Riassunto analitico
Recentemente l’attenzione verso i diversi aspetti che riguardano il consumo consapevole del cibo è cresciuta notevolmente, sia a livello del singolo consumatore che a livello della società in generale: etica, sostenibilità, salute, sicurezza, qualità, tradizione, comunicazione e marketing sono solo alcuni dei punti di vista più importanti.
La ricerca nel campo della chimica degli alimenti è stata finora principalmente focalizzata sull’analisi chimica e sulla caratterizzazione dei diversi componenti, per soddisfare i requisiti fondamentali di sicurezza e qualità del cibo, senza trascurare gli aspetti nutrizionali e legati alla salute.
Questo lavoro di tesi è parte di un progetto più ampio, il cui scopo è quello spingersi oltre rispetto all’approccio descritto affrontando anche le questioni: è possibile utilizzare la nostra conoscenza chimica nello studio degli aspetti culturali e gastronomici collegati al consumo di alimenti? Più in particolare, è possibile sviluppare nuovi strumenti analitici che possano assistere i consumatori nel momento della scelta (in maniera tale che la loro consapevolezza rispetto al cibo scelto sia accresciuta) e i produttori affinché soddisfino le aspettative del mercato?
Alla luce di ciò, l’idea di base del progetto è quella di utilizzare diverse tecniche spettroscopiche e separative per catturare le caratteristiche latenti degli alimenti (registrazione di un' “impronta digitale”, fingerprinting) e costruire così un database di riferimento che contenga, se pur in modo implicito, tutte le informazioni relative sia alla composizione, all'aspetto che ai processi di produzione. Questa informazione potrà essere resa accessibile mediante strumenti di analisi multivariata integrati con un'efficace rappresentazione grafica. La scelta del consumatore potrà essere così assistita ed orientata sulla base di criteri di ricerca, anche definiti ad hoc che sono implementabili attraverso tecniche di pattern recognition, immaginando in un futuro prossimo, che possano essere utilizzati in applicazioni per dispositivi smart.
Come primo esempio per lo sviluppo di queste idee viene presentata un’indagine sulla birra. La birra è una delle bevande alcoliche più consumate al mondo e le sono associate importanti ricadute economiche. Tuttavia il nostro interesse è dovuto principalmente al recente mutamento di tendenza che sta portando sempre più persone a preferire prodotti artigianali e locali, contribuendo al successo e alla diffusione delle micro-birrerie. Gli aspetti culturali e qualitativi legati al consumo di birra vengono considerati in misura sempre maggiore: questa accresciuta consapevolezza nel consumo delle bevande alcoliche potrebbe essere sintomo di una tendenza generale positiva, soprattutto per la prevenzione di comportamenti a rischio fra i giovani.
All’interno del progetto sono stati raccolti cento campioni di birra chiara (differenti per quanto riguarda birrificio, contenuto alcolico, tipo di lievito, processo di birrificazione, ecc.), i quali sono stati analizzati mediante spettroscopia Visibile-NIR (Near Infra-Red), spettroscopia NMR (Nuclear Magnetic Resonance), GCMS (gascromatografia e spettroscopia di massa) e spettroscopia a fluorescenza ed analisi sensoriale. In questo lavoro di tesi viene presentata l’elaborazione multivariata con tecniche di analisi esplorativa, clustering e classificazione, effettuata sui dati ottenuti dalle tecniche spettroscopiche Visibile-NIR e risonanza magnetica nucleare (1H-NMR).
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Abstract
There is increasing awareness of consumer and society in general towards all aspects which concern food consumption, encompassing ethics, sustainability, health, safety, quality, tradition, communication, marketing, etc. Research in food chemistry area has mainly focused on chemical analysis and characterization to contribute to fundamental issues such as food safety and quality, nutritional and health requirements.
This thesis work is part of a larger project, the purpose of which is to go a step beyond the aforementioned approach. Could our analytical chemistry expertise be of use and ease in the cultural and gastronomic aspects linked to food consumption? In particular, could we think of developing new tools to aid consumers when choosing foodstuff (to have proper knowledge of it) and producers to meet the consumer’s expectations while using food quality as a driver?
To this aim the proposal is to use different spectroscopic and analytical techniques to capture salient features of foodstuff (fingerprint) and build a reference database which contains, even though implicitly, all the information about composition, appearance and production processes. This information can be made accessible through multivariate data analysis tools together with an efficient graphical representation. In this way the consumer’s choice can be guided and assisted based on search criteria which can be defined ad hoc and also implemented through pattern recognition techniques, forecasting, in the near future, their use within applications for smart devices.
As a first benchmark to develop these ideas a survey on beer is presented. Beer is one of the most consumed alcoholic beverages with a highly relevant economic impact associated. However, our interest is mainly due to the fact that recently the consumers favor more and more artisanal products coming from local and micro-breweries, weighting much more the cultural and quality aspects linked to its consumption. This may be a very positive trend in order to prevent alcoholic disorders especially among young people.
One-hundred samples of light beer (i.e. no stout or dark beers have been considered) differing by brewery, alcohol content, yeast, brew type, etc, have been collected. Visible-NIR (Near-Infra Red), NMR (Nuclear Magnetic Resonance), GCMS (Gas-Chromatography and Mass Spectroscopy) and fluorescence fingerprinting together with sensory attributes have been acquired. Multivariate data processing of Vis-NIR and 1H-NMR data through explorative analysis, clustering and classification are reported in this thesis work.
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