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Analyse von Wein mittels spektroskopischer und statistischer Methoden zur Authentizitätsprüfung

Projekt


Förderkennzeichen: BfR-SiN-08-1322-681
Laufzeit: 01.01.2017 - 31.12.2017
Forschungszweck: Angewandte Forschung

Der Matrix Wein kommt in der Authentizitätsprüfung von Lebensmitteln durch die chemische Analyse eine besondere Rolle zu. Seine wertgebenden Eigenschaften basieren u.a. auf seiner geographischen Herkunft einhergehend mit den entsprechenden Anbaubedingungen, dem Jahrgang, der Rebsorte und nicht zuletzt den angewandten oenologischen Verfahren. Um diesbezüglich eine Charakterisierung der Produkte zu ermöglichen, wird in der Weinanalytik/-kontrolle eine Vielzahl von Analysenverfahren bereitgehalten. Diese, vorwiegend nasschemischen Verfahren basieren im Wesentlichen auf dem gezielten Nachweis bestimmter Komponenten/ Analyten bzw. deren Gehaltsbestimmung und anschließendem Vergleich der Ergebnisse mit Erfahrungswerten oder gesetzlichen Vorgaben. Allerdings ist die Aussagekraft dieser zielgerichteten Analytik nicht immer ausreichend bzw. geeignet, um verfälschte Produkte zu identifizieren oder die Produktidentität/-echtheit im Hinblick auf ihre Etikettierung vollständig zu überprüfen. Aus diesem Grund bestehen ständige Bestrebungen neue, leistungsstarke Analysenverfahren zu entwickeln, welche eine umfangreiche Analyse von Lebensmitteln, im Speziellen Wein, ermöglichen. Bereits seit einigen Jahren werden die Leistungsfähigkeit und die Anwendungs- möglichkeiten einer neu aufkommenden Analysestrategie, welche auf dem Gebiet der Omics-Technologie anzusiedeln ist, untersucht. Bei dem sogenannten Food-Finger- Printing-Ansatz handelt es sich um die nicht-zielgerichtete Analyse von Lebens- und Futtermitteln mit anschließender statistischer Datenanalyse, mit dem Ziel, Gemeinsamkeiten/Unterschiede der untersuchten Proben in Mustern (Fingerprints) zu erkennen und somit eine umfassende Charakterisierung der untersuchten Matrices zu ermöglichen. Im Hinblick auf die Matrix Wein bietet das Food-Fingerprinting die Möglichkeit, auch komplexe Probenmatrices auf ihre Identität und Authentizität hin zu untersuchen (geographische und botanische Herkunft, Verfälschungen). Stand der Forschung Viele Applikationen auf dem Gebiet der nicht-zielgerichteten Analytik von Wein beruhen auf dem Einsatz diverser spektroskopischer Methoden, wie der Kernspin-Resonanz-(NMR), der Fourier-Transformations-Infrarot- (FTIR) sowie der Nah-Infrarot-(NIR) Spektroskopie. Diese werden zur Identifizierung der entsprechenden botanischen (Rebsorte) und/oder geografischen Herkunft sowie für den Nachweis von unerlaubten Zusätzen eingesetzt. Spektroskopische Techniken bieten eine Vielzahl von Vorteilen: einfache und schnelle Probenvorbereitung, kurze Messzeiten, eine gutes Signal-zu-Rausch-Verhältnis sowie eine hohe Reproduzierbarkeit der Spektren. Zielstellung Insbesondere die Protonen-NMR-Spektroskopie hat in den vergangenen Jahren im Bereich der Wein-Authentifizierung innovativen Vorschub in deren wissenschaftlichen Nutzung erfahren. Kommerzielle Systeme (Juice-ScreenerTM, Wine-ScreenerTM, Honey-ScreenerTM, Fa. Bruker) werden bereits eingesetzt, bzw. befinden sich in der Diskussion für einen möglichen Einsatz in der amtlichen Überwachung. Diese ermöglichen es dem Kunden, unter Verwendung der 1H-NMR-Spektroskopie die untersuchte Probe u.a. im Hinblick auf dessen geografische Herkunft zu untersuchen. Um das Anwendungsspektrum dieser Technik zu erweitern, soll in dem hier beantragten Projekt in Kooperation mit dem 'China National Research Institute of Food and Fermentation Industries' (Peking/China) ein Gastwissenschaftler am BfR betreut werden. Neben dem Ausbau internationaler Kontakte, soll es Ziel während des 12-monatigen Aufenthaltes sein, die bereits entwickelte Vorgehensweise zur Probenvorbereitung zu nutzen, um anhand von Weinproben u.a. aus China Fragestellungen der Authentizität zu untersuchen. Hierzu wird zunächst die Möglichkeit überprüft, einzelne Parameter (z.B. Glucose, Fructose, Shikimisäure und Methanol) mittels NMR-Spektroskopie quantitativ zu erfassen. Darüber hinaus werden multivariate Klassifizierungen durchgeführt, um bspw. die Rebsorte oder Herkunft der jeweils untersuchten Probe zu ermitteln.

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