Quality by Design: Scienza e tecnologia per la qualità, sicurezza ed innovazione in campo alimentare

 

Abstracts

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Challenge in shelf life studies: reduce experiment costs acquiring prediction capabilities by DOE approach
Lorenza Broccardo, S-IN Soluzioni Informatiche Srl

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The shelf life is an important characteristic of food products for both manufacturers and consumers. It must fulfil safety requirements as well as satisfy quality parameters including physical, chemical, and sensorial properties.
The process of collecting experimental data for estimating a product’s shelf life is called stability testing and it may involve several factors, in addition to the variable “time”, to evaluate the best storage conditions. A full study stability test (in which all factor combinations are tested for every time point) may not be a suitable approach when the number of factor combinations is large.  Design of experiments methodology provides designs and techniques useful to reduce the total number of experiments to perform and is able to highlight critical factors from the early stage data analysis. The generalized subset designs (GSD) is a new class of reduced combinatorial designs that meets these characteristics and have been shown to be especially suited to the needs of stability testing. Applying these designs, only a subset of all factor combinations is tested at any given time point. Data analysis of the performed experiments can be carried out at any stage during a stability test, therefore a prediction of the responses trajectory trend is obtained already at an early stage and the identification of factors influencing the shelf life is achieved before the study conclusion. The present communication provides an introductory description of the generalized subset designs and related techniques. Full study stability test and generalized subset designs will be compared highlighting the best performance of the DOE approach in terms of efficiency and time to reach the goal.

 

Multivariate approach for GC-IMS rapid assessment of egg products freshness
Alessandro D’Alessandro, BARILLA G. e R. FRATELLI Società per Azioni Socio Unico

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Egg products freshness is a crucial problem for the production of safe and high quality food. Ion Mobility Spectrometry (IMS) coupled to Gas Chromatography (GC) provides a rapid, sensitive, cost-effective tool for the detection of freshness issues.
Due to the data complexity, multivariate approach is a powerful tool to approach the data elaboration.
In this work, after a preliminary explorative PCA, a predictive OPLS-DA chemometric model was created recording the volatile fingerprints of the different egg products batches.
Samples were analyzed as fresh, then left at room temperature and daily controlled.
After model creation with OPLS-DA, it was tested with an external set of samples and 97% of them were correctly predicted as “fresh” or “not fresh”.


Confronto fra il volatoloma relativo a scenari agronomici differenti, tramite captazione SPME, analisi GC-MS e interpretazione multivariata dei dati
Franco Rosso, Soremartec Italia Srl – Ferrero Group

L’indagine volta ad identificare le specie chimiche implicate nelle relazioni semiochimiche fra piante ed insetti fitofagi presenta numerose difficoltà, ad iniziare da quelle che derivano dalla necessità di operare i campionamenti delle sostanze volatili direttamente in campo, dal momento che tanto le piante quanto gli insetti modificano la composizione del loro volatoloma anche in funzione dello stress derivante dalle condizioni di cattività.   Operando captazioni direttamente in campo, mediante dispositivi a diffusione passiva (ospitanti fibre SPME) ed attiva (mediante aspiratori e cartucce assorbenti) per contro, l’informazione utile qualora presente risulta diluita in una grande quantità di segnali relativi a molecole di diversa provenienza (varie specie botaniche, insetti, attività microbica e fungina, fitofarmaci, attività antropiche), variabili in funzione del punto di campionamento e della stagionalità, e sovente a concentrazione preponderante.   L’analisi statistica multivariata dei dati ottenuti mediante la tecnica GC-MS riesce a supportare il ricercatore in diverse fasi di questa attività: dalla verifica dell’adeguato funzionamento dei dispositivi di captazione, all’overview unsupervised dei dati analitici per verificare i fattori prevalenti di differenziazione in gioco, fino ai sistemi “istruiti” per evidenziare e descrivere differenze talvolta minimali fra i volatolomi, al netto di ciò che abbiamo imparato a riconoscere come rumore. 


Maturazione, composizione e proprietà del frutto del kiwi: metabolomica “verde” e “rossa”
Prof.ssa Flavia Guzzo, Dipartimento di Biotecnologie Università degli Studi di Verona

La capacità di una dieta ricca di frutta e vegetali di promuovere il benessere mentale, oltre a quello fisico, è dimostrata nella letteratura scientifica da robusti studi di osservazione. Tuttavia, gli specifici vegetali, le molecole attive e i meccanismi d’azione sono ancora pochissmo conosciuti. Recentemente è emerso che la somministrazione di kiwi è in grado di migliorare l’umore nell’uomo e di prevenire la depressione in sistemi modello animali. L’approccio metabolomico, “targeted” e “untargeted”, è stato utilizzato per indagare queste attività sia dal punto di vista “verde”, del frutto, sia da quello “rosso”, del sistema animale modello.


From field to table: The application of non-testing methods for food safety
Mojca Fuart Gatnik, S-IN Soluzioni Informatiche

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Nell’attuale mondo scientifico e regolatorio, la promozione e l’applicazione di metodologie alternative ai test sperimentali sugli animali, come i metodiin silico(QSAR & Read-across), sono sempre più incentivate. In questo intervento, verranno presentati i metodi QSAR & Read-across (potenzialità e limitazioni), insieme alle loro applicazioni, riconosciute ed approvate da EFSA, per la valutazione tossicologica associata alfood, con particolare enfasi agli additivi alimentari, aromatizzanti, novel food, e materiali a contatto con gli alimenti.


Ion Mobility Mass Spectrometry and food safety : Applications and opportunities
Simona Scarpella, Waters Spa

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La spettrometria di massa con mobilità ionica (IMS) ha visto una forte crescita in diversi ambiti inclusa la sicurezza alimentare. L’uso di valori di collisional cross section (CCS) ottenuti da misure di mobilità ionica ha inserito una nuova dimensione nell’identificazione dei composti target e non target. Come esempi applicazione, verranno riportati l’analisi di micotossine e pesticidi. Nel caso delle micotossine è stata verificata la riproducibilità della misura di mobilità ionica TWIMS (e quindi CCS) confermandone la robustezza e l’importanza di database contenenti questi valori. Le determinazioni analitiche hanno mostrato un’elevata riproducibilità (RSD < 2%) in diverse condizioni strumentali così come in diverse matrici complesse di cereali, mostrando una precisione media Inter-matrice con RSD < 0,9%. Un secondo esempio riguarda l’analisi di pesticidi in matrici complesse di mangimi di salmone . In questo esempio, i valori di  CCS hanno mostrato elevate riproducibilità intra-e Inter-day (RSD < 1%) e non sono stati influenzati dalla complessità della matrice. E’ possibile costruire dei modelli che consentano la previsione dei valori CCS qualora non fossero disponibili gli standard di riferimento. Verranno brevemente presentati alcuni approcci che sono in fase di valutazione.


Food Quality and Authenticity control by 1H-NMR methods – the FoodScreener concept
Claudia Napoli, Bruker Italia Spa

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Nuclear Magnetic Resonance (NMR) has been used for structure analysis of pure compounds over decades. The extraordinary potential of NMR has started to be recognized and exploited in the analysis of mixtures in the context of biofluids, food and beverages. This was possible due to the availability of high throughput automation technology, the increase of sensitivity and modern pulse sequences, with simultaneous suppression of big signals, such that simple proton NMR has become more and more applicable, providing highly information rich data, even in very complex mixtures. Due to minimal sample preparation (typically only addition of buffer and, in some cases, pH adjustment), the high-throughput automation, and the very high reproducibility, also due to the standardization of all steps from sample collection to the final processing of data, the proton-NMR technique offers a low-cost-per-sample screening. Two different analysis tasks can be applied to one single measurement: targeted and non-targeted analysis. The targeted analysis deals with the quantification of several compounds, possible due to the large and linear dynamic range and truly quantitative NMR spectrum. The non-targeted approach applies statistical methods to the same data to qualitatively validate or classify a sample. On these bases, Bruker, with the help of experts in different fields, has developed an innovative solution for the automatic analysis of wine, fruit juices and honey, using Nuclear Magnetic Resonance: the Bruker FoodScreener. The principle of this method relies on the acquisition of the spectroscopic fingerprint specific to each individual sample. These profiles are then compared to large databases of authentic samples using multivariate statistical approach. This is used to extract different types of information, e.g. determination of variety in wine analysis, addition of mandarin juice in orange juice, addition of sugars in honey, evaluation of the geographical origin of a sample or non-targeted detection of atypical compounds. Furthermore, the fully automated quantification procedure is currently able to identify and quantify a multitude of compounds for every food matrix: standard compounds, sugars, amino acids, degradation parameters, fermentation products, just to give few examples. Combining these two different approaches, Food-Profiling by NMR allows quality control and testing of safety issues and authenticity in a unique way. Some examples of applications will be shown.


High Resolution NMR and foods: an overview of applications developed at University of Parma
Prof.ssa Augusta Caligiani, Dipartimento di Scienze degli Alimenti e Farmaco Università di Parma

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Applications of high-resolution NMR in the analysis of food components and entire food samples are described, using examples of different food matrices and different case-studies related to food characterization, identification of new compounds, geographical origin, farming methods, food processing, maturation and ageing.
The potentiality of this methodology in liquid-state and in semi-solid/solid matrices is also highlighted.

 
 
 

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