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Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 1 Naso Elettronico.

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1 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 1 Naso Elettronico e Lingua Elettronica Esempi di applicazione in campo alimentare

2 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 2 Non è quindi sorprendente che numerosi sforzi siano stati prodotti in questi ultimi anni per introdurre sul mercato strumenti che operano con principi simili a quelli olfattivi e gustativi umani: il "NASO ELETTRONICO" e la LINGUA ELETTRONICA. La percezione degli ODORI e dei SAPORI da parte delluomo è di fondamentale importanza nella valutazione della qualità dei prodotti alimentari.

3 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 3 La lingua elettronica analizza matrici liquide ed i sensori sono direttamente immersi nel campione liquido. Il naso elettronico è specifico per i composti volatili ed i sensori analizzano lo spazio di testa del campione. Naso elettronico vs lingua elettronica:

4 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 4 Mappa dei segnali derivanti dai sensori Naso elettronico Lingua elettronica Linsieme delle risposte dei sensori del naso e della lingua elettronica creano una mappa di segnali aspecifici che costituiscono il PROFILO DEL PRODOTTO detto anche FOOD FINGERPRINT

5 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 5 Birra e bevande alcoliche - Controllo materie prime - Caratterizzazione e determinazione dellorigine geografica - Monitoraggio (on line) delle fasi di produzione Carne e derivati - Rancidità - Studi di composizione - Odori estranei Applicazioni del naso e della lingua elettronica in campo alimentare Prodotti della pesca - Freschezza Latte e derivati - Odori estranei nel latte - Caratterizzazione e determinazione dellorigine geografica -Valutazione dellintensità odorosa Prodotti vegetali - Freschezza - grado di maturazione

6 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 6 Controllo di qualità: Studi di shelf-life Valutazione della presenza di contaminati Caratterizzazione e determinazione della tipicità dei prodotti Confronti e correlazioni con i risultati dellanalisi sensoriale. Applicazioni del naso e della lingua elettronica in campo alimentare

7 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 7 Laroma quale attributo della shelf life Durante la conservazione di un prodotto alimentare il profilo aromatico cambia per effetto di alcune reazioni degradative (ossidazione, crescita microbica, attività lipolitiche o proteolitiche) Il tipo di composti volatili e la loro concentrazione può essere analiticamente determinata con tecniche SPME-GC-MS (very time consuming!) Limpronta aromatica può essere qualitivamente caratterizzata mediante limpiego del naso elettronico. Questultima tecnica è particolarmente semplice e rapida.

8 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 8 8°C 15°C Tempo cons (giorni) T°cons (°C) Analisi Composizione (t=0): Acqua, proteine, grassi, ceneri, cloruri Durante CONS: pH, Acidità,colore (L a b) Durante CONS: Naso elettronico, Applicazioni del naso elettronico: Case study 1: la shelf life della crescenza S. Benedetti, N. Sinelli, S. Buratti, M. Riva. Shelf life of Crescenza Cheese as Measured by Electronic Nose. J. Dairy Sci (2005).

9 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 9 Naso elettronico In studi di shelf life, la risposta dei sensori aumenta o dimimuisce in relazione al tempo di conservazione del prodotto Alcuni sensori sono più efficaci nel classificare/discriminare i campioni MOSFET MOS Mappa della risposta dei sensori

10 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 10 PCA Score Plot Lo score plot (per 6 sensori selezionati) evidenzia una direzione di discriminazione dei campioni (da sinistra a destra) in funzione del tempo di conservazione della crescenza alle due temperature stabilite

11 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 11 Una tecnica di raggruppamento applicato al set completo dei dati (risposta dei sensori x campioni) consente lindividuazione di possibili classi E come si evidenzia dal dendrogramma la possibilità si suddividere I campioni in freschi vecchi e molto vecchi. Cluster Analysis freschi vecchi Molto vecchi Dendrogramma

12 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 12 Classificazione (LDA) Dopo aver individuato le possibili classi, il data set può essere impiegato per creare un modello di classificazione da utilizzare per scopi predittivi, cioè in grado di prevedere lo stato di conservazione di campioni sconosciuti 3 freschi e 4 molto vecchi Proiezione delle tre classi nello spazio definito dalle due funzioni discriminanti della LDA

13 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 13 Springcrest: Silver Rome Earlymaycrest Maycrest Golden delicious Fuji Stark delicious Applicazioni del naso elettronico: Case study 2: valutazione del grado di maturazione della frutta T°cons (°C)Tempi di cons. 20°C T°cons (°C)Tempi di cons. Analisi Alla raccolta (t=0): Colore, peso Durante CONS: Naso elettronico, dosaggio delletilene S. Benedetti, S. Buratti, A. Spinardi, S. Mannino, I. Magnani. Electronic nose as a non- destructive tool to characterise peach cultivars and to monitor their ripening stage during shelf life. Postharvest Biology and Technology 47, (2008).

14 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 14 Risultati analoghi per le altre cultivar di mele!!! StarkSpringcrest PCA Score Plot Risultati analoghi per le altre cultivar di pesche!!!

15 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 15 Sensore con capacità discriminate PCA Loading Plot dei campioni di pesche durante la maturazione PCA Loading Plot dei campioni di mele durante la maturazione

16 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 16 UNRIPE RIPE OVERRIPE UNRIPE RIPE OVERRIPE Parametrizzazione e definizione delle classi di maturazione Unripeness limit Ripeness limit Unripeness limit Ripeness limit

17 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 17 Naso e lingua elettronica nella caratterizzazione e determinazione della tipicità dei prodotti La necessità di salvaguardare e valorizzare alimenti a denominazione dorigine, alimenti tipici della produzione nazionale, ha portato negli ultimi anni ad una più puntuale caratterizzazione e ricerca di elementi tipici nelle diverse matrici alimentari.

18 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 18 Applicazioni del naso e della lingua elettronica: Case study 3: caratterizzazione di vini barbera a denominazione dorigine. Cinquantatre campioni di vini barbera DOC lombardi e piemontesi: 23 barbera Oltrepò Pavese (Pavia) 12 barbera Piemonte (Asti, Alessandria,Cuneo) 11 barbera Asti (Asti, Alessandria) 5 barbera Alba (Cuneo) Analisi Composizione fenolica: Polifenoli totali; assorbanza alle lunghezze donda di 280, 320, 370, 520 nm. Analisi Chimiche tradizionali: Acidità totale volatile,pH, conducibilità, alcool, estratto totale, rH Analisi sensoriale strumentale: Naso elettronico, lingua elettronica, colore S. Buratti, S. Benedetti, M. Scampicchio, E.C. Pangerod. Characterization and classification of Italian Barbera wines by using an electronic nose and an amperometric electronic tongue. Analytica Chimica Acta, (2004).

19 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 19 Nellarea definita dalle prime due componenti principali vi è una chiara separazione dei campioni in base alla loro regione dorigine. =Barbera Oltrepò Pavese; =Barbera Piemonte; =Barbera Asti; = Barbera Alba Barbera Piemonte Barbera Asti e Alba I migliori risultati sono stati ottenuti considerando solo i dati del naso e della lingua elettronica Lombardia Piemonte

20 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 20 Proiezione delle quattro classi di vini barbera nello spazio definito dalle due funzioni discriminanti della LDA Cross validation error rate: 1.89% Classificazione (LDA) Oltrepò Pavese Piemonte Asti Alba

21 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 21 Studio delle relazioni tra le risposte del naso e della lingua e le proprietà sensoriali degli alimenti Quando la sicurezza e lapporto di nutrienti sono garantiti, i parametri sensoriali diventano il fattore discriminante nella definizione della qualità di un prodotto alimentare. I parametri sensoriali possono essere valutati con metodologie complesse e time-consuming, quali limpiego di panel test, praticamente inapplicabili in molti settori del controllo di qualità. Il naso elettronico e la lingua elettronica sono metodologie analitiche obiettive che permettono di valutare le caratteristiche olfattive e gustative di un alimento in modo rapido.

22 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 22 Applicazioni della lingua elettronica: Case study 4: caratterizzazione di Tè e determinazione dellastringenza Campioni sottoposti allanalisi: 1 tè verde in foglie 2 tè verde in bustina 2 tè oolong in foglie 1 tè nero in foglie 1 tè nero in bustina 1 tè nero deteinato in bustina

23 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 23 Taste sensor output Parametri di conversione (Weber-Fechners Law) Taste information

24 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 24 PCA BiPlot Astringenza valutazione sensoriale non fermentato parzialmente fermentato fermentato Sovrapposizione dello Score plot relativo agli 8 campioni di tè del Loading plot dei descrittori del gusto maggiormente significativi

25 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 25 Correlazione risultante tra lanalisi sensoriale e la lingua elettronica

26 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 26 1.Alto Adige Pinot Nero 2.Brusco dei Barbi 3.Morellino di Scansano 4.Primitivo del Salento 5.Valcalepio Rosso 6.Irpinia Aglianico 7.Valtellina Superiore Inferno 8.Vallagarina Negrara 9.Sangiovese Novello 10.Lacrima di Morro dAlba 11.Dolcetto di Dogliani 12.Oltrepò Pavese Bonarda 13.La Segreta Rosso 14.Colline Novaresi 15.Suvereto Rosso Val di Cornia Applicazioni del naso e della lingua elettronica: Case study 5: predizione di descrittori sensoriali e della qualità globale di vini rossi secchi Analisi Composizione fenolica: Polifenoli totali; Antocianine totali; Flavonoidi totali; Flavonoidi non antocianici; Analisi sensoriale: panel di 8 giudici esperti ONAV Analisi sensoriale strumentale: Naso elettronico, lingua elettronica, colore S. Buratti, D. Ballabio, S. Benedetti, M.S. Cosio. Prediction of Italian red wine sensorial descriptors from electronic nose, electronic tongue and spectophotometric measurements by means of Genetic Algorithms regression models. Food Chemistry (2007)

27 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 27 Risultati analisi sensoriale Boxplot dei punteggi assegnati dagli assaggiatori come media, deviazione std. valore max e min dei descrittori sensoriali Punteggi ben distribuiti sulla scala di giudizio

28 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 28 Analisi multivariata dei dati Costruzione dei modelli predittivi dei descrittori sensoriali La procedura di validazione (Metodo Bootstrap)DATASET Tutte le variabili Modelli matematici predittivi e informativi Variabili selezionate Algoritmi Genetici Una popolazione di modelli di regressione viene generata e modificata mediante un processo evolutivo

29 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 29 Modelli di regressione dei descrittori sensoriali variabili coinvolte nei modelli risultati migliori in predizione Coefficienti di regressione in fitting (R 2 ) e predizione (Q 2 bootstrap e Q 2 leave- one-out) dei modelli di regressione dei descrittori sensoriali Buona accuratezza in predizioneBuona performance in fitting

30 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 30 Conclusioni Lingua e naso artificiali presentano indubbi vantaggi, quali: Facilità di utilizzo; Velocità di risposta; Versatilità di impiego; Assenza di pretrattamenti del campione; Oggettività delle analisi. Possono essere di utile supporto alle analisi chimico-fisiche ed allanalisi sensoriale. Il costo di tali strumenti può essere ammortizzato quando sono necessari controlli ripetuti e continui Il Naso Elettronico e la Lingua Elettronica sono tecniche promettenti per il controllo di qualità, per la valutazione dellautenticità dei prodotti di qualità e per predire le caratteristiche sensoriali dei prodotti alimentari.

31 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 31 Grazie per lattenzione!

32 Tecniche strumentali innovative per la caratterizzazione delle percezioni sensoriali – Milano 17 febbraio 2009 Dott. Susanna Buratti 32


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