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INDICE
Cos'è questo opuscolo?.................................................................................................................5
Il progetto QUALIFORM "Strategie ecosostenibili per la produzione di
formaggi a pasta filata lucani di qualità" ........................................................................7
I partner di QUALIFORM .............................................................................................................9
1. Migliorare la qualità di filiera a partire dall’allevamento: strumenti di
verifica del benessere animale ......................................................................................... 19
2. Innovazioni impiantistiche e per l’automazione nel caseificio ........................... 24
3. Colture starter e aggiuntive, microbiologia delle paste filate. ............................ 52
4. Valutazione della qualità in termini di composizione e impatto aromatico.
........................................................................................................................................................ 74
5. L’analisi sensoriale: uno strumento per la definizione delle caratteristiche
percepibili di un prodotto e per la verifica della sua accettabilità. ............... 103
6. Sviluppo di formaggi a pasta filata ad elevata valenza salutistica ................. 114
7. Impiego di atmosfere protettive per il prolungamento della shelf-life di
prodotti lattiero-caseari freschi ................................................................................... 120
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Cos'è questo opuscolo?
Quest'opuscolo ha lo scopo di presentare i principali risultati scientifici ed
applicativi del progetto QUALIFORM "Strategie ecosostenibili per la
produzione di formaggi a pasta filata lucani di qualità", cofinanziato dalla
Regione Basilicata e dalla UE nell'ambito della Misura 124HC del FEASR.
Come tale l'opuscolo non è una pubblicazione scientifica (è opinione di chi
scrive che i risultati scientifici di buona qualità debbano essere pubblicati,
nella forma adeguata, su riviste scientifiche di alto impatto) e non può
comprenderne in dettaglio gli elementi (analisi bibliografica e di contesto,
materiali e metodi, risultati e loro discussione, bibliografia) ma presenta
piuttosto un riassunto delle attività svolte dalle diverse unità di ricerca
coinvolte, destinato ad un pubblico con competenze tecniche di base e ai
valutatori del progetto. Al momento della scrittura di questo volume i risultati
sono già stati sottoposti per la pubblicazione sotto forma di 2 articoli
scientifici, il cui processo di revisione è in via di completamento, e presentati
ad un convegno internazionale (LAB11, Egmond an Zee, NL). Il nostro
obiettivo, entro circa 6 mesi dalla conclusione del progetto, è di pubblicare i
risultati in almeno 6 articoli su riviste internazionali, un risultato più che
discreto, dato il carattere prevalentemente applicativo del progetto.
D'altra parte questo volume rappresenta solo una parte delle attività di
divulgazione del progetto. Il materiale è organizzato in 7 sezioni, relative
all'attività svolta dai diversi gruppi di ricerca, generalmente in collaborazione
fra loro:
1. Migliorare la qualità di filiera a partire dall’allevamento: strumenti di
verifica del benessere animale
2. Innovazioni impiantistiche e per l’automazione nel caseificio
3. Colture starter e aggiuntive, microbiologia delle paste filate
4. Valutazione della qualità in termini di composizione e impatto
aromatico
5. L’analisi sensoriale: uno strumento per la definizione delle
caratteristiche percepibili di un prodotto e per la verifica della sua
accettabilità
6. Sviluppo di formaggi a pasta filata ad elevata valenza salutistica
7. Impiego di atmosfere protettive per il prolungamento della shelf-life
di prodotti lattiero-caseari freschi
Da oltre 6 mesi abbiamo avviato la pubblicazione dei risultati e le attività di
divulgazione su un sito web (http://qualiform.wordpress.com) e verranno
presentati durante il convegno di chiusura del progetto, che si svolgerà presso
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la Scuola di Scienze Agrarie, Forestali, Alimentari ed Ambientali
dell'Università degli Studi della Basilicata il 3/10/2014, con una platea di
ricercatori, organizzazioni di produttori e trasformatori, tecnici del settore,
studenti, e rappresentanti del governo regionale. Per assicurarne la massima
diffusione, quest'opuscolo, oltre ad essere prodotto in forma cartacea, verrà
distribuito in formato elettronico durante il convegno e reso disponibile sul
sito del progetto.
Confidiamo che l'output del progetto, nelle sue diverse forme (opuscolo,
convegno, sito web) possa stimolare l'interesse dei produttori verso
l'innovazione tecnologica nel settore dei formaggi a pasta filata tipici e del
sistema della ricerca e della produzione verso nuove iniziative di ricerca e
sviluppo nell'ambito del PO FESR 2014-2020.
A tutti coloro che hanno contribuito attivamente alla realizzazione di questo
opuscolo va il mio più vivo ringraziamento.
Il responsabile scientifico
Prof. E. Parente
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Il progetto QUALIFORM \"Strategie ecosostenibili per la
produzione di formaggi a pasta filata lucani di qualità
Acronimo: QUALIFORM
Partnership: aziende agricole: Masserie Saraceno, Atella e Az. Bochicchio
Rocco, Filiano; aziende di trasformazione: Fattorie Donna Giulia S.r.l., Atella;
enti di ricerca: Scuola di Scienze Agrarie, Forestali, Alimentari ed Ambientali,
Università degli Studi della Basilicata; Consiglio per la Ricerca e
sperimentazione in Agricoltura CRA-ZOE, Bella; Istituto di Scienze
dell'Alimentazione - CNR - Avellino.
Misura di finanziamento: Misura 124HC
Comparto: Ristrutturazione del settore lattiero-caseario
Ambito geografico di intervento: area D.1 della Regione Basilicata “Area ad
agricoltura con modelli organizzativi più avanzati”, Distretto Agro-alimentare
del Vulture
Contributo pubblico ammesso: € 671.759,61 (di cui circa il 40% per attività
di ricerca)
Costo totale progetto: € 959.656,59
QUALIFORM prevede la cooperazione tra soggetti economici regionali che
partecipano a filiere produttive del comparto lattiero caseario e tre enti di
ricerca (Università degli Studi della Basilicata, CRA-ZOE, ISA-CNR) per
migliorare la qualità, la sostenibilità ambientale e il valore aggiunto delle
produzioni casearie tradizionali lucane attraverso interventi su benessere e
salute degli animali, investimenti per il completamento di una struttura di
trasformazione esistente, miglioramento dei processi di lavorazione e dei
sistemi di colture starter e della logistica di distribuzione, il tutto supportato
da tecnologie innovative nella progettazione e realizzazione d’impianti da
caseificio. Le aziende di produzione primaria coinvolte ricadono nel Distretto
Agro-alimentare del Vulture, vocato alla zootecnia da latte ed alla
trasformazione lattiero-casearia, dispongono di significativi quantitativi di
latte di alta qualità ed appartengono a l’unica O. P. Latte riconosciuta in
Basilicata (ca. 500 q.li di latte al giorno di alta qualità). Gran parte di questo
latte è commercializzato fuori regione per carenza di strutture di
trasformazione e di logistica di distribuzione. Gli interventi previsti hanno lo
scopo principale di garantire migliori condizioni di competitività e di sbocchi
su nuovi mercati.
Il progetto è articolato, per le aziende partner, in interventi di acquisto di
attrezzature da destinare alla produzione primaria ed alla trasformazione, che
saranno inseriti nelle OR1 e 2. La parte relativa alla ricerca e divulgazione è
organizzata in 5 Obiettivi Realizzabili (OR), coordinati dal Responsabile
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scientifico e divise in azioni corrispondenti a prodotti materiali e immateriali:
OR1. Miglioramento degli aspetti qualitativi, nutrizionali ed etici della
produzione del latte; OR2. Sviluppo di macchine innovative; OR3.
Ottimizzazione della produzione di paste filate fresche e stagionate; OR4.
Prove di trasformazione pilota con i sistemi tradizionali e innovativi per
confrontare i prodotti da un punto di vista qualitativo e sensoriale; OR5.
Divulgazione e trasferimento
I risultati avranno ricadute immediate per le aziende coinvolte ma possono
essere rapidamente trasferiti a tutte le aziende Lucane del comparto, e
riguardano:
a. miglioramento della qualità del latte (sistemi di alimentazione e
allevamento);
b. miglioramento dell'efficienza del processo di trasformazione, dell'impatto
ambientale e della qualità e sicurezza del prodotto finito (macchine e impianti,
sistemi di colture starter e di confezionamento);
c. miglioramento delle performance economiche ed ambientali delle aziende
(qualità dei prodotti, shelf-life, sbocchi di mercato).
La divulgazione sarà articolata in: corsi di formazione (aziende di produzione
primaria) per trasferire le innovazioni relative al benessere animale e ai
sistemi di alimentazione e gestione del benessere animale; lavorazioni
dimostrative per trasferire le innovazioni relative al processo di
trasformazione (macchine, processi, sistemi di colture starter) per casari e
aziende di trasformazione; Congresso Tecnico-Scientifico ed attività di
degustazione presso punti vendita ed attività di Fattorie Didattiche per
illustrare la filiera.
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I partner di QUALIFORM
Le aziende.
Az. Masserie Saraceno di D.e M. Società Semplice Agricola (AMS), di tipo
coltivatrice-capitalistica, ha il proprio centro nel Comune di Atella (PZ), in C.da
Cartofiche; dista circa 5 km dal centro abitato di Atella. Il centro aziendale è
l’intera SAU aziendale che ammonta ad Ha 93.78.19 ricadono in catasto sul
foglio 45 del Comune di Atella. L’azienda dispone di
una quota individuale di produzione di latte pari a
19596 q.li, produce latte di alta qualità ed è
strutturata e gestita nel pieno rispetto delle norme
igienico sanitarie, di benessere degli animali e di
tutela dell’ambiente e del territorio. L’azienda da
sempre si è orientata verso l’allevamento di bovine
da latte di razza Frisona Italiana; tutti i capi allevati sono regolarmente iscritti
al LL.GG. e sottoposti ai controlli funzionali ufficiali. Nel corso di questi ultimi
anni, sono stati realizzati alcuni interventi che hanno interessato il settore
zootecnico: l’azienda, infatti, ha ammodernato tutte le strutture volte
all’allevamento degli animali. L’azienda è dotata di una sala di mungitura con
un impianto da 20 poste, una sala latte e una di attesa per le vacche. Inoltre è
stata realizzata una pre-vasca nella quale le deiezioni confluiscono, attraverso
l’utilizzo delle ruspette e di nastro trasportatore di liquame. Successivamente,
queste vengono inviate, attraverso una pompa autoadescante, al separatore: la
parte liquida viene poi inviata alla vasca per lo stoccaggio dei liquami e la
parte solida all’annessa concimaia. Le deiezioni vanno a costituire il liquame
ed il letame che, opportunamente stoccati, vengono cosparsi direttamente
sugli appezzamenti dell’azienda.
Contatti:
Dott. M. Saraceno
[email protected]
Az.
Bochicchio
Rocco
(PROPONENTE
PRINCIPALE) è di tipo coltivatrice, situata in
parte nel Comune di Filiano (PZ), ed in parte nel
comune di Atella (PZ). Il centro aziendale ricade
nel comune di Filiano, alla C.da Inforchia n°39.
La SAU totale tra terreni condotti in affitto e
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terreni in proprietà ammonta a circa Ha 22,00. L’azienda dispone di una quota
individuale di produzione di latte di 5.445 q.li, produce latte di alta qualità ed
è strutturata e gestita nel pieno rispetto delle norme igienico sanitarie, di
benessere degli animali e di tutela dell’ambiente e del territorio. L’azienda da
sempre si è orientata verso l’allevamento di bovini da latte: attualmente sono
allevati circa 120 capi di razza Frisona Italiana e Jersey.
L’azienda è dotata di strutture idonee, di recente costruzione, per
l’allevamento dei bovini da latte a stabulazione libera con cuccette. Inoltre,
dispone di un sistema di mungitura di elevata tecnologia VMS De Laval
(Sistema volontario di mungitura). Tale sistema consente una riduzione dei
costi di produzione ed una attenta gestione della mandria con ripercussioni
positive sul benessere degli animali e sullo stato di salute degli stessi.
Contatti:
Dott. Agr. Rocco Bochicchio
[email protected]
La società Fattorie Donna Giulia S.r.l. è
stata costituita il 22-01-2000; la base sociale
è rappresentata da Saraceno Marco,
Saraceno Paola e Bochicchio Rocco. Legale
rappresentante della società è il socio
Saraceno Marco il quale detiene il 51% delle
azioni, la Socia Saraceno Paola detiene il
19% ed il socio Bochicchio Rocco detiene il
30%. L’azienda è iscritta nel registro delle
imprese della Camera di Commercio CCIAA di Potenza con il numero REA
109126, P.iva 01405840768, ed opera nel settore agro-alimentare, ai sensi del
regolamento CE 178/2002 con la piena applicazione di tutti i requisiti previsti
dai Regolamenti CE 852/2004 ed 853/2004, dal 02-01-2008. L’azienda ha
attivato le seguenti tipologie di attività: TRASFORMAZIONE (10.51.1 –
trattamento igienico e confezionamento latte fresco; 10.51.2- produzione
derivati del latte).LogoFDGL’azienda ad oggi produce Latte e yogurt. Per
quanto riguarda la tipologia latte, si produce Latte Fresco di Alta qualità, Latte
Fresco Parzialmente scremato confezionati in bottiglie di PET da lt. e ½ lt., in
bottiglie di vetro da 750 ml. ed in dame da 5 lt. Per quanto riguarda la
tipologia Yogurt si producono ben 12 gusti di Yogurt da bere in confezioni PET
da ½ lt., PET da 200 ml ed in dame da 3 lt.. L’azienda dispone di una struttura
suddivisa in un blocco industriale ed un blocco a servizi ed uffici. La superficie
è suddivisa nelle seguenti aree: area ricevimento e stoccaggio latte, area C.I.P.
di lavaggio; area trattamento e confezionamento latte e Yogurt; area
lavorazione latte; aree magazzino materie prime di confezionamento; area
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celle refrigerate; aree imballaggi e spedizione; locale quadri elettrici Servizi
igienici
e
spogliatoi,
locale
caldaie
area
uffici
tecnici/amministrativi/laboratorio. In azienda, inoltre, sono presenti tutti i
servizi ausiliari, necessari per la produzione di Formaggi a Pasta Filata Lucani
di Qualità, quali tank di stoccaggio latte, CIP di Lavaggio, Centrale Termica,
Centrale acqua gelida e celle di stoccaggio dei prodotti finiti.
Contatti:
Dott. Agr. Rocco Bochicchio
[email protected]
http://www.fattoriedonnagiulia.it/it/home.asp
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Gli enti di ricerca.
La Scuola di Scienze Agrarie, Forestali, Alimentari ed Ambientali
dell'Università della Basilicata è coinvolta nel progetto con tre gruppi di
ricerca dalle competenze fortemente integrate.
Il Laboratorio di microbiologia industriale ha un
esperienza più che ventennale nella microbologia degli
alimenti fermentati, con particolare enfasi sulle
produzioni tipiche, e in microbiologia industriale. Il
laboratorio dispone di una nutrita collezione di ceppi di
microrganismi utili isolati da alimenti fermentati lucani,
ed ha sviluppato colture starter o aggiuntive per
formaggi (mozzarella, caciocavallo, Canestrato di
Moliterno stagionato in fondaco IGP), salumi (salsiccia e
soppressata lucana) e pani tipici (Cornetto di Matera
IGP). Il respponsabile del laboratorio, Prof. Eugenio Parente, è il responsabile
scientifico del progetto QUALIFORM, nell'ambito del quale il laboratorio ha
fornito il supporto microbiologico alle OR3, OR4 e OR5, progettando starter a
composizione definita per la produzione di paste filate a breve stagionatura
(scamorze, silani) per la realizzazione di prove di caseificazione; ha sviluppato
colture naturali per la produzione di mozzarelle tradizionali, seguendo la
dinamica delle comunità microbiche e valutando la variabilità delle proprietà
tecnologiche, e sta conducendo uno studio su qualità microbiologica e shelflife della mozzarella.
Il laboratorio di Microbiologia industriale, anche grazie agli investimenti
realizzati in questo progetto, è in grado di formire un ampio spettro di servizi
conto terzi per lo sviluppo di nuovi prodotti e processi e per il controllo e
l'assicurazione qualità nelle produzioni casearie.
Contatti
Prof. Eugenio Parente
[email protected]
http://www2.unibas.it/parente/wordpress/
Scuola di Scienze Agrarie, Forestali, Alimentari e Ambientali (SAFE),
Università degli Studi della Basilicata - Via dell’Ateneo Lucano, 10 – 85100
Potenza
Il gruppo DiSPA, promuove da tempo, con la propria attività sperimentale e di
divulgazione dei risultati in ambito internazionale, nazionale e regionale,
l'adozione di tecniche di allevamento che migliorino il benessere animale e le
caratteristiche qualitative dei prodotti. In particolare, lo studio delle tematiche
relative allo sviluppo compatibile della zootecnia lucana ha consentito la
rivalutazione del rapporto "animale - ambiente" come strumento di
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miglioramento della qualità reale e percepita delle produzioni. Le attività di
questo gruppo hanno riguardato in primo luogo la valutazione del benessere
dei bovini nelle aziende coinvolte direttamente nel progetto, applicando
differenti metodi e comparando i risultati con quelli rilevati in altre aziende di
bovine da latte.
Dal punto di vista della qualità, il gruppo si è impegnato nella valutazione
sensoriale di alcuni prodotti a pasta filata, in relazione a diverse tecnologie di
processo, quali l’uso di starter e tipi di latte differenti, il tempo diverso di
stagionatura e un liquido di governo innovativo. La valutazione sensoriale ha
riguardato l’analisi descrittiva, mirata a caratterizzare i diversi prodotti, e i
test sui consumatori per valutare il grado di accettabilità degli stessi, studiare
la preferenza individuale per gruppi omogenei di consumatori e identificare
specifici descrittori sensoriali quali driver della preferenza. Sono state svolte,
inoltre, alcune indagini sui consumatori volte a individuare quale prodotto
venisse associato preferibilmente al marchio delle aziende coinvolte e quali
fossero i fattori “determinanti” del comportamento del consumatore al
momento dell’acquisto e del consumo dei prodotti oggetto di studio.
Contatti
Prof. F. Napolitano [email protected];
Prof. Ada Braghieri [email protected];
Dott.ssa Amelia Riviezzi [email protected];
Scuola di Scienze Agrarie, Forestali, Alimentari e Ambientali (SAFE),
Università degli Studi della Basilicata - Via dell’Ateneo Lucano, 10 – 85100
Potenza
Il gruppo di lavoro che opera sulle Macchine e Impianti per le Industrie
Agroalimentari è coordinato dal Prof. G.C. Di Renzo ed afferisce alla Scuola di
Scienze Agrarie Forestali Ambientali ed Alimentari dell’Università degli Studi
della Basilicata, da oltre 20 anni cura la ricerca e la didattica su tematiche relative
alle Macchine e Impianti per le Industrie Alimentari, curando lo sviluppo di
innovazioni impiantistiche e di processo nella meccanizzazione dei principali
processi agroindustriali, con particolare riferimento al settore lattiero-caseario,
oleario, vitivinicolo e della post raccolta di frutti e vegetali. Il gruppo dispone di 2
laboratori ove vengono svolte le attività di ricerca, le tesi sperimentali e le
esercitazioni dei corsi, utilizzando prototipi da laboratorio generalmente
autocostruiti o modificati per soddisfare specifiche necessità di processo
(ultrafiltrazione, osmosi inversa, centrifugazione, filtrazione, liofilizzazione, ecc.).
Inoltre, all’esterno delle strutture universitarie, presso aziende che collaborano
all’attività di ricerca, sono installati diversi impianti pilota in scala industriale. Nei
laboratori sono disponibili tutte le strumentazioni per analisi chimiche e misure di
grandezze fisiche finalizzate al controllo di processo e della qualità della
lavorazione relativamente alle macchine e impianti utilizzati per le prove
sperimentali.
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La composizione del gruppo è la seguente:
Prof. Giovanni Carlo Di Renzo, Professore Ordinario di Meccanica Agraria,
Docente del Corso di Macchine e Impianti per le Industrie Alimentari nel C.d.L.
in Tecnologie Alimentari e del Corso “Engineering for quality food production
– Machines and plant for the mediterranean hig quality agro-food industry
productions nel C.d.L. Magistrale Edamus.
Prof. Ing. Giuseppe Altieri, Ingegnere elettronico esperto nella progettazione di
impianti, Professore Associato del Gruppo di Meccanica Agraria della Scuola di
Scienze Agrarie,Forestali, Alimentari e Ambientali dell’Università degli Studi della
Basilicata, docente del corso di “Automazione e Controllo dei processi agroindustriali”;
Dott. Francesco Genovese, Tecnologo Alimentare, Ricercatore di Meccanica
Agraria della Scuola di Scienze Agrarie, Forestali, Alimentari e Ambientali
dell’Università degli Studi della Basilicata, esperto dei processi produttivi agroalimentari;
Dott.ssa Antonella Tauriello (collaboratrice esterna), Dottore di Ricerca in
Economia e Ingegneria Agro-alimentari, Forestali e Ambientali, Tecnologa
Alimentare, esperta nel controllo dei prodotti e processi dell’industria alimentare;
Sig. Luciano Scarano, Perito industriale e tecnico del Laboratorio di Proprietà
fisico-meccaniche degli alimenti, esperto in assemblaggio di impianti alimentari e
frigoriferi.
Contatti: tel.: +390971205470 - +390971205256
Prof. Giovanni Carlo Di Renzo
[email protected]
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CRA-ZOE – Unità di Ricerca per la Zootecnia Estensiva
L’Unità di Ricerca per la Zootecnia Estensiva nasceva a Bella nel 1911, come
Regio Istituto Zootecnico, per espressa volontà del lucano Francesco S. NITTI,
Ministro dell’Agricoltura.
Nel 1924, sotto la direzione di Nicola Stigliani, il Regio Istituto si costituisce in
Ente morale consortile con gli Enti locali.
Nel 1955 il Ministero intervenne per dare nuovo slancio all’attività
sperimentale, dotando la sede di un’azienda sperimentale a Potenza, Viale del
Basento (laboratori e centro di fecondazione artificiale), un osservatorio
avicolo e di un’azienda di monticazione a monte Li Foy (nel comune di
Potenza), a 1236 m slm.
Nel 1967, in applicazione del DPR 1318, l’Istituto Zootecnico per la Lucania
entra a far parte dell’Istituto Sperimentale per la Zootecnia di Roma.
Dal 1999 con Decreto Legislativo n. 454, la sede è confluita nel CRA, Consiglio
per la Ricerca e la sperimentazione in Agricoltura, ed ha acquisito le strutture
e le competenze della Sezione periferica di Foggia dell’Istituto Sperimentale
per la Zootecnia (nasceva nel 1921 come Ovile Nazionale).
L’Unità di Ricerca, nell’attuale organizzazione del CRA, si occupa
dell’allevamento, del benessere, dell’alimentazione, della riproduzione e della
conservazione della biodiversità nei piccoli ruminanti, con attività prevalenti
nei settori della produzione e trasformazione dei loro prodotti, in particolare
per la valorizzazione delle razze ovine e caprine italiane nonché delle razze
bovine autoctone dell'Italia meridionale e della qualità delle loro produzioni
tipiche e dei loro sottoprodotti.
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Il CRA-ZOE ha partecipato alla realizzazione delle attività previste nell’ambito
dell’OR3 “Ottimizzazione della produzione di paste filate fresche e stagionate”,
curando le lavorazioni sperimentali e fornendo supporto (caseificio, analisi di
laboratorio, ecc.) alle attività delle altre Unità. Si è occupato, inoltre, della
“oggettivizzazione” della “alta qualità” di scamorze, Caciocavallo Silano e
mozzarella, effettuando analisi chimiche e gascromatografiche (VOC e profilo
acidico), ecc. Sta mettendo a punto un metodo rapido di valutazione della
shelf-life del fior di latte utilizzando misurazioni effettuate con naso
elettronico e colorimetro.
Contatti:
Dott. Salvatore Claps
CRA-ZOE – Unità di Ricerca per la Zootecnia Estensiva
Via Appia, Bella Scalo 85054 Muro Lucano (Pz)
Tel. 0976/72915
http://www.entecra.it
[email protected]
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L’Istituto
di
Scienze
dell’Alimentazione del Consiglio
Nazionale delle Ricerche, ISA-CNR,
con sede nel centro della citta’ di
Avellino, è uno dei più grandi
istituti di ricerca nel campo delle
scienze dell’alimentazione e della
nutrizione dell’Italia meridionale.
La sua missione e’ svolgere attività
di ricerca, di valorizzazione,
trasferimento
tecnologico
e
formazione relativamente alle
seguenti tematiche: studi sulla
composizione e qualita’ nutrizionale degli alimenti; valutazione degli effetti
dell’alimentazione sulla salute umana; caratterizzazione e valorizzazione di
alimenti tipici della dieta mediterranea; genomica, proteomica e
bioinformatica delle scienze dell’alimentazione.
L’Istituto
vanta
competenze
multidisciplinari
orientate
sia
all'approfondimento delle conoscenze di base sia all'elaborazione di
metodologie innovative per la produzione e l'analisi dei prodotti agroalimentari. Le aree di ricerca spaziano dalle tecnologie alimentari al controllo
della qualità e della sicurezza degli alimenti, dalla caratterizzazione del
modello alimentare mediterraneo agli studi in popolazioni. Nell’ambito del
progetto QUALIFORM l’Istituto è stato conivolto nell’OR3 - Ottimizzazione
della produzione di paste filate fresche e stagionate, per la realizzazione delle
azioni 3.2. Sviluppo di starter primari, aggiuntivi e probiotici per paste filate
fresche e stagionate e 3.3. Sviluppo di sistemi di bio-conservazione e
confezionamento della Mozzarella.
Contatti:
Dott.ssa A. Reale
Via Roma, 64 83100 – Avellino (Italia)
0825 299 111 – Fax 0825 78158
[email protected]
http://www.isa.cnr.it
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Le attività di ricerca e sviluppo del progetto.
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1. Migliorare la qualità di filiera a partire dall’allevamento:
strumenti di verifica del benessere animale
F. Napolitano, A. Braghieri, A. Riviezzi - Scuola SAFE, Università degli Studi
della Basilicata, Potenza (PZ)
Nei paesi economicamente più avanzati la percezione di qualità da parte dei
consumatori ha subito una progressiva trasformazione, passando dal concetto
di “qualità di prodotto” a quello di “qualità di processo produttivo”.
Controllare il processo produttivo significa non solo garantire elevati standard
nutrizionali, salutistici e igienico-sanitari di un prodotto, prerequisiti
fondamentali per i consumatori, ma anche poter fornire informazioni relative
ad altri aspetti “etici” della filiera, quali la sostenibilità ambientale del
processo produttivo e il benessere degli animali utilizzati. A questo riguardo,
la certificazione di filiere rispettose del benessere animale è un tema
ampiamente dibattuto a livello comunitario (EC, 2009); in altri paesi sono già
diffuse produzioni certificate a garanzia del benessere animale. A titolo di
esempio si può ricordare la “Humane Farm Animal Care”, un’organizzazione
statunitense no profit impegnata a garantire il benessere degli animali nel
corso della loro carriera produttiva; oppure la filiera “Animal Welfare
Approved”, che certifica e sostiene le aziende che allevano i propri animali
rispettando elevati standard di benessere in Canada; mentre in Europa sono
presenti marchi relativi al benessere in Francia (Label Rouge), Regno Unito
(Freedom Food, Red Tractor), Svizzera (Naturafarm), Germania (Neuland) e
Olanda (Beter Leven).
La garanzia di elevati standard etici della filiera produttiva rappresenta una
valida strategia di marketing per differenziare il prodotto e aumentarne la
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competitività commerciale. L’adozione di schemi di monitoraggio del
benessere animale permette sia di individuare problematiche di benessere
all’interno dell’azienda, sia la certificazione del livello di benessere.
L’indagine bibliografica svolta nelle fasi iniziali del progetto ha permesso di
individuare tre sistemi di monitoraggio del benessere a livello aziendale tutti
potenzialmente utilizzabili ai fini della certificazione del benessere in azienda.
L’Animal Needs Index 35 L (ANI) è il primo schema di valutazione
specificamente messo a punto per i bovini ed è stato ampiamente utilizzato in
Austria e in Germania già a partire dagli anni ’90 per certificare le aziende
biologiche in materia di benessere animale (Bartussek et al., 2000). L’Indice
Benessere Sata (IBS) è una scheda di valutazione molto snella, la prima
sviluppata in Italia per i bovini da latte, messa a punto dal Servizio di
Assistenza Tecnica agli Allevamenti (S.A.T.A.) della Regione Lombardia. Il
sistema di monitoraggio messo a punto nell’ambito del progetto Welfare
Quality (WQ) è il più recente e l’unico che sia stato anche validato
scientificamente (Welfare Quality®, 2009). Inoltre, lo schema WQ è l’unico a
essere prevalentemente basato su misure rilevate direttamente sugli animali,
poiché tutti gli altri metodi disponibili sono, invece, essenzialmente basati
sull’uso di indicatori relativi alle strutture e alle tecniche di allevamento.
L’ANI è un sistema a punti che prende in considerazione cinque aspetti
fondamentali del sistema di allevamento: deambulazione; interazioni sociali;
pavimentazione; luce e aria; management. Teoricamente, il punteggio ANI può
assumere ogni valore compreso tra –9 e +46. Le categorie di punteggio
previste dall’ANI sono le seguenti: <11 (Non rispettoso del benessere); 11 <16 (Poco rispettoso del benessere); 16 - <21 (Non del tutto rispettoso del
benessere); 21 – 24 (Mediamente rispettoso del benessere); >24 – 28
(Rispettoso del benessere); >28 (Molto rispettoso del benessere).
Per la valutazione del benessere secondo la scheda IBS si dispone
complessivamente di 100 punti, da ripartire in 8 aspetti principali: Cuccette
(30), Ventilazione (15), Acqua (10), Corsie (10), Mungitura (10),
Sovraffollamento (10), Struttura (10), Pavimento (5). Gli autori della scheda
ripartiscono le aziende in funzione delle seguenti classi di merito: 0-40
(Insufficiente), 41-60 (Sufficiente), 61-100 (Buono).
Il sistema di valutazione WQ per bovini da latte si basa sul rispetto di 4
Principi, articolati in 12 Criteri: Alimentazione corretta (soddisfacimento delle
esigenze nutrizionali, soddisfacimento delle esigenze idriche), Stabulazione
adeguata (comfort durante il riposo, comfort termico, facilità di movimento),
Buona salute (assenza di lesioni, assenza di patologie, assenza di dolore
indotto da pratiche manageriali), Comportamento appropriato (espressione
del comportamento sociale, espressione di altri comportamenti, rapporto
uomo-animale, stato emotivo). Ciascun criterio prevede la registrazione di vari
indicatori che in totale sono 30. I punteggi totali sono variabili da 0 a 100 e il
giudizio globale prevede 4 classi di merito: Not classified, Acceptable,
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Enhanced, Excellent.
Per verificare l’affidabilità dei tre sistemi è stata condotta una
sperimentazione che ha coinvolto sia le aziende partecipanti al progetto, sia
altre aziende bovine da latte. Le rilevazioni sono state condotte da un unico
rilevatore addestrato, su 20 aziende lucane e campane. Il tempo medio
impiegato per la raccolta dei dati è stato approssimativamente di 1 ora per
l’ANI, 1 ora per l’IBS e 4 ore per WQ.
In tutte le aziende visitate, la razza prevalentemente allevata è la Frisona
italiana ad eccezione di alcune aziende, in cui è stata rilevata anche la
presenza di capi appartenenti ad altre razze da latte (Bruna, Jersey, Pezzata
Rossa). Tutte le aziende adottano come sistema di allevamento la stabulazione
libera con cuccette. Si tratta pertanto di un campione abbastanza omogeneo
dal punto di vista sia del tipo genetico, sia del sistema di allevamento adottato.
Considerando il metodo di valutazione IBS, le due aziende partecipanti al
progetto non presentano carenze gravi in nessuno degli aspetti considerati, ad
eccezione della pavimentazione nell’azienda 2 (il punteggio pari a 0 per
questo aspetto è dovuto alla presenza di cemento liscio; va, tuttavia,
sottolineato che il punteggio massimo per questo aspetto è pari a 5), e ciò si
riflette in un punteggio totale che per entrambe è superiore a 50 (punto
centrale dei punteggi teoricamente assegnabili con il metodo IBS) e simile o
superiore a quello medio delle aziende visitate (media ± ds = 58,2 ± 13,4). La
maggior parte di esse presenta punteggi superiori a 60 (categoria Buono); solo
4 delle aziende visitate hanno evidenziato punteggi totali inferiori a 50
(Figura 1.1).
Figura 1.1 Distribuzione delle aziende per categoria di benessere secondo i
tre metodi di valutazione utilizzati.
Nel caso del metodo di valutazione ANI, analogamente a quanto osservato per
il metodo IBS, le due aziende partecipanti al progetto non presentano carenze
gravi in nessuno degli aspetti considerati, ad eccezione della pavimentazione
nell’azienda 2 (il punteggio pari a 2 per questo aspetto è dovuto in questo caso
alla scivolosità del piano di calpestio) e ciò si riflette in un punteggio totale
abbastanza elevato che fa ricadere l’azienda 2 nella categoria “Rispettoso del
benessere” (punteggio superiore a 24) e l’azienda 17 nella categoria “Molto
rispettoso del benessere” (punteggio superiore a 28). Anche in questo caso il
punteggio totale, che per entrambe è superiore a 18,5 (punto centrale dei
punteggi teoricamente assegnabili con il metodo ANI), è simile o superiore a
21
quello medio delle aziende visitate (media ± ds = 58,2 ± 13,4). Nessuna delle
aziende visitate ha evidenziato punteggi totali inferiori a 18,5, (Figura 1.1)
mentre la maggior parte di esse presenta punteggi superiori a 24 (categoria
“Rispettoso del benessere”).
Applicando il sistema WQ, sebbene le aziende partecipanti al progetto
abbiano ottenuto dei punteggi superiori a 70 per i principi Corretta
alimentazione e Stabulazione adeguata, nessuna delle due ha raggiunto il
giudizio globale massimo (Excellent), poiché entrambe sono risultate carenti
per i principi Buona salute e Comportamento appropriato (valori inferiori a
55). Tali aziende, tuttavia, sono rientrate nella categoria immediatamente
inferiore (Enhanced) che corrisponde al giudizio globale più elevato
riscontrato nel campione delle aziende visitate (Figura 1.1). Scendendo nel
dettaglio delle singole variabili registrate, gli aspetti più critici per l’azienda 17
sono risultati la percentuale di zoppie pari al 12%, di cui il 4% gravi, e la
percentuale di lesioni del tegumento (43%, di cui 16% gravi). Viceversa, per
l’azienda 2 la percentuale di animali sporchi (ad esempio, il 73% degli animali
presenta fianchi e porzione superiore degli arti posteriori sporchi) e i sintomi
da raffreddamento (animali con tosse = 5%, animali con scolo nasale = 13%)
sembrano gli aspetti da tenere sotto controllo. Un risultato interessante è che
entrambe le aziende partecipanti al progetto hanno evidenziato valori più
elevati rispetto alla media del campione se valutate con il sistema WQ, mentre
i giudizi sono simili alle altre aziende se valutate con gli altri due metodi. Ciò è
probabilmente dovuto al fatto che queste due aziende, pur non adottando
particolari accorgimenti a livello di strutture di allevamento, riescono ad
assicurare elevati standard di benessere agli animali grazie a superiori
capacità manageriali e tecniche. Pertanto, anche in queste due aziende,
ottimizzando alcuni aspetti strutturali si potrebbero probabilmente ottenere
ulteriori miglioramenti delle condizioni di benessere delle bovine allevate.
Il calcolo del coefficiente di correlazione di Spearman (rs), utilizzato per
verificare il grado di associazione esistente tra coppie di schemi (punteggi
totali), ha evidenziato l’esistenza di una correlazione positiva fra i punteggi
totali di ANI e IBS (rs=0.568; P=0.0174). Tali metodi di valutazione, pertanto,
hanno classificato le aziende in maniera simile (Figura 1.1), probabilmente
perchè entrambi si basano prevalentemente sull’impiego di variabili tecnicostrutturali (resource-based measures). Viceversa, non sono state osservate
correlazioni significative tra WQ e ANI (rs =-0.002) così come tra WQ e IBS (rs
=0.173), probabilmente perché il sistema WQ è prevalentemente basato su
variabili rilevate direttamente sugli animali (animal-based measures). Da un
punto di vista operativo tutti e tre i sistemi risultano applicabili alla realtà
zootecnica lucana, sebbene il WQ sembra più attendibile in quanto
prevalentemente basato su indicatori animal-based.
Tra i servizi che potrebbero essere potenzialmente offerti alle aziende
rientra quello dell’applicazione di schemi di valutazione finalizzato alla
22
verifica delle condizioni di benessere, sia per individuare fattori di rischio e
risolvere problemi legati a condizioni di allevamento inadeguate, sia ai fini
della certificazione del prodotto e l’acquisizione di fette di mercato sensibili a
queste problematiche.
Riferimenti bibliografici
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L/2000—cattle. Federal Research.
Carlucci A., Monteleone E., Braghieri A., Napolitano F. 2009. Mapping The
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Willingness To Pay For Yogurt. J. Sens. Stud. 24: 712–730.
Commissione delle Comunità Europee. 2009. Opzioni di etichettatura relative
al benessere animale e l’istituzione di una rete europea di centri di
riferimento per la protezione e il benessere degli animali. Brussels,
28.10.2009.
Napolitano, F., Pacelli C., Girolami A., Braghieri A. 2008. Effect of information
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Steptoe A., Pollard T., Wardle J. 1995. Development of a Measure of the
Motives Underlying the Selection of Food: the Food Choice
Questionnaire. Appetite 25: 267–284.
Welfare Quality®. 2009. Welfare Quality assessment for cattle. Lelystad,
Netherlands: Welfare Quality Consortium.
23
2. Innovazioni impiantistiche e per l’automazione nel
caseificio
G. C. Di Renzo, G. Altieri, F. Genovese, A. Tauriello - Scuola SAFE, Università
degli Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
Premessa
Il mercato dei prodotti a pasta filata, con particolare riferimento alla
mozzarella o fior di latte, è gestito a livello nazionale e internazionale da
grandi produttori in grado di lavorare ingenti quantità di latte, con modalità
tali da soddisfare la richiesta del mercato di prodotti con qualità e con
caratteristiche costanti nel tempo. La problematica di mantenere nel tempo le
caratteristiche qualitative e organolettiche del prodotto finito dipende dalla
stretta correlazione che esiste tra la qualità finale della pasta filata e le
caratteristiche della materia prima utilizzata (il latte) per la produzione e le
scelte operative e tecnologiche adottate per la realizzazione del processo di
produzione. La materia prima presenta un’elevata variabilità legata
all’andamento stagionale e alla tipologia degli allevamenti di provenienza,
mentre le scelte operative e tecnologiche dipendono da protocolli di
produzione più o meno stabiliti e dalle decisioni del responsabile di
produzione, che sulla base di rilievi e analisi dei campioni prelevati durante la
lavorazione, valutati alla luce della propria esperienza, decide tempi e modi
per l’esecuzione del processo.
In tali condizioni, le grandi aziende sono favorite dalla dimensione economica
del fatturato, che consente la promozione e l’esecuzione di attività ricerca e
sviluppo interne, volte all’innovazione di prodotto e di processo e soprattutto
alla definizione di protocolli che hanno l’obiettivo di rendere quanto meno è
possibile “soggettivo” il processo decisionale del responsabile di produzione,
poiché con tali decisioni si ottiene un prodotto che risulta difficilmente
ripetibile e, quindi, non standardizzabile nel tempo. Pertanto, l’ingresso sul
mercato di nuove realtà produttive di dimensioni medio piccole, quali quelle
che possono nascere nel contesto produttivo della Regione Basilicata, risulta
molto difficile se non viene supportato da una forte azione di ricerca e
sviluppo che abbia la definizione del processo e del prodotto come obiettivo
principale. Inoltre, tenendo conto della tradizione maturata in decenni di
produzione di mozzarella e fior di latte e di paste filate in generale, appare
necessario che una nuova realtà produttiva nel contesto regionale lucano
sfrutti, come componente determinante della produzione, l’esperienza delle
maestranze addette, con riferimento al casaro, per ottenere un prodotto di alta
qualità che si differenzi dai prodotti industriali in termini di caratteristiche
24
qualitative e organolettiche, ma che garantisca al consumatore una costanza
nel tempo di tali caratteristiche.
Con tale obiettivo la ricerca sull'innovazione impiantistica è stata articolata
secondo le tre linee di attività:
1. la definizione di modelli per l’analisi on-line delle caratteristiche della
materia prima in ingresso all’impianto di produzione, per consentire al
“casaro” un monitoraggio in continuo e in tempo reale di tutte le
caratteristiche del latte in ingresso e quindi di avere un supporto di
informazioni tale da poter arrivare a un processo decisionale con la
maggiore quantità di informazioni possibile, senza dover attendere i
tempi tecnici di un campionamento e di un’analisi nel laboratorio
aziendale o addirittura in un laboratorio esterno all’azienda;
2. la definizione delle caratteristiche delle superfici di contatto tra la
macchina filatrice e la cagliata. Tale attività è scaturita dall’esigenza di
verificare la possibilità di eliminare dalle superfici di contatto con la
cagliata il teflon, materiale inerte a bassissimo coefficiente di attrito, ma
che nel lungo periodo, a causa dell’usura, può dar luogo a micro cessioni
di frammenti con conseguente inquinamento del formaggio trattato;
3. il monitoraggio di tutti i parametri operativi dell’operazione di filatura,
nonché delle condizioni di funzionamento della macchina filatrice, al fine
di verificare e monitorare sia i parametri di processo che le condizioni
operative decise dal responsabile di produzione per ottenere la tipologia
di formaggio stabilita. In particolare durante la lavorazione della
macchina filatrice sono stati monitorati: pH, conducibilità e temperatura
dell’acqua di filatura, coppia e numero di giri degli organi di filatura,
caratteristiche reologiche della pasta inviata alla formatrice.
Quindi, partendo dalla disponibilità a basso costo di nuove tecnologie per la
realizzazione di sensori, controllori e software di monitoraggio, nonché da una
vasta esperienza maturata con la produzione tradizionale, l’attività di ricerca
ha consentito di realizzare due obiettivi:
1. fornire un supporto di informazioni al responsabile di produzione per
poter intervenire in modo consapevole e, di conseguenza, trasformare
una decisione basata prevalentemente sull’esperienza e spesso in modo
empirico, in un processo decisionale basato su informazioni certe e
ripetibili;
2. creare una banca dati di conoscenza per preservare e accrescere nel
tempo la conoscenza del responsabile di produzione, fino ad arrivare ad
un software per il controllo del processo di produzione di tipo esperto
che utilizzando le informazioni e le esperienze accumulate nel corso del
tempo costituisca la base della conoscenza di una nuova generazione di
tecnologi che si dedicano al settore della produzione delle paste filate.
25
2.1 Sistema per il controllo non distruttivo della qualità del latte vaccino
al ricevimento
Questa attività ha l’obiettivo di acquisire nuove conoscenze utili alla
definizione di modelli di analisi non distruttive per il controllo di qualità del
latte al ricevimento, tramite l’implementazione di sensori a basso costo
operanti nel campo del vicino infrarosso (NIR). Le determinazioni basate su
spettroscopia NIR sono ampiamente conosciute ed utilizzate per la
determinazione di diversi parametri per il latte vaccino fra cui proteine,
lattosio, residuo secco, lipidi, acidi grassi saturi, acidi grassi insaturi,
conducibilità elettrica, pH, urea, contenuto di cellule somatiche e
contaminazione batterica tuttavia sono scarse le applicazioni su scala
industriale. Pertanto, sono stati definiti gli algoritmi di calibrazione che,
operando una selezione tra i vari modelli statistici disponibili anche in
bibliografia scientifica, e con il supporto del software Matlab, portano
all’individuazione del miglior modello di calibrazione da utilizzare per il
parametro scelto.
Grazie alla sua versatilità, la spettroscopia NIR può essere considerata una
tecnica dall’enorme potenziale applicativo in un settore particolare come
quello lattiero caseario, caratterizzato da un’elevata diversificazione di
prodotti. Inizialmente questa tecnica, che consente di effettuare numerose
analisi di composizione dei prodotti, era impiegata solo per analizzare
alimenti a basso contenuto d’acqua, mentre attualmente è possibile analizzare
tutte le tipologie di prodotti alimentari per ottenere risultati di carattere
qualitativo e quantitativo. Le prime applicazioni nel settore lattiero caseario si
limitavano al latte in polvere (Barabassy, 2001; Nagarajan et al., 2006), al fine
di verificarne il possibile utilizzo per determinazioni quantitative dei maggiori
costituenti quali grasso, proteine, lattosio. Queste stesse analisi sono condotte
ancora oggi in merito alla possibilità di definire la regione spettrale ottimale.
Wu et al. (2008) hanno evidenziato come l’utilizzo della regione ad onde corte
dell’infrarosso (700-1100 nm) (short-wave) dia ottimi risultati perché capace
di penetrare più profondamente nel campione.
Col passare degli anni, gli sviluppi tecnologici, che hanno interessato sia la
parte hardware che software degli strumenti, hanno permesso di estendere il
campo applicativo della spettroscopia NIR anche ai formaggi e ad altri derivati
del latte (burro) e risulta possibile valutare eventuali alterazioni o
adulterazioni. Ad esempio Adamopulos et al. (2001) hanno effettuato sei
campionature del tradizionale formaggio greco, il Feta, che sono state oggetto
di studio al fine di poterne controllare l’intero processo produttivo e di
caratterizzarle mediante calibrazione di tre parametri: umidità, proteine e
grasso.
26
I campioni di latte, prelevati da allevamenti della provincia di Potenza,
mantenuti a 4°C prima delle analisi, sono stati omogeneizzati e portati a 25°C
per l’effettuazione delle letture spettrometriche.
Il campione, prelevato per mezzo di una pipetta Pasteur, è stato posto in
cuvetta di quarzo (cammino ottico 1mm) e alloggiata nell’apposita sede per la
lettura. Acqua demineralizzata è stata usata come riferimento.
Per la messa a punto dei modelli predittivi è stato impiegato uno
spettrofotometro AvaSpec NIR256 a fibre ottiche e gli spettri ottenuti sono
stati acquisiti mediante il software AvaSoft-Basic (Figura 2.1).
Figura 2.1. Componenti del sistema di lettura impiegato per l’attività
sperimentale.
Lo spettrofotometro modello AvaSpec-NIR256 prodotto da Avantes basato sul
design Czerny-Turner con un detector InGaAs Array con 256 pixel. AvaSpecNIR256 include un convertitore analogico/digitale 16 bit ed un’interfaccia
USB2.0 ad alta velocità. Una scelta di tre reticoli con diverse dispersioni e
angoli d’inclinazione permette applicazioni in un intervallo di 900-2500 nm.
Una connessione digitale IO permette l’azionamento e il controllo delle
sorgenti di luce pulsante.
L’interfaccia USB2.0 permette un’elevata velocità di campionamento, pari a
940 spettri al secondo, e di trasferimento dei dati pari a 1.56 msec.
La sorgente luminosa utilizzata è AvaLight-HAL tungsteno alogeno, essa è
connessa al connettore SMA mediante fibre ottiche.
Le fibre ottiche sono utilizzate per trasportare la radiazione luminosa, queste
dispongono di un nucleo centrale dallo spessore tra 50 micron e 1 mm. Il
cuore della fibra è costruito in silice pura. Lo spettrofotometro è collegato
tramite una porta USB ad un computer sul quale è installato il software di
gestione dello strumento, l’Avasoft BASIC.
Il segnale registrato dal sensore viene digitalizzato e acquisito da un computer
tramite il software di gestione. Il software registra e permette di visualizzare
in forma grafica lo spettro NIR del campione.
La regione grafica del display posiziona i dati in un sistema di assi cartesiani
xy inserendo sull’asse delle x la lunghezze d’onda in nm e sull’asse delle y
27
l’intensità del segnale registrata dal detector (counts). Dopo aver caricato lo
spettro del riferimento e del nero altre grandezze possono essere selezionate
sull’asse delle y: assorbanza, trasmittanza o irradianza.
Il programma di gestione inoltre permette di variare alcuni parametri durante
le fasi di acquisizione degli spettri. Le principali funzioni sono quelle di
regolare il tempo di integrazione, ovvero regolare la quantità di luce che
raggiunge il sensore in un intervallo di tempo di durata fissata.
Un maggiore intervallo d’integrazione consente una più lunga esposizione del
detector alla luce durante una singola scansione ottenendo un segnale più
intenso. Se si imposta un intervallo di integrazione troppo lungo, al detector
giunge troppa luce, il risultato di tale fenomeno, per alcuni intervalli di
lunghezza d’onda è che il segnale si estende al massimo valore o in casi
estremi mostra una linea dritta ad una altezza arbitraria, questo problema può
essere risolto lavorando con tempi di integrazione più brevi.
Un’altra importante funzione è quella di impostare il numero di ripetizioni
dell’acquisizione, con questa funzione è possibile scegliere il numero di
acquisizioni spettrali utilizzate per estrapolare lo spettro medio.
Pertanto lo spettro visualizzato e registrato dal software è in realtà uno
spettro medio ottenuto sulla base di un dato numero di acquisizioni spettrali.
Per le prove sperimentali è stato impiegato un tempo di integrazione pari a 50
ms ed un numero di acquisizioni pari a 100.
L’analisi chemometrica dei dati è stata eseguita mediante il pacchetto analisi
statistica di MATLAB, ed è consistita nella ricerca di un modello di
correlazione multilineare fra i dati spettrofotometrici e ciascuna delle
proprietà chimico-fisiche dei campioni (grasso, proteine, lattosio, caseina,
solidi totali, indice citologico e urea).
In Figura 2.2 è riportato uno spettro ottenuto da un campione di latte vaccino
nell’intervallo di misurazione 900-2500 nm. Dallo spettro si evince la
presenza in questo intervallo di almeno cinque picchi ai quali corrisponde un
segnale elevato (1050nm, 1450nm, 1900nm, 2100nm, 2250nm). Per la ricerca
in esame non è stato eseguito nessun pretrattamento (es. derivata o
correzione per "scattering") sugli spettri collezionati, ma le letture allo
spettrofotometro sono state ridotte applicando una media secondo il criterio
del numero di intervalli minore del numero dei campioni. E' stato utilizzato il
software Matlab e due dei suoi algoritmi di correlazione, "Least Squares
Regression Fit" (LSRF) e "Stepwise Regression Fit" (SRF) al fine di cercare il
modello multilineare che meglio si adattasse ai dati acquisiti. La validazione
dei modelli è stata saggiata con il metodo "Leave One Out Cross Validation"
(Figure 2.3 - 2.9).
28
Figura 2.2. Tipico spettro acquisito mediante spettrometro NIR durante le
prove sperimentali, in modalità scope. Tale modalità riporta sull’asse x le
lunghezze d’onda alle quali è stato acquisito il segnale, e sull’asse y il segnale
rilevato (counts).
I dati di validazione dei modelli sono:
 il coefficiente di correlazione (R2V);
 la radice quadrata dell'errore quadratico medio di validazione
(RMSEV);
 l'errore percentuale relativo medio di validazione al 95% di
significatività (RMSEVP@95).
I dati ottenuti sono riassunti nella Tabella 2.1.
Tabella 2.1. Dati ottenuti dall'analisi statistica multilineare applicata agli
spettri nel vicino infrarosso ed alle proprietà chimico-fisiche.
Least Squares Regression Fit
R2V
RMSEV RMSEVP@95
0.879
0.474
12.6 %
0.785
0.360
11.5 %
0.833
0.322
7.1 %
0.633
0.387
16.5
Stepwise Regression Fit
R2V
RMSEV RMSEVP@95
0.890
0.479
12.7 %
0.793
0.532
17.0 %
0.920
0.283
6.2 %
0.906
0.406
17.3 %
Solidi Totali
0.881
0.522
4.2 %
0.852
0.573
4.6 %
Urea
Indice
Citologico
0.863
11.272
38.3 %
0.953
9.797
33.3 %
0.728
108.632
355.8 %
0.410
175.860
575.9 %
Grasso
Proteine
Lattosio
Caseina
Dall’elaborazione dei dati misurati sono stati ottenuti modelli ampiamente
confortanti per i parametri lattosio e solidi totali, mentre risultano
mediamente buoni i modelli ottenuti per il contenuto di grasso, proteine e
29
caseina. In ogni caso è sicuramente necessario ampliare il numero di campioni
rispetto a quello utilizzato per avere modelli più robusti.
Figura 2.3. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per il contenuto di grasso nel latte. Sopra "Least Squares
Regression Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
Per quanto riguarda il contenuto di urea e per l'indice citologico i modelli
ottenuti sono pessimi; ciò è dovuto sia al numero dei campioni considerati che
evidentemente per questi due parametri risulta insufficiente, sia alla presenza
di numerosi dati anomali riscontrati nell'analisi statistica forse a causa della
difficoltà di analisi riscontrata nei campioni che è risultata imprecisa. Infatti
30
l'errore persevera alto soprattutto per l'indice citologico nonostante che siano
stati già rimossi 5 campioni segnalati come anomali nel grafico del "Residual
Case Order Plot" (Figura 2.9).
Figura 2.4. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per il contenuto di proteine nel latte. Sopra "Least Squares
Regression Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
31
Figura 2.5. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per il contenuto di lattosio nel latte. Sopra "Least Squares
Regression Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
32
Figura 2.6. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per il contenuto di caseina nel latte. Sopra "Least Squares
Regression Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
33
Figura 2.7. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per il contenuto di solidi totali nel latte. Sopra "Least Squares
Regression Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
34
Figura 2.8. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per il contenuto di urea nel latte. Sopra "Least Squares Regression
Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
35
Figura 2.9. Analisi multilineare degli spettri acquisiti nel campo del vicino
infrarosso per l'indice citologico del latte. Sopra "Least Squares Regression
Fit", sotto "Stepwise Regression Fit".
I modelli statistici multilineari ottenuti hanno permesso di testare un sensore
in linea per l'analisi dei parametri chimico-fisici del latte. Il sensore è collegato
tramite fibre ottiche ad uno spettrofotometro nel vicino infrarosso (NIR) ed ad
una sorgente luminosa.
L'apparato messo a punto consente di misurare in tempo reale i parametri del
latte che fluisce nel condotto, consentendone in tal modo il monitoraggio
istantaneo delle caratteristiche qualitative (Figura 2.10).
36
Figura 2.10. Spettri rilevati tramite lo spettrofotometro nel campo del vicino
infrarosso (a sinistra). Sensore ottico montato in linea per l'analisi dei
parametri chimico-fisici del latte. Il sensore è collegato tramite fibre ottiche ad
uno spettrofotometro nel vicino infrarosso (NIR) (a destra).
37
2.2 Sistema di controllo della macchina filatrice e ottimizzazione dei
consumi di energia.
L'utilizzo di sistemi automatizzati per la misura, il controllo e la gestione dei
parametri produttivi della macchina filatrice-formatrice consente
l'ottimizzazione energetica della macchina stessa nella fase di filatura,
formatura e raffreddamento del prodotto. Un vantaggio ulteriore, in termini
energetici, si raggiunge utilizzando materiali alternativi/innovativi per la
vasche di filatura nonché per la testata della macchina formatrice.
Il controllo della temperatura della pasta nella macchina filatrice è oggi
attuato manualmente dall'operatore senza nessuna garanzia della corretta
applicazione del trattamento termico e senza nessuna possibilità di
ottimizzazione e risparmio sia energetico che dell'acqua di processo e dei
reflui prodotti. Al contrario, la regolazione e la gestione della temperatura
della pasta, tramite un sistema di controllo automatizzato, consente sia
l'ottimizzazione dell'energia termica richiesta che la minimizzazione
dell'acqua di processo ed un globale miglioramento qualitativo della pasta.
Infatti, la gestione standardizzata ed ottimale della temperatura di filatura e
del tempo di lavorazione della pasta, assieme alla regolazione del livello di
acqua di processo utilizzata, rende possibile il controllo del grado di
desalinizzazione della pasta, attraverso la misura della conducibilità elettrica
dell'acqua di processo o tramite il suo riutilizzo, ottimizzando così l'utilizzo
dell'energia termica, minimizzando il refluo prodotto e standardizzando il
prodotto ottenuto che non dipenderà più in maniera preponderante
dall'esperienza dell'operatore. Inoltre, va considerato che il controllo della
temperatura della pasta in filatura costituisce una barriera essenziale alla
sopravvivenza di patogeni (Listeria monocytogenes) in prodotti ottenuti da
latte crudo; pertanto il controllo della temperatura consente di aumentare le
garanzie di sicurezza igienica.
I parametri misurati nel corso delle prove sono stati: pH, temperatura,
contenuto salino e consistenza della pasta (determinata indirettamente
tramite la misura dello sforzo di rotazione del motore elettrico trifase che
muove gli organi della filatrice), tali parametri sono misurati sia nella sezione
di filatura con le coclee controrotanti sia in quella di di filatura con
impastatrice a braccia tuffanti.
Per il monitoraggio del funzionamento della macchina filatrice è stato
necessario l'utilizzo di sensori con intervallo funzionamento ad alta
temperatura (90°C), nonché l’impiego di strumenti multiparametrici
universali che in un solo strumento avessero la possibilità di collegare le tre
sonde fisiche richieste: temperatura, pH e conducibilità elettrica. Per la misura
della coppia e della potenza meccanica dei motori elettrici trifase sono stati
utilizzati due inverter elettronici Altivar ATV312 (della Schneider Electric) e
38
due strumenti multiparametrici HD-2156-2 (della DeltaOhm) equipaggiati con
le seguenti sonde(Figura 2.11):
 -sonda combinata di temperatura e di conducibilità a 4 elettrodi SP06T,
0..90°C, 5us/cm .. 200ms/cm, K=0.7;
 sonda di pH, KP50, -5..100°C, 0..14pH, 3 bar, elettrolita GEL, corpo in
vetro.
(a)
(b)
(c)
Figura 2.11. Coppia di strumenti multiparametrici HD-2156-2 (della
DeltaOhm) utilizzati per la misura di pH, temperatura e conducibilità elettrica
(a). Coppia di inverter elettronici (Altivar ATV312 della Schneider Electric)
per il comando degli attrezzi nella sezione di taglio/alimentazione della pasta
e nella sezione di filatura tramite braccia tuffanti (b). Coppia di sensori di pH
(KP50), temperatura e conducibilità (SP06T) utilizzati (c).
Inoltre, è stato necessario programmare dei software proprietari basati sulla
piattaforma di sviluppo LabView (della National Instruments) per poter
realizzare il programma software di acquisizione e controllo dei parametri
provenienti dalla strumentazione della macchina. L'interfaccia elettrica
utilizzata è stata basata su collegamenti elettrici fra i sensori tramite cavi USB
collegati su un unico Hub USB. Il protocollo software utilizzato è stato basato
su una API HID (Application Programming Interface for Human Interface USB
Device) per i due strumenti multiparametrici HD-2156-2. Per i due inverter
ATV312 è stato invece utilizzato il protocollo di comunicazione basato su bus
Modbus traslato su interfaccia USB/RS232 (Figura 2.12).
Le coppie di sensori di pH e conducibilità sono stati posizionati in
alloggiamenti protetti da una grata forata in modo da poter venire a contatto
con l'acqua di processo sia nella sezione di alimentazione a coclee sia nella
sezione di filatura vera e propria a braccia tuffanti, in tal modo i sensori
riuscivano a misurare correttamente i parametri di interesse (Figura 2.13).
Per la prova sono stati utilizzati 1000 kg di latte portati da 6°C a 37°C
aggiungendo fermenti e successivamente caglio, la cagliata è stata lasciata
maturare sotto siero fino ad un pH di 5.39 ottenendo 153.2 kg di pasta con
densità apparente di 0.97 kg/dm3, di questa sono stati preparati e pesati tre
lotti da 50 kg da passare alla filatura. I tre lotti sono stati differenziati per il
diverso tempo di lavorazione nella macchina filatrice rispettivamente di 10,
39
15 e 20 minuti.
Figura 2.12. Schema del collegamento del sistema di misura al programma di
acquisizione dei parametri di funzionamento della macchina.
Figura 2.13. Posizionamento dei sensori di pH, temperatura e conducibilità a
bordo della macchina, e posizionamento dei misuratori multiparametrici.
Durante la lavorazione di ciascun lotto sono stati acquisiti i dati provenienti
dai sensori a bordo della macchina filatrice, alla fine di ciascuna lavorazione la
pasta filata è stata sottoposta a prove di allungamento a rottura e sforzo di
taglio (Figura 2.14).
40
Sforzo al Taglio (kg)
10
800
9
700
8
600
7
500
6
400
5
300
y = -0.405x + 12.792
R² = 0.959
200
Sforzo al Taglio (kg)
Allungamento alla Rottura (mm)
Allungamento alla Rottura (mm)
900
4
3
100
0
2
0
5
10
15
Minuti di filatura
20
25
30
Figura 2.14. Prove di allungamento a rottura e sforzo al taglio della pasta
filata e relazioni esistenti fra allungamento alla rottura, sforzo al taglio e
tempo medio di filatura.
I valori misurati medi ottenuti dalla lavorazione della cagliata dei tre lotti sono
riassunti in tabella 2.2. Dai valori si evince che i due motori elettrici trifase di
comando degli attrezzi sono sovradimensionati, in particolare il motore che
muove la taglierina e le coclee di prima filatura; in tal modo i due motori
elettrici lavorano per tutto il tempo a bassi valori di rendimento
elettromeccanico con conseguente elevato consumo energetico per unità di
massa di prodotto lavorato.Inoltre dai dati si rileva una dipendenza sia
dell'allungamento alla rottura della pasta lavorata sia dello sforzo al taglio in
funzione del tempo di lavorazione della pasta nella macchina, in particolare
mentre lo sforzo al taglio diminuisce all'aumentare del tempo di lavorazione,
l'allungamento alla rottura presenta un massimo per poi decrescere. Ottimale
è la tesi L2 che presenta una consistenza adeguata ed una migliore capacità di
filatura con conseguente migliore possibilità di lavorazione.
Per la determinazione della spesa energetica necessaria per unità di massa di
prodotto lavorato si è considerato un calore specifico della pasta pari a 3.265
kJ/kg/°C e per il latte 3.885 kJ/kg/°C, una resa di lavorazione del latte pari al
12.5%. Il latte in ingresso è stato considerato a 4°C e portato a 37°C, la pasta
filata lavorata a 70°C con aggiunta del 60% di acqua di processo, infine la
pasta raffreddata a 25°C tramite l'utilizzo di acqua gelida a 4°C. Il rendimento
dei motori elettrici trifase è stato determinato tramite simulazioni dei motori
elettrici nel loro punto di lavoro misurato dalla strumentazione a bordo
macchina utilizzando il software Matlab ed il toolbox SimPowerSystems
specifico per la simulazione dei motori elettrici trifase e delle reti di
distribuzione elettrica di potenza (Figura 2.15). Il rendimento degli inverter è
stato posto pari a 0.97.
41
Tabella 2.2. Valori medi misurati ottenuti dalla lavorazione dei tre lotti di
cagliata.
pH
L1
(10
min)
L2
(15
min)
L3
(20
min)
Taglio/Alimentazione (coclee),
valori nominali del motore elettrico: 0.75 kW, 5 N.m
Potenza Coppia
Capacità
Conduc. Temp.
(W)
(N.m)
Lavoro
(mS/cm)
(°C)
(kg/h)
[%nom] [%nom]
pH
Iniziale
5.69
3.129
60.2
105.71
[14.1 %]
0.63
[12.6 %]
300
5.33
6.17
2.872
69.9
79.19
[10.6 %]
0.44
[8.8 %]
200
5.12
5.34
2.561
62.4
65.59
[8.7 %]
0.35
[7.0 %]
150
5.12
Filatura (braccia tuffanti), valori nominali motore elettrico: 1.5 kW, 10 N.m
Sforzo
Potenza Coppia Allungamento
Conduc. Temp.
pH
(W)
(N.m)
alla rottura
al taglio
(mS/cm)
(°C)
[%nom] [%nom]
(mm)
(kg)
L1
(10
min)
L2
(15
min)
L3
(20
min)
5.60
1.949
56.8
516.77
[34.5 %]
4.37
[43.7 %]
510
8.50
5.93
2.563
64.0
307.92
[20.5 %]
2.70
[27.0 %]
825
7.20
5.15
3.507
53.8
311.58
[20.8 %]
4.18
[41.8 %]
480
4.45
42
Figura 2.15. Modello Matlab Simulink utilizzando il toolbox
SimPowerSystems per la determinazione del rendimento di funzionamento
dei motori asincroni trifase della filatrice in modalità "sensorless speed
control" utilizzando i parametri misurati durante le prove di filatura.
In tabella 2.3 sono riportati i valori determinati tramite simulazione dei
rendimenti dei motori elettrici nelle diverse condizioni di funzionamento della
macchina filatrice durante le prove.
Dalla variazione del rendimento dei motori, che è stato misurato compreso
nell’intervallo da 0.40 a 0.63, è possibile evincere l’ampia possibilità di
miglioramento delle condizioni di lavorazione per arrivare a un risparmio
energetico nella lavorazione. Da tali considerazioni scaturisce che la prima
azione da intraprendere, ai fini del risparmio energetico, è l'ottimizzazione
della potenza dei motori elettrici trifase da utilizzare come motrici per gli
organi della filatrice a bordo della macchina.
Dai dati ottenuti sono state determinate relazioni logaritmiche fra la potenza
meccanica erogata dai motori elettrici trifase a bordo della macchina filatrice,
il rendimento globale degli stessi e la durata della fase di filatura (Figura
2.16).
43
Tabella 2.3. Valori determinati tramite simulazione dei rendimenti dei motori
elettrici nelle condizioni di funzionamento misurate durante le prove.
Taglio/Alimentazione (coclee),
valori nominali del motore elettrico: 0.75 kW, 5 N.m
Potenza
(W)
[%nom]
Rendimento
Riduzione
Coppia
Rendimento
Rendimento
Globale
rendimento
(N.m)
Motore
Nominale
Motore Trifase globale vs.
[%nom]
trifase
+ Inverter
nominale (%)
L1
105.71
0.63
(10
[14.1 %] [12.6 %]
min)
L2
79.19
0.44
(15
[10.6 %] [8.8 %]
min)
L3
65.59
0.35
(20
[8.7 %]
[7.0 %]
min)
0.730
0.342
0.332
54.52 %
0.730
0.308
0.299
59.04 %
0.730
0.288
0.279
61.78 %
Filatura (braccia tuffanti),
valori nominali del motore elettrico: 1.5 kW, 10 N.m
Potenza
(W)
[%nom]
Riduzione del
Rendimento
Coppia
Rendimento
rendimento
Rendimento
Globale
(N.m)
Motore
globale
Nominale
Motore Trifase
[%nom]
trifase
rispetto al
+ Inverter
nominale (%)
L1
516.77
4.37
(10
[34.5 %] [43.7 %]
min)
L2
307.92
2.70
(15
[20.5 %] [27.0 %]
min)
L3
311.58
4.18
(20
[20.8 %] [41.8 %]
min)
0.813
0.503
0.488
39.98 %
0.813
0.387
0.375
53.87 %
0.813
0.307
0.298
63.35 %
44
P coclee
P braccia
800
y = -0.274ln(x) + 1.1193
R² = 0.9999
0.7
Rendimento globale motori
eta braccia
700
0.6
600
0.5
500
0.4
400
0.3
y = -310.4ln(x) + 1207.2
R² = 0.8177
y = -0.077ln(x) + 0.5083
R² = 0.9982
300
0.2
Potenza motori (W)
eta coclee
0.8
200
0.1
100
y = -58.37ln(x) + 239.29
R² = 0.9926
0
0
5
10
0
15
20
Minuti di filatura
25
30
35
Figura 2.16. Relazioni esistenti fra la potenza meccanica erogata dai motori
elettrici trifase a bordo della macchina filatrice, il rendimento globale degli
stessi e la durata della fase di filatura.
Queste relazioni sono state utilizzate per calcolare la potenza elettrica
assorbita globale durante le tre lavorazioni ed il consumo di energia elettrica
per unità di massa di cagliata filata durante ciascuna delle tre lavorazioni
effettuate (Tabella 2.4).
Esiste una relazione lineare fra il consumo di energia elettrica per unità di
massa di cagliata lavorata da parte motori elettrici trifase a bordo della
macchina filatrice e la durata della fase di filatura (Figura 2.17).
Consumo elettrico per unità di massa di cagliata
(Wh/kg)
9.00
y = 0.3324x + 1.1381
R² = 0.9978
8.00
7.00
6.00
5.00
4.00
3.00
5
10
15
Minuti di filatura
20
25
Figura 2.17. Relazione lineare esistente fra il consumo di energia elettrica per
unità di massa di cagliata lavorata da parte motori elettrici trifase a bordo
della macchina filatrice e la durata della fase di filatura.
45
Tabella 2.4. Determinazione della potenza elettrica assorbita globale durante
le tre lavorazioni ed il consumo di energia elettrica per unità di massa di
cagliata durante ciascuna delle tre lavorazioni effettuate.
Lavorazione
Durata
Capacità di Lavoro Cagliata
Cs pasta
Cs latte
Cs acqua
Resa di lavorazione cagliata
T latte ingresso
T latte lavorazione
T lavorazione filatura
Acqua aggiunta filatura
T raffreddamento pasta
T acqua gelida
Potenza motore coclee
Potenza motore braccia
Potenza Meccanica Coclee
Rendimento Globale Coclee
Potenza elettrica assorbita Coclee
Potenza Meccanica Braccia
Rendimento Globale Braccia
Potenza elettrica assorbita Braccia
Potenza Elettrica Assorbita Globale
Consumo Elettrico per Unità di Cagliata
Lx
eta coclee eta braccia
10
0.332
0.488
15
0.299
0.375
20
0.279
0.298
L1
L2
L3
10
15
20
300
200
150
3265
3265
3265
3885
3885
3885
4186
4186
4186
0.125
0.125
0.125
4
4
4
37
37
37
70
70
70
0.6
0.6
0.6
25
25
25
4
4
4
700
700
700
1500
1500
1500
104.89
81.22
64.43
0.331
0.300
0.278
316.88 270.94
232.07
492.48 366.62
277.32
0.488
0.377
0.298
1008.37 971.71
929.16
1325.25 1242.65
1161.23
4.42
6.21
7.74
Pm coclee Pm braccia
105.71
516.77
79.19
307.92
65.59
311.58
min
kg/h
J/kg/°C
J/kg/°C
J/kg/°C
kg/kg
°C
°C
°C
kg/kg
°C
°C
W
W
W
W
W
W
W
Wh/kg
Il consumo di energia elettrica specifico, ossia per unità di massa di cagliata
lavorata dalla macchina, è minimo per bassi tempi di filatura, e si assesta a
4.42 Wh/kg per capacità di lavoro di 300 kg/h, e risulta massimo per i tempi
di filatura più elevati, attestandosi a 7.74 Wh/kg per una capacità di lavoro
pari a 150 kg/h.
46
2.3 Impiego di materiali innovativi in caseificio
Una fase della sperimentazione prevista nell’ambito del progetto QUALIFORM
(OR2.3) ha riguardato lo studio di materiali alternativi al Teflon, generalmente
utilizzato per la realizzazione della superficie di diverse macchine ed utensili e
potenzialmente responsabile di cessione di contaminanti in seguito ad usura
meccanica. Le prove effettuate hanno investigato le problematiche operative
relative all’interazione tra cagliata in filatura e superficie del materiale di
rivestimento della filatrice, e la fattibilità di soluzioni innovative in relazione a
umidità e temperature operative, velocità del rullo e forma degli alveoli in
funzione del taglio desiderato sulla pasta.
Le prove sono state condotte in collaborazione con l’Unità di ricerca per la
zootecnia estensiva di Bella (CRA-ZOE) mentre l’assemblaggio di tutti i
componenti necessari per effettuare le prove è stato realizzato presso il
laboratorio di “Macchine ed Impianti” della Scuola di Scienze Agrarie, Forestali,
Alimentari e Ambientali (SAFE) dell’Università degli Studi della Basilicata.
In particolare le prove aziendali sono state organizzate in maniera tale da
simulare ciò che realmente avviene all’interno della filatrice allorquando la pasta
in filatura riempie la macchina e viene impastata fino al raggiungimento di un
adeguato livello di plasticità e consistenza tale da consentire la successiva
formatura. Per tale finalità sono state effettuate prove impiegando ciascuna volta
circa 500 g di pasta alla temperatura di 60°C continuamente sommersa da
acqua a 92°C e sono state condotti dei test per valutare il comportamento su due
piani di diverso materiale (Teflon ed Acciaio), variando anche altezza ed angolo
di inclinazione (Figura 2.18).
47
(a)
(b)
(c)
(d)
Figura 2.18. Test aziendali di filatura con diversi materiali tradizionali ed
innovativi. Preparazione del campione per il test (a). Peso del campione per il
test (b). Prova su Teflon (c). Prova su Acciaio (d).
Una sintesi dei risultati conseguiti è riportata in tabella 2.5.
Tabella 2.5. Risultati della determinazione dei coefficienti di attrito statico (F)
relativi alla superficie in teflon e in acciaio.
Test
Teflon
Acciaio
Altezza
del
piano (mm)
F
Altezza
del
piano (mm)
F
I
310
0.45
390
0.79
II
263
0.30
410
0.87
III
250
0.25
400
0.83
IV
248
0.24
310
0.50
V
235
0.20
301
0.46
Dai risultati delle prove si evince la presenza di problematiche. in alcune
condizioni operative e per alcune tipologie di pasta (in funzione delle
48
caratteristiche del latte lavorato). a contatto con il materiale innovativo. In
particolare sono state evidenziati fenomeni di eccessiva adesione della pasta
sulla superficie del materiale innovativo. come si evince dalle immagini
riportate (cfr. Figura 2.19).
(a)
(b)
(c)
(d)
Figura 2.19. Prove preliminari per la verifica del comportamento della pasta a
contatto con i materiali proposti (a, b, acciaio; c, d, Teflon).
49
2.4 Conclusioni
Le attività di ricerca sviluppate nel corso del progetto QUALIFORM sono state
progettate pensando al bisogno di ricerca e sviluppo di una piccola/media
azienda operante nel settore della produzione delle paste filate in Basilicata,
pertanto i risultati ottenuti sono caratterizzati da un elevato contenuto
applicativo e si prestano all’implementazione nella quasi totalità delle
numerose realtà produttive del settore lattiero caseario in Basilicata.
Il sistema per il controllo dei consumi di energia durante la filatura
rappresenta un utile strumento per modulare l’energia assorbita dalla
macchina adattandola alle caratteristiche della pasta filata che si intende
produrre, pertanto risulta di interesse sia dal punto di vista della qualità del
prodotto finale che in termini di sostenibilità del processo.
Nello specifico, gli algoritmi, la strumentazione e le attrezzature utilizzate per
la sperimentazione e messe a punto presentano un basso costo e risultano di
facile utilizzazione da parte dell’utente. Inoltre, il sensore per il controllo online non distruttivo della qualità del latte può diventare un importante
strumento di supporto per il controllo e la gestione del processo produttivo di
tutti i prodotti che utilizzano come materia prima il latte, infatti ulteriori
sviluppi potrebbero consentire di eseguire misure non distruttive on-line
anche di formaggi a pasta filata, dello yogurt e di altre bevande a base di latte.
In conclusione, i risultati del progetto consento di fornire alle imprese un
supporto di informazioni che messe a disposizione del responsabile di
produzione gli consentono di poter intervenire in modo consapevole e, di
conseguenza, trasformare una decisione eseguita sulla base dell’esperienza e
spesso in modo empirico, in un processo decisionale basato su informazioni
certe e ripetibili.
Inoltre, i risultati acquisiti consentiranno di creare la base per una banca dati
di conoscenza volta a preservare e accrescere nel tempo la conoscenza del
responsabile di produzione, fino ad arrivare ad un software per il controllo del
processo di produzione di tipo esperto che utilizzando le informazioni e
l’esperienze accumulate nel corso del tempo costituisca la base della
conoscenza di una nuova generazione di tecnologi che si dedicano al settore
della produzione delle paste filate.
50
2.5 Bibliografia
Barabassy. S. The application of near infrared spectroscopy NIR technique for
non destructive investigation of mixed milk powder products. Mljekarstvo.
2001; 51(3): 263-272.
Nagarajan. R.. Singh. P.. Mehrotra. R. Direct determination of moisture in
powder milk using near infrared spectroscopy. J. Autom. Methods Manag.
Chem. 2006; Article ID 51342: 1–4.
Wu. D.. He. Y.. Feng. S. Short-wave near-infrared spectroscopy analysis of
major compounds in milk powder and wavelength assignment. Anal Chim
ACTA. 2006; 610: 232–242.
Adamopulos. K. G.. Goula. A. M.. Petropakis. H. J. Quality Control During
Processing Of Feta Cheese-Nir Application. Journal Food Compos. Anal.. 2001;
14: 431-440.
51
3. Colture starter e aggiuntive, microbiologia delle paste
filate.
E. Parente - Scuola SAFE, Università degli Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
La funzione principale dei microrganismi nei formaggi a pasta filata è
l'acidificazione della cagliata in modo che sia possibile raggiungere il pH
necessario per la filatura. La velocità di acidificazione richiesta, la temperatura
di "maturazione" della cagliata e altre funzioni (produzione di aromi e di
esopolisaccaridi nella mozzarella e in altri formaggi freschi; proteolisi e
produzione di aromi dagli aminoacidi e dai grassi nei formaggi a pasta filata
stagionati, caratteristiche funzionali del prodotto finito nella mozzarella per
pizza) possono portare alla scelta di combinazioni di specie batteriche diverse,
anche se Streptococcus thermophilus è sempre presente, mentre i lattobacilli
termofili (L. delbrueckii subsp. lactis, L. delbrueckii subsp. bulgaricus, L.
helveticus), più proteolitici e peptidolitici possono essere presenti in varie
proporzioni.
Figura 3.1. Fotografie al microscopio ad epifluorescenza di cellule di S.
thermophilus (sinistra) e L. delbrueckii subsp. bulgaricus (destra).
Tutti i principali formaggi DOP e STG a pasta filata (Provolone Valpadana,
Mozzarella di Bufala Campana, Caciocavallo Silano, Ragusano, Provolone del
Monaco, Mozzarella STG) dovrebbero essere prodotti, secondo i rispettivi
disciplinari, con colture starter artigianali (siero innesti; colture naturali in
latte), ma la difficoltà di ottenere performance costanti (anche per imperizia e
superficialità nella gestione delle colture artigianali) porta spesso i produttori
a integrare le colture naturali con colture selezionate del commercio (una
pratica sbagliata e pericolosa, perché i due sistemi sono, per varie ragioni,
alternativi).
52
I siero innesti sono riprodotti semplicemente incubando una parte del siero
della lavorazione precedente in condizioni possibilmente controllate (meglio
se la temperatura è mantenuta a valori compresi fra 39 e 45°C, più bassi per la
mozzarella, più alti per formaggi a lunga stagionatura e se l'incubazione è
interrotta quando il pH scende al di sotto di 4, refrigerando la coltura per
impedire un'acidificazione eccessiva e il danneggiamento dei microrganismi) e
riutilizzando la coltura il giorno successivo con inoculi che vanno dal 3 al 5%
(anche in funzione del pH iniziale del latte richiesto e della velocità di
acidificazione desiderata). La composizione delle colture varia molto con la
temperatura d’incubazione e con il pH finale raggiunto: a temperature più
basse è dominante S. thermophilus ed è talvolta
presente Lactococcus lactis. Alle temperature più
alte possono essere presenti in proporzioni
crescenti lattobacilli termofili.
Le colture naturali in latte sono ottenute
dall'incubazione in condizioni controllate di latte
crudo termicamente trattato eventualmente
reinoculato con un batch di una coltura
precedente. Le condizioni selettive durante il
trattamento termico e durante l'incubazione
favoriscono la presenza di S. thermophilus e
lattobacilli termofili, che però si affermano solo
dopo diversi cicli d’incubazione. Anche in questo
caso le condizioni d’incubazione sono critiche nel
determinare la composizione delle colture e le
Figura 3.2. Diagramma di
loro performance tecnologiche. Il progetto
flusso per la produzione di
QUALIFORM ha messo in atto azioni specifiche
colture in latte.
per la valutazione della composizione di colture
naturali in latte e per il loro uso nella produzione di mozzarella.
Poiché il siero deriva dal latte, qualsiasi sostanza ad azione antimicrobica
presente nel latte influisce sulla coltura e può determinarne, in maniera più o
meno permanente, il fallimento. Per questa ragione è sempre opportuno avere
a disposizione una coltura attiva (conservata in precedenza o ottenuta da un
altro caseificio) per poter riprendere le lavorazioni.
Sebbene le condizioni di asepsi (prevenzione di contaminazioni indesiderate)
non siano strettamente necessarie, è sicuramente importante usare
attrezzature di acciaio inox, possibilmente sanificate con il calore o con
soluzioni a base di cloro attivo, 100 ppm, e accuratamente risciacquate). La
cattiva igiene e, soprattutto, la cattiva qualità del latte possono portare a una
presenza eccessiva di microrganismi indesiderati, soprattutto coliformi.
Data l'importanza dei formaggi a pasta filata da tempo sono disponibili in
commercio ottime combinazioni di colture per la produzione di paste filate.
Anche in questo caso, S. thermophilus è sempre presente e i lattobacilli
53
termofili sono presenti in proporzioni diverse soprattutto per i formaggi a
maggiore stagionatura. Le proprietà rilevanti delle colture, oltre alla capacità
acidificante e al profilo di crescita a diverse temperature sono diverse:
a. proteolisi e peptidolisi: i ceppi di S. thermophilus sono in genere meno
proteolitici mentre i lattobacilli termofili sono molto più attivi;
quest’attività è importante soprattutto per le paste filate semi stagionate e
stagionate mentre è meno richiesta o indesiderata per le paste filate
fresche. Profili di proteolisi particolari possono essere necessari per
ottenere le caratteristiche funzionali ideali (comportamento al taglio,
filabilità, attitudine alla fusione) per la mozzarella per pizza.
b. produzione di esopolisaccaridi: la produzione di esopolisaccaridi capsulari
da parte di S. thermophilus e L. delbrueckii subsp. bulgaricus può migliorare
la resa di formaggi freschi (trattenendo una maggiore quantità di acqua
nella cagliata) e può migliorare le caratteristiche funzionali di formaggi a
ridotto contenuto in grasso.
c. capacità di fermentare il galattosio: il lattosio, lo zucchero più abbondante
nel latte, è un disaccaride composto di glucosio e galattosio. A differenza di
altri fermenti lattici S. thermophilus e L. delbrueckii subsp. bulgaricus
generalmente non fermentano il galattosio, che residua nella cagliata. Il
galattosio residuo può reagire con gli aminoacidi liberati per proteolisi e
peptidolisi durante la cottura e causare un imbrunimento della pizza, che è
generalmente indesiderato (la mozzarella fresca imbrunisce poco perché la
proteolisi è limitata). Alcuni ceppi di S. thermophilus e tutti i ceppi di L.
helveticus sono in grado di fermentare il galattosio (in genere dopo
l'esaurimento del lattosio nella cagliata): questo determina un pH finale
più basso (con un formaggio più duro) e una minore tendenza
all'imbrunimento.
Un aspetto importante della gestione delle colture selezionate sono le
rotazioni: diverse combinazioni di ceppi devono essere utilizzate in rotazione
perché S. thermophilus ha pochi meccanismi geneticamente trasferibili di
resistenza ai fagi (anche se le infezioni fagiche sono in genere più specifiche
che in Lactococcus per la presenza di un particolare meccanismo di resistenza,
il sistema CRISPR-CAS). Benché sia possibile selezionare ceppi di S.
thermophilus resistenti con diverse tecniche, il monitoraggio delle infezioni di
batteriofagi e le precauzioni di asepsi sono particolarmente importanti. Oltre
alle colture starter primarie, le colture aggiuntive (spesso composte da
lattobacilli mesofili, come L. paracasei, L. casei, L. plantarum, ma anche da
lattobacilli termofili, come L. helveticus), che svolgono funzioni nel controllare
ed accellerare la maturazione, possono fornire un ulteriore strumento per
modulare le proprietà del prodotto e per diversificare l'offerta dei singoli
caseifici. Parte dell'attività di QUALIFORM è stata dedicata all'uso di colture
aggiuntive per diversificare la qualità di formaggi a pasta filata a breve
stagionatura (scamorze, silani).
54
3.1 Sviluppo di colture naturali in latte per la produzione di Mozzarella
STG.
E. Parente, A. Ricciardi, A. Guidone, A. Romaniello, S. Cioffi - Scuola SAFE,
Università degli Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
S. Claps, G. Morone, CRA-ZOE, Bella (PZ)
I formaggi a pasta filata possono essere prodotti con una varietà di colture
starter o per acidificazione diretta per aggiiunta di acido citrico o lattico. La
seconda opzione, frequente per i formaggi prodotti da caseifici industriali, pur
garantendo una maggiore resa e semplicità della lavorazione, rende il
prodotto completamente piatto da un punto di vista organolettico (ed è per
questo interessante soprattutto per formaggi destinati ad essere usati come
ingredienti) e facilmente deteriorabile. Uno degli obiettivi di QUALIFORM è
tutelare la tradizionalità e tipicità delle produzioni migliorando nel contempo
il controllo di processo e la qualità del prodotto, anche con interventi sui
sistemi di colture starter. Le colture naturali in latte sono colture a
composizione indefinita che sono state tradizionalmente usate per la
produzione di mozzarella da latte di vacca e per una varietà di altri formaggi
della tradizione casearia italiana (Taleggio, Asiago, Stracchino e simili, etc.). In
particolare, il disciplinare della Mozzarella STG, uno dei formaggi italiani
protetti da marchio di qualità UE, descrive in dettaglio le modalità di
preparazione del lattoinnesto. Questo formaggio, insieme alla Mozzarella di
Bufala Campana, è l'unico che può essere usato per la preparazione della Pizza
Napoletana STG. Purtroppo, la scarsa riproducibilità delle colture naturali ha
spinto molti caseifici ad abbandonarle a favore delle colture starter ad inoculo
diretto. L'obiettivo di questa attività è stato quello di valutare la fattibilità
della produzione di colture a composizione indefinita dalle performance
riproducibili utilizzando procedure compatibili con il disciplinare di
produzione della mozzarella STG.
Approccio sperimentale e risultati.
Come prova di concetto, latte crudo ottenuto da un caseificio artigianale della
provincia di Potenza è stato utilizzato per la produzione di una coltura
naturale in latte utilizzando una procedura simile a quella prevista per la
produzione di Mozzarella STG: inizialmente il latte crudo è stato pastorizzato a
63°C per 15 min. e incubato a 42°C fino al raggiungimento di un'acidità
titolabile di 14-24°SH (corrispondenti ad un pH di 4-4,2) e conservato a 4°C;
nei cicli successivi, prima del trattamento di termizzazione il latte crudo è
stato inoculato con il 5% del lattoinnesto del giorno precedente, ripetendo la
procedura di incubazione. Molto rapidamente, a causa dello sviluppo della
55
microflora tipica, si è reso necessario ridure il livello di inoculo (0,5-1%) per
evitare un'acidificazione eccessiva (in alternativa occorre ridurre la durata
dell'incubazione o refrigerare prontamente al raggiungimento del pH
desiderato). La procedura è stata ripetuta per 13 cicli successivi e,
parallelamente, è stato analizzato il lattoinnesto prodotto dal caseificio (in
condizioni significativamente meno controllate). Per tutti i cicli sono state
condotte semplici analisi microbiologiche (tenore in streptococchi termofili e
in lattobacilli, tenore in coliformi, tenore in enterococchi), analisi del pH e
dell'acidità titolabile e prove di acidificazione a 42°C. Per alcuni cicli è stata
valutata la composizione della comunità microbica con metodi molecolari
(PCR-DGGE) e il profilo aromatico con naso elettronico, mentre per il ciclo
finale è stata condotto un'isolamento dei ceppi microbici dominanti e dei
batteriofagi presenti.
Sia le colture riprodotte in laboratorio che, soprattutto, quelle riprodotte in
caseificio (spesso contaminate da microrganismi indesiderati) mostravano
una certa variabilità del pH e acidità titolabile, della presenza di
microrganismi e delle componenti aromatiche. Anche se le performance
tecnologiche erano variabili, con il progredire dei cicli di riproduzione
tendevano a stabilizzarsi, e il potere acidificante delle colture era comunque
sufficiente ad ottenere un'acidificazione della cagliata in tempi compatibili con
la produzione di Mozzarella. I principali risultati sono riportati nelle figure
3.3-3.4.
La Figura 3.3 mostra l'evoluzione del pH finale delle due colture riprodotte in
laboratorio (LCA e LCB) e della coltura del caseificio (NMC): benchè il pH
finale fosse prevalentemente compreso fra 3,8 e 4,4 era possibile osservare
una significativa variabilità, che però non correlava in maniera significativa nè
con il numero di microrganismi starter presenti nè con la presenza di
batteriofagi (vedi dopo).
Figura 3.3. Evoluzione del pH (sinistra) e della conta di streptococchi
termofili (destra) di due colture in latte di laboratorio (LCA, LCB) e di una
coltura artigianale preparata da un caseificio durante 13 cicli di riproduzone.
56
Figura 3.4. carta di controllo EWMA per medie per il potere acidificante
(espresso come diminuzione del pH dopo 4 h in latte) per la coltura LCA
(sinistra) e analisi delle componenti principali del profilo aromatico condotto
con naso elettronico delle colture dopo 4, 7 e 13 gg di riproduzione.
La variabilità delle performance tecnologiche è stata valutata utilizzando
strumenti di analisi statistica di processo. Il particolare la Figura 3.4 mostra
un tipo di carta di controllo per medie per la coltura LCA. Il fatto che molti dei
punti (corrispondenti alla diminuzione del pH in 4 h a 42°C in latte inoculato
con il 5% della coltura di ciascun ciclo) cadano al di fuori delle linee di
controllo tratteggiate, mostra che l'acidificazione è relativamente poco
riproducibile, specie all'inizio, mentre tende a stabilizzarsi in seguito. Anche il
profilo aromatico delle colture tende ad evolvere con i cicli di riproduzione,
come mostrato dalla Figura 3.4, che rappresenta con una tipologia di analisi
statistica multivariata, il profilo aromatico rilevato dai 10 sensori del naso
elettronico (indicati dalle linee contrassegnate da Wxx) delle colture in latte di
laboratorio (cerchi e triangoli) e di quella riprodotta in caseificio quadrati (ai
cicli 4, 7 e 13). E' possibile notare che le due colture di laboratorio siano molto
più simili fra di loro (specie nelle fasi iniziali di riproduzione: i punti per
ciascuna coltura sono vicini fra di loro nel grafico) che con la coltura del
caseificio, che è molto più variabile nei due cicli misurati.
La composizione della comunità microbica è stata studiata con metodi
molecolari. La Figura 3.5 mostra i profili PCR-DGGE della regione V3 del 16S
rDNA (che rappresentano la composizione in specie microbiche delle singole
colture) e di una regione dell'operone lacSZ di S. thermophilus (una misura
della composizione in ceppi). Il profilo in specie delle due colture di
laboratorio è più semplice e più simile, anche se subisce un'evoluzione dal 4°
al 13° ciclo di riproduzione. Il profilo in biotipi è relativamente semplice per
tutte le colture, anche in questo caso con una variazione nel tempo.
57
Figura 3.5. Profili PCR-DGGE della regione V3 del 16S rDNA (sinistra) e di un
frammento dell'operone lacSZ di S. thermophilus (destra) per colture naturali
in latte dopo 4 e 13 cicli di riproduzione.
L'analisi della presenza di DNA fagico ha permesso di mostrare che
batteriofagi attivi contro S. thermophilus erano presenti fin dai primi cicli di
incubazione a livelli superiori a 103 pfu/ml ma non sembravano disturabare in
maniera significativa l'attività delle colture (assenza di correlazione fra
numero di batteri e capacità di acidificazione con la presenza di fagi),
probabilmente perché erano presenti numerosi biotipi resistenti o tolleranti
all'infezione fagica.
L'isolamento e la caratterizzazione dei ceppi nelle colture al termine
dell'ultimo ciclo ha permesso di raccogliere un singificativo numero di ceppi di
S. thermophilus (da utilizzare potenzialmente per lo sviluppo di nuove colture
starter a composizione definita) e di confermare ed espandere i risultati delle
analisi non basate sulla coltivazione. Infine, i ceppi isolati sono stati usati per
ottenere una migliore valutazione della presenza di batteriofagi. A conferma
della resistenza intrinseca di questi ceppi, per poter isolare batteriofagi è stato
necessario ricorrere a tecniche di arricchimento. Tuttavia, è stato possibile
isolare un certo numero di fagi virulenti (evidentemente presenti a basso
livello nelle colture originarie), che sono stati caratterizzati per spettro
d'ospite e caratteristiche molecolari.
Principali conclusioni e aspetti applicativi.
In definitiva, questo studio ha permesso di mostrare che è relativamente
facile sviluppare, a partire da latte crudo, una coltura naturale in latte
che, dopo un numero sufficiente di cicli di riproduzione (tipicamente almeno
4, preferibilmente 7) tende a stabilizzarsi nelle performace tecnologiche,
anche se la variabilià della sua attività non è ancora del tutto soddisfacente. Le
colture sono dominate da ceppi di S. thermophilus, ma altre specie microbiche
(in particolare Lc. lactis and L. delbrueckii) sono presenti e possono essere
importanti nel rendere più complesso l'aroma delle colture rispetto a quelle a
composizione definita. I batteriofagi, seppure presenti, non sembrano essere
58
un elemento di disturbo importante (essi in realtà fungono da agente selettivo,
eliminando sistematicamente i ceppi sensibili, mentre nuovi ceppi resistenti si
evolvono spontaneamente). Le colture sono relativamente facili da
conservare: benché il disciplinare STG permetta soltanto la conservazione
refrigerata per un periodo breve, nella nostra esperienza, colture congelate o
liofilizzate possono essere conservate per periodi superiori ai 6 mesi: questo è
importante in caso la coltura preparata in caseificio fallisca. In effetti, una delle
colture sviluppate durante questi esperimenti è stata utilizzata, con ottimi
risultati, in lavorazioni pilota successive.
La riproduzione delle colture naturali in latte è relativamente semplice ma,
per ottenere i risultati ottimali, occorre esercitare un certo controllo sulle
condizioni di trattamento termico e di incubazione e l'uso di fermentiere
temporizzate o automatiche (che permettano la refrigerazione al
raggiungimento di un determinato pH e delle cautele di asepsi sono
sicuramente necessarie.
Il Laboratorio di Microbiologia Industriale offre attività di consulenza e ricerca
applicata a supporto dei caseifici che vogliano sviluppare, conservare e
caratterizzare colture artigianali. Con gli strumenti della microbiologia
classica e con i moderni strumenti della biologia molecolare, è possibile
ottenere, a costi relativamente contenuti, una caratterizzazione della propria
coltura. E' inoltre possibile depositare (a pagamento) le proprie colture presso
il laboratorio che ne assicurerà la conservazione e la riproduzione su richiesta
del caseificio.
I risultati di questo lavoro sono stati presentati (come poster) ad un convegno
internazionale e verranno presto sottoposti per la pubblicazione su una rivista
internazionale.
59
3.2 Uso di colture aggiuntive per la produzione di paste filate a breve
stagionatura.
E. Parente, A. Ricciardi, A. Guidone, A. Romaniello, S. Cioffi- Scuola SAFE,
Università degli Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
S. Claps, G. Morone, CRA-ZOE, Bella (PZ)
I formaggi a pasta filata a breve stagionatura (scamorze, silani, trecce, etc.)
sono fra i prodotti più comuni dei caseifici dell'Italia Meridionale. Sono
caratterizzati da una pasta semi dura e da una stagionatura breve (anche se in
genere superiore alle due settimane). Possono essere prodotti per
acidificazione diretta o, più frequentemente, con l'uso di colture starter
artigianali o selezionate. Oltre ad essere consumati come formaggi da tavola,
sono utilizzati come ingredienti in diverse preparazioni gastronomiche. Per
questa ragione, il loro profilo organolettico non è particolarmente
interessante ed è relativamente difficile differenziare i diversi tipi di prodotti,
che spuntano prezzi di mercato abbastanza bassi.
Uno degli obiettivi di QUALIFORM è quello di diversificare la produzione di
formaggi a pasta filata, preservandone elementi di tradizionalità.
Approccio sperimentale e risultati.
Sono stati condotte una serie di lavorazioni pilota nelle quali sono stati
confrontati diversi sistemi di colture starter (ST, uno starter selezionato
commerciale ad inoculo diretto, composto esclusivamente da S. thermophilus;
ST+A starter commerciale integrato con colture aggiuntive composte da ceppi
peptidolitici di Lactococcus lactis, Lactobacillus helveticus e L. paracasei, isolati
da formaggi tipici lucani in un progetto precedente) e diverse miscele di latte
(latte di Frisona Italiana da solo, F, o addizionato di latte di Jersey). Le prove
sperimentali (tre repliche) sono state condotte presso il caseificio pilota del
CRA-ZOE di Bella e i formaggi (scamorze del peso di circa 500 g) sono state
stagionate fino ad un mese, ed analizzate in diversi momenti durante la
stagionatura mentre l'analisi sensoriale è stata condotta solo alla fine.
L'uso di colture starter aggiuntive influenzava significativamente, oltre alla
composizione della comunità microbica, il pH e il contenuto in aminoacidi
liberi (precursori della formazione di aromi) mentre il tipo di latte aveva un
effetto limitato (Tabella 3.1).
L'andamento del pH e delle conte microbiche è mostrato nella Figura 3.6
mentre un esempio di un gel PCR-DGGE (utilizzato per accertare la
composizione della comunità microbica) è mostrato nella Figura 3.7. La
specie dello starter aggiuntivo che colonizzava più efficacemente il formaggio
è L. paracasei (ceppi selvatici di questa specie comparivano anche nei
60
formaggi senza colture aggiuntive, ma solo in una fase successiva), seguita da
L. helveticus, mentre Lc. lactis non mostrava una buona capacità di
colonizzazione (probabilmente a causa della letalità causata dal trattamento di
filatura).
Tabella 3.1. Composizione, pH e popolazioni microbiche nella "Scamorza" a
30 dagiorni di maturazione. I formaggi sono stati prodotti con due tipi di latte
(F: 100% Frisona Italiana; M: 90% F + 10% Jersey,) e due tipi di colture
starter (ST: una coltura a composizione definita di S. thermophilus, usata da
sola; ST+A: ST + coltura aggiuntiva contenente Lact. lactis, L. paracasei e L.
helveticus). Sono mostrati i risultati della ANOVA fper tipo di latte (MT),
starter (S), blocco (B, giorno di lavorazione) e interazione (MTxS).
Figura 3.6. evoluzione del pH (destra), delle conte di S. thermophilus (LM17,
42°C, al centro) e degli starter aggiuntivi (mMRS-BPB, 37°C, destra) durante la
maturazione. Il formaggio è stato prodotto con due tipi di latte (F, cerchi; M,
triangoli) e due tipi di colture starter (ST, simboli vuoti; ST+A, simboli pieni).
61
Figura 3.7. Un esempio di gel mostrante i pattern PCR-DGGE della regione V3
del 16S rDNA estratto dalla Scamorza a 7 e 30 gg di maturazione.
Mentre la coltura aggiuntiva aveva un effetto marcato sulla proteolisi
secondaria (con un maggiore rilascio di aminoacidi liberi per degradazione
della caseina già a partire da 15 gg di maturazione) aveva un effetto limitato e
probabilmente indiretto sulla proteolisi primaria (degradazione delle caseine
in frammenti di maggiori dimensioni). A causa della forte variabilità fra le
repliche le analisi degli aromi eseguite sullo spazio di testa dei formaggi non
hanno dato una chiara discriminazione fra le diverse tesi mentre l'uso del naso
elettronico ha permesso una discriminazione dell'effetto delle colture starter;
maggiori dettagli su questi aspetti sono forniti nella sezione 4.
Il tipo di latte ha influito in maniera limitata sul profilo sensoriale delle
scamorze; il tipo di starter impiegato ha differenziato i prodotti in modo
significativo, soprattutto per alcuni parametri relativi alla consistenza
(adesività, elasticità, tenerezza, granulosità, umidità), all’aspetto (compattezza
fetta, oleosità, uniformità colore) e al gusto/flavour (salato, acido, dolce,
burro). I consumatori hanno espresso una maggiore preferenza generale per
le scamorze prodotte con starter tradizionale, anche se un gruppo significativo
di consumatori mostrava una preferenza maggiore per il formaggio prodotto
con lo starter aggiuntivo, confermando che la differenziazione delle colture
starter può consentire la diversificazione del prodotto, conquistando gruppi
specifici di consumatori (maggiori dettagli su questo aspetto nella sezione 5.
62
Ulteriori prove sperimentali sono state condotte utilizzando uno starter
aggiuntivo semplificato (contenente prevalentemente Lact. lactis) e un sono
tipo di latte, con produzione di formaggi a pasta filata tipo silano. La
semplificazione dello starter aggiuntivo, pur risultando in un formaggio con
un ottimo livello qualitativo, ed eliminando i problemi precedenteente
riscontrati sulla eccessiva consistenza del formaggio riduceva la diversità fra i
due sistemi (starter acidificante da solo e con coltura aggiuntiva) al punto tale
che i consumatori non erano più in grado di distinguerli.
Principali conclusioni e aspetti applicativi.
La manipolazione dei sistemi di colture starter ed aggiuntive è un modo
semplice ed efficace per differenziare le produzioni, in modo da ottenere
prodotti che, dal punto di vista chimico e sensoriale si discostano in maniera
riconoscibile da quelli presenti sul mercato. Benché questo possa portare a
prodotti che sono graditi solo da particolari nicchie di consumatori,
l'approccio consente alle aziende di diversificare la propria produzione in un
modo economico (il costo aggiuntivo delle colture è simile a quello degli
starter primari ed incide per 5-10 €cent sul costo finale) ed efficace e di
ottenere prodotti a stagionatura relativamente breve (15-30 gg) che si
avvicinano a formaggio sostanzialmente più maturi (60 gg) con potenziali
riduzioni dei costi di stagionatura ed aumento delle potenzialità dell'impianto.
Oltre alle colture autoctone (isolate da formaggi tipici lucani) disponibili
presso la collezione del Laboratorio di Microbiologia Industriale, tutte le
principali aziende produttrici di colture starter offrono una varietà di
soluzioni che possono soddisfare tuttele esigenze di diversificazione dei
produttori.
63
3.3 Impatto della conservazione refrigerata sul microbiota e sulla shelflife del fior di latte.
E. Parente, A. Ricciardi, A. Guidone, A. Romaniello, S. Cioffi - Scuola SAFE,
Università degli Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
La mozzarella di vacca, o firo di latte, a causa dell'elevato tenore in umidità e
del pH relativamente elevato è un formaggio altamente deteriorabile. Inoltre,
la mozzarella è prodotta con una varietà di tecnologie di acidificazione, che
possono influenzare significativamente la sua qualità sensoriale e il suo potere
di deterioramento
Uno degli obiettivi di QUALIFORM era di sviluppare metodi oggettivi per la
valutazione della qualità della mozzarella di latte vaccino e individuare le
strategie per prolungarne la shelf-life. A questo scopo è stata avviata
un'indagine su prodotti del commercio ottenuti con diverse modalità
produttive e da caseifici di diversa dimensione. Gli aspetti relativi alla
microbiologia del prodotto sono descritti in questa sezione, mentre gli aspetti
relativi alla valutazione della componente aromatica sono descritti nella
sezione 4.
Approccio metodologico e risultati.
20 campioni di 14 produttori diversi sono stati analizzati a 0 gg dall'acquisto e
5 gg dall'acquisto. La shelflife dichiarata sulle confezioni variava molto, ma era
frequentemente 5 gg, con punte di 20 gg. Dei 14 produttori 5 erano industriali,
9 artigianali. In etichetta 5 produttori dichiaravano l'uso di acido citrico e 4
(esclusivamente industriali) dichiaravano l'uso di fermenti. Per quelli che non
indicavano in etichetta il sistema di acidificazione (1 industriale, 4 artigianali),
l'analisi del microbiota con tecniche NGS (vedi dopo) lasciava sospettare l'uso
di starter selezionati (3 campioni) o artigianali (2 campioni).
Su tutti i campioni sono stati determinati il pH (mozzarella e liquido di
governo), la proteolisi con metodo OPA (mozzarella), tenore in
Enterobacteriaceae, psicrotrofici, Pseudomonas (mozzarella), componente
aromatica con naso elettronico (su mozzarella e liquido di governo, vedi
sezione 4) e colore interno ed esterno del formaggio (con colorimetro
Minolta), ed è stata determinata la composizione del microbiota per analisi del
16S rDNA estratto dalla mozzarella a 5 gg.
I risultati analitici, anche a tempi equivalenti di conservazione, erano
estremamente variabili.
64
Figura 3.8. Relazione fra alcuni parametri chimici (pH del formaggio e del
liquido di governo, proteolisi misurata con metodo OPA) e microbiologici
(tenore in Enterobacteriaceae, LVRBGA; tenore in psicrotrofici, LGE; tenore
in Pseudomonas, LPSM; risultati espressi come logaritmo decimale del numero
di unità formanti colonie) e il tempo dalla scadenza dichiarata in etichetta.
(cerchi, prodotti artigianali, triangoli, prodotti industriali)
Le principali variabili microbiologiche mostrano una buona correlazione con il
tempo alla scadenza, ma è evidente per diversi prodotti un livello inaccettabile
delle conte (espresse come logaritmo nel numero di unità formanti colonie) di
Enterobacteriaceae, psicrotrofici e Pseudomonas (il principale gruppo di
psictrotrofici deterioranti i prodotti freschi). In particolare, dopo 5 gg di
conservazione in numero di psicrotrofici variava da 106 a oltre 108 ufc/g,
mentre il numero di Pseudomonas variava fra 106 e 108 ufc/g, e il tenore in
Enterobacteriaceae (che riflette la qualità igienica del prodotto variava
moltissimo) fra 102 e 107 ufc/g, con valori più alti nei prodotti artigianali). Il
livello di proteolisi (misurato con il saggio OPA) mostra una scarsa
correlazione con la shelf-life residua.
Dal momento che su ogni prodotto sono state eseguite un gran numero di
valutazioni analitiche, la presentazione dei risultati delle singole analisi è
tediosa e poco indicativa. Per ottenere una valutazione complessiva degli
andamenti delle determinazioni analitiche è stata condotta un'analisi delle
componenti principali sulla matrice di correlazione delle variabili relative alle
analisi microbiologiche e alle analisi chimiche. A causa della grande varietà di
tipologie di prodotto e della diversa contaminazione iniziale, tentativi di
65
correlare le risposte dei sensori con la presenza dei microrganismi e con il
tempo mediante modelli di regressione parziale hanno avuto poco successo.
Tuttavia, un semplice modello di analisi discriminante separava con un buon
livello di successo (82% di classificazioni corrette) i prodotti all'inizio della
shelf-life da quelli a 5 gg di conservazione. I sensori più importanti nel
determinare questa separazione erano W3C, W5C (che rispondono a sostanze
organiche aromatiche), W6S (idrogeno), W1S (broad range), W2S (alcohol,
broad range).
Sui soli campioni a 5 gg erano disponibili inoltre i dati sulla composizione del
microbiota, che hanno fornito interessanti risultati, soprattutto nello spiegare
la complessità della componente microbica. La Figura 3.9 mostra il logaritmo
della frequenza
(2=100%,
-2=≤0.01%)
delle
specie
riscontrate
più importanti nei diversi campioni. La separazione dei campioni in questo
caso è soprattutto sulla base del sistema di colture starter utilizzate (le ultime
tre righe mostrano la frequenza delle specie normalmente usate come starter
nella mozzarella). E' interessante notare come la maggior parte dei campioni
prodotti con fermenti lattici selezionati (A, L e M) si raggruppano
insieme,mentre il campione H si separa, probabilmente per l'uso di uno starter
comprendente anche Lattobacilli. I campioni artigianali sono caratterizzati da
una maggiore diversità del microbiota, mentre per i campioni prodotti con
acido citrico (B, E, G, J, K) dominano gli agenti di deterioramento
(Acinetobacter, Moraxella, Flavobcterium, Pseudomonas). L'affidabilità della
tecnica NGS è anche testimoniata dalla similitudine delle repliche tecniche
(campioni dello stesso produttore, con lo stesso numero) e biologiche (lettere
finali A e B).
La vicinanza delle diverse comunità microbiche sulla base della loro
composizione tassonomica è mostrata nella Figura 3.10.
L'immagine separa molto chiaramente i campioni sulla base del sistema di
acidificazione utilizzato e mostra, in maniera simile alla figura precedente,
diversi gruppi di prodotti. In particolare, a causa della varietà della
contaminazione, i campioni prodotti per acidificazione artificiale, sono
chiaramente separati dagli altri, come sono separati i campioni
presumibilmente prodotti con colture a composizione indefinita (F).
66
Figura 3.9. Pseudo heat map mostrante la frequenza (come gradazione di
colore; rosso frequenza maggiore, blu frequenza minore) di diversi
microrganismi in diversi campioni di mozzarella di latte di vacca conservati
per 5 gg a 10°C. I diversi campioni (A1A, A1B etc.) sono indicati con una
lettera iniziale che indica il produttore, un numero che indica la replica
biologica (il lotto di produzione) e una lettera (A, B) che indica la replica
tecnica (due campioni dello stesso lotto).
67
Figura 3.10. Analisi delle coordinate principali della matrice di distanza
Weighted Unifrac (rappresentante la distanza tassonomica fra le diverse
comunità microbiche) in campioni di mozzarella di latte di vacca conservati
per 5 gg a 10°C. I cerchi indicano prodotti artigianali e i triangoli prodotti
industriali, mentre il livello di riempimento (bianco, lu chiaro e blu scuro)
indicano il sistema di acidificazione (rispettivamente acido citrico, non
dichiarato e fermenti lattici selezionati).
Se i diversi gruppi tassonomici vengono raggruppati per gruppi funzionali
(Figura 3.11), si osservano chiaramente i diversi pattern di contaminazione.
Le mozzarelle prodotte con acido citrico sono caratterizzati da bassi livelli di
microrganismi utilizzati come starter (che sono probabilmente contaminanti
derivanti dall'ambiente di caseificio, in cui presumibilmente vengono ottenuti
altri formaggi a pasta filata con altri sistemi di colture starter); nei prodotti
che dichiarano l'uso di colture starter queste ultime dominano in modo
assoluto il microbiota, mentre nel gruppo che non dichiara l'uso di colture
starter né di acido citrico non esiste un pattern preciso, anche se, a causa della
frequenza elevata di specie usate come starter è presumibile che questi
prodotti vengano ottenuti con colture naturali (contaminate con altri fermenti
lattici, oltre a quelli normalmente usati come starter).
68
Figura 3.11. Distribuzione di diversi gruppi funzionali di microrganismi sulla
base dei risultati del NGS in campioni di mozzarella prodotti con diversi
sistemi di acidificazione a 5 gg di conservazione a 10°C.
I tentativi di correlare la composizione del microbiota con altre proprietà del
prodotto non sono stati particolarmente fruttuosi; la correlazione fra la
frequenza di psicrotrofici o di Pseudomonas con le relative conte è certamente
significativa ma bassa, con diversi outliers. Il risultato non è sorprendente
perché l'analisi NGS misura la frequenza (non il numero) delle diverse
tipologie di DNA presente (indipendentemente dal fatto che i microrganismi
siano coltivabili o meno) mentre i terreni di coltura mostrano, con gradi
diversi di selettività, il numero di microrganismi in grado di formare colonie.
Principali conclusioni e aspetti applicativi.
Le mozzarelle presenti sul commercio hanno un'elevata variabilità delle
caratteristiche chimiche e microbiologiche e sono prodotte su sistemi di
acidificazione della pasta molto diversi, anche se è possibile identificare
abbastanza semplicemente quale sia stato utilizzato con tecniche molecolari,
indipendentemente dalla dichiarazione i etichetta. La shelf-life più
frequentemente indicata in etichetta era intorno ai 5 gg ed è probabile che,
almeno dal punto di vista microbiologico, la conservazione refrigerata a 4°C
(una temperatura incompatibile con la qualità sensoriale del prodotto) possa
consentire il mantenimento di una discreta qualità del prodotto. L'uso della
valutazione rapida dello spazio di testa è sicuramente un metodo vantaggioso
e rapido per correlare la qualità del prodotto con la durata della
conservazione, ma deve essere tarato su un prodotto specifico. Infatti, in
presenza di prodotti molto diversi da un punto di vista microbiologico e
tecnologico, lo strumento può fornire indicazioni di massima perché le
69
variabili diverse dalla sola durata della conservazione confondono le
possibilità di discriminazione.
L'analisi del microbiota con tecnologie basate sul Next Generation Sequencing,
per quanto costoso, è uno strumento completo per caratterizzare i prodotti
ma la correlazione dei risultati ottenuti sulla base di questo approccio con le
variabili chimiche e sensoriali richiedono l'esecuzione di un numero di analisi
molto maggiore di quello utilizzato in questo studio. I risultati confermano
comunque che i prodotti ottenuti per acidificazione naturale possono essere
discriminati (sia sulla base del tipo di coltura utilizzato, sia separandoli
nettamente da quelli ottenuti con acidificazione artificale), permettendo di
individuare con facilità eventuali truffe e false dichiarazioni in etichetta.
Benché la comunità microbica di deterioramento possa variare
significativamente da un prodotto all'altro (in funzione della tipologia di
contaminazione iniziale, piuttosto che in funzione delle caratteristiche
ecologiche, abbastanza simili nei diversi prodotti) essa è di solito dominata da
psicrotrofici appartenenti ai generi
Pseudomonas, Acinetobacter,
Flavobacterium (derivanti probabilmente dalla contaminazione del latte e
dell'acqua) e per alcuni campioni da Enterobacteriaceae. Diversi
microrganismi chiaramente associati al microbiota delle vacche da latte
possono essere presenti e svilupparsi. Altre fonti di contaminazioni
significative sono probabilmente l'ambiente di caseificio. Queste informazioni
confermano da una parte che prodotti artigianali sono caratterizzati da una
maggiore biodiversità (sia in termini di microrganismi starter, che di fermenti
lattici non starter, che di altri contaminanti), legata probabilmente all'uso di
colture starter artigianali, alla minore attenzione alle norme di igiene e, in
qualche caso, alla mancata pastorizzazione del latte. Da un punto di vista
microbiologico, la sola refrigerazione, anche accoppiata alla conservazione in
atmosfere protettive, può svolgere un ruolo importante nel prolungare la
shelf-life, ma incrementi significativi di questo parametro richiedono
sicuramente un maggior controllo della contaminazione iniziale del latte, del
caseificio e del liquido di governo.
70
3.4 Effetto del sistema di colture starter e del liquido di governo sulle
proprietà microbiologiche del fior di latte.
E. Parente, A. Ricciardi, A. Guidone, A. Matera - Scuola SAFE, Università degli
Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
Le colture starter ad inoculo diretto sono certamente le colture più utilizzate
per le mozzarelle di produzione industriale. Benché il loro uso garantisca una
buona riproducibilità delle performance tecnologiche ed una costanza della
qualità possono determinare un'appiattimento della qualità dei prodotti. Per
questa ragione, nell'ambito del progetto QUALIFORM sono state condotte una
serie di lavorazioni pilota per valutare l'impatto di:
•
sistemi di colture starter (starter ad inoculo diretto vs coltura
naturale in latte)
•
tipologia di liquido di governo
sulla qualità microbiologica, chimica e sensoriale di mozzarella di latte
vaccino.
Approccio metodologico e risultati.
Le lavorazioni sono state condotte presso l'azienda Fattorie Donna Giulia Srl,
partner del progetto, usando una tecnologia standard per la produzione di
mozzarella da latte vaccino.
Le colture starter utilizzate sono una coltura ad inoculo diretto gentilmente
fornita dalla Sacco srl e una coltura naturale in latte selezionata dal
Laboratorio di Microbiologia Industriale in precedenti cicli di
sperimentazione.
Entrambe le colture sono state utilizzate in modo tale da raggiungere il pH di
filatura in circa 4 h. La maturazione della cagliata è stata condotta a 42°C sotto
siero.
Sono stati confrontati due tipi di liquido di governo: un liquido di governo
composto acqua potabile (la salature è stata fatta nella pasta con acqua salata
al 3,5%) e un liquido di governo innovativo addizionato di fermenti lattici
aromatizzanti.
Latte, mozzarelle e liquido di governo sono stati monitorati con un insieme di
analisi microbiologiche (tenore in Enterobacteriaceae, psictrofici e
Pseudomonas come indicatori del potenziale di deterioramento, tenore in
colture starter), chimiche (analisi dello spazio di testa mediante naso
elettronico), fisiche e chimico fisiche (pH, colore interno ed esterno della
mozzarella). Le analisi chimiche e fisiche sono state condotte presso il CRAZOE di Bella. Infine, il gruppo di ricerca sul Benessere animale e valutazione
71
della qualità dei prodotti ha condotto analisi sensoriali descrittive e consumer
test sui prodotti all'inizio della conservazione.
In tutte le lavorazioni la cagliata raggiungeva il pH necessario per la filatura
entro circa 3-3.5 h dall'aggiunta del caglio: mentre l'acidificazione con la
coltura per inoculo diretto era estremamente riproducibile quella con la
coltura naturale richiedeva un attento monitoraggio, con aggiustamento dei
livelli di inoculo ed era, in qualche caso, lievemente più lenta, anche se non si
notavano differenze statisticamente significative fra il numero di cellule vitali
della coltura starter nel latte inoculato nè in funzione del tipo di starter nè
della data di lavorazione.
La coltura ad inoculo diretto garantiva un numero più alto di cellule al termine
della maturazione, menre il livello di alcuni contaminanti era più alto per il
prodotto ottenuto con le colture naturali.
Le mozzarelle sono state trasferite in due liquidi di governo diversi (uno dei
quali conteneva fermenti lattici mesofili aromatizzanti) e analizzate
immediatamente dopo il confezionamento o dopo 5 gg di conservazione a
10°C.
Le analisi sono state eseguite sia sul liquido di governo che sulla mozzarella.
Il liquido di governo al tempo 0 aveva un pH identico a quello della mozzarella
per i campioni conservati in acqua potabile e di 5.3 per il liquido di governo
inoculato. Il tempo, il tipo di coltura starter e il tipo di liquido di governo
avevano tutti effetti altamente significativi sul pH del liquido di governo dopo
5 gg, con i valori più bassi per il liquido di governo inoculato, che era
caratterizzato anche da un maggior numero di fermenti lattici mesofili (come
era da aspettarsi) mentre il tenore in psicrotrofici non era diverso per i due
liquidi di governo a 5 gg di conservazione.
Per quanto rigaurda il pH della mozzarella, al tempo 0, quella prodotta con la
coltura ad inoculo diretto aveva un valore significativamente più basso
mentre, dopo 5 gg di conservazione, l'uso del liquido di governo inoculato
determinava un pH significativamente più basso (che potrebbe aver
contribuito alla maggior consistenza del prodotto e alla maggiore inibizione
degli psicrotrofici che si riscontrava unicamente dopo 5 gg di conservazione).
Le mozzarelle conservate nel liquido di governo inoculato avevano, dopo 24 h
di conservazione un colore significativamente diverso, con valori meno
tendenti al giallo.
Il naso elettronico permetteva un'ottima discriminazione dei prodotti sia sulla
base del sistema di colture starter utilizzato che sulla base del liquido di
governo.
I risultati dell'analisi sensoriale sono descritti in dettaglio nella sezione 5.2. A
24 h l'effetto della coltura starter, valutato indipendentemente da liquido di
governo e dalla durata della conservazione, sui soli parametri di aspetto e
colore mostrava che la coltura naturale in latte dava valori significativamente
più intensi per la consistenza al taglio, mentre la coltura selezionata ad inoculo
72
diretto aveva una maggiore intensità per gli attributi lucentezza e uniformità
del colore.
Per le analisi condotte a 24 h di conservazione, si conferma l'impatto positivo
della coltura ad inoculo diretto su alcuni parametri relativi all'aspetto, come
uniformità di colore, lucentezza, alveolature e rilascio di latticello. La coltura
naturale dà un prodotto con un odore/flavour di latte più intenso, mentre
sono più evidenti per la coltura ad inoculo diretto alcuni difetti come acido e
amaro. Per la consistenza la coltura naturale in latte sembra mostrare alcuni
aspetti positivi, come la maggiore consistenza al taglio, e maggiore tenerezza.
Il liquido di governo tradizionale mostra un'intensità significativamente
maggiore per i parametri colore, alveolature e lucentezza, mentre il liquido di
governo innovativo mostra intensità maggiori per la resistenza al taglio.
Indipendentemente dalla coltura starer e dal liquido di governo, la
conservazione determina una diminuzione della percezione dell'uniformità
del colore, l'uniformità della pelle, l'alveolatura, il rilascio di latticello, la
resistenza e la consistenza al taglio. Questi fenomeni sono probabilmente
dovuti sia ad una perdita di calcio ionico nel liquido di governo che, almeno
parzialmente, alla crescita di deterioranti psicrotrofici.
La coltura naturale in latte determina una maggiore accettabilità generale
(relativa soprattutto all'accettabilità per gusto/flavour) rispetto alla coltura a
composizione definita, mentre il liquido di governo innovativo determina una
maggiore gradevolezza per il gusto/flavour, mostrando l'importanza
dell'aggiunta delle colture aromatizzanti.
Principali conclusioni e aspetti applicativi.
Questo esperimento pilota conferma che, seppur di più difficile gestione, le
colture naturali possono portare significativi vantaggi in termini di proprietà
sensoriali della mozzarella fresca e che, interventi mirati sul liquido di
governo (anche mediante l'aggiunta di colture starter specifiche), possono
contribuire a prolungare la shelf-life della mozzarella e a migliorarne
significativamente la qualità sensoriale.
73
4. Valutazione della qualità in termini di composizione e
impatto aromatico.
Claps S., Caputo A.R., Di Napoli M.A., Paladino F., Morone G.
CRA-ZOE – Unità di Ricerca per la Zootecnia Estensiva
Via Appia, Bella Scalo 85054 Muro Lucano (Pz)
4.1 Premessa.
Il CRA-ZOE ha partecipato alla realizzazione delle attività previste nell’ambito
del progetto al fine di “Ottimizzare la produzione di paste filate fresche e
stagionate”, “Oggettivare” l’alta qualità delle stesse e valutare la “Shelf-life”
del fior di latte.
Ha curato le caseificazioni sperimentali e pilota, fornendo supporto e
collaborazione alle attività delle altre Unità Operative. Ha effettuato, inoltre,
analisi chimiche di base, gas-cromatografiche (VOC e profilo acidico) e, infine,
ha testato l’impiego del naso elettronico per la discriminazione “rapida” delle
diverse tesi.
Il CRA ha concentrato la propria attenzione nell’uso del “Naso Elettronico”
(NE), in quanto è uno strumento che cerca di imitare il naso umano e di
valutare un prodotto dal suo odore. In particolare, con i suoi sensori,
“fotografa” le sostanze che vengono rilasciate dal prodotto oggetto dello
studio e si accumulano nello spazio di testa del vial. Si parla di impronta
olfattiva della sostanza analizzata.
Il NE, a differenza del GC-MS, non da un nome alle sostanze volatili, ma esegue
solo dei confronti, quindi non ci dice se ci sono più acidi o terpeni, ma nello
stesso tempo, dopo una adeguata elaborazione statistica, ci indica, con un
valore di probabilità, se l’insieme delle sostanze volatili registrate per un
campione appartengono alla stessa classe o meno delle sostanze volatili di un
altro campione che stiamo confrontando, oppure potremmo dire che le due
impronte registrate appartengono alla stessa classe e quindi a una matrice
simile ovvero possono essere considerate diverse.
Quindi come strumento è meno completo rispetto al GC-MS, ma per contro
effettua analisi in modo notevolmente più veloce e non necessità di un
operatore particolarmente specializzato, una volta messa a punto una
metodica adeguata.
Per l’uso routinario, es. per valutare se un formaggio DOP rispetta gli standard
olfattivi del disciplinare, non è necessario sapere quali sostanze sono diverse
ma solo se il campione rientra nei parametri registrati per quella DOP.
74
Di seguito vengono riportati i risultati delle diverse prove effettuate durante lo
svolgimento del progetto, in particolare le risposte del NE e il confronto per
alcune tesi con i risultati del GC-MS, non si riportano nel dettaglio i protocolli
utilizzati per ogni singola tesi, informazioni quest’ultime che vengono
riportate nella relazione del capofila, quindi per esempio parleremo di
Standard Tradizionale (ST) senza specificare in modo dettagliato la
composizione, ecc. Le analisi chimiche e GC sulla componente lipidica
verranno riportante nella relazione conclusiva del progetto.
Le prove sperimentali eseguite, in collaborazione con gli altri partners e nel
rispetto di quanto previsto nelle azioni progettuali, sono :
1) Sviluppo di starter primari, aggiuntivi e prebiotici per paste filate
fresche e stagionate
2) Scamorze - Confronto Starter Tradizionale vs Innovativo
3) Shelf-Life Fior di Latte - Prova Preliminare
4) Shelf-Life Fior di Latte in commercio – Fior di Latte locale e della
grande distribuzione
5) Lavorazioni pilota - Effetto di sistemi di colture starter e formulazioni
di liquidi di governo sulla qualità microbiologica, chimica e sensoriale
di mozzarella
75
4.2 Sviluppo di starter primari, aggiuntivi e prebiotici per paste filate
fresche e stagionate
Introduzione
L’obiettivo è stato quello di sviluppare sistemi di colture starter a
composizione definita per migliorare la qualità igienica, sensoriale e
nutrizionale di paste filate fresche e stagionate. Gli starter selezionati sono
stati utilizzati anche nelle successive prove sperimentali e le lavorazioni
pilota.
Sono state realizzate quattro caseificazioni, presso il caseificio del CRA-ZOE,
con lo scopo di mettere a confronto diversi tipi di latte e diverse colture
starter per la produzione di paste filate a breve stagionatura (vedi sezione 3.1)
Lo scopo di questa attività, infatti, era di valutare l’impatto di due tipologie di
latte (Frisona (F) e Misto (M), con una quantità di latte, per il misto, 10% di
Jersey e 90% di Frisona ) e due tipologie di colture starter: una coltura starter
del commercio (ST) e una coltura a composizione definita di starter
selezionati (SI) sulla qualità dei formaggi a pasta filata a breve-media
stagionatura.
La coltura a composizione definita è stata sviluppata da Unibas-DipBio in un
precedente progetto e aveva mostrato di influenzare positivamente aroma e
sapore del Caciocavallo Silano. In particolare, la coltura è caratterizzata dalla
capacità di minimizzare i difetti di amaro e produrre un sapore dolce con un
piacevole aroma di burro.
Lo schema tecnologico utilizzato, per le diverse caseificazioni, è riportato nella
Tabella 4.1.
Il CRA-ZOE ha eseguito le analisi chimico fisiche sul latte e sulle scamorze a
diversi stadi di stagionatura (cagliata, scamorza 7, 15 e 30 giorni) delle diverse
tesi a confronto, per verificare l’influenza del tipo di latte (Frisona o Misto) e
del tipo di fermento (ST e SI), principalmente sulle caratteristiche aromatiche
e sul profilo acidico, fattori questi che influenzano in modo determinante il
gusto del consumatore e la scelta nel consumo di un determinato formaggio.
In particolare, si è voluto verificare se l’aggiunta di un 10% di latte di razza
Jersey può determinare una variazione nella componente volatile e acidica
delle scamorze tali che il consumatore ne percepisca la differenza e
riconoscendola possa preferirla ad un prodotto senza l’aggiunta.
Inoltre, si è voluto verificare se i diversi fermenti acidificanti usati (ST e SI)
hanno la stessa o un influenza simile sul prodotto finito, in particolare se lo
standard innovativo (SI) sviluppi un aroma più marcato ed apprezzato dal
consumatore.
76
Tabella 4.1. Schema tecnologico caseificazione
Latte (Lt)
pH latte
T°
termizzazione
T° inoculo
fermenti
PH dopo
aggiunta
fermenti
T°
coagulazione
Quantità caglio
(ml)
Ora aggiunta
caglio
Tempo di
presa (min)
Rassodamento
(min)
Ora rottura
Tipo rottura
Riscaldamento
(°C)
Orario di
filatura
PH di filatura
Resa (kg)
(cagliata)
N. scamorze
FST
(Frisona
Starter
Tradizionale)
40
6,77
FSI
(Frisona
Starter
Innovativo)
40
6,77
40
6,76
MSI
(Misto
Starter
Innovativo)
40
6,79
65
65
65
65
42
38
42
42
6,57
6,55
6,58
6,53
38
38
38
38
12
12
12
12
10:03
10:05
10:34
10:36
13
10
13
11
20
20
22
20
10:36
Nocciola
10:35
Nocciola
11:09
Nocciola
11:07
Nocciola
42
/
42
/
12:50
13:45
13:30
14:00
5.15
5.18
5.15
5.15
3,75
4,0
4,1
4.450
8
8
8
8
MST
(Misto Starter
Tradizionale)
Risultati.
Nelle Tabelle 4.2 - 4.4 viene riportata la componente organica volatile (VOC)
totale nel latte, latte trattato e prodotto trasformato. L’analisi della varianza
non ha evidenziato differenze significative.
77
Tabella 4.2. VOC Totali (Unità arbitraria) nel latte di razza Frisona, Jersey e
Misto (90% Frisona e 10% Jersey)
Latte
Aldeidi
Chetoni
Esteri
Idrocarburi
Alcoli
Terpeni
Frisona
x
Es
346,9
42,1
15,4
10,3
49,1
25,9
36,9
12,2
153,2
27,8
174,4
28,4
Jersey
X
325,6
7,8
56,4
57,3
146,2
194,4
Misto
Es
42,1
10,3
25,9
12,2
27,8
28,4
x
282,7
25,9
28,3
28,3
48,7
132,1
Es
42,1
10,3
25,9
12,2
27,8
28,4
Tabella 4.3. VOC Totali (Unità arbitraria) nel latte intero e misto trattato con
l’aggiunta di starter diversi (FSI, FST, MSI e MST)
Latte
trattato
aldeidi
chetoni
esteri
idrocarburi
alcoli
terpeni
FSI
x
291,7
15,7
43,8
66,0
150,0
169,9
FST
Es
22,2
4,3
16,1
10,8
26,3
26,5
x
288,4
9,0
42,5
59,9
69,4
170,3
MSI
Es
22,2
4,3
16,1
10,8
26,3
26,5
x
282,0
15,9
38,6
34,3
121,2
147,8
MST
Es
22,2
4,3
16,1
10,8
26,3
26,5
x
278,1
12,5
46,0
48,4
68,9
139,8
Es
22,2
4,3
16,1
10,8
26,3
26,5
Nel latte, anche considerando la componente organica volatile (VOC) per
singolo composto e non per classe, non sono state osservate differenze tra i
vari elementi, tranne per un idrocarburo (Undecano) che è significativamente
diverso tra il latte di Frisona, Jersey e Misto. In particolare è da notare la quasi
completa assenza di Undecano nel Misto pur essendo presente nel latte di
Frisona e Jersey. Il latte trattato, invece, non ha mostrato differenze
significative per nessun componente.
78
Tabella 4.4. VOC Totali (Unità arbitraria) nelle cagliate, scamorze a 7, 15 e 30
giorni ottenute con l’aggiunta di starter diversi (FSI, FST, MSI e MST)
Cagliata
Aldeidi
Chetoni
esteri
idrocarburi
alcoli
lattoni
terpeni
Scamorza 7 gg
aldeidi
chetoni
esteri
idrocarburi
lattoni
alcoli
terpeni
Scamorza 15 gg
aldeidi
chetoni
esteri
idrocarburi
lattoni
alcoli
terpeni
Scamorza 30 gg
aldeidi
chetoni
esteri
idrocarburi
alcoli
terpeni
FSI
x
243,9
13,9
37,6
82,3
45,8
3,7
134,1
FSI
x
264,8
48,7
42,7
69,4
8,7
52,9
134,3
FSI
x
237,4
19,1
34,7
53,5
0,0
42,4
124,7
Es
49,3
5,6
5,9
20,4
7,3
2,0
25,3
Es
35,6
14,0
3,4
18,5
3,7
11,6
14,8
Es
22,9
3,3
3,9
11,9
0,9
8,4
15,9
FSI
8
347,9
23,9
52,5
105,1
85,8
157,3
Es
39,9
3,8
5,6
15,2
18,9
7,4
FST
MSI
MST
x
Es
233,2
49,3
23,3
5,6
31,6
5,9
71,2
20,4
44,1
7,3
4,8
2,0
111,5
25,3
FST
x
Es
281,2
35,6
21,2
14,0
38,4
3,4
59,4
18,5
4,6
3,7
52,1
11,6
136,9
14,8
FST
x
Es
237,4
22,9
22,1
3,3
38,1
3,9
77,1
11,9
1,1
0,9
55,3
8,4
131,3
15,9
x
Es
347,7
49,3
27,1
5,6
41,5
5,8
56,8
20,4
57,8
7,3
14,5
2,0
140,0
25,3
MSI
x
Es
267,1
35,6
21,0
14,0
47,1
3,4
71,6
18,5
8,0
3,7
53,7
11,6
141,4
14,8
MSI
x
Es
252,7
22,9
23,2
3,3
34,9
3,9
68,2
11,9
2,1
0,9
50,0
8,4
129,1
15,9
x
Es
238,2
49,3
12,4
5,6
29,9
5,9
59,4
20,4
40,9
7,3
6,6
2,0
122,3
25,3
MST
x
Es
283,0
35,6
25,4
14,0
37,7
3,4
52,2
18,5
7,3
3,7
53,7
11,6
117,9
14,8
MST
x
Es
192,6
22,9
18,3
3,3
30,4
3,9
59,9
11,9
2,0
0,9
35,7
8,4
114,1
15,9
FST
MSI
MST
x
251,9
20,8
52,6
50,5
66,8
147,8
Es
39,9
3,8
5,6
15,2
18,9
7,4
x
291,9
21,4
57,6
71,8
85,8
180,6
Es
39,9
3,8
5,6
15,2
18,9
7,4
x
280,7
21,7
62,7
58,9
96,6
138,7
Es
39,9
3,8
5,6
15,1
18,9
7,4
79
Nella Figura 4.1 vengono riportati i grafici del naso elettronico ottenuti
mediante l’elaborazione statistica multivariata “Discriminant analysis” che
considera le variabili (in questo caso i 10 sensori) nel loro insieme allo scopo
di evidenziare differenze o meno tra le diverse tesi.
La Figura mostra come l’impronta olfattiva riconosca il latte di Jersey rispetto
a quello di Frisona o Misto, mentre con l’aggiunta degli starter, dal latte
trattato fino alla scamorza a 15 giorni, MSI è la tesi che risulta ben distinta. A
30 giorni invece è il trattamento con starter tradizionale (FST) a essere ben
distinto dagli altri due con starter innovativo (FSI e MSI). Sembrerebbe che i
due gruppi di starter (ST e SI) con il procedere della stagionatura,
indipendente dal latte di partenza, tendano a indirizzare i processi di
maturazione in modo differente.
Latte trattato
Latte
cagliata
Canonical Scores Plot
Canonical Scores Plot
6
Canonical Scores Plot
4
6
1
2
2
0
RAZZA1$
-2
frisona
jersey
misto
-4
-4
-2
0
2
4
FACTOR(2)
FACTOR(2)
FACTOR(2)
4
-2
frisona_si
frisona_st
misto_si
-5
6
-2
TRATTAMENTO$
-5
FACTOR(1)
-2
1
4
TRATTAMENTO$
frisona_si
frisona_st
misto_si
-6
-6
-2
FACTOR(1)
Scamorza 7g
Scamorza 30g
Canonical Scores Plot
7,0
6
FACTOR(1)
Scamorza 15g
Canonical Scores Plot
2
Canonical Scores Plot
5
3
4,4
-0,8
TRATTAMENTO$
FACTOR(2)
FACTOR(2)
FACTOR(2)
1
1,8
2
-1
-1
RAZZA_TR$
TRATTAMENTO$
-3
-3,4
-6,0
-6,0
frisona_si
frisona_st
misto_si
frisona_si
frisona_st
misto_si
-4
-3,4
-0,8
1,8
FACTOR(1)
4,4
7,0
-4
-1
2
FACTOR(1)
5
frisona-si
frisona-st
misto-si
-5
-5
-3
-1
1
3
FACTOR(1)
Figura 4.1. Naso Elettronico – grafici elaborazione statistica multivariata
“Discriminant analysis” dal latte alla scamorza a 30 giorni
80
Nella Figura 4.2 viene riportata l’elaborazione PCA (Principal Component
Analysis), che conferma la netta separazione del latte di Jersey rispetto a
quello di Frisona e Misto. Infatti il potere discriminante (DP), l’indice che
misura la capacità di discriminazione delle classi del modello, è superiore a 0,5
che rappresenta il valore soglia per una buona separazione.
Figura 4.2. Naso Elettronico – grafici elaborazione statistica multivariata
“PCA” confronto latte
81
Aspetti divulgativi.
I risultati ottenuti, per i parametri presi in considerazione (VOC, naso
elettronico, ecc.) non hanno evidenziato differenze statistiche significative tra
le diverse tesi e i diversi tipi di latte utilizzati, anche se appare evidente che il
NE riesca ad individuare il latte proveniente da razze diverse e tenda a
separare, almeno fino ad una stagionatura di 15 g, la scamorza prodotta con
latte misto e con l’aggiunta di standard innovativo. A 30 giorni è lo standard
innovativo, indipendentemente dal latte utilizzato, a separarsi dallo standard
tradizionale.
Da un punto di vista pratico applicativo, sicuramente, si può ipotizzare l’uso
del NE per un primo screening della provenienza e composizione del latte
(specie, razza, annacquamento, ecc), rimandando ad approfondimenti
successivi, con metodiche classiche, in caso di dubbi.
82
4.3 Silani - confronto starter tradizionale vs innovativo
Introduzione
L’obiettivo è stato quello di ritestare gli starter innovativi (SI) (coltura a
composizione definita composta da: Lactobacillus nelveticus, Lactococcus
Lactis subsp. lactis e Lactobacillus paracasei subsp. paracasei) con starter
tradizionali (ST) (coltura starter del commercio).
Sono state realizzate tre caseificazioni, presso il caseificio del CRA-ZOE,
mettendo a confronto due colture starter per la produzione di paste filate a
breve stagionatura (Scamorzone o Silano), utilizzando, in questa prova, solo
latte di vacca Frisona.
Lo schema tecnologico utilizzato, per le diverse caseificazioni, è riportato nella
Tabella 4.5.
Tabella 4.5. Schema tecnologico caseificazione – confronto ST vs SI
Latte (Lt)
PH latte
T° termizzazione (°C)
FST
(Frisona starter
tradizionale)
100
6.81
65
Inoculo ml/100lt
1 bustina ST da 1 uc
T° inoculo fermenti (°C)
PH dopo aggiunta
fermenti
T° coagulazione (°C)
Quantità caglio (ml)
Ora aggiunta caglio
Tempo di presa (min)
Rassodamento (min)
Ora rottura
Tipo rottura
Riscaldamento (°C)
Orario di filatura
PH di filatura
Resa (kg) (cagliata)
N. scamorze
38
FSI
(Frisona start. trad. +
innovativo)
100
6.81
65
1 bustina ST da 1 uc + SI (10
ml)
38
6.60
6.60
38
35
9:09
12
20
9:41
nocciola
/
12:30
5.18
12,3
12
38
35
9:02
12
20
9:34
nocciola
/
12:15
5.16
12,5
12
83
Il CRA-ZOE ha eseguito le analisi chimico fisiche sul latte e sulle scamorze a
diversi stadi di stagionatura (cagliata, scamorza 7, 15 e 30 giorni) delle diverse
tesi a confronto, per verificare l’influenza del tipo di fermento (ST e SI),
principalmente sulle caratteristiche aromatiche. In questa prova, per
ottimizzare la base statistica e migliorare la ripetibilità, è stata aumentata la
numerosità dei campioni prelevati. Per ogni tesi sono stati prelevati ben 27
campioni, infatti sono state effettuate 3 caseificazioni, per ogni caseificazione
sono state prelevate 3 scamorze per tesi e per ogni scamorza sono stati
prelevati 3 campioni, analizzati separatamente ed in parallelo.
Risultati.
Analizzando i dati della prova, il NE non ha rilevato differenze tra le due tesi a
confronto, con valori di discriminazione molto al disotto di 0,5. Il NE,
confrontando scamorze a 15 giorni di stagionatura con quelle a 30 giorni,
sovrappone le due tesi di 15 giorni separandole con quelle di 30 giorni. Nella
Figura 4.3 è possibile osservare il grafico prodotto dalla elaborazione PCA e
nella Figura 4.4 l’analisi discriminate (DA). Entrambe mostrano nettamente la
separazione tra le scamorze a tempi diversi di stagionatura.
0,5
sc30st
0,4
Scamorze 30 giorni
sc30st
sc30st
0,3
sc30si
sc30si
Scamorze 15 giorni
sc30si
0,2
sc30st
sc30st
sc30st
sc30st
sc30si
sc30si
sc30st
Component 2
sc15si
sc15si
sc15si
sc15si
sc15si
sc15si sc15st
sc15si
0,1
sc30si
sc15st
sc30si
sc15si
sc15st
sc15st
sc15si
sc15si
sc15si
-1,6
sc15si
-1,2
-0,8
-0,4
sc15st
sc15st
sc15si
sc15si
sc15st
sc15si
sc30st
sc15st
sc30si
sc30si
sc15si
sc15si
sc15st
0,4
sc30si
sc15st
sc15st
sc15st
sc30st
sc30st 0,8
sc30st sc30si
sc30st
1,2
sc15st
sc15si
sc30st
-0,1
sc15st
sc30st
sc15si
sc30st
sc30st
sc15st
sc30si
sc15st
sc15si
sc30st
sc30st
sc30si
sc30st
-0,2
sc15st
1,6
sc30st
sc15si
sc15si
sc15si
sc30st
sc30si
sc15st
sc15si
-2,0
sc30st
sc30si
sc30st
sc30si
sc30st
sc30si
sc30st
sc30si
sc30si
sc30si
sc30si
sc30sisc15st
sc30si
sc30si
sc30si
sc30si
sc30si
sc15si
sc15st
sc15st
sc15st
sc15st
sc15st
sc15st
sc15si
sc30st
-0,3
sc15st sc15st
sc15si
-0,4
Component 1
Figura 4.3. Naso Elettronico – grafici elaborazione statistica multivariata
“PCA” – confronto scamorze 15 gg vs 30gg
84
Scamorze 30 giorni
Canonical Scores Plot
FACTOR(3)
FACTOR(1)
FACTOR(2)
FACTOR(3)
FACTOR(3)
FACTOR(1)
FACTOR(2)
FACTOR(2)
FACTOR(1)
FACTOR(1)
FACTOR(2)
Scamorze 15 giorni
SIGLA1$
sc15si
sc15st
sc30si
sc30st
FACTOR(3)
Figura 4.4. Naso Elettronico – grafici elaborazione statistica multivariata “DA”
confronto scamorze 15 gg vs 30 gg.
Dalla elaborazione dei dati della componente organica volatile (VOC), la DA
sovrappone le diverse classi, anche se la classe scamorza a 30 giorni prodotta
con SI (sc30si) tende ad allontanarsi dalle altre 3 (Figura 4.5), tendenza che
viene messa in risalto con la PCA (Figura 4.6).
Canonical Scores Plot
FACTOR(3)
FACTOR(1)
FACTOR(2)
FACTOR(3)
FACTOR(3)
FACTOR(1)
FACTOR(2)
FACTOR(2)
FACTOR(1)
FACTOR(1)
FACTOR(2)
SIGLA1$
si15
si30
st15
st30
FACTOR(3)
Figura 4.5. GC-MS – grafici elaborazione statistica multivariata “DA” confronto
scamorze 15g vs 30g
85
La PCA, mediante i loading fornisce una misura del contributo di ogni
variabile alle componenti principali, la Figura 4.7 mostra che i terpeni, in
particolar modo, aldeidi, alcoli e idrocarburi sono tra le variabili originarie che
più pesano sulla determinazione della grandezza di quelle latenti.
L’analisi della varianza ha evidenziato che diverse classi di composti
presentano differenze significative tra le diverse tesi. I terpeni presentano un
area doppia nella tesi si30 (102,81) rispetto alle altre 3 (si15 = 60,44; st15 =
60,02; st30 = 66,21), con una significatività superiore allo 0,001.
Considerando non la classe, ma i singoli componenti, diversi composti hanno
evidenziato differenze significative, ma in particolare il limonene e il p-cimene
mostrano un comportamento particolare nella si30 rispetto alle altre. Il
limonene è pari a 58,99 (si30) mentre nelle altre è meno della metà (si15 =
22,19; st15 = 19,16; st30 = 13,30). Il p-cimene ha invece un andamento
inverso (si30 = 0,00; si15 = 6,85; st15 = 5,75; st30 = 1,91). Nella tabella 6 è
possibile osservare i dati per i singoli componenti dei terpeni, con la relativa
significatività statistica.
86
160
120
si30
si30
si30
80
st30
st30
st30
st30 st30
st30
st30
st30 st30
st30
st30 st30
st30
st30
st30
st30
si30
si15 si15st30
st15 si30
st15
st15
st30st15
si15
st15
st15
st15
si15
st15 st15
si30
st15 si30
si15
st15
si15
st30
si30 si15 si15
st15
si15
si15
si15
st30
si15 st15
si30
st30
st1540
-40st30
si30
si15
si15
st15
st30
si15
si30
si30
st15
st15
si15
st15
st15
st15
st30st15
st15
st30 si15 si15
si15
si15
si30 si30 st15
si15
si15
si15
si15
si30
st15
st15
st15
si15
si15si15
40
Component 2
si30
si30
st30
si30
-200
-160
-120
-80
st15
80
120
160
-40
si30
si30
si30
si30
si30
-80
si30
si30
si30
si30
Scamorze 30 giorni
Standard Innovativo
-120
-160
-200
Component 1
180
150
120
90
alcoli
Component 2
aldeidi
60
30
acidi
esteri
chetoni
-90
-60
-30
30
60
90
120
150
180
idrocarburi
-30
-60
-90
terpeni
Component 1
Figura 4.6. GC-MS – grafici elaborazione statistica multivariata “PCA”
confronto scamorze 15g vs 30g
87
Figura 4.7. GC-MS – grafici elaborazione statistica multivariata “PCA loading”
confronto scamorze 15 gg vs 30 gg.
88
Tabella 4.6. GC-MS – Tabelle analisi della varianza - confronto scamorze 15
gg. vs 30 gg.
Analysis Variance
campione
terpeni
x
si15
60.44
si30 102.81
st15
st30
60.02
66.21
e.s.
5.81
5.81
5.81
5.81
as
Tukey's Honestly-Significant-Difference Test
SIGLA$(i)
SIGLA$(j)
Difference
p-Value
si15
si30
si30
si30
st15
st30
-42.371
0.00
0.00
0.00
si15
si15
si30
st15
si30
st30
st15
st30
-9.331
si15
si30
si30
si30
st15
st30
-36.8
si15
si15
si30
st30
42.791
36.594
95% Confidence Interval
Lower
Upper
-63.83
-20.912
21.332
64.25
15.135
58.053
-12.577
-6.086
0.000
isobornilacetato
campione
x
e.s.
si15
si30
st15
st30
3.27
12.60
5.14
13.14
0.88
0.88
0.88
0.88
isobornilacetato
-9.874
7.459
-8.002
0.000
0.000
0.000
0.000
-13.12
-6.629
4.213
10.704
-11.247
-4.756
-59.232
-14.368
17.397
62.261
23.257
68.12
-1.975
-0.296
-1.983
-0.304
as
0.000
campione
limonene
x
si15
22.19
si30
58.99
st15
st30
19.16
13.30
limonene
e.s.
6.08
6.08
6.08
6.08
39.829
45.689
0.000
0.000
0.000
as
0.000
campione
mentolo
x
e.s.
si15
si30
st15
st30
1.13
2.27
1.57
2.28
0.23
0.23
0.23
0.23
mentolo
-1.135
-1.144
0.003
0.003
as
0.001
campione
nerilacetone
x
e.s.
si15
si30
st15
st30
27.00
28.95
28.40
35.59
1.66
1.66
1.66
1.66
nerilacetone
si15
si30
st30
st30
-8.591
-6.638
0.002
0.029
-14.73
-2.451
-12.778
-0.499
as
0.002
campione
p cimene
x
si15
6.85
si30
0.00
st15
st30
5.75
1.91
p cimene
e.s.
0.57
0.57
0.57
0.57
si15
si15
si30
st15
si30
st30
st15
st30
6.848
4.944
-5.75
3.845
0.000
0.000
0.000
0.000
4.733
8.964
2.828
7.059
-7.866
-3.635
1.73
5.961
as
0.000
89
Aspetti divulgativi.
Malgrado il naso elettronico non evidenzi particolari differenze, i VOC
elaborati nel loro insieme mostrano solo una tendenza, vale a dire che le
scamorze a 30 giorni di stagionatura prodotte con l’uso di SI si differenziano
dalle altre 3 tesi, anche se non in modo netto. Invece, considerando le diverse
classi di composti l’analisi della varianza ha evidenziato differenze
significative. Tutto questo può essere interpretato con un diverso
comportamento delle sostanze volatili, cioè prese singolarmente hanno un
comportamento diverso rispetto a quando vengono considerate in una miscela
di composti, o meglio i sensori si comportano in modo diverso se vengono a
contatto con una sostanza singola rispetto ad un insieme di sostanze.
Da un punto di vista pratico, sicuramente si può concludere che il NE, pur non
riconoscendo differenze tra i due trattamenti, è in grado di riconoscere
scamorze a un diverso grado di stagionatura. Quindi il NE potrebbe essere
usato per stabilire quando un prodotto ha raggiunto il giusto grado di
stagionatura.
90
4.4 Valutazione della componente aromatica durante la shelf-life del fior
di latte.
Shelf-life fior di latte - prova preliminare.
Introduzione.
Tra gli obiettivi del progetto era previsto la messa a punto di un metodo
rapido di valutazione della shelf-life del Fior di latte, il CRA-ZOE prima di
eseguire la prova, vera e propria, con un elevato numero di campioni
provenienti da caseifici locali e della grande di distribuzione, ha testato
l’andamento della shelf-life su tre vaschette di Fior di latte acquistate in un
caseificio artigianale, conservando i campioni metà a 10 °C per 10 giorni e
metà congelati a – 20 °C.
Sono state effettuate analisi con il NE, GC-MS, colorimetro e pHmetro. La
prima vaschetta è stata metà analizzata fresca e metà congelata. La seconda,
mantenuta a 10 °C per 5 giorni (data scadenza), è stata metà analizzata e metà
congelata. La terza è stata trattata allo stesso modo dopo 10 giorni (data
scadenza + 5 giorni).
Fg5
Fg1
Fg10
Figura 4.8. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte fresco 1 gg vs 5
gg vs 10 gg.
Risultati.
Nella Figura 4.8 si può osservare come il NE riesce a distinguere il Fior di latte
di un giorno rispetto a 5 giorni (DP = 0,624) e 10 giorni (DP = 0,998), mentre
tra 5 e 10 vi è una sovrapposizione parziale (DP = 0,289). Da notare che i
primi due assi della PCA spiegano la quasi totali della varianza (96,1%) e
quindi il risultato può essere considerato attendibile. Dall’elaborazione dei
91
risultati del GC-MS (Tabella 4.7), tra i composti che presentano differenze
significative, si osserva l’ottanale (odore di frutta e di grasso), che tra 1 giorno
e 5 giorni, passa da 11,33 a 0, analogamente il p-cimene (odore agrumi)
scompare, mentre il limonene (odore agrumi) si riduce di un terzo, passando
da 30,89 a 10,58. Anche l’1,2,4-trimetilbenzene scompare, odore questo legato
molto probabilmente al confezionamento in quanto è associato a odore di
plastica e colla.
Tra i composti che a 5 giorni compaiono vi sono il 6-metil-5-epten-2-one
(odore di formaggio) e l’1-dodecene, idrocarburo, che in letteratura, viene
associato all’odore di tappeto e di materasso. Nel confronto 0 giorni rispetto a
10 giorni, si ha una riduzione con valori statistici significativi, dei seguenti
composti: metil-nonanoato, 1,2,4-trimetilbenzene, eucalipto, p-cimene e
metilcaprilato e la presenza, in traccia, del nonanolo e del dodecanale.
Confrontando i composti tra 5 e 10 giorni non si osservano differenze
significative.
Tabella 4.7. GC-MS – Confronto VOC Fior di latte fresco - 0 gg vs 5 gg e 5 vs 10
gg.
n.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
classe
alcoli
aldeidi
chetoni
esteri
idrocarburi
idrocarburi
terpeni
terpeni
terpeni
composto
nonanolo
ottanale
6 metil 5 epten 2 one
metilcaprilato
1,2,4-trimetilbenzene
1-Dodecene
eucaliptolo
limonene
p Cimene
tesi1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
tesi2
Fg5
Fg5
Fg5
Fg5
Fg5
Fg5
Fg5
Fg5
Fg5
significatività
0,034
0,032
0,030
0,010
0,000
0,047
0,000
0,051
0,004
area1
0,00
11,33
0,00
3,10
7,67
0,00
13,24
30,89
8,01
area2
1,164
0,00
6,78
0,00
0,00
5,92
1,04
10,58
0,00
n.
1
2
3
4
5
6
7
classe
alcoli
aldeidi
esteri
esteri
idrocarburi
terpeni
terpeni
composto
nonanolo
dodecanale
metil nonanoato
metilcaprilato
1,2,4-trimetilbenzene
eucaliptolo
p Cimene
tesi1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
tesi2
Fg10
Fg10
Fg10
Fg10
Fg10
Fg10
Fg10
significatività
0,001
0,000
0,024
0,010
0,000
0,000
0,004
area1
0,00
0,00
21,93
3,10
7,67
13,24
8,01
area2
1,85
2,88
4,92
0,00
0,00
2,25
0,00
Per le vaschette con Fior di latte congelato (NE - Figura 9) si osserva, rispetto
al fresco, una netta separazione tra congelato 1 giorno (Cg1), congelato 5
giorni (Cg5) e congelato 10 giorni (Cg10), infatti il potere discriminate è
superiore a 0,90 e il primo asse spiega più del 96% della varianza. I dati del
GC-MS (tabella 4.8) mostrano, 1 gg vs 5 gg, che tra i componenti che
diminuiscono in modo significativo vi sono il nonanolo e l’eucaliptolo, presenti
in traccia, mentre il decanale (odore di buccia d’arancia) si dimezza passando
da 49,42 a 24,37. I composti, invece, che compaiono a 5 giorni sono l’acido
92
butirrico (odore sgradevole che ricorda quello del burro rancido) e il
benzonitrile (mandorla dolce). Il nonanolo e l’eucaliptolo, passando da 1
giorno a 10 giorni, scompaiono mentre il dodecanale (odore forte, grasso)
passa da 0 a 2,79.
Inoltre, tra 5 e 10 giorni non vi sono differenze significative tra i diversi
composti presenti, malgrado, il NE evidenzia una netta differenza tra i due
periodi.
C5g
C1g
C10g
Figura 4.9. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte congelato 1 gg vs
5 gg vs 10 gg.
Tabella 4.8. GC-MS – Confronto VOC Fior di latte congelato - 0g vs 5g e 5 vs
10g
n.
1
2
3
4
5
classe
acidi
alcoli
aldeidi
idrocarburi
terpeni
composto
acido butirrico
Nonanolo
decanale
Benzonitrile
eucaliptolo
tesi1
tesi2
significatività
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg5
Cg5
Cg5
Cg5
Cg5
0,046
0,003
0,048
0,033
0,008
n.
1
2
3
classe
alcoli
aldeidi
terpeni
composto
Nonanolo
dodecanale
eucaliptolo
tesi1
tesi2
significatività
Cg1
Cg1
Cg1
Cg10
Cg10
Cg10
0,000
0,000
0,008
area1
0,00
2,63
49,42
0,00
3,06
area2
37,46
0,99
24,37
21,29
0,00
area1
2,627
0,00
3,06
area2
0,00
2,79
0,00
Facendo un controllo incrociato fresco vs congelato, della stessa mozzarella, il
NE distingue nettamente quelle di 1 giorno e quelle di 10, mentre a 5 non
evidenzia differenze, in quanto l’impronta olfattiva del Fior di latte fresco è
molto allargata, probabilmente è avvenuta una contaminazione. Nella Figura
10 è riportato il grafico del NE con il valore del DP che è quasi al massimo
(0,974). Tra le sostanze, considerate singolarmente, che hanno una differenza
93
statisticamente significativa (tabella 9), quasi tutte, tranne 6-metil-5-epten-2one e nonanolo, tendono a diminuire passando dal fresco al congelato, in
particolare l’acetoina (76,32 vs 0,00) e il limonene (30,89 vs 10,18). L’acetoina
ha un odore che ricorda il burro o la mandorla. A 5 e 10 giorni, la differenza
tra fresco e congelato si ha per una sola sostanza, l’acetoina nel primo caso
(66,36 vs 0,00) e il nonanolo nel secondo caso (1,85 vs 0,00).
F1g
C1g
Figura 4.10. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte fresco vs
congelato di un giorno.
Tabella 4.9. GC-MS – Confronto VOC Fior di latte fresco vs congelato di un
giorno.
n.
1
2
3
4
5
6
7
8
classe
alcoli
chetoni
chetoni
esteri
idrocarburi
terpeni
terpeni
terpeni
composto
Nonanolo
6 metil 5 epten 2 one
acetoina
metilcaprilato
1,2,4-trimetilbenzene
eucaliptolo
limonene
p Cimene
tesi1
tesi2
significatività
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Fg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
Cg1
0,000
0,021
0,000
0,010
0,000
0,000
0,045
0,004
area1
0,00
0,00
76,32
3,10
7,67
13,24
30,89
8,01
area2
2,61
7,18
0,00
0,00
0,00
3,06
10,18
0,00
Aspetti divulgativi.
In conclusione questa prova preliminare, eseguita per verificare se il
congelamento compromette la verifica dell’andamento del shelf-life, ha
evidenziato che il NE distingue bene il Fior di latte a diversi giorni di
conservazione, sia sul fresco che sul congelato, con classi più compatte e
meglio distinte sul congelato, mentre i VOC sul fresco sono più numerosi. Il NE
distingue bene anche tra fresco e congelato.
Da un punto di vista organizzativo, soprattutto quando si vogliono analizzare
moltissimi campioni, è sicuramente da preferire il congelamento, anche
perché blocca i processi di maturazione al punto in cui il campione, secondo il
94
protocollo, deve essere analizzato, anche se verrà in effetti trattato in un
momento successivo.
95
4.5 Shelf-life fior di latte in commercio: Fior di latte locale e della grande
distribuzione
Introduzione.
L’obiettivo della prova è stata quello di testare il naso elettronico (NE) per
validare un metodo rapido per determinare la shelf-life del Fior di latte. A tal
fine sono state acquistate confezioni di mozzarella di 14 caseifici, di cui 2
marchi della grande distribuzione e 12 locali. Tra i marchi locali 2 caseifici si
possono considerare di medie capacità produttive, mentre gli altri di piccole
dimensioni. Ogni confezione è stata testata con il NE, sia la mozzarella che il
siero, all’acquisto (T0) e alla data di scadenza (Tsc), per 2 caseifici si è
analizzato anche a più 5 giorni dalla scadenza (Tsc+5), si sono effettuate per
ogni marchio almeno 2 repliche.
Risultati.
Il NE ha riconosciuto in modo chiaro le mozzarella al T0 rispetto al Tsc, con
“classe” molto compatta nel primo caso mentre nel secondo molto ampia
(Figura 4.11), per quanto riguarda la maggior parte dei piccoli caseifici. Per i
due marchi della grande distribuzione (Figura 4.12) il T0 e Tsc si
sovrappongono. I due caseifici locali di medie dimensioni hanno un
comportamento che si potrebbe definire intermedio tra le due precedenti
situazioni, separazione parziale di T0 e Tsc (Figura 4.13).
0,8
1,6
T0
0,6
Loading
Tsc
0,8
0,4
0,4268
0,2
0,0
-0,2
0,1254
0,09604
0,01598
-0,002974
-0,06241
-0,06483-0,07517
-0,4
Tsc
-0,6
Tsc
Tsc
5
-0,8
-1,0
W3S
-0,4
4
W2S
Tsc
3
Tsc
W2W
2
W1S
Tsc
W1W
1
W6S
-1
W5C
-2
W5S
T0
W3C
-3
T0
T0
T0T0
W1C
Component 2
0,6591
0,5869
0,4
1,2
-0,8
-1,2
-1,6
-2,0
Component 1
Figura 4.11. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte caseifici locali
(T0 vs Tsc).
96
T0
0,64
Tsc
0,48
0,8
0,6
0,32
Loading
0,16
T0
Tsc
Component 2
Tsc
-0,8
-0,6
Tsc
T0
Tsc
-0,2
T0
-0,4
0,6451
0,6159
0,4
Tsc
0,2
T0
Tsc
0,4
0,6
0,8
0,4214
0,2
0,0
0,04134
0,02176
0,009884
-0,002987
-0,07797-0,1008
-0,09179
-0,2
-0,4
T0
-0,6
-0,16
-0,8
W3S
W2S
W2W
W1S
W1W
W6S
W5C
W5S
W1C
-1,0
-0,32
W3C
T0
-0,48
-0,64
-0,80
Component 1
Figura 4.12. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte caseifici grande
distribuzione (T0 vs Tsc).
4,0
T0
3,2
T0
2,4
Tsc
1,6
T0
T0
0,8
T0
T0
0,6
Component 2
0,8
-3
-2
Tsc
T0
T0Tsc
T0
T0
Tsc
Tsc
T0
1
2
Tsc
Tsc
TscTsc Tsc
Tsc
Tsc
Tsc Tsc
Tsc
Tsc
Tsc
T0
T0
T0
T0 T0
-0,8
3
4
Loading
Tsc
-4
0,6294
0,7106
0,4
T0
Tsc
T0
-1
0,2
0,0
-0,2
0,2659
0,1038
0,009676
-0,014490,03548
-0,06378
-0,06702-0,08502
-0,4
-0,6
-1,6
W3S
W2W
W2S
W1W
W1S
W5C
W6S
W5S
W3C
-1,0
W1C
-0,8
-2,4
Component 1
Figura 4.13. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte caseifici locali
medie dimensioni (T0 vs Tsc).
I liquidi di governo hanno un comportamento simile. Un aspetto da
considerare, forse non secondario, è il contributo dei diversi sensori alle
componenti principali (loading). Generalmente i sensori che più sono sensibili
sono il 2, 6 e 8, come si può osservare dalla tabella 4.10, tutti i sensori MOS
sono ad ampio spettro, ma alcuni sono più sensibili a determinate sostanze
rispetto ad altre. Dalle figure di cui sopra si evince che per i caseifici locali di
piccole dimensioni la sequenza dei sensori più sensibili è 8-2-6, per la grande
distribuzione è 6-2-8 e per i caseifici di medie dimensioni è 8-6-2. Inoltre, vi
sono stati casi particolari, i cui grafici non sono riportati, un caseificio che ha
97
attivato solo il sensore 2 e tre, caseifici locali, con la sequenza 2-8-6 e molti
altri sensori attivati.
Tabella 4.10. Sensori MOS e limiti di sensibilità
Sensor
number
Sensor
namea
1
Sensor description and sensitivities
Detection limitsb
W1C
Aromatic organic compounds
Toluene, 10 mg kg-1
2
W5S
Very sensitive, broad range sensitivity, reacts to nitrogen oxides,
very sensitive with negative signal
NO2, 1 mg kg-1
3
W3C
Ammonia, also used as sensor for aromatic compounds
Benzene, 10 mg kg-1
4
W6S
Detects mainly hydrogen gas
H2, 0.1 mg kg-1
5
W5C
Alkanes, aromatic compounds, and nonpolar organic compounds
Propane, 1 mg kg-1
6
W1S
Sensitive to methane. Broad range of organic compounds detected
CH3, 100 mg kg-1
7
W1W
Detects inorganic sulfur compounds, e.g. H2S. Also sensitive to many terpenes and
sulfurcontaining organic compounds
H2S, 1 mg kg-1
8
W2S
Detects alcohol, partially sensitive to aromatic compounds, broad range
CO, 100 mg kg-1
9
W2W
Aromatic compounds, inorganic sulfur and organic compounds
H2S, 1 mg kg-1
W3S
Reacts to high concentrations (>100 mg/kg) of methane
and aliphatic organic compounds
n.d.
10
a
b
As reported in the ‘‘sensors options’’ of the e-nose software (Winmuster 1.6.2.5, Airsense Analytics GmbH, Schwerin, Germany).
From a previous work of Gomez et al., 2007.
Aspetti divulgativi.
La prova ha sicuramente fornito ottime indicazioni circa l’uso del NE come
strumento per una rapida valutazione del shelf-life del Fior di latte, in quanto
riesce a distinguere le mozzarelle fresche da quelle a data di scadenza, questo
almeno per i prodotti artigianali, mentre per i prodotti industriali il problema
è complicato dalla tecnologia utilizzata, meglio studiata e guidata alla durata di
un prodotto con caratteristiche organolettiche costanti. Il NE, inoltre, riesce a
valutare e a registrare l’insieme delle componenti volatili e le loro variazioni
sui prodotti artigianali, mentre per quelli industriali si dovrà ripetere la prova
con un maggior numero di campioni e per un periodo più lungo di
conservazione.
Inoltre, sarà opportuno, in prove future, l’utilizzo anche del GC-MS per cercare
le cause della sensibilizzazione sistematica di sensori diversi, probabilmente
legata alla diversa composizione della componente volatile dei Fior di latte
provenienti da caseifici diversi (artigianali locali e industriali).
98
4.6 Lavorazioni pilota: Effetto di sistemi di colture starter e formulazioni
di liquidi di governo sul profilo aromatico del fior di latte
Introduzione
Sono state condotte tre lavorazioni sperimentali in tre giorni successivi,
presso l’azienda Fattorie Donna Giulia Srl di Atella, con lo scopo di mettere a
confronto Fior di latte prodotto con 2 tipi di starter e mantenuti in 2 liquidi di
governo. I dettagli dei trattamenti sono riportati nella sezione 3.4 mentre i
risultati dell'analisi sensoriale sono riportati nella sezione 5.2.
Il CRA-ZOE ha effettuato analisi con il naso elettronico, colorimetro e pHmetro.
Di seguito si riportano i risultati del NE, sui diversi tipi di Fior di latte e di
liquido di governo.
Risultati.
Il NE, sia in liquido tradizionale che innovativo (Figure 4.14 e 4.15), mostra
una sovrapposizione parziale delle mozzarelle prodotte con i due tipi di
starter, con “classi” più compatte per quelle prodotte con CL13a e molto più
ampie per quelle prodotte con ST0511. Il contributo dei diversi sensori alle
componenti principali (loading) è quasi esclusivamente legato al sensore
numero 2 (W5S), mentre il contributo di 6 e 8 è molto limitato, diversamente
da quello che si osserva generalmente.
ST051
0,64
CL13a
Liquido di governo
TRADIZIONALE
0,6
0,4
Loading
0,32
st051
st051
Component 2
st051
st051 0,16
0,9599
0,8
0,48
st051
0,2
0,0
-0,2
0,2148 0,16
0,016950,02751
0,0005617
-0,003432
-0,0495-0,03848
-0,0441
-0,4
cl13a
-1,0
W3S
-0,8
W2S
cl13a
W2W
st051
cl13a
-0,16
4
W1S
cl13a
3
W1W
2
cl13a
cl13a
cl13a
-0,6
st051
1
W5C
cl13a
st051
st051
W5S
-1
W6S
-2
W3C
-3
W1C
-4
cl13a
-0,32
-0,48
Component 1
Figura 4.14. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte ST051 vs
CL13a in liquido di governo tradizionale
99
0,4
ST051
Liquido di governo
SPERIMENTALE
0,3
CL13a
0,9694
0,8
0,6
0,2
Loading
0,4
st051
st051
st051
0,1
st051
cl13a
cl13a
st051
cl13a
-0,4
st051
2,4
1,2
3,6
4,8
-0,6
st051
cl13a
W3S
-1,0
cl13a
W2S
-0,8
cl13a
W2W
-0,1
W1S
st051
cl13a
cl13a
W1W
cl13a
W6S
-1,2
W5C
-2,4
W5S
-3,6
0,1819 0,1337
0,030220,04891
0,001076
-0,006354
-0,03976
-0,05008
-0,04282
W3C
-4,8
0,0
-0,2
W1C
Component 2
st051
0,2
-0,2
-0,3
-0,4
-0,5
Component 1
Figura 4.15. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte ST051 vs
CL13a in liquido di governo innovativo
ST051 + LQT
95% ELLIPSES
0,64
ST051_LQT
0,32
ST051_LQT
CL13a + LQT
CONVEX HULLS
0,48
ST051_LQT
0,24
ST051_LQT
0,32
ST051_LQT
ST051 + LQS
ST051_LQT
Component 2
ST051_LQT
ST051_LQT
0,16
ST051_LQS
ST051_LQS
ST051_LQS
ST051_LQS
ST051_LQS
CL13a_LQT
ST051_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQS
ST051_LQT
ST051_LQS
-5
-4
-3
-2
-1
ST051_LQT
ST051_LQS
CL13a_LQT
ST051_LQS
CL13a_LQS
CL13a_LQT
1
2
ST051_LQS
3
0,08
Component 2
CL13a + LQS
ST051_LQS
CL13a_LQT
CL13a_LQT
ST051_LQT
CL13a_LQSCL13a_LQS
CL13a_LQS
CL13a_LQT
ST051_LQS
-0,32
ST051_LQS
-0,5
CL13a_LQT
ST051_LQS
0,5
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
ST051_LQS
-0,08
CL13a_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQS
ST051_LQS
ST051_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQS
CL13a_LQT
CL13a_LQT
ST051_LQS
-0,16
CL13a_LQT
-0,48
1,0
CL13a_LQS
CL13a_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQT
ST051_LQT
ST051_LQT
CL13a_LQS
ST051_LQT CL13a_LQS
ST051_LQS
4
-1,0
CL13a_LQS
CL13a_LQT
CL13a_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQS
ST051_LQS -0,16
CL13a_LQT
ST051_LQT
0,16
ST051_LQT
CL13a_LQT
-0,24
Component 1
Component 1
Figura 4.16. Naso Elettronico – “PCA” – confronto Fior di latte ST051 vs
CL13a in liquido di governo tradizione vs innovativo
Considerando tutte e 4 le tesi insieme, Figura 4.16, è chiaro che le mozzarelle
prodotte con lo stesso starter tendono a sovrapporsi indipendentemente in
quale liquido di governo siano state immerse. È ancora più evidente
cambiando tipo di grafico, quello di tipo “convex hulls” che unisce i punti più
esterni di ogni classe mostra la quasi totale sovrapposizione dei Fior di latte
ottenuti con starter CL13a.
100
Il NE ha un comportamento simile, anzi è ancora più marcato, se viene
utilizzato per “annusare” lo spazio di testa dei diversi liquidi di governo in cui
sono state immerse le paste filate prodotte con fermenti diversi, con gli ellissi
simili, in particolare per i Fior di latte ST051. Nel caso dei liquidi di governo i
sensori sensibilizzati sono molti, oltre al 2, come per le mozzarelle, 6 e 8, ma
anche 1, 3 e 5, probabilmente legato ad un flavour ricco e variegato.
0,48
ST051 + LQT
0,36
0,24
CL13a_LQT
CL13a_LQT
ST051_LQS
CL13a_LQS
ST051_LQT
ST051_LQT
ST051_LQS
ST051_LQT
CL13a_LQS
ST051_LQS
ST051_LQT
CL13a_LQT
ST051_LQS
CL13a_LQT
CL13a_LQT
CL13a_LQT
-0,4
0,4
CL13a_LQT
CL13a_LQT
ST051_LQT
ST051_LQS
ST051_LQT
CL13a_LQS
CL13a_LQS
ST051_LQS
ST051_LQT
0,8
ST051_LQT
ST051_LQS
1,2
1,6
0,4847
0,2
0,0
-0,2
0,204
0,031250,0411
0,02366
-0,002736
-0,1296-0,09584-0,09535
-0,4
-0,12
-0,6
ST051_LQS
W3S
W2S
W2W
-1,0
W1W
-0,36
W6S
ST051_LQS
ST051_LQT
W1S
-0,8
-0,24
W5C
-0,8
W5S
CL13a + LQS
-1,2
0,4
W3C
-1,6
0,8277
0,6
CL13a_LQS
CL13a_LQS
CL13a_LQT
Loading
Component 2
ST051 + LQS
-2,0
0,8
CL13a_LQS
0,12
CL13a_LQS
CL13a_LQS
W1C
CL13a + LQT
-0,48
-0,60
Component 1
Figura 4.17. Naso Elettronico – “PCA” – confronto liquidi di governo di Fior di
latte ST051 vs CL13a e LQT vs LQS
Aspetti divulgativi.
Per concludere, da un punto di vista pratico, il NE evidenzia che l’impronta
olfattiva è influenzata dagli starter che vengono utilizzati per la produzione
del Fior di latte, mentre il liquido di governo incide poco sulla composizione
dello spazio di testa.
Sarebbe opportuno ripetere la prova per confermare questi dati ed eseguire,
in parallelo, un confronto con i risultati ottenuti con un panel di degustatori,
per verificare se naso umano ed elettronico arrivano alle stesse conclusioni.
101
5. L’analisi sensoriale: uno strumento per la definizione
delle caratteristiche percepibili di un prodotto e per la
verifica della sua accettabilità.
F. Napolitano, A. Braghieri, A. Riviezzi, N. Piazzolla - Scuola SAFE, Università
degli Studi della Basilicata, Potenza (PZ)
È ormai dimostrato che le aspettative indotte dall'indicazione di condizioni di
benessere ottimali possono influenzare positivamente la percezione della
qualità dei prodotti lattiero-caseari e la predisposizione dei consumatori a
pagare. Nel caso dello yogurt, ad esempio, le informazioni relative a maggiori
standard di benessere degli animali hanno prodotto una migliore disponibilità
a pagare da parte dei consumatori, soprattutto se a queste informazioni erano
associati prodotti con le migliori qualità sensoriali (Napolitano et al., 2008;
Carlucci et al., 2009). E’ noto quanto le proprietà sensoriali, che per
definizione sono quelle caratteristiche percepite dagli organi di senso
(aspetto, colore, odore, gusto, aroma e consistenza), svolgano un ruolo
fondamentale nel complesso concetto di qualità del consumatore. Queste,
infatti, influenzano l’accettabilità del prodotto al momento dell’acquisto
(influenzato, ad esempio, dall’aspetto), del riacquisto (dipendente, ad esempio,
dalle performance sensoriali), sono importanti per caratterizzare,
differenziare e promuovere il prodotto a livello commerciale, possono
codificare caratteri di tipicità dei prodotti da tutelare e rappresentano, infine,
un utile strumento consuntivo per verificare la conformità del prodotto e del
processo. Malgrado si disponga di sofisticate tecniche analitiche e strumentali
per la determinazione delle caratteristiche degli alimenti, queste, in realtà,
possono sostituire solo parzialmente quelle sensoriali. Infatti, nel caso della
valutazione delle caratteristiche olfattive o di consistenza di un prodotto, solo
i sensi, durante la masticazione, permettono di considerare il sinergismo, tra
le sensazioni percepibili, mentre le analisi strumentali tendono ad analizzare
gli stimoli singolarmente. La valutazione sensoriale di un alimento può essere
affrontata secondo due diversi approcci: edonico e analitico. Nel primo caso
(test edonici) si utilizzano gruppi molto numerosi (80-100 persone),
rappresentativi dei consumatori, per stabilire come questi reagiscano al
prodotto in termini di accettabilità, esprimendo una preferenza (piace, non
piace). La preferenza, inoltre, è una caratteristica dinamica, che deve essere
verificata nel lungo periodo. Nel secondo caso (test analitici), si vogliono
valutare gli attributi sensoriali dei prodotti, descrivendoli e misurando
quantitativamente la loro intensità, e verificarne le caratteristiche distintive.
102
5.1. Uso di starter aggiuntivi per la produzione di Scamorze e Silani: i
risultati dell'analisi sensoriale.
Sono state condotte lavorazioni pilota per la produzione di Scamorze (vedi
sezioni 3.2 e 4.1) e Silani (vedi sezione 4.1) a breve stagionatura, confrontando
starter industriali a composizione definita da soli (Tradizionale, ST) o
addizionati con colture aggiuntive per accelerare il processo di maturazione
(Innovativo, ST+A). In particolare, nel caso delle Scamorze, sono stati
confrontati prodotti ottenuti utilizzando latti differenti (Frisona, F vs Misto,
M) e due diversi tipi di starter (ST vs ST+A). Le Scamorze sono state stagionate
per 30 d e, successivamente, conservate sottovuoto a 4°C per 2-3 d fino allo
svolgimento delle valutazioni sensoriali. L’analisi qualitativa descrittiva
(QDA) è stata condotta nel corso di 3 repliche impiegando 10 panellisti
opportunamente addestrati, i quali hanno valutato l’intensità delle proprietà
sensoriali dei 4 prodotti (2 tipi di latte x 2 tipi di starter) utilizzando una scala
non strutturata di 100 mm in cabine sensoriali individuali. Il Consumer test
ha coinvolto 87 consumatori (età media 42 anni, bilanciati per genere). Ogni
consumatore ha valutato 4 fette di scamorza di 15-20 g (2 tipi di latte x 2 tipi
di starter) e ha espresso 4 giudizi riguardanti l’accettabilità complessiva,
l’accettabilità relativa all’aspetto, l’accettabilità relativa al gusto/flavour e
l’accettabilità relativa alla consistenza utilizzando una scala a nove punti (da
estremamente gradevole a estremamente sgradevole, con punteggio neutro pari
a 5). Su queste è stata applicata la regressione lineare, per valutare le
pendenze individuali (k1), che mettono in relazione la preferenza totale con
quelle per i diversi input sensoriali. Sui valori delle pendenze reali per ciascun
input sensoriale, è stata condotta l’analisi della varianza (ANOVA). Lo studio
delle relazioni fra i dati di preferenza e i dati sensoriali è stato effettuato
applicando la regressione PLS tra 87 giudizi edonici (Y) e 18 attributi
sensoriali (X). L’analisi è stata condotta sui dati standardizzati usando SIMCAP 11, 2005, UMETRICS. E’ stata inoltre condotta un’Analisi delle Componenti
Principali (PCA, The Unscrambler X version 10.1 – Camo) sul profilo
sensoriale, sul pH, sugli aminoacidi liberi e sul contenuto di sale del formaggio,
per studiare le relazioni fra le variabili.
Il tipo di latte ha influito in maniera limitata sul profilo sensoriale delle
scamorze (Figura 5.1), mentre lo Starter impiegato ha differenziato i prodotti
in modo significativo (Figura 5.2), soprattutto per alcuni parametri relativi
alla consistenza (adesività, elasticità, tenerezza, granulosità, umidità),
all’aspetto (compattezza fetta, oleosità, uniformità colore) e al gusto/flavour
(salato, acido, dolce, burro).
103
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Fig. 5.2. Profilo sensoriale delle Scamorze in
funzione del po di Starter
La PCA (Figura 5.3) ha confermato la differenziazione sensoriale dei prodotti
in funzione dello starter impiegato: sulla parte destra della prima componente
sono posizionate le scamorze ST, caratterizzate da una maggiore tenerezza,
flavour di burro, gusto dolce, gusto salato e umidità. I prodotti ST+A, al
contrario, si trovano nella parte sinistra della prima componente, insieme ad
attributi quali la compattezza, il flavour di latte, l’acidità e l’oleosità. Si osserva,
inoltre, una relazione positiva tra il pH e la tenerezza, il dolce e il salato,
mentre per altri attributi, quali granulosità, oleosità, colore, compattezza e
acidità, la relazione col pH è negativa. La tenerezza del prodotto, inoltre,
presenta una relazione negativa con il contenuto in sale. Questo parametro,
infatti, può influenzare la consistenza del formaggio direttamente, agendo
sulla struttura della matrice proteica o, indirettamente, condizionando
l’attività microbica.
Fig.5.3. Analisi delle componen principali (PCA) bi-plot (The Unscrambler X versione 10.1
– Camo) fra il profilo sensoriale delle Scamorze, il pH, gli aminoacidi liberi (leuk) e il
contenuto di sale (NaCl).
Malgrado tutti i punteggi di accettabilità siano risultati al di sopra del valore
neutro di 5, i consumatori hanno espresso una maggiore gradevolezza
104
generale per le scamorze ST (P<0,05), più gradite anche per quanto riguarda
la consistenza (P<0,01), il gusto/flavour (P<0,01) e l’aspetto (P<0,05).
Tuttavia, un gruppo più ristretto di consumatori (15%) ha preferito le
scamorze ottenute con Starter innovativo (quadrante IV, Figura 5.4).
L’impiego di tale tecnologia di trasformazione, pertanto, potrebbe permettere
di venire incontro alle esigenze di altri segmenti di mercato caratterizzati da
preferenze diverse.
Non sono state evidenziate differenze significative fra le pendenze grezze
dell’aspetto (0,87), del gusto/flavour (0,78) e della consistenza (0,74), ma i
loro valori elevati suggeriscono che tutti e tre gli input sono importanti
nell’influenzare l’accettabilità della scamorza.
Fig. 5.4. Correlazione fra Prodo , Proprietà sensoriali e Giudizi di preferenza dei
consumatori e le prime due componen della regressione PLS.
105
5.2. Impatto di colture starter e liquidi di governo sulle proprietà
sensoriali del fior di latte.
Nel caso del fior di latte, le analisi sensoriali (QDA e Consumer test) sono
state effettuate su prodotti che si differenziavano per le colture starter
(Coltura ad inoculo diretto, ST051 vs Coltura naturale in latte, CL13A) e per il
tipo di liquido di governo (Liquido di governo composto da salamoia allo 0.4%
di NaCl, LT vs Liquido di governo innovativo addizionato di CaCl 2 e fermenti
lattici aromatizzanti, LI) utilizzati (vedi sezione 3.4 e 4.3).
Anche in questo caso, per la QDA è stato impiegato un panel composto da 10
giudici addestrati che hanno valutato l’intensità delle proprietà sensoriali su 4
fiordilatte di 60 grammi (2 tipi di starter x 2 liquidi di governo), in cabine
sensoriali individuali, in 3 repliche. Ai fini della valutazione della shelf-life del
fiordilatte, i panellisti hanno testato nuovamente i prodotti dopo 5 d di
conservazione a 4 C°, considerando solo gli attributi relativi all’aspetto e alla
consistenza al taglio.
Il Consumer test ha coinvolto 82 consumatori. Prima della valutazione ogni
consumatore ha ricevuto un questionario, descritto con maggior dettaglio
nella sezione seguente. Per quanto riguarda la valutazione dei prodotti, anche
in questo caso i consumatori hanno espresso il suo giudizio per l’accettabilità
complessiva e per quella relativa all’aspetto, al gusto/flavour e alla
consistenza, al fine di identificare i driver dell’accettabilità.
Il tipo di starter impiegato (Figura 5.5) ha influito in maniera significativa su
alcune caratteristiche dell’aspetto quali la lucentezza, l’uniformità del colore
(P<0,001) e il rilascio di latticello (P<0,05), che sono risultati più elevati nei
prodotti ST051; in questi prodotti, inoltre, i panellisti hanno percepito una
maggiore intensità di acido (P<0,001) e di amaro (P<0,05). I formaggi ottenuti
con CL13A hanno mostrato, invece, una maggiore intensità di flavour di latte
(P<0,05) e una maggiore consistenza al taglio (P<0,01), nonostante questi
siano stati valutati più teneri durante la masticazione (P<0,05). Il tipo di
liquido di governo impiegato (Figura 5.6) ha influito sul numero di
alveolature (P<0,001) e sul rilascio di latticello (P<0,05), che sono risultati
maggiori nei prodotti conservati nella soluzione di governo tradizionale.
Questi hanno inoltre presentato un maggiore flavour di fruttato e un gusto
amaro più intenso (P<0,001). Al contrario, la conservazione in liquido
innovativo ha prodotto un maggiore flavour di burro (P<0,05), una maggiore
resistenza al taglio (P<0,001) e, per quanto riguarda la consistenza, un’umidità
(P<0,05) e una granulosità maggiori (P<0,001).
106
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Fig.5.5. Profilo sensoriale dei fiordila e in
funzione del po di Starter
Fig. 5.6. Profilo sensoriale dei fiordila e in
funzione del po di liquido di governo
La conservazione per 5 d ha influenzato (P<0,001) l’aspetto (riduzione
dell’uniformità del colore e dell’uniformità della superficie, delle alveolature e
del rilascio di latticello) e la consistenza (diminuzione della consistenza al
taglio e della resistenza al taglio). Tali riduzioni sono particolarmente
accentuate per il rilascio di latticello e per il numero di alveolature, nel caso di
impiego di starter tradizionale (Figura 5.7), e per la resistenza e la
consistenza al taglio, con l’impiego di soluzione di governo innovativa (Figura
5.8),.
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Fig. 5.7. Profilo sensoriale dei fiordila e in
funzione del tempo di conservazione e del po
di starter
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Fig. 5.8. Profilo sensoriale dei fiordila e in
funzione del tempo di conservazione e del po di
liquido di governo
Per quanto riguarda il Consumer test, i formaggi prodotti con lo starter
CL13A sono risultati più graditi (6,70 ± 0,11 vs 6,24 ± 0,11, P<0,01) rispetto a
quelli ottenuti con ST051, in particolar modo per il gusto/flavour (6,40 ± 0,13
vs 5,84 ± 0,13, P<0,01). Questo parametro ha ricevuto punteggi più elevati
(6,30 ± 0,13 vs 5,94 ± 0,13, P<0,05) anche quando è stato impiegato il liquido
di governo innovativo.
107
5.3. Monitoraggio delle caratteristiche che influenzano le scelte dei
consumatori nell’acquisto e nel consumo di Fior di latte.
Il questionario somministrato agli 82 consumatori prima del consumer test
era strutturato in 3 sezioni principali: la prima ha consentito di acquisire
informazioni sulle caratteristiche demografiche e sulle abitudini alimentari
(tipo di dieta, frequenza dei pasti fuori casa, ruolo rivestito nell’acquisto e
nella preparazione delle pietanze) dei soggetti reclutati; la seconda sezione ha
permesso di ottenere informazioni inerenti alla frequenza di consumo e di
acquisto del fiordilatte e di valutare l’importanza di alcune variabili (aspetto,
colore, marca, origine, aspetti etici, etc.) impiegando una scala a 7 punti (da 1,
per niente importante, a 7, molto importante); la terza sezione del
questionario, che ha consentito di acquisire informazioni sulle scelte
alimentari, è stata articolata secondo la metodologia di Steptoe, Pollard e
Wardle (1995) che prevede l’impiego di un Free Choice Questionnaire (FCQ)
strutturato in 36 “item” (motivi) raggruppati in 9 fattori: salute, stato
d’animo, convenienza, aspetti sensoriali, naturalezza, prezzo, controllo del peso,
familiarità e eticità.
Considerando il profilo demografico dei consumatori che hanno risposto al
questionario, questi sono equamente distribuiti per genere, il 57% si trova nel
range di età di 20-30 anni, il 63% è laureato e parzialmente responsabile
nell’acquisto degli alimenti e nella preparazione delle pietanze. Per quanto
riguarda la tipologia di prodotti freschi a pasta filata, la prevalenza dei soggetti
è orientata sul consumo di mozzarelle, meno di bocconcini e treccine; più raro
è risultato il consumo di ciliegine. In ogni caso, l’acquisto di questi prodotti
avviene prevalentemente nei supermercati.
L’analisi della seconda parte del questionario ha evidenziato l’esistenza di
differenze significative tra i motivi di scelta, di acquisto e di consumo di
fiordilatte e ha permesso di ordinare tali motivi in quattro gruppi (Tabella
5.1). Nel primo gruppo, che ha ricevuto punteggi più elevati, troviamo il
sapore, l’assenza di conservanti e la consistenza dei prodotti. Questa è una
conferma di come i parametri sensoriali siano determinanti per le scelte dei
consumatori (Napolitano et al., 2008; Carlucci et al., 2009) e, pertanto, anche
le analisi che ne permettono la valutazione rappresentano un importante
strumento di verifica e differenziazione. Anche l’origine della materia prima
rientra nel gruppo con maggiore priorità e tale risultato può rappresentare un
punto di forza per le aziende coinvolte nel progetto. Nel secondo gruppo, ma
con punteggi comunque elevati, è collocato il benessere animale, a conferma
dell’importanza di questo aspetto che è stato oggetto di studio nella prima fase
del progetto. In questo gruppo rientrano anche gli aspetti nutrizionali e l’area
di produzione, in altre parole la tipicità. Questa è basata sull’identificazione
dell’immagine del prodotto con le caratteristiche ambientali, storiche e
culturali del territorio di provenienza e costituisce un importante strumento
108
per la differenziazione e la valorizzazione dei formaggi. Nel terzo gruppo di
variabili rientrano aspetti che riguardano il processo produttivo (sostenibilità,
sistema di allevamento, dieta dell’animale) ma anche il luogo di acquisto,
l’apporto energetico e l’aspetto. Meno importanti risultano invece il tipo di
confezionamento e la marca.
Tabella 5.1 Valori medi e differenze significative tra le variabili
determinanti nella scelta, nell’acquisto e nel consumo di fior di latte
Variabile
Sapore
Provenienza materia prima (latte locale o importato)
Assenza di conservanti
Consistenza
Valore
medio
6,77Aa
6,49A
6,33A
6,28Ab
Benessere animale
Benefici per la salute
Colore
Area produzione/Origine
Apporto nutrizionale
6,13B
6,12B
5,95B
5,79B
5,79B
Aspetto
Apporto energetico
Processo produttivo a basso impatto ambientale
Tipo di allevamento (stalla vs pascolo)
Dieta dell’animale
Luogo di acquisto
5,46C
5,39C
5,26C
5,24C
5,07C
5,00C
Tipo di confezionamento
Marca
4,34Dc
3,83Dd
109
5.4. Appropriatezza dell’associazione prodotto - marchio aziendale
Al fine di valutare l’effetto del marchio sull’appropriatezza di alcuni prodotti
lattiero-caseari ad essere associati al marchio Donna Giulia (MDG), sono stati
considerati anche 2 marchi locali (M1 e M2), quali possibili competitor.
L’appropriatezza è stata valutata in termini di percezione dei consumatori
(quanto comprerebbero un determinato prodotto associato ad uno specifico
marchio). Sono stati pertanto selezionati 32 consumatori “consapevoli” dei
prodotti lattiero caseari locali e abituali utilizzatori degli stessi. Questi hanno
testato i seguenti prodotti: Mozzarella, Scamorza, Provolone, alquanto diffusi
sul mercato locale, e Silano (forma allungata), non noto come prodotto tipico
locale. In tutto sono stati considerati 12 campioni (4 prodotti x 3 marchi). La
valutazione è stata effettuata non su campioni reali bensì su immagini
presentate sul monitor del computer (Figura 5.9).
Scamorza
!
Provolone
!
Mozzarella
!
!
Silano
Figura 5.9. Immagini mostrate ai 32 consumatori durante il test.
Ciascun campione era costituito, quindi, dalla foto del prodotto associata
all’immagine del marchio. Durante l’esecuzione del test sono state fornite le
seguenti istruzioni:
“ Ti vengono mostrate le immagini di alcuni prodotti lattiero-caseari
accompagnati da un marchio aziendale specifico. Osserva attentamente
ciascuna immagine, fai le tue considerazioni ed esprimi quanto compreresti
ciascun prodotto a marchio impiegando la scala da 1 (per niente) a 9
(moltissimo)”. Per valutare l’effetto del tipo di prodotto e del marchio sulla
disponibilità ad acquistare è stata condotta l’ANOVA a due fattori (prodotti,
marchio) con relativa interazione.
110
7
Appropratezza
6
5
4
3
2
A
E
LA
RZ
ON
EL
OL
MO
AR
V
A
Z
O
Z
SC
PR
MO
NO
LA
SI
Prodotti
Figura 5.10. Effetto del tipo di prodotto sulla disponibilità all’acquisto.
I risultati hanno evidenziato che il tipo di prodotto influenza
significativamente (P<0,001) la disponibilità all’acquisto. I prodotti che hanno
ricevuto i punteggi più elevati (Figura 5.10) sono la Scamorza e la Mozzarella,
seguiti dal Provolone (che comunque non differisce significativamente dalla
mozzarella). Tra tutti i prodotti considerati, il Silano risulta essere quello che i
consumatori comprerebbero meno, indipendentemente dal marchio. Il
marchio ha influenzato significativamente (P<0,001) la disponibilità
all’acquisto: MDG e M2 hanno evidenziato punteggi più alti rispetto a M1
(Tabella 5.2). Analizzando la disponibilità all’acquisto entro il marchio, risulta
che Donna Giulia può essere associato a tutti i prodotti considerati, poiché
tutti hanno ricevuto punteggi superiori a 5 (punteggio neutro). Va, tuttavia,
rilevato che, per questo marchio, i consumatori hanno espresso una minore
disponibilità all’acquisto del Silano e quindi una minore appropriatezza
dell’associazione marchio – prodotto (Tabella 5.3).
L’andamento relativo all’appropriatezza dell’associazione marchio – prodotto
per M2 è simile a quello osservato per MDG. La disponibilità all’acquisto per i
vari prodotti entro il marchio M1 è sostanzialmente la stessa rispetto a quella
espressa per gli altri marchi, malgrado tutti i punteggi medi risultino
sostanzialmente più bassi.
Tra i servizi che potrebbero essere potenzialmente offerti attraverso l’analisi
sensoriale, ci sono quelli relativi alla caratterizzazione dei prodotti caseari
tipici lucani, allo sviluppo di nuovi prodotti da parte delle aziende di
trasformazione e allo studio dei potenziali sbocchi di mercato per varie
tipologie di prodotto.
111
Tabella 5.2 – Valori medi e
minima
differenza
significativa tra i Marchi
Marchi
Media
MDG
6,32a
M2
6,23a
M1
4,31b
LSD
0,33
Tabella 5.3 – Appropriatezza dell’associazione
prodotto – marchio aziendale
Prodotti
Valori medi
MDG
Mozzarella
6,81a
Scamorza
6,78a
Provolone
6,56a
Silano
5,13b
LSD
0,40
M2
Scamorza
6,84 a
Mozzarella
6,56 ab
Provolone
6,41b
Silano
5,13c
LSD
0,35
M1
Scamorza
5,25 a
Provolone
4,50 b
Mozzarella
4,38 b
Silano
3,13 c
LSD
0,39
112
6. Sviluppo di formaggi a pasta filata ad elevata valenza
salutistica
Reale A.*, Di Renzo T.*, Preziuso M.*, Succi M. §, Tremonte P. §, Sorrentino E. *§,
Coppola R*§.
*Istituto di Scienze dell’Alimentazione - CNR, Via Roma 64, 83100 Avellino
§ DIAAA, Università degli Studi del Molise, Via de Sanctis, 86100 Campobasso
[email protected]; [email protected]
La crescente attenzione del consumatore verso un’alimentazione che vada
oltre il solo valore nutrizionale e che sia mirata al miglioramento dello stato di
benessere ha determinato lo sviluppo del mercato degli alimenti funzionali.
Un alimento viene definito funzionale se, al di là delle proprietà nutrizionali, è
scientificamente dimostrata la sua capacità di influire positivamente su una o
più funzioni biologiche, contribuendo a preservare o migliorare lo stato di
salute e benessere e/o a ridurre il rischio di insorgenza delle malattie
correlate al regime alimentare.
Nell’ambito degli alimenti funzionali i probiotici costituiscono un’area di
crescente interesse scientifico. In una delle più recenti definizioni, i probiotici
sono considerati “supplementi microbici vitali che, introdotti con la dieta in
numero sufficiente, sono in grado di esercitare un effetto benefico sulla salute
dell’uomo, tramite la modulazione dell’immunità mucosale e sistemica, così
come il miglioramento del bilanciamento nutrizionale e microbico nel tratto
intestinale”.
Su queste basi si sta sviluppando negli ultimi anni il tentativo terapeutico di
utilizzare gli alimenti come veicolo di microrganismi probiotici,
introducendoli nell’organismo direttamente con la dieta.
Sulla base di queste premesse, uno degli obiettivi del progetto QUALIFORM è
stato quello di produrre formaggi freschi o stagionati ad elevato valore
salutistico mediante l’aggiunta di probiotici.
E' importante, tuttavia, che il microrganismo probiotico, affinchè possa
considerarsi tale, mantenga la sua attività e vitalità all’interno della matrice
alimentare e raggiunga l’intestino umano vitale ed in elevata concentrazione.
La vitalità dei probiotici in una matrice alimentare può essere infatti ingiuriata
da numerosi fattori, quali pH, temperatura, livelli di ossigeno, presenza di
microrganismi antagonisti, nonché dalla tecnologia di produzione e/o
conservazione.
Le difficoltà riscontrate nella produzione di formaggi probiotici a pasta filata
sono riconducibili principalmente alla tecnologia di produzione degli stessi,
che richiede temperature elevate per la filatura della pasta. L’acqua di filatura
113
può, infatti, raggiungere temperature comprese tra 70°C e 90°C, determinando
una drastica riduzione della carica microbica presente.
Al fine, quindi, di produrre formaggi a pasta filata con caratteristiche
probiotiche sono stati selezionati, tra i microrganismi probiotici già presenti
in commercio, quelli con una maggior resistenza alle alte temperature e con
una bassa capacità acidificante. Successivamente i liofilizzati selezionati sono
stati impiegati in lavorazioni sperimentali per accertare la capacità di
sopravvivere al processo di caseificazione e conservazione.
Per il raggiungimento di tale obiettivo sono stati reperiti dal commercio
cinque colture starter liofilizzate contenenti ceppi di batteri lattici con provate
caratteristiche probiotiche (Tab. 6.1).
Tab. 6.1 – Caratteristiche dei liofilizzati probiotici oggetto dello
studio
NOME
AZIENDA
Ceppi microbici
SIGLA
COMMERCIALE PRODUTTRICE
SOFAR S.P.A.
1 ENTEROLACTIS
L. casei DG
CAS DG
Milano
SIFFRA
2 GENEFILUS F19
L. paracasei F19
PAR F19
FARMACEUTICI
L. paracasei
PAR
3
FLORTEC
BRACCO
B21060
B21060
DICOFARM
4
DICOFLOR 30
L. rhamnosus GG
RHAM GG
S.P.A.
L. rhamnosus IMC
CLERICI-SACCO
5
SYNBIO 100
501 e L. paracasei
SYNBIO
group
ssp. par. IMC 501
I liofilizzati sono stati quindi valutati per la capacità di crescere ed acidificare
in substrato sintetico (MRS broth, Oxoid) e in latte a 37°C. Inoltre i ceppi sono
stati valutati per la capacità di sopravvivere in latte sottoposto a differenti
trattamenti termici (Tab. 6.2).
Tab. 6.2 – Trattamenti termici
Tempo
Temperatura
1
5’
70°C
2
10’
70°C
3
5’
80°C
4
10’
80°C
5
5’
90°C
6
10’
90°C
Dall’analisi dei risultati è emerso che tutti i liofilizzati oggetto dello studio
erano caratterizzati da una bassa capacità acidificante (Figure 6.1 e 6.2).
114
Quindi tutti i ceppi sono stati considerati idonei per l’impiego, in qualità di
colture adjunct, in processi di caseificazione in quanto incapaci di interferire
nel normale processo di acidificazione delle colture starter primarie.
Figura 6.1 Variazione del pH del
latte inoculato per 24 ore a 37°C
con i ceppi oggetto dello studio.
Figura 6.2 Variazione dell’acidità
del latte inoculato per 24 ore a
37°C con i ceppi oggetto dello
studio
Il liofilizzato SYNBIO, tuttavia, è risultato il più idoneo da impiegare in qualità
di coltura adjunct probiotica in prove di caseificazione in quanto dalle prove di
sopravvivenza ai differenti trattamenti termici è risultato quello più
termoresistente e quindi potenzialmente in grado di sopportare le
temperature di filatura.
Sono state quindi condotte lavorazioni su scala pilota per la produzione di
mozzarelle e scamorze probiotiche utilizzando lo starter S. thermophilus
ST051 e la coltura adjunct probiotica SYNBIO (costituita dai ceppi L.
rhamnosus IMC 501 e L. paracasei ssp. par. IMC 501).
L’accertamento della sopravvivenza dei probiotici durante il processo di
caseificazione e la stagionatura è stato realizzato mediante conta in piastra
utilizzando un substrato differenziale in grado di discernere le specie
microbiche oggetto di studio (Ricciardi et al., sottomesso per la pubblicazione)
e successivo isolamento ed identificazione degli isolati mediante analisi DGGE
della regione 16s rDNA (Reale et al., 2011).
Dai conteggi microbici è emerso che la filatura ha determinato una riduzione
delle cariche microbiche di circa 2 cicli logaritmici (Figura 6.3). I prodotti
appena formati (F) hanno fatto registrare una carica di microrganismi
probiotici pari a circa 4,5 log UFC/g. Nel caso della mozzarella conservata a
4°C, la concentrazione di probiotici è rimasta pressocchè costante durante la
conservazione. Invece, nel caso della scamorza stagionata alla temperatura di
15°C, è stato possibile registrare un aumento delle cariche fino a raggiungere
8.0 log UFC/g a fine stagionatura (30gg). In Fig. 6.4 e 6.5 sono riportati i
risultati dell’identificazione genetica dei ceppi isolati dalle scamorze dopo 22 e
30 giorni di stagionatura che confermano la presenza dei ceppi SYNBIO nel
prodotto.
I risultati conseguiti dimostrano che la scamorza, un formaggio a pasta filata
caratterizzato da breve stagionatura, può essere considerato un’ottima
115
matrice per veicolare microrganismi probiotici. Questo può essere considerato
un risultato interessante per i produttori del settore lattiero–caseario in
quanto consentirebbe di ampliare la gamma dei prodotti lattiero–caseari
offrendo al consumatore un nuovo formaggio ad elevato valore aggiunto.
Figura 6.3. Batteri lattici probiotici durante il processo di caseificazione di
mozzarelle e scamorze.I, inoculo; CM, cagliata matura; DF, prodotto dopo
filatura; F, prodotto formato; gg, giorni di refrigerazione o stagionatura in cella.
Pearson correlation [0.0%-100.0%]
Pearson correlation [0.0%-100.0%]
dgge
dgge
100
95
S22b
90
100
90
95
dgge
85
80
dgge
S22a
S30c
SS2
S30b
SYN3
S22d
SYN1
S30a
S30-2
S30-1
Figura 6.4. Profilo DGGE di isolati da
scamorza a 22 e 30 gg di stagionatura
e del ceppo L. paracasei sub. par.
(SYN1 e SYN3) isolato dal substrato
differenziale.
SYN6
Figura 6.5. Profilo DGGE di isolati
da scamorza a 22 e 30 gg di
stagionatura e del ceppo di L.
rhamnosus (SYN6) isolato dal
substrato differenziale.
116
Riferimenti bibliografici
Reale, A., Di Renzo, T., Succi, M. Tremonte, P., Coppola, R., and Sorrentino E.
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sourdoughs by using molecular methods. World J. Microbiol. Biotechnol.
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Ricciardi, A., Parente, E., Tramutola A., Guidone, A., Ianniello, R., Pavlidis, D.,
Tsakalidou E., and Zotta T. 2014. Evaluation of a differential medium for the
preliminary identification of members of the L. plantarum and L. casei groups.
Sottomesso per la pubblicazione.
117
7. Impiego di atmosfere protettive per il prolungamento
della shelf-life di prodotti lattiero-caseari freschi
Reale A.*, Di Renzo T.*, Preziuso M.*, Ialicicco M., Sacco E., Storti V., Lopez F. §,
Messia MC. §, Coppola R*§.
[email protected]; [email protected]
*Istituto di Scienze dell’Alimentazione - CNR, Via Roma 64, 83100 Avellino
§ DIAAA, Università degli Studi del Molise, Via de Sanctis, 86100 Campobasso
I prodotti lattiero-caseari freschi sono caratterizzati da una ridotta shelf-life in
virtù delle molteplici alterazioni di tipo microbiologico, strutturale e
sensoriale. La velocità con cui si realizzano tali alterazioni dipende da diversi
fattori, tra cui le condizioni igieniche dell'ambiente di mungitura e dei serbatoi
di raccolta del latte, il grado della contaminazione microbica della materia
prima, la tecnologia di trasformazione nonchè la tipologia e la qualità
dell’imballo utilizzato per il confezionamento dei prodotti finiti.
Tradizionalmente i prodotti lattiero-caseari freschi, quali la mozzarella e il
fiordilatte, vengono conservati in liquido di governo costituito da “acqua di
filatura” a cui viene aggiunto sale e/o siero acido diluito. In alcuni casi viene
utilizzata acqua salata addizionata di acido citrico e/o lattico che consente di
prolungarne la vita commerciale di qualche giorno. Tale modalità di
conservazione, tuttavia, costituisce un costo di produzione e distribuzione non
irrilevante per l’azienda. Per questo motivo, la possibilità di individuare nuove
modalità di conservazione della mozzarella suscita grande interesse nelle
industrie lattiero-casearie.
Rispetto alla tecnica convenzionale di conservazione della mozzarella in
liquido di governo, il packaging in atmosfera modificata (MAP, Modified
Atmosphere Packaging) potrebbe risultare un sistema di confezionamento
efficace nell’estensione della durata commerciale del prodotto. Il
confezionamento in MAP consiste nella rimozione dei gas atmosferici presenti
nella confezione e nella loro sostituzione con una miscela predeterminata di
gas in differenti proporzioni. I gas immessi nella confezione possono
influenzare la shelf-life degli alimenti in maniera diretta, attraverso la
riduzione o l’eliminazione dell’ossigeno responsabile di reazioni di
decadimento delle caratteristiche sensoriali, o in maniera indiretta, attraverso
la riduzione o eliminazione del vapor acqueo (effetto essiccante), dei
contaminanti di natura biologica (effetto igienizzante o disinfestante), e dei
potenziali contaminanti chimici dispersi nell’aria (effetto disinquinante) (Fino
et al., 2014). Tale sistema di confezionamento è stato già utilizzato con
successo per il prolungamento della shelf-life di differenti prodotti lattiero118
caseari (Floros et al., 2000; Gammariello et al. 2009; Gonzalez-Fandos et al.,
2000) ma mai per la conservazione di mozzarella fresca.
Uno degli obiettivi del progetto QUALIFORM è stato quello di valutare la
possibilità di conservare la mozzarella in packaging in atmosfera modificata. A
tale scopo, nell’ambito dell’OR3 – Ottimizzazione della produzione di paste
filate fresche e stagionate, l’Azione 3.2 ha previsto lo studio dell’effetto di
miscele gassose sulle caratteristiche igienico-sanitarie e qualitative di
mozzarelle.
Per la sperimentazione, campioni di mozzarella vaccina appena prodotti sono
stati confezionati in atmosfera modificata utilizzando differenti combinazioni
di gas (A, B, C, Tabella 7.1) al fine di individuare quella in grado di conseguire
i migliori risultati in termini di integrità del prodotto, caratteristiche igienicosanitarie e sensoriali. A scopo comparativo sono stati prodotti anche campioni
di controllo, rappresentati da mozzarelle confezionate nei medesimi imballi
impiegati per le MAP ma contenenti un'atmosfera ordinaria, non selezionata
(D) e da mozzarelle confezionate nella modalità di vendita solitamente
utilizzata dall’azienda produttrice (E) (Tabella 7.1).
Tabella 7.1 – Descrizione delle modalità di confezionamento
utilizzate per la conservazione delle mozzarelle
Lotto
Tipologia di confezionamento
A
Atmosfera modificata* costituita da 70% N2 e 30% CO2
B
Atmosfera modificata* costituita da 60% N2 e 40% CO2;
C
Atmosfera modificata* costituita da 50% N2 e 50% CO2.
D
Atmosfera ordinaria*;
E
Vaschette in polistirene contenente 300 ml di acqua
*Il confezionamento è stato realizzato mediante film coestrusi multistrato ad alta barriera a base di poliammide
caratterizzati da termoformabilità, proprietà di barriera ai gas, macchinabilità e saldabilità.
L’atmosfera modificata è stata realizzata mediante pompa da vuoto CS30
(Vacuum pump SpA., Breverate di Brivio, Milano) corredata di un sistema di
miscelazione e dosaggio dei gas WITT KM300-3M (WITT-GASETECHNIK).
Prima dell’iniezione delle differenti miscele di gas è stato creato il vuoto nelle
confezioni. Ogni lotto è stato conservato a 4°C e 12°C per 24 giorni. A tempo
zero e dopo 2, 7, 14, 21 e 24 giorni di conservazione ciascun campione è stato
sottoposto alle seguenti analisi: determinazione di pH, attività dell'acqua,
analisi microbiologiche (conta microbica totale, mesofili psicrotrofici,
Pseudomonas spp., lieviti, muffe, coliformi totali e fecali, Enterobacteriaceae,
enterococchi) (Gammariello et al. 2009). Inoltre, i campioni sono stati
sottoposti ad analisi sensoriale impiegando il modello Etana opportunamente
modificato (Chiavari et al., 2006) ed analisi reologiche utilizzando il Texture
Analyzer TA-XT2 Stable Micro Systems. Tutte le analisi sono state realizzate in
triplo e i risultati sono riportati come media e deviazione standard.
119
I risultati delle analisi microbiologiche, sensoriali e chimico-fisiche hanno
messo in evidenza che le miscele gassose utilizzate hanno consentito di
rallentare lo sviluppo di microrganismi alteranti e indesiderati per tutto il
periodo della conservazione e di preservare le caratteristiche sensoriali e di
texture della mozzarella. E’ stato evidenziato che tra le due temperature
saggiate la temperatura ideale di conservazione della mozzarella risulta 4°C in
quanto è la condizione che limita maggiormente la crescita batterica,
permettendo una maggior estensione della shelf-life del prodotto.
La miscela gassosa C (costitutita da CO2 al 50% e N2 al 50%) ha fatto registrare
i migliori risultati sia in termini igienico-sanitari sia in termini di texture e
accettabilità del prodotto. In Fig. 1 si riportano alcuni dei risultati relativi alle
analisi microbiologiche realizzate sulle mozzarelle conservate a 4°C.
Figura 7.1 Cariche microbiche durante la conservazione delle mozzarelle a
4°C. Legenda: ♦ = MAPA; ■= MAPB, ▲= MAP C; x= ATM D;
La miscela gassosa C, rispetto ai campioni di controllo, ha consentito di
contenere in maniera più marcata lo sviluppo dei principali gruppi microbici
indesiderati, quali Pseudomonas spp., Enterobacteriaceae, lieviti e coliformi,
rallentando i processi di decomposizione e permettendo di garantire la
conservazione delle caratteristiche qualitative per un tempo maggiore.
Dall’analisi sensoriale è emerso che le mozzarelle conservate in MAP C a 4°C
dopo 14 giorni di conservazione si presentavano compatte, elastiche,
dall'odore poco intenso ma aromatico, mentre quelle di riferimento, D ed E,
mostravano superficie piuttosto viscida, consistenza molle, sfaldabilità, bassa
persistenza dell'aroma tipico (Figura 7.2). I risultati delle analisi di texture
delle mozzarelle hanno confermato che i campioni conservati in atmosfera
modificata (A, B e soprattutto C) evidenziavano migliori caratteristiche
rispetto ai campioni controllo (D ed E).
120
Figura 7.2 Caratteristiche sensoriali di mozzarelle dopo 14 giorni di
conservazione a 4°C (a sinistra); caratteristiche di texture (consistenza) di
mozzarelle
conservate
a
4°C
per
21
giorni
(a
destra).
L’analisi della consistenza, espressa come la Forza massima (g) esercitata
dalla sonda cilindrica durante il ciclo di compressione, ha evidenziato che i
campioni A, B, C e D erano caratterizzati, in generale, da un aumento di
consistenza durante le conservazione mentre il campione E ha fatto registrare
una riduzione di tale parametro. Tale risultato è stato confermato anche
dall’esame visivo e dall’analisi al taglio che hanno evidenziato un accentuato
rammollimento dei campioni di mozzarella E che, dopo 14 giorni di
conservazione, non erano più idonei al consumo.
Dopo 21 giorni di conservazione i campioni E hanno presentato la comparsa di
colorazioni atipiche, segno della produzione di pigmenti colorati da parte di
microrganismi alteranti. Evidente è invece risultata l’assenza di colorazioni
anomale, la persistenza della lucidità e della compattezza negli altri campioni
di mozzarelle anche dopo 21 giorni di conservazione (Figura 7.3).
Figura 7.3 Mozzarelle conservate a 4°C dopo 21 giorni di conservazione.
I risultati conseguiti in tale sperimentazione hanno dimostrato che il
packaging in atmosfera modificata permette in maniera efficace di preservare
le caratteristiche qualitative della mozzarella e prolungarne la vita
commerciale. La sperimentazione realizzata in tale attività ha individuato
nell’atmosfera modificata C (costitutita da CO2 al 50% e N2 al 50%) un
potenziale sistema innovativo per la conservazione della mozzarella, prodotto
lattiero-caseario caratterizzato da alta deperibilità e da breve shelf-life.
121
L'importanza commerciale di questa tipologia di alimento, tipico della
tradizione italiana, risiede nel fatto che buona parte della produzione
nazionale è destinata al mercato estero. Quindi, lo sviluppo di una tecnologia
di confezionamento in grado di garantire una maggiore durabilità del prodotto
da una parte e di salvaguardarne le proprietà igienico-sanitarie e sensoriali
dall'altra, potrebbe consentire una migliore razionalizzazione della
distribuzione, una diffusione sul territorio più ampia, oltre a riscuotere
l'approvazione dei consumatori finali.
Riferimenti bibliografici
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assaggiatori per la valutazione sensoriale della Mozzarella di bufala. Il Latte
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packages. Più che gas alimenti, ed.Artek Snc, ISBN 978-88-907159-5-2.
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- Gonzalez-Fandos, E., Sanz, S., and Olarte, C. 2000. Microbiological,
physicochemical and sensory characteristics of Cameros cheese packaged
under modified atmospheres. Food Microbiol. 17:407–414.
122
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