Spettroscopia NIRS e MIRS per la determinazione della qualità del riso

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In un secondo studio, effettuato sempre da ricercatori cinesi (Shao et al., 2011), le tecniche spettroscopiche sono state testate per predire la qualità dell’amido e delle proteine in campioni di riso sottoposti a trattamenti con radiazioni gamma. Questi ultimi vengono applicati durante lo stoccaggio del prodotto per controllare le contaminazioni microbiche o per prevenire cambiamenti post-raccolta indesiderati. In particolare, durante la sperimentazione gli spettri di campioni trattati con diverse dosi di radiazioni (nell’intervallo compreso tra 0 ed 1 kGy) sono stati misurati sia nel vicino, sia nel medio infrarosso. I modelli di calibrazione sono stati costruiti utilizzando l’analisi ai minimi quadrati parziali (PLS) e i sistemi di macchine a supporto vettoriale (LS-SVM).  Nel caso della PLS, i modelli migliori sono stati ottenuti utilizzando gli spettri NIR per quanto riguarda l’amido (errore quadratico medio pari a 0.241) e gli spettri MIR (errore quadratico medio pari a 0.119) per quanto riguarda le proteine. Tuttavia, i modelli LS-SVM sono risultati superiori a quelli PLS dal momento che, a differenza di quest’ultima metodologia, le tecniche a supporto vettoriale tengono in considerazione le informazioni non lineari dei dati spettrali, con un conseguente aumento della precisione predittiva. Gli autori evidenziano, però, che l’accuratezza delle calibrazioni dipende da un gran numero di variabili, in modo particolare dalla preparazione del campione. Infatti, le dimensioni dei grani di riso può variare in modo significativo tra le diverse specie, provocando significative alterazioni delle misure. Di conseguenza, il campione deve essere prima macinato ottenendo una farina omogenea, ma questa operazione provoca marcati cambiamenti negli spettri IR e, pertanto, deve essere effettuata seguendo una precisa metodologia. Concludendo, ulteriori approfondimenti sono ancora necessari per ottimizzare questa tecnica spettroscopica, migliorandone la stabilità con campioni appartenenti ad una più ampia varietà del prodotto.

Riferimenti bibliografici

Y. Shao et al., Food Chemistry, 126, 2011, 1856-1861

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