Weinforscher der University of Adelaide entwickeln eine schnelle und einfache Methode zur Authentifizierung von Wein – eine potenzielle Lösung gegen den Weinbetrug im Wert von geschätzten Milliarden von Dollar weltweit, aber auch ein mögliches Mittel zum Aufbau regionaler Marken.
Das Wissenschaftlerteam war in der Lage, die geografische Herkunft von Weinen aus drei Weinregionen Australiens und aus Bordeaux in Frankreich mit einer Genauigkeit von 100% mit einer neuartigen Technik des molekularen Fingerabdrucks unter Verwendung der „Fluoreszenzspektroskopie“, einer Technologie, die die Fluoreszenz von Molekülen analysiert, zu identifizieren.
„Weinbetrug ist ein erhebliches Problem für die globale Weinindustrie, angesichts der jährlichen wirtschaftlichen Auswirkungen allein in Australien, die auf mehrere hundert Millionen Dollar geschätzt werden und die weltweit auf Milliarden von Dollar geschätzt werden“, sagt Ruchira Ranaweera, Doktorandin am Waite der Universität Forschungsinstitut, das die Forschung durchgeführt hat.
„Die Weinauthentifizierung kann dazu beitragen, Unsicherheiten bei der Weinkennzeichnung nach Herkunft, Sorte oder Jahrgang zu vermeiden. Die Anwendung einer relativ einfachen Technik wie dieser könnte für den Einsatz in der Lieferkette als robuste Methode zur Authentifizierung oder Erkennung von verfälschten Weinen angepasst werden.“
Die Forscher untersuchten Cabernet Sauvignon – eine weltweit wichtige Rebsorte und die am zweithäufigsten in Australien angebaute – aus drei verschiedenen Weinregionen Australiens und Bordeaux in Frankreich, dem Geburtsort von Cabernet Sauvignon.
Die Forschung wurde in der Zeitschrift veröffentlicht Lebensmittelchemieund wurde von Wine Australia und der australischen Regierung, dem Waite Research Institute und Industriepartnern durch das ARC Training Center for Innovative Wine Production unterstützt.
Die Forscher verglichen einen bestehenden Ansatz zur Authentifizierung, der die Messung von Elementen in Weinproben mittels "Massenspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma" (ICP-MS) beinhaltet, mit der einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Fluoreszenzspektroskopie-Technik.
„Diese Methode liefert einen ‚Fingerabdruck' der Proben entsprechend dem Vorhandensein von fluorophoren oder lichtemittierenden Verbindungen“, sagt Frau Ranaweera. „In Kombination mit einer robusten Datenanalyse mit einem bestimmten maschinellen Lernalgorithmus erweist es sich als leistungsstarke Authentifizierungstechnik.“
Bei jedem Wein, den sie mit der neuartigen Kombination aus Fluoreszenzspektroskopie und maschineller Lern-gestützter Datenanalyse testeten, konnten sie den Wein anhand der Fluoreszenzdaten, aber nicht anhand der per ICP-MS ermittelten Elemente korrekt der Region zuordnen.
Es gibt andere nützliche Anwendungen dieser Technologie für die Weinindustrie, die jetzt verfügbar sind oder in Vorbereitung sind, wie z. B. die Phenol- und Weinfarbanalyse und die Erkennung von Rauchgeruch.
Der Projektleiter Associate Professor David Jeffery vom Waite Research Institute und dem ARC Training Center for Innovative Wine Production hofft, letztendlich spezifische chemische Marker zu identifizieren, die bei der Unterscheidung zwischen Weinregionen helfen.
„Neben der Entwicklung einer robusten Methode für die Echtheitsprüfung hoffen wir, die aus den Fluoreszenzdaten gewonnenen chemischen Informationen zu nutzen, um die Moleküle zu identifizieren, die die Weine aus den verschiedenen Regionen unterscheiden“, sagt Associate Professor Jeffery.
„Dies kann beim regionalen Branding helfen, indem man versteht, wie die Eigenschaften ihrer Weine von der Region beeinflusst werden und wie sie sich von anderen Regionen unterscheiden.“
Geschichte Quelle: ScienceDaily.com
Materialien zur Verfügung gestellt von Universität von Adelaide. Original geschrieben von Robyn Mills. Hinweis: Der Inhalt kann hinsichtlich Stil und Länge bearbeitet werden.
Zeitschriftenreferenz:
- Ranaweera KR Ranaweera, Adam M. Gilmore, Dimitra L. Capone, Susan EP Bastian, David W. Jeffery. Authentifizierung der geografischen Herkunft australischer Cabernet Sauvignon-Weine mittels spektrofluorometrischer und Multi-Element-Analysen mit multivariater statistischer Modellierung. Lebensmittelchemie, 2021; 335: 127592 DOI: 10.1016/j.foodchem.2020.127592
