Precision Food Production

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 ved hjelp av melkesyrebakterier forbedrer deres sensoriske egenskaper. Kollagenpeptider fra kyllingskrog er testet som ingrediens i pølser og til mørning av seigt kjøtt ved injisering. Vi har separert hydrolysater i store og små bioaktive peptider, og ser at de små peptidene skrur av og på spesifikke biologiske prosesser i levende celler, viktig kunnskap ved formulering av kosttilskudd. En forbrukerundersøkelse om nordmenns oppfatning av dyrket kjøtt er utført. Vi har utviklet en vekstfaktor som kan erstatte vekstserum i dyrkingsmediet til kjøttceller. Denne har tilsvarende effekt som kommersielle vekstfaktorer, også når vi dyrker cellene i helt serumfritt cellemedium. Vi har etablert verktøy for genetisk manipulering av gjærstammen Pichia og har startet arbeidet for å produsere rekombinant bovint collagen. Basert på eggeskallmembran, og/eller kollagen fra kalkunsener har vi utviklet spisbare kuler som muskelceller kan vokse på i bioreaktorer. Disse fungerer like bra som kommersielle kuler. Videre har vi produsert bakteriell cellulose (BC) og undersøkt biokompatibilitet som biomateriale. Muskelceller vokser fint i tette fine strukturer som likner mønsteret in vivo, selv uten modifisering av BC. Vi har dyrket muskelceller i bioreaktor og sammenlignet ulike prosessbetingelser. Det er gjennomført to separate langtidsforsøk som viser at cellene er levende og funksjonelle selv etter 38 dager i en bioreaktor. Et langsiktig mål er å utvikle smarte sensorer som kan brukes i industrielle prosesser. Med et NIR prototypeinstrument har vi vist at man kan måle sukkerinnhold i jordbær uten berøring ute i felt. Dette er interessant for bruk på landbruksroboter. Vi har testet og evaluert Raman spektroskopi for in-line måling av fett, protein, kollagen og bein i kvernet restråstoff fra kyllingproduksjon. Resultatene er gode og demonstrerer at Raman egner seg til industrielle målinger. Studier tyder nå på at Raman er mer hardfør enn NIR spektroskopi mot variasjoner i prøvenes fysiske egenskaper. Muligheten til enkelt å overføre instrumentkalibreringer fra lab til industri eller mellom instrumenter, er viktig for å gjøre spektroskopiske metoder rimelige i bruk. Vi har studert strategier for slik overføring for både NIR og Raman. Ved bruk av surface enhanced Raman-spektroskopi, en teknikk som gjør det mulig å påvise kjemiske komponenter av svært lave konsentrasjoner, forsøker vi å påvise histamin i løsninger. Dette vil testes også for andre helseskadelige biogene aminer. Ulike prosesser kan måles og forstås ved bruk av spektroskopi. Ved bruk av Raman, FTIR og NMR er det mulig å måle viktige egenskaper i vekstmediet under dyrking av kjøttceller. Vi har brukt Raman til å følge koaguleringsegenskaper i melk under ulike betingelser. Tørrfilm FTIR målinger kan nå gjøres i prosess og målingene forklarer mye om hvordan prosessvariasjoner i enzymatsik hydrolyse av restråstoff påvirker kvaliteten på hydrolysatene. Vi har sett at slike målinger også gir informasjon om proteinsammensetning i melk. Innen Multivariat dataanalyse utvikler vi statistiske metoder for å tolke og forstå komplekse datasett. En bok om «multiblokk-metoder» som sammenfatter dette området er utgitt. Store datasett fra industrien samles inn i DigiFoods, og disse brukes til metodeutvikling i Precision. Vi utforsker blant annet metoder for kalibreringsoverføring, som er viktig for effektiv bruk av spektroskopiske sensorer i industrien. Vi utvikler strategier for å bruke spektroskopiske målinger til prosessoptimering, og mye av dette omhandler metoder for å analysere industrielle tidsserier. Innen klyngeanalyser og segmentering jobber vi med anvendelser innen forbrukerforskning. Vi har sett på hvordan binære data kan brukes til å segmentere forbrukere, hvordan man kan ta hensyn til forskjeller mellom land i tverrkulturelle studer, hvordan tekstanalyse kan brukes for å forstå forbrukeradferd, og hvordan valg av distansemål påvirker resultatene av klyngeanalyser. Innen tolkning av multivariate sammenhenger har vi publisert en ny strategi for å tolke effekter i omics data og i tarmflora. Vi har også sett på hvordan preprosessering av sensorikkdata påvirker tolkningen, og foreslått en ny metode for å sammenligne produkter med en referanse. Innen kausalmodellering har vi sendt inn en artikkel som beskriver en ny metode for å teste antakelser i stimodeller. I prosjektet har vi så langt publisert 52 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.