Tilbake til søkeresultatene

NOFIMA-FFL-NOFIMAS STRATEGISKE PROGRAMMER-FFL

Precision Food Production

Alternativ tittel: Presisjonsproduksjon av mat

Tildelt: kr 63,2 mill.

Verden har store utfordringer knyttet til miljømessig bærekraft og matsikkerhet for en voksende befolkning. Precision vil utvikle presisjonsteknologi som gjør matindustrien i stand til å produsere de produktene og kvalitetene det er behov for, og samtidig minimere matsvinn. Vi vektlegger tre ulike muliggjørende teknologier: Nye bioteknologiske prosesser, smarte sensorer for måling av matkvalitet og dataanalytiske metoder. Fermentering av hydrolysater er gjort med melkesyrebakterier for å forbedre de sensoriske egenskapene (fjerne bittersmak). De sensoriske resultatene analyseres sammen med FTIR spektroskopi, kromatografi og mikrobiologi. Fraksjoner av hydrolysater fra eggehvite og svineblodplasma er undersøkt for mulig bioaktivitet i muskelceller. Vi har produsert bakteriell cellulose (BC) basert på ulike bakteriestammer med forskjellige dyrkingsstrategier, og vi har undersøkt de strukturelle egenskapene til disse ved bruk av skanning-elektronmikroskopi. Vi har deretter tilsatt eggeskallmembranpulver til cellulosen for å forbedre de funksjonelle egenskapene slik at det egner seg bedre som ingrediens i matprodukter. Videre har vi undersøkt om vi kan bruke BC som underlag som muskelceller kan vokse på, og vi ser god cellevekst på materialet. Ved hjelp av bakterien E.coli har vi fremstilt en type vekstfaktor som kan være meget nyttig ved dyrking av kjøtt. Biologisk aktivitet av vekstfaktoren er målt i fibroblastceller. En litteraturstudie for å undersøke bruk av gjærstammen Pichia for kollagenproduksjon er utført. Vi har dyrket muskelceller i lab-bioreaktor og sammenlignet ulike prosessbetingelser med gode resultater. Vi har utført kinetikkforsøk der fokus var ytterpunkter i temperatur- og pH. Vi har undersøkt om det er mulig å bruke spektroskopiske metoder for å analysere cellevekstmediet eller celler i bioreaktor. Våre foreløpige data demonstrerer lovende potensiale for analyse av dyrkingsmediet. Et langsiktig mål er å utvikle smarte sensorer som kan brukes i industrielle prosesser. Med nær-infrarød spektroskopi har vi nylig vist hvordan den optiske geometrien påvirker måledybden og dermed også målenøyaktigheten vi oppnår, for eksempel for industrielle målinger av tørrstoff i poteter. Vi har også vist at Raman spektroskopi kan brukes til å måle beininnhold i kverna kyllingskrog og fettsyrer i muskel som beveger seg med høy hastighet på et transportbånd. Et viktig aspekt ved forskningen er å bruke spektroskopi til rask kjemisk detaljkarakterisering. Raman spektroskopi har blitt brukt til å analysere sukkerarter i intakte epler, og vi har også fått lovende resultater for måling av sukkere og syrer i jordbær. Infrarød spektroskopi har blitt brukt til å måle fettsyrer i melk. Fettsyredata ble videre benyttet som indikatorer for negativ energibalanse og potensielle metabolske sykdommer hos kyr tidlig etter kalving. I samarbeid med WP1 har vi også brukt sensorer for å følge endringer i vekstmedier under muskelcelleproduksjon. Smarte sensorer kan utvikles til å bli viktige verktøy i et forbrukerperspektiv (som for eksempel sensorisk opplevelse og personlig ernæring). Vi har lovende resultater som knytter NMR-spektra av proteinhydrolysater til sensorisk målt bitterhet. Vi har også vist at infrarøde spektra av proteinhydrolysater fra kylling og melk korrelerer godt med antioksidantaktiviteter målt in vitro. Modeller basert på en slik sammenheng kan bli brukt til screening av helsefremmende effekter av matingredienser. Innen Multivariat dataanalyse jobber vi med å utvikle og anvende statistiske metoder for å generere ny kunnskap fra komplekse datasett. I samarbeid med Univ. i Amsterdam og NMBU er vi i ferd med å ferdigstille en bok om «multiblokk-metoder», som gir en bred sammenfatting av forskningen på dette området. Vi utforsker også multiblokk-metoden «INDSCAL» og en ny multiblokk-metode for distansematriser. Innenfor området robust kalibrering samarbeider vi tett med SFI DigiFoods. Store spektroskopiske datasett fra industrien samles inn i DigiFoods, og disse brukes videre til grunnleggende metodeutvikling i Precision. Vi er i gang med et arbeid på kalibreringsoverføring som er viktig for effektiv tilpasning og bruk av smarte sensorer i industri. Innenfor klyngeanalyser og segmentering har vi sett hvordan binære data kan brukes til å segmentere forbrukere basert på preferanse. I samarbeid med prosjektet SUSEAT har vi også testet ulike segmenteringsmetoder på forbrukerdata fra Norsk Monitor. Innenfor multivariat ANOVA har vi publisert en ny strategi («ER-modellering») for å tolke effekter i omics data, og vi jobber videre med anvendelser av denne metodikken i diabetes-studier. Vi har også sammenlignet statistiske metoder for å analysere effekter av diett på tarmflora. Dette arbeidet ble nylig presentert på en internasjonal konferanse. I Precision har vi så langt publisert 16 vitenskapelige artikler.

The global food production is facing enormous challenges in terms of sustainability and food security for a growing population. We need to reduce food losses, fully exploit raw materials and produce food more sustainably. To achieve this, we need precision food production, a food industry that produces exactly the products and qualities that the market needs and at the same time minimizes food waste. This research program will contribute to such an industry by the development of three enabling technologies: 1. Novel biotechnological processes which may provide targeted production of crucial food components, by exploiting rest raw materials from food processing. We will develop and study new processes based on combinations of enzymatic protein hydrolysis, precision fermentation and culturing of meat. 2. Smart sensors for rapid assessment of food quality, which will enable monitoring and control of production processes to minimise food loss and optimise yield and end quality. We will develop spectroscopic sensors for in-line quality control and chemical characterisation, and study how these can be part of larger solutions that facilitate product differentiation, consumer satisfaction and personalized nutrition. 3. Data analytical tools that transform large and complex data into relevant, reliable and useful information. Such tools are strictly needed to release the full potential of the technologies 1 and 2, as well as of other scientific disciplines and modern food industry. We will address challenges related to prediction and interpretation by combining methods from statistics, chemometrics and machine learning. Precision will develop enabling technology and knowledge, which will improve and modernize the existing land-based food industry. The novel biotechnological methodology to be developed will in long term potentially be the foundation of a new kind of Norwegian food industry that will produce tomorrow's food in a smart, sustainable and innovative way.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Aktivitet:

NOFIMA-FFL-NOFIMAS STRATEGISKE PROGRAMMER-FFL

Finansieringskilder