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
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