Autenticare l'origine geografica del vino usando la spettroscopia di fluorescenza, l'apprendimento automatico e la metabolomica qNMR

David Jeffery, dell'Università di Adelaide, ha avuto l'opportunità di presentare il lavoro di uno dei suoi studenti di dottorato "Autenticare l'origine geografica del vino usando la spettroscopia di fluorescenza e l'apprendimento automatico". La scelta di utilizzare i metodi spettroscopici è stata fatta in quanto sono attraenti, possono essere rapidi, economici e semplici. Hanno identificato la spettroscopia di fluorescenza, e più specificamente, la raccolta di una matrice di eccitazione-emissione (EEM) che agisce come un'impronta digitale molecolare. La modellazione statistica multivariata è stata poi utilizzata insieme ai dati EEM per sviluppare modelli di classificazione per i vini di varie regioni. Hanno sviluppato tale tecnica, utilizzando un tipo relativamente nuovo di algoritmo di apprendimento automatico noto come extreme gradient boosting discriminant analysis. Questo approccio unico, che può raggiungere abitualmente un livello di precisione del 100% rispetto all'ICP-MS con una media dell'85%, viene applicato a una serie di studi sui vini Shiraz e Cabernet Sauvignon di diverse regioni dell'Australia.

Nel secondo video, Inès Le Mao, dell'Université de Bordeaux presenta il suo progetto di ricerca "La metabolomica qNMR uno strumento per l'autenticità del vino e la discriminazione dei processi di vinificazione". La metabolomica qNMR applicata al vino offre molte possibilità. La prima applicazione che viene sempre più studiata è l'autenticazione dei vini attraverso fattori ambientali come l'origine geografica, il vitigno o l'annata. Un altro approccio meno comune è da un punto di vista qualitativo studiando le varie pratiche enologiche utilizzate che sono parte integrante dell'elaborazione di un vino. All'UBx si sono chiesti se la NMR quantitativa potesse essere utilizzata per dissociare i processi fisici o chimici comunemente utilizzati in enologia. L'obiettivo di questo lavoro è stato quello di fornire una migliore comprensione delle interazioni tra i processi enologici e il vino, determinando i metaboliti responsabili della differenziazione attraverso il fingerprinting 1H-NMR e la chemiometria.

Video dei lavori presentati all’Enoforum Web Contest 2021 durante l’Enoforum Web Conference (23-25 febbraio 2021)

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