Riassunto analitico
L’obiettivo alla base del progetto è lo sviluppo di un metodo analitico innovativo per lo studio degli effetti della variazione di alcune materie prime, lievito utilizzato, sul profilo aromatico di campioni di pane prodotti a livello industriale. Il pane è tra i prodotti da forno maggiormente consumati e la scelta dei consumatori è guidata principalmente dalla percezione soggettiva influenzata dall’aroma che è caratterizzato da un insieme di composti organici volatili. Questi ultimi sono il risultato sia dalle materie prime impiegate sia dei vari processi che intercorrono durante la lievitazione e la cottura. Pertanto, una produzione di alta qualità richiede che i prodotti finali mantengano sempre la stessa qualità attesa dai consumatori. Un approccio utilizzato a livello industriale per la valutazione dell’aroma del pane è l’analisi sensoriale effettuata da un panel di esperti assaggiatori; tuttavia, anche se le opinioni fornite dal panel sono un parametro importante per la valutazione della qualità del prodotto, la soggettività del test può essere una criticità così come i costi elevati dell'analisi e la continua necessità di assaggiatori esperti. Nasce quindi l’esigenza di sviluppare dei metodi analitici in grado di sopperire a queste problematiche. Uno degli approcci analitici maggiormente utilizzati è basato sul campionamento della frazione volatile dello spazio di testa del campione mediante microestrazione in fase solida (SPME) e sulla rispettiva analisi mediante gascromatografia (GC) abbinata alla spettrometria di massa (MS). L’avanzare della tecnologia ha permesso lo sviluppo di una nuova generazione di fibre, SPME-Arrow, più performanti, caratterizzate da una nuova geometria e da un rivestimento maggiore di fase stazionaria che permettono l’estrazione e l’analisi di un maggior numero di composti volatili anche in matrici complesse. Nel presente lavoro di tesi, questa tecnologia innovativa è stata utilizzata per la caratterizzazione chimica della frazione volatile di campioni di pane con ricetta diversa. In particolare, per ottimizzare le condizioni di estrazione della fibra, è stata sviluppata una strategia basata su tecniche di disegno sperimentale (DoE) ed un approccio untargeted attraverso l'analisi multivariata dei segnali ottenuti mediante GC-MS. In seguito all’ottimizzazione della procedura di estrazione degli analiti, è stato possibile caratterizzare chimicamente il profilo aromatico dei pani industriali che differiscono sia in termini di tipologia e contenuto di lieviti utilizzati sia nei tempi di lievitazione degli impasti. I risultati ottenuti sono stati confrontati con quelli provenienti dalla caratterizzazione chimica degli stessi campioni di pane mediante un approccio analitico ottimizzato basato su SPME tradizionale. Il confronto ha permesso anche di mettere in evidenzia i punti di forza e di debolezza della nuova fibra Arrow, sia in termini di capacità di estrazione che di riproducibilità. Un altro aspetto innovativo del presente lavoro di tesi è rappresentato dall’utilizzo di algoritmi ideati specificatamente per l’analisi di segnali GC-MS (PARADISe) abbinato ad analisi multivariata dei dati. L’utilizzo di questo approccio permette di risolvere in modo efficiente le co-eluizioni tra picchi, migliorare la loro risoluzione e di conseguenza l’identificazione dei vari analiti presenti. In particolare, l’utilizzo di questo algoritmo ha permesso di ottenere una rapida caratterizzazione di tutti i campioni analizzati, nonostante l’elevato numero di analiti e la relativa complessità dei cromatogrammi ottenuti. Infine, l’identificazione putativa dei composti che più differenziano i vari campioni ha permesso di spiegare le differenze emerse sulla base del processo di lievitazione e della ricetta utilizzata.
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