Fast discrimination of chocolate quality based on average-mass-spectra fingerprints of cocoa polyphenols
Autor: | Clotilde Hue, Jean-Claude Boulet, Emmanuelle Meudec, Nicolas Sommerer, Noémie Fayeulle, Véronique Cheynier, Renaud Boulanger, Anna Vallverdú-Queralt |
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Přispěvatelé: | Sciences Pour l'Oenologie (SPO), Université Montpellier 1 (UM1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Nouvelle-Calédonie])-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Valrhona SAS, Démarche intégrée pour l'obtention d'aliments de qualité (UMR Qualisud), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Avignon Université (AU)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université Montpellier 1 (UM1), Labex Agro: ANR-10- LABX-0001-01, projet 1505-003 Agropolis FOndation/Valrhona, Université Montpellier 1 (UM1)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Avignon Université (AU)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université Montpellier 1 (UM1) |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2019 |
Předmět: |
0106 biological sciences
Polyphénol Flaveur cacao mass spectrum analysis fingerprint Chocolat 01 natural sciences Matrix (chemical analysis) polyphenolic fingerprint spectrométrie de masse Food science Chocolate Mathematics mass spectrometry food and beverages Composition chimique cocoa General Agricultural and Biological Sciences Cocoa polyphenols F60 - Physiologie et biochimie végétale qualité sensorielle empreinte digitale Sensation Mass spectrometry Sensory analysis Chemometrics Q02 - Traitement et conservation des produits alimentaires Food Quality [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology Theobroma cacao Q04 - Composition des produits alimentaires Flavonoids flavan-3-ols Plant Extracts 010401 analytical chemistry Polyphenols Reproducibility of Results General Chemistry chemometrics 0104 chemical sciences Mass spectrum U30 - Méthodes de recherche HPLC 010606 plant biology & botany |
Zdroj: | Journal of Agricultural and Food Chemistry Journal of Agricultural and Food Chemistry, American Chemical Society, 2019, 67 (9), pp.2723-2731. ⟨10.1021/acs.jafc.8b06456⟩ |
ISSN: | 0021-8561 1520-5118 |
DOI: | 10.1021/acs.jafc.8b06456⟩ |
Popis: | This work aims to sort cocoa beans according to chocolate sensory quality and phenolic composition. Prior to the study, cocoa samples were processed into chocolate in a standard manner, and then the chocolate was characterized by sensory analysis, allowing sorting of the samples into four sensory groups. Two objectives were set: first to use average mass spectra as quick cocoa-polyphenol-extract fingerprints and second to use those fingerprints and chemometrics to select the molecules that discriminate chocolate sensory groups. Sixteen cocoa polyphenol extracts were analyzed by liquid chromatography-low-resolution mass spectrometry. Averaging each mass spectrum provided polyphenolic fingerprints, which were combined into a matrix and processed with chemometrics to select the most meaningful molecules for discrimination of the chocolate sensory groups. Forty-four additional cocoa samples were used to validate the previous results. The fingerprinting method proved to be quick and efficient, and the chemometrics highlighted 29 m/ z signals of known and unknown molecules, mainly flavan-3-ols, enabling sensory-group discrimination. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |