Кофеин не повлиял на вторичную структуру молока в капучино

По крайней мере в тяжелой воде

Датские химики использовали метод двумерной инфракрасной спектроскопии для анализа структуры белков в молоке при его взаимодействии с кофеином. Оказалось, что ни структурно, ни динамически молочные белки не изменяются даже при добавлении полноценной порции эспрессо. Результаты работы, открывающей путь для анализа сложных многокомпонентных смесей, опубликованы в журнале ACS Food Science & Technology.

В молоке содержится более сотни питательных элементов: белки — казеин, молочный альбумин и молочный глобулин, жиры, молочный сахар — лактоза, и множество ферментов и микроэлементов, которые не могут заменить растительные аналоги молока. Структура молочных белков может влиять на вкусовые параметры и текстуру молока. Так, казеин образует сгусток при изменении pH, нагреве или добавлении ферментов пепсина или реннина. Влияние кофеина на молоко до конца не изучено, в основном из-за того, что что вода дает большой фоновый вклад в инфракрасной спектроскопии — основном аналитическом методе для изучения динамики органических молекул, а также из-за значительного перекрытия полос колебания амидной группы белков и специфических колебаний органических молекул.

Разобраться с этой запутанной проблемой решили Фани Маджарова (Fani Madzharova) и Тобиас Вайднер (Tobias Weidner) из Орхусского университета. Чтобы снизить вклад от воды, они решили в десять раз разбавить молоко и кофеин в тяжелой воде. Молоко с жирностью в 3,5 процента и кофейные зерна были приобретены в местном магазине, а для кофеина был использован фармакопейный стандарт. Чтобы разделить колебательные полосы, авторы использовали двумерную инфракрасную спектроскопию, в которой вещество облучают ИК-излучением парой импульсов с определенной задержкой во времени, чтобы накачать возбужденные молекулярные состояния и вторым импульсом перевести их в еще более высокие состояния по энергии. Разница между импульсами по времени варьировалась от 0 до 2,2 пикосекунды. Для улучшения точности сигнала измерение проводилось в четыре цикла.

Предварительно ученые сняли ИК-спектр с преобразованием Фурье для молока разбавленного тяжелой водой. В диапазоне от 1500 до 1800 обратных сантиметров наблюдались характерные пики фундаментальных колебаний амидных групп белка, которые ответственны за образование вторичных белковых структур. Эти колебания наблюдались при 1645 и 1575 обратных сантиметрах. Также на спектре наблюдались моды продольных колебаний двойных связей C=O от жирных кислот при 1745 обратных сантиметрах. На ИК-спектре с преобразованием Фурье для кофеина, растворенного в тяжелой воде, в этом диапазоне наблюдаются моды продольных колебаний двойной связи C=O при 1645 обратных сантиметрах и продольные колебания кольца имидазола при 1695 и 1555 обратных сантиметрах.

При этом на двумерном ИК-спектре молока наблюдались пары пиков с отрицательной интенсивностью для полосы излучения основного состояния и с положительной интенсивностью для полосы поглощения возбужденного состояния. Белковые линии и колебания C=O связи образовали две области на диагонали, а также смещенные возбужденные состояния, релаксирующие при меньших значениях волнового числа зондового излучения. На двумерном ИК-спектре кофеина наблюдались диагональные полосы колебаний C=O и имидазола. В добавок к этому есть парные кросс-возбуждения при волновых числах 1645 и 1695 обратных сантиметров, а также при 1555 и 1645 обратных сантиметров, что означает механическую связь между колебательными модами C=O группы и кольца имидазола в молекуле.

Для изучения влияния кофеина на структуру молочных белков ученые смешали молоко и кофеин в соотношении типичном для капучино (2:1). На ИК-Фурье-спектре вклада от кофеина совсем было не видно, однако на двумерном ИК-спектре удалось обнаружить области поглощения благодаря этим кросс-возбуждениям при 1645 и 1695 обратных сантиметрах. Затем химики решили проанализировать изменения в спектре областей от поглощения излучения молоком. Для этого они алгебраически сложили два чистых спектра кофеина и молока в разведенном соотношении и сравнили его со спектром смеси. Как видно, данные практически полностью идентичны за исключением поглощений малой интенсивности.

Эволюция спектров во времени предоставила исследователям информацию о динамике взаимодействия белков и растворителя. Известно, что кофеин снижает подвижность молекул воды, при этом всего одна молекула кофеина способна связать девять молекул воды. Для этого анализа ученые проследили за наклоном центральной линии, которая характеризует время, насколько быстро возбужденная молекула «забывает» частоту первичного возбуждения посредством движения, соударений с другими молекулами и прочих взаимодействий. При этом наклон равный 0 соответствовал линии параллельной оси накачки, а наклон равный 1 — диагональной линии. При добавлении кофеина в молоко наклон постепенно снижался, при этом сдвиг практически полностью соответствовал сумме сдвигов от чистых растворов молока и кофеина. А значит, и с динамической точки зрения кофеин и молоко не меняют поведения друг друга.

Для проверки метода на реальном объекте, а не на стандартном кофеине, авторы применили ту же методику двумерной ИК-спектрометрии к смеси молока и эспрессо, который сварили в тяжелой воде в соотношении 2:1. В отличие от кофеина в реальном эспрессо наблюдается пик хлорогеновой кислоты при 1600 обратных сантиметрах. Двумерный ИК-спектр смеси также оказался практически идентичен сумме отдельных спектров молока и эспрессо — а значит и другие компоненты эспрессо почти не влияют на структуру молочных белков в области амидных связей. В дальнейшем ученые планируют изучить динамику отдельных белков молока и с другими полифенольными компонентами эспрессо, так как их вклад значительно снижен из-за малой концентрации.

Не только химики изучают взаимодействие молока и кофе. Физики, например, проанализировали расслоение молока и кофе в латте и обнаружили критическую скорость впрыскивания молока для образования отдельных слоев.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Сложные эфиры придали характерный вкус апельсинам

Это удалось обнаружить с помощью машинного обучения