Laura Marinoni 1*, Angelo Stroppa 2, Stefania Barzaghi 1, Katia Cremonesi 1, Nicolò Pricca 1, Aurora Meucci 1, Giovanni Cabassi 1
1 CREA-FLC Centro di ricerca per le produzioni foraggere e lattiero casearie, Lodi (LO) 2 Consorzio per la tutela del Formaggio Grana Padano, Desenzano del Garda (BS)
*laura.marinoni@crea.gov.it
Riassunto
Nell’ambito della convenzione GRANIR con il Consorzio per la tutela del Formaggio Grana Padano si sta sviluppando un sistema rapido ed economico per la caratterizzazione compositiva delle forme di Grana Padano DOP basato su tecnologia NIR. A tal fine, il Consorzio si è dotato di 12 spettrometri portatili XNIRTM (Dinamica Generale), un master e 11 slave, per i quali è prevista la standardizzazione e il controllo
periodico di slope, bias e performance. Tali strumenti saranno affidati al personale del Consorzio per le operazioni di screening dei lotti produttivi nella fase di marchiatura, a livello di magazzino. Per sviluppare i modelli predittivi e valutare le performance degli strumenti portatili, circa 170 campioni di Grana Padano DOP sono stati scansionati sia con lo spettrometro portatile XNIRTM usato direttamente sulla forma intera e
aperta, scansionando sia crosta che pasta, sia con uno strumento da banco FT-NIR NIRFlex N-500 (Buchi) scansionando la pasta grattugiata. Per entrambi gli strumenti, sono stati costruiti modelli predittivi per sostanza secca, grasso, grasso/sostanza secca, proteine e proteine/sostanza secca utilizzando gli spettri della pasta e le analisi compositive della pasta. I risultati riassunti nella tabella indicano buone performance dello strumento portatile, con errori paragonabili a quelli dello strumento da banco. Sono ancora in corso di affinamento le calibrazioni per XNIRTM costruite utilizzando gli spettri della crosta e le analisi compositive
della pasta.
FT-NIR XNIRTM
Range R2 RMSECV R2 RMSECV
Sostanza secca (ss), % 64.18 – 70.16 0.77 0.541 0.56 0.692 Grasso, % 23.98 - 32.90 0.91 0.487 0.90 0.474 Proteine, % 29.29 – 36.24 0.92 0.283 0.81 0.398 Grasso/ss, % 35.85 - 48.71 0.87 0.743 0.90 0.593 Proteine/ss, % 43.36 – 54.20 0.93 0.451 0.89 0.530 Introduzione
La spettroscopia nel vicino infrarosso è ormai una tecnica consolidata e ampiamente impiegata nel controllo qualità dell’industria alimentare, grazie alla possibilità di effettuare analisi rapide e non distruttive. Tuttavia, quando si utilizzano spettrometri da banco sorge l’inconveniente nelle analisi off line. Spesso invece si rendono necessarie misurazioni in loco, ad esempio sulla linea produttiva o in magazzini di conservazione. Un ulteriore vantaggio della spettroscopia NIR risiede nella possibilità di impiegare strumentazione portatile robusta.
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Nell’ambito della convenzione GRANIR con il Consorzio per la tutela del Formaggio Grana Padano si sta sviluppando un sistema rapido ed economico per la caratterizzazione compositiva delle forme di Grana Padano DOP basato su tecnologia NIR. A tal fine, il Consorzio si è dotato di 12 spettrometri portatili XNIRTM (Dinamica Generale), un master e 11 slave, per i quali è prevista la standardizzazione e il controllo
periodico di slope, bias e performance. Tali strumenti saranno affidati al personale del Consorzio per le operazioni di screening dei lotti produttivi nella fase di marchiatura, a livello di magazzino.
Materiali e metodi
Circa 170 campioni di Grana Padano DOP campionati dal Consorzio e provenienti da diversi produttori nelle provincie di Mantova, Lecco, Piacenza, Pavia, Vicenza Verona e Bergamo, sono stati scansionati con lo spettrometro portatile XNIRTM (dinamica generale, Mantova. Figura 1, sinistra) a diode array, usato
direttamente sulla forma intera e aperta. La fetta di formaggio è stata poi privata della crosta e grattugiata con una grattugia professionale. Il grattugiato è stato scansionato con uno strumento da banco FT-NIR NIRFlex N-500 (Buchi Italia, Cornaredo. Figura 1, destra) e successivamente suddiviso in aliquote rappresentative e inviato a tre laboratori scelti dal Consorzio per le analisi di riferimento per la determinazione di sostanza secca, grasso e proteine.
Le scansioni con lo strumento portatile sono state condotte in riflettanza, scansionando sia crosta che pasta in 10 punti scelti random, nel range spettrale 950-1800 nm.
Gli spettri FT-NIR sono stati acquisiti in riflettanza (32 scansioni, risoluzione di 4 cm-1, 2 repliche per
campione) nel range 1000-2500 nm, utilizzando cuvette cilindriche di 15 cm di diametro con fondo di quarzo.
Utilizzando gli spettri della pasta e della crosta (solo per XNIR) e le analisi compositive della pasta, sono stati sviluppati modelli predittivi per sostanza secca (SS), grasso (G), grasso/sostanza secca (G/SS), proteine e proteine/sostanza secca (P/SS). I modelli sono stati sviluppati utilizzando MATLAB 7.0 (The MathWorks, Inc., USA) e PLS_ToolBox 8.0 (Eigenvector, USA).
Figura 1. Strumentazione NIR utilizzata: a sinistra NIR portatile XNIR; a destra FT-NIR da banco. Risultati e discussione
Al fine di ridurre l’incertezza di misura, le analisi chimiche di riferimento sono state affidate a tre laboratori. Inoltre, ad ogni invio di campioni, sono stati inclusi campioni ‘ciechi’ incogniti al fine di valutare la ripetibilità di ogni laboratorio. La Tabella 1 riassume i dati compositivi dei campioni ottenuti dai 3 laboratori (minimo, massimo, media, deviazione standard - spop) e la ripetibilità intralaboratorio (slab). Tutti i campioni
hanno presentato un contenuto di grasso/ss superiore al 32% conforme a quanto indicato dal disciplinare del Grana Padano. [1]
Tabella 1. Dati compositivi dei campioni forniti dai 3 laboratori; variabilità intra- e interlaboratorio; bias.
STRUMENTI PORTATILI – P_SP02 134 SS1 G1 P1 SS2 G2 P2 SS3 P3 Min 64.18 23.98 29.37 64.12 25.00 29.50 65.50 29.20 Max 70.38 32.90 40.16 69.58 34.00 35.10 68.91 34.49 Mean 67.24 28.40 32.48 66.42 28.99 32.28 67.11 31.91 spop 1.14 1.68 1.21 0.96 1.40 1.00 0.87 1.19 slab 0.42 0.39 0.367 0.36 0.32 0.15 nd nd
Con questi dati, è stato così definito un dataset dei dati compositivi, impiegato per sviluppare i modelli predittivi. Le statistiche del contenuto in sostanza secca, grasso e proteine sul tal quale e sulla materia secca selezionate sono riportate in Tabella 2.
Tabella 2. Statistiche descrittive del dataset utilizzato per la costruzione dei modelli predittivi.
Min Max Mean SD
SS % 64.18 70.16 67.22 1.11
G % 23.98 32.90 28.46 1.65
P % 29.29 36.24 32.42 1.08
G/SS % 35.85 48.71 42.32 2.19
P/SS % 43.36 54.20 48.26 1.81
Figura 2. Esempi di spettri di pasta e crosta di Grana Padano ottenuti con NIR portatile XNIR (- pasta e - crosta) e da
banco FT-NIR (-- pasta).
La figura 2 riporta esempi di spettri di pasta e crosta ottenuti con i due strumenti. Gli spettri dello strumento portatile sono stati troncati a 1680 nm, in quanto l’ultima porzione dello spettro non porta informazione utile. Gli spettri ottenuti da entrambi gli strumenti mostrano le bande caratteristiche degli assorbimenti dell’acqua intorno a 1460 e 1940 nm (solo per FT-NIR) e la banda relativa all’overtone del legame CH a 1200 nm. Negli spettri FT-NIR si riconoscono anche ulteriori bande relative a tale legame della frazione lipidica tra
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1720 e 1760 nm e tra 2300 e 2350 nm. Tra 2000 e 2200 nm sono presenti gli assorbimenti dei legami NH delle amidi delle proteine. [2]
La tabella 3 riassume le performance dei modelli di calibrazione sviluppati sulla pasta con i due strumenti. La qualità dei modelli è stata valutata in termini di R2 in cross-validazione ed errore in cross validazione
(RMSECV).
Tabella 3. Modelli predittivi sviluppati utilizzando gli spettri della pasta.
Strumento Parametro Pretrattamento Outliers PC Rval RMSECV
FT-NIR SS Deriv. 1 (ordine 2, 25 p.ti); SNV; MC 0 9 0.770 0.541 G Deriv. 1 (ordine 2, 25 p.ti); SNV; MC 2 7 0.911 0.487 P Deriv. 1 (ordine 2, 25 p.ti); SNV; MC 4 7 0.921 0.283 G/SS Deriv. 1 (ordine 2, 25 p.ti); SNV; MC 2 5 0.874 0.743 P/SS Deriv. 1 (ordine 2, 25 p.ti); SNV; MC 4 5 0.929 0.451 XNIR SS Deriv. 1 (ordine 2, 5 p.ti); SNV; autoscale 4 5 0.558 0.692 G MSC; deriv. 1 (ordine 2, 5 p.ti); MC 4 6 0.899 0.474 P MSC; deriv. 1 (ordine 2, 3 p.ti); autoscale 2 6 0.808 0.398 G/SS MSC; deriv. 1 (ordine 2, 3 p.ti); autoscale 2 6 0.899 0.593 P/SS MSC; SNV; deriv. 1 (ordine 2, 3 p.ti); autoscale 2 5 0.886 0.530
Deriv. 1: derivata prima; SNV: standard normal variate; MC: mean center; PC: numero componenti principali; Rval: R2 in cross validazione; RMSECV: root mean square error of cross-validation.
I risultati riassunti nella tabella 3 indicano performance molto buone dello strumento portatile, con errori paragonabili a quelli dello strumento da banco
Le performance dei modelli costruiti con gli spettri XNIR della crosta e le analisi chimiche della pasta (non mostrati) sono risultati promettenti e sono ancora in corso di implementazione.
Conclusioni
I risultati ottenuti mostrano una più che soddisfacente capacità predittiva dei modelli NIR costruiti con uno spettrometro portatile, nei confronti della composizione chimica del formaggio Grana Padano. Le performance ottenute sono infatti risultate paragonabili a quelle ottenute con uno strumento FT-NIR da banco.
E’ in corso l’ottimizzazione dei modelli per la predizione della composizione chimica delle forme intere di Grana Padano a partire dagli spettri acquisiti sulla crosta. Tali modelli saranno indispensabili per le operazioni di screening dei lotti produttivi nella fase di marchiatura, a livello di magazzino del Consorzio. Un’ulteriore attività prevista riguarderà la standardizzazione degli strumenti portatili slave attualmente in uso dal personale del Consorzio.
Ringraziamenti
Il lavoro è stato svolto nell’ambito della convenzione GRANIR “Sviluppo un sistema rapido per la caratterizzazione compositiva delle forme di Grana Padano DOP basato su tecnologia NIR” con il Consorzio per la tutela del Formaggio Grana Padano.
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Bibliografia
1. http://www.granapadano.it/assets/documenti/pdf/disciplinare_it.pdf
2. J. Workman, Jr., L. Weyer (2007) Practical Guide to Interpretive Near-Infrared Spectroscopy. CRC Press, Boca Raton, Florida.
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