TECNOLOGÍAS: Tecnología de los alimentos

Imágenes hiperespectrales para analizar la uva

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Investigadores de la Universidad de Sevilla han desarrollado una técnica para determinar las sustancias fenólicas del residuo o bagajo de la uva blanca mediante imágenes hiperespectrales infrarrojas, proporcionando información de forma rápida, segura y no destructiva. Las imágenes permiten predecir los compuestos que forman la composición fenólica de los subproductos.

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UCC+i US | | 25 mayo 2016 11:53

<p>La investigadora Mª José Jara-Palacios en uno de los laboratorios de la Facultad de Farmacia de la Universidad de Sevilla. / US</p>

La investigadora Mª José Jara-Palacios en uno de los laboratorios de la Facultad de Farmacia de la Universidad de Sevilla. / US

En la industria del vino es importante conocer la composición fenólica de cada tipo de subproducto en cada fase de la vendimia para determinar su potencial antioxidante y sus posibles aplicaciones industriales. Además, es necesario hacerlo de forma rápida y con exactitud para agilizar los procesos industriales y minimizar el impacto medioambiental.

Las imágenes hiperespectrales en infrarrojo proporcionan información de forma rápida, segura y no destructiva de la composición química

Para ello se utilizan técnicas químicas que determinan la composición fenólica de los subproductos de vinificación. Sin embargo, necesitan procesos previos de extracción que aumentan el tiempo de análisis y requieren el uso de productos costosos, que pueden ser peligrosos para la salud y perjudiciales para el medio ambiente.

Ante la necesidad de obtener métodos alternativos no destructivos, que no requieran mucho tiempo de análisis ni uso de disolventes, el grupo de investigación Color y Calidad de los Alimentos de la Universidad de Sevilla ha aplicado una nueva técnica para discriminar entre variedades, estimar la fecha de muestreo y predecir el contenido de flavanoles de las semillas de las uvas.

Se trata en concreto de un análisis basado en imágenes hiperespectrales en infrarrojo cercano (de 900 a 1700 nm) que proporciona información de forma rápida, segura y no destructiva para la evaluación de la composición química.

“El objetivo de este trabajo es establecer en qué medida se puede sustituir el análisis químico convencional por una técnica rápida para la evaluación química de subproductos de vinificación. Así hemos aplicado el análisis de imágenes hiperespectrales para la predicción del contenido en compuestos fenólicos de los subproductos de vinificación como son las semillas, hollejos y raspones, de uva blanca Zalema a partir de sus espectros de reflectancia en infrarrojo cercano”, explican Mª José Jara-Palacios y Francisco J. Rodríguez-Pulido, autores principales del estudio.

Análisis de imagen hiperespectral

En primer lugar y para el desarrollo del nuevo método, los expertos realizan una determinación de la composición fenólica de los subproductos de vinificación de uva blanca Zalema mediante análisis químico convencional (cromatografía). Por otro lado, miden el espectro infrarrojo de las semillas, hollejos y raspones en la cámara hiperespectral.

Y, tras comparar los datos, los resultados del estudio señalan que el análisis de imágenes predice con gran precisión cada uno de los compuestos que forman la composición fenólica de estos subproductos.

“Las técnicas hiperespectrales se presentan como una alternativa al análisis químico convencional ya que permiten estimar el contenido en compuestos fenólicos de los subproductos sin necesidad de un procedimiento tedioso de tratamiento de las muestras ni uso de disolventes, y mediante un análisis muy rápido, simple y no destructivo”, defienden estos investigadores.

Referencia bibliográfica:

Jara-Palacios, M.J., Rodríguez-Pulido, F.J., Hernanz, D., Escudero-Gilete, M.L., Heredia, F.J. "Determination of phenolic substances of seeds, skins and stems from white grape marc by near-infrared hyperspectral imaging". Australian Journal of Grape and Wine Research 22 (1): 11-15, febrero de 2016. DOI: 10.1111/ajgw.12165.

Zona geográfica: Andalucía
Fuente: UCC+i US

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