Wine metrics : revealing the volatile molecular feature responsible for the wine like aroma
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.14/21604 |
Resumo: | O vinho é uma matriz complexa composta por uma variedade de aromas provenientes das diferentes interações dos seus variados compostos. Aroma é geralmente associado a compostos voláteis, que resultam da fermentação alcoólica de acordo com a levedura utilizada e condições utilizadas. A grande concorrência do sector está levar os produtores a compreender melhor as expectativas e preferências dos seus consumidores. A motivação desta tese vai ao encontro de uma ferramenta para compreender o aroma “tipo-vinho” levando à seleção de estirpes de S. cerevisiae de acordo com o padrão de voláteis em função dos consumidores. Este trabalho irá fornecer informações sobre a conexão entre o metabolismo da fermentação do vinho e a percepção do aroma vínico. Neste contexto, foram realizadas 3 réplicas de 4 fermentações em um meio sintético, usando diferentes estirpes de levedura em cada fermentação (3 estirpes vínicas: QA23, VL1, ZA e 1 estirpe de cachaça: L328). Os perfis metabólicos das fermentações foram obtidos através de cromatografia gasosa ligada a um detetor de ionização por chama (GC-FID), espectrometria de massa (GC-MS) e cromatografia líquida de alto desempenho (HPLC) de modo a quantificar os compostos. Um estudo sensorial foi usado para avaliar se os consumidores reconheciam o aroma “tipo-vinho” no decorrer das fermentações. Esta estratégia direcionada em conjunto com uma análise não direcionada usando técnicas de análise multivariada como: decomposição singular do valor (SVD) e análise hierárquica de Agrupamentos (HCA), revelou que o aroma “tipo-vinho” das fermentações está relacionada com acetaldeído, acetato de hexilo e ésteres etílicos. A estirpe L328 revelou-se a que apresenta melhores resultados sensoriais e melhor correlação com os compostos responsáveis pelo aroma “tipo-vinho”. Uma análise supervisionada, nomeadamente PLS-R, permitiu a construção de um modelo que prevê os resultados (R2 = 0.8)) sensoriais do aroma “tipo-vinho” pelo padrão aromático. Por fim uma estratégia não direcionada foi usada com os dados de GC-MS pré-processados e análise por SVD. Este método demonstrou distinguir estirpes baseadas na evolução metabólica durante a fermentação, L328 e QA23 revelaram ser facilmente distinguíveis das restantes. No decorrer desta tese foram utilizadas estratégias de quimiometria e bioinformática para o estudo metabólico de fermentações e a possibilidade de uma pré-seleção das estirpes de acordo as características do produto final. |
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Neste contexto, foram realizadas 3 réplicas de 4 fermentações em um meio sintético, usando diferentes estirpes de levedura em cada fermentação (3 estirpes vínicas: QA23, VL1, ZA e 1 estirpe de cachaça: L328). Os perfis metabólicos das fermentações foram obtidos através de cromatografia gasosa ligada a um detetor de ionização por chama (GC-FID), espectrometria de massa (GC-MS) e cromatografia líquida de alto desempenho (HPLC) de modo a quantificar os compostos. Um estudo sensorial foi usado para avaliar se os consumidores reconheciam o aroma “tipo-vinho” no decorrer das fermentações. Esta estratégia direcionada em conjunto com uma análise não direcionada usando técnicas de análise multivariada como: decomposição singular do valor (SVD) e análise hierárquica de Agrupamentos (HCA), revelou que o aroma “tipo-vinho” das fermentações está relacionada com acetaldeído, acetato de hexilo e ésteres etílicos. A estirpe L328 revelou-se a que apresenta melhores resultados sensoriais e melhor correlação com os compostos responsáveis pelo aroma “tipo-vinho”. Uma análise supervisionada, nomeadamente PLS-R, permitiu a construção de um modelo que prevê os resultados (R2 = 0.8)) sensoriais do aroma “tipo-vinho” pelo padrão aromático. Por fim uma estratégia não direcionada foi usada com os dados de GC-MS pré-processados e análise por SVD. Este método demonstrou distinguir estirpes baseadas na evolução metabólica durante a fermentação, L328 e QA23 revelaram ser facilmente distinguíveis das restantes. No decorrer desta tese foram utilizadas estratégias de quimiometria e bioinformática para o estudo metabólico de fermentações e a possibilidade de uma pré-seleção das estirpes de acordo as características do produto final.Wine represents a variety of aromas that stem from a complex, completely non-linear system of interactions among many hundreds of compounds. Aroma is usually associated with odorous or volatile compounds that result from fermentation. Yeast strain and fermentation conditions are claimed to be the most important factors influencing the aromas produced in wine. The fierce competition is forcing wine producers to understand better the expectations and preferences of their target market so they can produce wines accordingly. The motivation of this thesis is in the line with a tool for yeast strains selection according with the volatiles output giving a better acceptance by the consumers. This work provided insights about the connection between the wine fermentation metabolism and the product “wine-like” aroma perception. In this context were performed 3 replicas of 4 fermentations of a synthetic grape juice with a different S. cerevisae strain on each (3 wine strains: QA23, VL1, ZA and 1 cachaça strain: L328). The metabolic profiles of fermentations were obtained using gas chromatography attached to a flame ionization detector (GC-FID) or to mass spectrometry (GC-MS) and High Performance Liquid Chromatography (HPLC). A sensorial study also was used in order to evaluate the recognition of a “wine-like” aroma. This target approach coupled with unsupervised analysis, namely Singular Value Decomposition (SVD) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA), revealed that the “wine-like” aroma key odorants are acetaldehyde, hexyl acetate and ethyl esters. L328 revealed to be the strain with better scores and correlation with the sensorial analysis scores of “wine-like”. A supervised analysis, Partial least squares regression (PLS-R) model, allowed the prediction (R2 = 0.8) of the “wine-like” scores of the samples during fermentation process. Finally, an untargeted metabolomic approach combining GC-MS data preprocessing with SVD was able to distinguish strains based on their metabolic profiles evolution during the fermentation time. L328 and QA23 strains revealed to be easily distinguished from each other and from the couple ZA and VL1. In conclusion this study demonstrated the potential of the use of chemometrics and bioinformatics approaches was explored in the characterization, prediction and classification of metabolic profiles from fermentations and the possibility of selection of the yeast strain according the final product characteristics.Ferreira, António César da SilvaVeritati - Repositório Institucional da Universidade Católica PortuguesaDomingues, João Manuel Tomé2017-03-03T16:22:34Z2016-11-0820162016-11-08T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.14/21604TID:201460564enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-12T17:27:45Zoai:repositorio.ucp.pt:10400.14/21604Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:17:56.875509Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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