Masterarbeit / Identifizierung, Quantifizierung und enzymatischer Abbau von Störgeschmäckern in Milchersatzprodukten

  • Stellenausschreibung:

    Masterarbeit / Probenanaylse von Erbsenmilch mittels Headspace / ITEX-GC-MS durch volatile Komponenten der Stoffgruppen Aldehyde und Alkohole, die identifiziert und quantifiziert werden sollen.

  • Stellenart:

    Masterarbeit

  • Fakultät/Abteilung:

    Abteilung: Bioprozesstechnik und Biosysteme Arbeitsgruppe: Analytische Biochemie

  • Institut:

    Institut für Funktionelle Grenzflächen (IFG)

  • Eintrittstermin:

    sofort

  • Kontaktperson:

    Dr. Katharina Bleher

Hintergrund

 

Verschiedene Pflanzenersatzprodukte sind inzwischen auf dem Markt weitverbreitet. Vor allem beim Milchersatz gibt es eine große Auswahl an Alternativen zu herkömmlicher Kuhmilch. Eine nährstoffreiche Proteinquelle aus der eine Ersatzmilch gewonnen werden kann ist die gelbe Spalterbse. Sie zeichnet sich durch einen hohen Proteingehalt und einem umweltfreundlichen Anbau aus. Obwohl Erbsenmilch inzwischen auf dem Markt etabliert ist gibt es immer noch Störgeschmäcker, die dieses Produkt für den Markt weniger attraktiv machen. So wird der Geschmack von dieser oft als bohnig und bitter beschreiben. Um den Geschmack dieser Produkte weiter zu verbessern ist es notwendig, die Stoffklassen, die für diese Störnoten verantwortlich sind massenspektrometrisch zu identifizieren und enzymatisch abzubauen.

 

Aufgaben

 

Im Rahmen dieser Arbeit soll die Probenanaylse von Erbsenmilch mittels Headspace /ITEX-GC-MS erfolgen. Dabei stehen volatile Komponenten der Stoffgruppen Aldehyde und Alkohole im Vordergrund, die identifiziert und quantifiziert werden sollen. Mit den erhaltenen Konzentrationen soll ebenfalls eine Einstufung erfolgen, wie relevant diese Komponenten für das Geschmacksbild sind (OAV). Anschließend soll durch den Einsatz verschiedener Enzyme die Umwandlung der Alkohole und somit auch die Auswirkungen auf das Geschmacksbild untersucht werden. Die erhobenen Daten in diesem Projekt sollen zusätzlich in einem geeigneten Format für eine mögliche Speicherung in Datenbanken unter dem Gesichtspunkt „KI-ready“, für eine mögliche Verarbeitung mit Machine Learning Algorithmen gespeichert werden.

 

Praktische Teilaspekte der Arbeit sind:


• Entwicklung einer geeigneten Headspace/ITEX Methode für die Analyse von Erbsenmilch (Lösungsmittel,Temperaturgradient, etc.)
• Identifizierung und Quantifizierung von Substanzen mit negativer Geschmacksassoziation
• Bestimmung der Odor Activity Values (OAV)
• Enzymatische Prozessierung der Erbsenrohmilch und anschließende Analyse
• Übersichtliche Dokumentation der Ergebnisse in elektronischer Form und Präsentation in einem Seminarvortrag