Qida yan məhsullarının dəyərləndirilməsi (valorization), qida istehsalı və emalı zamanı yaranan qabıq, cecə, toxum, kəpək və oxşar qalıq axınlarının sadəcə tullantı kimi uzaqlaşdırılması əvəzinə; onların tərkibindəki fenolik birləşmələrin, flavonoidlərin, qida lifinin, antioksidantların, bioloji fəal peptidlərin və digər funksional komponentlərin müəyyənləşdirilməsi, geri qazanılması və yenidən istifadə oluna bilən əlavə dəyərli məhsullara çevrilməsi yanaşmasıdır. Abdelhakim Ridouh tərəfindən hazırlanmış bu tədqiqat 2015–2025 dövrü üzrə ədəbiyyatı nəzərdən keçirərək qida yan məhsullarındakı bioloji fəal birləşmələrin xarakterizasiyasında istifadə olunan FTIR, NIR, Raman və UV–Vis kimi spektroskopik üsullarla HPLC, GC–MS və LC–MS kimi kimyəvi/xromatoqrafik üsulları müqayisə edən strukturlaşdırılmış kritik icmaldır.

Məqalənin əsas nəticəsi ondan ibarətdir ki, heç bir analitik üsul bütün qida yan məhsulu matrisləri və bütün tədqiqat məqsədləri üçün universal şəkildə üstün deyil. FTIR, NIR, Raman və UV–Vis sürətli skrininq, aşağı və ya nisbətən aşağı əməliyyat xərci, az nümunə hazırlığı və bəzi hallarda dağıdıcı olmayan analiz kimi üstünlüklər təqdim etsə də, xüsusilə mürəkkəb matrislərdə ayrı-ayrı molekulların dəqiq müəyyənləşdirilməsi və aşağı konsentrasiyalarda kəmiyyətcə təyini baxımından məhduddur. HPLC, GC–MS və LC–MS isə daha yüksək molekulyar seçicilik, həssaslıq və kəmiyyət dəqiqliyi təqdim etməklə yanaşı, cihaz xərci, nümunə hazırlığı, analiz müddəti və ixtisas tələbi daha yüksəkdir.

Bu səbəbdən icmal iki üsul ailəsini rəqib seçimlər kimi deyil, bir-birini tamamlayan analitik qatlar kimi qiymətləndirir. Müəllifin təklif etdiyi yanaşma sürətli spektroskopik skrininqin lazım gəldikdə daha həssas xromatoqrafik və ya kütlə-spektrometrik təsdiqləmə ilə birləşdirilməsi, sonra isə kemometrik məlumat təhlili və uyğun kalibrasiya modelləri ilə dəstəklənməsidir.

Nəzərdən keçirilən ədəbiyyatda ən çox araşdırılan xammallar meyvə qabıqları və cecələri, zeytun emalı qalıqları, taxıl kəpəyi və üyütmə yan məhsulları, tərəvəz qalıqları və paxlalı bitki yan məhsullarıdır. Fenolik birləşmələr və antioksidantlar ən çox tədqiq edilən bioloji fəal birləşmə qrupları arasındadır. Ədəbiyyatda funksional qidalar, aktiv və ağıllı qablaşdırma, nutrasevtiklər, sağlamlıq məhsulları və heyvan yemi kimi istifadə sahələri bildirilir.

Bununla belə, icmal laboratoriya miqyasında müsbət görünən bir tətbiqin avtomatik olaraq sənaye baxımından tətbiq oluna biləcəyi nəticəsinə gəlmir. Müəllif xüsusilə standart analiz protokollarının yetərsizliyini, qida yan məhsulu matrislərinin yüksək dəyişkənliyini, spektroskopik kalibrasiya modellərinin ötürülə bilməsi problemlərini, real miqyaslı sənaye validasiyasının çatışmazlığını və texno-iqtisadi tədqiqatların məhdudluğunu əsas tədqiqat boşluqları kimi müəyyənləşdirir.

Qida Yan Məhsullarının Dəyərləndirilməsi Nədir və Niyə Vacibdir?

Qida yan məhsullarının dəyərləndirilməsi normalda aşağı dəyərli qalıq və ya tullantı hesab edilə bilən kənd təsərrüfatı və qida emalı axınlarında istifadə oluna bilən kimyəvi, qida və ya funksional komponentləri müəyyənləşdirib geri qazanaraq onları yeni iqtisadi və texnoloji girişə çevirmə yanaşmasıdır; bu tədqiqat xüsusilə bioloji fəal molekulların düzgün xarakterizasiyasının bu çevrilmənin əsas analitik şərti olduğunu vurğulayır.

“Yan məhsul” ilə “tullantı” eyni şeydirmi?

Məqalənin kontekstində qida emalı zamanı yaranan qabıq, toxum, cecə, kəpək, üyütmə qalığı və oxşar materiallar tez-tez tullantı kimi uzaqlaşdırılsa da, onların hamısı kimyəvi baxımdan dəyərsiz deyil. Bu materiallar qida lifi, fenolik birləşmələr, flavonoidlər, antioksidant birləşmələr, yağ turşuları və ya bioloji fəal peptidlər kimi istifadə oluna bilən komponentlər ehtiva edə bilər.

Dəyərləndirmə yanaşmasının əsas ideyası qalıq materialın yalnız miqdarını azaltmaq deyil, onun tərkibindəki funksional komponentləri elmi şəkildə müəyyənləşdirərək uyğun istifadə sahəsinə yönəltməkdir.

Bioloji fəal birləşmə nədir?

Bioloji fəal birləşmə, əsas qida maddəsi olmaqdan əlavə bioloji və ya texnoloji funksiya göstərə bilən kimyəvi komponentlər üçün işlədilən geniş anlayışdır. Məqalənin qiymətləndirdiyi ədəbiyyatda fenolik birləşmələr, flavonoidlər, antioksidantlar, karotenoidlər, yağ turşuları, qida lifi və bioloji fəal peptidlər kimi siniflər ön plana çıxır.

Bu anlayış bir birləşmənin insanlarda mütləq sübut edilmiş klinik fayda verdiyi demək deyil. Bir çox mənbə tədqiqat ekstraksiya, kimyəvi xarakterizasiya və ya in vitro funksional analiz səviyyəsindədir.

İcmalda önə çıxan qida yan məhsulu mənbələri

Bu cədvəl icmalın ədəbiyyatdakı nümunələri ümumiləşdirdiyi təsnifatdır; hər sətir bütün əlaqəli yan məhsulların eyni tərkibə malik olduğunu və ya göstərilən tətbiqin kommersiya miqyasında təsdiqləndiyini göstərmir.

Spektroskopik və Kimyəvi Üsullar Niyə Birlikdə İstifadə Olunmalıdır?

İcmalın əsas analitik baxışı ondan ibarətdir ki, spektroskopiya sürətli skrininq və proses monitorinqində, xromatoqrafik və kütlə-spektrometrik üsullar isə ayrı-ayrı birləşmələrin etibarlı identifikasiyası və kəmiyyətcə təyinində üstündür; buna görə hərtərəfli xarakterizasiya üçün iki üsulun tamamlayıcı şəkildə birləşdirilməsi daha etibarlıdır.

“Spektroskopik üsul” nə deməkdir?

Spektroskopik üsullar elektromaqnit şüalanmasının nümunədəki molekullarla qarşılıqlı təsirini ölçərək kimyəvi quruluş və ya tərkib haqqında məlumat yaradır. FTIR infraqırmızı absorbsiyanı, NIR yaxın infraqırmızı sahəni, Raman işığın qeyri-elastik səpilməsini, UV–Vis isə ultrabənövşəyi və görünən sahələrdə absorbsiyanı istifadə edir.

Bu üsulların ortaq üstünlüyü adətən sürətli ölçmə və nisbətən az nümunə hazırlığıdır. Bunun əksinə olaraq, mürəkkəb qida matrislərində siqnallar çoxsaylı molekulların birgə töhfəsini ehtiva etdiyindən tək bir kimyəvi növü dəqiq ayırmaq həmişə mümkün olmur.

“Kimyəvi referans üsulu” nə deməkdir?

Məqalə HPLC, GC–MS və LC–MS kimi texnikaları yüksək dəqiqlik, həssaslıq və molekulyar seçicilik təmin edən kimyəvi/xromatoqrafik referans üsulları kimi qiymətləndirir.

Bu texnikalarda məqsəd yalnız ümumi molekulyar barmaq izi almaq deyil, qarışıqdakı komponentləri ayırmaq, müəyyən analitləri identifikasiya etmək və lazım gəldikdə onları kəmiyyətcə ölçməkdir.

Buradakı “aşağı”, “orta”, “yüksək” və “çox yüksək” ifadələri məqalənin keyfiyyət xarakterli müqayisə sinifləridir; mənbə bunları vahid ortaq rəqəmsal performans şkalasına çevirmir.

FTIR, NIR, Raman və UV–Vis Arasında Nə Fərq Var?

FTIR funksional qruplar və ümumi molekulyar barmaq izi, NIR sürətli tərkib təxmini və proses monitorinqi, Raman daha ətraflı molekulyar vibrasiya barmaq izi, UV–Vis isə işığı udan xromofor qruplar və ümumi tərkib tipli sürətli ölçmələr üçün daha uyğun hesab olunur; hər üsulun performansı nümunə matrisi, hədəf birləşmə və kalibrasiya keyfiyyətindən asılıdır.

FTIR — Furye Çevirməli İnfraqırmızı Spektroskopiya

FTIR, molekulyar rabitələrin infraqırmızı şüalanmanı müəyyən tezliklərdə udması prinsipinə əsaslanır. Molekul daxilində rabitə vibrasiyaları kimyəvi quruluşdan asılı olduğuna görə alınan spektr nümunə üçün xarakterik “molekulyar barmaq izi” verə bilər.

İcmalda FTIR fenolik birləşmələr, karbohidratlar, zülallar və yağ turşuları kimi müxtəlif birləşmə siniflərinin ümumi struktur xarakterizasiyası üçün sürətli və dağıdıcı olmayan üsul kimi qiymətləndirilir.

Əsas üstünlükləri:

• Sürətli analiz.
• Nisbətən aşağı əməliyyat xərci.
• Az və ya məhdud nümunə hazırlığı.
• Dağıdıcı olmayan ölçmə imkanı.
• Keyfiyyətə nəzarət və ilkin skrininq üçün uyğunluq.

Əsas məhdudiyyətləri:

• Mürəkkəb matrislərdə ayrı-ayrı molekullar üçün seçicilik məhdud ola bilər.
• Aşağı konsentrasiyalı hədəflərin kəmiyyətcə təyini xromatoqrafik üsullardan daha çətin ola bilər.
• Kəmiyyət nəticələri güclü kalibrasiya modellərindən və etibarlı referans spektrlərindən asılıdır.
• Bir matrisdə hazırlanmış modelin başqa qida yan məhsulu matrisinə köçürülməsi həmişə uğurlu olmaya bilər.

Buna görə məqalə FTIR-ın təkbaşına hər bir birləşmənin dəqiq identifikasiyası üçün yetərli olduğunu demir.

NIR — Yaxın İnfraqırmızı Spektroskopiya

NIR, elektromaqnit spektrinin yaxın infraqırmızı sahəsində absorbsiyanı ölçərək üzvi tərkib haqqında sürətli təxminlər yaradır. Fenoliklər, zülallar, lipidlər və karbohidratlarla bağlı spektral məlumat əldə edilə bilər.

NIR-ın əsas üstünlüyü yüksək həcmli və real vaxtlı analiz üçün əlverişli olmasıdır. Kimyəvi reaktiv sərfinin az olması da sənaye proses monitorinqi baxımından üstünlük yarada bilər.

Bununla belə, NIR çox vaxt tək bir birləşməni birbaşa “görməkdən” daha çox, spektral naxış ilə referans kimyəvi dəyər arasındakı statistik əlaqəni öyrənən kalibrasiya modelinə əsaslanır.

Buna görə modelin performansı:

• nümunə müxtəlifliyindən,
• matris heterogenliyindən,
• referans analizlərin dəqiqliyindən,
• kalibrasiya məlumat dəstinin əhatəliliyindən

asılıdır.

Raman spektroskopiyası

Raman spektroskopiyası, işığın molekullarla qarşılıqlı təsirindən sonra çox kiçik bir hissəsinin enerjisinin dəyişərək səpilməsi prinsipinə əsaslanır. Bu enerji fərqi molekulyar vibrasiyalarla əlaqəli olduğu üçün kimyəvi quruluş haqqında spesifik məlumat verə bilər.

İcmalda Ramanın mühüm üstünlükləri yüksək kimyəvi spesifiklik, az nümunə hazırlığı və bəzi sulu və ya nəm nümunələrin birbaşa tədqiq edilə bilməsidir.

Mühüm məhdudiyyət isə flüoresans müdaxiləsidir. Bitki mənşəli yan məhsullarda təbii piqmentlər və ya flüoresan birləşmələr Raman siqnalının üzərinə güclü fon verə və hədəf molekulyar vibrasiyaların görünməsini çətinləşdirə bilər.

Bundan əlavə, cihaz xərci və real sənaye mühitində yetərli validasiyanın məhdud olması icmalda Ramanın geniş sənaye istifadəsinin qarşısındakı maneələr arasında göstərilir.

UV–Vis spektroskopiyası

UV–Vis, nümunənin ultrabənövşəyi və görünən işıq sahələrində hansı dalğa uzunluqlarını nə dərəcədə udduğunu müəyyən edir. Xromofor ehtiva edən fenoliklər, flavonoidlər və təbii piqmentlər kimi birləşmələrin ümumi və ya toplu xüsusiyyətlərinin qiymətləndirilməsində geniş istifadə oluna bilər.

Üstünlükləri:

• Sadə iş prinsipi.
• Sürətli analiz.
• Nisbətən aşağı cihaz xərci.
• Rutin keyfiyyətə nəzarət üçün tətbiq edilə bilməsi.

Məhdudiyyəti isə mürəkkəb qarışıqlarda müxtəlif molekulların absorbsiya zolaqlarının üst-üstə düşə bilməsidir. Buna görə UV–Vis əksər hallarda konkret bir molekulun dəqiq kimliyini müəyyənləşdirməkdən daha çox ümumi fenolik, ümumi flavonoid və ya oxşar toplu analitik göstəricilər üçün uyğundur.

HPLC, GC–MS və LC–MS Hansı Hallarda Üstün Tutulur?

HPLC uçucu olmayan çoxkomponentli qarışıqlarda hədəf maddələrin ayrılması və kəmiyyətcə təyinində, GC–MS xüsusilə uçucu və yarıuçucu birləşmələrin ayrılıb strukturca identifikasiyasında, LC–MS isə mürəkkəb matrislərdə aşağı konsentrasiyalı və uçucu olmayan birləşmələrin yüksək həssaslıqla müəyyənləşdirilməsində önə çıxır.

HPLC — Yüksək Performanslı Maye Xromatoqrafiyası

HPLC, qarışıqdakı komponentlərin hərəkətli faza ilə sabit faza arasındakı fərqli qarşılıqlı təsirlərindən istifadə edərək maddələri bir-birindən ayırır.

İcmal HPLC-ni xüsusilə:

• fenolik birləşmələrin,
• flavonoidlərin,
• karotenoidlərin,
• üzvi turşuların

kimi birləşmələrin ayrılması və kəmiyyətcə təyinində mühüm referans texnika kimi qiymətləndirir.

HPLC-nin güclü tərəfi yalnız ümumi siqnal yaratmaq əvəzinə qarışığın komponentlərini ayıra bilməsidir. Uyğun standartlar və detektorlarla ayrı-ayrı birləşmələrin miqdarı müəyyən edilə bilər.

Əsas məhdudiyyətlər yüksək cihaz və sərf materialı xərci, daha mürəkkəb nümunə hazırlığı, daha uzun analiz müddəti və ixtisaslı operator tələbatıdır.

GC–MS — Qaz Xromatoqrafiyası-Kütlə Spektrometriyası

GC–MS, qaz xromatoqrafiyasının ayırma qabiliyyətini kütlə spektrometriyasının molekulyar identifikasiya gücü ilə birləşdirir.

İcmalda GC–MS xüsusilə:

• uçucu aromatik birləşmələr,
• efir yağı komponentləri,
• yağ turşuları,
• uçucu və yarıuçucu metabolitlər

üçün güclü üsul kimi qiymətləndirilir.

GC–MS-nin mühüm məhdudiyyəti bütün molekulların kifayət qədər uçucu olmamasıdır. Bəzi fenolik və ya uçucu olmayan birləşmələrin analizdən əvvəl kimyəvi törəmələşdirmə prosesinə ehtiyac duyması nümunə hazırlığını uzada və əlavə dəyişkənlik mənbəyi yarada bilər.

LC–MS — Maye Xromatoqrafiyası-Kütlə Spektrometriyası

LC–MS, maye xromatoqrafiyasının ayırma qabiliyyətini kütlə-spektrometrik identifikasiya ilə birləşdirir. Mənbə LC–MS-ni aşağı konsentrasiyalarda olan mürəkkəb birləşmələrin xarakterizasiyasında ən güclü analitik platformalardan biri kimi qiymətləndirir.

Fenoliklərin, flavonoidlərin, bioloji fəal peptidlərin və digər metabolitlərin analizində istifadə oluna bilər. Eyni platforma həm keyfiyyət identifikasiyası, həm də uyğun üsulla kəmiyyət analizi təmin edə bilər.

Bununla belə:

• yüksək cihaz xərci,
• yüksək texniki xidmət tələbi,
• mürəkkəb məlumat emalı,
• ixtisaslı personal ehtiyacı

rutin sənaye istifadəsinin qarşısındakı əsas maneələrdir.

Niyə spektroskopiya “ilkin skrininq”, xromatoqrafiya isə “təsdiqləmə” rolunda düşünülə bilər?

İstehsal xəttində yüzlərlə nümunənin sürətlə yoxlanması tələb olunursa, hər nümunəni birbaşa bahalı və uzun xromatoqrafik analizə göndərmək praktik olmaya bilər. İcmalın təklif etdiyi inteqrə olunmuş yanaşmada spektroskopik üsullar sürətli ilkin məlumat qatı verə bilər; hədəf nümunələr və ya kritik nəticələr daha sonra HPLC, GC–MS və ya LC–MS ilə ətraflı təsdiqlənə bilər.

Bu, hər spektroskopik nəticənin mütləq xromatoqrafiya ilə yoxlanmalı olduğuna dair universal qayda deyil. Üsul seçimi hədəf birləşməyə, matrisə, tələb olunan dəqiqliyə və istifadə məqsədinə görə aparılmalıdır.

Konvensional antioksidant və fenolik testlər nəyi ölçür?

DPPH, ABTS və FRAP nəticələrinin bir-birindən fərqli çıxması avtomatik olaraq eksperimental səhv demək deyil; testlər antioksidant davranışının müxtəlif kimyəvi tərəflərini ölçə bilər. Buna görə icmal tək bir kolorimetrik testin bütün antioksidant davranışını təmsil etdiyinin fərz edilməməli olduğunu vurğulayır.

Kemometriya nədir?

Kemometriya, çoxdəyişənli kimyəvi və spektroskopik məlumatlardan mənalı əlaqələr çıxarmaq üçün riyazi və statistik üsulların istifadəsidir. NIR və FTIR kimi üsullarda bir spektr yüzlərlə və ya minlərlə dalğa uzunluğu/dalğa sayı dəyişəni ehtiva etdiyindən, ayrı-ayrı pikləri əl ilə şərh etmək əvəzinə nümunələrin modelləşdirilməsi lazım ola bilər.

İcmal spektroskopiyanın kemometriya və süni intellekt alətləri ilə inteqrasiyasını gələcək mühüm tədqiqat istiqamətlərindən biri kimi göstərir. Lakin mövcud icmal öz süni intellekt modelini öyrətməyib və heç bir AI dəqiqlik metrikası yaratmayıb.

Qida yan məhsullarından əldə edilən birləşmələrin əsas tətbiqləri

• Funksional qidalar: lif, fenoliklər, flavonoidlər və antioksidant komponentlərin qida formulalarında dəyərləndirilməsi.
• Aktiv və ağıllı qablaşdırma: antioksidant və ya antimikrob xüsusiyyət göstərən təbii ekstraktların qablaşdırma materiallarına daxil edilməsi.
• Nutrasötiklər və sağlamlıq məhsulları: uyğun şəkildə xarakterizə edilmiş bioloji fəal birləşmələrin məhsul inkişafı işlərində istifadəsi.
• Heyvan yemi: lif və bioloji fəal komponentlər ehtiva edən yan məhsulların uyğun yem tətbiqlərində dəyərləndirilməsi.
• Dövri iqtisadiyyat: tullantı miqdarının azaldılması və eyni material axınından əlavə iqtisadi dəyər yaradılması.

İcmal bu tətbiqlərin hamısının sənaye yetkinliyinə çatdığını demir. Müəllif bir çox yanaşmanın laboratoriya və ya pilot miqyasda qaldığını, uzunmüddətli iqtisadi fizibilite, tənzimləyici tələblər və real miqyaslı istehsal barədə məlumat çatışmazlığı olduğunu açıq şəkildə bildirir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

PRISMA Yanaşması ilə 44 Tədqiqat Necə Seçildi?

Mənbədə təqdim olunan PRISMA axınına görə Scopus, ScienceDirect və SpringerLink-dən 17.830 ingilisdilli qeyd əldə edilmiş, 1.530 duplikat çıxarılmış, 16.300 qeyd başlıq və xülasə səviyyəsində yoxlanılmış, 174 tam mətn uyğunluq baxımından qiymətləndirilmiş və yekun keyfiyyət sintezinə 44 tədqiqat daxil edilmişdir.

İcmal dizaynı

Müəllif tədqiqatı structured critical narrative review yəni strukturlaşdırılmış kritik narrativ icmal kimi təsvir etmiş və tədqiqat seçiminin şəffaflığını artırmaq üçün PRISMA prinsiplərindən istifadə etmişdir.

PRISMA sistematik icmallarda qeydlərin haradan gəldiyini, hansı mərhələdə neçə tədqiqatın kənarlaşdırıldığını və yekun sintezə neçə tədqiqatın daxil edildiyini görünən edən hesabat çərçivəsidir. PRISMA-nın istifadəsi təkbaşına tədqiqatı meta-analizə çevirmir.

Ədəbiyyat axtarışı dövrü

Axtarış 2015–2025 dövrünü əhatə edir. Məqsəd qida tullantıları və kənd təsərrüfatı-qida yan məhsullarından əldə edilən bioloji fəal birləşmələrin spektroskopik və kimyəvi analitik üsullarla xarakterizasiyası üzrə yaxın dövr ədəbiyyatını qiymətləndirməkdir.

Məlumat bazaları və axtarış ifadələri

AND operatoru iki anlayış qrupunun birlikdə mövcud olmasını tələb etdiyi halda OR eyni anlayış qrupundakı alternativ terminlərdən hər hansı birinin mövcud olmasına imkan verir. Beləliklə, məsələn, “food waste” sözünü işlədən nəşrlərlə yanaşı “byproducts” işlədən nəşrlər də axtarışa daxil edilə bilər.

Mənbə daxilində məlumat bazalarının sayı barədə qeyd: Metod mətnində “four major academic databases” ifadəsi işlədilir; lakin eyni cümlədə və Cədvəl 1-də yalnız Scopus, ScienceDirect və Springer olmaqla üç məlumat bazası müəyyənləşdirilir. Mənbə dördüncü məlumat bazasının adını çəkmir.

Mənbə daxilində qeyd sayı barədə qeyd: Xülasə 26.152 sənəd və 17.830 ingilisdilli, resenziyalı tədqiqat məqaləsi bildirir. Cədvəl 1-in “English articles” sütunu həqiqətən 17.830-a çatdığı halda, “Research articles” sütunu 17.838-ə çatır. Metod mətni isə 17.830 dəyərini birbaşa “research articles” kimi adlandırır.

Daxiletmə meyarları

• Seçilmiş məlumat bazalarında indekslənən resenziyalı elmi jurnalda dərc edilmiş olmaq.
• İngilis dilində dərc edilmiş olmaq.
• Qida tullantısı, kənd təsərrüfatı qalığı və ya kənd təsərrüfatı-qida emalı yan məhsulu ilə bağlı olmaq.
• Bioloji fəal birləşmələrin spektroskopik və ya kimyəvi üsulla xarakterizasiyasını/analizini əhatə etmək.
• Bioloji fəal birləşmələrin tətbiqini və ya qida tullantısının dəyərləndirilməsi strategiyasını bildirmək.

Xaricetmə meyarları

• Resenziyalı olmayan nəşrlər.
• Konfrans xülasələri, kitab fəsilləri, redaktora məktublar və konfrans materialları.
• İngilis dilindən başqa dillərdə nəşrlər.
• Qida olmayan tullantılara fokuslanan tədqiqatlar.
• Bioloji fəal birləşmələrin xarakterizasiyasını ehtiva etməyən tədqiqatlar.
• Duplikat qeydlər.
• Mənalı kritik qiymətləndirmə üçün yetərsiz metodoloji və ya analitik təfərrüat verən tədqiqatlar.

PRISMA rəqəmlərinin addım-addım yoxlanması

PRISMA şəklinin öz daxilindəki riyazi zəncir tutarlıdır. Bununla belə, mənbə Cədvəl 2-də “Present review” üçün “Initial records” dəyərini 4.538 olaraq verir. Məqalə mətni eyni abzasda 17.830 qeyd olduğunu bildirdiyinə görə, iki dəyər arasında izah olunmamış mənbədaxili fərq mövcuddur.

Keyfiyyət qiymətləndirilməsi necə aparıldı?

Müəllif daxil edilən tədqiqatları beş əsas metodoloji ölçü üzrə qiymətləndirdiyini bildirir:

Mənbə bu beş ölçünü vahid rəqəmsal ümumi keyfiyyət balına və ya standart risk-of-bias skoruna çevirmir. Keyfiyyət qiymətləndirilməsi əsasən nəticələrin kritik şərhini dəstəkləyən keyfiyyət çərçivəsi kimi istifadə olunmuşdur.

Məlumatlar necə çıxarıldı?

Mənbə hər daxil edilmiş tədqiqat üçün aşağıdakı məlumat qruplarının sistematik şəkildə qeydə alındığını bildirir:

• qida tullantısı və ya kənd təsərrüfatı-qida yan məhsulunun növü,
• çıxarılan bioloji fəal birləşmələrin sinfi və kimliyi,
• istifadə olunan spektroskopik və/və ya kimyəvi analitik üsul,
• əsas analitik tapıntılar və kəmiyyət nəticələri,
• təklif edilən dəyərləndirmə strategiyaları və ya tətbiqlər.

Daha sonra üsullar dəqiqlik, həssaslıq, analiz sürəti, əməliyyat xərci və sənaye tətbiqolunma qabiliyyəti baxımından müqayisə edilmişdir.

Nəşr tendensiyası nə göstərdi?

Mənbə Şəkil 2, 2015–2025 arasında əlaqəli nəşrlərin sayının ümumən artdığını, 2020-dən sonra artımın sürətləndiyini və 2025-in üç məlumat bazasında da ən yüksək nəşr sayına çatılan il olduğunu bildirir. ScienceDirect-in illik nəşr saylarının qrafik boyunca ən yüksək, Springer-in ikinci, Scopus-un isə daha aşağı olduğu göstərilmişdir.

Şəkil 2-nin illik xam rəqəmsal dəyərləri ayrıca cədvəl şəklində verilmədiyi üçün Verianla bu qrafiki təxmini nöqtələr yaradaraq yenidən çəkmir.

Məqalənin təklif etdiyi inteqrə olunmuş analitik çərçivə

Bu çərçivənin məntiqi nədir?

İlk mərhələdə uyğun şəkildə toplanmış və hazırlanmış yan məhsul nümunəsi sürətli spektroskopik üsullarla skrininqdən keçirilə bilər. Spektroskopik siqnal hədəf istifadə baxımından yetərli deyilsə və ya molekulyar kimliyin təsdiqlənməsi lazımdırsa, HPLC, GC–MS və ya LC–MS kimi daha seçici üsullardan istifadə edilə bilər.

Spektral və kimyəvi məlumatlar daha sonra kemometrik üsullar, məlumat füzyonu və kalibrasiya modelləri ilə birlikdə qiymətləndirilə bilər. Yekun məqsəd yalnız “nümunədə nə var?” sualına cavab vermək deyil, əldə edilən məlumatın qida, qablaşdırma, nutrasevtik və ya yem kimi real dəyərləndirmə prosesinə etibarlı şəkildə ötürülməsidir.

Məqalənin Şəkil 4-də sənaye mərhələsində TRL, xərc, tənzimləyici tələblər və miqyasın böyüdülməsi də ayrıca göstərilmişdir. TRL, Technology Readiness Level, yəni texnologiyanın hazırlıq səviyyəsi anlayışıdır və texnologiyanın erkən tədqiqat mərhələsindən real tətbiq səviyyəsinə nə qədər yaxın olduğunu göstərən yetkinlik yanaşmasıdır.

Tədqiqatın əsas tapıntıları

• Qida emalı yan məhsulları bioloji və texnoloji dəyəri olan birləşmələr üçün mühüm, lakin yetərincə istifadə olunmayan mənbələrdir.
• Nəzərdən keçirilən tədqiqatların çoxu bitki mənşəli yan məhsullara fokuslanır.
• Fenoliklər və antioksidant birləşmələr ən geniş tədqiq olunan bioloji fəal qruplar arasındadır.
• FTIR və NIR sürətli skrininq və geniş xarakterizasiya üçün getdikcə daha çox istifadə olunur.
• HPLC və GC–MS kimi üsullar ayrı-ayrı birləşmələrin daha həssas identifikasiyası və kəmiyyətcə təyinində mərkəzi rolunu qoruyur.
• LC–MS xüsusilə mürəkkəb və aşağı konsentrasiyalı birləşmələrin qabaqcıl analizində güclüdür.
• Heç bir analitik üsul bütün məqsədlər üçün universal şəkildə ən yaxşı deyil.
• Spektroskopik skrininqin təsdiqləyici kimyəvi analizlərlə inteqrasiyası ən hərtərəfli yanaşma kimi təklif olunur.
• Tədqiqatlar arasında ekstraksiya, cihaz, kalibrasiya və hesabat protokollarında mühüm heterogenlik mövcuddur.
• Sənaye miqyaslı və texno-iqtisadi doğrulama ədəbiyyatda laboratoriya tədqiqatlarından daha məhduddur.

Tədqiqatın dəstəklədiyi tətbiq sahələri

İcmalda ədəbiyyat əsasında aşağıdakı tətbiq sahələri ön plana çıxarılır:

• funksional qida formulaları,
• təbii konservant sistemləri,
• aktiv və ağıllı qablaşdırmalar,
• nutrasötiklər və sağlamlıq məhsulları,
• heyvan yemləri,
• kosmetik istifadə sahələri,
• dövri iqtisadiyyat və tullantıların azaldılması.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Qida yan məhsullarından əldə edilən bütün bioloji fəal birləşmələrin insan sağlamlığında klinik fayda verdiyi göstərilməmişdir.
• Hər qida yan məhsulunun iqtisadi cəhətdən emal oluna bildiyi sübut edilməmişdir.
• FTIR və ya NIR-ın bütün hallarda HPLC, GC–MS və ya LC–MS-ni əvəz edə biləcəyi göstərilməmişdir.
• HPLC, GC–MS və ya LC–MS-nin hər tətbiqdə iqtisadi baxımdan ən uyğun üsul olduğu göstərilməmişdir.
• Məqalə öz laboratoriyasında yeni qida yan məhsulu ekstraksiyası və ya analitik təcrübə aparmamışdır.
• Məqalə meta-analiz aparmamış və ümumi effekt ölçüsü hesablamamışdır.
• Məqalə öz AI/ML modelini öyrətməmişdir.
• AI inteqrasiyasının müəyyən dəqiqlik artımı təmin etdiyinə dair yeni performans metrikası yaradılmamışdır.
• Təklif olunan inteqrə olunmuş Şəkil 4 çərçivəsi sənayedə doğrulanmış vahid standart proses deyil.
• Funksional qida, nutrasevtik və ya sağlamlıq məhsulu tətbiqləri birbaşa klinik müalicə sübutu deyil.

Tədqiqatın məhdudiyyətləri

Müəllifin açıq şəkildə qeyd etdiyi ilk məhdudiyyət ədəbiyyat axtarışının müəyyən böyük məlumat bazaları və ingilisdilli nəşrlərlə məhdudlaşdırılmasıdır. Bu, başqa dillərdə və ya axtarılan platformalardan kənarda dərc olunmuş əlaqəli tədqiqatların kənarda qalmasına səbəb olmuş ola bilər.

İkinci əsas məhdudiyyət daxil edilən tədqiqatlar arasında ekstraksiya protokolları, analitik prosedurlar və hesabat formatları baxımından yüksək dəyişkənlik olmasıdır. Bu heterogenlik müxtəlif tədqiqatların nəticələrini birbaşa müqayisə etməyi çətinləşdirir.

Üçüncü məhdudiyyət nəzərdən keçirilən tədqiqatların mühüm hissəsinin laboratoriya şəraitində aparılmış olmasıdır. Sənaye miqyasında iqtisadi fizibilite, tənzimləyici uyğunluq, uzunmüddətli proses sabitliyi və real istehsal xətti performansı barədə sübut daha məhduddur.

Dördüncü məhdudiyyət spektroskopik kalibrasiya modellərinin ötürülə bilməsidir. Bir məhsul və ya matris üzərində hazırlanmış NIR/FTIR modeli kimyəvi tərkibi fərqli başqa qida yan məhsulunda eyni dəqiqliklə işləməyə bilər.

Beşinci problem analitik standartlaşdırmanın çatışmazlığıdır. HPLC kolonları, mobil fazalar, ekstraksiya şərtləri, spektroskopik ön emal üsulları və kalibrasiya strategiyalarının tədqiqatlar arasında dəyişməsi nəticələrin birbaşa müqayisəsini çətinləşdirir.

Gələcək tədqiqatlar üçün tövsiyələr

• Beynəlxalq səviyyədə doğrulanmış standart analitik protokolların hazırlanması.
• Spektroskopik kalibrasiya modellərinin müxtəlif və heterogen qida matrislərində sistematik şəkildə doğrulanması.
• Laboratoriyalararası validasiya tədqiqatları.
• Texno-iqtisadi fizibilite təhlilləri.
• Real miqyaslı sənaye nümayişləri.
• Akademiya ilə qida sənayesi arasında daha güclü əməkdaşlıq.
• Kemometriya və AI alətlərinin spektroskopik analizlə nəzarətli inteqrasiyası.
• Təhlükəsizlik və toksikoloji profillərin daha əhatəli qiymətləndirilməsi.
• Tənzimləyici və miqyasın böyüdülməsi tələblərinin erkən tədqiqat mərhələlərində nəzərə alınması.

Mənbə daxilindəki mühüm uyğunsuzluqlar

• Məqalə növü: PDF-in yuxarı başlığında “ORIGINAL ARTICLE” yazıldığı halda, xülasə və metod bölməsi tədqiqatı açıq şəkildə review / structured critical narrative review kimi təsvir edir.
• Nəşr ili: Cild/nömrə və təklif olunan istinad 2025-i göstərdiyi halda, alınma, reviziya, qəbul və nəşr tarixləri 2026-dır.
• Məlumat bazalarının sayı: Mətn “four major academic databases” deyir, lakin yalnız Scopus, ScienceDirect və Springer adlandırılır.
• 17.830 dəyəri: Cədvəl 1-də English articles cəmi 17.830, Research articles cəmi 17.838-dir; metod mətni 17.830-u research articles kimi adlandırır.
• Başlanğıc qeyd sayı: Xülasə 26.152 ümumi sənəd, PRISMA axını 17.830 ingilisdilli qeyd, Cədvəl 2 isə Present review üçün 4.538 initial records göstərir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Valorization of Food By-Products Employing Spectroscopic and Chemical Methods: Characterization and Applications of Functional Biomolecules

Müəllif: Abdelhakim Ridouh.

Məsul müəllif: Abdelhakim Ridouh.

E-poçt: abdelhakim.ridouh@crtaa.dz

Telefon: +213 (660 862 421)

Qurum: Research Center in Agri-Food Technologies, Food Safety Division, Targa Ouzemmour Road, University Campus, Bejaia, 06000, Algeria.

Jurnal: The North African Journal of Food and Nutrition Research.

Jurnalın qısaltması: Nor. Afr. J. Food Nutr. Res.

ISSN: 2588-1582.

Cild: 9.

Nömrə: Special Issue — Potential of Food By-Products.

Səhifələr: S77–S97.

DOI: 10.51745/najfnr.9.SI.S77-S97.

Nömrədə göstərilən biblioqrafik il: 2025.

Məqalənin rəsmi onlayn nəşr tarixi: 15 avqust 2026.

Alınma tarixi: 31 yanvar 2026.

Reviziya tarixi: 20 aprel 2026.

Qəbul tarixi: 25 iyul 2026.

Biblioqrafik tarix qeydi: PDF və xüsusi nömrə Volume 9 / 2025 etiketini daşıyır və PDF təklif olunan istinadda 2025 ilini istifadə edir. Bununla yanaşı, məqalə 2026-da alınmış, reviziya edilmiş, qəbul edilmiş və 15 avqust 2026-da onlayn dərc olunmuşdur. Jurnalın rəsmi onlayn qeydi də nömrə etiketini 2025 kimi saxlayarkən nəşr tarixini 2026 kimi göstərir.

Mənbə növü: PDF-in yuxarı etiketi “Original Article”dır; elmi məzmun və metod isə structured critical narrative review / strukturlaşdırılmış kritik narrativ icmal kimi müəyyənləşdirilir və PRISMA prinsiplərindən istifadə olunur.

Resenziya: North African Journal of Food and Nutrition Research resenziyalı jurnaldır. Jurnalın rəsmi siyasətinə görə uyğun məqalələr ən azı iki ekspert rəyçiyə göndərilir və double-blind resenziya tətbiq olunur.

Nəşriyyat: AfAc Publisher.

Platforma: The North African Journal of Food and Nutrition Research rəsmi OJS nəşr platforması.

Rəsmi nəşr bağlantısı: DOI 10.51745/najfnr.9.SI.S77-S97 vasitəsilə əldə edilə bilər.

Lisenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International — CC BY 4.0.

Maliyyələşdirmə: Müəllif tədqiqatın heç bir qurumdan maliyyə dəstəyi almadan aparıldığını bildirir.

Təşəkkür: Not applicable.

Əvvəlki təqdimat: Məqalənin əvvəllər hər hansı toplantıda təqdim edilmədiyi bildirilmişdir.

Preprint: No.

Maraqların toqquşması: Müəllif hər hansı maraq bəyanının olmadığını bildirir.

Müəllif töhfəsi: Abdelhakim Ridouh — Conceptualization; Methodology; Literature review; Writing – original draft; Supervision.

Bərabər töhfə: Tək müəllifli tədqiqat olduğuna görə bərabər birinci müəlliflik/bərabər töhfə vəziyyəti yoxdur.

Məlumatların əlçatanlığı: Əsas PDF-də ayrıca “Data Availability” bəyanatı yoxdur.

Axtarış dövrü: 2015–2025.

Adlandırılan məlumat bazaları: Scopus, ScienceDirect və Springer/SpringerLink.

Axtarış üsulu: AND/OR Boolean operatorları ilə qida tullantısı/yan məhsul, bioloji fəal birləşmə və spektroskopiya/xromatoqrafiya anlayışlarını birləşdirən, məlumat bazasına uyğunlaşdırılmış sorğular.

Mənbə xülasəsindəki ilkin sənəd hovuzu: 26.152.

PRISMA başlanğıc qeyd sayı: 17.830.

Duplikat sayı: 1.530.

Başlıq/xülasə skrininqinə qalan: 16.300.

Başlıq/xülasə mərhələsində xaric edilən: 16.118.

Tam mətni axtarılan: 182.

Əldə edilə bilməyən hesabat: 8.

Uyğunluq üçün qiymətləndirilən tam mətn: 174.

Tam mətn mərhələsində xaric edilən: 130.

Yekun keyfiyyət sintezinə daxil edilən: 44 tədqiqat.

Keyfiyyət qiymətləndirilməsi: Tədqiqat dizaynı, nümunə xarakterizasiyası, analitik validasiya, təkrar istehsal oluna bilmə və sənaye əhəmiyyəti.

Meta-analiz: Aparılmamışdır. Ümumi effekt ölçüsü, heterogenlik statistikası və ya forest plot bildirilmir.

Əsas spektroskopik üsullar: FTIR, NIR, Raman və UV–Vis.

Əsas kimyəvi/xromatoqrafik üsullar: HPLC, GC–MS və LC–MS.

Konvensional kimyəvi testlər: Folin–Ciocalteu, DPPH, ABTS və FRAP.

Əsas elmi nəticə: Heç bir üsul bütün qida yan məhsulu xarakterizasiya tapşırıqları üçün universal şəkildə üstün deyil; sürətli spektroskopik skrininqin daha seçici kimyəvi/xromatoqrafik təsdiqləmə ilə inteqrasiyası ən hərtərəfli strategiya kimi təklif olunur.

Sənaye şərhi məhdudiyyəti: İcmalda qiymətləndirilən tətbiqlərin mühüm hissəsi laboratoriya və ya pilot miqyasdadır. Uzunmüddətli iqtisadi fizibilite, tənzimləyici tələblər və real miqyaslı sənaye tətbiqi barədə sübut məhduddur.

AI şərhi: AI və kemometriyanın inteqrasiyası gələcək tədqiqat istiqaməti kimi təklif olunur; tədqiqat öz AI modelini öyrətməyib və ya yeni performans metrikası yaratmayıb.

Mənbədaxili tutarlılıq qeydi 1 — tədqiqat növü: PDF “Original Article” etiketi daşıdığı halda elmi metod structured critical narrative review kimi müəyyənləşdirilir.

Mənbədaxili tutarlılıq qeydi 2 — nəşr tarixi: Nömrə/cild 2025 kimi etiketləndiyi halda, məqalənin alınma, reviziya, qəbul və nəşr prosesləri 2026-dadır.

Mənbədaxili tutarlılıq qeydi 3 — məlumat bazalarının sayı: Metod “four major academic databases” ifadəsini işlədir, lakin yalnız üç məlumat bazasının adı çəkilir.

Mənbədaxili tutarlılıq qeydi 4 — tədqiqat məqalələrinin sayı: Cədvəl 1-də Research articles cəmi 17.838, English articles cəmi 17.830-dur; metod mətni 17.830-u research articles kimi adlandırır.

Mənbədaxili tutarlılıq qeydi 5 — başlanğıc qeyd sayı: Xülasə 26.152 ümumi sənəd, PRISMA axını 17.830 ingilisdilli qeyd və Cədvəl 2-nin “Present review” sətri 4.538 initial records göstərir. Mənbə bu fərqi izah etmir.