Strumenti innovativi per lo studio delle relazioni tra profili aromatici dei formaggi e fattori legati all’animale e alla gestione aziendale

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Strumenti innovativi per lo studio delle relazioni tra

profili aromatici dei formaggi e fattori legati

all’animale e alla gestione aziendale

Aprea E., Bergamaschi M., Betta E., Biasioli F.,

Cappellin L., Romano A., Gasperi F.

DQAN QS, Fondazione Edmund Mach, San Michele

all' Adige, (TN)

Cipolat-Gotet C., Cecchinato A., Bittante G.,

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progetto di ricerca:

“L’allevamento bovino in montagna: sostenibilità, funzionalità degli animali e

qualità delle produzioni”

– Acronimo “

COWPLUS

”

– Finaziamento PAT

Obiettivi:

• Valorizzare l’allevamento bovino in ambiente montano

• Approfondire il ruolo degli alpeggi e delle malghe sulla biodiversità, sulla salute degli

animali e sulla qualità dei prodotti

• analisi sperimentale delle proprietà coagulative del latte (lattodinamografia)

• studiare le basi genetiche quantitative e molecolari della resa casearia del latte e

della valutazione sensoriale dei prodotti ottenuti

• studiare le relazioni tra ambiente – animale – prodotto, con particolare riferimento

al valore nutrizionale e nutraceutico dei prodotti lattiero caseari e delle carni

prodotte in ambiente montano

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Studiare gli effetti dei fattori legati agli animali ed alla loro gestione

aziendale sui profili aromatici dei formaggi ottenibili dal latte di

vacca razza Bruna allevate in provincia di Trento

Cosa:

Come:

-

Individuazione delle aziende dislocate sul territorio Trentino

-

Raccolta campioni di latte

-

Produzione di formaggi

-

Isolamento e misura di composti volatili (CV)

-

Verifica delle interazioni dei fattori in esame sul profilo dei CV

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 85 aziende coinvolte (max 15 animali per azienda)

 1167 campioni di latte raccolti da singole vacche

 1167 formaggetti prodotti con tecniche di micro-caseificazione

(1,5 l di

latte)

 1167 formaggi analizzati tramite PTR-ToF-MS (1167 MS fingerprints; 650 m/z)

 150 formaggi analizzati tramite SPME-GC-MS (55 principali CV identificati)

 Analisi statistica dei dati

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C. Cipolat-Gotet, A. Cecchinato, M. De Marchi, and G. Bittante. Factors affecting variation of different measures of cheese yield and milk nutrients recovery from an individual model cheese-manufacturing process. Journal of Dairy Science Vol. 96 No. 12, 2013.

1167 micro-formaggi (ø 8 cm)

Latte utilizzato 1,5 l

¾ di forma per analisi sensoriale

¼ di forma per analisi chimico-fisiche

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PTR-ToF-MS

GC-MS

1167 campioni

150 campioni

Misura dei composti volatili

Misura rapida (< 1 min)

Identificazione composti limitata

Misura lunga (1 h)

7

Data set GC-MS: 150 record



_{30 aziende (5 animali per azienda)}



_{8 zone: alta valsugana (5), bassa valsugana (20), val di non}

(25), val di sole(35), valdadige (5), vallagarina (20),valle del

primiero (20), valli di fiemme e fassa (20)



_{5 alimentazioni: fieno+mangime, fieno+mangime+medica,}

unifeed silomais, unifeed fasciato e unifeed secco



Numero capi/azienda: mean 54 min 17 max 173



_{Stabulazione: fissa e libera}

8

SPME/GC-MS



_{Campionamento e concentrazione degli}

analiti (1 g)



_{Preparazione del campione minima}



_{Metodo «solvent-free»}

9

SPME/GC-MS: Composti volatili



_{Identificazione e quantificazione dei 55 composti}

volatili principali:



14 esteri



14 alcoli



10 acidi grassi



8 chetoni



4 aldeidi



3 lattoni



1 idrocarburo



1 pirazina

10 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 t[ 2 ] t[1] campione grana mix 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 171 172 173 174 175176 177 178 179 180 181182183 184185 151152 153 154 155 16 ₁₇ 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 ₄₆ 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 84 ₈₃ 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 ₁₃₆ 137 138 139 140 141 ₁₄₂ 143 144 145 146 147 148 149 150 156 157 158159160161162 163 164165 166 167 168169 170 SIMCA-P+ 12.0.1 - 2012-03-16 09:44:01 (UTC+1)

SPME-GC-MS: Controllo qualità

Mix: campione ottenuto da una miscela di tutti i formaggetti da misurare

Grana: campione di grana trentino utilizzato come riferimento

Riferimenti: Mix e Grana iniettati ogni 10 -15 iniezioni

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

5 tipologie di azienda:

◦

Stabulazione fissa senza autoalimentatore

◦

Stabulazione fissa con autoalimentatore

◦

Stabulazione libera con utilizzo di fieno + mangime

◦

Stabulazione libera con utilizzo di unifeed insilato

◦

Stabulazione libera con utilizzo di unifeed secco

Effetto della gestione aziendale

degli animali

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Effetto dello stadio di lattazione

13

Effetto della produzione di latte

14

Effetto dell’ordine di parto

15



_{I risultati del presente lavoro forniscono alcune informazioni preliminari}

su come le relazioni tra sistema di allevamento, caratteristiche e fisiologia

dei singoli animali possano influire sulla qualità percepita dei formaggi

prodotti dal latte di questi stessi animali



_{Sistema di allevamento, stadio di lattazione, ordine di parto e quantità di}

latte prodotta dalle singole vacche (Brown Swiss) concorrono in misura

più o meno rilevante nel definire il profilo dei composti volatili dei singoli

formaggi modello



_{Stadio di lattazione fattore più importante}



_{Lavoro propedeudico alle analisi del dataset completo (1167 formaggi)}

che permetteranno una migliore e più dettagliata comprensione delle

relazioni ricercate

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Vi aspettiamo al…

Scadenze

Invio abstract 10 Ottobre 2014 Comunicazione accettazione lavori

24 Ottobre 2014 Registrazione al Convegno

07 Novembre 2014 Invio domanda Premio SISS Giovani Ricercatori 2014 31 Ottobre 2014