Resumen de Identificación automática por resonancia magnética nuclear de la uva de origen en vinos blancos de Galicia

Manuel Martín Pastor, Ricardo Riguera Vega

• español

  Se presentan los primeros resultados de una metodología que utiliza espectroscopía de Resonancia Magnética Nuclear (RMN) para la identificación rápida y automática, de las variedades de uva utilizadas en la elaboración de vinos blancos acogidos a las Denominaciones de Origen Protegidas (DOP) de Galicia. El análisis por métodos de metabolómica de los datos espectrales de RMN permitió encontrar las regiones del espectro características de cada variedad de uva. Se encontró así la llamada “huella digital” de vinos monovarietales de uva Albariño, Godello, Treixadura, Palomino y de los multivarietales correspondientes, en los que la proporción del componente minoritario sea al menos del 25%. La validez de estas huellas digitales para identificar rápidamente la/s variedad/es de uva empleada en la vinificación, ha sido testada con 94 vinos, mostrando un nivel de acierto en la clasificación igual o superior al 95%. La aplicación de esta metodología es sencilla y automatizable, sólo requiere la medida de un espectro de RMN de 1H de un volumen de 0,5 ml del vino intacto y la comparación por métodos estadísticos de metabolómica (PCA-DA: Análisis de Componentes Principales-Análisis Discriminante) del espectro obtenido con la huella dactilar previamente determinada para cada tipo de vino. El tiempo total de este procedimiento para la identificación del tipo de vino fue de unos 10-15 min por muestra

• English

  A methodology for fast and automatic identification of the grape variety in white wines from Galicia based on Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy (NMR) of intact wine samples is presented. The analysis of a collection of wines by metabolomic methods allowed the identification in the NMR spectrum of regions and peaks that are specific for each grape variety. In this way, the spectral “fingerprint” of monovarietals from Albariño, Godello, Treixadura and Palomino and the corresponding multivarietals where the minor component is at least 25%, were identified. The validity of these fingerprints applied to the fast identification of grape varieties used to vinification has been tested with 94 wines, showing a level of successful classification equal or better than 95%. The application of this methodology is straightforward and automatable, it only requires the measurement of the 1H NMR spectrum of a volume of 0,5 ml of intact wine and comparison by means of statistical metabolomic methodology (PCA-DA: Principal Component Analysis-Discriminant Analysis) of the spectrum with the fingerprint previously determined for each type of wine. The total time required for the wine classification is 10-15 min per sample