新着ニュース 人間健康学部 健康栄養学科 教授 髙木 勝広 名残惜しいですが微生物たちに別れを告げ、今回から化学実験の始まりです! 「食品衛生学実験」 vol.16 合成着色料の同定｜松本大学／松本大学松商短期大学部. 今回は「合成着色料の同定」実験です。着色料は、天然着色料と合成着色料に分けられます。 合成着色料の大半は合成タール色素で、石油から化学的に合成されます。以前は25種類あった合成タール色素ですが、内臓障害や発がん性の疑いなどの理由で、次々に使用禁止となり、現在12品目が許可されています。そういった歴史的背景もあり、食の安全性を脅かす要因の1つとして挙げられます。 それでは実験を始めましょう! 最初に、食品から合成着色料を抽出します。 抽出は、毛糸染色法という方法で行います。毛糸染色法は、食品中の色素のみを分離するもっとも簡易な方法で、酸性で食品成分中から色素を羊毛に結合させ、ついでアルカリ溶液中で羊毛からその色素を溶出させることにより、食品中からできる限り色素だけを分離するというものです。 上二つの写真をご覧ください。ある班は、金平糖を実験サンプルとして用意しました。 金平糖に添加されていた合成タール色素が羊毛に見事染まっていますね。羊毛から色素を分離し、濃縮すれば、抽出完了です! 次に分析です。 分析には、薄層板という白いシートを使います。この白いシートにはシリカゲルという白い粉が塗ってあり、これが色素分離に重要となります。 シートの下側に、鉛筆で線を引き、食品からの抽出液をスポットします。そして、シートをガラスの箱の中に入れます。箱の中には有機溶媒が入っていて、白いシートを浸すと有機溶媒がじわじわ上昇してきます(毛細管現象)。 その溶媒の上昇に合わせて、色素たちも上がり始めます。色素の動きには、速い遅いがあるので、結果として色素が分離します。この分析方法を、薄層クロマトグラフィー(TLC)といいます。 一番下の写真をご覧ください。 これは、色とりどりの粒状チョコレートで有名な某菓子の結果です。 右端のレーンにあるのが食品からの抽出液で、三つの色が確認できます。 一番上から薄い黄色、濃い黄色、青色の順です。 分析の結果、この食品の色は、黄色4号、黄色5号、青色1号の3種類の合成着色料から出来ていたことが分かりました。
この授業は ①身近に潜む細菌を調べる。 ②食中毒を起こさないように衛生管理の知識を身につける。 ③食品に使用されている添加物とその安全性を理解すること などを目的とした授業です。 本日は、食品添加物である着色料を検出する実験の紹介です。 着色料には「天然着色料」と「合成着色料」があり、「合成着色料」には「タール色素」という着色料があります。 どんな食品に使われているのでしょうか??? 実際に実験で調べてみましょう。食品は「福神漬け」と「かき氷のシロップ」です。 福神漬けは、野菜が漬けてある汁のみを使います。パッケージの裏に着色料(黄4、黄5、赤106)と表示されています。これは使用されている着色料の種類です。かき氷シロップ(抹茶)の中にもいくつかの着色料が使われています。これらの着色料が実際に使用されているかどうかを確かめました。 「福神漬けの汁」と「かき氷シロップ」、それぞれに試薬を加え、白い毛糸に着色料をしみこませます。一度しみこませた毛糸に別の試薬を混ぜて着色料だけを溶出させます。 この液体を温めて水分を蒸発させると、このような濃い液体になります。 この濃縮液をろ紙にしみこませて、ペーパークロマトグラフィー法で濃縮液に含まれている着色料がひとつひとつ分離することができます。 食品中の着色料はごくわずかな量なので、検出するのが難しいですね。毎日摂取しても安全な添加物量が決められているので、私たちは毎日いろいろな食品を安心して食べることができます。
ワンダー警部 にゃんだいち ピョナン あなたも自由研究でお困りですか? 今回はご家庭にある機材と市販(スーパーなど)で簡単に手に入る食材でできる「食品添加物の実験方法」をご紹介します。 今回解決すること 食品添加物をテーマに自由研究を1日で仕上げる 食品添加物のことが少しわかる 私たちが普段食べている食品には食品添加物がいっぱい スーパーなどで購入する加工食品の約9割が食品添加物を使っているのをご存知ですか?
~着色料を調べてみよう~」と題して、紹介させていただきました。 この実験は、家庭にあるもの、簡単に手に入るもので実施可能であり、検査機関が行う検査の方法に近い内容となっています。科学のおもしろさ・楽しさに触れる機会として利用していただければ幸いです。くれぐれも怪我等がないよう注意して実施してください。 本実験に関するお問い合わせは までお願いします。 サナテックメールマガジンへのご意見・ご感想を〈 〉までお寄せください。
getActiveSpreadsheet (); var sheet = spreadsheet. getActiveSheet (); var range = sheet. getRange ( "A1"); //セルA1を取得 var range = sheet. getRange ( 1, 1); //セルA1を取得 var range = sheet. getRange ( 1, 1, 3); //セルA1:A3を取得 var range = sheet. getRange ( 1, 1, 3, 2); セル A1: B3 を取得} セルの値を取得する セルの値を取得するのは、getValue()とgetValues()の2つがあります。 指定された範囲の値を1つだけ取得 指定された範囲にある最も左上にあるセルの値を取得します。返り値は、Number, Boolean, Date, Stringのいずれかで、セルが空の場合は空のStringとなります。 返り値 Object セルの値 指定された範囲の値を配列で取得 指定された範囲の値を二次元配列で返します。返り値の型は、getValue()で同様です。また、getRange()では行・列が1から始まりますが、配列のインデックスは[0][0]から始まります。 返り値 Object[][] 指定範囲の値の二次元配列 スプレッドシート 以下のようなスプレッドシートを例にします。A1~A3にそれぞれセル番号が振られています。 コード セルA1~A3の3つのセルを範囲で取得します。getValue()とgetValues()それぞれの実行結果をログに残します。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 function myFunction () { var spreadsheet = SpreadsheetApp. getActiveSheet (); //セルA1:A3を取得 var range = sheet. getRange ( 1, 1, 3); //getValue() Logger. log ( range. Pandasで条件に応じて値を代入（where, mask） | note.nkmk.me. getValue ()); //getValues() Logger. getValues ());} 実行結果 getValue()のほうはA1のみ、getValues()のほうは指定範囲の値が配列で返されます。 セルの値を変更する セルの値を変更するには、setValue()を使います。配列を挿入するsetValues()という関数もあるのですが今回は省略します。 値を変更する value [string] 変更後の値 A1セルをgetRange()で取得し、setValue()で「変更後の値」にセルの内容を変更します。 function myFunction () { var spreadsheet = SpreadsheetApp.
pandasで条件に応じて値を代入する方法を説明する。if文を使うわけではないが、 if then... あるいは if then... else... 的な条件分岐の処理が可能。 特定の値の置換、欠損値 NaN の置換や削除については以下の記事を参照。 関連記事: Frame, Seriesの要素の値を置換するreplace 関連記事: pandasで欠損値NaNを除外(削除)・置換(穴埋め)・抽出 以下の Frame を例とする。 import pandas as pd import numpy as np df = pd. DataFrame ({ 'A': [ - 20, - 10, 0, 10, 20], 'B': [ 1, 2, 3, 4, 5], 'C': [ 'a', 'b', 'b', 'b', 'a']}) print ( df) # A B C # 0 -20 1 a # 1 -10 2 b # 2 0 3 b # 3 10 4 b # 4 20 5 a 以下の内容について説明する。 loc, iloc でブールインデックス参照 Frame, Series の where() メソッド True の要素はそのまま、 False の要素を変更可能 Frame, Series の mask() メソッド True の要素を変更可能、 False の要素はそのまま NumPyの where() 関数 True, False の要素をどちらも変更可能 loc, ilocでブールインデックス参照 以下のような書き方で条件に応じてスカラー値を代入できる。 df. loc [ df [ 'A'] < 0, 'A'] = - 100 df. loc [ ~ ( df [ 'A'] < 0), 'A'] = 100 # 0 -100 1 a # 1 -100 2 b # 2 100 3 b # 3 100 4 b # 4 100 5 a 順を追って説明する。 Frame あるいは Frame の列(= )に対して比較演算を行うと、 bool 型の Frame あるいは が得られる。 例は Frame の列(= )に対する処理。 ~ は否定演算子。 print ( df [ 'A'] < 0) # 0 True # 1 True # 2 False # 3 False # 4 False # Name: A, dtype: bool print ( ~ ( df [ 'A'] < 0)) # 0 False # 1 False # 2 True # 3 True # 4 True bool 型の を loc または iloc の行指定に使うと、 True の行のみが選択される。 loc は行名・列名での指定で、 iloc は行番号・列番号での指定。 関連記事: pandasで任意の位置の値を取得・変更するat, iat, loc, iloc print ( df.
セルにどんなデータが入力されているかを調べるには、データの入力と同じようにRangeオブジェクトの Value プロパティを参照します。次のコードは、セルA2に入力されているデータを画面に表示します。 Sub Sample1() MsgBox Range("A2") End Sub もちろん、データを入力するときと同じようにValueプロパティを省略することもできます。では、データの入力と同じように、複数のセルに入力されているデータを同時に取得することもできるのでしょうか。もちろんできます。しかし、データの入力ほど簡単ではありません。次のコードは、セル範囲A2:A5に入力されているデータを配列bufに取り込みます。 Sub Sample2() Dim buf As Variant, n As Long buf = Range("A2:A5") n = InputBox("何番目のセル?