Utilizzo di tecniche FT-NIR nell’industria della pasta

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Tra le tecniche potenzialmente utilizzabili per lo sviluppo di metodi di quantificazione routinari in diverse matrici alimentari, la spettroscopia ad infrarossi in trasformata di Fourier (FT-NIR) rappresenta un’alternativa particolarmente interessante. Questa tecnologia permette non solo di ottenere analisi affidabili in modo rapido e non distruttivo, ma anche di determinare simultaneamente differenti componenti da un singolo spettro (con l’aiuto di processi di calibrazione multivariata). Un esempio dell’applicazione della spettroscopia FT-NIR è riportato in uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori ungheresi (Fodor et al., 2011), in cui è stata valutata la capacità di questa tecnica nel quantificare il contenuto di uova nella pasta secca. In particolare, per sviluppare il metodo analitico sono stati utilizzati 130 campioni a diversi contenuti di uova (nell’intervallo 0-8 uova/kg di prodotto) e preparati con differenti tipi di farine (di grano tenero e duro). Gli spettri di tali campioni sono stati registrati a lunghezze d’onda comprese tra 800 e 2500 nm, mentre la calibrazione multivariata è stata effettuata utilizzando la regressione ai minimi quadrati parziali (PLS). Una volta sviluppato, il modello è stato, quindi, validato utilizzando 11 campioni indipendenti (i.e. non impiegati nella procedura di calibrazione). I risultati hanno permesso di evidenziare un buon accordo tra i valori predetti e quelli di riferimento (dichiarati dal produttore), con un errore quadratico medio (RMSEP) pari a 0.85. Tuttavia, nel caso dei campioni contenenti zero o un solo uovo il metodo fornisce predizioni con un’elevata deviazione standard (SD), indicando che l’analisi di questi prodotti può essere accettate solamente con alcune limitazioni.

Predizione della qualità tecnologicadella semola

In un secondo lavoro, effettuato da un gruppo di ricercatori italiani (Sinelli et al., 2011), viene valutata la capacità della spettroscopia FT-NIR nel determinare le principali caratteristiche tecnologiche della semola, rilevando gli spettri direttamente dai chicchi di grano. Nel caso del frumento duro, infatti, molti dei parametri utilizzati per valutarne la qualità sono ottenuti attraverso procedure complesse che prevedono l’impiego di strumenti specifici, personale tecnico altamente qualificato e grossi quantitativi di campione. Inoltre, ogni singolo test fornisce informazioni solamente parziali. In questo contesto, la spettroscopia FTNIR costituisce uno strumento potenzialmente rivoluzionario. Nello studio, sono stati utilizzati più di 500 campioni (costituiti sia dai chicchi, sia dalle corrispondenti semole), rappresentativi della produzione italiana dalla stagione 2002/03 alla stagione 2005/06. Dapprima, tali campioni sono stati caratterizzati, utilizzando metodi standard, in termini di: contenuto proteico, contenuto di glutine, indice di glutine ed indici alveografici (W e P/L). Successivamente, i chicchi sono stati analizzati anche utilizzando uno spettrometro FT-NIR dotato di una sfera integratrice a riflettanza diffusa. Tali analisi sono state effettuate direttamente sul prodotto di partenza, senza sottoporlo a macinazione. Gli spettri forniti da questo strumento sono stati, quindi, correlati con i parametri chimici e reologici ottenuti applicando i metodi standard sulle semole, mentre l’algoritmo PLS è stato utilizzato per sviluppare i modelli di calibrazione. I risultati dei test standard evidenziano un’elevata variabilità della tipologia dei campioni utilizzati, soprattutto per quanto riguarda i parametri collegati alla quantità ed alla qualità delle proteine. Tra le differenti variabili, il contenuto proteico della semola presenta la migliore correlazione (r = 0.98) con i dati spettrali dei chicchi, seguito dal contenuto in glutine (r = 0.94). Al contrario, i modelli ottenuti nel caso dell’indice di glutine sono risultati meno accurati (r = 0.82). Per quanto riguarda i parametri alveografici, infine, le equazioni ottenute si sono dimostrate in grado di correlare i dati spettrali con buona approssimazione (r = 0.88-0.92). Gli autori evidenziano che nonostante i modelli ottenuti non siano perfetti, è, comunque, possibile concludere che la spettroscopia FTNIR costituisce uno strumento rapido ed affidabile per predire le caratteristiche tecnologiche della semola a partire dai chicchi di grano, senza sottoporli alla fase di macinazione.

Riferimenti bibliografici

M. Fodor et al., Journal of Food Engineering, 107, 2011, 195-199

M. Sinelli et al., Journal of Cereal Science, 54, 2011, 218-223

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