Língua eletrónica: uma ferramenta prática na análise sensorial de azeitonas de mesa

As azeitonas de mesa são consumidas e apreciadas em todo o mundo e, embora a sua classificação comercial não seja legalmente exigida, o Conselho Oleícola Internacional sugere que seja regulamentada com base na avaliação sensorial por um painel de provadores. A implementação de tal requer o cumprimento de diretrizes estabelecidas pelo Conselho Oleícola Internacional, resultando numa tarefa complexa, demorada e cujas avaliações não estão isentas de subjetividade. Neste trabalho, pela primeira vez, uma língua eletrónica foi utilizada com o intuito de classificar azeitonas de mesa em categorias comerciais, estipuladas com base na presença e na mediana das intensidades do defeito organolético predominante percebido pelo painel de provadores. Modelos de discriminação lineares foram estabelecidos com base em subconjuntos de sinais potenciométricos de sensores da língua eletrónica, selecionados recorrendo ao algoritmo de arrefecimento simulado. Os desempenhos qualitativo de previsão dos modelos de classificação estabelecidos foram avaliados recorrendo à técnica de validação cruzada leave-one-out e à técnica de validação cruzada K-folds com repetição, que permite minimizar o risco de sobreajustamento, permitindo obter resultados mais realistas. O potencial desta abordagem qualitativa, baseada nos perfis eletroquímicos gerados pela língua eletrónica, foi satisfatoriamente demonstrado: (i) na classificação correta (sensibilidades ≥ 93%) de soluções padrão (ácido n-butírico, 2-mercaptoetanol e ácido ciclohexanocarboxílico) de acordo com o defeito sensorial que mimetizam (butírico, pútrido ou sapateira); (ii) na classificação correta (sensibilidades ≥ 93%) de amostras de referência de azeitonas e salmouras (presença de um defeito único intenso) de acordo com o tipo de defeito percebido (avinhado-avinagrado, butírico, mofo, pútrido ou sapateira), e selecionadas pelo painel de provadores; e, (iii) na classificação correta (sensibilidade ≥ 86%) de amostras de azeitonas de mesa com grande heterogeneidade, contendo um ou mais defeitos organoléticos percebidos pelo painel de provadores nas azeitona e/ou salmouras, de acordo com a sua categoria comercial (azeitona extra sem defeito, extra, 1ª escolha, 2ª escolha e azeitonas que não podem ser comercializadas como azeitonas de mesa). Por fim, a capacidade língua eletrónica em quantificar as medianas das intensidades dos atributos negativos detetados pelo painel nas azeitonas de mesa foi demonstrada recorrendo a modelos de regressão linear múltipla-algoritmo de arrefecimento simulado, com base em subconjuntos selecionados de sinais gerados pela língua eletrónica durante a análise potenciométrica das azeitonas e salmouras. O xii desempenho de previsão dos modelos quantitativos foi validado recorrendo às mesmas duas técnicas de validação cruzada. Os modelos estabelcidos para cada um dos 5 defeitos sensoriais presentes nas amostras de azeitona de mesa, permitiram quantificar satisfatoriamente as medianas das intensidades dos defeitos (R² ≥ 0,97). Assim, a qualidade satisfatória dos resultados qualitativos e quantitativos alcançados permite antever, pela primeira vez, uma possível aplicação prática das línguas eletrónicas como uma ferramenta de análise sensorial de defeitos em azeitonas de mesa, podendo ser usada como uma técnica rápida, económica e útil na avaliação organolética de atributos negativos, complementar à tradicional análise sensorial por um painel de provadores.

Table olives are consumed and appreciated all around the world and although its commercial classification is not legally required, the International Olive Council suggests the implementation of specific regulation based on the organoleptic evaluation carried out by sesnory panel. The implementation of a trained sensory panel requires the compliance with the guidelines established by the International Olive Council, being a complex and time-consuming task, which evalautions are not without subjectivity. In this work, first, an electronic tongue was used to classify table olives according to commercial categories established based on the presence and median intensities of the predominantl organoleptic defects perceived by the taste panel. Linear discrimination models were established based on the most informative subsets of potentiometric signals recorded by the electronic tongue sensors and selected using the simulated annealing algorithm. The qualitative predictive performance of the established classfication models were evaluated using the leave-one-out cross-validation and the repeated K-folds cross-validation techniques, the latter the minimizes the risk of overfitting, allowing more realistic results. The potential of this qualitative approach based on electrochemical profiles generated by the electronic tongue, has been satisfactorily demonstrated by: (i) the correct classification (sensitivity ≥ 93%) of standard solutions (n-butyric acid, 2-mercaptoethanol and cyclohexanecarboxylic acid) according to the sensory defects that they mimicked (butyric, putrid or zapateria); (ii) the correct classification (sensitivity ≥ 93%) of reference samples of olives and brines solutions (possessing a single intense defect) according to the type of default perceived by the panel (winey-vinegary, butyric, musty, putrid or zapateria ) and selected by the taste panel; and (iii) the correct classification (sensitivity ≥ 86%) of table olives samples despite their great heterogeneity, which presented one or more organoleptics defects, identified by the sensory panel during the olive and/or brine solutions evaluation, according to their commercial category (extra olive without defects, extra, 1st choice, 2nd choice and olives that can not be sold as table olives). Finally, the electronic tongue ability to quantify the median intensities of the negative attributes perceived by the sensory panel in table olives was demonstrated using multiple linear regression models based on subsets of potentiometric signals generated by the electronic tongue during the table olives and brine solutions analysis, and selected using the simulated annealing algorithm. The predictive performances of the quantitative models xiv was evalauted using the same two cross-validation techniques. The established model, for each of the five sensory defects perceived in the table olives samples allowed to satisfactorily quantify the medians of defects intensities (R² ≥ 0.97). Thus, based on the satisfactory quality and quantitative results achieved allows to foresee, for the first time a possible practical application of electronic tongues as a sensory tool for table olives’ defects assessment, being a fast, economic and useful technique for the organoleptic evaluation of negative attributes, complementary to the traditional sensory evaluation carried out by trained sensory panels.

Este trabalho foi em parte financiado pelo Projeto POCI-01-0145-FEDER-006984 - Laboratório Associado LSRE-LCM - financiado pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), através do COMPETE2020 – Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (POCI) e por fundos nacionais através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia.