Arla Foods
Arla Foods Milchkühe
Bildquelle: Arla Foods, Pressebild
Analytik
Quelle: Universitat Autònoma de Barcelona

Schnelle Identifizierung von A2-Milch

Herkömmliche Methoden wie PCR oder Chromatographie sind zwar präzise bei der Identifizierung von A2-Milch, erfordern jedoch Zeit, Reagenzien und Fachpersonal, was sie für den großflächigen Einsatz in der Milchwirtschaft unpraktisch macht. Daher besteht Bedarf an einer schnellen, kostengünstigen und zuverlässigen Methode zur Authentifizierung von A2-Milchproben.
Vor diesem Hintergrund untersuchte ein Team der Universität Barcelona um Vanessa Chirife das Potenzial der Mittelinfrarotspektroskopie (MIR), einer in der Milchwirtschaft weit verbreiteten Technologie zur Analyse der Milchzusammensetzung. Ihr Potenzial zur Identifizierung von A2-Proben ist vielversprechend, da sie sich leicht in bestehende Kontrollsysteme integrieren lässt.
In der Studie analysierten die Forscher mehr als 2.200 Milchproben von Holstein-Kühen aus sechs Milchviehbetrieben in Katalonien, die alle über routinemäßige Milchkontrollsysteme verfügen. Für jede Probe wurden genetische Daten, Informationen zur Milchqualität und MIR-Spektren erfasst.

In der Studie analysierten die Forscher mehr als 2.200 Milchproben von Holstein-Kühen aus sechs Milchviehbetrieben in Katalonien, die alle über routinemäßige Milchkontrollsysteme verfügen. Für jede Probe wurden genetische Daten, Informationen zur Milchqualität und MIR-Spektren erfasst.
Bei der Einteilung der Proben in zwei Kategorien – A1-Milch (A1A1 und A1A2) und A2-Milch (A2A2) – wurde im Testdatensatz eine Genauigkeit von 88 % erzielt. Dieses Ergebnis zeigt, dass MIR Signale erfassen kann, die mit dem β-Kasein-Genotyp assoziiert sind, und dass es mit geeigneten Modellen als schnelle und zuverlässige Methode zur Authentifizierung von A2-Milch bei routinemäßigen Kontrollen eingesetzt werden kann.

Quelle:

Chirife et al. (2025). Mid-infrared spectroscopy can be applied to authenticate A2 milk. Journal of Dairy Science, Volume 108, Issue 9, 9144 – 9151. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2025-26500.

 

Foto: Arla Foods

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