においの分析技術とデータ解釈のコツ

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本セミナーでは、においの分析について取り上げ、官能評価、機器分析で得られたデータの取り扱い、統計手法から両者の使い分け、結び付け事例までを解説いたします。

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においは多種多様な微量成分から構成され、におい成分ごとに、においの質と強度が異なる。そのため、においを解析するた際には、 1. においの抽出法がにおい特性を十分に反映しているのか? 2. 抽出した精油の分析が最適な状態で行われたのか? 3. においの質と強度の評価が十分に配慮された解析法になっているのか? など、多くの要因を考慮する必要がある。今日までに、GC – Olfactometry法やLod法等、簡便な香気評価システムが構築されてきてはいるものの、複雑なにおいの相互作用やマスキング効果等の全体香気に与える影響などについては、定量的な議論ができていないのが現状である。  そこで本講座では、実践的なにおいの抽出法、分析法に加えて、におい抽出液のにおい特性を確認するための官能検査や統計的データ解析等に主眼を置き解説する。更には講師が近年開発した新しいにおいの抽出方法も併せて紹介する。

  1. はじめに
    1. においをターゲットにした商品
    2. 微量で、複雑に相互作用するにおい特性の理解
  2. におい成分の捕集・抽出法
    1. 効率的なにおい成分の回収法 (柑橘香気を例に紹介)
    2. 最新機器等を使ったにおいの捕集法
      • PFC
      • SPME
      • SPE
    3. 新しいにおい抽出法 (油脂素材中のにおい成分の分析法を含む)
      • QuEChERS
      • 溶媒抽出
      • SAFE
      • Oiling-outeffectを用いた抽出法
      • その他の新しい抽出法の考え方)
    4. 抽出物のにおい評価、質の確認 (トライアングルテスト他)
  3. におい成分の分析法
    1. GC保持指標の利用
    2. 農薬分析に学ぶGC/MS微量分析法
    3. LC/MS/MS, GCxGCに学ぶ微量分析法
    4. デコンボリューション分析
  4. においの統計解析法等 事例紹介
    1. におい特性の類似度計算法とオーダーインパクトスペクトラム (OIS) 表記法
    2. GC-Olfactometry法とLod法, OISの比較
    3. コレスポンデンス解析
    4. 因子分析、相関係数の利用
    5. 定量的記述分析法 (QDA) 解析
    6. 二元配置法を使った嗅覚認知の最適濃度の決定法

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