Formulation intelligente dans la technologie alimentaire
La spectroscopie infrarouge au service d'une qualité constante et prévisible des purées de pommes
La purée de pomme est un acteur majeur du marché, qui entre dans la composition de divers produits, mais sa qualité varie en fonction de la diversité des cultivars de pommes et des conditions de transformation. Pour les transformateurs de fruits, la variabilité toujours croissante des fruits bruts signifie que leur savoir-faire empirique peut ne pas être suffisant pour produire des purées finales constantes et attendues. Récemment, les progrès de la spectroscopie dans le visible et le proche infrarouge (Vis-NIR) ont montré qu'il était possible de prédire la qualité des purées en analysant les données spectrales des variétés de pommes.
Food Innovation and Advances a publié le 19 mars 2024 un article en ligne intitulé "Infrared guided smart food formulation : an innovative spectral reconstruction strategy to develop anticipated and constant apple puree products" (Formulation alimentaire intelligente guidée par l'infrarouge : une stratégie innovante de reconstruction spectrale pour développer des purées de pommes anticipées et constantes). L'article propose un modèle de formulation alimentaire intelligente pour optimiser la formulation de la purée, visant à atteindre la qualité anticipée et constante des produits finaux.
Cette étude décrit un concept innovant concernant la faisabilité de l'utilisation de la spectroscopie infrarouge pour piloter la formulation de purées de pommes issues du mélange de purées d'un seul cultivar. Une méthode chimiométrique innovante basée sur la résolution de courbes multivariées et les moindres carrés alternatifs (MCR-ALS), couplée aux spectres de purées monocultivariées, a d'abord été testée pour reconstruire les spectres des purées formulées.
Les modèles de régression PLS couplés à des variables spectrales Vis-NIR sélectionnées ont démontré des capacités de prédiction supérieures pour les paramètres de couleur, la viscosité (η50), la teneur totale en sucre (TSC), l'acidité titrable (TA), le pH, la teneur en glucose et en acide malique dans les purées formulées. De manière innovante, des modèles PLS ont été développés en utilisant les spectres Vis-NIR reconstruits de toutes les purées formulées et ont prédit avec précision leur valeur de couleur a* (Rp2 = 0,92, PRD = 3,30), TSC (Rp2 = 0,86, PRD = 2,64), TA (Rp2 = 0,85, PRD = 2,55), et l'acide malique (Rp2 = 0,86, PRD = 2,67). Bien que les résultats de prédiction pour le TSC et l'AT basés sur le spectre de reconstruction soient moins précis que les analyses spectrales directes, ces résultats ouvrent encore une voie potentielle pour estimer directement la variation du goût sucré, de l'acidité et de la coloration pour les purées formulées en se basant uniquement sur les variables spectrales Vis-NIR sélectionnées pour les purées d'un seul cultivar.
À notre connaissance, il s'agit du premier rapport démontrant que la spectroscopie Vis-NIR a le potentiel de guider la formulation des purées : une optimisation multiparamétrique de la texture et du goût (viscosité, couleur, sucres et acides) des purées de pommes finales peut être obtenue en utilisant uniquement les données spectrales des purées d'un seul cultivar. L'application réussie de cette stratégie innovante de reconstruction spectrale offre de nouvelles perspectives dans l'optimisation de la formulation des purées pour une qualité constante, marquant une avancée significative dans le domaine de la technologie alimentaire. Cette approche chimiométrique améliore non seulement la modélisation prédictive des caractéristiques des purées de pommes, mais ouvre également la voie à son application dans les formulations alimentaires intelligentes, ce qui pourrait révolutionner l'approche de l'industrie visant à garantir la qualité et l'homogénéité des produits.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Zhenjie Wang, Sylvie Bureau, Benoit Jaillais, Catherine M. G. C. Renard, Xiao Chen, Yali Sun, Daizhu Lv, Leiqing Pan, Weijie Lan; "Infrared guided smart food formulation: an innovative spectral reconstruction strategy to develop anticipated and constant apple puree products"; Food Innovation and Advances, Volume 3
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