Мультионтологическая архитектура пищевой биоинформатической матрицы для верификации молочных продуктов

Введение. Существующие системы описания пищевых объектов решают частные задачи: онтологии обеспечивают унификацию терминов и классификацию продуктов, базы состава фиксируют нутриентный профиль, системы прослеживаемости регистрируют движение продукта и производственно-логистические события, лабораторные данные отражают результаты отдельных измерений. Однако такие данные остаются распределенными между разными контурами описания и не обеспечивают перехода к единой системе аутентификации пищевого объекта.

Цель. Разработать и апробировать операционную архитектуру пищевой биоинформационной матрицы (ПБМ), которая связывает заявленную идентичность пищевого объекта, его матричную организацию, способы получения данных, критерии верификации и производственную историю в единую проверяемую модель.

Материалы и методы. Методологической основой исследования служили стандарты системной инженерии ISO/IEC/IEEE 42010:2022 и ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Они использовались для разграничения архитектурных представлений пищевого объекта, уровней описания, процедур верификации и производственного слоя. Объектом исследования являлась операционная архитектура представления молочного пищевого объекта в системе ПБМ. Предметом исследования служила продукт-специфическая сигнатура, включающая уровни идентификации, описания, измерения и верификации, а также производственный слой. Материалом апробации выбраны шесть молочных продуктов с различной матричной организацией: пастеризованное молоко, кефир, несоленое сливочное масло, соленое сливочное масло, сухое цельное молоко и йогурт. Методика включала последовательное формирование сигнатур, распределение атрибутов по уровням, подбор методов измерения и критериев верификации, попарное сопоставление сигнатур и локализацию различий между близкими пищевыми объектами. Производственный слой описывали графовой моделью в Neo4j с использованием языка Cypher.

Результаты. Для шести молочных продуктов сформированы продукт-специфические ПБМ-сигнатуры, включающие уровни идентификации, описания, измерения и верификации. Сигнатуры представлены в табличном виде и содержат атрибуты, необходимые для описания, сопоставления и верификации каждого объекта. Попарное сопоставление сигнатур позволило локализовать различия между близкими молочными продуктами на уровне матричной организации, микробного профиля, метода измерения, критерия соответствия или производственного слоя. Для кефира представлен фрагмент производственного слоя в виде графовой модели.

Выводы. ПБМ обеспечивает формализованный переход от данных к модели аутентификации пищевого объекта. В работе сформированы продукт-специфические сигнатуры шести молочных продуктов, показана каскадная связь между идентификационным выбором, описанием, измерением и верификацией, выполнено сопоставление близких продуктов и представлен фрагмент производственного графа для кефира. Контроль качества, управление сырьем, рециклинг, аддитивные технологии и системы поддержки принятия решений рассматриваются как области дальнейшего применения предложенной архитектуры.

1. Галстян, А. Г. (2023). Индустрия Х.О. Пищевая промышленность. Food Metaengineering, 1(2), 7–10. https://doi.org/10.37442/fme.2023.2.33

2. Галстян, А. Г., Петров, Е. А., & Юрова, Е. А. (2025). Киберфизические компоненты пищевой метаинженерии. Вестник Российской академии наук, (6), 77-84. https://doi.org/10.7868/S3034520025060099

3. Галстян, А. Г., Фоменко, О. Ю., & Кручинин, А. Г. (2024). Грани молочной науки: Эволюционные императивы и детерминанты развития (А. Г. Галстян, Ред.). ВНИМИ. https://doi.org/10.37442/978-5-6051842-8-7

4. Пряничникова, Н. С., & Хуршудян, С. А. (2023). Матрица маркеров, границы качества и срок годности молочных продуктов. Пищевая промышленность, (2), 49-51. https://doi.org/10.52653/PPI.2023.2.2.011

5. Семипятный, В. К., Климова, Д. В., Хуршудян, С. А., Рыскин, Д. С., & Косарева, А. В. (2025). Пищевые биоинформационные матрицы – базовые элементы в технологической сингулярности. Пищевая промышленность, (12), 58–62. https://doi.org/10.52653/PPI.2025.12.12.010

6. Семипятный, В. К. (2022). Принципы мета-аналитической декомпозиции при формировании цифровых идентификационных профилей пищевых систем. Дисс. на соискание учёной степени доктора технических наук. М.: Федеральный научный центр пищевых систем им. ВМ Горбатова.

7. Хуршудян, С. А., & Близкий, А. М. (2024). Деградация маркеров и качество пищевых продуктов. Пищевая промышленность, (10), 27-29.

8. Anselmo, A. C., McHugh, K. J., Webster, J., Langer, R., & Jaklenec, A. (2016). Layer-by-layer encapsulation of probiotics for delivery to the microbiome. Advanced Materials (Deerfield Beach, Fla.), 28(43), 9486. https://doi.org/10.1002/adma.201603270

9. Arab, M., Yousefi, M., Khanniri, E., Azari, M., Ghasemzadeh-Mohammadi, V., & Mollakhalili-Meybodi, N. (2023). A comprehensive review on yogurt syneresis: Effect of processing conditions and added additives. Journal of Food Science and Technology, 60(6), 1656–1665. https://doi.org/10.1007/s13197-022-05403-6

10. Arshad, R., Gulshad, L., Haq, I. U., Farooq, M. A., Al‐Farga, A., Siddique, R., ... & Karrar, E. (2021). Nanotechnology: A novel tool to enhance the bioavailability of micronutrients. Food Science & Nutrition, 9(6), 3354-3361. https://doi.org/10.1002/fsn3.2311

11. Blasche, S., Kim, Y., Mars, R. A. T., Machado, D., Maansson, M., Kafkia, E., Milanese, A., Zeller, G., Teusink, B., Nielsen, J., Benes, V., Neves, R., Sauer, U., & Patil, K. R. (2021). Metabolic cooperation and spatiotemporal niche partitioning in a kefir microbial community. Nature Microbiology, 6(2), 196–208. https://doi.org/10.1038/s41564-020-00816-5

12. Danezis, G. P., Tsagkaris, A. S., Camin, F., Brusic, V., & Georgiou, C. A. (2016). Food authentication: Techniques, trends & emerging approaches. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 85, 123–132. https://doi.org/10.1016/j.trac.2016.02.026

13. Dooley, D. M., Griffiths, E. J., Gosal, G. S., Buttigieg, P. L., Hoehndorf, R., Lange, M. C., ... & Hsiao, W. W. (2018). FoodOn: A harmonized food ontology to increase global food traceability, quality control and data integration. npj Science of Food 2, 1 (2018), 1–10. https://doi.org/10.1038/s41538-018-0032-6

14. Eastham, J. L., & Leman, A. R. (2024). Precision fermentation for food proteins: Ingredient innovations, bioprocess considerations, and outlook—A mini-review. Current Opinion in Food Science, 58, 101194. https://doi.org/10.1016/j.cofs.2024.101194

15. Finglas, P.M., Berry, R., & Astley, S. (2014). Assessing and improving the quality of food composition databases for nutrition and health applications in Europe: The contribution of EuroFIR. Advances in Nutrition, 5(5), 608S-614S. https://doi.org/10.3945/an.113.005470

16. Fukagawa, N. K., McKillop, K., Pehrsson, P. R., Moshfegh, A., Harnly, J., & Finley, J. (2022). USDA's FoodData Central: what is it and why is it needed today?. The American journal of clinical nutrition, 115(3), 619-624. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqab397

17. Gehlot, A., Malik, P. K., Singh, R., Akram, S. V., & Alsuwian, T. (2022). Dairy 4.0. Applied Sciences, 12(14), 7316. https://doi.org/10.3390/app12147316

18. Georgalaki, M., Zoumpopoulou, G., Anastasiou, R., Kazou, M., & Tsakalidou, E. (2021). Lactobacillus kefiranofaciens: From isolation and taxonomy to probiotic properties and applications. Microorganisms, 9(10), 2158. https://doi.org/10.3390/microorganisms9102158

19. Hardy, J., Scher, J., & Banon, S. (2002). Water activity and hydration of dairy powders. Le Lait, 82(4), 441–452. https://doi.org/10.1051/lait:2002022

20. Hassoun, A., Garcia-Garcia, G., Trollman, H., Jagtap, S., Parra-López, C., Cropotova, J., ... & Aït-Kaddour, A. (2023). Birth of dairy 4.0: Opportunities and challenges in adoption of fourth industrial revolution technologies in the production of milk and its derivatives. Current research in food science, 7, 100535. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2023.100535

21. Huppertz, T., Shkembi, B., Brader, L., & Geurts, J. (2024). Dairy matrix effects: Physicochemical properties underlying a multifaceted paradigm. Nutrients, 16(7), 943. https://doi.org/10.3390/nu16070943

22. LanguaL. (2025). The International Framework for Food Description. Danish Food Informatics. https://www.langual.org

23. Prado, M. R., Blandón, L. M., Vandenberghe, L. P. S., Rodrigues, C., Castro, G. R., Thomaz-Soccol, V., & Soccol, C. R. (2015). Milk kefir: Composition, microbial cultures, biological activities, and related products. Frontiers in Microbiology, 6, 1177. https://doi.org/10.3389/fmicb.2015.01177

24. Riedl, J., Esslinger, S., & Fauhl-Hassek, C. (2015). Review of validation and reporting of non-targeted fingerprinting approaches for food authentication. Analytica Chimica Acta, 885, 17–32. https://doi.org/10.1016/j.aca.2015.06.003

25. Robinson, I., Webber, J., & Eifrem, E. (2015). Graph databases: new opportunities for connected data. " O'Reilly Media, Inc.".

26. Rønholt, S., Mortensen, K., & Knudsen, J. C. (2013). The effective factors on the structure of butter and other milk fat-based products. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 12(5), 468–482. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12022

27. Shahidi, F., & Pan, Y. (2021). Influence of food matrix and food processing on the chemical interaction and bioaccessibility of dietary phytochemicals: A review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 62(4), 1–25. https://doi.org/10.1080/10408398.2021.1901650

28. Stadie, J., Gulitz, A., Ehrmann, M. A., & Vogel, R. F. (2013). Metabolic activity and symbiotic interactions of lactic acid bacteria and yeasts isolated from water kefir. Food microbiology, 35(2), 92-98. https://doi.org/10.1016/j.fm.2013.02.009

29. Serazetdinova, L., Garratt, J., Baylis, A., Stergiadis, S., Collison, M., & Davis, S. (2019). How should we turn data into decisions in AgriFood?. Journal of the Science of Food and Agriculture, 99(7), 3213-3219. https://doi.org/10.1002/jsfa.9545

30. Walsh, A. M., Crispie, F., Kilcawley, K., O’Sullivan, O., O’Sullivan, M. G., Claesson, M. J., & Cotter, P. D. (2016). Microbial succession and flavor production in the fermented dairy beverage kefir. mSystems, 1(5), e00052-16. https://doi.org/10.1128/mSystems.00052-16