<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Bulletin of KSAU</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Bulletin of KSAU</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Вестник КрасГАУ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">1819-4036</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">103850</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.36718/1819-4036-2026-1-247-260</article-id>
   <article-id pub-id-type="edn">vpzxwe</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Пищевые технологии</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Food technology</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Пищевые технологии</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">SENSOROMETRIC EVALUATION OF THE ADYGHE CHEESE AROMA</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>СЕНСОРОМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА АРОМАТА АДЫГЕЙСКОГО СЫРА</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Хатко</surname>
       <given-names>Зурет Нурбиевна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Hatko</surname>
       <given-names>Zuret Nurbievna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>znkhatko@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Умарханов</surname>
       <given-names>Руслан Умарханович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Umarhanov</surname>
       <given-names>Ruslan Umarhanovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>rumarkhanov@gmail.com</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат химических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of chemical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Кудайнетова</surname>
       <given-names>Саида Каплановна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kudaynetova</surname>
       <given-names>Saida Kaplanovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>saidakudainetova@yandex.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Белявцева</surname>
       <given-names>Татьяна Анатольевна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Belyavceva</surname>
       <given-names>Tat'yana Anatol'evna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>belyavceva.tanya@yandex.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-4"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Майкопский государственный технологический университет»</institution>
     <city>Майкоп</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Майкопский государственный технологический университет»</institution>
     <city>Майкоп</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский государственный университет инженерных технологий</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Voronezh State University of Engineering Technologies</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Майкопский государственный технологический университет»</institution>
     <city>Майкоп</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education &quot;Maikop State Technological University&quot;</institution>
     <city>Maykop</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-4">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Майкопский государственный технологический университет</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Maikop State Technological University</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-13T00:00:00+03:00">
    <day>13</day>
    <month>02</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-13T00:00:00+03:00">
    <day>13</day>
    <month>02</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <issue>1</issue>
   <fpage>247</fpage>
   <lpage>260</lpage>
   <self-uri xlink:href="https://vestnik.kgau.ru/en/nauka/article/103850/view">https://vestnik.kgau.ru/en/nauka/article/103850/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Цель исследования – сенсорометрическая оценка аромата адыгейского сыра (мягкого, копченого, твердого) и определение влияния съедобной пектиновой оболочки на сохранение аромата в каждом образце. Объекты исследования – образцы адыгейского сыра (мягкий – контроль, копченый, твердый, мягкий в пектиновой оболочке, мягкий в пектиновой оболочке со специями, копченый в пектиновой оболочке со специями (1–6-й образцы соответственно)). Исследование проводилось по общепринятым стандартным методам в лаборатории современных методов анализа ФГБОУ ВО «ВГУИТ» и ООО «СНТ» (Воронеж). Инструментальная оценка запаха представленных образцов проведена на лабораторном анализаторе газов «МАГ-8» с методологией «электронный нос» (производство Россия) на основе 8 сенсоров. Проведен комплексный анализ влияния рецептурных параметров и технологических режимов на формирование профиля летучих ароматических соединений в адыгейском сыре. Мягкий сыр содержит больше воды (19,12 %) и кислот (23,04 %), но меньше ароматических веществ (7,35 %). В твердом сыре больше кетонов (19,64 %) и аминов (7,14; 7,74 %). Копченый сыр близок к твердому по альдегидам (20,10 %), но уступает по кетонам (16,18 %), аромат (8,33 %) выражен сильнее, а с добавлением пектинов и специй усиливается (10,40 %). Мягкий сыр в пектиновой оболочке имеет максимальные значения кислотности (23,20 %) и ароматических веществ (10,82 %), с добавлением специй растет количество кетонов (19,37 %), что в совокупности улучшает восприятие аромата. Обоснована роль пектинов как барьера, задерживающего высвобождение ключевых групп ЛОС (кетонов, спиртов) и продлевающего сохранность аромата. Специи меняют аромат, добавляя пряные и ароматические ноты, которые могут как маскировать, так и дополнять исходный аромат сыра.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The aim of the study is to sensorimetrically evaluate the aroma of Adyghe cheese (soft, smoked, and hard) and determine the effect of an edible pectin coating on aroma preservation in each sample. The objects of the study were samples of Adyghe cheese (soft – control, smoked, hard, soft in a pectin coating, soft in a pectin coating with spices, smoked in a pectin coating with spices (samples 1–6, respectively)). The study was conducted according to generally accepted standard methods in the laboratory of modern analytical methods at VSUIT and SNT LLC (Voronezh). Instrumental evaluation of the odor of the presented samples was carried out on a MAG-8 laboratory gas analyzer with the &quot;electronic nose&quot; methodology (made in Russia) based on 8 sensors. A comprehensive analysis of the influence of recipe parameters and process modes on the formation of the profile of volatile aromatic compounds in Adyghe cheese was carried out. Soft cheese contains more water (19.12 %) and acids (23.04 %), but fewer aromatic substances (7.35 %). Hard cheese contains more ketones (19.64 %) and amines (7.14; 7.74 %). Smoked cheese is similar to hard cheese in aldehyde content (20.10 %) but lower in ketones (16.18 %). Its aroma (8.33%) is more pronounced, and it intensifies with the addition of pectin and spices (10.40 %). Soft cheese in a pectin casing has the highest acidity (23.20 %) and aromatics (10.82 %); the addition of spices increases the ketone content (19.37 %), which collectively improves aroma perception. Pectin's role as a barrier, delaying the release of key VOC groups (ketones, alcohols) and prolonging aroma retention, has been substantiated. Spices alter the aroma, adding spicy and aromatic notes that can either mask or complement the original cheese aroma.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>сенсорометрические характеристики</kwd>
    <kwd>адыгейский сыр</kwd>
    <kwd>пектиновые вещества</kwd>
    <kwd>пектиновая оболочка</kwd>
    <kwd>специи</kwd>
    <kwd>электронный нос</kwd>
    <kwd>сенсоры</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>sensorometric characteristics</kwd>
    <kwd>Adyghe cheese</kwd>
    <kwd>pectin substances</kwd>
    <kwd>pectin coating</kwd>
    <kwd>spices</kwd>
    <kwd>electronic nose</kwd>
    <kwd>sensors</kwd>
   </kwd-group>
   <funding-group>
    <funding-statement xml:lang="ru">исследование выполнялось за счет средств государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (тема № 1023122100005-9-2.9.1 «Высокоэффективные технологии хранения и переработки сельскохозяйственной продукции, обеспечивающие экспортный потенциал: новые конкурентоспособные пищевые продукты, новые медицинские и косметические средства, инновационные технологии, пролонгирование сроков хранения продуктов»).</funding-statement>
    <funding-statement xml:lang="en">the study was supported by a state assignment from the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (Topic No. 1023122100005-9-2.9.1 Highly efficient technologies for storage and processing of agricultural products ensuring export potential: new competitive food products, new medical and cosmetic products, innovative technologies, and extended shelf life of products).</funding-statement>
   </funding-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Введение. Аромат пищевых продуктов является одним из ключевых органолептических показателей, напрямую коррелирующим с потребительским восприятием качества и оказывающим существенное влияние на формирование покупательского предпочтения. Его воздействие на обонятельные рецепторы запускает сложные психофизиологические механизмы, детерминирующие окончательный выбор и лояльность к продукту.Ароматика сыров формируется за счет сложного комплекса летучих соединений, образующихся в результате ферментативных и микробиологических процессов во время созревания. Ключевыми компонентами, определяющими запах сыра, являются короткоцепочечные жирные кислоты, серосодержащие соединения, карбонильные соединения (альдегиды, кетоны), а также спирты и сложные эфиры. Их образование связано с распадом белков (протеолиз), жиров (липолиз) и углеводов под действием ферментов сычужного фермента, микрофлоры заквасок и поверхностных микроорганизмов [1]. Интенсивность и характер аромата зависят от вида сыра, технологии производства и условий созревания, что создает уникальный букет для каждого сорта.Адыгейский сыр – это традиционный мягкий сыр Республики Адыгея, производство которого включает термокислотную коагуляцию кислой молочной сывороткой, что приводит к образованию свежего сырного зерна [2]. В зависимости от дальнейшей обработки адыгейский сыр может оставаться свежим либо подвергаться копчению (при 45 °С в течение 2 ч), что придает ему более выраженный аромат и плотную консистенцию. Для получения твердого сыра с более интенсивным вкусом его дополнительно подвергают процессу сушки [3].Инструментальная оценка запаха сыра включает использование различных аналитических методов для идентификации и количественной оценки летучих соединений, ответственных за аромат. Наиболее распространенные подходы – это газовая хроматография с масс-спектрометрией и олфактометрией (GC-MS/O), а также твердофазная микроэкстракция из головного пространства (HS-SPME), которые позволяют выявить ключевые одоранты, такие как метантиол, диметилсульфид, диацетил, уксусная и масляная кислоты, определяющие характерный запах разных сортов сыра [4].Для количественной оценки вклада каждого соединения рассчитывают значения одор-активности, что помогает понять, какие вещества формируют основной аромат. Электронные носы (E-Nose) и массивы химических сенсоров также применяются для быстрой и неразрушающей оценки интенсивности запаха и классификации сыров по типу и степени зрелости; их показания хорошо коррелируют с результатами сенсорных панелей.Инструментальные методы позволяют отслеживать изменения профиля летучих соединений в процессе созревания и хранения сыра, а также выявлять дефекты аромата, связанные с превышением концентраций отдельных одорантов [5].K. Fujioka изучена взаимосвязь между показателями органолептической оценки и значениями, полученными с помощью электронного носа (E-Nose), в отношении аромата сыра. Сенсорные оценки одного или двух видов плавленого сыра с плесенью и натурального сыра существенно различались. Была выявлена значимая корреляция между средними значениями, полученными с помощью электронного носа, и медианами оценок интенсивности аромата, полученных в ходе сенсорной оценки перед употреблением, во время жевания и после проглатывания. В частности, было обнаружено, что оценка интенсивности аромата во время жевания линейно зависит от значений электронного носа (коэффициент корреляции Пирсона = 0,983) [6].J. Wang et al. были исследованы ключевые ароматические соединения, выявленные в сыре чеддер с разным сроком созревания, с помощью анализа разбавления ароматических экстрактов, оценки активности запаха, рекомбинации и исключения ароматических соединений. Результаты эксперимента показали, что общий ароматический профиль рекомбинантного образца очень похож на аромат сыра чеддер. Основными различными соединениями в сыре чеддер с разным сроком созревания были уксусная кислота, бутановая кислота, диметилтрисульфид, метионал, гексаналь, (E)-2-нонаналь, ацетоин, 1-октен-3-он, δ-додекалактон, фуранеол, гексановая кислота, гептанал и этилкапроат [7].J. Miguélez et al. оценили влияние отдельных штаммов Lacticaseibacillus casei, обладающих свойствами, препятствующими размножению Listeria monocytogenes, на характеристики традиционных мягких сыров. Было идентифицировано 32 летучих соединения, в том числе кислоты, спирты, кетоны, альдегиды и сложные эфиры, с различиями между партиями, полученными с использованием заквасок, и партиями, полученными без использования заквасок [8].H. Uzkuç et al. была проведена оценка влияния термической обработки, источника коагулянта и закваски на органолептические, физико-химические характеристики и летучие соединения козьего сыра. Для этого козий сыр был изготовлен из сырого или термически обработанного молока, свернутого с помощью Cynara cardunculus L. (артишок испанский, кардон), протеазы или телячьего сычужного фермента. Также было изучено влияние закваски. Не было выявлено существенных различий между сырами, изготовленными с использованием разных коагулянтов, с точки зрения химических, микробиологических и органолептических параметров, а также уровня протеолиза сыров из сырого молока, но сочетание термической обработки и закваски повлияло на большинство характеристик. В процессе созревания в сырах было обнаружено в общей сложности 27 летучих соединений, включая кислоты, спирты, сложные эфиры, кетоны и альдегиды. Кислотные соединения были наиболее распространенными летучими веществами в сырах. Сыры из сырого молока получили высокие сенсорные оценки, а для сыров из термически обработанного молока и без стартовой культуры зафиксировали неприятный горький вкус [9].I. Andriot et al. изучили влияние состава сыра на содержание, выделение и восприятие аромата. В контролируемых условиях было получено 16 видов сыра, после чего проведен количественный описательный анализ после созревания. Ароматический состав был проанализирован с помощью метода «HS-SPME–ГХ–МС», а динамическая сенсорная оценка была дополнена анализом «носового пространства» с помощью аналитического подхода «PTR-ToF-MS». Ключевыми факторами, влияющими на изменчивость сенсорных характеристик, были определены содержание жира в сыре и лактозы в молочной сыворотке. ГХ–МС-анализ выявил 27 соединений, коррелирующих с сенсорными характеристиками. Зафиксировано 23 иона ароматических соединений. Установлено, что уровень содержания жира, соли и лактозы в сыре, а также типы микробных штаммов влияют на состав, структуру, выделение ароматических соединений и сенсорное восприятие [10].L. Maslov et al. были проведены обширные исследования ароматических соединений, содержащихся в сыре. В ходе многочисленных исследований было выявлено более 3000 летучих и нелетучих компонентов сыра. Автором подробно рассматривается биохимия образования важных ароматических соединений, которые влияют на общее качество сыра и его органолептические характеристики [11].Lee-Rangel определили применимость электронного носа «Cyroanose 320» для описания дифференциации летучих органических соединений (ЛОС) в свежем мексиканском сыре, приготовленном из молока двух разных пород молочного скота. Датчик 31 в электронном носу «Cyranose 320» усилил свою реакцию на незаменимые карбоновые кислоты, идентифицированные с помощью комбинации методов Headspace solid-phase microextraction и газовой хроматографии-масс-спектрометрии (HS-SPME/ГХ-МС) [12].Таким образом, исследование ароматов пищевых продуктов, в том числе сыров, с целью его сохранения является актуальным.Цель исследования – сенсорометрическая оценка аромата адыгейского сыра (мягкого, копченого, твердого) и исследование влияния съедобной пектиновой оболочки на сохранение аромата в каждом образце.Задачи: определение относительного содержания групп летучих органических соединений в РГФ над пробами по значимым сигналам сенсоров; сравнительный анализ кинетических и максимальных «визуальных отпечатков» сигналов сенсоров опытных образцов; расчет абсолютной и относительной разности площадей; обоснование влияния пектиновых веществ на сохранение аромата сыра.Объекты и методы. Объектами исследования являлись образцы адыгейского сыра: мягкий – контроль, копченый, твердый, мягкий в пектиновой оболочке, мягкий в пектиновой оболочке со специями, копченый в пектиновой оболочке со специями – (1–6 соответственно).На сыр в съедобной пектиносодержащей оболочке получены: патент РФ на изобретение № 2823063 C1; Технические условия (ТУ 10.51.40-033-32351356-2024), зарегистрированные в банке данных «Продукты России».Исследования проводились по общепринятым стандартным методам в лаборатории современных методов анализа ФГБОУ ВО «ВГУИТ» и ООО «СНТ» (г. Воронеж).Инструментальная оценка запаха представленных образцов проведена на лабораторном анализаторе газов «МАГ-8» с методологией «электронный нос» (производство Россия) на основе 8 сенсоров.Анализ свежеприготовленных проб проводили без дополнительной их подготовки. Для детектирования летучих органических соединений (ЛОС) в пищевых продуктах применяли набор пьезокварцевых микровесов (10–14 МГц), сенсорные элементы которых были модифицированы пленочными и наноструктурированными покрытиями, селективными к целевым аналитам. Сенсоры в массиве были расположены в последовательности от высокополярных к малополярным сорбентам.Сенсор 1 – поливинилпирролидон (ПВП).Сенсор 2 – прополис, пчелиный клей (ПчК).Сенсор 3 – дициклогексан-18-Краун-6 (ДЦГ18К6).Сенсор 4 – гидроксиапатит (ГА).Сенсор 5 – полиэтиленгликоль ПЭГ-2000 (ПЭГ-2000).Сенсор 6 – полиэтиленгликоль себацинат (ПЭГСб).Сенсор 7 – полиэтиленгликоль сукцинат (ПЭГС).Сенсор 8 – тритон Х-100 (ТХ100).Пробы выдерживали при комнатной температуре ((22 ± 1) °С) не менее 30 мин. Объем равновесной газовой фазы Vргф (РГФ) – 3 см3.Общее время взвешивания ЛС пробы (регистрируемые изменения состояния модификатора после напуска РГФ) – 1 мин.Результаты и их обсуждение. Исследованы характерные особенности химического состава летучих компонентов для оценки сходства и различий в составе равновесных газовых фаз (РГФ) над образцами адыгейского сыра.Анализ проводился по максимальным концентрациям соединений, регистрируемых выбранной сенсорной матрицей в течение одноминутного периода диффузии после выделения пробами. На примере отдельных образцов проанализирована взаимосвязь между модификацией рецептуры и изменениями ароматических характеристик.Проведено сравнение сыров по группам «мягкие» – группа 1, в которых возможно оценить влияние изменений (замена оболочки и добавление специй); мягкий – твердый – группа 2 (возможно сравнить принципиальное влияние на состав РГФ вида сыра; копченый – группа 3 (влияние специй и вида оболочки).В таблице 1 представлены абсолютные отклики сенсоров для анализируемых проб.  Таблица 1 Отклики сенсоров в парах РГФ над пробами (Гц) и площади «визуального отпечатка»максимальных сигналов сенсоров, Vргф = 3 см3 за 1 мин нагрузкиResponses of sensors in RGF pairs by samples (Hz) and the area of the &quot;visual fingerprint&quot;of the maximum sensor signals, Vrgf = 3 cm3 per 1 minute of load НомерпробыСыр (проба)СенсорSΣ,Гц.сПВППчКл18К6ГАПЭГ–2000ПЭГСбПЭГСТХ–1001Мягкий (контроль)39404712291391519672Мягкий в пектиновойоболочке363645122310112117883Мягкий в пектиновойоболочке со специями33353411371391915984Твердый29342512331391312625Копченый374138133315101719246Копченый в пектиновой оболочке со специями3032311132109181328  Для проб установлены различные сигналы сенсоров, что говорит о разной рецептуре образцов. Целесообразно проводить сравнение внутри каждой группы.Для группы 1 применение пектиновой оболочки существенно снизило содержание веществ в РГФ над образцами. По сравнению с пробой 1 (контроль) уменьшение ЛС составило 9 % для пробы 2 (незначимо) и 19 % (значимо) для пробы 3.Состав ЛС в РГФ над пробой твердого сыра (проба 4) на 36 % меньше, чем в РГФ над пробой 1 (доминирует изменение влаги). Копчение в количественном соотношении не меняет состав РГФ по сравнению с пробой 1, но, вероятно, меняется качественный состав.В группе 3 применение пектиновой оболочки и специй также снижает содержание ЛС в РГФ аналогично мягким сырам, уменьшение содержания ЛС составляет 31 % (сильно заметное). На этом этапе можно сделать вывод о влиянии пектиновой оболочки на аромат – уменьшение, более сильное для копченых сыров. Введение специй в оболочку сильнее меняет состав РГФ над образцами, чем применение пектиновой оболочки.Для сравнительного анализа качественного и количественного фракционного состава летучих соединений в исследуемых пробах был применен метод нормированного вклада. Профилирование изменений в газовой фазе над образцами выполняли по динамике относительного содержания ключевых классов летучих веществ, соответствующих селективности сенсорного массива. Ключевым этапом явился расчет вклада (%) каждого сенсора с уникальным покрытием в общий аналитический отклик системы, что позволило визуализировать и количественно оценить индивидуальные профили проб (табл. 2).  Таблица 2Относительное содержание групп ЛОС в РГФ над пробами по значимымсигналам сенсоров, ω (± 0,03–3,0), % массThe relative content of VOC groups in the RGF above the samples according to significantsensor signals, ω (± 0.03–3.0), % by weight Сыр (проба)СенсорS1S2S3S4S5S6S7S8Класс веществ с преимущественной реакцией сенсоровВода, всеполярныесоединенияСпирты,альдегиды,аминыОрганическиеполярныесоединения,кислотыВсе полярные,аминыКетоны,cпиртыАмины, другиеN-содержащиесоединенияСредне-полярные, S-, N-содержащие соединенияАльдегиды,другие, ароматич.Мягкий (контроль)19,1219,6123,045,8814,226,374,417,35Твердый17,26*20,2414,887,1419,647,745,367,74Мягкий в пектиновой оболочке18,5618,5623,206,1911,865,155,6710,82Мягкий в пектиновой оболочке со специями17,2818,3217,805,7619,376,814,719,95Копченый18,1420,1018,636,3716,187,354,908,33Копченый в пектиновой оболочке со специями17,3418,5017,926,3618,505,785,2010,40Примечание: Жирным выделены показатели, значимо отличающиеся от пробы контроль внутри групп.  Как показывают данные таблицы 2, образцы сыров отличаются по сочетанию в РГФ разных классов ЛС, что подчеркивает натуральность, различие компонентов сырья и разный состав рецептуры.По составу РГФ (качественный и количественный состав) пробы отличаются в каждой группе от условного контроля.В группе 1 по группам ЛОС сыр мягкий в пектиновой оболочке отличается от контрольного образца на 75 %, уменьшается содержание влаги, спиртов, альдегидов, легких аминов, кетонов, при этом существенно увеличивается доля других ароматических соединений, вносимых оболочкой. Применение оболочки со специями в меньшей степени нарушает соотношение в РГФ разных групп соединений, но тенденция изменения определяется именно типом оболочки.В мягком сыре прослеживается уменьшение в РГФ над твердым сыром воды, кислот, рост содержания аминов кетонов.Для группы копченых сыров различия также составляют 75 %. Влияние пектиновой оболочки со специями аналогично мягким сырам.Твердые, копченые, а также сыры, покрытые пектиновой оболочкой, в том числе с добавлением специй, демонстрируют лучшую сохранность благодаря меньшей влажности и барьерным свойствам оболочки.Совокупные многомерные сигналы всех сенсоров формируют «визуальные отпечатки», отражающие пиковые и кинетические отклики за 1 мин воздействия парами проб. Эти данные демонстрируют концентрацию летучих соединений в газовой фазе над образцами, сходство их состава, а также специфику сорбции аналитов на пленках сенсоров.Для наглядного сравнения отдельных проб приведены нормированные круговые диаграммы, отображающие пиковые значения сенсорной активности. Такой подход визуализации дает возможность комплексной оценки качественных изменений (по характеру формы сигналов), количественных различий (по величине площадей диаграмм) в составе летучих компонентов, эмитируемых образцами.Сравнение кинетических и максимальных визуальных отпечатков (ВО) анализируемых проб представлено на рисунке 1.Рост значения относительной разности площадей свидетельствует о возрастании различий в качественном и количественном составе летучих соединений между пробами. Кинетика и амплитуда выходных откликов анализируемых проб в сравнении с контролем представлены на рисунке 2.Расчеты абсолютной и относительной разности площадей анализируемых проб в сравнении с контролем представлены в таблице 3.    аб  вг Рис. 1. Сравнение кинетических и максимальных ВО анализируемых проб:а – кинетический, б – максимальный ВО пробы «Мягкий»; в – кинетический; г – максимальный ВО пробы «Копченый»; д – кинетический; е – максимальный ВО пробы «Твердый»; ж – кинетический;  з – максимальный ВО пробы «Мягкий в пектиновой оболочке»; и – кинетический; к – максимальный ВО пробы «Мягкий в пектиновой оболочке со специями»; л – кинетический; м – максимальный ВО пробы «Копченый в пектиновой оболочке со специями»Comparison of kinetic and maximum values of analyzed samples:a – kinetic, b – maximum VO of the &quot;Soft&quot; sample; в – kinetic, в – maximum VO of the &quot;Smoked&quot; sample; д – kinetic, е – maximum VO of the &quot;Hard&quot; sample; ж – kinetic, з – maximum VO of the &quot;Soft in a pectin shell&quot; sample; и – kinetic, к – maximum IN the sample &quot;Soft in a pectin shell with spices&quot;; л – kinetic,м – maximum in the sample &quot;Smoked in a pectin shell with spices&quot;   де  жз  ик  лм Окончание рис. 1  аб  вг  де Рис. 2. Кинетические и максимальные ВО анализируемых проб в сравнении с контролем: а – кинетический, б – максимальный ВО пробы 1 (синий) и 2 (фиолетовый); в – кинетический, г – максимальный ВО пробы 1 (синий) и 3 (фиолетовый); д – кинетический, е – максимальный ВО пробы 1 (синий) и 4 (фиолетовый); ж – кинетический, з – максимальный ВО пробы 1 (синий)и 5 (фиолетовый); и – кинетический, к – максимальный ВО пробы 1 (синий) и 6 (фиолетовый)Kinetic and maximum visual impressions compared to controls:a – kinetic, б – maximum VO of samples 1 (blue) and 2 (purple); в – kinetic, г – maximum VO of samples 1 (blue) and 3 (purple); д – kinetic, е – maximum VO of samples 1 (blue) and 4 (purple); ж – kinetic,з – maximum IN samples 1 (blue) and 5 (purple); и – kinetic, к – maximum IN samples 1 (blue) and 6 (purple)  жз  ик Окончание рис. 2Таблица 3 Расчеты абсолютной и относительной разности площадей анализируемых пробв сравнении с контролемCalculations of the absolute and relative area difference in comparison with the control Сыр (проба) –контроль : опытный образецВизуальный отпечатокКинетическийМаксимальныйРазность площадейРазность площадейабсолютнаяотносительная, %абсолютнаяотносительная, %Мягкий – контроль: копченый48,794,8152,914,53Мягкий – контроль: твердый389,2836,33704,9935,82Мягкий – контроль: мягкийв пектиновой оболочке133,6712,19179,259,11Мягкий – контроль: мягкийв пектиновой оболочкесо специями276,8125,25369,1118,76Мягкий – контроль: копченыйв пектиновой оболочкесо специями337,9030,82639,5832,50  В таблице 3 выделены значимые различия относительных разностей площади «визуальных отпечатков». Чем больше относительная разность площадей, тем менее похожи по количественному составу (интенсивности) ароматы сравниваемых проб.Установлено, что по составу (качественному и количественному) летучей фракции проб наиболее похожи пробы 1 (мягкий – контроль) и 2 (копченый адыгейский сыр). От пробы 1 (мягкий – контроль) максимально отличается проба 3 (твердый). Более наглядно отражают различие в составе аромата нормированные ВО по сигналу седьмого сенсора (проявляет минимальную чувствительность к парам проб) (рис. 3). По кругу отложены нормированные по сигналу 7-го сенсора отклики сенсоров в массиве с 1-го по 8-й (в диаграмме он отмечен 7); номер ряда соответствует номеру проб в таблице 1. Этот подход является способом внутренней нормировки детектора и устраняет все различия в отборе пробы. Если состав и природа полярных органических соединений одинаковая в РГФ, то нормированные «отпечатки» не будут различаться.    Рис. 3. Нормированные «визуальные отпечатки» максимумовNormalized «visual fingerprints» of the maxima  Установлено, что все пробы по составу РГФ над пробами отличаются между собой. Максимально идентичны пробы 2 и 5, различаются максимально – пробы 3 и 4 (см. рис. 3). Проба 3 более корректная по составу, содержит меньше спиртов, альдегидов, кислот, что связано с изменениями технологии. Проследить изменения в качественном составе РГФ над пробами и появление/исчезновение соединений легколетучей фракции позволяет набор параметров Аi/j [13], показывающий постоянство соотношения концентраций отдельных классов летучих соединений в РГФ – парная чувствительность сенсоров к летучим компонентам (табл. 4). Если параметры Аi/j, которые отражают стабильность состава запаха, для сравниваемых проб близки или совпадают, то можно считать, что соотношение содержания в пробах указанных групп соединений одинаково. Степень различий в качественном составе газовой фазы над пробами прямо пропорциональна количеству параметров Аi/j, отклоняющихся от контрольных значений или данных других образцов. Эти различия могут быть выявлены в ходе органолептического анализа как потребителями, так и профессиональными дегустаторами. При изменении свыше 40 % анализируемых параметров наблюдается значимая трансформация запаха, связанная с появлением или исчезновением отдельных групп летучих компонентов. В исследованных образцах из 28 потенциально значимых характеристик было идентифицировано 10 стабильных показателей (36 %), достоверно различающихся в данной выборке (см. табл. 4). Это заметные отличия, что исключает применение искусственных ароматизаторов или других усилителей аромата, но говорит о разной природе / технологии изделий. В каждой группе проведено сравнение данных спектров относительно наиболее близкого образца (группа 1 – контроль 1), группа 3 – копченый.  Таблица 4 Надежные параметры Аi/j (± 0,10) для проб РГФReliable parameters Ai/j (± 0.10) for RGF samples Сыр (проба)Номер параметра12345678910А(i/j)1/51/71/82/32/83/53/73/84/86/8Твердый0,884,112,231,362,620,762,781,920,921,00Мягкий (контроль)1,344,332,600,852,671,625,223,130,800,87Мягкий в пектиновой оболочке1,572,641,710,801,711,964,092,140,570,48Мягкий в пектиновой оболочкесо специями0,894,001,741,031,840,923,781,790,580,68Копченый1,123,902,181,082,411,153,802,240,760,88Копченый в пектиновой оболочкесо специями0,943,671,671,031,780,973,441,720,610,56  Набор параметров в лучшей степени отражает близость качественного состава аромата (аналогия спектральным характеристикам). Для визуализации вывода о различиях или сходстве качественного состава запаха проб представлен набор качественных параметров Аi/j, которые максимально различаются для проб из таблице 4. Массовые спектры пьезокварцевого микровзвешивания: по оси Х отложены выделенные параметры из таблице 4. Номер ряда соответствует номеру пробы (рис. 4).    Рис. 4. Наборы идентификационных параметров Аi/j для летучих соединений РГФ над пробамиSets of identification parameters Аi/j for volatile compounds of RGF above samples  Как показывают данные рисунке 4, сыр мягкий в пектиновой оболочке существенно отличается по составу аромата от остальных проб. Близкий качественный состав проявляют пробы 6 (копченый в пектиновой оболочке со специями) и 2 (копченый), что обусловливается одинаковыми технологическими параметрами.Заключение. Методом «электронный нос» проведен комплексный анализ влияния рецептурных параметров и технологических режимов на формирование профиля летучих ароматических соединений в адыгейском сыре.Определено относительное содержание групп летучих органических соединений в регулируемой газовой фазе (РГФ) над пробами по значимым сигналам сенсоров. Мягкий сыр содержит больше воды (19,12 %) и кислот (23,04 %), но меньше ароматических веществ (7,35 %). В твердом сыре больше кетонов (19,64 %) и аминов (7,14; 7,74 %). Копченый сыр близок к твердому по альдегидам (20,10 %), но уступает по кетонам (16,18 %), аромат (8,33 %) выражен сильнее, а с добавлением пектинов и специй усиливается (10,40 %). Мягкий сыр в пектиновой оболочке имеет максимальные значения кислотности (23,20 %) и ароматические веществ (10,82 %), с добавлением специй растет количество кетонов (19,37 %), что в совокупности улучшает восприятие аромата.Определены кинетические и максимальные «визуальные отпечатки» сигналов сенсоров опытных образцов. Установлено, что некоторые операции в технологии производства адыгейского сыра (копчение, сушка) и нанесение защитной съедобной пектиновой оболочки определяют базовый аромат.Проведен расчет абсолютной и относительной разности площадей. Полученные данные демонстрируют уникальный «ароматический отпечаток» каждого образца, различия в аромате которых напрямую зависят от особенностей технологического процесса.Обоснована роль пектинов как барьера, задерживающего высвобождение ключевых групп ЛОС (кетонов, спиртов) и продлевающего сохранность аромата. Специи меняют аромат, добавляя пряные и ароматические ноты, которые могут как маскировать, так и дополнять исходный аромат сыра.Авторы выражают особую благодарность ФГБОУ ВО «ВГУИТ» и ООО «СНТ» (г. Воронеж) за проведение лабораторных исследований.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Lima C., Becker J., Steinbach J., et al. Understanding the sensory profile of cheese ripeness description by trained and untrained assessors // Food Science and Technology. 2022. Vol. 42, N 4. P. e9922. DOI: 10.1590/fst.09922.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lima C, Becker J, Steinbach J, et al. Understanding the sensory profile of cheese ripeness description by trained and untrained assessors. Food Science and Technology. 2022;42(4):e9922. DOI: 10.1590/fst.09922.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Хатко З.Н., Кудайнетова С.К., Гашева М.А., и др. Исследование белкового и липидного состава мягких копченых сыров // Вестник КрасГАУ. 2024. № 12 (213). С. 179–186. DOI: 10.36718/1819-4036-2024-12-179-186. EDN: CYSZTL.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Hatko ZN, Kudajnetova SK, Gasheva MA, et al. Issledovanie belkovogo i lipidnogo sostava myagkih kopchenyh syrov. Bulletin of KSAU. 2024;12:179-186. DOI: 10.36718/1819-4036-2024-12-179-186.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Хатко З.Н., Кудайнетова С.К. Адыгейский сыр: уникальные свойства и новые возможности. Майкоп: ИП Магарин О.Г., 2023. 136 с. EDN: GZITDH.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Hatko ZN, Kudajnetova SK. Adygejskij syr: unikal'nye svojstva i novye vozmozhnosti. Majkop: IP Magarin O.G.; 2023. 136 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Bertuzzi A., McSweeney P., Rea M., et al. Detection of Volatile Compounds of Cheese and Their Contribution to the Flavor Profile of Surface-Ripened Cheese // Comprehensive reviews in food science and food safety. 2018. Vol. 17, N 2. P. 371–390.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bertuzzi A, McSweeney P, Rea M, et al. Detection of Volatile Compounds of Cheese and Their Contribution to the Flavor Profile of Surface-Ripened Cheese. Comprehensive reviews in food science and food safety. 2018;17(2):371-390.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Skarlatos L., Marinopoulou A., Petridis A., et al. Texture attributes of acid coagulated fresh cheeses as assessed by instrumental and sensory methods // International Dairy Journal. 2020. Vol. 114. Art. 104939. DOI: 10.1016/j.idairyj.2020.104939. EDN: PQNPHG.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Skarlatos L, Marinopoulou A, Petridis A, et al. Texture attributes of acid coagulated fresh cheeses as assessed by instrumental and sensory methods. International Dairy Journal. 2020;114:104939. DOI: 10.1016/j.idairyj.2020.104939. EDN: PQNPHG.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Fujioka K. Comparison of Cheese Aroma Intensity Measured Using an Electronic Nose (E-Nose) Non-Destructively with the Aroma Intensity Scores of a Sensory Evaluation: A Pilot Study // Sensors (Basel, Switzerland). 2021. Vol. 21, N 24. Art. 8368. DOI: 10.3390/s21248368. EDN: OGCHAX.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Fujioka K. Comparison of Cheese Aroma Intensity Measured Using an Electronic Nose (E-Nose) Non-Destructively with the Aroma Intensity Scores of a Sensory Evaluation: A Pilot Study. Sensors (Basel, Switzerland). 2021;21(24):8368. DOI: 10.3390/s21248368. EDN: OGCHAX.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Wang J., Yang Z., Xu L., et al. Key aroma compounds identified in Cheddar cheese with different ripening times by aroma extract dilution analysis, odor activity value, aroma recombination, and omission // Journal of dairy science. 2020. Vol. 104, N 2. P. 1576–1590. DOI: 10.3168/jds.2020-18757.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Wang J, Yang Z, Xu L, et al. Key aroma compounds identified in Cheddar cheese with different ripening times by aroma extract dilution analysis, odor activity value, aroma recombination, and omission. Journal of dairy science. 2020;104(2):1576-1590. DOI: 10.3168/jds.2020-18757.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Miguélez J., Martín I., Robledo J., et al. Effect of Artisanal Processing on Volatile Compounds and Sensory Characteristics of Traditional Soft-Ripened Cheeses Matured with Selected Lactic Acid Bacteria // Foods. 2025. Vol. 14, N 2. Art. 231. DOI: 10.3390/foods14020231.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Miguélez J, Martín I, Robledo J, et al. Effect of Artisanal Processing on Volatile Compounds and Sensory Characteristics of Traditional Soft-Ripened Cheeses Matured with Selected Lactic Acid Bacteria. Foods. 2025;14(2):231. DOI: 10.3390/foods14020231.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Uzkuç H., Yuceer Yo. Effect of heat treatment, plant coagulant, and starter culture on sensory characteristics and volatile compounds of goat cheese // International Dairy Journal. 2023. Vol. 140. Art. 105588. DOI: 10.1016/j.idairyj.2023.105588.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Uzkuç H, Yuceer Yo. Effect of heat treatment, plant coagulant, and starter culture on sensory characteristics and volatile compounds of goat cheese. International Dairy Journal. 2023;140:105588. DOI: 10.1016/j.idairyj.2023.105588.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Andriot I., Septier C., Peltier C., et al. Influence of Cheese Composition on Aroma Content, Release, and Perception // Molecules. 2024. Vol. 29, N 14. Art. 3412. DOI: 10.3390/molecules29143412. EDN: HXCNDW.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Andriot I, Septier C, Peltier C, et al. Influence of Cheese Composition on Aroma Content, Release, and Perception. Molecules. 2024;29(14):3412. DOI: 10.3390/molecules29143412. EDN: HXCNDW.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Maslov Bandić L., Oštarić F., Vinceković M., et al. Biochemistry of aroma compounds in cheese // Mljekarstvo. 2023. Vol. 73. P. 211–224. DOI: 10.15567/mljekarstvo.2023.0401. EDN: VEDOPZ.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Maslov Bandić L, Oštarić F, Vinceković M, et al. Biochemistry of aroma compounds in cheese. Mljekarstvo. 2023;73:211-224. DOI: 10.15567/mljekarstvo.2023.0401. EDN: VEDOPZ.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Lee-Rangel H., Mendoza-Martínez G., De León-Martínez D., et al. Application of an Electronic Nose and HS-SPME/GC-MS to Determine Volatile Organic Compounds in Fresh Mexican Cheese // Foods. 2022. Vol. 11, N 13. Art. 1887. DOI: 10.3390/foods11131887.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lee-Rangel H, Mendoza-Martínez G, De León-Martínez D, et al. Application of an Electronic Nose and HS-SPME/GC-MS to Determine Volatile Organic Compounds in Fresh Mexican Cheese. Foods. 2022;11(13):1887. DOI: 10.3390/foods11131887.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Копаев А.Ю., Мураховский И.А., Кучменко Т.А. Интенсификация обработки данных и получение новой информации по многомерным сигналам «электронного носа» // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2020. Т. 82, № 1 (83). С. 247–251.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kopaev AYu, Murahovskij IA, Kuchmenko TA. Intensifikaciya obrabotki dannyh i poluchenie novoj informacii po mnogomernym signalam &quot;elektronnogo nosa&quot;. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernyh tekhnologij. 2020;82(1):247-251.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
