Wie frisch ist der Fisch?
Neues mathematisches Modell sagt die Frische in Echtzeit voraus
Jeden Tag durchläuft Fisch, der in den Ozeanen und Meeren rund um die Welt gefangen wird, eine lange Reise, bevor er in Supermärkten, Restaurants und Hausküchen landet. Auf diesem Weg nimmt die Frische des Fisches stetig ab, oft in einer Weise, die nur schwer zu erkennen ist. Stellen Sie sich nun vor, Sie könnten messen, wie frisch ein Fisch an jedem Punkt dieser Reise ist. Forscher der Universität Hokkaido haben ein mathematisches Modell entwickelt, mit dem genau dies möglich ist. Die neueste Entwicklung könnte dazu beitragen, die Lebensmittelverschwendung zu verringern und die Qualität von Meeresfrüchten zu verbessern.
"Es ist bekannt, dass die Frische von Fisch und Meeresfrüchten unmittelbar nach dem Tod nachlässt, aber diese Veränderungen sind in den komplexen Vertriebsnetzen nur schwer zu verfolgen", sagt Associate Professor Naoto Tsubouchi von der Hokkaido Universität. "Infolgedessen können angemessene Entscheidungen nicht immer genau getroffen werden, weil die zeitabhängigen Veränderungen in Bezug auf die Frische nicht vollständig verstanden werden.
Diese Ungewissheit wirkt sich nicht nur auf die Sicherheit und Qualität von Fisch aus, sondern auch auf seinen wirtschaftlichen Wert. Entscheidungen über die Preisgestaltung, die Lagerung und den Transport werden oft ohne genaue Informationen getroffen, was sich auf die Logistik und den Lagerbestand in Fischzentren, Fischhändlern, Supermärkten, Sushi-Restaurants am Fließband und Lebensmittelgeschäften auswirkt - was oft zu Ineffizienz und unnötiger Verschwendung führt.
In der neuen Studie, die im Journal of Food Engineering veröffentlicht wurde, wird ein mathematisches Modell vorgestellt, das auf dem bekannten Abbauweg von Adenosintriphosphat (ATP) im Fischmuskel nach dem Tod basiert. "Wenn ein Fisch stirbt, wird das in seinem Muskelgewebe gespeicherte ATP nacheinander abgebaut, und wir haben diesen natürlich vorkommenden Prozess genutzt, um ein mathematisches Vorhersagemodell zu erstellen", erklärt Tsubouchi.
Durch die mathematische Beschreibung dieses biochemischen Prozesses mit Hilfe des so genannten K-Wertes kann das Modell helfen, den aktuellen Frischegrad eines Fisches abzuschätzen und vorherzusagen, wie er sich im Laufe der Zeit verändern wird. Es kann also nicht nur sagen, wie frisch ein Fisch jetzt ist, sondern auch, wie frisch er Stunden oder Tage später sein wird.
Vor mehr als 60 Jahren wurde ein auf dem K-Wert basierender Frische-Index erstmals von Forschern der Universität Hokkaido vorgeschlagen. Heute wird er weltweit als wissenschaftlicher Indikator für die Frische von Fisch verwendet. Herkömmliche Methoden zur Schätzung des K-Werts erfordern jedoch die Entnahme von Fischgewebe und dessen Analyse im Labor, was zeitaufwändig und zerstörerisch ist. Das neue Modell sagt den K-Wert stattdessen durch Modellierung des ATP-Abbaus voraus. Es nutzt grundlegende Informationen wie Fischart, Lagerungszeit und Temperatur, um eine zerstörungsfreie und potenziell zeitnahe Alternative zu bieten.
Da der gleiche biochemische Weg auch den Fischgeschmack bestimmt, kann das neue Modell auch Aufschluss über die Fischqualität geben. Inosinsäure (IMP) ist eine Verbindung, die während des ATP-Abbaupfads entsteht und zum begehrten Umami-Geschmack beiträgt. Einige andere Verbindungen, die in der Spätphase dieses Prozesses entstehen, werden mit Bitterkeit und Fehlgeruch in Verbindung gebracht. Das bedeutet, dass das Modell sowohl die Frische als auch den Geschmack einschätzen kann.
Die Forscher testeten das Modell an mehreren Fischarten, darunter auch Makrele, und stellten fest, dass seine Vorhersagen mit den im Labor gemessenen Freshewerten gut übereinstimmten. "Diese Forschung zeigt, dass eine einzige Modellstruktur auf mehrere Fischarten angewandt werden kann, ohne dass die Vorhersagegenauigkeit leidet", so Tsubouchi.
Die Forscher haben verwandte Aspekte der Technologie in mehreren Ländern patentiert und sehen ihre zukünftige Anwendung in Sensorgeräten und automatischen Frischeüberwachungssystemen.
Die Lieferketten für Fisch und Meeresfrüchte expandieren weltweit mit zunehmenden Exporten und dem Vertrieb über große Entfernungen. Hier könnte das neue Modell Echtzeit-Überwachungssysteme unterstützen, die die verbleibende Haltbarkeitsdauer abschätzen, Abfälle reduzieren und die Entscheidungsfindung in der gesamten Branche verbessern.
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Originalveröffentlichung
Originalveröffentlichung
Yuji Shinohara, Takeya Yoshioka, Naoto Tsubouchi; "Predictive model for estimating fish freshness based on adenosine triphosphate degradation in marine fish: Application to Atka mackerel (Pleurogrammus azonus)"; Journal of Food Engineering, Volume 412
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