このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 におい成分の捕集・抽出・分析と特性評価のためのデータ解析 [講習会詳細] | テックデザイン
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複合的な微量成分で構成されている【におい】を扱う上では、成分の特性に応じた捕集・抽出・分析方法とデータ解析の知識が不可欠です。本講では、においを正確に把握・評価する為の実践的な知見を紹介します。

におい成分の捕集・抽出・分析と特性評価のためのデータ解析

~におい特性の理解・新しいにおい抽出法・GC/MS微量分析法・データ解析事例~

【日 程】

2017年4月17日(月) 13:00~17:00

【会 場】

オームビル ゼミルーム(地下1階)(東京 竹橋駅/神保町駅)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

 

講師: 香川大学 農学部 応用生物科学科 教授 農学博士 田村 啓敏先生

<講師紹介>専門は、食品機能化学、食品成分の超分子化学。高機能な食品の探索および、機能成分の分子構造と機能の関係を化学的に調査している。その他に、フレーバー物質の研究では、印象深いにおいのイメージを人に記憶させるにはどのような条件を満たすことが必要なのか,においの質とにおいの強度の数値解析から科学的アプローチをしている。

Ⅰ. はじめに
 1. においをターゲットにした商品
 2. 微量で、複雑に相互作用するにおい特性の理解

Ⅱ. におい成分の捕集・抽出法
 1. 効率的なにおい成分の回収法(柑橘香気を例に紹介)
 2. 最新機器等を使ったにおいの捕集法(PFC, SPME, SPE)
 3. 新しいにおい抽出法(油脂素材中のにおい成分の分析法を含む) ⇒ (QuEChERS, 溶媒抽出, SAFE)
 4. 抽出物のにおい評価、質の確認(トライアングルテスト他)

Ⅲ. におい成分の分析法 
 1. GC保持指標の利用
 2. 農薬分析に学ぶGC/MS微量分析法
 3. LC/MS/MS, GC×GCに学ぶ微量分析法
 4. デコンボリューション分析

Ⅳ. においの統計解析法等 事例紹介
 1. におい特性の類似度計算法とオーダーインパクトスペクトラム(OIS)表記法
 2. GC-Olfactometry法とLod法, OISの比較
 3. コレスポンデンス解析
 4. 因子分析、相関係数の利用
 5. 定量的記述分析法(QDA)解析
 6. 二元配置法を使った嗅覚認知の最適濃度の決定法http://admin.tech-d.jp/images/noimage.png

<習得知識>
・においの抽出法・捕集法
・においの捕集法を取捨選択するための知識
・天然香気や加工・加熱中に発生した香気の分析法
・統計解析等、においの特性評価

<講義概要>
 においは多種多様な微量成分から構成され、におい成分ごとににおいの質と強度が異なる。そのため、食品のにおいを解析するためには、1. においの抽出法がにおい特性を十分に反映しているのか? 2. 抽出した精油の分析が最適な状態で行われたのか? 3. においの質と強度の評価が十分に配慮された解析法になっているのか?など、多くの要因を考慮する必要がある。今日までに、GC-Olfactometry法やLod法等、簡便な香気評価システムが構築されてきてはいるものの、複雑なにおいの相互作用やマスキング効果等の全体香気に与える影響などについては、定量的な議論ができていないのが現状である。
 そこで本講座では、実践的なにおいの抽出法、分析法に加えて、におい抽出液のにおい特性を確認するための官能検査や統計的データ解析等に主眼を置き解説する。更には、講師が近年開発した新しいにおいの抽出方法も併せて紹介する。

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