Si dice che lo sciroppo d'acero sia l'oro liquido del Quebec. Ora gli scienziati dell'Université de Montréal hanno trovato un modo per utilizzare l'oro vero, sotto forma di nanoparticelle, per scoprire rapidamente che sapore ha lo sciroppo.

Il nuovo metodo, una sorta di lingua artificiale, è convalidato in uno studio pubblicato oggi in Metodi analitici , il giornale della Royal Society of Chemistry, Nel regno unito.

La "lingua" è un test colorimetrico che rileva i cambiamenti di colore per mostrare il sapore di un campione di sciroppo d'acero. Il risultato è visibile ad occhio nudo in pochi secondi ed è utile ai produttori.

"La lingua artificiale è più semplice di una lingua umana:non è in grado di distinguere i complessi profili aromatici che possiamo rilevare, ", ha affermato il professore di chimica UdeM Jean-François Masson, che ha condotto lo studio. "Il nostro dispositivo funziona specificamente per rilevare le differenze di sapore nello sciroppo d'acero mentre viene prodotto".

1, 818 campioni testati

La lingua artificiale è stata convalidata analizzando 1, 818 campioni di sciroppo d'acero provenienti da diverse regioni del Quebec. Gli sciroppi analizzati rappresentavano i vari profili aromatici e colori noti dello sciroppo, dal dorato al marrone scuro.

"Abbiamo progettato la 'lingua' su richiesta dei produttori di sciroppo d'acero del Québec per rilevare la presenza di diversi profili aromatici, " ha spiegato Simon Forest, primo autore dello studio. "Lo strumento tiene conto delle proprietà olfattive e gustative del prodotto."

Lo sciroppo d'acero ha una complessità molecolare simile a quella del vino. Il suo sapore è delicato, senza amarezza, e ha un profumo sottile. Durante il processo produttivo, assaggiatori umani specializzati sono impiegati per giudicare in quale profilo si inserisce ogni lotto.

"Lo sviluppo della lingua artificiale ha lo scopo di supportare il colossale lavoro che si sta facendo sul campo per fare rapidamente la prima cernita degli sciroppi e classificarli secondo le loro qualità, " disse Massone.

Rosso per il meglio, blu per il resto

I ricercatori confrontano la lingua artificiale con un test del pH per una piscina. È sufficiente versare alcune gocce di sciroppo nel reagente con nanoparticelle d'oro e attendere circa 10 secondi.

Se il risultato rimane nello spettro rosso, ha le caratteristiche di uno sciroppo di prima qualità, il tipo più amato dai consumatori e venduto nei negozi di alimentari o esportato.

Se, d'altra parte, il test diventa blu, lo sciroppo può avere un sapore "difettoso", che può essere trattato come uno sciroppo industriale per l'uso nella lavorazione.

"Ciò non significa che lo sciroppo non sia buono per il consumo o che abbia un diverso livello di zucchero, Masson disse dello sciroppo di tipo "blu", che l'industria alimentare utilizza come dolcificante naturale in altri prodotti. "Potrebbe non avere le solite caratteristiche desiderate, e quindi non può essere venduto direttamente in bottiglia ai consumatori".

60 categorie di gusto

Caramellizzato, legnoso, verde, affumicato, salato, bruciato:il gusto dello sciroppo d'acero ha ben 60 categorie in cui adattarsi. Lo sciroppo d'acero è essenzialmente una soluzione zuccherina concentrata del 66 per cento di saccarosio e del 33 per cento di acqua; il restante 1% di altri composti determina il gusto.

come il vino, il gusto dello sciroppo d'acero cambia in base a una varietà di fattori, compreso il periodo di raccolta, la Regione, metodi di produzione e stoccaggio e, Certo, il tempo. Troppe variazioni di temperatura durante un fine settimana, ad esempio, possono influenzare notevolmente il profilo gustativo del prodotto.

La lingua artificiale sviluppata all'UdeM potrebbe un giorno essere adattata per degustare vino o succhi di frutta, Massone ha detto, oltre ad essere utile in una serie di altri contesti agroalimentari.

"Lingua plasmonica ad alto rendimento che utilizza un saggio di aggregazione e interazioni non specifiche:classificazione dei profili gustativi nello sciroppo d'acero, " di Simon Forest et al, è stato pubblicato il 5 maggio 2020 in Metodi analitici .