Giornata del Dottorato – Curriculum in Scienze e Biotecnologie degli Alimenti 2015
Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-Alimentari, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, Cesena, 27 Marzo 2015
Metodi di analisi del profilo chimico ed olfattivo di molecole volatili in alimenti,
attuali rifiuti o sottoprodotti alimentari
Federica Tesini ([email protected])
Dipartimento di Scienze e Tecnologie Agro-Alimentari, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
Corso di Dottorato: Scienze e Tecnologie Agrarie, Ambientali e Alimentari
Curriculum: Scienze e Biotecnologie degli Alimenti; Ciclo di dottorato: XXIX; Anno di frequenza: II
Tutor: Prof.ssa Tullia Gallina Toschi
1. Stato dell’arte
I composti volatili sono molecole chimiche tra loro anche molto dissimili, ma accomunate da un certo grado di volatilità. Questi
composti sono già in fase gassosa a temperatura ambiente o sono in grado di passare facilmente allo stato di vapore e si trovano
in ogni prodotto alimentare; ne costituiscono il profilo, spesso altamente caratterizzante, percepito come aroma.
La tecnica di microestrazione in fase solida (SPME), accoppiata alla gas-cromatografia (GC) e spettrometria di massa
(MS), viene da tempo utilizzata per l'identificazione e la quantificazione di composti volatili tipici di numerosi alimenti
(Vichi et al., 2003). Questo approccio analitico costituisce, infatti, la tecnica di elezione per l'identificazione e la
quantificazione dei composti volatili; il profilo ottenuto mediante l'analisi dei composti volatili dei prodotti alimentari
ne costituisce, anche da un punto di vista sensoriale, una sorta di "carta di identità". L’analisi sensoriale è una disciplina
scientifica in grado di evocare, misurare ed interpretare le reazioni a tutte quelle caratteristiche degli alimenti (o, più in
generale, dei materiali) che possono essere percepite dai nostri sensi. L’analisi quantitativa descrittiva (QDA®) è il
metodo più utilizzato per costruire il profilo sensoriale di un prodotto alimentare; essa ha reso la valutazione sensoriale
una disciplina scientifica già a partire dalla metà degli anni ’70 (Stone et al., 1974). Per studiare la relazione esistente tra
i composti volatili di un prodotto alimentare e le sue caratteristiche sensoriali è importante disporre di tecniche più
rapide di quelle esistenti, ma che impieghino una logica separativa, ad esempio cromatografica, in grado di
caratterizzare matrici odorose complesse, sia dal punto di vista qualitativo sia quantitativo, così da creare una
correlazione tra analisi strumentale e percezione umana. Per questo tipo di approccio sono stati proposti, di recente,
strumenti compatti che lavorano in condizioni di Ultra-fast-GC. La Ultra-fast-GC è una tecnica in grado di ridurre i
tempi di analisi fino anche a 10 volte rispetto ai tempi di analisi della GC tradizionale; con il suo impiego si possono
ottenere analisi in soli 1-2 minuti, mantenendo una risoluzione sufficiente per la separazione di miscele di media e
medio - alta complessità. Questa tecnica può essere in grado, attraverso un attento lavoro preliminare di selezione dei
campioni, identificazione ed isolamento dei composti volatili in essi caratterizzanti, di definire ciascun prodotto tramite
la progettazione di una sua impronta digitale, ossia costruirne una sorta di fingerprint; tale impronta sarà
particolarmente rilevante, perché dotata di una doppia valenza: chimico/metabolica e sensoriale. La conoscenza dei
profili della frazione volatile è quindi uno strumento fondamentale per stabilire rapidamente la conformità o meno di un
alimento ad uno standard definito (controllo della qualità) e per comprenderne le ragioni del successo o dell'insuccesso
sensoriale (aspetti di preferenza).
2. Bibliografia
Stone H., Sidel J., Oliver S., Woolsey A., Singleton R. C. (1974) Sensory evaluation by quantitative descriptive
analysis, Food Technology, 2 8(11) 24-34.
Vichi S., Castellote A. I., Pizzale L., Conte L. S., Buxaderas S., López-amames E (2003) Analysis of virgin olive oil
volatile compounds by headspace solid-phase microextraction coupled to gas chromatography with mass
spectrometric and flame ionization detection, Journal of Chromatography A, 983, 19–33.
3. Obiettivi
Il presente progetto di ricerca, condotto su campioni alimentari di diversa origine (olio extravergine di oliva, prodotti
carnei...) si propone di condurre uno studio combinato che preveda l'utilizzo di tecniche rapide per l'analisi dei composti
volatili e la valutazione sensoriale per caratterizzare, stabilire profili di conformità, o innovare alimenti, attuali rifiuti o
sottoprodotti dell'industria alimentare. L'analisi dei composti volatili responsabili del profilo di un prodotto alimentare
verrà condotta con la tecnica di microestrazione in fase solida (SPME), accoppiata alla gas-cromatografia (GC) e
spettrometria di massa (MS), a tutt'oggi riconosciuta come tecnica di elezione per identificare e quantificare i composti
volatili presenti in un alimento, ma anche utilizzando tecniche di Ultra-fast-GC, in grado di elaborare l'impronta digitale
di un prodotto (fingerprint), e quindi caratterizzarlo, in tempi assai più rapidi. La conoscenza dei profili della frazione
volatile è uno strumento fondamentale per stabilire rapidamente la conformità o meno di un alimento ad uno standard
definito (controllo della qualità) e per comprenderne le ragioni del successo o dell'insuccesso sensoriale (aspetti di
preferenza). Per questa ragione, il presente progetto si propone di costruire il profilo sensoriale di ciascun prodotto
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oggetto di analisi utilizzando tecniche in grado di valutare gli attributi in esso percepiti, così da caratterizzarlo (analisi
quantitativa descrittiva QDA®), e tecniche utili a valutare il comportamento dei consumatori (metodi affettivi).
Il progetto di tesi di dottorato può essere suddiviso nelle seguenti attività, riepilogate nel diagramma di Gantt riportato
in Tabella 1:
A1) Ricerca bibliografica sulle tecniche analitiche per la determinazione dei composti volatili in matrici
alimentari di diversa origine (prodotti, sottoprodotti e scarti), sulle metodologie utilizzate nel campo dell'analisi
sensoriale applicata alle stesse matrici alimentari e sulla correlazione tra dati strumentali e sensoriali.
A2) Progettazione europea: partecipazione alla stesura di due progetti europei nell'ambito di Horizon 2020: SFS
14 e Geri 4, Gender Innovation.
A3) Selezione dei campioni oggetto dello studio
A4) Analisi dei composti volatili sui campioni selezionati: mediante tecnica d'elezione (SPME accoppiata a GCMS) e mediante Ultra-fast-GC
A5) Analisi sensoriale dei campioni oggetto dello studio mediante loro caratterizzazione (elaborazione del
profilo tramite QDA®).
A6) Correlazione tra dati sensoriali ed analisi dei composti volatili in questo senso si intende effettuare
un’analisi congiunta dei dati ottenuti mediante analisi dei composti volatili e valutazione sensoriale dei campioni
selezionati.
A7) Scrittura e pubblicazione della tesi di dottorato, poster, articoli scientifici e presentazione orale
Tabella 1. Diagramma di Gantt dell’attività di ricerca del dottorato
Attività
Mese
A1) Ricerca bibliografica
A2) Progettazione europea per Horizon 2020
1)Partecipazione alla stesura di un progetto per SFS14
2)Partecipazione alla stesura di un progetto per Geri 4
A3) Selezione dei campioni oggetto dello studio
A4) Analisi dei composti volatili sui campioni selezionati
1) Analisi mediante SPME accoppiata a GC-MS
2) Analisi mediante Ultra-fast-GC
A5) Analisi sensoriale dei campioni oggetto dello studio
1) Analisi quantitativa descrittiva (QDA®)
A6) Correlazione tra dati sensoriali ed analisi dei composti volatili
1) Elaborazione dei dati sensoriali raccolti
2) Elaborazione dei dati ottenuti mediante gas-cromatografia
3) Studio della correlazione esistente tra i dati
A7) Preparazione della tesi e di articoli
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36
4. Stato di avanzamento della ricerca e principali risultati
Tabella 2. Campioni oggetto dello studio
Campione
529
638
639
1620
1626
1669
1676
1679
1739
1845
1881
1883
1887
1895
1899
1901
1903
1907
1968
1969
1975
1979
1990
1991
1992
1993
1994
1995
2001
Categoria e provenienza
OEVO Spagna mediterraneo
Olio d'oliva raffinato
Olio d'oliva raffinato
OEVO mediterraneo
OEVO Puglia DOP
OEVO Sicilia DOP
OEVO 100% italiano
OEVO Puglia DOP
Olio di oliva raffinato
OEVO Umbria DOP
OEVO Toscana IGP
OEVO BIO 100% italiano
OEVO 100% italiano
OEVO Sicilia DOP
OEVO 100% italiano
OEVO non filtrato 100% italiano
OEVO Toscana IGP
OEVO Puglia DOP
Novello 100% italiano
Novello 100% italiano
Novello 100% italiano
Novello 100% italiano
Novello 100% italiano
OEVO 100% italiano
OEVO 100% italiano
OEVO 100% italiano
OEVO 100% italiano
OEVO non filtrato 100% italiano
OEVO non filtrato mediterraneo
Analisi dei composti volatili per un set di 29 campioni di olio di oliva
appartenenti a differenti categorie merceologiche. La valutazione del
profilo volatile è stata condotta, sia mediante SPME-GC-MS sia mediante
Ultra-fast-GC, su di un set di 29 campioni di olio di oliva, appartenenti a
diverse categorie merceologiche e provenienti da differenti zone
geografiche, come riportato in Tabella 2. 3 tra i 29 campioni appartenevano
alla categoria Olio Extra Vergine di Oliva Mediterraneo, 3 erano oli di oliva
raffinati mentre 8 tra i rimanenti 23 campioni, tutti 100%italiani,
presentavano anche denominazioni di origine (DOP/IGP).
L’analisi dei composti volatili è stata condotta mediante: i) SPME-GC-MS,
utilizzando una colonna polare DB-WAX; ii) Flash-GC, utilizzando lo
strumento Heracles II E-nose, fornito da Alpha Mos. Tale strumento e’
dotato di due colonne cromatografiche, DB5 (apolare) e DB-WAX (polare),
ciascuna collegata ad un rivelatore di tipo FID.
In Figura 1 è riportato il risultato dell'elaborazione statistica multivariata
mediante analisi delle componenti principali costruita sulla base dei dati
chimici relativi ai composti volatili tentativamente identificati e quantificati
mediante SPME-GC-MS. La varianza spiegata dalle due componenti
principali (F1 e F2) è pari a poco più del 52% e la prima componente risulta
quella maggiormente discriminante (34,43%).
In Figura 1, è possibile anche verificare in che modo i diversi composti
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volatili siano in grado di discriminare i campioni presenti nel set.
Figura 1. Analisi delle componenti principali (PCA) elaborata sulla base dei composti volatili selezionati
Nel quadrante in basso sinistra si
ritrovano, infatti, tutti e 3 i campioni
appartenenti alla categoria “olio di oliva
raffinato”,
in
quanto
presentano
concentrazioni molto basse di tutti i
composti
volati,
compresi
quelli
selezionati in quanto in grado di
discriminare i campioni del set. La
maggior parte dei campioni italiani
caratterizzati da denominazione di
origine si trova nei due quadranti in alto
(fatta eccezione per il campione 1669)
mentre i campioni dichiarati come
mediterranei si collocano nella parte
bassa del grafico, in prossimità di:
terpeni (tetradecene e limonene), alcoli
(trans-2-pentenolo,
trans-3-esenolo)
esteri (etil-acetato, 3 esenolo acetato) ed
acido acetico. Infine, i campioni 100 %
italiani
si
trovano
distribuiti
uniformemente su tutti e 4 i quadranti.
In Figura 2 è invece riportata
l’elaborazione statistica multivariata
ottenuta mediante il software AlphaSoft V 14. Gli 11 sensori indicati come vettori della PCA, la cui varianza spiegata
corrisponde al 51,7%, corrispondono ad altrettanti indici di ritenzione e sono riportati in Figura 2 accompagnati dal
numero 1 o 2 a seconda che si tratti di indici di ritenzione per composti identificati sulla colonna DB5 (indicata dal
numero 1) o DB-WAX (indicata dal numero 2). Tali indici di ritenzione sono stati tentativamente associati a composti
volatili caratteristici della matrice olio di oliva mediante l’utilizzo del software Arochembase V5.0, come riportato in
Tabella 3. I risultati riportati costituiscono solo una preliminare valutazione dei dati ottenuti e richiedono ulteriori
elaborazioni.
Figura 2 Analisi delle componenti principali (PCA) elaborata sulla base degli 11 sensori (riportati in figura come indici di
ritenzione dei composti cui corrispondono) selezionati dal software AlphaSoft V14.
Tabella 3. Tabella che riporta gli indici di ritenzione individuati mediante Heracles II e tentativamente associati ad uno o più
composti
Figura 2
Tabella 3
DB5
DBWA
X
Indici di ritenzione
416
Composto/i
Metanolo
458
Etanolo
487
Metilacetato
519
2-propanolo
554
2 butanone/4-metil-pentene
605
Acido acetico/etilacetato
831
(E)-2-esenolo
1054
2-octenolo
583
2-metil-butanolo
696
acetaldeide
1071
3,7-dimetil-1,3,6-Octatriene
1452
1,3 propanditiolo
1554
linalolo
5. Elenco delle pubblicazioni prodotte nell’ambito dell’attività di dottorato
Bendini, A., Di Lecce, G., Valli, E., Barbieri, S., Tesini, F and Gallina Toschi, T. Olive oil enriched in lycopene from
tomato by-product through a co-milling process. International Journal of Food Sciences and Nutrition. In press.
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