A combined approach (NIRS and e-nose) for the shelf life study of dairy products [Near Infrared Spectrophotometry]

anglais. NIR spectroscopy was applied in order to evaluate the shelf-life of two dairy products (Crescenza cheese and butter). Traditional analytical methods and electronic nose were also used, in order to define a combined approach among chemical, sensory and spectroscopy techniques. NIR spectra, collected using an optical probe working in diffuse reflectance in a range of wave numbers from 10,000 cmE-1 to 4,000 cE-1, were transformed into the second derivative through Savitzky-Galoay method. Chemometric methods, such as principal component and cluster analysis, were able to discriminate samples on the basis of their storage temperature. In butter samples, cluster analysis, applied to spectral data, was able to separate samples into two groups; the same division was obtained by e-nose. The threshold dividing the two groups was identified as a Peroxide Index of 0.3-0.4 meq O2/kg FM. NIR spectra collected by Crescenza cheese were influenced both by raw material and by high moisture content. NIR spectroscopy, like classical measures such as acidity and texture changes, was able to detect only the modifications that occurred during the first stage of storage. The results obtained by spectroscopy and e-nose analysis are promising and could be used to monitor the shelf-life of these products as on-line sensors

italien. La spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) è stata applicata tentativamente alla valutazione della shelf-life di due prodotti lattiero caseari (la Crescenza e il burro), in un approccio combinato con misure classiche dello stato di conservazione e impiego di un naso elettronico. Gli spettri NIR, acquisiti mediante una fibra ottica a riflettanza diffusa nel range 10.000-4.000 cmE-1, sono stati standardizzati mediante il calcolo della derivata seconda; questo trattamento e la elaborazione chemiometrica (PCA, cluster analysis) hanno consentito una sufficientemente realistica classificazione dei campioni sulla base del loro stato di conservazione. Nei campioni di burro l´analisi di clustering (K-means) applicata ai dati spettrali permette la classificazione dei campioni in due gruppi, parallelamente classificati dal naso elettronico, e corrispondenti ai campioni al di sopra ed al di sotto della soglia di un valore di indice di perossidi pari a 0,3-0,4 meq O2/kg SG. Nel caso della Crescenza, la spettroscopia NIR sembra risentire della variabilità legata alla materia prima e alla forte umidità del prodotto e individua, al pari di alcune misure classiche come l´acidità e la variazione delle proprietà meccaniche, solo i cambiamenti primigeni durante la conservazione. Nel loro insieme i risultati ottenuti sembrano promettenti, sopratutto in considerazione dell´attualità degli approcci di misura della shelf-life basati su metodi fisici, suscettibili di trasferimento alla sensoristica on line