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TÍTULO:
ATR-MIR spectroscopy and multivariate analysis in alcoholic fermentation monitoring and lactic acid bacteria spoilage detection - imarina:6008379

Autor/es de la URV:Aceña Muñoz, Laura / Boqué Martí, Ricard / Busto Busto, Olga / Cavaglia Pietro, Julieta / Ferré Baldrich, Joan / Giussani, Barbara / Mestres Solé, Maria Montserrat / Schorn García, Daniel
Autor según el artículo:Cavaglia, Julieta; Schorn-Garcia, Daniel; Giussani, Barbara; Ferre, Joan; Busto, Olga; Acena, Laura; Mestres, Montserrat; Boque, Ricard;
Direcció de correo del autor:barbara.giussani@urv.cat
laura.acena@urv.cat
olga.busto@urv.cat
ricard.boque@urv.cat
montserrat.mestres@urv.cat
joan.ferre@urv.cat
daniel.schorn@urv.cat
daniel.schorn@urv.cat
daniel.schorn@urv.cat
Identificador del autor:0000-0001-5942-9424
0000-0002-2318-6800
0000-0001-7311-4824
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Año de publicación de la revista:2020
Tipo de publicación:Journal Publications
ISSN:09567135
Referencia de l'ítem segons les normes APA:Cavaglia, Julieta; Schorn-Garcia, Daniel; Giussani, Barbara; Ferre, Joan; Busto, Olga; Acena, Laura; Mestres, Montserrat; Boque, Ricard; (2020). ATR-MIR spectroscopy and multivariate analysis in alcoholic fermentation monitoring and lactic acid bacteria spoilage detection. Food Control, 109(UNSP 106947), -. DOI: 10.1016/j.foodcont.2019.106947
Referencia al articulo segun fuente origial:Food Control. 109 (UNSP 106947):
Resumen:Wine production processes still rely on post-production evaluation and off-site laboratory analyses to ensure the quality of the final product. Here we propose an at-line methodology that combines a portable ATR-MIR spectrometer and multivariate analysis to control the alcoholic fermentation process and to detect wine fermentation problems. In total, 36 microvinifications were conducted, 14 in normal fermentation conditions (NFC) and 22 intentionally contaminated fermentations (ICF) with different lactic acid bacteria (LAB) concentrations. ATR-MIR measurements were collected during alcoholic and malolactic fermentations and relative density, pH, and L-malic acid were analyzed by traditional methods. Partial Least Squares Regression could suitably predict density and pH in fermenting samples (root mean squared errors of prediction of 0.0014 g mL(-1) and 0.06 respectively). With regard to ICF, LAB contamination was detected by multivariate discriminant analysis when the difference in L-malic acid concentration between NFC and ICF was in the order of 0.7-0.8 g L-1, before the end of malolactic fermentation. This methodology shows great potential as a fast and simple at-line analysis tool for detecting fermentation problems at an early stage.
DOI del artículo:10.1016/j.foodcont.2019.106947
Enlace a la fuente original:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0956713519305365
Versión del articulo depositado:info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Acceso a la licencia de uso:https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
Departamento:Química Analítica i Química Orgànica
URL Documento de licencia:https://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
Áreas temáticas:Zootecnia / recursos pesqueiros
Saúde coletiva
Química
Nutrição
Medicina veterinaria
Medicina ii
Materiais
Interdisciplinar
Geociências
Food science & technology
Food science
Farmacia
Ensino
Engenharias iii
Engenharias ii
Engenharias i
Ciências biológicas iii
Ciências biológicas ii
Ciências biológicas i
Ciências ambientais
Ciências agrárias i
Ciência de alimentos
Ciência da computação
Biotecnología
Biotechnology & applied microbiology
Biotechnology
Biodiversidade
Astronomia / física
Administração, ciências contábeis e turismo
Administração pública e de empresas, ciências contábeis e turismo
Palabras clave:Wine fermentation
Wine
Vibrational spectroscopy
Trends
Process monitoring
Process analytical technology
Process analytical technologies
Parameters
Malolactic fermentation contamination
Grape
Diversity
Attenuated total reflectance
Atr-mir
Alcoholic fermentation
Programa de financiación:Programa estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan estatal de investigación científica y técnica y de innovación 2013-2016
Acción del progama de financiación:Ciencias y tecnologías de los alimentos
Acrónimo:EnoPAT
Código de proyecto:AGL2015-70106-R, AEI/FEDER, UE
Programa de financiación 2:Agencia de Gestión de Ayudas Universitarias y de Investigación (AGAUR)
Acción del programa de financiación 2:Ayudas para la contratación de personal investigador novel (FI-2018)
Codigo del proyecto 2:FI_B100154
Programa de financiación 3:Agencia de Gestión de Ayudas Universitarias y de Investigación (AGAUR)
Acción del programa de financiació 3:Ayudas de apoyo a departamentos y unidades de investigación universitarios para la contratación de personal investigador predoctoral en formación (FI SDUR 2020)
Código de projecto 3:2020 FISDU 00221
Entidad:Universitat Rovira i Virgili
Fecha de alta del registro:2023-12-16
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