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Nuevas tecnologías
PREDICCIÓN DE LA CALIDAD DEL VINO A PARTIR DE DATOS VITÍCOLAS, CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Expertos en computación de Nueva Zelanda han desarrollado una cadena de procesos de cálculo informático (una pipeline informática) para relacionar los datos vitícolas con las características del vino que se obtendrá y por lo tanto, su calidad.
Los programas de inteligencia artificial (IA) utilizados, como en otros trabajos de investigación, han sido los de aprendizaje automático (Machine Learning) basados en algoritmos de clasificación predictiva, que predicen los valores de unos parámetros en función de otros disponibles, en base a agrupar datos similares.
Los autores han desarrollado una aplicación de este programa en internet para los usuarios, en la que se podría predecir la calidad del vino futuro antes de la vendimia, y se podrían tomar decisiones previas como el aclareo de racimos, el riego, la programación de la vendimia, o la optimización de las operaciones de vinificación.
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Kulasiri D., Somin S., Kumara Pathirannahalage S.: “A machine learning pipeline for predicting Pinot Noir wine quality from viticulture data: Development and implementation”, Foods 2024; 13 (19): 3091. https://doi.org/10.3390/foods13193091 |
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Ciencia
DIVERSA EXPRESIÓN GÉNICA DE LAS UVAS EN LA PODREDUMBRE NOBLE Y EN LA GRIS
Investigadores húngaros han estudiado por transcriptómica las diferencias de expresión génica en uvas al inicio de la podredumbre en desarrollo (DR), en uvas con podredumbre gris (GR) y en las de podredumbre noble (NR), además de uvas sanas.
Los resultados mostraron que la expresión génica era similar en DR y GR, y en cambio en NR era significativamente diferente. Destacaba que DR y GR tenían aumentada la expresión génica de defensa y de respuesta al estrés, mientras que NR tenía mayor expresión génica de biosíntesis y metabolismo en general.
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Váczy K.Z., Otto M., Gomba-Tóth A. et al.: "Botrytis cinerea causes different plant responses in grape (Vitis vinifera) berries during noble and grey rot: diverse metabolism versus simple defence”, Front Plant Sci., 2024; 15: 1433161. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1433161 |
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:: CIENCIA |
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| Técnicas analíticas
SOFTWARE PARA DETERMINAR LA COMPOSICIÓN QUÍMICA DEL VINO MEDIANTE ESPECTROSCOPÍA RMN
Es importante conocer la composición química de un vino en detalle y no solamente de los compuestos principales como etanol, azúcares, sulfuroso, glicerol o ácidos orgánicos, para deducir su posible origen y conocer las cualidades aromáticas, los aditivos y los posibles defectos o contaminantes, incluyendo los tóxicos, pero también para determinar los posibles compuestos beneficiosos para la salud.
Dado que el principal inconveniente de la espectroscopía RMN es el laborioso análisis manual de los espectros obtenidos, los autores canadienses de este trabajo han desarrollado un software para ello, denominado MagMet-W, de RMN para el vino, a partir de uno previo para suero humano.
El software puede analizar múltiples espectros simultáneamente, en 10 min cada espectro, y está disponible en un servidor en internet.
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Lee B.L., Rout M., Dong Y. et al.: “Automatic chemical profiling of wine by proton nuclear magnetic resonance spectroscopy”, ACS Food Science & Technology, 2024; 4 (8): 1937-1949. https://doi.org/10.1021/acsfoodscitech.4c00298 |
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| NOTICIAS |
BIOACIDIFICACIÓN DEL VINO: FERMENTACIÓN DE MOSTOS DE UVA AIRÉN CON LACHANCEA THERMOTOLERANS Y METSCHNIKOVIA PULCHERRIMA SEGUIDA DE INOCULACIÓN SECUENCIAL DE SACCHAROMYCES CEREVISIAE
Investigadores de la Universitat Politécnica de Madrid, del Instituto Superior de Agronomía de la Universidad de Lisboa, del IRIAF de Castilla-La mancha y Lallemand realizaron el estudio de la bioacidificación de vinos. Fermentaron mostos de Airén (Vitis vinifera L.) con levaduras seleccionadas Lachancea thermotolerans (Lt) y Metschnikowia pulcherrima (Mp) y se compararon con Saccharomyces cerevisiae (Sc). Se monitorearon las fermentaciones y se analizaron parámetros estándar y fracciones volátiles mediante SPE-GC-MS de los vinos, que fueron evaluados por un panel de cata experimentado. Todos los fermentos llegaron al final de fermentación con menor acidez volátil y menor etanol que el control. Todas las cepas de Lt utilizadas para la acidificación biológica redujeron los valores de pH de los vinos (pH 3,25-3,56) en relación a la acidificación química con 1,5 g/L de ácido tartárico (pH 3,64).
Los vinos se caracterizaron por una acidez total y una composición volátil diferentes según las levaduras utilizadas. También se vio que los vinos fermentados con Lt y Mp presentaban mayor percepción de frescor y acidez que los vinos de control con Sc, probablemente debido a la mayor producción de ácido láctico complementada con mayores contenidos de ácido succínico (+0,2–0,6 g/L).
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Lea este artículo en EnoReports [>>>]
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