Original Title: The Study of Optimum Ingredients of Mulberry Mixed Bar with Longan
Source: doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2018.19
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការសិក្សាអំពីគ្រឿងផ្សំដ៏ប្រសើរបំផុតនៃផលិតផលនំធញ្ញជាតិផ្លែមនលាយជាមួយមៀន

ចំណងជើងដើម៖ The Study of Optimum Ingredients of Mulberry Mixed Bar with Longan

អ្នកនិពន្ធ៖ Tanakij Thamee (Queen Sirikit Sericulture Center, Phrae), Pilairuk Intipunya (Chiang Mai University), Matanee Noppakun (Chiang Mai University), Dussadee Buntam (Uttaradit Rajabhat University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2018, Thai Agricultural Research Journal

វិស័យសិក្សា៖ Food Science

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយតម្រូវការក្នុងការអភិវឌ្ឍផលិតផលអាហារសម្រន់ (Snack bar) ដើម្បីសុខភាព ដោយប្រើប្រាស់ផ្លែឈើក្នុងស្រុកដូចជាផ្លែមន និងមៀន ដើម្បីបង្កើតជាផលិតផលថ្មីដែលមានគុណតម្លៃអាហារូបត្ថម្ភខ្ពស់ និងភាពងាយស្រួលក្នុងការបរិភោគ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់ការរចនាបែបល្បាយ (Mixture Design) ដើម្បីស្វែងរករូបមន្តដ៏ប្រសើរបំផុតដោយធ្វើការប្រែប្រួលសមាមាត្រនៃគ្រឿងផ្សំគោលចំនួនបី។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Response Surface Methodology (RSM) via Mixture Design
វិធីសាស្ត្រផ្ទៃឆ្លើយតប (RSM) តាមរយៈការរចនាល្បាយ
អាចស្វែងរករូបមន្តដ៏ប្រសើរបំផុតបានយ៉ាងសុក្រឹតដោយបង្ហាញជាក្រាហ្វ និងកាត់បន្ថយពេលវេលាសាកល្បងម្ដងមួយៗ។ ទាមទារចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រជំនាញដើម្បីគណនាសមីការតំរែតំរង់។ រកឃើញសមាមាត្រដ៏ល្អបំផុតគឺ ផ្លែមន ៤០% មៀន ៣០% និងគ្រឿងផ្សំស្រួយ ៣០% ដែលមានកម្រិតលម្អៀងត្រឹមតែ ០,៩២% ដល់ ២,៦៩%។
9-Point Hedonic Scale (Sensory Evaluation)
ការវាស់ស្ទង់ចំណូលចិត្តផ្នែកប្រសាទរម្មណ៍ (Hedonic Scale ៩ កម្រិត)
ទទួលបានមតិយោបល់ពិតប្រាកដពីអ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់ទៅលើរសជាតិ ក្លិន ពណ៌ និងវាយនភាព។ លទ្ធផលអាចមានភាពលម្អៀង និងប្រែប្រួលអាស្រ័យលើចំណូលចិត្តបុគ្គលម្នាក់ៗ។ ផលិតផលទទួលបានពិន្ទុចំណូលចិត្តជារួម ៦,៨៧ លើ ៩ (កម្រិតចូលចិត្តមធ្យម)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារឧបករណ៍មន្ទីរពិសោធន៍សម្រាប់វិភាគចំណីអាហារទំនើបៗ និងកម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់គណនារូបមន្ត។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងប្រទេសថៃ (ខេត្តឈៀងម៉ៃ និងព្រែ) ដោយប្រើប្រាស់អ្នកសាកល្បងជនជាតិថៃអាយុចន្លោះពី ២០ ដល់ ៥០ ឆ្នាំ។ ទិន្នន័យនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះប្រជាជននៃប្រទេសទាំងពីរមានទម្លាប់ និងចំណូលចិត្តបរិភោគស្រដៀងគ្នា ប៉ុន្តែអាចនឹងមានការខុសប្លែកគ្នាបន្តិចបន្តួចលើកម្រិតភាពផ្អែម។ ម្យ៉ាងទៀត វត្ថុធាតុដើមទាំងនេះគឺសំបូរនៅកម្ពុជា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រក្នុងការបង្កើតផលិតផលនេះគឺមានអត្ថប្រយោជន៍ និងសក្តានុពលខ្លាំងណាស់សម្រាប់ការអនុវត្តនៅកម្ពុជា។

ការយកគំរូតាមការសិក្សានេះ អាចជួយជំរុញឧស្សាហកម្មកែច្នៃចំណីអាហារនៅកម្ពុជាឲ្យមានស្តង់ដារ និងបង្កើនតម្លៃបន្ថែមដល់កសិផលក្នុងស្រុកប្រកបដោយនិរន្តរភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ស្វែងយល់អំពីការរចនាការពិសោធន៍ចំណីអាហារ: សិក្សាអំពីទ្រឹស្តី Mixture Design និង Response Surface Methodology (RSM) ដើម្បីយល់ពីរបៀបប្រែប្រួលសមាមាត្រគ្រឿងផ្សំក្នុងការស្វែងរករូបមន្តដ៏ល្អបំផុត។
  2. ហ្វឹកហាត់ប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិ: រៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដូចជា Minitab, SPSSDesign-Expert សម្រាប់វិភាគទិន្នន័យ តំរែតំរង់ (Regression) និងការគូសក្រាហ្វ Contour plot
  3. រៀបចំ និងអនុវត្តការពិសោធន៍ជាក់ស្តែង: ប្រមូលទិញវត្ថុធាតុដើមក្នុងស្រុក (ឧទាហរណ៍ មៀនប៉ៃលិន និងផ្លែមន) យកមកសម្ងួត រួចលាយបញ្ជូលគ្នាទៅតាមរូបមន្តសាកល្បងទាំង ១០ ដែលបានរចនាទុក។
  4. វាយតម្លៃគុណភាព និងការធ្វើតេស្តរសជាតិ: រៀបចំកម្មវិធីភ្លក់រសជាតិដោយប្រើ 9-point hedonic scale ជាមួយនឹងជនជាតិខ្មែរយ៉ាងហោចណាស់ ១០០នាក់ និងវាស់ស្ទង់គុណភាពរូបវន្តដោយប្រើ Texture Analyzer
  5. ត្រួតពិនិត្យសុវត្ថិភាពចំណីអាហារ (មេរោគ): យកផលិតផលសម្រេចទៅវិភាគរកមេរោគផ្សិត និងបាក់តេរីបង្កជំងឺដូចជា Escherichia coli និង Staphylococcus aureus ដើម្បីធានាថាវាស្របតាមស្តង់ដារចំណីអាហារ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Mixture design (ការរចនាបែបល្បាយ) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយប្រភេទដែលប្រើក្នុងការពិសោធន៍ ដើម្បីស្វែងរកសមាមាត្រដ៏ល្អបំផុតនៃគ្រឿងផ្សំផ្សេងៗដែលលាយបញ្ចូលគ្នា ដោយមានលក្ខខណ្ឌថាសរុបភាគរយនៃគ្រឿងផ្សំទាំងអស់ត្រូវតែស្មើនឹង ១០០% ជានិច្ច។ ដូចជាការរកវិធីលាយពណ៌ទឹក (ក្រហម ខៀវ លឿង) ក្នុងបរិមាណផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីទទួលបានពណ៌ថ្មីមួយដែលស្អាតបំផុត ដោយទឹកពណ៌សរុបមានចំណុះពេញមួយកែវដដែល។
Response surface methodology (វិធីសាស្ត្រផ្ទៃឆ្លើយតប) ជាបណ្តុំនៃបច្ចេកទេសគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់បង្កើតគំរូ និងវិភាគបញ្ហាដែលអថេរជាច្រើនមានឥទ្ធិពលលើលទ្ធផល (Response) ក្នុងគោលបំណងស្វែងរកចំណុចដ៏ប្រសើរបំផុត (Optimization) នៃរូបមន្តណាមួយ។ ដូចជាការប្រើផែនទីដែលមានបង្ហាញកម្ពស់ភ្នំ (Topographic map) ដើម្បីស្វែងរកចំណុចដែលខ្ពស់ជាងគេបំផុតនៅលើភ្នំនោះយ៉ាងងាយស្រួល។
Water activity (សកម្មភាពទឹក) ជារង្វាស់នៃបរិមាណទឹកសេរីដែលមាននៅក្នុងចំណីអាហារ ដែលមីក្រូសារពាង្គកាយ (ដូចជាផ្សិត និងបាក់តេរី) អាចប្រើប្រាស់ដើម្បីលូតលាស់។ កាលណាសកម្មភាពទឹកកាន់តែទាប អាហារនោះកាន់តែអាចទុកបានយូរដោយមិនងាយខូច។ ដូចជាភាពខុសគ្នារវាងអេប៉ុងសើម (មានទឹកច្រើន មេរោគងាយដុះ) និងអេប៉ុងស្ងួតហួតហែង (គ្មានទឹក មេរោគមិនអាចរស់បាន)។
Texture profile analysis (ការវិភាគទម្រង់វាយនភាព) ជាការវាស់ស្ទង់លក្ខណៈរូបវន្តរបស់ចំណីអាហារ (ដូចជា ភាពរឹង ភាពស្អិត ភាពយឺត និងការទំពារ) ដោយប្រើម៉ាស៊ីនសង្កត់ពីរដងជាប់ៗគ្នា ដើម្បីត្រាប់តាមសកម្មភាពនៃការទំពាររបស់មាត់មនុស្ស។ ដូចជាការយកម្រាមដៃទៅសង្កត់លើនំប៉័ងពីរដង ដើម្បីមើលថាវារឹងប៉ុណ្ណា ហើយវាលោតត្រឡប់មកវិញលឿនកម្រិតណា មុននឹងសម្រេចចិត្តញ៉ាំ។
Radical scavenging ability (សមត្ថភាពប្រឆាំងរ៉ាឌីកាល់សេរី) ជាសមត្ថភាពនៃសារធាតុប្រឆាំងអុកស៊ីតកម្ម (Antioxidants) នៅក្នុងចំណីអាហារ ក្នុងការចាប់យក ឬបន្សាបរ៉ាឌីកាល់សេរីដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ និងបណ្តាលឲ្យកោសិការបស់រាងកាយឆាប់ចាស់ ឬកើតជំងឺ។ ដូចជាទាហានការពារទីក្រុង (សារធាតុប្រឆាំងអុកស៊ីតកម្ម) ដែលចាំចាប់ពួកចោរ (រ៉ាឌីកាល់សេរី) មិនឲ្យដើរបំផ្លាញផ្ទះសម្បែង (កោសិការាងកាយ)។
Phenolic compound (សមាសធាតុផេណូលីក) ជាក្រុមសមាសធាតុគីមីសរីរាង្គដែលសម្បូរនៅក្នុងរុក្ខជាតិ (ដូចជាក្នុងផ្លែមន និងមៀន) មានលក្ខណៈសម្បត្តិយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការប្រឆាំងអុកស៊ីតកម្ម កាត់បន្ថយការរលាក និងការពារជំងឺផ្សេងៗ។ ដូចជាវីតាមីនពិសេសម្យ៉ាងដែលមានក្នុងបន្លែផ្លែឈើ ដែលជួយឲ្យរាងកាយយើងរឹងមាំ ក្មេងជាងវ័យ និងមិនងាយឈឺ។
9-point hedonic scale (មាត្រដ្ឋានរង្វាស់ចំណូលចិត្ត ៩ កម្រិត) ជាវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃផ្នែកប្រសាទរម្មណ៍ដ៏ពេញនិយមបំផុត ដែលឲ្យអ្នកសាកល្បងផ្តល់ពិន្ទុពី ១ (ស្អប់បំផុត) ដល់ ៩ (ចូលចិត្តបំផុត) ទៅលើលក្ខណៈផ្សេងៗនៃអាហារ ដូចជា ពណ៌ រសជាតិ ក្លិន និងវាយនភាព។ ដូចជាការផ្តល់ផ្កាយវាយតម្លៃ (Rating) លើកម្មវិធីទូរស័ព្ទ ដោយមានជម្រើសពី ១ ដល់ ៩ ផ្កាយ ដើម្បីបង្ហាញពីកម្រិតនៃការពេញចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖