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खाद्य संरचना और विश्लेषण

खाद्य संरचना और विश्लेषण खाद्य विज्ञान का वह क्षेत्र है जो यह निर्धारित करने से संबंधित है कि खाद्य पदार्थ किस चीज से बने हैं - उनकी ऊर्जा, मैक्रोन्यूट्रिएंट्स, विटामिन, खनिज, बायोएक्टिव यौगिक और संदूषक - और उन मूल्यों को व्यवस्थित करने से संबंधित है ताकि उनका उपयोग पोषण, विनियमन और अनुसंधान में किया जा सके। यह खाद्य पदार्थों के विश्लेषणात्मक रसायन विज्ञान को संकलित डेटाबेस से जोड़ता है जिन पर पोषण विज्ञान निर्भर करता है।

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Definition

खाद्य संरचना और विश्लेषण खाद्य पदार्थों के रासायनिक घटकों - पोषक तत्वों, गैर-पोषक घटकों और संदूषकों - के व्यवस्थित माप, संकलन और व्याख्या, और आहार मूल्यांकन, लेबलिंग और खाद्य विनियमन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटाबेस में उनके प्रतिनिधित्व को संदर्भित करता है।

Scope

यह क्षेत्र पाँच विषयों को उन्मुख करता है: खाद्य संरचना तालिकाएँ और डेटाबेस जो पोषक तत्वों के मूल्यों को संग्रहीत और सामंजस्य स्थापित करते हैं; पोषक तत्वों और घटकों को मापने के लिए उपयोग की जाने वाली विश्लेषणात्मक विधियाँ; प्राकृतिक और प्रसंस्करण-संबंधी परिवर्तनशीलता जो एकल मूल्यों को अनुमानित बनाती है; लेबलिंग और संरचना के दावे जो संरचना को उपभोक्ता-उन्मुख जानकारी में अनुवादित करते हैं; और खाद्य प्रामाणिकता समस्याओं और मिलावट का पता लगाना। यह एक संदर्भ अवलोकन है, न कि प्रयोगशाला अभ्यास या आहार संबंधी नुस्खे के लिए एक मैनुअल।

Sub-topics

Core questions

  • किसी दिए गए खाद्य पदार्थ में कौन से घटक होते हैं, और कितनी मात्रा में?
  • पोषक तत्वों के मूल्यों को प्रयोगशालाओं और देशों में कैसे मापा, संकलित और सामंजस्य स्थापित किया जाता है?
  • किस्म, उत्पत्ति, मौसम और प्रसंस्करण के साथ संरचना मूल्यों में कितना अंतर होता है?
  • उपभोक्ताओं को संरचना कैसे बताई जाती है और दावों और लेबलों के खिलाफ सत्यापित की जाती है?
  • विश्लेषणात्मक साक्ष्य कैसे यह बता सकता है कि कोई खाद्य पदार्थ गलत लेबल वाला, प्रतिस्थापित या मिलावटी है?

Key concepts

  • अनुमानित संरचना (पानी, प्रोटीन, वसा, कार्बोहाइड्रेट, राख)
  • पोषक तत्व डेटाबेस और संदर्भ मान
  • विश्लेषणात्मक विधि सत्यापन और पता लगाने की क्षमता
  • डेटा सामंजस्य और मूल्य दस्तावेज़ीकरण
  • प्राकृतिक और प्रसंस्करण-संबंधी परिवर्तनशीलता
  • पोषक तत्व प्रतिधारण और उपज कारक
  • प्रामाणिकता, पता लगाने की क्षमता और मिलावट

Clinical relevance

संरचना डेटा आहार मूल्यांकन, खाद्य लेबलिंग और सार्वजनिक स्वास्थ्य पोषण निगरानी को रेखांकित करता है, इसलिए इन मूल्यों की गुणवत्ता और उत्पत्ति यह निर्धारित करती है कि पोषक तत्वों के सेवन का अनुमान और व्याख्या कैसे की जाती है। यह क्षेत्र बताता है कि संरचनात्मक ज्ञान कैसे उत्पन्न और क्यूरेट किया जाता है; यह व्यक्तिगत निदान या आहार संबंधी निर्णयों का आधार नहीं है।

Evidence & guidelines

अंतर्राष्ट्रीय मार्गदर्शन ढाँचे - विशेष रूप से FAO/INFOODS कार्यक्रम और, यूरोप में, EuroFIR नेटवर्क - ग्रीनफ़ील्ड और साउथगेट के मूलभूत दिशानिर्देशों के आधार पर, संरचना मूल्यों के उत्पादन, दस्तावेज़ीकरण और सामंजस्य के लिए परंपराएँ स्थापित करते हैं। ये परंपराएँ नमूनाकरण, विश्लेषणात्मक विधि चयन, मूल्य एकत्रीकरण और मेटाडेटा को कवर करती हैं ताकि संकलित मूल्य तुलनीय और पता लगाने योग्य हों।

History

व्यवस्थित खाद्य संरचना का कार्य उन्नीसवीं सदी के अंत और बीसवीं सदी की शुरुआत का है, जब प्रयोगशालाओं ने आहार योजना के लिए अनुमानित संरचना को सारणीबद्ध करना शुरू किया। बीसवीं सदी के दौरान राष्ट्रीय खाद्य तालिकाएँ बढ़ीं, और अनुशासन अंतरराष्ट्रीय प्रयासों - 1980 के दशक से FAO/INFOODS और 2000 के दशक से EuroFIR - के साथ परिपक्व हुआ ताकि मूल्यों को कैसे उत्पादित, प्रलेखित और साझा किया जाए, इसे मानकीकृत किया जा सके।

Key figures

  • Heather Greenfield
  • David A. T. Southgate
  • Paul Finglas

Related topics

Seminal works

  • greenfield-southgate-1992
  • southgate-1988

Frequently asked questions

खाद्य संरचना और खाद्य विश्लेषण में क्या अंतर है?
खाद्य विश्लेषण एक नमूने में घटकों का प्रयोगशाला माप है, जबकि खाद्य संरचना संकलित, प्रतिनिधि मूल्यों को संदर्भित करती है - जो आमतौर पर तालिकाओं और डेटाबेस में संग्रहीत होते हैं - जो पोषण और विनियमन में उपयोग के लिए उन मापों को सारांशित करते हैं।
खाद्य संरचना मूल्यों को अनुमानित क्यों बताया जाता है?
एक सारणीबद्ध मान आमतौर पर नमूनों में एक औसत का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन किसी भी व्यक्तिगत खाद्य पदार्थ की वास्तविक सामग्री किस्म, उत्पत्ति, मौसम, भंडारण और प्रसंस्करण के साथ भिन्न होती है, इसलिए प्रकाशित मूल्यों को सटीक आंकड़ों के बजाय प्रतिनिधि अनुमानों के रूप में मानना ​​सबसे अच्छा है।

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