La richiesta sul mercato di prodotti a base di carne di lumaca è aumentata in maniera rilevante in questi ultimi 10 anni; in particolare tale aumento è ascrivibile a lumache commercializzate vive. Il controllo ufficiale di questo prodotto si avvale tuttora della valutazione organolettica della freschezza, facilmente applicabile dagli operatori sanitari ma con il limite di essere soggettiva. In questo lavoro si descrive l’impiego di un Sistema Olfattivo Artificiale (SOA) allo scopo di monitorare, in maniera obiettiva, lo sviluppo dell’odore durante la conservazione di carne di lumaca a +5°C per 14 giorni. Sottoponendo i dati così ottenuti ed elaborandoli con la tecnica dell’analisi multivariate (PCA), è stato possibile separare i dati in tre classi, con un tasso di discriminazione anche del 99,5%. Questa classificazione ha permesso di determinare la qualità del campione analizzato in funzione del tempo e delle condizioni di conservazione.
Impiego di un Sistema Olfattivo Artificiale (SOA ) per il controllo della conservabilità della carne di lumaca / Pinalli, Roberta; Dalcanale, Enrico; Bracchi, Pier Giovanni. - In: INDUSTRIE ALIMENTARI. - ISSN 0019-901X. - 54:560(2015), pp. 15-19.
Impiego di un Sistema Olfattivo Artificiale (SOA ) per il controllo della conservabilità della carne di lumaca
PINALLI, Roberta;DALCANALE, Enrico;BRACCHI, Pier Giovanni
2015-01-01
Abstract
La richiesta sul mercato di prodotti a base di carne di lumaca è aumentata in maniera rilevante in questi ultimi 10 anni; in particolare tale aumento è ascrivibile a lumache commercializzate vive. Il controllo ufficiale di questo prodotto si avvale tuttora della valutazione organolettica della freschezza, facilmente applicabile dagli operatori sanitari ma con il limite di essere soggettiva. In questo lavoro si descrive l’impiego di un Sistema Olfattivo Artificiale (SOA) allo scopo di monitorare, in maniera obiettiva, lo sviluppo dell’odore durante la conservazione di carne di lumaca a +5°C per 14 giorni. Sottoponendo i dati così ottenuti ed elaborandoli con la tecnica dell’analisi multivariate (PCA), è stato possibile separare i dati in tre classi, con un tasso di discriminazione anche del 99,5%. Questa classificazione ha permesso di determinare la qualità del campione analizzato in funzione del tempo e delle condizioni di conservazione.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
