Ottimizzazione e validazione di metodologie integrate spettroscopiche, spettrometriche e di analisi multivariata per la caratterizzazione varietale, di origine geografica e di valorizzazione di prodotti agricoli e agroalimentari
Abstract
Progetti di ricerca in collaborazione fra Università/Enti di ricerca e altri soggetti pubblici o privati con l’obbiettivo di sostenere percorsi di alta formazione che integrino le conoscenze teoriche con le competenze realizzate in specifici contesti d’esperienza.
Project Name
AGRIVAL
Publication Year
2023
Coordinator
UNISI
Announcement name
Progetti di Alta Formazione attraverso l’attivazione di Assegni di Ricerca (Bando assegni di ricerca anno 2023)
Expected Duration
24 Months
60,000 €
Total cost project
30,000 €
Contribution paid
1
Total fellowship
Announcement description
La definizione dei requisiti necessari per la valutazione della rispondenza dei prodotti agro-alimentari alle norme che ne definiscono le caratteristiche ha permesso lo sviluppo di nuovi e accurati metodi di indagine scientifica. Molti ricercatori, in Italia e a livello internazionale, si pongono come obiettivo quello di sviluppare strumenti sperimentali e computazionali idonei a rispondere alle esigenze specifiche dei potenziali utilizzatori. Il progetto si focalizzerà sullo sviluppo di un protocollo combinato sperimentale-computazionale da utilizzare per lo studio dell’origine geografica e varietale e, conseguentemente, della tracciabilità dei prodotti agricoli e agroalimentari. I metodi sperimentali a disposizione per la produzione di dati analitici sono molti e possono essere utilizzati, con elevata flessibilità, su matrici vegetali e/o alimentari diverse. L’utilizzo sinergico di approcci sperimentali diversi risulta essere fondamentale per l’ottenimento di dati scientificamente validi e affidabili in quanto, sebbene richieda tempi di analisi più lunghi e costi maggiori per la produzione dei risultati, garantisce una significativa riduzione di variabilità del sistema investigato e una maggiore affidabilità del dato ottenuto. L’utilizzo di differenti metodologie computazionali per l’analisi di dati sperimentali consente, inoltre, di definire il migliore approccio di Analisi Multivariata per ogni specifico sistema e per ogni tipo di analisi. L’ampia flessibilità dell’utilizzo combinato di metodi sperimentali e computazionali offre, infine, uno strumento efficiente ed efficace per la caratterizzazione varietale, la certificazione dell’origine geografica e la valorizzazione di un prodotto agricolo e/o agroalimentare, qualora siano disponibili matrici di riferimento geograficamente affidabili. Nel corso del progetto l’assegnista di ricerca sarà chiamato/a ad utilizzare le principali tecniche spettroscopiche (NMR, EPR, FT-IR, UV-Visibile) spettrometriche (ICP-MS, IRMS, MS-Orbitrap, Tof-SIMS) e cromatografiche (UHPLC) per la costruzione della matrice dei dati sperimentali. Questi dati saranno successivamente analizzati tramite tecniche computazionali di analisi multivariata (PCA, CA, LDA, etc.), con la finalità di una definizione accurata della caratterizzazione varietale, di origine geografica e di valorizzazione di produzioni agricole e alimentari.
Parole chiave:
STUDIO DI ORIGINE GEOGRAFICA E VARIETALE, VALORIZZAZIONE DI PRODUZIONI AGRICOLE E ALIMENTARI, ANALISI MULTIVARIATA
