Bicchi, C.

Bressanello, D.

Liberto, E.

Ruosi, M. R.

English

Institutional Research Information System University of Turin

14 October 2023AperTO - Archivio Istituzionale Open Access dell'Università di TorinoOriginal Citation:Prediction of coffee sensory quality through MSenose as analytical decision maker for routinecontrols: possibilities and limitations.Publisher:Terms of use:Open Access(Article begins on next page)Anyone can freely access the full text of works made available as "Open Access". Works made availableunder a Creative Commons license can be used according to the terms and conditions of said license. Useof all other works requires consent of the right holder (author or publisher) if not exempted from copyrightprotection by the applicable law.Availability:Jacobs UniversityThis is a pre print version of the following article:This version is available http://hdl.handle.net/2318/1869148 since 2022-07-12T11:15:18Z2019­03­21 16:55:49Cocotea 2019Topic:  Coffee Type:  Poster Abstract no.:  A­164 Status:  submitted Prediction of coffee sensory quality through MS­e­nose as analytical decision maker for routine controls: possibilities and limitations.E. Liberto1, D. Bressanello1, M. R. Ruosi2, G. Pellegrino2, C. Bicchi11Drug Science and Technology Department, University of Turin, Turin, Italy, 2Lavazza S.p.A, Turin, ItalyTextAroma is a primary hedonic aspect of a good coffee playing a fundamental role in coffee choice [1] and is a meaningful signature of the products [1­5]. The cup tasting is the most important criteria to define the coffee quality, nevertheless it requires trained and aligned panel, and it can seldom be implemented at­line for an immediate feedback . This study aims to apply diagnostic mass spectral fingerprints to develop an instrumental prediction model exploitable as an analytical decision maker for routine controls as a complement to define coffee sensory quality in cup. This method in combination with sensometrics, can be implemented in an automatic Total Analysis System (TAS) to provide a high throughput solution for coffee quality control.Coffee samples were sensorially evaluated and analyzed by HS­SPME­MS and the resulting data elaboratedwith multivariate analysis. The panelscores were submitted to ANOVA and to a paired t­test between each expert. PLS­DA applied to the reprocessed MS spectral fingerprints enabled to select 36 (m/z) on 315 fragments suitable to correlate with high and low scores within a sensory attribute. The regression models was built with a training set of 146 objects and an external test set of 30. The leave­p­out cross­validation (20) method was used to select the number of components (fragments). Acid, bitter and woody notes were the most reliable. The mean error in the sensory scores prediction on test set with these data was within the fixed limit of ±1. The results show that the HS­SPME­MS fingerprints in combination with chemometrics is a promising approach to be used as a TAS system for a high throughput solution to define the coffee sensory quality in cup. This approach offers a reliable sensory scores prediction if, and only if, applied with a robust mathematical model derived from a high number of representative samples and an accurate alignment in thelexicon to rate the samples. References[1] Sunarharum, W. B et al. H. E. Food Res. Int. 62, 315–325, 2014.[2] Liberto, E., et al. J. Agric. Food Chem. 61, 1652­1660, 2013.[3] Bressanello, D., et al. J. Agricul. Food Chem., 66,7096–7109, 2018.[4] Folmer, B. Food Res. Int. 63, 477–482, 2014.[5] Ribeiro, J. S., et al. Anal. Chim. Acta 634, 172–179, 2009.AuthorsFirst author:  Erica Liberto Presented by:  Erica Liberto Submitted by:  Erica Liberto 

Prediction of coffee sensory quality through MSenose as analytical decision maker for routine controls: possibilities and limitations.

https://iris.unito.it/bitstream/2318/1869148/1/A-164.pdf

Prediction of coffee sensory quality through MSenose as analytical decision maker for routine controls: possibilities and limitations.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Institutional Research Information System University of Turin