түрде қалыптастыру үшін перспективалы объект ретінде қарастырылуда. Қазіргі заманғы тағам технологияларының дамуы рецептураларды эмпирикалық іріктеуден нан өнімдерінің құрамын модельдеу мен оңтайландырудың ғылыми негізделген әдістеріне көшуді талап етеді. Осы шолу мақаласының мақсаты — берілген технологиялық, тағамдық және тұтынушылық қасиеттерге ие функционалдық нан рецептураларын модельдеу мен оңтайландырудың заманауи тәсілдерін жүйелеу және талдау. Жұмыста функционалдық ингредиенттерді қолдануға, сондай-ақ рецептураларды модельдеудің математикалық, есептеуіш және data-driven әдістеріне байланысты зерттеулердің негізгі бағыттары қарастырылған. Зерттеудің ғылыми маңыздылығы функционалдық нан рецептураларын модельдеудің қазіргі заманғы әдістерін кешенді түрде жинақтау және олардың артықшылықтары мен шектеулерін анықтаумен сипатталады. Практикалық маңыздылығы қарастырылған тәсілдерді болжамды қасиеттері мен тұрақты сапасы бар жаңа нан өнімдерін әзірлеу барысында қолдану мүмкіндігімен айқындалады. Зерттеу әдіснамасы халықаралық дерекқорларда индекстелген ғылыми жарияланымдарды талдау мен жалпылауға негізделген және жүйелік талдау, салыстырмалы талдау және жіктеу әдістерін қамтиды. Жүргізілген шолу нәтижесінде функционалдық нан рецептураларын модельдеу саласының дамуының негізгі үрдістері анықталды, сондай-ақ берілген функционалдық қасиеттерді қалыптастыруда математикалық оңтайландыру және компьютерлік модельдеу әдістерінің тиімділігі көрсетілді. Нан өнімдерін әзірлеу үдерістеріне цифрлық және интеллектуалдық технологияларды интеграциялаудың перспективалылығы туралы қорытынды жасалды. Зерттеудің құндылығы функционалдық нан өнімдерін модельдеу саласындағы болашақ зерттеулерге арналған ғылыми негіз қалыптастыруында. Алынған нәтижелердің практикалық маңызы оларды ғылыми зерттеулерде, білім беру үдерісінде және нан-тоқаш өнеркәсібінде қолдану мүмкіндігімен анықталады.

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.