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    Uma língua artificial de ouro para saborear o xarope de bordo

    Crédito:Universidade de Montreal

    Diz-se que o xarope de bordo é o ouro líquido de Quebec. Agora, os cientistas da Université de Montréal descobriram uma maneira de usar ouro verdadeiro - na forma de nanopartículas - para descobrir rapidamente o sabor do xarope.

    O novo método - uma espécie de língua artificial - é validado em um estudo publicado hoje em Métodos analíticos , o jornal da Royal Society of Chemistry, No Reino Unido.

    A "língua" é um teste colorimétrico que detecta mudanças na cor para mostrar o sabor de uma amostra de xarope de bordo. O resultado é visível a olho nu em questão de segundos e é útil para os produtores.

    "A língua artificial é mais simples do que a língua humana:ela não consegue distinguir os complexos perfis de sabor que podemos detectar, "disse o professor de química da UdeM, Jean-François Masson, quem conduziu o estudo. "Nosso dispositivo funciona especificamente para detectar diferenças de sabor no xarope de bordo à medida que é produzido."

    1, 818 amostras testadas

    A língua artificial foi validada pela análise de 1, 818 amostras de xarope de bordo de diferentes regiões de Quebec. Os xaropes que foram analisados ​​representavam os vários perfis aromáticos e cores de xarope conhecidos, de dourado a marrom escuro.

    "Projetamos a 'língua' a pedido dos produtores de xarope de bordo de Québec para detectar a presença de diferentes perfis de sabor, "explicou Simon Forest, o primeiro autor do estudo. "A ferramenta leva em consideração as propriedades olfativas e gustativas do produto."

    O xarope de bordo tem uma complexidade molecular semelhante à do vinho. Seu sabor é delicado, sem amargura, e tem um aroma sutil. Durante o processo de produção, provadores humanos especializados são empregados para julgar em qual perfil cada lote se encaixa.

    “O desenvolvimento da língua artificial visa apoiar o trabalho colossal que está sendo feito no campo para fazer a primeira triagem dos xaropes com rapidez e classificá-los de acordo com suas qualidades, "disse Masson.

    Vermelho para o melhor, azul para o resto

    Os pesquisadores comparam a língua artificial a um teste de pH de uma piscina. Você simplesmente despeja algumas gotas de xarope no reagente de nanopartículas de ouro e espera cerca de 10 segundos.

    Se o resultado permanecer no espectro vermelho, tem as características de um xarope de qualidade premium, o tipo mais amado pelos consumidores e vendido em supermercados ou exportado.

    Se, por outro lado, o teste fica azul, o xarope pode ter um "defeito" de sabor, que pode ser tratado como um xarope industrial para uso no processamento.

    "Isso não significa que o xarope não seja bom para o consumo ou que tenha um nível de açúcar diferente, "Masson disse do xarope do tipo" azul ", que a indústria de alimentos usa como adoçante natural em outros produtos. "Pode não ter as características usuais desejadas, e por isso não pode ser vendido diretamente em garrafas aos consumidores. "

    60 categorias de sabor

    Caramelizado, amadeirado, verde, defumado, salgado, queimado - o sabor do xarope de bordo tem até 60 categorias para se encaixar. O xarope de bordo é essencialmente uma solução concentrada de açúcar de 66% de sacarose e 33% de água; o restante um por cento de outros compostos determina o sabor.

    Como vinho, o sabor do xarope de bordo muda de acordo com uma variedade de fatores, incluindo o período de colheita, a região, métodos de produção e armazenamento e, claro, o clima. Muita variação de temperatura em um fim de semana, por exemplo, pode afetar muito o perfil de sabor do produto.

    A língua artificial desenvolvida na UdeM poderá algum dia ser adaptada para degustar vinho ou suco de frutas, Masson disse, bem como ser útil em vários outros contextos agroalimentares.

    "Língua plasmônica de alto rendimento usando um ensaio de agregação e interações inespecíficas:classificação de perfis de sabor em xarope de bordo, "por Simon Forest et al, foi publicado em 5 de maio, 2020 em Métodos analíticos .


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