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ASSORBIMENTO INFRAROSSO Lo spettro è meno risolto a maggiori ( E tra i livelli energetici è minore)

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Presentazione sul tema: "ASSORBIMENTO INFRAROSSO Lo spettro è meno risolto a maggiori ( E tra i livelli energetici è minore)"— Transcript della presentazione:

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2 ASSORBIMENTO INFRAROSSO

3 Lo spettro è meno risolto a maggiori ( E tra i livelli energetici è minore)

4 Lo spettro può essere diviso in 4 zone: Zona di stretching dellidrogeno ( = 2.7 –4.0 m) Zona di stretching del triplo legame ( = m) Zona di stretching del doppio legame ( = 5.0 –6.4 m) Zona di stretching e bending del legame singolo ( = m)

5 La spettroscopia IR viene utilizzata molto spesso a scopo qualitativo. E uno strumento molto potente perché lo spettro IR della regione fingerprint (impronta digitale) a basse energie è praticamente unico per ogni molecole. Per lidentificazione della molecola si confronta lo spettro ottenuto con quello di molti altri spettri disponibili in banche dati. Lo spettro deve essere registrato in opportune condizioni sperimentali (con la sostanza gassosa, solida o disciolta in un solvente che non interferisce). La strumentazione è paragonabile a quella di uno spettrofotometro con luso di materiali che non provochino interfererenze (p.es. cuvette di KBr). La sorgente è generalmente un solido riscaldato e in alcuni strumenti si usano rivelatori di calore (p.es. termocoppie) soprattutto utili nella regione a lunghezze donda elevate. Alcuni strumenti più moderni (FTIR, spettrometro infrarosso a trasformata di Fourier) sono in grado di misurare contemporaneamente tutto lo spettro IR.

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7 Sistemi di misura e campionamento per IR

8 Studio della shelf life del formaggio Crescenza Fibra ottica posizionata sulla superficie 5 spettri per campione, trasformati in derivata seconda per esaltare le differenze Analisi in PCA Lanalisi delle componenti principali valuta la variabilità del dato totale utilizzando gli spettri in forma di matrice. E una tecnica di classificazione. Le componenti principali sono nuove variabili che danno informazioni sulla varianza.

9 Con lo Score plot si mette in evidenza il comportamento dei campioni rispetto a 2 variabili latenti (componenti principali) Ci sono 2 direttrici differenti se si confrontano campioni conservati a 8 e 15° che si evidenziano bene solo a tempi lunghi Nella serie a 8° si separano i campioni in 2 gruppi a tempi lunghi la PC2 diventa piu importante (valore dello scores)

10 Con il loading plot si evidenzia il ruolo di ogni variabile (lunghezza donda) rispetto alle componenti principali Ci sono variazioni ascrivibili a vibrazioni di acqua e lipidi Con il trattamento in derivata seconda si vedono riarrangiamenti strutturali a carico della matrice proteica I dati ottenuti (shelf life 6-7 giorni a 8-10°) sono confrontabili con le analisi chimiche

11 La fibra ottica viene posizionata al centro geometrico 1 spettro ogni 5 min per 180 min Lievitazione di impasti

12 Correzione per la variazione della linea di fondo

13 Minimo della PC2 corrispondente alla fase di collasso dellimpasto PC3 indica la massima velocità del processo

14 Lavena contiene piu fibra e lipidi e le avenine hanno una minore capacità di formare il glutine La fase di sviluppo è piu lenta Le differenze nella PC2 possono essere dovute alla maggiore acqua legata dellavena che influenza la struttura dellimpasto

15 Sviluppo di un metodo FTIR per la determinazione simultanea di: Acido oleico Acido linoleico SFA MUFA PUFA Perossidi

16 Cosa è stato fatto: 86 campioni di olio extravergine da frantoi di Abruzzo, Marche e Puglia (2006 e 2007) Analisi degli indici di qualità (FA, PV, indici spettrofotometrici) Determinazione della composizione in acidi grassi (GC) Acquisizione degli spettri FTIR con un Tensor 27 TM FTIR (Bruker Optics, Milan, Italy), con un inteferometro Rocksolid TM e un detector DigiTect TM con ATR. LATR (Specac Inc., Woodstock, GA, USA) con un cristallo di ZnSe. Gli spettri (32 scansioni/campione) sono stati acquisiti nel range of 600 to 4000 cm -1 con una risoluzione di 4 cm -1, tramite il software OPUS r. 6.0 (Bruker Optics).

17 -CH -CH 2 -CH 3 C=O FFA C=O ALDEIDI FINGERPRINT REGION

18 Data processing e modelli di calibrazione I dati sono stati esportati come file ASCII usando OPUS 6.0 software e processati con una routine PLS (Partial least squares) scritta ad hoc su software Matlab (Mathworks Inc., Natick, MA, USA). Per ciascun parametro è stato costruito un modello PLS partendo da un training set di campioni utilizzando come valore vero quello ottenuto in GC. Lo spettro inizialmente processato per intero in alcuni casi è stato ristretto attraverso una strategia moving- windows eseguita con una routine Matlab.

19 Risultati I: acido oleico e linoleico

20 Risultati II: MUFA, PUFA, SFA

21 Risultati III: PV

22 calibration set ( ) and trainingset () MUFAPUFASFA Ac. oleicoAc. linoleicoPV Risultati IV

23 determinazione SIMULTANEA di: Ac. oleico Ac. linoleico MUFA PUFA SFA PV non richiede estrazione, separazione o trattamento del campione. Non è influenzato dalloperatore!

24 Persaud and Dodd (1982) Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose. Nature,299:352–355 Il naso elettronico è uno strumento che comprende una serie di sensori chimici non specifici e un sistema di pattern recognition in grado di riconoscere odori semplici e complessi (Gardner and Bartlett, Sensors and Actuators B, 18, 221,). Naso elettronico

25 Polmoni Nervi olfattivi Bulbo olfattivo CervelloRete Neurale Raccolta dei dati Sensori Pompa UMANOELETTRONICO Campionamento Sensazione Processamento Risoluzione COME E COSTITUITO IL NASO ELETTRONICO? Similmente al sistema olfattivo umano, è costituito da:sistema olfattivo umano Sensori chimici (10 MOSFET and 5 MOS) simili ai recettori olfattivi umani Un software di pattern recognition (NST Senstool) simile al cervello umano IL NASO

26 Sono costituiti da tre strati: Silicio semiconduttore Isolante ad ossido di silicio Metallo catalitico (Pt, Pd, etc.) Transistor di ossidi di metallo ad effetto di campo SENSORI MOSFET Operano come un transistor a cui viene applicato un potenziale. Sono sensibili a composti contenenti idrogeno (ammine, aldeidi, esteri, chetoni, aromatici ed alcoli) e lavorano alla temperatura di °C. Quando una molecola polare interagisce con il metallo, il campo elettrico viene modificato, ciò provoca una variazione di corrente. Lo strumento registra il cambiamento di voltaggio necessario per riportare la corrente al valore iniziale.

27 SENSORI MOS Semiconduttori ad ossidi di metallo Sono costituiti da tre strati: Substrato di ceramica Filo riscaldante Film semiconduttore di ossidi di metallo (Zn, Co, etc.) Si basano su cambi di conducibilità indotti da reazioni superficiali dovute alladsorbimento del gas. Sono sensibili a molti gas di combustione (idrocarburi saturi, NO, CO). Operano alla temperatura di °C. Il meccanismo di reazione si basa su uno scambio di ossigeno tra le molecole volatili ed il film metallico, che provoca un cambio di resistenza registrato e correlato ai composti adsorbiti. ElettrodoFilo riscaldante Film semiconduttore di ossido di metallo

28 PCA: Principal Component Analysis PLS: Partial Least Square Regression ANN: Artificial Neural Network Essi permettono di: studiare linsieme dei dati (PCA e PLS) predire le proprietà dei campioni (PLS e ANN) NST SENSTOOL Analizza i dati utilizzando tre metodi di pattern recognition:

29 Score plotLoading plot RISULTATI PCA

30 PROCESSO ANALITICO Come lavora il naso elettronico? CampionamentoData analysis Lo spazio di testa del campione è aspirato e trasferito sulla superficie dei sensori La risposta dei sensori è convertito in un segnale elettrico monitorabile dal computer La risposta dei sensori viene elaborata usando metodi di analisi multivariata

31 Birra e bevande - Controllo materie prime - Shelf-life - Monitoraggio (on line) fermentazione Carne e derivati - Rancidità - Shelf-life - Odori estranei Applicazioni del naso elettronico nel settore alimentare Succhi di frutta - Odori estranei - Purezza - Origine - Ossidazione Prodotti della pesca - Shelf-life - Freschezza Latte e derivati - Odori estranei nel latte - Rancidità nel latte e formaggi - Conservazione dei formaggi Grani - Classificatione - Umidità Vegetali - Freschezza - Additivi - Shelf-life

32 Piezoelectric System- Electronic nose quartz gold 14 mm 7 mm -cys-ala-glu-ser New approach Peptide-modified gold nanoparticles


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