MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969387516 · doi:10.1021/jf0705320

Identification and Quantification of a Marker Compound for ‘Pepper' Aroma and Flavor in Shiraz Grape Berries by Combination of Chemometrics and Gas Chromatography−Mass Spectrometry

2007· article· en· W1969387516 sur OpenAlexfundno aff
Mango Parker, Alan P. Pollnitz, Daniel Cozzolino, I. Leigh Francis, Markus Herderich

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWine AustraliaInstitut National Du CancerMultiple Sclerosis AustraliaAlberta Water Research Institute
Mots-clésAromaPepperChemometricsFlavorGas chromatography–mass spectrometryChromatographyChemistryMass spectrometryGas chromatographyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

'Black pepper' aroma and flavor is important to some Australian Shiraz red wine styles but the aroma compounds involved have yet to be identified, and no objective analytical method to assess 'pepper' grape aromas is available to date. Samples of potentially 'spicy'/'peppery' grapes were obtained from vineyards in South Australia and Victoria over two vintages. The important sensory attributes of the grapes, including the aroma descriptor 'pepper', were rated by a sensory panel. The sensory study revealed a strong correlation between the intensity of 'pepper' aroma and the intensity of 'pepper' flavor perceived on the palate. The grape homogenates were analyzed by static headspace GC-MS using a cool inlet system. Vectors obtained by analysis of over 13 000 individual mass spectra per grape sample were then subjected to multivariate analyses. Both principal component analysis and partial least-squares regression were used to develop multivariate models based on mass spectra and aroma descriptors to explain the intensity of the rating of the 'pepper' character. Corresponding differences in mass spectra and aroma were observed among vineyards and from the same vineyards in different years. Additional optimization of the methodology enabled selection of a single region of the GC-MS chromatogram that allowed prediction of 'pepper' aroma intensity with a correlation coefficient >0.98 and led to the identification of alpha-ylangene, a tricyclic sesquiterpene. To assess the potential of alpha-ylangene as a marker for this sensory characteristic, a method for alpha-ylangene analysis of grapes and wine using HS-SPME-GC-MS was developed. Although not a significant aroma compound by itself, alpha-ylangene was a satisfactory marker for the 'pepper' aroma in grapes and wine, and its concentration showed similar discrimination between 'peppery' vineyards and vintages as that obtained using the multivariate models. Despite its presence in grapes, we could not detect alpha-ylangene in wine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Food ChemistryMême sujetFermentation and Sensory AnalysisTravaux en français237 207