`Um novo método de espectroscopia para determinar amargor e pungência em azeite - Olive Oil Times

Um novo método de espectroscopia para determinar amargor e pungência em azeite

Jul. 19, 2022
Paolo De Andreis

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Algumas tecnologias e processos usados ​​rotineiramente em laboratórios de pesquisa têm demonstrado um alto nível de precisão na determinação do amargor e pungência do azeite virgem extra.

De acordo com um novo estudo publicado na Food Chemistry, as últimas descobertas podem mudar a forma como esses características do azeite são determinados, o que atualmente é feito com painéis de degustação de especialistas.

O estudo sugere que a nova tecnologia não enfrentaria alguns dos desafios associados aos testes de painel tradicionais – como custo, tempo e organização – mas não os substituiria totalmente.

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"Muitos autores concordaram com as controvérsias associadas ao teste do painel, realizado por um painel humano, principalmente em termos de eficiência e robustez, apontando a necessidade de se configurar uma ferramenta instrumental de apoio à avaliação sensorial”, escreveram os pesquisadores.

A categoria de azeite virgem não exige que atributos amargos e pungentes sejam especificados em seus rótulos. No entanto, os regulamentos atuais permitem que os produtores indiquem a intensidade do azeite virgem no rótulo usando terminologia específica, como robusto, médio, delicado, bem equilibrado ou suave.

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"Dispor de um método analítico rápido e eficiente para medir atributos amargos e pungentes no azeite virgem torna-se uma necessidade para apoiar o painel sensorial ”, escreveram os pesquisadores. "Nossa hipótese é que a espectroscopia de fluorescência como tal poderia ser a ferramenta adequada, uma vez que é seletiva, rápida e livre de solventes.”

Estudos anteriores já aplicaram esta técnica para determinar a autenticidade do azeite, adulteração, discriminação de outros azeites comestíveis e nível de deterioração.

No entanto, nenhum estudo anterior aplicou a espectroscopia de fluorescência de emissão de excitação para desenvolver modelos de previsão para atributos de amargor e pungência de azeites.

Para explorar sua hipótese, os pesquisadores trabalharam com 255 amostras de azeite virgem produzidas a partir da Colheita 2019/20 pelo Instituto de Pesquisa e Tecnologia Agroalimentar da Espanha.

Um painel de degustação especializado certificado e reconhecido pela Conselho Azeitona Internacional avaliaram e classificaram as amostras, determinando sua pungência e amargor.

As amostras foram então usadas para construir e comparar regressões parciais de mínimos quadrados com a matriz excitação-emissão. A análise de regressão permitiu aos pesquisadores determinar quais variáveis ​​eram mais importantes e quais poderiam ser ignoradas.

A previsão do amargor e pungência do azeite virgem foi determinada pela medição da matriz excitação-emissão.

"Erros na previsão sempre estiveram próximos do erro do método de referência sensorial”, escreveram os pesquisadores.

Segundo os cientistas, o método de espectroscopia de fluorescência de emissão de excitação aplicado no estudo poderia prever corretamente essas qualidades cruciais dos azeites virgens.

"Em vista dos resultados, a espectroscopia de fluorescência de emissão de excitação provou ser uma ferramenta adequada para a previsão de amargura e pungência de azeites virgens e pode se tornar a ferramenta de triagem adequada para apoiar o painel ”, escreveram os pesquisadores.

Eles acrescentaram que o método tem vários benefícios, incluindo sua velocidade mais rápida e menor custo do que os painéis tradicionais e outros métodos usados ​​para determinar as qualidades organolépticas do azeite.

No entanto, os autores alertaram que seu método não é imediatamente implantável em escala.

"Apesar dos resultados satisfatórios, considerando também o erro de desempenho do painel, são necessárias mais pesquisas para obter modelos de regressão robustos”, concluíram. "Além disso, valeria a pena incluir um maior número de amostras de azeites virgens com uma gama mais ampla de atributos de interesse, bem como realizar uma validação externa de futuros modelos de regressão. ”



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