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本研究では、加工食品のフードディフェンスを目指したビッグデータ化モレキュラー解析（LC-MS）の開発および構築を目指した。様々な加工食品を対象として、ビッグデータ化などを行った。代表的な粉ミルクを採用し、理化学的分析技術には、LC-MSを用いた。本実験から、LC-MSでは、数ppmレベルにおいても検出することが可能であり、問題と考えていた極性に関する測定範囲も2つの分離モードを利用することで達成できた。そのため、メラミンや農薬類、重金属、劣化のように外部から意図的に混入される恐れを未然に検知できた。今後は、さらに微生物などの想定外の汚染評価へ応用することを検討する必要がある。
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