Notice
Peut-on caractériser et identifier l'origine des huîtres ?
Cardinal M.*, Demaimay M., Berdagué J.L.
* Ifremer, Laboratoire Génie Alimentaire, rue de l'Ile d'Yeu, BP 21105 44311 NANTES ; E.mail : cardinal@ifremer.f
Agro-Industrie et Méthodes Statistiques, 2000, Pau, 2000-01-19/21, p. 6.0-6.9
Résumé
L’étude, issue d’un projet piloté par l’IFREMER entre 1995 et 1997, avait pour objectif principal une meilleure définition des critères de qualité des coquillages, des huîtres en particulier. Deux orientations distinctes ont été suivies : la première visait à caractériser, par des profils sensoriels et par l’analyse des composés volatils, des huîtres provenant de différents bassins de production, la seconde concernait l’évaluation d’une nouvelle technique, la pyrolyse – spectrométrie de masse (Py-MS) à des fins d’identification de l’origine.
Le premier volet de l’étude a permis d’identifier des profils sensoriels différents, sans toutefois associer un profil à une origine. En effet, des caractéristiques similaires pouvaient être observées, bien que les origines soient différentes. D’autre part, la relation entre les constituants biochimiques et certaines propriétés sensorielles semblaient bien marquées. En ce qui concerne l’identification des composés volatils, il n’a pas été mis en évidence, dans les conditions opératoires données, de composés spécifiques d’une origine mais il est apparu des différences quantitatives entre les lots.
Dans le deuxième volet de l’étude, des prélèvements d’huîtres ont été réalisés dans 9 bassins de production et sur plusieurs sites, au sein de chaque bassin. L’échantillonnage a été effectué au cours de 4 périodes sur l’année 1997. Au total 181 échantillons ont été analysés. La technique de pyrolyse couplée à la spectrométrie de masse a été appliquée sur des huîtres lyophilisées. Elle permet d’obtenir des empreintes globales résultant d’une fragmentation thermique suivie d’une fragmentation en impact électronique. Les données constituées par les fragments obtenus après Py-MS, ont été analysées par réseau de neurones artificiels avec un objectif de classification des échantillons en fonction de leur origine. Le taux de classement obtenu dans les conditions utilisées s’est révélé très prometteur (95.6 %) pour une utilisation de la technique à des fins d’identification d’origine. Il reste cependant un certain nombre de validations à faire, et un programme subventionné par l’OFIMER est actuellement en cours de réalisation sur ce sujet.
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