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Un modelo matemático evitará defectos en los vinos.

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LOGO MINNILa herramienta, desarrollada por argentinos y españoles, permitirá de forma sencilla evitar que las bodegas pierdan parte de su producción afectada por un tipo de levadura que modifica el aroma de esa bebida

AGENCIA CYTA-INSTITUTO LELOIR/DICYT Investigadores de Argentina y de España desarrollaron una herramienta sencilla para que las bodegas puedan prevenir la aparición de defectos en sus vinos y evitar así grandes pérdidas económicas.

Dekkera Brettanomyces bruxellensis es una levadura que produce defectos en el aroma de los vinos. Su crecimiento se asocia con la aparición de aromas negativos que pueden ser detectados incluso en pequeñas concentraciones y suelen ser descriptos como aroma “animal”,  “establo”, “especiado” y/o “fenólico”.

En la práctica, “estas levaduras son detectadas, en la mayoría de los casos, cuando el vino ya ha adquirido propiedades negativas, perdiendo su valor potencial de venta y arriesgando el valor de la marca comercial en los mercados externos”, indicó a la Agencia CyTA la microbióloga María Elena Sturm cuyo innovador proyecto forma parte de su tesis doctoral desarrollada en INTA-Mendoza dentro del grupo de investigación de Microbiología Enológica coordinado por la doctora Mariana Combina.

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Foto: CONICET.  Sturm y sus colegas lograron determinar los límites de crecimiento y no crecimiento de Dekkera Brettanomyces bruxellensis en función de tres variables propias del vino: el nivel de acidez (pH), dióxido de azufre libre y el contenido de etanol. “A partir de estos datos, se obtuvo un modelo matemático que permite estimar cuál es la probabilidad de que esta levadura crezca en un vino con determinadas condiciones de esas tres variables”, puntualizó la investigadora del INTA.

Los resultados obtenidos en este trabajo serán de gran utilidad para la industria vitivinícola identificando las condiciones que inhiben el crecimiento de esta levadura en vinos.

La fórmula matemática para predecir ese riesgo fue publicada en International Journal of Food Microbiology. “Para que resulte más accesible para la industria, se pretende desarrollar una herramienta web para que este modelo predictivo pueda ser utilizado de un modo fácil en la mayor brevedad posible”, afirmó Combina. Y agregó: “Nuestro trabajo tiene un enfoque preventivo, porque como es bien sabido ‘es mejor prevenir que curar’”.

En el trabajo también participaron otros científicos del INTA; de la Universidad Nacional de Río Cuarto; del Instituto de Agroquímica y Tecnología de los Alimentos, dependiente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) de España; y otros centros de investigación.

Fuente: www.dicyt.com

 

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