Riassunto analitico
Questo progetto di tesi è volto a continuare uno studio sulle metodiche analitiche in grado di individuare in modo oggettivo le caratteristiche peculiari dei prodotti di montagna al fine di garantirne origine e tracciabilità.
In particolare, è stato adottato un approccio basato sulla Foodomica, con lo scopo di ottenere un'impronta digitale dei prodotti e risalire alle loro peculiarità.
Nonostante le metodiche prese in considerazione siano ampiamente consolidate, solo in studi pochi studi è stata considerata la qualificazione "Prodotto di Montagna" e la sua distinzione rispetto ad altre denominazioni.
L'introduzione di questa denominazione ha consentito ai produttori di montagna un reddito superiore permettendogli di sostenere i costi dell'attività agricola in queste zone che risultano superiori.
A causa di questi potenziali vantaggi si sono inevitabilmente presentate importanti problematiche quali falsificazioni e sofisticazioni.
Per poter far fronte a queste problematiche è possibile utilizzare metodi chemiometrici che permettono la costruzione di modelli capaci di discriminare la provenienza dei campioni di Parmigiano Reggiano.
Questo consentirà oltre che a tutelare economicamente i produttori, a garantire ai consumatori la qualità del prodotto acquistato.
I dati utili alla costruzione dei modelli provengono da due tecniche di analisi complementari: la cromatografia liquida ad alta prestazione abbinata alla spettrometria di massa (HPLC-MS) e la risonanza magnetica nucleare (NMR).
La complessità di questo progetto risiede nella grande quantità di variabili che possono incidere sul profilo metabolico dei campioni, quali ad esempio l'alimentazione, il tipo di razza bovina e la stagionatura del prodotto.
Le potenzialità di questo studio non sono però limitate solamente alla tracciabilità del prodotto, e quindi all'ottenimento di una impronta digitale di esso, ma si cercherà per quanto possibile, vista la complessità della matrice, di definire e identificare quali sono le features distintive per ogni la categoria.
Per lo sviluppo dei modelli e l’identificazione delle features verranno utilizzati diversi software, tra cui Matlab.
Per aumentare il numero di informazioni a disposizione e di conseguenza l’accuratezza dei modelli, sono già stati pianificati studi futuri che prenderanno in considerazione anche dati provenienti dal latte, in quanto il processo di lavorazione può certamente incidere sulla variabilità presente nei campioni.
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