Desentrañando la relación entre los compuestos aromáticos y la aceptación del consumidor el café como ejemplo
Desentrañando la relación entre los compuestos aromáticos y la aceptación del consumidor el café como ejemplo
traducción de carácter educativo sin ánimo de lucro del
articulo:
Unravelling
the relationship between aroma compounds and consumer acceptance: Coffee as an
example
M M Chayan
Mahmud,Robert A. Shellie,Russell Keast
Comprehensive
Reviews in Food Science and Food Safety Volume 19, Issue 5 p. 2380-2420
COMPREHENSIVE
REVIEWS IN FOOD SCIENCE AND FOOD SAFETY
Free Access
https://doi.org/10.1111/1541-4337.12595
Primera publicación: 7 de julio de 2020
Resumen
El análisis sensorial es un método clave para evaluar la
calidad del sabor y caracterizar la preferencia y aceptación del consumidor,
mientras que el análisis instrumental ayuda a identificar los compuestos del
sabor. La combinación de análisis sensorial y análisis instrumental proporciona
una plataforma para revelar compuestos de sabor clave asociados con el gusto
del consumidor. Esta revisión analiza la evaluación sensorial, el análisis de
aromas y las técnicas de separación utilizando el café como tema central cuando sea posible
para explorar las técnicas antes mencionadas. Se discuten las metodologías
estadísticas emergentes junto con su papel en la vinculación de estudios discretos
para revelar compuestos de sabor importantes que están asociados positiva o
negativamente con el gusto del consumidor. El café está muy estudiado,
un hecho que puede atribuirse en parte a su inmensa popularidad en la sociedad
moderna. Con este fin, se han desarrollado e implementado más de 100 léxicos
sensoriales para describir características específicas del café y se han
identificado alrededor de 1,000 compuestos volátiles en el café. Como
muestra notablemente compleja, el café ha proporcionado un impulso sustancial
para la adopción de nuevos enfoques analíticos, como las tecnologías de
separación multidimensional. Esta revisión describe técnicas analíticas comunes
y emergentes que se han empleado para el análisis del café, con un énfasis
particular en las asociadas con la determinación de compuestos volátiles. En
este documento se incluye una lista completa de los compuestos volátiles
reportados en el café de 1959 a 2014.
1. INTRODUCCIÓN
El café es un producto agrícola importante (Samper, Giovannucci
y Vieira, 2017) y juega un papel económico vital en muchos países (de Toledo,
de Melo y Pezza, 2017). El valor anual del café ronda los USD 200 mil millones
y 25 millones de familias están asociadas a la industria del café
(Samper et al., 2017). El café crece en más de 60 países tropicales (Waller,
Bigger, & Hillocks, 2007), con la mayor producción de café en Brasil,
Vietnam, Colombia, Indonesia, Honduras, Etiopía, India, Uganda, México y Perú
(USDA, 2018).). Los principales países de consumo de café son Estados Unidos,
Brasil, Japón, Filipinas y Rusia (USDA, 2018). La producción mundial de café
aumentó en un 61% entre 1996 y 2016 y el consumo en los países productores de
café se duplicó (ICO, 2018). Se espera que esta tendencia de aumento de la
producción y el consumo mundial de café continúe en los próximos años.
El aroma y el sabor son atributos destacados de la calidad
del café con respecto a la aceptación del consumidor (Bhumiratana, Adhikari y
Chambers, 2011; Sunarharum, Williams y Smyth, 2014). Como tal, se ha realizado
una investigación considerable de la química del café para identificar
compuestos de sabor importantes, mientras que se han llevado a cabo extensos
estudios sensoriales para comprender los atributos sensoriales que impulsan el
gusto del consumidor (Bressanello, Liberto y Cordero, 2017; Caporaso,
Whitworth, Cui, & Fisk, 2018; Chambers, Sanchez y Phan, 2016; Dryahina,
Smith y Španěl, 2018; Jervis, Lopetcharat y Drake, 2012; Palczak, Blumenthal,
Rogeaux y Delarue, 2019; Stokes, O'Sullivan y Kerry , 2017; Toledo, Hantao y
Ho, 2014; Varela, Beltrán y Fiszman, 2014; Zapata, Londoño y Naranjo, 2018). La
demanda de café especial y de alta calidad está aumentando (Bhumiratana et al.,
2011; Dong, Hu y Chu, 2017), por lo que es importante comprender los atributos
clave de la calidad del café. Esta revisión proporciona una descripción general
del aroma del café y describe los enfoques empleados para identificar los
compuestos aromáticos que impulsan el gusto del consumidor.
2 COMPOSICIÓN QUÍMICA DEL CAFÉ
El café es una mezcla compleja, siendo la cafeína (1% a 4%)
el compuesto más reconocido en los granos de café (Mussatto, Machado, Martins y
Teixeira, 2011). El ácido clorogénico (7% a 12%) es el compuesto más abundante
en el café verde (Farah, 2012; Mussatto et al., 2011), que contiene menores
cantidades de polifenoles, metilxantinas, carbohidratos, lípidos, compuestos
nitrogenados, ácido nicotínico, potasio. y magnesio (Belitz, Grosch y
Schieberle, 2009; Floegel, Pischon y Bergmann, 2012). Los granos de café
también contienen celulosa, minerales, azúcares, taninos, aminoácidos, complejo
de vitamina B (vitamina B3) y niacina (Belitz et al., 2009; Caballero, Trugo y
Finglas, 2003; Grembecka, Malinowska y Szefer, 2007 ). La asociación entre la
composición química del café con el sabor (acidez, amargor y astringencia) y
aromáticos se describe brevemente en la Tabla 1. La cafeína y la trigonelina
son alcaloides amargos, que son determinantes importantes para el sabor del
café; este último se degrada parcialmente durante el tostado y se asocia con
una formación de sabor agradable (Perrone, Donangelo y Farah, 2008). Las
grasas, proteínas y aminoácidos libres están asociados con el sabor del café y
la calidad de la bebida (Czech, Schepler y Klingbeil, 2016), y los metabolitos
secundarios de isoprenoides, fenilpropanoides, aminoácidos y ácidos grasos que
contribuyen al sabor se describen típicamente como aroma. compuestos (Goff y
Klee, 2006).
TABLA 1. Lista de compuestos
químicos responsables de los diferentes sabores y aromas del café
|
SABOR Y
AROMA |
LOS
COMPUESTOS RESPONSABLES |
|
Agrio (Sour) |
Ácidos
carboxílicos como los ácidos cítrico, málico y acético |
|
Amargo |
Cafeína,
trigonelina y ácidos clorogénicos. |
|
Astringente |
Pirroles,
piridinas y ácidos clorogénicos (ácido cinámico, cafeico, ferúlico,
isoferúlico, sinápico y quínico) |
|
Reacción de
Millard y Caramelización |
Carbohidratos,
proteínas, péptidos y aminoácidos libres. |
|
Proceso de
oxidación (mal sabor) |
Lípidos
(triacilgliceroles, ácidos grasos libres, esteroles y tocoferoles) |
Los primeros pasos de procesamiento resaltados en la Figura
1 juegan un papel en la composición del aroma del café, pero es el tostado
lo que imparte el sabor distintivo del café, así como su inmensa
complejidad química. El tostado genera muchos compuestos de sabor a partir de
los componentes del grano de café a través de varios mecanismos de reacción,
incluidas las reacciones de Maillard, la degradación térmica y la pirólisis.
Estas reacciones producen cientos de compuestos volátiles que son responsables
de las características de aroma ahumado, tostado, a nuez, terroso, caramelo y
azufrado (Cheong, Chong y Liu, 2012). Los pirroles, piridinas, pirazinas,
tioles, tiofenos y furanonas son productos de reacción de Maillard (Lee, Cheong
y Curran, 2015). Muchos compuestos orgánicos (alcoholes, aldehídos, ácidos
carboxílicos, furanos, cetonas, pirazinas y pirroles) se forman por pirólisis
(Cecilia, Glaston y Simon, 2012; Daglia, Papetti y Gregotti, 2000). Los
productos caramelizados y los compuestos fenólicos se forman por degradación
térmica de polisacáridos y azúcares simples (Dorfner, Ferge y Kettrup, 2003).
El tostado aumenta el contenido de vainillina (Czerny & Grosch, 2000) y
provoca la hinchazón de los granos de café en más del 50% (Hicks, 2002). Sin
embargo, después del tostado, el peso de los granos de café se reduce
drásticamente debido a la pérdida de humedad (Mussatto et al., 2011).
Figura 1: Pasos generales involucrados en el
procesamiento del café que potencialmente impactan el sabor del café, desde la
cereza fresca hasta el producto final
La investigación activa sobre la composición volátil del
café ha revelado hasta ahora alrededor de 1000 compuestos volátiles,
incluidos compuestos aromáticos activos y no aromáticos del café verde y
tostado (Flament, 2002; Oestreich-Janzen, 2013). La Tabla 2 proporciona una
lista de compuestos aromáticos activos en el café resumidos de la literatura
abierta. Entre estos compuestos, acetaldehído, alquil pirazinas
(2-etil-3,5-dimetil pirazina, 2,3-dietil-5-metil pirazina), metoxipirazinas
(3-isopropil-2-metoxipirazina, 3-isobutil-2-metoxipirazina) , (E)
-β-damascenona, furanona (3-hidroxi-4,5-dimetil-2 (5H) -furanona,
5-etil-3-hidroxi-4-metil-2 (5H) -furanona), 2- furfuriltiol,
3-mercapto-3-metilbutilformato, metional, 2- y 3-metilbutanal,
2-metil-3-furantiol, propanal, metil propanal, 4 vinilguayacol y 4-etil
guayacol tienen factores de dilución del sabor (FD) más altos. Estos son
contribuyentes importantes al aroma del café tostado (Blank, Sen y Grosch,
1992; Czerny, Mayer y Grosch, 1999). Los compuestos 1H-indol,
4-etil-2-metoxifenol, fenol, 3-hidroxi-2-metilpiran-4-ona (maltol) y 2,
5-dimetilfurano se informan como marcadores para identificar rápidamente los efectos
de tostado por la luz, defecto quemado, oscuro, horneado y subdesarrollado,
respectivamente (Yang, Liu y Liu, 2016).
TABLA 2. Lista de compuestos aromáticos activos
registrados en el café de 1959 a 2014. El índice de retención (RI) de DB-5 y la
columna DB-wax, el número CAS, el peso molecular, la cantidad y las
descripciones del aroma se compararon con una base de datos en línea como
PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ ), Flavor net (http://flavornet.org/ ), base de
datos de Odor (http://www.odour.org.uk/
), Pherobase (https://www.pherobase.com/
) y VCF en línea (http://www.vcf-online.nl/VcfProducts.cfm?ProdGrpSel=3
)
Como la tabla es muy grande está dividida en dos:
Primera parte de la tabla 2:
|
Serial No. |
Muestra |
Compuesto (IUPAC) |
Olor |
Cantidad
min–máx. (ppm) |
|
|
HIDROCARBUROS |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Pentano |
Alcano |
Cualitativo |
|
2 |
Latas de café |
Hexano |
Alcano |
Cualitativo |
|
3 |
Café tostado |
Octano |
Alcano, grasa, aceite, dulce |
Cualitativo |
|
4 |
Café tostado |
2-Metiloctano |
Verde |
Cualitativo |
|
5 |
Café tostado |
Nonano |
Alcano |
Cualitativo |
|
6 |
Café tostado |
Decano |
Alcano |
Cualitativo |
|
7 |
Café tostado |
Undecano |
Alcano |
Cualitativo |
|
8 |
Café tostado |
Dodecano |
Alcano, indeseable |
Cualitativo |
|
9 |
Café tostado |
Tridecano |
Alcano |
Cualitativo |
|
10 |
Café tostado |
Tetradecano |
Alcano |
Cualitativo |
|
11 |
Café tostado |
Pentadecano |
Alcano |
Cualitativo |
|
12 |
Café tostado |
Hexadecano |
Alcano, raíz |
Cualitativo |
|
13 |
Café tostado |
Heptadecano |
Alcano, pungente |
Cualitativo |
|
14 |
Café tostado |
Octadecano |
Alcano |
Cualitativo |
|
15 |
Café tostado |
7-Metil-3-metilideneocta-1,6-dieno |
Balsámico, fruta, hierba, mosto. |
0.67 |
|
16 |
Café tostado |
1-Metil-4-(prop-1-en-2-il)ciclohex-1-eno |
Balsámico, fruta, hierba, fragante, cítrico |
1.7 |
|
17 |
Café tostado |
Benceno |
Solvente |
0.1–0.15 |
|
18 |
Café tostado |
Tolueno |
Pegamento, pintura, solvente |
0.3–0.35 |
|
19 |
Café tostado |
Etilbenceno |
Fuerte (strong) |
Cualitativo |
|
20 |
Café tostado |
Estireno |
Balsámico, gasolina, caucho, plástico, disolvente. |
0.02–0.36 |
|
21 |
Café tostado |
1,4 Xileno |
Embutidos grasos, metálico, dulce |
0.02–0.05 |
|
22 |
Café |
1-Metil-4-propan-2-ilbenceno |
Cítrico, fresco, gasolina, solvente, madera |
Cualitativo |
|
23 |
Café |
1,2,4-Trimetilbenceno |
Plaguicida, plástico, pungente, desagradable. |
Cualitativo |
|
24 |
Café tostado |
1,3,5-Trimetilbenceno |
Pesticida |
Cualitativo |
|
25 |
Café |
1,2,4,5-Tetrametilbenceno |
Rancio, dulce |
Cualitativo |
|
26 |
Café |
Naftaleno |
Bola de naftalina, alquitrán |
Cualitativo |
|
27 |
Café |
1-Metilnaftaleno |
Antiséptico, heno, agradable |
Cualitativo |
|
28 |
Café |
2-Metilnaftaleno |
Musgo, naftalina, pungente, raíz |
Cualitativo |
|
|
ALCOHOLES |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Metanol |
Alcohol, dulce |
Cualitativo |
|
2 |
Café tostado |
Etanol |
Alcohol, floral, manzana madura |
Cualitativo |
|
3 |
Café tostado |
Propan-2-ol |
Moho (must), solvente |
Cualitativo |
|
4 |
Café tostado |
2-Metilpropan-1-ol |
Manzana, cacao, aceite de fusel, malta |
Cualitativo |
|
5 |
Café bebida |
3-Metilbutan-1-ol |
Plátano, cacao, floral, aceite de fusel, esmalte de uñas |
0.1–3.5 |
|
6 |
Café tostado |
2-Metilbutan-2-ol |
Plástico, solvente |
Cualitativo |
|
7 |
Café tostado |
3-Metilbut-2-en-1-ol |
Nuez cocida, fruta, pegamento, hierba, aceite |
0.2–5.4 |
|
8 |
Café bebida |
3-Metilbut-3-en-1-ol |
Herbal |
Cualitativo |
|
9 |
Café tostado |
2-Metilbut-3-en-2-ol |
Tierra, hierba, aceite, madera |
0.2–2.5 |
|
10 |
Café |
Pentan-1-ol |
Balsámico, fruta, verde, medicina, levadura |
Cualitativo |
|
11 |
Granos de café |
Hexan-1-ol |
Flor, fruta, verde, hierba, madera |
Cualitativo |
|
12 |
Café bebida |
2-Etilhexan-1-ol |
Cítricos, verde, aceite, rosa |
Cualitativo |
|
13 |
Café |
Heptan-2-ol |
Cítricos, coco, tierra, fritos, champiñones, aceite |
Cualitativo |
|
14 |
Café tostado colado |
Heptan-3-ol |
Hierba, fruta demasiado madura, agradable |
Cualitativo |
|
15 |
Café |
Octen-3-ol |
Cítricos, musgo, champiñones, nueces, aceite |
Cualitativo |
|
16 |
Café |
Oct-1-en-3-ol |
Tierra, grasa, floral, moho, seta |
Cualitativo |
|
17 |
Café |
3,7-Dimetilocta-1,6-dien-3-ol |
Bergamota, cilantro, uva, lavanda, rosa |
Cualitativo |
|
18 |
Café |
2-Feniletanol |
Fruta, miel, rosa, manzana dulce, vino. |
0.4–3.6 |
|
19 |
Café concentrado |
2-(4-Metilcyclohex-3-en-1-il) propan-2-ol |
Fresco, lirio, menta, aceite, dulce |
Cualitativo |
|
20 |
Café Robusta |
3,4,7,7-Tetrametilbiciclo[2.2.1] heptan-3-ol |
Tierra, moho (must) |
<0.00005–0.0006 |
|
|
ALDEHIDOS |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Acetaldehido |
Éter, floral, fruta, manzana verde |
4.3–141 |
|
2 |
Café tostado |
Propanal |
Floral, pungente, solvente, dulce |
0.435–17.4 |
|
3 |
Café tostado |
Prop-2-enal |
Dulce quemado, pungente |
Cualitativo |
|
4 |
Café tostado |
2-Metilpropanal |
Caramelo, cacao, verde, malta, nuez |
0.8–34.2 |
|
5 |
Café tostado |
Butanal |
Plátano, verde, picante |
0.074 |
|
6 |
Café tostado |
2-Metilbutanal |
Almendra, cacao, fermentado, avellana, malta |
0.65–20.2 |
|
7 |
Café tostado |
3-Metilbutanal |
Acre, almendra, cacao, malta, pungente |
0.55–17.8 |
|
8 |
Café tostado |
2-Metilbut-2-enal |
Manzana, fruta, hierba, verde |
Cualitativo |
|
9 |
Café tostado |
Pentanal |
Almendra, verde, malta, aceite, pungente |
0.075 |
|
10 |
Café tostado |
Hexanal |
Fresco, fruta, hierba, verde, aceite |
0.3–0.7 |
|
11 |
Latas de café |
Heptanal |
Cítricos, pescado seco, grasa, verde, nuez |
Cualitativo |
|
12 |
Café tostado |
(Z)-Non-2-enal |
Pepino, grasa, verde, metal, sebo |
Cualitativo |
|
13 |
Café tostado |
(E)-Non-2-enal |
Pepino, hierba cortada, grasa, papel, sandía |
Cualitativo |
|
14 |
Café tostado |
(2E,4E)-Nona-2,4-dienal |
Frito, graso, geranio, verde, metal |
Cualitativo |
|
15 |
Café tostado |
(2E,6Z)-Nona-2,6-dienal |
Pepino, verde, lechuga, cera |
Cualitativo |
|
16 |
Café tostado |
(2E,4E)-Deca-2,4-dienal |
Cilantro, frito (deep fried), graso, verde, oxidado |
Cualitativo |
|
17 |
Café tostado |
Benzaldehido |
Almendra amarga, dulce, cereza, agudo (sharp) |
0.7–1.8 |
|
18 |
Café |
2-Hydroxibenzaldehido |
Almendra, fenol, pungente, especia |
Cualitativo |
|
19 |
Café tostado |
4-Hydroxibenzaldehido |
Tostado (roast, roasted) |
<0.1–0.5 |
|
20 |
Café arábica y robusta |
4-Metoxibenzaldehido |
Almendra, anís, caramelo, menta, dulce |
Cualitativo |
|
21 |
Café tostado |
4-Hidroxi-3-metoxibenzaldehido |
Chocolate, dulce, vainilla |
0.15–5.9 |
|
22 |
Café tostado |
2-Fenilacetaldehido |
Baya, geranio, miel, nuez |
1.5–2 |
|
23 |
Café tostado |
(z)-2-Fenilbut-2-enal |
Cacao, tostado, ron, dulce |
0.1–0.6 |
|
|
CETONAS |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Propan-2-ona |
Químico, éter, pungente |
Cualitativo |
|
2 |
Café tostado |
1-Hidroxipropan-2-ona |
Hierba, irritante, malta, pungente |
0.25–4 |
|
3 |
Café tostado |
Butan-2-ona |
Fragante, frutal, agradable, dulce. |
Cualitativo |
|
4 |
Café tostado |
But-3-en-2-ona |
Verde, metálico |
Cualitativo |
|
5 |
Café tostado |
3-Metilbutan-2-ona |
Alcanfor |
Cualitativo |
|
6 |
Café tostado |
3-Hidroxibutan-2-ona |
Mantequilla, verde, rancio, sudor |
0.25–4.9 |
|
7 |
Café tostado |
Butano-2,3-diona |
Mantequilla, caramelo, fruta, dulce, yogur |
0.05–58.7 |
|
8 |
Café tostado |
Pentan-2-ona |
Plástico quemado, éter, fruta, queroseno, pungente |
4.3–4.7 |
|
9 |
Café tostado |
Pentan-3-ona |
Éter, dulce |
Cualitativo |
|
10 |
Café tostado |
4-Metilpentan-2-ona |
Fresa, dulce, barniz |
6.5 |
|
11 |
Latas de café |
2-Metilpentan-3-ona |
Menta |
Cualitativo |
|
12 |
Café tostado |
4-Metilpent-3-en-2-ona |
Químico, dulce |
Cualitativo |
|
13 |
Café tostado |
3-Hidroxipentan-2-ona |
Hierba, trufa |
Cualitativo |
|
14 |
Café tostado |
2-Hidroxipentan-3-ona |
Tierra, nuez, trufa |
0.05-5.2 |
|
15 |
Café tostado |
Pentano-2,3-diona |
Mantequilla, caramelo, fruta, dulce |
0.75–39.6 |
|
16 |
Café tostado |
Hexan-2-ona |
Éter |
Cualitativo |
|
17 |
Café tostado |
Hexan-3-ona |
Éter, uva |
Cualitativo |
|
18 |
Café |
Hexano-3,4-diona |
Grasa (fat) |
Cualitativo |
|
19 |
Café tostado |
Heptan-2-ona |
Queso azul, canela, verde |
Cualitativo |
|
20 |
Café tostado |
Heptan-3-ona |
Fresco (cool), dulce |
0.4 |
|
21 |
Café |
6-Metilhept-5-en-2-ona |
Cítrico, champiñón, fresa |
Cualitativo |
|
22 |
Café |
Octan-2-ona |
Grasa, fragante, jabón, fruta demasiado madura. |
Cualitativo |
|
23 |
Café |
Octan-3-one |
Mantequilla, hierba |
Cualitativo |
|
24 |
Café tostado |
Oct-1-en-3-ona |
Tierra, metálico, seta |
Cualitativo |
|
25 |
Café |
Nonan-2-ona |
Fragante, frutal, agradable |
Cualitativo |
|
26 |
Café |
Decan-2-ona |
Grasa, fruta |
Cualitativo |
|
27 |
Café |
Undecan-2-ona |
Fresco, verde, rosa, piña |
Cualitativo |
|
28 |
Café |
Tridecan-2-ona |
Duro (harsh), hierba, aceite, nuez vieja, especia |
Cualitativo |
|
29 |
Café tostado |
Pentadecan-2-ona |
Hierba, especia |
0.1–2.9 |
|
30 |
Café concentrado |
6,10,14-Trimetilpentadecan-2-ona |
Grasa |
Cualitativo |
|
31 |
Café tostado |
2-Metilciclopent-2-en-1-ona |
Cocinado (cooked), sopa |
Cualitativo |
|
32 |
Café tostado |
3-Metilciclopentano-1,2-diona |
Especia |
1.1–40 |
|
33 |
Café tostado |
Ciclohex-2-en-1-ona |
Plaguicida, solvente, desagradable |
Cualitativo |
|
34 |
Café tostado |
1-(2-Hidroxifenil)etanona |
Floral, herbal |
1.6 |
|
35 |
Café tostado |
1-(4-Hidroxi-3-metoxifenil)etanona |
Clavo, flor, vainilla |
3.1–4 |
|
36 |
Café tostado |
(E)-1-(2,6,6-Trimetilciclohexa-1,3-dien-1-il)but-2-en-1-ona |
Manzana hervida, floral, fruta, uva, té |
0.0013–0.29 |
|
|
ACIDOS |
|
||
|
1 |
Café Robusta |
Acido acetico |
Ácido, frutal, pungente, agrio, vinagre |
2,520.0–3,360.0 |
|
2 |
Café tostado |
Acido propanoico |
Grasa, pungente, rancio, ensilado (silage), soya |
49.6–125.8 |
|
3 |
Café tostado |
Acido 2-metilpropanoico |
Quemado, mantequilla, queso, rancio, sudor |
Cualitativo |
|
4 |
Café tostado |
Acido butanoico |
Mantequilla, queso, rancio, agrio, sudor |
50.2–75.7 |
|
5 |
Café tostado |
Acido 2-metilbutanoico |
Mantequilla, queso, fermentado, rancio, agrio |
25.0–40.0 |
|
6 |
Café tostado |
Acido 3-metilbutanoico |
Queso, fruta podrida, rancio, sudor |
Cualitativo |
|
7 |
Café Robusta |
Acido pentanoico |
Queso, fecal, pungente, sudor |
Cualitativo |
|
8 |
Café Robusta |
Acido hexanoico |
Ácido, queso, cabra, pungente |
7.2–29 |
|
9 |
Café Robusta |
Acido heptanoico |
Albaricoque, floral, rancio, agrio, sudor |
29.9–107.9 |
|
10 |
Café Robusta |
Acido octanoico |
Ácido, queso, grasa, rancio, sudor |
2.3–6.2 |
|
11 |
Café Robusta |
Acido nonanoico |
Grasa, verde, agrio |
2.5–20.5 |
|
12 |
Café Robusta |
Acido decanoico |
Polvo, hierba, grasa, rancio, sudor |
5.0–29.2 |
|
|
ESTERES |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Etil formiato |
Etéreo, pungente |
Cualitativo |
|
2 |
Café tostado |
Metil acetato |
Éster, verde, dulce |
Cualitativo |
|
3 |
Café tostado |
Etil acetato |
Balsámico, uva, dulce |
0.2 |
|
4 |
Granos de café |
Butil acetato |
Manzana, plátano, pegamento, pungente |
Cualitativo |
|
5 |
Café |
3-Metilbut-2-enil acetato |
Pungente, masilla, desagradable |
Cualitativo |
|
6 |
Café tostado |
3-Metilbutil acetato |
Manzana, banano, pera, dulce |
Cualitativo |
|
7 |
Café tostado |
Hexil acetato |
Manzana, banano, pasto, hierba |
Cualitativo |
|
8 |
Café tostado |
Metil propanoato |
Fruta, ron |
Cualitativo |
|
9 |
Café tostado |
Propil propanoato |
Manzana, banano, piña |
Cualitativo |
|
10 |
Café tostado |
Metil butanoato |
Manzana, banano, queso, floral |
Cualitativo |
|
11 |
Café tostado |
Etil butanoato |
Manzana, banano, mantequilla, fruta |
Cualitativo |
|
12 |
Café tostado |
Metil 3-metilbutanoato |
Manzana, fruta, piña |
Cualitativo |
|
13 |
Café Robusta |
Etil 3-oxobutanoato |
Medicina, cebolla, pesticida |
Cualitativo |
|
14 |
Café tostado |
Etil pentanoato |
Manzana, pescado seco, hierba, nuez, levadura |
Cualitativo |
|
15 |
Café tostado |
Metil hexanoato |
Éster, fresco, frutal, dulce |
Cualitativo |
|
16 |
Café |
Metil benzoato |
Hierba, lechuga, dulce, violeta |
Cualitativo |
|
17 |
Café tostado |
Metil 2-hydrooxibenzoato |
Almendra, caramelo, medicina |
1.4 |
|
18 |
Café tostado |
Metil 2-fenilacetato |
Miel, jazmín, dulce |
Cualitativo |
|
|
BASES |
|
||
|
1 |
Café bebida |
1H-pirrol |
Nuez, dulce |
1.1–2.7 |
|
2 |
Café tostado |
1-Etilpirrol |
Químico, tostado |
0.5–1.91 |
|
3 |
Café tostado |
1-(Furan-2-ilmetil)pirrol |
Cocoa, verde, tostado |
2.0–7.8 |
|
4 |
Café tostado |
1-(1H-Pirrol-2-il)etanona |
Pan, cacao, avellana |
1.5–10.9 |
|
5 |
Café tostado |
1-(1H-Pirrol-2-il)propan-1-ona |
Palomitas de maíz, tostado |
Cualitativo |
|
6 |
Café tostado |
3-Metil-1H-indol |
Animal, floral, bola de naftalina (mothball) |
0.1–1.7 |
|
7 |
Café tostado |
Piridina |
Quemado, pungente, rancio |
20.0–50.0 |
|
8 |
Café bebida |
2-Metilpiridina |
Ceniza, sudor |
Cualitativo |
|
9 |
Café tostado |
2-Etilpiridina |
Césped (grass) |
Cualitativo |
|
10 |
Café tostado |
Pirazina |
Verde, pungente, tostado, dulce |
3.5–6.4 |
|
11 |
Café tostado |
2-Etenilpirazina |
Tostado |
1.2–4.5 |
|
12 |
Café tostado |
2-Metilpirazina |
Cocoa, verde, palomitas de maíz |
25.0–104.0 |
|
13 |
Café tostado |
2-Etilpirazina |
Verde, mantequilla de maní, tostado |
13.5–18.00 |
|
14 |
Café tostado |
2,3-Dimetilpirazina |
Caramelo, cocoa, nuez, tostado |
0.26–8.5 |
|
15 |
Café tostado |
2,5-Dimetilpirazina |
Plástico quemado, cacao, medicina, carne asada, tostado |
1.2–40.0 |
|
16 |
Café tostado |
2,6-Dimetilpirazina |
Cacao, café, verde, carne asada, nueces tostadas |
0.88–56.0 |
|
17 |
Café tostado |
2-Etil-3-metilpirazina |
Verde, mosto, nuez, patata, tostado |
0.15–14.0 |
|
18 |
Café tostado |
2-Etil-5-metilpirazina |
Fruta, verde, nuez, tostado, dulce |
0.33–8.6 |
|
19 |
Café tostado |
2-Etil-6-metilpirazina |
Verde, nuez, tostado |
0.42–10.5 |
|
20 |
Café tostado |
2-Etenil-6-metilpirazina |
Tostado, avellana |
0.5–4.1 |
|
21 |
Café tostado |
2-Metil-5-propan-2-ilpirazina |
Sudor |
Cualitativo |
|
22 |
Café tostado |
2,5-Dietilpirazina |
Dulce |
0.05–0.1 |
|
23 |
Café tostado |
2,6-Dietilpirazina |
Horneado, pimiento morrón (bell pepper), dulce |
0.1,0.15 |
|
24 |
Café tostado |
5-Etil-2,3-dimetilpirazina |
Quemado, tierra, palomitas de maíz |
10 |
|
25 |
Café tostado |
3-Etil-2,5-dimetilpirazina |
Caldo, tierra, patata, tostado |
0.7–2.2 |
|
26 |
Café tostado |
2-Etil-3,5-dimetilpirazina |
Tierra, mosto, nuez, patata, tostado |
0.0131–8.0 |
|
27 |
Café tostado |
2-Etenil-3,5-dimetilpirazina |
Tierra |
0.037–0.053 |
|
28 |
Café tostado |
2-Etenil-3-etil-5-metilpirazina |
Tierra |
0.013–0.014 |
|
29 |
Café tostado |
2,3-Dietil-5-metilpirazina |
Tierra, carne, papa, tostado |
0.0032–0.23 |
|
30 |
Café tostado |
3,5-Dietil-5-metilpirazina |
Horneado, cocoa, tostado, dulce |
Cualitativo |
|
31 |
Café tostado |
2,3,5,6-Tetrametilpirazina |
Cocoa, café, moca, tostado |
0.35–2.7 |
|
32 |
Café arábica y robusta |
2-Metoxi-3-propan-2-ilpirazina |
Pimiento, tierra, verde, avellana, guisante |
0.07–0.09 |
|
33 |
Café tostado |
2-Metoxi-3-(2-metilpropil)pirazina |
Pimiento morrón (bell pepper), tierra, floral, pimiento verde |
0.00017–1.9 |
|
34 |
Café tostado |
1-Pirazin-2-iletanona |
Tostado, cereal tostado |
1.3 |
|
35 |
Café tostado |
5-Metil-6,7-dihidro-5H-ciclopenta[b]pirazina |
Nuez, maní, tostado |
0.45–8.8 |
|
36 |
Café tostado |
2-Metilquinoxalina |
Fruta, nuez, tostado |
Cualitativo |
|
|
COMPUESTOS AZUFRADOS |
|
||
|
1 |
Café arábica y robusta |
Metanotiol |
Repollo, ajo, gasolina, putrefacto |
0.21–0.6 |
|
2 |
Café tostado |
3-Metilbut-2-ene-1-tiol |
Almendra, café, humo, especias. |
Cualitativo |
|
3 |
Café tostado |
Furan-2-ilmetanotiol |
Café, carne tostada |
0.0191–2.0 |
|
4 |
Café tostado |
(5-Metilfuran-2-il)metanotiol |
Tostado, sulfuroso |
0.01–0.2 |
|
5 |
Café tostado |
2-Metilfuran-3-tiol |
Frito, Nuez, Patata, tostado |
0.195 |
|
6 |
Café tostado |
Sulfano (Sulfuro de hidrogeno) |
Huevo podrido |
Cualitativo |
|
7 |
Café bebida |
Metilsulfanilmetano |
Col, gasolina, orgánico |
0.15–0.4 |
|
8 |
Café tostado |
Metilsulfaniletano |
Ajo, sulfuroso |
Cualitativo |
|
9 |
Café bebida |
(Metildisulfanil)metano |
Repollo, ajo, cebolla |
0.01–0.25 |
|
10 |
Café tostado |
(Etildisulfanil)etano |
Repollo, carburo, cebolla tostada, caucho, azufre |
0.01–0.6 |
|
11 |
Café tostado |
2-[(Metildisulfanil)metil]furano |
Humo |
<0.001–0.8 |
|
12 |
Café tostado |
2-Metil-3-(metildisulfanil)furano |
Carne cocida, nuez, cebolla, tostado, tiamina |
0.01 |
|
13 |
Café tostado |
(Metiltrisulfanil)metano |
Repollo, pescado, cebolla, sudor |
0.001–0.1 |
|
14 |
Café tostado |
3-Metilsulfanilpropan-1-ol |
Leche quemada, papa cocida, tierra, soya |
0.1–0.15 |
|
15 |
Café tostado |
3-Metil-3-sulfanilbutan-1-ol |
Puerro, caldo de carne, cebolla, sopa, dulce |
Cualitativo |
|
16 |
Café tostado |
3-Metilsulfanilpropanal |
Papa cocida, soya |
0.0028–0.24 |
|
17 |
Café tostado |
(3-Metil-3-sulfanilbutil)formato |
Grosella negra (black currant), tostado |
0.0043–0.156 |
|
18 |
Café tostado |
s-Metil etanetioato |
Repollo, queso, ajo, cereal tostado (toasted cereal) |
Cualitativo |
|
19 |
Café concentrado |
s-(Furan-2-ilmetil)etanetioato |
Tostado |
Cualitativo |
|
20 |
Café tostado y molido |
Tiofeno |
Ajo |
Cualitativo |
|
21 |
Café tostado colado |
2-Metiltiofeno |
Sulfuroso |
Cualitativo |
|
22 |
Café tostado |
Thiofeno-2-carbaldehido |
Almendra, cereza, tierra, tostado, sulfuroso |
0.3–1.8 |
|
23 |
Café tostado |
3-Metiltiofeno-2-carbaldehido |
Almendra, cereza, mohoso |
0.4 |
|
24 |
Café tostado |
5-Metiltiofeno-2-carbaldehido |
Cereza, dulce, vainilla |
0.05–1.1 |
|
25 |
Café tostado |
1-Tiofen-2-iletanona |
Sulfuroso |
0.3–3.2 |
|
26 |
Café bebida |
1,3-Tiazol |
Piridina |
Cualitativo |
|
27 |
Café tostado |
2-Metil-1,3-tiazol |
Vegetales verdes |
Cualitativo |
|
28 |
Café tostado |
4-Metil-1,3-tiazol |
Verde, nuez, carne tostada |
0.15–0.7 |
|
29 |
Café tostado |
2-Etil-1,3-tiazol |
Verde, nuez |
Cualitativo |
|
30 |
Café tostado |
2-Propil-1,3-tiazol |
Verde, hierba, nuez |
Cualitativo |
|
31 |
Café tostado |
2,4-Dimetil-1,3-tiazol |
Moho, caucho |
Cualitativo |
|
32 |
Café tostado |
4,5-Dimetil-1,3-tiazol |
Verde, nuez, asado, tostado (roast, roasted) |
Cualitativo |
|
33 |
Café tostado |
2,4,5-Trimetil-1,3-tiazol |
Cocoa, tierra, nuez |
Cualitativo |
|
34 |
Café tostado |
5-Etil-2,4-dimetil-1,3-tiazol |
Tierra |
Cualitativo |
|
35 |
Café tostado |
1,3-Benzotiazol |
Gasolina, cuero, medicina |
Cualitativo |
|
|
FENOLES |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Fenol |
Medicina, fenol, penetrante (sharp), humo, especia |
1.2–141.0 |
|
2 |
Café tostado |
2-Metilfenol |
Moho (must), fenol, penetrante, humo |
0.45–12.4 |
|
3 |
Café tostado |
3-Metilfenol |
Cuero, medicina, fenol |
0.15–7.4 |
|
4 |
Café tostado |
4-Metilfenol |
Medicina, fenol, humo |
0.095–13.2 |
|
5 |
Café tostado |
3-Etilfenol |
Moho (must), fenol, plástico, jabón |
0.3–1.4 |
|
6 |
Café bebida |
4-Etilfenol |
Cuero, medicina, fenol |
0.033–0.9 |
|
7 |
Café bebida |
4-Etenilfenol |
Cáscara de almendra, fenol |
<0.1–1.6 |
|
8 |
Café tostado |
2,3-Dimetilfenol |
Fenol, penetrante, humo |
2.1 |
|
9 |
Café tostado |
2,4-Dimetilfenol |
Zanahoria, fenol, plástico, penetrante |
2 |
|
10 |
Café tostado |
2,6-Dimetilfenol |
Cresol, fenol, humo |
0.2–0.8 |
|
11 |
Café tostado |
3,4-Dimetilfenol |
Fenol, humo |
0.8 |
|
12 |
Café tostado |
3,5-Dimetilfenol |
Cresol, fenol |
Cualitativo |
|
13 |
Café bebida |
5-Metil-2-propan-2-ilfenol |
Medicina, especia, madera |
Cualitativo |
|
14 |
Café tostado |
Benceno-1,2-diol |
Quemado, dulce |
60.0–667.0 |
|
15 |
Café bebida |
2-Metoxifenol |
Tocino, medicina, fenol, humo, madera |
0.17–95.5 |
|
16 |
Café tostado |
2-Metoxi-4-metilfenol |
Clavo, fenol, humo |
0.01–0.1 |
|
17 |
Café tostado |
4-Etil-2-metoxifenol |
Clavo, medicina, fenol |
0.051–36.1 |
|
18 |
Café tostado |
2-Metoxi-4-prop-2-enilfenol |
Quemado, clavo, humo, especias |
Cualitativo |
|
19 |
Café tostado |
2-Metoxi-4-[(e)-prop-1-enil]fenol |
Floral, fragante, dulce |
0.1 |
|
20 |
Café tostado |
2,6-Dimetoxyfenol |
Tostado, medicina, fenol |
0.8–1.1 |
|
21 |
Café bebida |
4-Etenil-2-metoxifenol |
Clavo, curry, humo, especias, madera |
0.99–117.0 |
|
|
FURANOS |
|
||
|
1 |
Café tostado |
2-[(2R,5S)]-5-Etenil-5-metiloxolan-2il]propan-2-ol |
Tierra, flor, nuez, raíz, vegetal |
Cualitativo |
|
2 |
Café tostado |
2-[(2S,5S)]-5-Etenil-5-metiloxolan-2il]propan-2-ol |
Cítrico, floral, fresco, limón |
Cualitativo |
|
3 |
Café tostado |
2-Etilfurano |
Mantequilla, caramelo |
Cualitativo |
|
4 |
Café tostado |
2-Butilfurano |
Heno mojado |
Cualitativo |
|
5 |
Café tostado |
2-Pentilfurano |
Mantequilla, floral, fruta |
0.05–0.13 |
|
6 |
Café tostado |
2,5-Dimetilfurano |
Caldo (bouillon) |
0.05–0.25 |
|
7 |
Café tostado |
3-Fenylfurano |
Cocoa, verde (green), menta |
0.2–0.7 |
|
8 |
Café tostado |
1-Benzofurano |
podrido |
0.02–0.1 |
|
9 |
Café tostado |
Furan-2-carbaldehido |
Almendras, patatas asadas, pan, dulces (candy), floral |
2.3–255.0 |
|
10 |
Café tostado |
5-Metilfuran-2-carbaldehido |
Almendra, caramelo, cocido, ajo tostado, especias |
39.0–216.0 |
|
11 |
Café tostado |
5-(Hidroximetil)furan-2-carbaldehido |
Caramelo, grasa, especias, cartón |
10.0–35.0 |
|
12 |
Café tostado |
2H-Furan-5-ona |
Fruta, humo, dulce |
Cualitativo |
|
13 |
Café tostado |
4-Hydroxi-2,3-dimetil-2H-furan-5-ona |
Algodón de azúcar, curry, arce, sabroso (savory), especia |
0.031–1.71 |
|
14 |
Café tostado |
2-Etil-4-hidroxi-3-metil-2H-furan-5-ona |
Curry, miel, especias |
0.0044–0.16 |
|
15 |
Café tostado |
2-Etil-4-hidroxi-5-metilfuran-3-ona |
Caramelo, algodón de azúcar, fresa |
0.67–17.3 |
|
16 |
Café tostado |
Quemado, caramelo, algodón de azúcar, miel, dulce |
1.3–131.0 |
|
|
17 |
Café tostado |
1-(Furan-2-il)etanona |
Balsámico, cacao, café, cocido, tostado, humo. |
1.3–31.4 |
|
18 |
Café tostado |
1-(5-Metilfuran-2-il)etanona |
Nuez, tostado, vegetal |
0.5–1.0 |
|
19 |
Café tostado |
Furan-2-ilmetanol |
Quemado, caramelo, cocido (cooked) |
90.0–881.0 |
|
20 |
Café tostado |
Furan-2-ilmetil propanoato |
Floral, especia |
0.4–1.1 |
|
21 |
Café tostado |
1-(Furan-2-il)propan-1-ona |
Verde, nuez |
0.5–1.5 |
|
|
LACTONAS |
|
||
|
1 |
Café tostado |
Oxolan-2-ona |
Caramelo, queso, fruta, nuez tostada |
4.7 |
|
2 |
Café tostado |
5-Metiloxolan-2-ona |
Herbal, dulce |
Cualitativo |
|
3 |
Café bebida |
5-Acetiloxolan-2-ona |
Vino |
Cualitativo |
|
|
MISCELANEO |
|
||
|
1 |
Granos de café |
1,3,5-Tricloro-2-metoxibenzeno |
Tierra, fruta, mosto (must) |
0.024–0.061 |
|
2 |
Café tostado y molido |
Prop-2-enenitrilo |
Ajo, cebolla, pungente |
Cualitativo |
|
3 |
Café tostado |
3-Hidroxi-2-metilpiran-4-ona |
Caramelo, dulce (candy), malta, pan tostado y nueces |
20.0–45.0 |
|
4 |
Café tostado |
3,5-Dihidroxi-2-metilpiran-4-ona |
Tostado |
6.0–15.0 |
|
5 |
Café tostado |
2,4,5-Trimetil-1,3-oxazol |
Nuez, dulce |
Cualitativo |
Segunda parte de la Tabla 2:
|
Compuesto (IUPAC) |
Peso molecular (g/mol) |
RI DB-5 |
RI DB-wax |
CAS No |
Referencias |
|
HIDROCARBUROS |
|
||||
|
Pentano |
72 |
500 |
500 |
109-66-0 |
[1] |
|
Hexano |
86 |
600 |
600 |
110-54-3 |
[2] |
|
Octano |
114 |
800 |
800 |
111-65-9 |
[1] |
|
2-Metiloctano |
128 |
864 |
865 |
3221-61-2 |
[1] |
|
Nonano |
128 |
900 |
900 |
111-84-2 |
[1] |
|
Decano |
142 |
1,000 |
1,000 |
124-18-5 |
[1] |
|
Undecano |
156 |
1,100 |
1,100 |
1120-21-4 |
[3] |
|
Dodecano |
170 |
1,200 |
1,200 |
112-40-3 |
[3] |
|
Tridecano |
184 |
1,300 |
1,300 |
629-50-5 |
[3] |
|
Tetradecano |
198 |
1,400 |
1,400 |
629-59-4 |
[4] |
|
Pentadecano |
212 |
1,500 |
1,500 |
629-62-9 |
[4] |
|
Hexadecano |
226 |
1,600 |
1,600 |
544-76-3 |
[3] |
|
Heptadecano |
240 |
1,700 |
1,700 |
629-78-7 |
[3] |
|
Octadecano |
254 |
1,800 |
1,800 |
593-45-3 |
[3] |
|
7-Metil-3-metilideneocta-1,6-dieno |
136 |
989 |
1,160 |
123-35-3 |
[5] |
|
1-Metil-4-(prop-1-en-2-il)ciclohex-1-eno |
136 |
1,030 |
1,197 |
138-86-3 |
[3,6] |
|
Benceno |
78 |
662 |
951 |
71-43-2 |
[2,7] |
|
Tolueno |
92 |
777 |
1,035 |
108-88-3 |
[7b,8] |
|
Etilbenceno |
106 |
864 |
1,125 |
100-41-4 |
[1a,c] |
|
Estireno |
104 |
893 |
1,257 |
100-42-5 |
[3,7b,9] |
|
1,4 Xileno |
106 |
867 |
1,133 |
106-42-3 |
[9] |
|
1-Metil-4-propan-2-ilbenceno |
134 |
1,026 |
1,267 |
99-87-6 |
[6] |
|
1,2,4-Trimetilbenceno |
120 |
1,025 |
1,284 |
95-63-6 |
[6] |
|
1,3,5-Trimetilbenceno |
120 |
995 |
1,244 |
108-67-8 |
[10] |
|
1,2,4,5-Tetrametilbenceno |
134 |
1,087 |
1,435 |
95-93-2 |
[6] |
|
Naftaleno |
128 |
1,180 |
1,735 |
91-20-3 |
[6] |
|
1-Metilnaftaleno |
142 |
1,310 |
1,866 |
90-12-0 |
[6] |
|
2-Metilnaftaleno |
142 |
1,283 |
1,800 |
91-57-6 |
[6] |
|
ALCOHOLES |
|
||||
|
Metanol |
32 |
380 |
907 |
67-56-1 |
[8] |
|
Etanol |
46 |
551 |
931 |
64-17-5 |
[1a,8c,11] |
|
Propan-2-ol |
60 |
516 |
927 |
67-63-0 |
[7a,11] |
|
2-Metilpropan-1-ol |
74 |
633 |
1,097 |
78-83-1 |
[7a] |
|
3-Metilbutan-1-ol |
88 |
737 |
1,210 |
123-51-3 |
[6,9,12] |
|
2-Metilbutan-2-ol |
88 |
614 |
1,009 |
75-85-4 |
[1a] |
|
3-Metilbut-2-en-1-ol |
86 |
774 |
1,317 |
556-82-1 |
[9,11] |
|
3-Metilbut-3-en-1-ol |
86 |
728 |
1,248 |
763-32-6 |
[12a] |
|
2-Metilbut-3-en-2-ol |
86 |
613 |
1,031 |
115-18-4 |
[9,13] |
|
Pentan-1-ol |
88 |
764 |
1,250 |
71-41-0 |
[6] |
|
Hexan-1-ol |
102 |
868 |
1,352 |
111-27-3 |
[6,7b] |
|
2-Etilhexan-1-ol |
130 |
1,032 |
1,489 |
104-76-7 |
[12a] |
|
Heptan-2-ol |
116 |
899 |
1,314 |
543-49-7 |
[6] |
|
Heptan-3-ol |
116 |
877 |
1,290 |
589-82-2 |
[8c] |
|
Octen-3-ol |
130 |
986 |
1,386 |
589-98-0 |
[6] |
|
Oct-1-en-3-ol |
128 |
979 |
1,447 |
3391-86-4 |
[6] |
|
3,7-Dimetilocta-1,6-dien-3-ol |
154 |
1,099 |
1,544 |
78-70-6 |
[5,11,14] |
|
2-Feniletanol |
122 |
1,113 |
1,909 |
60-12-8 |
[3,9,12a,15] |
|
2-(4-Metilcyclohex-3-en-1-il) propan-2-ol |
154 |
1,190 |
1,691 |
98-55-5 |
[14] |
|
3,4,7,7-Tetrametilbiciclo[2.2.1] heptan-3-ol |
168 |
1,181 |
1,587 |
2371-42-8 |
[16] |
|
ALDEHIDOS |
|
||||
|
Acetaldehido |
44 |
434 |
705 |
75-07-0 |
[1a,12,17] |
|
Propanal |
58 |
478 |
791 |
123-38-6 |
[8a,12a,17] |
|
Prop-2-enal |
56 |
- |
840 |
107-02-08 |
[1a,b] |
|
2-Metilpropanal |
72 |
555 |
820 |
78-84-2 |
[7a,8c,17,19] |
|
Butanal |
72 |
599 |
869 |
123-72-8 |
[8b,11,12] |
|
2-Metilbutanal |
86 |
656 |
924 |
96-17-3 |
[8b,12a,17,19] |
|
3-Metilbutanal |
86 |
656 |
927 |
590-86-3 |
[1a,11,17,18,20] |
|
2-Metilbut-2-enal |
84 |
753 |
1,109 |
1115-11-3 |
[11,12] |
|
Pentanal |
86 |
701 |
968 |
110-62-3 |
[7a,12a,21] |
|
Hexanal |
100 |
801 |
1,079 |
66-25-1 |
[3,6,22] |
|
Heptanal |
114 |
902 |
1,187 |
111-71-7 |
[2] |
|
(Z)-Non-2-enal |
140 |
1,147 |
1,498 |
60784-31-8 |
[22] |
|
(E)-Non-2-enal |
140 |
1,160 |
1,533 |
18829-56-6 |
[22,23] |
|
(2E,4E)-Nona-2,4-dienal |
138 |
1,214 |
1,694 |
5910-87-2 |
[22] |
|
(2E,6Z)-Nona-2,6-dienal |
138 |
1,154 |
1,585 |
557-48-2 |
[22] |
|
(2E,4E)-Deca-2,4-dienal |
152 |
1,319 |
1,791 |
25152-84-5 |
[22] |
|
Benzaldehido |
106 |
961 |
1,519 |
100-52-7 |
[3,8c,9,24] |
|
2-Hydroxibenzaldehido |
122 |
1,044 |
1,665 |
90-02-8 |
[6] |
|
4-Hydroxibenzaldehido |
122 |
1,358 |
2,958 |
123-08-0 |
[25] |
|
4-Metoxibenzaldehido |
136 |
1,255 |
2,028 |
123-11-5 |
[23b] |
|
4-Hidroxi-3-metoxibenzaldehido |
152 |
1,404 |
2,577 |
121-33-5 |
[12a,17,18, 25, 26] |
|
2-Fenilacetaldehido |
120 |
1,045 |
1,636 |
122-78-1 |
[9,23b] |
|
(z)-2-Fenilbut-2-enal |
146 |
1,240 |
1,917 |
4411-89-6 |
[9] |
|
CETONAS |
|
||||
|
Propan-2-ona |
58 |
500 |
819 |
67-64-1 |
[2,8a,11] |
|
1-Hidroxipropan-2-ona |
74 |
660 |
1,308 |
116-09-6 |
[9,11,12] |
|
Butan-2-ona |
72 |
598 |
907 |
78-93-3 |
[8b,c,11,12] |
|
But-3-en-2-ona |
70 |
557 |
935 |
78-94-4 |
[1a] |
|
3-Metilbutan-2-ona |
86 |
655 |
924 |
563-80-4 |
[1a,8a] |
|
3-Hidroxibutan-2-ona |
88 |
713 |
1,287 |
513-86-0 |
[3,8b,9,12a] |
|
Butano-2,3-diona |
86 |
591 |
979 |
431-03-8 |
[9,12a,17,18,20] |
|
Pentan-2-ona |
86 |
676 |
966 |
107-87-9 |
[1a,6] |
|
Pentan-3-ona |
86 |
687 |
981 |
96-22-0 |
[1a,6,8a] |
|
4-Metilpentan-2-ona |
100 |
737 |
1,008 |
108-10-1 |
[3,7a] |
|
2-Metilpentan-3-ona |
100 |
655 |
996 |
565-69-5 |
[2] |
|
4-Metilpent-3-en-2-ona |
98 |
798 |
1,126 |
141-79-7 |
[6,15] |
|
3-Hidroxipentan-2-ona |
102 |
803 |
1,348 |
3142-66-3 |
[6,12b] |
|
2-Hidroxipentan-3-ona |
102 |
822 |
1,377 |
5704-20-1 |
[3,6,9] |
|
Pentano-2,3-diona |
100 |
700 |
1,060 |
600-14-6 |
[9,12a,17, 18,20,23b] |
|
Hexan-2-ona |
100 |
786 |
1,106 |
591-78-6 |
[7a] |
|
Hexan-3-ona |
100 |
712 |
1,044 |
589-38-8 |
[2,6,15] |
|
Hexano-3,4-diona |
114 |
800 |
1,151 |
4437-51-8 |
[6] |
|
Heptan-2-ona |
114 |
891 |
1,179 |
110-43-0 |
[1c,6] |
|
Heptan-3-ona |
114 |
804 |
1,149 |
106-35-4 |
[3] |
|
6-Metilhept-5-en-2-ona |
126 |
985 |
1,339 |
110-93-0 |
[6] |
|
Octan-2-ona |
128 |
1,287 |
994 |
111-13-7 |
[6] |
|
Octan-3-one |
128 |
1,252 |
986 |
106-68-3 |
[6] |
|
Oct-1-en-3-ona |
126 |
1,299 |
978 |
4312-99-6 |
[18,19,22] |
|
Nonan-2-ona |
142 |
1,382 |
1,091 |
821-55-6 |
[6] |
|
Decan-2-ona |
156 |
1,191 |
1,487 |
693-54-9 |
[6] |
|
Undecan-2-ona |
170 |
1,294 |
1,595 |
112-12-9 |
[6] |
|
Tridecan-2-ona |
198 |
1,497 |
1,807 |
593-08-8 |
[6] |
|
Pentadecan-2-ona |
226 |
1,697 |
2,017 |
2345-28-0 |
[3,9] |
|
6,10,14-Trimetilpentadecan-2-ona |
268 |
1,842 |
2,120 |
502-69-2 |
[6,14] |
|
2-Metilciclopent-2-en-1-ona |
96 |
920 |
1,399 |
1120-73-6 |
[4,8c,12a] |
|
3-Metilciclopentano-1,2-diona |
112 |
1,021 |
1,861 |
765-70-8 |
[11,12,22,26, 27] |
|
Ciclohex-2-en-1-ona |
96 |
914 |
1,429 |
930-68-7 |
[5] |
|
1-(2-Hidroxifenil)etanona |
136 |
1,160 |
1,748 |
118-93-4 |
[3,6,11,16] |
|
1-(4-Hidroxi-3-metoxifenil)etanona |
166 |
1,482 |
2,655 |
498-02-2 |
[25] |
|
(E)-1-(2,6,6-Trimetilciclohexa-1,3-dien-1-il)but-2-en-1-ona |
190 |
1,387 |
1,816 |
23726-93-4 |
[17,18,23b, 28] |
|
ACIDOS |
|
||||
|
Acido acetico |
60 |
608 |
1,446 |
64-19-17 |
[6,11,12] |
|
Acido propanoico |
74 |
705 |
1,527 |
79-09-4 |
[6,11,29] |
|
Acido 2-metilpropanoico |
88 |
788 |
1,561 |
79-31-2 |
[11] |
|
Acido butanoico |
88 |
810 |
1,622 |
107-92-6 |
[11,12,29] |
|
Acido 2-metilbutanoico |
102 |
867 |
1,663 |
116-53-0 |
[6,9,22] |
|
Acido 3-metilbutanoico |
102 |
868 |
1,663 |
503-74-2 |
[6,22] |
|
Acido pentanoico |
102 |
914 |
1,731 |
109-52-4 |
[29] |
|
Acido hexanoico |
116 |
1,010 |
1,841 |
142-62-1 |
[6,29] |
|
Acido heptanoico |
130 |
1,075 |
1,941 |
111-14-8 |
[29] |
|
Acido octanoico |
144 |
1,173 |
2,052 |
124-07-2 |
[29] |
|
Acido nonanoico |
158 |
1,271 |
2,158 |
112-05-0 |
[29] |
|
Acido decanoico |
172 |
1,370 |
2,273 |
334-48-5 |
[29] |
|
ESTERES |
|
||||
|
Etil formiato |
74 |
504 |
831 |
109-94-4 |
[11] |
|
Metil acetato |
74 |
653 |
831 |
79-20-9 |
[1a,8c,11] |
|
Etil acetato |
88 |
613 |
884 |
141-78-6 |
[3,8a,b,11] |
|
Butil acetato |
116 |
813 |
1,070 |
123-86-4 |
[7b] |
|
3-Metilbut-2-enil acetato |
128 |
921 |
1,253 |
1191-16-8 |
[6] |
|
3-Metilbutil acetato |
130 |
877 |
1,120 |
123-92-2 |
[11] |
|
Hexil acetato |
144 |
1,012 |
1,271 |
142-92-7 |
[1c] |
|
Metil propanoato |
88 |
634 |
911 |
554-12-1 |
[11] |
|
Propil propanoato |
116 |
809 |
1,036 |
106-36-5 |
[1c] |
|
Metil butanoato |
102 |
723 |
980 |
623-42-7 |
[1c] |
|
Etil butanoato |
116 |
801 |
1,034 |
105-54-4 |
[1c] |
|
Metil 3-metilbutanoato |
116 |
773 |
1,019 |
556-24-1 |
[7a] |
|
Etil 3-oxobutanoato |
130 |
948 |
1,466 |
141-97-9 |
[30] |
|
Etil pentanoato |
130 |
902 |
1,131 |
539-82-2 |
[1c] |
|
Metil hexanoato |
130 |
928 |
1,181 |
106-70-7 |
[1c] |
|
Metil benzoato |
136 |
1,092 |
1,609 |
93-58-3 |
[6] |
|
Metil 2-hydrooxibenzoato |
152 |
1,193 |
1,750 |
119-36-8 |
[6,11] |
|
Metil 2-fenilacetato |
150 |
1,181 |
1,742 |
101-41-7 |
[11] |
|
BASES |
|
||||
|
1H-pirrol |
67 |
765 |
1,517 |
109-97-7 |
[1a,3,12a,20] |
|
1-Etilpirrol |
95 |
803 |
1,170 |
617-92-5 |
[2,3,31] |
|
1-(Furan-2-ilmetil)pirrol |
147 |
1,151 |
1,829 |
1438-94-4 |
[3,6,20,31] |
|
1-(1H-Pirrol-2-il)etanona |
109 |
1,061 |
1,976 |
1072-83-9 |
[3,9,12a] |
|
1-(1H-Pirrol-2-il)propan-1-ona |
123 |
1,026 |
1,361 |
1073-26-3 |
[12b,15] |
|
3-Metil-1H-indol |
131 |
1,391 |
2,489 |
83-34-1 |
[3,9,22] |
|
Piridina |
79 |
753 |
1,184 |
110-86-1 |
[3,9,12a,20] |
|
2-Metilpiridina |
93 |
816 |
1,233 |
109-06-8 |
[6,12a] |
|
2-Etilpiridina |
107 |
938 |
1,285 |
100-71-0 |
[32] |
|
Pirazina |
80 |
711 |
1,207 |
290-37-9 |
[3,9,12a] |
|
2-Etenilpirazina |
106 |
927 |
1,434 |
4177-16-6 |
[3,9] |
|
2-Metilpirazina |
94 |
821 |
1,262 |
109-08-0 |
[3,9,12a,20] |
|
2-Etilpirazina |
108 |
913 |
1,331 |
13925-00-3 |
[3,9,12a] |
|
2,3-Dimetilpirazina |
108 |
904 |
1,339 |
5910-89-4 |
[3,9,12a,20] |
|
2,5-Dimetilpirazina |
108 |
911 |
1,316 |
123-32-0 |
[3,8a,9,12a, 20] |
|
2,6-Dimetilpirazina |
108 |
911 |
1,321 |
108-50-9 |
[3,9,12a,20] |
|
2-Etil-3-metilpirazina |
122 |
1,000 |
1,394 |
15707-23-0 |
[3,9,11] |
|
2-Etil-5-metilpirazina |
122 |
991 |
1,380 |
13360-64-0 |
[3,8c,9,12a] |
|
2-Etil-6-metilpirazina |
122 |
999 |
1,382 |
13925-03-6 |
[3,9,11,12] |
|
2-Etenil-6-metilpirazina |
120 |
– |
1,502 |
13925-09-2 |
[3,4,9,12a] |
|
2-Metil-5-propan-2-ilpirazina |
136 |
1,048 |
1,396 |
13925-05-8 |
[4] |
|
2,5-Dietilpirazina |
136 |
1,078 |
1,425 |
13238-84-1 |
[5,9,32] |
|
2,6-Dietilpirazina |
136 |
1,084 |
1,432 |
13067-27-1 |
[4,9,12a] |
|
5-Etil-2,3-dimetilpirazina |
136 |
1,084 |
1,403 |
15707-34-3 |
[3,5,32] |
|
3-Etil-2,5-dimetilpirazina |
136 |
1,079 |
1,437 |
13360-65-1 |
[3,4,9,12a] |
|
2-Etil-3,5-dimetilpirazina |
136 |
1,085 |
1,452 |
13925-07-0 |
[3,9,12a,17,18,33] |
|
2-Etenil-3,5-dimetilpirazina |
205 |
1,103 |
1,551 |
157615-33-3 |
[17,34] |
|
2-Etenil-3-etil-5-metilpirazina |
148 |
1,180 |
1,587 |
181589-32-2 |
[17,34] |
|
2,3-Dietil-5-metilpirazina |
150 |
1,154 |
1,481 |
18138-04-0 |
[17,18,33] |
|
3,5-Dietil-5-metilpirazina |
150 |
1,171 |
1,499 |
18138-05-1 |
[3,4,32] |
|
2,3,5,6-Tetrametilpirazina |
136 |
1,085 |
1,465 |
1124-11-4 |
[3,5,9,11] |
|
2-Metoxi-3-propan-2-ilpirazina |
152 |
1,094 |
1,426 |
25773-40-4 |
[22,23b,35] |
|
2-Metoxi-3-(2-metilpropil)pirazina |
166 |
1,183 |
1,518 |
24683-00-9 |
[5,17,18,35] |
|
1-Pirazin-2-iletanona |
122 |
1,022 |
1,623 |
22047-25-2 |
[8c,20,32] |
|
5-Metil-6,7-dihidro-5H-ciclopenta[b]pirazina |
134 |
1,248 |
1,606 |
23747-48-0 |
[3,9,23b] |
|
2-Metilquinoxalina |
144 |
1,289 |
1,987 |
7251-61-8 |
[32] |
|
COMPUESTOS AZUFRADOS |
|
||||
|
Metanotiol |
48 |
339 |
690 |
74-93-1 |
[6,18,36] |
|
3-Metilbut-2-ene-1-tiol |
102 |
821 |
1,102 |
5287-45-6 |
[17,19] |
|
Furan-2-ilmetanotiol |
114 |
911 |
1,427 |
98-02-2 |
[3,17,18,33, 37] |
|
(5-Metilfuran-2-il)metanotiol |
128 |
1,016 |
1,527 |
59303-05-8 |
[3,37] |
|
2-Metilfuran-3-tiol |
114 |
868 |
1,316 |
28588-74-1 |
[17] |
|
Sulfano (Sulfuro de hidrogeno) |
34 |
– |
528 |
6/4/7783 |
[11] |
|
Metilsulfanilmetano |
62 |
513 |
743 |
75-18-3 |
[1a,12a,38] |
|
Metilsulfaniletano |
76 |
609 |
957 |
624-89-5 |
[11] |
|
(Metildisulfanil)metano |
94 |
738 |
1,073 |
624-92-0 |
[1a,12a,38] |
|
(Etildisulfanil)etano |
122 |
925 |
1,213 |
110-81-6 |
[39] |
|
2-[(Metildisulfanil)metil]furano |
160 |
1,229 |
1,820 |
57500-00-2 |
[3,37,39] |
|
2-Metil-3-(metildisulfanil)furano |
160 |
1,169 |
1,663 |
65505-17-1 |
[3,37a] |
|
(Metiltrisulfanil)metano |
126 |
968 |
1,368 |
3658-80-8 |
[17,39] |
|
3-Metilsulfanilpropan-1-ol |
106 |
979 |
1,722 |
505-10-2 |
[9] |
|
3-Metil-3-sulfanilbutan-1-ol |
120 |
971 |
1,655 |
34300-94-2 |
[13,17] |
|
3-Metilsulfanilpropanal |
104 |
905 |
1,453 |
3268-49-3 |
[9,17,18] |
|
(3-Metil-3-sulfanilbutil)formato |
148 |
1,025 |
1,519 |
50746-10-6 |
[17,18] |
|
s-Metil etanetioato |
90 |
698 |
1,056 |
1534-08-3 |
[7a] |
|
s-(Furan-2-ilmetil)etanetioato |
156 |
1,180 |
1,785 |
13678-68-7 |
[14] |
|
Tiofeno |
84 |
667 |
1,038 |
110-02-1 |
[8a,b] |
|
2-Metiltiofeno |
98 |
765 |
1,124 |
554-14-3 |
[8c] |
|
Thiofeno-2-carbaldehido |
112 |
1,005 |
1,682 |
98-03-3 |
[3,6,37b,39] |
|
3-Metiltiofeno-2-carbaldehido |
126 |
1,081 |
1,797 |
5834-16-2 |
[3,15] |
|
5-Metiltiofeno-2-carbaldehido |
126 |
1,119 |
1,776 |
13679-70-4 |
[3,37b,39] |
|
1-Tiofen-2-iletanona |
126 |
1,089 |
1,785 |
88-15-3 |
[3,37b,39] |
|
1,3-Tiazol |
85 |
742 |
1,259 |
288-47-1 |
[12a] |
|
2-Metil-1,3-tiazol |
99 |
777 |
1,268 |
3581-87-1 |
[40] |
|
4-Metil-1,3-tiazol |
99 |
814 |
1,275 |
693-95-8 |
[37b,39] |
|
2-Etil-1,3-tiazol |
113 |
867 |
1,265 |
15679-09-1 |
[40] |
|
2-Propil-1,3-tiazol |
127 |
969 |
1,384 |
17626-75-4 |
[41] |
|
2,4-Dimetil-1,3-tiazol |
113 |
878 |
1,282 |
541-58-2 |
[40,41] |
|
4,5-Dimetil-1,3-tiazol |
113 |
931 |
1,371 |
3581-91-7 |
[40] |
|
2,4,5-Trimetil-1,3-tiazol |
127 |
995 |
1,378 |
13623-11-5 |
[40] |
|
5-Etil-2,4-dimetil-1,3-tiazol |
141 |
1,078 |
1,435 |
38205-61-7 |
[40] |
|
1,3-Benzotiazol |
135 |
1,231 |
1,945 |
95-16-9 |
[40,41] |
|
FENOLES |
|
||||
|
Fenol |
94 |
985 |
2,007 |
108-95-2 |
[8a,9,25,26, 37b,42] |
|
2-Metilfenol |
108 |
1,062 |
2,005 |
95-48-7 |
[9,25,26,37b] |
|
3-Metilfenol |
108 |
1,076 |
2,095 |
108-39-4 |
[9,25,26,37b] |
|
4-Metilfenol |
108 |
1,077 |
2,081 |
106-44-5 |
[9,12a,25,26, 37b] |
|
3-Etilfenol |
122 |
1,170 |
2,185 |
620-17-7 |
[22,26a] |
|
4-Etilfenol |
122 |
1,167 |
2,176 |
123-07-9 |
[12a,25] |
|
4-Etenilfenol |
120 |
1,221 |
2,410 |
2628-17-3 |
[3,12a,25,26b] |
|
2,3-Dimetilfenol |
122 |
1,184 |
2,143 |
526-75-0 |
[26a] |
|
2,4-Dimetilfenol |
122 |
1,159 |
2,051 |
105-67-9 |
[26a] |
|
2,6-Dimetilfenol |
122 |
1,108 |
1,941 |
576-26-1 |
[3,11,26] |
|
3,4-Dimetilfenol |
122 |
1,182 |
2,225 |
95-65-8 |
[26] |
|
3,5-Dimetilfenol |
122 |
1,143 |
2,174 |
108-68-9 |
[26] |
|
5-Metil-2-propan-2-ilfenol |
150 |
1,291 |
2,182 |
89-83-8 |
[12a] |
|
Benceno-1,2-diol |
110 |
– |
2,661 |
120-80-9 |
[25,26,43] |
|
2-Metoxifenol |
124 |
1,089 |
1,861 |
90-05-1 |
[12a,17,18, 25,37b] |
|
2-Metoxi-4-metilfenol |
138 |
1,194 |
1,952 |
93-51-6 |
[9,26] |
|
4-Etil-2-metoxifenol |
152 |
1,281 |
2,028 |
2785-89-9 |
[9,12a,18,25] |
|
2-Metoxi-4-prop-2-enilfenol |
164 |
1,359 |
2,167 |
97-53-0 |
[44] |
|
2-Metoxi-4-[(e)-prop-1-enil]fenol |
164 |
1,397 |
2,237 |
97-54-1 |
[26] |
|
2,6-Dimetoxyfenol |
154 |
1,347 |
2,284 |
91-10-1 |
[25] |
|
4-Etenil-2-metoxifenol |
150 |
1,319 |
2,196 |
7786-61-0 |
[12a,17,18, 25,37b] |
|
FURANOS |
|
||||
|
2-[(2R,5S)]-5-Etenil-5-metiloxolan-2il]propan-2-ol |
170 |
1,071 |
1,444 |
5989-33-3 |
[11,14] |
|
2-[(2S,5S)]-5-Etenil-5-metiloxolan-2il]propan-2-ol |
170 |
1,086 |
1,452 |
34995-77-2 |
[11] |
|
2-Etilfurano |
96 |
704 |
954 |
3208-16-0 |
[7a,8c] |
|
2-Butilfurano |
124 |
889 |
1,130 |
4466-24-4 |
[15] |
|
2-Pentilfurano |
138 |
992 |
1,234 |
3777-69-3 |
[9,15] |
|
2,5-Dimetilfurano |
96 |
729 |
954 |
625-86-5 |
[9,3,12a] |
|
3-Fenylfurano |
144 |
1,208 |
1,897 |
13679-41-9 |
[3,9,11] |
|
1-Benzofurano |
118 |
1,010 |
1,521 |
271-89-6 |
[3,9] |
|
Furan-2-carbaldehido |
96 |
835 |
1,461 |
98-01-1 |
[3,9,12a,20] |
|
5-Metilfuran-2-carbaldehido |
110 |
966 |
1,567 |
620-02-0 |
[3,9,12a,20] |
|
5-(Hidroximetil)furan-2-carbaldehido |
126 |
1,242 |
2,505 |
67-47-0 |
[26] |
|
2H-Furan-5-ona |
84 |
876 |
1,755 |
497-23-4 |
[12b,32] |
|
4-Hydroxi-2,3-dimetil-2H-furan-5-ona |
128 |
1,108 |
2,205 |
28664-35-9 |
[17,18] |
|
2-Etil-4-hidroxi-3-metil-2H-furan-5-ona |
142 |
1,191 |
2,280 |
698-10-2 |
[17,18] |
|
2-Etil-4-hidroxi-5-metilfuran-3-ona |
142 |
1,144 |
2,088 |
27538-10-9 |
[17,18] |
|
|
128 |
1,067 |
2,034 |
3658-77-3 |
[12a,17,18] |
|
1-(Furan-2-il)etanona |
110 |
913 |
1,499 |
1192-62-7 |
[3,9,12a,20] |
|
1-(5-Metilfuran-2-il)etanona |
124 |
1,041 |
1,594 |
1193-79-9 |
[9,11] |
|
Furan-2-ilmetanol |
98 |
853 |
1,654 |
98-00-0 |
[9,12a,20,43] |
|
Furan-2-ilmetil propanoato |
154 |
1,086 |
1,578 |
623-19-8 |
[3,8c,9] |
|
1-(Furan-2-il)propan-1-ona |
124 |
988 |
1,567 |
3194-15-8 |
[3,9,11,15] |
|
LACTONAS |
|
||||
|
Oxolan-2-ona |
86 |
910 |
1,637 |
96-48-0 |
[6,11,30] |
|
5-Metiloxolan-2-ona |
100 |
948 |
1,613 |
108-29-2 |
[2,11] |
|
5-Acetiloxolan-2-ona |
128 |
1,300 |
2,120 |
29393-32-6 |
[12a] |
|
MISCELANEO |
|
||||
|
1,3,5-Tricloro-2-metoxibenzeno |
211 |
1,331 |
1,817 |
87-40-1 |
[45] |
|
Prop-2-enenitrilo |
53 |
520 |
993 |
107-13-1 |
[1a] |
|
3-Hidroxi-2-metilpiran-4-ona |
126 |
1,109 |
1,974 |
118-71-8 |
[11,12,26b] |
|
3,5-Dihidroxi-2-metilpiran-4-ona |
142 |
1,178 |
2,238 |
1073-96-7 |
[26a] |
|
2,4,5-Trimetil-1,3-oxazol |
111 |
829 |
1,188 |
20662-84-4 |
[40] |
Notas:
[1] a) Merritt Jr, C., Bazinet, M., Sullivan,
J. y Robertson, D. (1963). Aroma de café, determinación espectrométrica
de masas de componentes volátiles del café molido. Revista de química agrícola
y alimentaria, 11 (2), 152-155.
b) Sullivan, J. H., Robertson, D. H. y Merritt
Jr, C. (1959). La determinación de los componentes volátiles de los alimentos.
III. aroma de café. Army Natick Labs Ma Laboratorio de investigación pionero.
c) Merritt JR, C., Robertson, D.
y McAdoo, D. (1969). Relación de compuestos volátiles en granos de café
tostados con sus precursores. Ponencia presentada en el Colloque International
sur la Chimie des Cafés, 4. Amsterdam
(Holanda), Juin 2-6.
[2] Wang, T., Shanfield, H. y Zlatkis, A.
(1983). Análisis de trazas de compuestos orgánicos volátiles en café
mediante concentración en el espacio de cabeza y cromatografía de
gases-espectrometría de masas. Chromatographia,
17 (8), 411–417.
[3] Silwar, R. (1982).
Gaschromatographisch-massenspektrometrische untersuchungen schwefelhaltiger
verbindungen in röstkaffee und cystein / methionin-modellsystemen. Technische
Universität de Berlín.
[4]
Bondarovich, H., Friedel, P., Krampl, V., Renner, J., Shephard, F. y Gianturco,
M. A. (1967). Componentes volátiles del café. Pirazinas y otros
compuestos. Revista de química agrícola y alimentaria, 15 (6), 1093-1099.
[5] Gianturco, M. A., Friedel, P., Krampl, V.,
Radford, T., Renner, J. A. y Shephard, F. W. (1971). Constituyentes del
complejo aromático del café. Revista de química agrícola y alimentaria, 19 (3),
530–532.
[6] Stoll, M., Winter, M., Gautschi, F.,
Flament, I. y Willhalm, B. (1967). Investigación sobre los aromas. Sobre
el aroma del café. I. Helvetica chimica acta, 50 (2), 628.
[7] a) Liardon, R. y Ott, U. (1984).
Aplicación de estadísticas multivariadas para la clasificación de perfiles de
espacio de cabeza de café. Lebensmittel-Wissenschaft + Technologie = Ciencia +
tecnología de los alimentos, 17 (1), 32–38. b) Heins, J. T., Maarse, H., Ten
Noever de Brauw, M. y Weurman, C. (1966). Análisis directo de vapores
alimentarios e identificación de componentes mediante una disposición GLC-MS
capilar acoplada. Revista de ciencia cromatográfica, 4 (11), 395–397.
[8] a) Leino, M., Kaitaranta, J.
y Kallio, H. (1992). Comparación de los cambios en los volátiles del espacio de
cabeza de algunas mezclas de café durante el almacenamiento. Química de los
alimentos, 43 (1), 35–40. b) Kallio, H., Leino, M., Koullias, K., Kallio, S. y
Kaitaranta, J. (1990). Espacio de cabeza de café molido tostado como indicador
del tiempo de almacenamiento. Química de los alimentos, 36 (2), 135-148. c)
Shimoda, M. y Shibamoto, T. (1990). Aislamiento e identificación de volátiles
del espacio de cabeza del café preparado con un método GC / MS en columna.
Revista de química agrícola y alimentaria, 38 (3), 802–804.
[9] Silwar, R., Kamperschröer, H.
y Tressl, R. (1987). Gaschromatographisch-massenspektrometrische
untersuchungen des röstkaffeearomas-quantitative bestimmung
wasserdampfflüctiger armoastoffe. Chemie Mikrobiologie Technologie der
Lebensmittel, 10, 176-187.
[10]
Hills, J. W., Hill, H. H. y Maeda, T. (1991). Derivación y extracción
simultánea de fluidos supercríticos. Química analítica, 63 (19), 2152-2155.
[11] Stoffelsma, J., Sipma, G.,
Kettenes, D. y Pypker, J. (1968). Nuevos componentes volátiles del café
tostado. Revista de química agrícola y alimentaria, 16 (6), 1000–1004.
[12] a) Ochiai, N., Tsunokawa,
J., Sasamoto, K. y Hoffmann, A. (2014). Método multivolátil para el análisis de
aromas mediante muestreo secuencial dinámico del espacio de cabeza con una
aplicación al café preparado. Journal
of Chromatography A, 1371, 65–73. b) Gianturco, M., Giammarino, A. y Friedel,
P. (1966). Componentes volátiles del café-V. Nature, 210 (5043), 1358.
[13] Holscher, W., Vitzthum, O.
G. y Steinhart, H. (1992). Fuente de alcohol prenílico para olores en el café
tostado. Revista de química agrícola y alimentaria, 40 (4), 655–658.
[14] Gautschi, F. W., M. Flament,
I Willhalm, B. Stoll, M. (1967). Nuevos desarrollos en la investigación del
aroma del café. Revista de química agrícola y alimentaria, 15 (1), 15-23.
[15] Gautschi, F. W., M. Flament, I Willhalm,
B. Stoll, M. (1967). Nuevos desarrollos en la investigación del aroma
del café. Revista de química agrícola y alimentaria, 15 (1), 15-23.
[16] Vitzthum, O., Weisemann, C.
y Kohler, H. (1990). Identificación de un compuesto clave aromático en cafés
Robusta. Café-cacao-the, 34 (1), 27–33.
[17] Taylor, A. J. y Mottram, D. S.
(1997). Ciencia del sabor: desarrollos recientes: Elsevier.
[18] Semmelroch, P. y Grosch, W. (1996). Estudios sobre el
impacto del carácter de los olores de las infusiones de café. Revista de
química agrícola y alimentaria, 44 (2), 537–543.
[19] Holscher, W. y Steinhart, H.
(1992). Investigación de la frescura del café tostado con una técnica de
espacio de cabeza mejoradaUntersuchung der Röstkaffee-Aromafrische mittels
einer verbesserten Headspace-Methodik. Zeitschrift für Lebensmittel-Untersuchung und Forschung, 195 (1), 33–38.
[20] Stofberg, J. y Stoffelsma, J. (1980). Consumo
de aromatizantes como ingredientes alimentarios y aditivos alimentarios.
Perfumista y aromatizante, 5 (7), 19–35.
[21] Zlatkis, A. y Sivetz, M.
(1960). Análisis de volátiles del café por cromatografía de gases. Journal of Food Science, 25 (3),
395–398.
[22] Holscher, W., Vitzthum, O. y Steinhart, H.
(1990). Identificación y evaluación sensorial de compuestos de
impacto-aroma en café colombiano tostado. Cafe-cacao-the, 34 (3), 205–212. [23] a) Parliment, T. H., Clinton,
W. y Scarpellino, R. (1973). Trans-2-Nonenal. Compuesto de café con
nuevas propiedades organolépticas. Revista de química agrícola y alimentaria,
21 (3), 485–487. b) Blank, I., Sen, A. y Grosch, W. (1991). Compuestos de
impacto aromático del café Arábica y Robusta. Investigaciones cualitativas y
cuantitativas. Documento presentado en el XIV Coloquio Científico Internacional
sobre el Café, 117–129.
[24] Gianturco, M. A., Friedel, P., Krampl, V.,
Radford, T., Renner, J. A. y Shephard, F. W. (1971). Constituyentes del
complejo aromático del café. Revista de química agrícola y alimentaria, 19 (3),
530–532.
[25] Heinrich, L. y Baltes, W.
(1987). Über die bestimmung von phenolen im kaffeegetränk determinación de fenoles
en café. Zeitschrift für
Lebensmittel-Untersuchung und Forschung, 185 (5), 362–365.
[26] a) Tressl, R., Bahri, D., Köppler, H. y
Jensen, A. (1978). Diphenole und caramelkomponenten en röstkaffees
verschiedener sorten. II. Difenoles y compuestos de caramelo en cafés tostados
de diferentes variedades. II.
Zeitschrift für Lebensmittel-Untersuchung und Forschung, 167 (2), 111-114. b)
Tressl, R., Grünewald, K. G., Köppler, H. y Silwar, R. (1978). Flüchtige
phenole in röstkaffees verschiedener sorten. I. Fenoles en cafés tostados de
diferentes variedades. I.
Zeitschrift für Lebensmittel-Untersuchung und Forschung, 167 (2), 108-110.
[27] Nishimura, O. y Mihara, S. (1990). Investigación
de 2-hidroxi-2-ciclopenten-1-onas en café tostado. Revista de química agrícola
y alimentaria, 38 (4), 1038-1041.
[28] Sen, A., Laskawy, G., Schieberle, P. y
Grosch, W. (1991). Determinación cuantitativa de. beta.-damascenona en
alimentos mediante un ensayo de dilución de isótopos estables. Revista de
química agrícola y alimentaria, 39 (4), 757–759.
[29] Kung, J., McNaught, R. y
Yeransian, J. (1967). Determinación de ácidos volátiles en bebidas de café por
RMN y cromatografía de gases. Journal
of Food Science, 32 (4), 455–458.
[30] Guyot, B., Petnga, E. y Vincent, J.-C.
(1988). Analizar cualitativo d'un café Coffea canephora var. Robusta en
fonction de la maturité, 1: Evolution des caractéristiques physiques, chimiques
et organoléptiques. Café, Cacao, Thé (Francia), 32 (2), 127-140.
[31] Tressl, R., Grunewald, K. y
Silwar, R. (1981). Gaschromatographisch-massenspektrometrische
untersuchung von N-Alkyl-und N-Furfurylpyrrolen in rostkaffee. Chemie,
Mikrobiologie, Technologie der Lebensmittel.
[32] Baltes, W. y Bochmann, G.
(1987). Modele las reacciones sobre la formación del aroma del tostado. V.
Identificación espectrométrica de masas de piridinas, oxazoles y compuestos
carbocíclicos a partir de la reacción de serina y treonina con sacarosa en las
condiciones de tostado del café. Zeitschrift Für Lebensmittel-Untersuchung Und-Forschung, 185 (1), 5–9.
[33] Grosch, W., Semmelroch, P. y Masanetz, C.
(1993). Cuantificación de potentes olores en el café. Ponencia
presentada en la ponencia leída en ASIC-15eme Colloque Scientifique
International sur le Café, 1993, en Montpellier.
[34] Czerny, M., Wagner, R. y Grosch, W.
(1996). Detección de etenilalquilpirazinas olorosas en café tostado.
Revista de química agrícola y alimentaria, 44 (10), 3268–3272.
[35] Becker, R., Dohla, B., Nitz,
S. y Vitzthum, O. (1987). Identificación de la nota de sabor
"Guisante" en los cafés de África central. Documento presentado en el
Colloque Scientifique International sur le Café, 12. Montreux (Suiza), Juin 29-Juillet 3, 1987.
[36] Radtke, R., Springer, R., Mohr, W. y
Heiss, R. ( 1963). Untersuchungen über die chemischen Vorgänge beim Altern von
Röstkaffee. Zeitschrift für Lebensmittel-Untersuchung und Forschung, 119 (4),
293–302.
[37] a) Tressl, R. y Silwar, R. (1981). Investigación
de componentes que contienen azufre en café tostado. Revista de química
agrícola y alimentaria, 29 (5), 1078–1082. b) Silwar, R. y Lullmann, C. (1993).
Investigación de la formación de aromas en el café Robusta durante el tostado.
Café, Cacao, Thé (Francia), 37 (2), 145-152.
[38] Guyot, B., Cochard, B. y
Vincent, J.-C. (1991). Determinación cuantitativa du diméthylsulfure et du
diméthyldisulfure dans l'arome café; aplicaciones aux cafés torréfiés Arabica. Café, Cacao, Thé (Francia), 35 (1),
49–56.
[39] Silwar, R. B. (1986). GRAMO.; DOMMERS, D
.; Kapillargaschromatographische Untersuchungen flüchtiger Schwefelverbindingen
des Kaffearomas durch. Lebensmittelchemie und Gerichtlliche Chemie, 40, 84.
[40] Vitzthum, O. y Werkhoff, P. (1974).
Oxazoles y tiazoles en aroma de café. Journal of Food Science, 39 (6),
1210-1215.
[41] Vitzthum, O. G. y Werkhoff, P. (1974). Neu
entdeckte stickstoffheteroeyelen im kaffee-aroma heterociclos que contienen
nitrógeno recientemente descubiertos en el aroma del café. Zeitschrift für Lebensmittel-Untersuchung und
Forschung, 156 (5), 300–307.
[42] Reymond, D., Mueggler-Chavan, F., Viani,
R., Vuataz, L. y Egli, R. H. (1966). Análisis cromatográfico de gases de
los componentes aromáticos volátiles del vapor: aplicación a los aromas de
café, té y cacao. Revista de ciencia cromatográfica, 4 (1), 28–31.
[43] Rahn, W. y König, W. (1980).
Einfluß einer Wasserdampfbehandlung (KVW-Verfahren) auf einige fisiologisch
wirksame Kaffeekomponenten. Kaffee, Tee, Markt, 30, 3-8.
[44] a) Andrade-Aispuro, J.
(1981). Etude des composes volatils emis au cours de la torrefaction du cafe en
lit fluidise avec recycling des gaz. b) Reymond, D., Chavan, F. y Egli, R.
(1963). Análisis cromatográfico de gases de los componentes altamente volátiles
del café tostado. Recent
Advances in Food Science, 3, 151-157. [45] Spadone, J. y Liardon, R. (1987). Identificación
de componentes volátiles específicos en los granos de café de Río. Proc. 12º
Becario. Col. Coffee, Montreux.
3 ANÁLISIS SENSORIAL
3.1 Análisis descriptivo
Al igual que otros productos alimenticios complejos, es
difícil especificar los compuestos clave responsables de los caracteres del
sabor del café debido a la presencia de cientos de compuestos (Chambers &
Koppel, 2013). Así, el análisis descriptivo con panelistas altamente
capacitados es un método para determinar el perfil sensorial en las bebidas de
café (Chambers et al., 2016; Lawless & Civille, 2013). El aroma del
café es complejo y se desarrolla un léxico sensorial que describe el sabor del
café durante el entrenamiento de un panel sensorial (Lawless & Civille,
2013). Se pueden usar referencias de compuestos únicos para desarrollar los
léxicos sensoriales y entrenar al panel (Stokes et al., 2017) pero no son
necesarios para una calibración precisa del panel. Varios grupos de
investigación han desarrollado varios léxicos sensoriales para la apariencia,
el aroma, el gusto / sabor y la sensación de cuerpo del café (Tabla 3). El
análisis descriptivo se ha utilizado ampliamente en una variedad de alimentos y
bebidas, incluido el café (Adhikari, Chambers y Koppel, 2019; Chapko & Seo,
2019; di Donfrancesco, Guzman y Chambers, 2019; Frost, Ristenpart y Guinard,
2019; Giacalone, Degn, & Yang, 2019; Stokes et al., 2017), fresa (Oliver,
Cicerale, Pang y Keast, 2018), espinaca (Batziakas, Talavera y Swaney-Stueve,
2019), aceite de oliva (Da Ros , Masuero, & Riccadonna, 2019), zumo
(Andreu-Sevilla, Mena y Martí, 2013), chocolates negros (Kennedy & Heymann,
2009). Aunque el análisis descriptivo proporciona un perfil de percepción
objetivo, no proporciona datos hedónicos. Por lo tanto, las pruebas de
preferencia y aceptación del consumidor son importantes para comprender la
percepción del consumidor.
TABLA 3. Resumen de los atributos
desarrollados y evaluados para el análisis sensorial descriptivo del café
|
Producto |
“Accessores” |
Atributos
desarrollados |
No. de atributos
evaluados |
Referencias |
|
1.
Café preparado |
N = 6 |
110 (definicion, referencias, intensidades incluidas) |
50 |
|
|
Entrenamiento: 120 hr |
||||
|
2.
Café instantaneo |
N = 10 (4 hombres, 6 mujeres) |
16 (solo definicion) |
16 |
|
|
Age: 23 to 51 |
||||
|
Training: 50 hr |
||||
|
3.
Café preparado |
N = 6 |
92 (solo terminologia) |
92 (aroma 43, flavor 46, retrogusto 3) |
|
|
Entrenamiento: 120 hr |
||||
|
4.
Café preparado |
N = 9 |
74 (definicion, referencias, intensidades incluidas) |
20 (aroma: 6, apariencia: 2, sabor/flavor: 8, sensación en la boca: 4) |
|
|
Training: 4 sesiones (2 hr/sesion) durante 2 semanas |
||||
|
5.
Café preparado |
N = 15 |
74 (definicion, referencias, intensidades incluidas) |
20 (aroma: 11, apariencia: 2, sabor/flavor: 10, sensacion en
boca = 3, sonido = 1) |
|
|
Entrenamiento: 30 hr |
||||
|
6.
Café preparado |
N = 10 (entrenados = 4, sin entrenar = 6) |
377 (definiciones, reconocimiento, percepcion incluido para 127
atributos) |
127 (aroma: 61, apariencia: 7, sabor/flavor: 23, sensacion en boca: 8,
impresion: 28) |
|
|
Edad: 39 to 57 (entrenados, 15 años de experiencia) |
||||
|
32 to 52 (sin entrenar) |
||||
|
7.
Café preparado |
N = 14 (5 hombres, 9 mujeres) |
16 (definicion, referencias incluidas) |
16 (aroma and flavor: 15, sensacion en boca: 1) |
|
|
Edad: 22 to 44 |
||||
|
Capacitación: reconocer y calificar la intensidad percibida, obtención de
términos descriptivos, desarrollo de vocabulario con estándares de
referencia, validación del desempeño |
||||
|
8. Café preparado |
N = 10 |
30 (definiciones incluidas) |
30 (aroma: 10, flavor: 10, sabor: 3, apariencia: 3, sensacion en boca: 2,
retrogusto: 2) |
|
|
Edad: 20 to 35 |
||||
|
Capacitación: Educación teórica, evaluación sensorial y descripción de
atributos sensoriales. |
3.2 Pruebas de aceptación y preferencia del consumidor
Varela y col. (2014) emplearon un grado de agrado o escala
hedónica para las pruebas de aceptación del café. Una escala hedónica de 9
puntos (1: no me gusta mucho; 5: ni me gusta ni me disgusta; 9: me gusta mucho)
(Girardot, Peryam y Shapiro, 1952) es una técnica comúnmente utilizada para las
pruebas de aceptación de alimentos y bebidas. La ventaja clave de la escala de
9 puntos es que se ha demostrado una y otra vez que siempre se aproxima a una
distribución normal al tiempo que es simple y fácil de implementar (Lawless
& Heymann, 2010). La limitación de la escala hedónica de 9 puntos incluye
percepciones sensoriales ignoradas por los panelistas, los valores numéricos en
escala no siempre reflejan la percepción real del consumidor, y los efectos
numéricos y contextuales son comunes en este método (Villanueva & Da Silva,
2009) . La magnitud afectiva etiquetada (LAM) (Jaeger y Cardello, 2009; Schutz
y Cardello, 2001) y la escala mejor-peor (Lusk, Hamid, Delahunty y Jaeger,
2015) son métodos alternativos para evaluar el gusto por los alimentos y las
bebidas, incluido el café.
3.3
Selección del método de análisis sensorial
El análisis sensorial descriptivo, utilizando evaluadores
capacitados, es la mejor práctica para determinar las cualidades de percepción
tanto cualitativas como cuantitativas de un producto, incluido el café. Por
otro lado, la escala hedónica de 9 puntos se usa habitualmente en la ciencia de
los alimentos, incluido el café, para determinar el gusto del consumidor y la
aceptación de un producto.
3.4
Factores asociados con el agrado de los consumidores por las bebidas de café
La aceptación y preferencia de un producto por parte del
consumidor es muy importante para el desarrollo y la mejora de los bienes de
consumo, incluido el café (Mitchell, Brunton y Wilkinson, 2009). Para
desarrollar o mejorar un producto, no es suficiente determinar cuánto les gusta
el producto a los consumidores, sino que también es importante integrar los
conocimientos del consumidor (Onwezen, Reinders y van der Lans, 2012). Por
ejemplo, las bebidas de café helado están ganando popularidad. El sabor del
café es uno de los factores más importantes que se asocia positivamente con la
aceptación del consumidor (Li, Hayes y Ziegler, 2014, 2015); sin embargo, el
exceso de extracto de café causa amargor, que se asocia negativamente con la
aceptación del consumidor, a pesar de que muchos consumidores aceptan y disfrutan
de una cierta cantidad de amargor (Harwood, Ziegler y Hayes, 2012). El gusto y
la aceptabilidad del café por parte del consumidor se ven afectados por
propiedades sensoriales o atributos como el sabor, el espesor (cuerpo), la
dulzura, el color, el aroma, la intensidad corporal y el contenido de grasa
(Jervis et al., 2012; Li et al., 2014; Nguyen, Kuchera, Y Smoot, 2016; Varela
et al., 2014). Condiciones situacionales (evocación y entorno) (Kim, Lee y Kim,
2016), precio (Lange, Combris, Issanchou y Schlich, 2015), genes receptores
amargos (Pirastu, Kooyman y Traglia, 2014), cafeína (Desbrow, Henry y
Scheelings, 2012), la edad, el índice de masa corporal, el placer personal y la
tradición (Sousa, Machado, Silva y Costa, 2016) también juegan un papel, pero estos
están más allá del alcance de la presente discusión.
La adición de leche o crema no láctea (una sustancia líquida
o granular no láctea que no contiene lactosa) reduce el amargor, la acidez y la
astringencia y produce aroma y color, que es más deseable para muchos
consumidores (Akiyama, Watanabe, & Ohata, 2016; Itobe, Nishimura y
Kumazawa, 2015; Parat-Wilhelms, Denker y Borcherding, 2005). La grasa, las
proteínas y los carbohidratos de la leche alteran el aroma percibido porque se
liberan menos compuestos en el espacio de cabeza (Bücking y Steinhart, 2002;
Fisk, Boyer y Linforth, 2012). Además, la modificación del contenido de grasa
influye en el sabor del café a través de la lipofilia, por ejemplo, la
interdependencia de la hidrofobicidad (Akiyama et al., 2016; De Roos, 1997;
Frank, Appelqvist, Piyasiri y Delahunty, 2012). Los compuestos de sabor
lipófilos (por ejemplo, D-limoneno) se unen a las moléculas de grasa a través
de las fuerzas de van der Waals (Fisk, Linforth, Trophardy y Gray, 2013; Plug y
Haring, 1993). Asimismo, la proteína de la leche (p. Ej., Caseína y suero)
inhibe la liberación de sabor al formar enlaces de hidrógeno covalentes y
reversibles con ciertos compuestos de sabor, más notablemente con aldehídos y
cetonas (Denker, Parat-Wilhelms y Drichelt, 2006; Kinsella, 1990; Leland,
1997). Sin embargo, la liberación de volátiles en el espacio de cabeza depende
de las propiedades fisicoquímicas de un compuesto en particular, y la proteína
tiene una influencia limitada en la concentración de volátiles en el espacio de
cabeza en comparación con la grasa y los carbohidratos (Fisk, Boyer, et al.,
2012). En general, después de agregar leche al café, el sabor percibido
disminuye en comparación con el café en sí. Esto se ha atribuido a los
factores de la matriz descritos anteriormente, la inestabilidad de los
extractos de café en la leche tratada térmicamente y el uso de emulsionantes
(Ogawa & Cho, 2015). Agregar leche al café disminuyó la intensidad del humo
y el aroma tostado, mientras que el aroma dulce y similar al caramelo aumentó
(Akiyama, Murakami e Ikeda, 2009; Donadini y Fumi, 2014; Dzung, Dzuan y Tu,
2003). La leche suprime la intensidad del aroma de los compuestos a base de
azufre (p. Ej., Furfuril pirrol, difurilmetano, furfuril metil sulfuro) durante
el consumo, en comparación con el café negro (Akiyama et al., 2009; Bücking
& Steinhart, 2002; Itobe et al., 2015 ; Min, Kwon y Park, 2015). Esto es
significativo porque se informó que los compuestos de azufre pueden ser
responsables de aromas desagradables en alimentos y bebidas, incluido el café
(Jiemin, Ning, Meijuan y Guibin, 2004).
3.5
Análisis de mapeo de preferencias
El mapeo de preferencias (interno y externo) proporciona una
comprensión de los patrones de preferencia del consumidor y su relación con el
sabor del café (Endrizzi, Gasperi, Rødbotten y Næs, 2014; McEwan, Earthy y
Ducher, 1998; Mongi, Bernadette, Chove y Wicklund, 2013; Murray y Delahunty,
2000). Por ejemplo, las personas pueden consumir café con aditivos como leche,
crema, leche condensada y azúcar, que lo convierten en un producto segmentado
típico. En este caso, los patrones de preferencia del consumidor pueden
diferenciarse por respuestas hedónicas debido a la variación en el perfil
sensorial y podrían formar grupos con patrones hedónicos compartidos, lo que se
conoce como segmentación del consumidor (Varela et al., 2014). En este caso, el
mapeo de preferencias puede ser una herramienta eficaz para una comprensión más
profunda (por ejemplo, cuáles son las propiedades sensoriales que se asocian
positiva o negativamente con el gusto del consumidor) de la preferencia del
consumidor por un producto, incluido el café (Úbeda, Callejón, Troncoso, &
Morales, 2017).
El mapa de preferencias interno se puede utilizar para
identificar las principales razones de las diferencias en las puntuaciones de
gusto de una muestra representativa, por ejemplo, el café, y podría vincularse
a las características sensoriales de ese producto al hacer una regresión al
mapa del consumidor (Lawlor & Delahunty, 2000; Tenenhaus, Pages, Ambroisine
y Guinot, 2005; van Kleef, van Trijp y Luning, 2006). Por el contrario, a
través del enfoque de mapeo de preferencias externas, los puntajes generales de
gusto de los consumidores pueden retroceder a los principales factores de
variabilidad de las características sensoriales de un producto en particular,
que generalmente se derivan del análisis sensorial descriptivo con panelistas
capacitados (Meullenet, Lovely y Threlfall, 2008; Tenenhaus et al., 2005; van
Kleef et al., 2006). Dado que el mapeo de preferencias externas requiere
panelistas capacitados, requiere mucho tiempo, recursos considerables y, por lo
tanto, es un enfoque comparativamente costoso (van Kleef et al., 2006). Las
principales ventajas del mapeo de preferencias incluyen simplicidad y facilidad
de interpretación, pero requiere un conjunto más grande de muestras para
producir estimaciones precisas del modelo (Endrizzi et al., 2014). El enfoque
de mapeo de preferencias (interno y externo) se ha aplicado con éxito en el
estudio de una amplia gama de alimentos y bebidas, incluidas las bebidas de
café (Cristovam, Russell, Paterson y Reid, 2000; Deliza, Martinelli y Farah,
2009; Ferreira, Pimenta, & Pinheiro, 2011; Geel, Kinnear y De Kock, 2005;
Narain, Paterson y Piggott, 2004; Varela et al., 2014; Wajrock, Antille y Rytz,
2008). En el futuro, las técnicas de mapeo de preferencias seguirán siendo
populares en la investigación del consumidor para identificar los atributos
sensoriales importantes o los perfiles sensoriales de un producto, incluido el
café, vinculados con el gusto del consumidor.
4
ANÁLISIS INSTRUMENTAL: CONSIDERACIONES EN EL ANÁLISIS DEL SABOR
La identificación de compuestos aromatizantes es complicada
porque la instrumentación de laboratorio es generalmente menos sensible y menos
específica que el sistema olfativo humano. Las técnicas empleadas deben poder
discernir compuestos aromáticos activos volátiles que a menudo están presentes
en concentraciones bajas (ppb o ppt) en matrices complejas de alimentos que
contienen muchos compuestos no aromáticos no volátiles o volátiles que
interfieren. Aunque los instrumentos no pueden medir los atributos sensoriales
(olor o intensidad) de compuestos aromáticos activos volátiles, la combinación
de panelistas capacitados para olfato olfatométrico es un enfoque muy bien
establecido y ampliamente practicado. Debido a que los aromas están compuestos
por una gran cantidad de clases químicas, la metodología utilizada para la
extracción de aromas no debe discriminar entre ellas en función de la polaridad
o el grado de volatilidad. Los cambios que ocurren durante la extracción de
compuestos aromáticos volátiles son especialmente importantes y problemáticos,
y los métodos de extracción requieren optimización. La naturaleza dinámica del
sabor, es decir, los cambios que ocurren durante el almacenamiento,
procesamiento, cocción, etc., representa un desafío considerable.
5
TÉCNICAS DE PREPARACIÓN DE MUESTRAS PARA EL ANÁLISIS DE COMPUESTOS VOLÁTILES
5.1
Análisis del espacio de cabeza
El espacio de cabeza es una técnica analítica comúnmente
practicada para el análisis del sabor de los alimentos que toma muestras de
compuestos en estado de vapor en condiciones estáticas o dinámicas (Rouseff y
Cadwallader, 2001). HS es un enfoque no destructivo y libre de solventes que
ofrece numerosos beneficios como simplicidad, velocidad, rechazo de residuos no
volátiles y eficiencia para matrices complejas de alimentos. Por lo general,
solo se requiere una pequeña cantidad de muestra y la HS no suele conducir a la
formación de artefactos (Bylaite & Meyer, 2006; Cavalli, Fernandez,
Lizzani-Cuvelier y Loiseau, 2003; Jeleń, Gracka y Myśków, 2017; Rouseff
Cadwallader, 2001; Zellner, Dugo, Dugo y Mondello, 2008). Algunas técnicas de
HS populares y comúnmente practicadas incluyen espacio de cabeza estático
(SHS), espacio de cabeza dinámico (DHS), extracción por sorción con barra de
agitación (SBSE) y microextracción en fase sólida (SPME). La Tabla 4
proporciona ejemplos específicos de estas técnicas comunes y una breve
discusión que describe los principios, beneficios y desventajas a continuación.
TABLA 4. Ejemplos específicos de técnicas de espacio de
cabeza estático (SHS), espacio de cabeza dinámico (DHS), extracción por
absorción de espacio de cabeza (HSSE) y microextracción en fase sólida de
espacio de cabeza (HS-SPME) empleadas con éxito para el análisis del sabor
|
SHS |
DHS |
HSSE |
HS-SPME |
|
Jugo de frutas (Miller & Stuart, 1999) |
|||
5.1.1
Análisis SHS
El análisis SHS es una técnica de extracción en fase de
vapor, que implica sellar una muestra en un vial de muestra hermético a los
gases, logrando el equilibrio antes de que se recolecte un volumen conocido de
espacio de cabeza que contiene los volátiles en el aire sobre la muestra de
alimentos (Jerković y Marijanović, 2009) . Las técnicas de SHS se utilizan
ampliamente para muchos alimentos y bebidas (ejemplos en la Tabla 4), pero hay
literatura muy limitada para el análisis del aroma del café (Parat-Wilhelms et
al., 2005; Thammarat, Kulsing y Wongravee, 2018). SHS es fácil de realizar,
conveniente, robusto, rápido y libre de solventes (Daoud Agha Dit Daoudy, Al-Khayat,
Karabet y Al-Mardini, 2018; Jeleń et al., 2017). El análisis SHS se automatiza
fácilmente y puede recuperar compuestos altamente volátiles de diferentes
alimentos y bebidas (Cavalli et al., 2003; Jeleń et al., 2017; Qian &
Reineccius, 2003; Tian, 2010; Wenzl & Lankmayr, 2002). El análisis de SHS
es popular en la investigación del sabor de los alimentos y se ha empleado con
éxito para la identificación y caracterización de compuestos volátiles y
semivolátiles en muchos alimentos (Tabla 4). Las limitaciones del análisis de
SHS incluyen una sensibilidad comparativamente baja en comparación con SPME o
DHS (Jeleń et al., 2017; Wenzl y Lankmayr, 2002) y compatibilidad limitada para
compuestos semivolátiles (Jerković y Marijanović, 2009; Rowland, Blackman,
D'Arcy y Rintoul , 1995). La sensibilidad de los métodos que emplean SHS se
puede aumentar agregando sal, controlando el pH o aumentando la temperatura
durante el paso de equilibrio (B'Hymer, 2003).
5.1.2
Análisis DHS
Las principales ventajas del análisis DHS incluyen alta
sensibilidad, simplicidad, robustez y requisitos mínimos de preparación de
muestras. Sin embargo, existe una aplicación muy limitada de la técnica de
preparación de muestras DHS para el análisis del aroma del café (Ochiai,
Tsunokawa, Sasamoto y Hoffmann, 2014). El DHS requiere menos tiempo que el SHS
porque no se requiere equilibrio termodinámico (Wojnowski, Majchrzak y
Dymerski, 2017). El análisis de DHS también es muy susceptible de
automatización (Hoffmann, Lerch y Hudewenz, 2009; Jeleń et al., 2017; Roberto,
García, Hevia y Valles, 2005; Rouseff y Cadwallader, 2001; Wenzl y Lankmayr,
2002). Además, el DHS permite concentrar la muestra utilizando trampas frías,
adsorbentes sólidos (por ejemplo, Tenax) y trampas de solvente. La captura se
puede lograr mediante modos en línea o fuera de línea (Rouseff &
Cadwallader, 2001). Las limitaciones de DHS incluyen mala repetibilidad, baja
recuperación y baja eficiencia de extracción de compuestos menos volátiles
(Wojnowski et al., 2017). El análisis de DHS a menudo da como resultado un
cromatograma parcial de matrices de muestras sólidas debido a una mayor
selectividad para compuestos altamente volátiles y / o compuestos hidrófilos en
comparación con compuestos semivolátiles y / o hidrófilos (Ochiai et al., 2014;
Wenzl y Lankmayr, 2002). Al igual que el SHS, la técnica DHS se utiliza para la
extracción de compuestos volátiles y aromáticos de diferentes alimentos y
bebidas (ejemplos en la Tabla 4).
5.1.3
Extracción absorbente con barra de agitación
En esta técnica, los compuestos orgánicos volátiles y
semivolátiles se extraen de fases gaseosas (espacio de cabeza) o acuosas con el
uso de SBSE (Baltussen, Cramers y Sandra, 2002; Baltussen, Sandra, David y
Cramers, 1999; Sánchez-Rojas, Bosch -Ojeda y Cano-Pavón, 2009). Las principales
ventajas de esta técnica son sin solventes y más sensibles y efectivas para
extraer los compuestos apolares y de polaridad media de diferentes muestras de
alimentos líquidos (Camino-Sánchez, Rodríguez-Gómez, & Zafra-Gómez, 2014;
Cavalli et al., 2003; Sánchez-Rojas et al., 2009). Las principales limitaciones
son que se necesita más tiempo para el equilibrado y aún no el sistema
completamente automatizado (Camino-Sánchez et al., 2014; Sánchez-Rojas et al.,
2009). Además, la preparación de muestras SBSE es cara y proporciona menor
precisión; por lo tanto, es adecuado para análisis de ultratrazas, pero no para
un volumen pequeño de muestra o cuando se requiere una mayor precisión
(Camino-Sánchez et al., 2014). SBSE se ha aplicado con éxito para el análisis
de sistemas de muestras alimentarias y ambientales y biomédicas (Camino-Sánchez
et al., 2014; Sánchez-Rojas et al., 2009). Se ha informado de la técnica SBSE
para el análisis cuantitativo del furano en el café (Ridgway, Lalljie y Smith,
2010) y el análisis de volátiles de café tostado y café elaborado (Bicchi,
Iori, Rubiolo y Sandra, 2002). La técnica SBSE se ha utilizado en forma de
extracción absorbente de espacio de cabeza estático utilizando espumas de
poliuretano para la caracterización de compuestos volátiles en café tostado
(Rodrigues, Portugal y Nogueira, 2012).
5.1.4 Microextracción en fase sólida
Se informa ampliamente sobre el uso de SPME en el análisis
del café. La SPME es una técnica de equilibrio, por lo que la preparación de la
muestra se completa cuando las concentraciones de analito han alcanzado el
equilibrio entre la matriz de la muestra y el recubrimiento de la fibra
(Pawliszyn, 2002). La popularidad de SPME para la elaboración de perfiles de
compuestos volátiles de café está relacionada con los beneficios de ser una
técnica sin disolventes y que requiere poca mano de obra en comparación con las
técnicas tradicionales de aislamiento del sabor (Perkins, D'Arcy, Lisle y
Deeth, 2005). La SPME es fácil de manipular y extraer las muestras (Pawliszyn,
2002), y la extracción de la muestra y la preconcentración se logra en un solo
paso (Balasubramanian & Panigrahi, 2011). La SPME no es una panacea; de
hecho, el análisis de muestras heterogéneas como el café requiere una
optimización cuidadosa debido a la composición de una multitud de compuestos
diferentes (Balasubramanian & Panigrahi, 2011). La precisión de SPME se ve
afectada por el volumen de la muestra, el tiempo y la temperatura de
extracción, la selección del recubrimiento de fibra, la agitación, la adición
de sal, el tiempo de desorción, el tiempo entre la extracción y el análisis, la
condición del inyector, la posición de la fibra durante la inyección y la forma
y el tamaño del vial (Koziel Y Novak, 2002; Matisová, Sedláková, Slezáčková y
Welsch, 1999; Zhang y Pawliszyn, 1993). Para el análisis de aroma, la elección
del recubrimiento de fibra SPME depende de los compuestos objetivo (Achouri,
Boye y Zamani, 2006; Balasubramanian y Panigrahi, 2011; Boyce y Spickett, 2002;
Cai, Liu y Su, 2001; Koziel y Novak, 2002 ; Tuduri, Desauziers y Fanlo, 2001).
Entre las diferentes fibras de recubrimiento, la fibra de recubrimiento de
triple fase (DVB / CARB / PDMS) es adecuada para identificar una amplia gama de
compuestos volátiles en matrices alimentarias complejas como el café (Akiyama,
Murakami, & Ikeda, 2007; Baggenstoss, Poisson, & Luethi, 2007;
Baggenstoss, Thomann, Perren y Escher, 2010; BudryN, Nebesny y Kula, 2011;
Fisk, Kettle y Hofmeister, 2012; Lee, Cheong y Curran, 2016; Lee, Lee, Lee y
Buglass , 2013; Liu, Yang y Yang, 2019; López-Galilea, Fournier, Cid y
Guichard, 2006; Mondello, Casilli y Tranchida, 2004). CARB / PDMS- (Dong et
al., 2017; Dryahina et al., 2018; Lee, Tay y Cheong, 2017a, 2017b), PDMS / DVB-
(Bressanello et al., 2017) y las fibras recubiertas de PDMS tienen también se
ha utilizado para el análisis del aroma del café (Bicchi, Panero, Pellegrino y
Vanni, 1997).
5.2
Procedimientos de extracción directa
Los métodos de extracción directa se emplean a menudo en el
caso de compuestos objetivo altamente volátiles, compuestos inestables y / o
compuestos de baja concentración con alto impacto de aroma (Muller y Lamparsky,
2012). La extracción líquido / líquido (LLE) es una de las técnicas de
preparación de muestras más antiguas y ampliamente utilizadas (Baumes,
Cordonnier, Nitz y Drawert, 1986). La técnica LLE se ha utilizado para la
cuantificación de compuestos aromáticos importantes en alimentos y bebidas,
incluido el café elaborado (Fisk, Boyer, et al., 2012). Los disolventes
orgánicos como el pentano, el diclorometano, el hexano y el éter dietílico son
productos químicos de uso común para LLE (López & Gómez, 2000). La
simplicidad es la principal ventaja de la técnica LLE, pero requiere un solvente
de alta pureza para el análisis de trazas, lo que se asocia a riesgo para la
salud y el medio ambiente, por lo que hoy en día es tendencia reemplazar esta
técnica por otras prácticas como la HS (Augusto, e Lopes y Zini, 2003).
La extracción en fase sólida (SPE) se utilizó para la
evaluación de hidrocarburos aromáticos policíclicos (PAH) en muestras de
preparación de café (Kayali-Sayadi, Rubio-Barroso, Cuesta-Jimenez y Polo-Diez,
1999; Orecchio, Ciotti y Culotta, 2009). SPE se desarrolló en la década de 1970
(Thurman & Mills, 1998) y supera múltiples inconvenientes de la técnica
LLE, como el tiempo y los pasos de operación, la eliminación de grandes
cantidades de disolventes orgánicos, la separación de fases incompleta, la
recuperación o el error (Majewska, Krosowiak, Raj , Y Śmigielski, 2008; Ötles y
Kartal, 2016). Sin embargo, los principales inconvenientes de la técnica SPE
están asociados con la velocidad de flujo, el tiempo de equilibrio, elución,
canalización y efectos de memoria de las últimas extracciones (Majewska et al.,
2008).
La extracción con fluido supercrítico (SFE) ofrece algunas
ventajas, como una temperatura de extracción suave, menos pasos, como no es
necesario realizar la destilación, y el punto crítico para el CO2 (fluido común
para SFE) es 31,1 ° C a 7,38 MPa (Augusto et al. , 2003; Lang y Wai, 2001). En
el café, la técnica de extracción de SFE se ha utilizado para la extracción de
composiciones químicas (p. Ej., Lípidos), antioxidantes (p. Ej., Compuestos
fenólicos), compuestos aromáticos y aceite (Andrade, Gonçalvez y Maraschin,
2012; Couto, Fernandes, Gomes da Silva y Simoes, 2009). Sin embargo, no hay
bibliografía sobre perfiles aromáticos completos del café mediante el uso de
SFE.
5.3
Destilación-extracción simultánea
La técnica de destilación-extracción simultánea (SDE)
también conocida como método Lickens-Nickerson ya que ha sido diseñada y
originada por Likens y Nickerson (1964). Posteriormente fue modificado y
mejorado por Godefroot, Sandra y Verzele (1981) y fue ampliamente utilizado para
el análisis de sabor. La SDE se ha utilizado para el aislamiento y
cuantificación de compuestos de sabor extraño de Río (p. Ej., 2-, 4- y
6-tricloroanisol) del café verde (Spadone, Takeoka y Liardon, 1990), compuestos
aromáticos que contienen azufre (p. , 3-metil-2-buteno-1-tiol,
3-mercapto-3-metilbutanol y 3-mercapto-3-metilbutil formiato) de café tostado
(Holscher, Vitzthum y Steinhart, 1992) y linalol (3,
7-dimethylocta-1,6-dien-3-ol) de café verde y tostado (Bonnländer, Cappuccio,
Liverani y Winterhalter, 2006). SDE es un método de extracción conveniente y
versátil (Chaintreau, 2001; Cheng, Chen y Watkins, 2018; Riu-Aumatell, Vargas y
Vichi, 2011; Zhang y Li, 2010), pero los inconvenientes incluyen que requiere
mucho tiempo debido a múltiples pasos, un requisito de grandes cantidades de
disolvente y la propensión a que los compuestos inestables se descompongan y
degraden térmicamente en el momento del proceso de destilación (Chaintreau,
2001; Zhang & Li, 2010). En el momento de la extracción debido a la alta
temperatura, muchos compuestos de sabor sensibles al calor pueden descomponerse
o producir compuestos artificiales que normalmente no existen en la muestra
(Chaintreau, 2001; Riu-Aumatell et al., 2011; Sheibani, Duncan y Kuhn , 2016) a
menos que se lleve a cabo una optimización cuidadosa (Escudero & Etiévant,
1999; Sheibani et al., 2016).
5.4
Evaporación de sabor asistida por solventes
La evaporación de sabor asistida por solventes (SAFE) es un
método de destilación desarrollado por Engel, Bahr y Schieberle (1999) para el
aislamiento cuidadoso de los volátiles de muestras de alimentos acuosos de
matrices complejas de alimentos. La técnica SAFE puede extraer concentraciones
suficientemente altas de compuestos aromáticos y tener una mayor recuperación
de ácidos y compuestos que contienen hidroxilo (Bendall, 2001; Xu, Fan y Qian,
2007). En comparación con la técnica de destilación de alto vacío utilizada
anteriormente, SAFE proporciona mayores rendimientos de compuestos volátiles a
partir de matrices complejas que contienen grasas (Engel et al., 1999). SAFE se
puede operar en condiciones de temperatura moderada (30 a 40 ° C) para
minimizar el riesgo de formación de artefactos durante el proceso de
destilación (Havemose, Justesen, Bredie y Nielsen, 2007; Kim, Cadwallader,
Jeong y Cha, 2009). SAFE se ha utilizado con éxito para el análisis de aromas
de una amplia gama de alimentos y bebidas (Kim et al., 2009; Lozano, Drake,
Benitez y Cadwallader, 2007; Ning, Fu-ping y Hai-tao, 2011), pero hay muy poca
información o ninguna literatura para el análisis del aroma del café mediante
la aplicación de SAFE. Las ventajas de SAFE incluyen que debido a la alta
sensibilidad, es posible identificar compuestos de baja concentración, lo que
significa que se pueden identificar los compuestos con umbrales de sabor bajos
y un impacto potencialmente alto en el sabor (Havemose et al., 2007). Además,
incluso en el caso de compuestos de alto punto de ebullición, se puede lograr
una alta recuperación (Xu et al., 2007). Por el contrario, también tiene
algunas desventajas, como su requerimiento de una mayor cantidad de muestra,
proceso lento, laborioso y completamente manual con pérdida de altos volátiles
durante el proceso de microdestilación (Barba, Thomas-Danguin y Guichard, 2017;
Thompson- Witrick, Rouseff y Cadawallader, 2015).
5.5
Selección de métodos de preparación de muestras
La selección de un método apropiado de preparación de
muestras debe tener en cuenta la polaridad, volatilidad, punto de ebullición,
estabilidad, concentración y distribución de los compuestos volátiles (Silwar,
1986). HS en combinación con SPME es la técnica de preparación de muestras más
utilizada para la determinación de la composición aromática completa del café y
en otros alimentos y bebidas. Además, la SPME combinada con el análisis de
dilución de isótopos se ha utilizado para la cuantificación de compuestos
aromáticos específicos de forma precisa y rápida en el café (Blank, Milo, Lin y
Fay, 1999; Flament, 2002). En el futuro, se utilizarán métodos automatizados de
preparación de muestras de HS, por ejemplo, HS-SPME automatizado seguirá
aumentando en popularidad para los compuestos aromáticos volátiles de los
alimentos y bebidas, incluido el café. SDE y SAFE son métodos efectivos para la
extracción de aromas, particularmente para el enfoque sensómico. Por lo tanto,
SDE y SAFE probablemente no seguirán ganando popularidad para la elaboración de
perfiles volátiles de alimentos y bebidas, incluido el café. SPE y SFE
probablemente seguirán siendo una técnica de preparación de muestras de nicho
para la extracción de aromas en alimentos y bebidas, incluido el café.
6
SEPARACIÓN E IDENTIFICACIÓN DE COMPUESTOS AROMÁTICOS DE CAFÉ MEDIANTE
CROMATOGRAFÍA DE GAS
La cromatografía de gases de alta resolución (CG) es eficaz
para determinar los volátiles (compuestos orgánicos muy volátiles, punto de
ebullición [BP] <50 ° C; compuestos orgánicos volátiles, BP 50 a 240 ° C; y
compuestos orgánicos semivolátiles, BP 240 a 400 ° C) (Lucattini, Poma y
Covaci, 2018). Sin embargo, las muestras multicomponentes de separación e
identificación, como el café, imponen altas exigencias al sistema de separación
(Caporaso et al., 2018; Chin, Eyres y Marriott, 2015; Dong, Hu y Long, 2019;
Gloess, Vietri y Wieland, 2014; Novaes, Oigman y de Souza, 2015). La coelución
de dos o más compuestos o la superposición accidental de picos es un problema
común en el análisis de muestras complejas (Giddings, 1990; Likić, 2009;
Novaes, da Silva Junior y Kulsing, 2019). Existen dos estrategias para mejorar
el rendimiento de la separación de muestras complejas de componentes múltiples.
El primero de ellos implica el empleo de detección selectiva, mientras que una
alternativa, que ha atraído cada vez más atención recientemente, es emplear
dimensiones de separación adicionales y realizar una separación GC
multidimensional.
Cada detector tiene algunas ventajas y desventajas
específicas (Adlard & Juvet, 1975). Los detectores pueden ser generales /
universales o selectivos de elementos (Amaral & Marriott, 2019). El
detector de ionización de llama (FID) es un detector universal que no revela
información estructural sobre compuestos de interés (Hamilton, 2010). GC en
combinación con FID es una buena opción para la cuantificación de compuestos
orgánicos y se ha utilizado para el análisis de aromas de muestras de café
(Chin et al., 2015; Mondello et al., 2004; Novaes et al., 2019; Novaes et al.,
2019). al., 2015; Ryan, Shellie y Tranchida, 2004; Sari, Wahyudi y Sulihkanti,
2012; Schoenauer y Schieberle, 2018). La espectrometría de masas (MS) ofrece
detección universal y se ha utilizado ampliamente para el análisis de aroma del
café (Bertrand, Boulanger y Dussert, 2012; Bressanello et al., 2017;
Bressanello, Liberto y Cordero, 2018; Caporaso et al., 2018; Chin et al., 2015;
Chin et al., 2015; Kulapichitr, Borompichaichartkul, Suppavorasatit, &
Cadwallader, 2019; Liu et al., 2019; Liu et al., 2019; Majcher,
Klensporf-Pawlik, Dziadas, & Jeleń, 2013; Novaes et al., 2019; Ryan et al.,
2004; Schoenauer & Schieberle, 2018; Thammarat et al., 2018; Wu &
Cadwallader, 2019; Yang et al., 2016).
Las ventajas de la EM para el análisis del café incluyen una
alta sensibilidad al mismo tiempo que proporciona información estructural y la
posibilidad de identificación positiva de compuestos desconocidos a partir de
los primeros principios, o mediante la comparación espectral de bibliotecas,
por ejemplo, el instituto nacional de estándares y tecnología (NIST) (Alam
& Harrison, 2016).
El detector fotométrico de llama (FPD) y el detector fotométrico
de llama pulsado (PFPD) son detectores muy eficaces para la determinación de
compuestos de azufre en café y otras bebidas (Hill & Smith, 2000; Jiemin et
al., 2004; Jiemin et al. ., 2004; Mestres, Busto y Guasch, 2000; Tressl y
Silwar, 1981; Vazquez-Landaverde et al., 2006; Vazquez-Landaverde, Torres y
Qian, 2006). Muchos compuestos de azufre (por ejemplo, dimetil sulfuro, dimetil
disulfuro, dimetil trisulfuro, etil-metil sulfuro, metil-etil trisulfuro,
difurfuril sulfuro, difurfuril disulfuro, furfuril metil sulfuro, furfuril
metil disulfuro, furfuril metil trisulfuro y furfuril etil sulfuro) permanecen
en concentraciones muy bajas en el café, y el uso de GC convencional en
combinación con MS o FID es difícil de identificar y cuantificar los compuestos
de azufre a nivel de trazas (Brattoli, Cisternino, & Dambruoso, 2013;
Jiemin et al., 2004; Tressl & Silwar, 1981 ). Por lo tanto, los detectores
FPD y PFPD a menudo se consideran en paralelo con el MS para la identificación
de compuestos a base de azufre en el café. Sin embargo, el detector FPD tiene
algunas limitaciones, como la selectividad inconsistente, la sensibilidad y el
problema de coelución con los hidrocarburos (Aguerre, Lespes, Desauziers y
Potin-Gautier, 2001; Simon y Hansen, 2001). El detector PFPD puede superar la
limitación del detector FPD y proporcionar un cromatógrafo más limpio, lo que
ayuda a detectar una concentración muy baja de compuestos de azufre (Aguerre et
al., 2001; Amirav & Jing, 1995; Jing & Amirav, 1997; Lestremau,
Desauziers, Roux Y Fanlo, 2003).
La cromatografía de gases multidimensional (MDGC) puede ser
una técnica alternativa para mejorar la separación e identificación de
compuestos volátiles en el café (Chin et al., 2015; Chin, Eyres y Marriott,
2011; Delahunty, Eyres y Dufour, 2006; Sasamoto y Ochiai, 2010; Semmelroch y
Grosch, 1996). Hay dos enfoques establecidos de cromatografía de gases
bidimensional (2DGC), 2DGC convencional de corte de corazón (GC – GC) (Bertsch,
1999) y 2DGC integral (GC × GC) (Adahchour, Beens y Brinkman, 2008). GC – GC se
usa comúnmente para analizar compuestos objetivo, mientras que GC × GC se usa
comúnmente para el perfil total de la muestra (Sasamoto & Ochiai, 2010). GC
– GC se ha aplicado con éxito para el análisis de volátiles totales mediante el
uso de inyección repetitiva con cortes consecutivos, pero este es un proceso
muy largo (Cordero, Liberto y Bicchi, 2010; Mac Namara, Howell, Huang y Robbat,
2007). GC × GC es una herramienta útil y poderosa, y las ventajas incluyen
mejor resolución, mayor capacidad de pico, límite de detección y reducción del
fondo químico interferente en comparación con 1DGC. Una imagen bidimensional
generada proporciona un excelente perfil / diferenciación de muestras (Amaral
& Marriott, 2019; Cordero et al., 2010). El análisis GC × GC proporciona un
resultado informativo y permite el análisis de clústeres químicos de tipo
grupo, que proporciona un perfil químico de amplio espectro de las sustancias
liberadas (Novaes et al., 2019). Los principios y aplicaciones de la 2DGC
integral se han descrito completamente en otro lugar (Marriott y Shellie, 2002;
Mondello, Tranchida, Dugo y Dugo, 2008). GC × GC es muy adecuado para el
análisis de volátiles del café desde el punto de vista de la identificación de
compuestos y clases individuales (Novaes et al., 2019). Se ha utilizado con
éxito para analizar los volátiles del café mediante el uso de SPME (Chin et
al., 2011, 2015; Mondello et al., 2004; Ryan & Marriott, 2006; Ryan et al.,
2004), SPE (Chin et al., 2011) y SBSE (Sasamoto y Ochiai, 2010). Las
desventajas de GC × GC incluyen el requisito de un modulador (algunos son
costosos), la configuración de un método más complejo, se necesita software e
interpretación especializados y capacitación especial del personal (Amaral &
Marriott, 2019).
7
OLFACTOMETRÍA
La identificación de compuestos aromáticos activos es un
paso importante para comprender qué compuestos volátiles contribuyen al aroma
en alimentos y bebidas. El perfil de aroma completo de un producto puede
proporcionar alguna indicación de los caracteres importantes presentes en ese
producto, y dicha información es útil para comprender la contribución de los
compuestos individuales en la calidad general del sabor de un producto en
particular (Campo, Nute y Wood, 2003). . El avance de las técnicas analíticas
durante las últimas décadas ha dado lugar a largas listas de compuestos
volátiles identificados en los alimentos (Maarse y Visscher, 1991). Sin
embargo, no es posible obtener el perfil de aroma completo de un producto utilizando
GC, MDGC o GC × GC. Por el contrario, uno de los principales propósitos del
análisis de aromas es identificar los compuestos aromáticos activos y
relacionarlos con la percepción humana (Brattoli et al., 2013). Por lo tanto,
el detector de olfatometría en combinación con GC (GC – O) fue introducido por
primera vez por Fuller, Steltenkamp y Tisserand (1964) y es un sistema eficaz
para la detección de compuestos aromáticos activos en alimentos y bebidas
(Grosch, 1993). La olfatometría es muy común en el análisis de aromas y se usa
ampliamente para determinar los compuestos aromáticos activos en diferentes
alimentos y bebidas, incluido el café (Ajarayasiri & Chaiseri, 2008;
Cadwallader, Tamamoto, & Sajuti, 2010; Kaseleht, Leitner, & Paalme, 2011;
Mahattanatawee y Rouseff, 2014; Martí, Mestres y Sala, 2003; Prat, Espinoza,
Agosin y Silva, 2014). GC – O es una técnica híbrida que combina la percepción
humana de compuestos aromáticos activos a través de la olfatometría y el poder
separador de GC (Mahattanatawee & Rouseff, 2011). Los volátiles son
"olfateados" por evaluadores entrenados cuando se eluyen de la
columna de GC a través de un puerto de detección olfativo especialmente
diseñado, que incluye aire humidificado para reducir la incomodidad del
panelista (Dravnieks & O'Donnell, 1971). En el análisis GC – O, para
facilitar la identificación, a menudo se utilizan dos detectores
simultáneamente, uno para la caracterización de compuestos, como MS y FID, y el
otro es la olfatometría para el análisis sensorial (Brattoli et al., 2013; Van
Ruth, 2001). Para el análisis sensorial, el panelista registrará cierta
información, como descriptores y calificaciones de intensidad de acuerdo con la
forma de metodología GC – O utilizada (descrita en la sección siguiente), a medida
que perciben los compuestos aromáticos separados. Aplicando la técnica GC-MS-O
en el análisis del aroma del café, es posible identificar los compuestos
aromáticos activos y su relación con el sabor del café (Dryahina et al., 2018).
Sin embargo, la coelución sigue siendo un problema en muestras complejas de
alimentos como el café; por lo tanto, un sistema integrado que incorpora un
sistema 2DGC (GC × GC) / MDGC, detectores simultáneos de MS, FID y olfatometría
también se aplica para el análisis de aroma de café y vino (Chin et al., 2015;
Chin, Eyres y Marriott, 2012 ).
8 MÉTODOS
DE RECOPILACIÓN DE DATOS DE OLFACTOMETRÍA DE CROMATOGRAFÍA DE GAS (GC-O)
Se han desarrollado diferentes técnicas, incluidos los
métodos de frecuencia de detección, los métodos de dilución hasta el umbral,
los métodos de intensidad directa y los métodos de intensidad de tiempo para
recopilar datos de GC – O y comprender la contribución de un solo compuesto
aromático al sabor total de una muestra (Brattoli et al. al., 2013; Van Ruth,
2001). A continuación se describen varias metodologías de GC – O, junto con una
discusión de las ventajas y desventajas de cada metodología, y el resumen de
los métodos de recolección de datos que utilizan GC – O por diferentes
investigadores se muestra en la Tabla 5.
TABLA 5. Resumen de los métodos de recopilación de datos y
elaboración de perfiles de volátiles utilizando GC-O
|
No |
Productos |
GC-O metodos |
Analitos identificados |
Referencias |
|
1 |
Extracto de café |
MF |
58 compuestos aromáticos activos caracterizados |
|
|
2 |
Bebida de café con cereales |
AEDA |
30 compuestos aromáticos activos caracterizados |
|
|
3 |
Café arabica Brasilero tostado |
AEDA |
34 compuestos aromáticos activos caracterizados |
|
|
4 |
Bebida de café |
CHARM |
18 compuestos aromáticos activos caracterizados |
|
|
5 |
Grosella negra (Ribes nigrum L.) |
SNIF |
59 compuestos aromáticos activos caracterizados |
|
|
6 |
Jugo de anacardo (Anacardium occidentale L.) |
OSME |
53 compuestos aromáticos activos caracterizados |
Abreviaturas: MF, frecuencia modificada; AEDA, análisis de
dilución de extractos aromáticos; CHARM, método combinado de respuesta
aromática hedónica; SNIF, superficie de frecuencia de impacto nasal; OSME, la
palabra griega para olor.
8.1
Métodos de frecuencia de detección
Los métodos de frecuencia de detección fueron propuestos por
primera vez por Linssen, Janssens, Roozen y Posthumus (1993), donde un grupo de
evaluadores (de seis a 12 evaluadores) analiza la misma muestra en lugar de uno
o dos evaluadores (Brattoli et al., 2013). La frecuencia de impacto nasal (NIF)
o la frecuencia de impacto de la superficie de la nariz se ha utilizado para
evaluar los compuestos aromáticos y no requiere un panel entrenado o una escala
de intensidad (Zellner et al., 2008). En un tiempo de retención dado, si todos
los evaluadores detectan los compuestos aromáticos dados, entonces el valor de
NIF se establece en 1, mientras que es 0 si nadie detecta ningún compuesto
aromático (Ferrari, Lablanquie y Cantagrel, 2004). Las alturas de los picos y
las áreas de las señales olfatométricas corresponden al valor NIF (Zellner et
al., 2008). Las principales ventajas de este método son la simplicidad y la
repetibilidad, y también se puede evaluar la sensibilidad entre los evaluadores
(Brattoli et al., 2013). Sin embargo, este método no se basa en la intensidad
real (Van Ruth, 2001) y no se puede obtener la correlación entre la altura del
pico y la concentración real de un compuesto aromático (Brattoli et al., 2013).
8.2
Dilución a métodos de umbral
En el análisis de dilución, un extracto se diluye (dilución
en serie, como 1: 2, 1: 3, 1: 5 y 1:10) y se inhala hasta que los evaluadores
no detectan ningún olor (Brattoli et al., 2013; Van Ruth, 2001; Zellner et al.,
2008). El método combinado de respuesta al aroma hedónico (CHARM) introducido
por Acree, Barnard y Cunningham (1984) y el análisis de dilución del extracto
de aroma (AEDA) introducido por Grosch (1993) son los métodos comúnmente
utilizados para el análisis de dilución. Para evitar sesgos, en el análisis
CHARM, las diluciones se presentan a los evaluadores en un orden aleatorio y
los evaluadores registran cada olor (inicio y final) (Zellner et al., 2008). A
continuación, se puede calcular un valor CHARM con la fórmula:
donde n es el número de respuestas coincidentes entre los
evaluadores y R es el valor de dilución.
En AEDA, al aumentar la dilución, las muestras se evalúan,
hasta que los evaluadores evalúan un compuesto aromático, y la dilución más
alta o la última representa el factor de dilución (FD) (Brattoli et al., 2013;
Van Ruth, 2001; Zellner et al. , 2008). La principal ventaja del análisis de
dilución es que requiere solo dos o tres evaluadores (Brattoli et al., 2013;
Van Ruth, 2001; Zellner et al., 2008). Sin embargo, tanto CHARM como AEDA
tienen varias limitaciones, como consumir mucho tiempo, necesitar más de un
evaluador, involucrar la manipulación de datos estadísticos controvertidos,
dificultad en el análisis de cuantificación debido a la necesidad de tres
evaluadores capacitados en CHARM y suposiciones falsas debido a la serie.
dilución (Brattoli et al., 2013; Van Ruth, 2001; Zellner et al., 2008). Otro
problema con la interpretación de los métodos de dilución es una suposición
basada en la curva psicofísica del compuesto. Un compuesto puede tener una
función de concentración-intensidad plana, mientras que la función de un segundo
compuesto puede tener una forma exponencial. La interpretación del análisis de
dilución al umbral sería engañosa e incorrecta (Keast y Roper, 2007).
8.3
Métodos de intensidad de tiempo
Un ejemplo de un método de tiempo-intensidad es OSME (la
palabra griega para el método del olor y la extensión de los dedos), que fue
desarrollado por McDaniel, Miranda-Lopez y Watson (1990). En OSME, en una sola
pasada, los evaluadores pueden describir y registrar la intensidad de un
compuesto con olor activo y el aroma percibido (Zellner et al., 2008). Se
requieren cuatro evaluadores en OSME para evaluar la relación entre la
intensidad del aroma y la concentración (Van Ruth, 2001). Sin embargo, aunque es
un enfoque prometedor, no se utiliza con frecuencia para el análisis GC-O
debido a la falta de conocimiento sobre la relación de los parámetros de
tiempo-intensidad con la concentración física y la medición de la intensidad
posterior y la información limitada sobre la reproducibilidad de este método.
(Van Ruth, 2001).
8.4
Métodos de intensidad directa
Los métodos de intensidad directa implican registrar la
intensidad del aroma y la puntuación posterior en una escala de intensidad
previamente definida (Zellner et al., 2008). Utilizando una escala de
categorías de tres o siete puntos con valores medios, los datos pueden
procesarse utilizando los métodos de frecuencia modificada (MF) (Dravnieks,
1985). Si el MF (%) de algún compuesto con olor activo es superior al 50%,
representa los componentes aromáticos más importantes de esa muestra (Vera,
Uliaque y Canellas, 2012). Dravnieks (1985) propuso la siguiente fórmula para
calcular el MF como porcentaje:
donde F (%) es la frecuencia de detección de un atributo aromático
expresada como porcentaje
Y / (%) es la intensidad media expresada como porcentaje de
la intensidad máxima
MF (%) representa la importancia del compuesto aromático de
una muestra en particular (Kortesniemi, Rosenvald y Laaksonen, 2018).
Para recopilar y procesar datos de GC – O, las ventajas de
utilizar MF en lugar de otros métodos como AEDA incluyen que MF es rápido, más
fácil de manejar y se basa en la evaluación de un grupo de panelistas (seis
evaluadores) en lugar de solo uno o dos panelistas (Machiels, van Ruth,
Posthumus e Istasse, 2003), pero requiere tiempo adicional en la selección y
capacitación de los panelistas para obtener resultados rápidos y repetibles
(Brattoli et al., 2013).
9
RELACIÓN DE RESULTADOS INSTRUMENTALES Y SENSORIALES
En los últimos años, ha habido un desarrollo significativo
en la ciencia de la separación y el análisis del sabor. Sin embargo,
correlacionar estos datos instrumentales con la percepción sensorial es una
limitación en la química del sabor. Hay muchas razones para esta limitación:
(a) usando GC-MS-O, podemos identificar y describir el aroma y la intensidad de
los compuestos aromáticos activos más importantes, pero las características del
aroma de algunos compuestos varían en función de la concentración. Por ejemplo,
en baja concentración, Skatole tiene olor floral, mientras que en alta
concentración se percibe como olor fecal (Regueiro, Negreira, &
Simal-Gándara, 2017); (b) en muchos casos, un aroma particular es el resultado
de múltiples compuestos, no de compuestos individuales (Chambers & Koppel,
2013). Por ejemplo, un aroma típico de piña es el resultado de la mezcla de
isobutirato de etilo (aroma a fresa), etil maltol (aroma a caramelo) y
compuestos de alil-α-ionona (aroma a violeta) (Thomas-Danguin, Le Berre,
Barkat, Coureaud y Sicard, 2007); (c) los compuestos volátiles y aromáticos
están influenciados por los compuestos no volátiles (proteínas, azúcares
residuales, polifenoles y polisacáridos) (Castro & Ross, 2018); (d) la
liberación de aroma de las matrices de alimentos puede diferir entre los
panelistas y, por lo tanto, requiere varios panelistas para el análisis
sensorial (Blee, Linforth, Yang, Brown y Taylor, 2011; Chambers y Koppel,
2013); (e) variación fisiológica (olfato retronasal) entre los panelistas
(Mishellany-Dutour et al., 2012); (f) la terminología también puede afectar la
correlación de la relación, por ejemplo, nuez y verde son términos de uso común
en la descripción sensorial de un producto; sin embargo, diferentes compuestos
químicos están asociados con diferentes aspectos del aroma verde o de nuez
(Hongsoongnern y Chambers IV, 2008; Miller, Chambers IV, Jenkins, Lee y
Chambers, 2013).
En los últimos años, el análisis multivariado se ha
utilizado con éxito para correlacionar datos instrumentales y sensoriales en
una variedad de alimentos y bebidas, incluido el café (Baggenstoss et al.,
2010), la cerveza (Castro & Ross, 2018), el vino (Álvarez,
González-Barreiro, Cancho-Grande, & Simal-Gándara, 2011; Robinson et al.,
2011), alimentos para mascotas (Koppel, Adhikari, & Donfrancesco, 2013),
nueces (Lee, Vázquez-Araújo, Adhikari, Warmund y Elmore, 2011), chocolate
(Owusu, Petersen y Heimdal, 2013), queso (Biasioli et al., 2006), pan (Heenan,
Dufour, Hamid, Harvey y Delahunty, 2009) y miel (Kortesniemi et al., 2018).
Para determinar los compuestos clave que están asociados con
el gusto por el aroma del café, debemos combinar los datos de GC – O con los
datos sensoriales. Por ejemplo, el mapeo de preferencias o regresión de mínimos
cuadrados parciales (PLSR) es la metodología que combina tanto datos
descriptivos (variables X) como datos de preferencias del consumidor (variables
Y) para explicar el gusto del consumidor (Arditti, 1997; Hough & Sánchez,
1998; Koppel et al. al., 2013; Lawlor y Delahunty, 2000; Oltra, Farmer y Moss,
2010). De manera similar, en lugar de los datos descriptivos del análisis
sensorial, podemos incluir los datos sensoriales instrumentales producidos a
partir de GC – O como variables X (como variables explicativas) y los datos de
preferencia del consumidor de la prueba de agrado del consumidor como variables
Y (como una variable dependiente) durante la prueba multivariante. análisis
(por ejemplo, PLSR). De esta manera, podemos identificar compuestos aromáticos
activos específicos relacionados con el gusto y el disgusto por el aroma del
café. El detalle del procedimiento estadístico para correlacionar datos
sensoriales y cromatográficos de gases se describe completamente en otro lugar
(Baggenstoss, Poisson, et al., 2010; Chambers & Koppel, 2013; Kortesniemi
et al., 2018; Seisonen, Vene, & Koppel, 2016) . Con la ayuda de enfoques
estadísticos multivariados para reunir los resultados de dos métodos diferentes
(sensorial y analítico), es posible revelar compuestos aromáticos importantes.
10
RESUMEN Y PERSPECTIVAS
Cuando se vincula a un enfoque de preparación de muestras
apropiado y bien optimizado, GC – O es el estándar de oro para identificar qué
compuestos volátiles son relevantes para el aroma. Técnicas como la GC – O
multidimensional con MS son muy adecuadas para el análisis de sabor
exploratorio, revelando la identidad de los componentes clave. Sin embargo, los
niveles por debajo del umbral de uno o más compuestos pueden afectar el aroma
percibido de otros compuestos, por ejemplo, la adición por debajo del umbral de
4-hexanolida a los niveles por debajo del umbral de (E) -2-hexenil hexanoato,
(Z) -3-hexanol e indol. hace que las soluciones pasen de ser sin aroma a
astringentes o de olor fuerte (Chambers & Koppel, 2013). Este es un desafío
difícil de superar mediante el análisis instrumental, y la correlación con el
análisis sensorial puede ser bastante dispar. Estadísticamente, es posible
encontrar las relaciones entre los compuestos aromáticos y la aceptación del consumidor.
Sin embargo, cualquier posible relación estadística debe ser probada mediante
un panel adicional bien capacitado y un trabajo instrumental. Las estadísticas
rara vez pueden examinar múltiples efectos simultáneamente en sistemas reales.
Las metodologías descritas anteriormente permiten una
cuantificación precisa de los compuestos aromáticos presentes en el café. Se
requieren metodologías sofisticadas para interpretar dichas listas de
compuestos identificados y cuantificados con la aceptación del consumidor. Un
panel capacitado es siempre la mejor interfaz entre el gusto de los
consumidores y el análisis de compuestos volátiles. El análisis factorial ayuda
a explicar la relación clave entre muestras / panel entrenado y variables, por
ejemplo, compuestos volátiles medidos, y entre las propias variables. Los datos
instrumentales cuidadosamente recopilados facilitan la compilación de
soluciones de prueba para pruebas de umbral y estudios que recombinan los
compuestos identificados en una matriz modelo para evaluación de panel
capacitado o pruebas de agrado del consumidor. Estos pasos son críticos para
evaluar cualquier relación estadística y pueden contribuir al refinamiento de
las metodologías de extracción de datos para la determinación del sabor optimizada
en el futuro. Es probable que la mayor sofisticación de las técnicas de
aprendizaje automático y la inteligencia artificial desempeñen un papel futuro
en este esfuerzo. El análisis de clúster del conjunto de datos de gusto del
consumidor para crear la segmentación del consumidor y luego el mapeo de
preferencias entre el panel capacitado y un extenso conjunto de datos de gusto
del consumidor segmentado son pasos importantes para determinar los impulsores
clave del gusto por el café de diferentes grupos de consumidores. El gusto por
el café puede variar de un consumidor a otro debido a los hábitos (por ejemplo,
café negro, café con aditivos), diferencias individuales en la percepción del
sabor amargo, tipos de café y procedimientos de preparación. Por lo tanto, la
segmentación del consumidor junto con la información demográfica del consumidor
y luego la aplicación de cada segmentación del consumidor en el mapa de
preferencias ayuda a explicar por qué a un segmento le gustó un producto pero a
otro segmento no le gustó el mismo producto o, en otras palabras, cuáles son
los atributos que influyen en el agrado o disgusto del consumidor.
CONTRIBUCIONES
DE AUTOR
Mahmud, Shellie y Keast conceptualizaron el estudio. Mahmud
redactó el manuscrito. Keast y Shellie editaron el manuscrito.
BIBLIOGRAFIA
- , ,
& (2006). Identification of volatile compounds in soymilk using
solid-phase microextraction-gas chromatography. Food Chemistry, 99, 759– 766.
Crossref CAS Web of Science®Google
Scholar
- , , & (1984). A procedure for the sensory analysis of gas
chromatographic effluents. Food Chemistry, 14, 273– 286.
- , , & (2008). Recent developments in the application of comprehensive
two-dimensional gas chromatography. Journal of
Chromatography A, 1186, 67– 108.
- , , & (2019). Impact of consumption temperature on sensory properties
of hot brewed coffee. Food Research International, 115, 95– 104.
- , & (1975). A review of
Detectors for gas chromatography part II: Selective detectors. C R C Critical
Reviews in Analytical Chemistry, 5, 13– 37.
- , , , & (2001). Speciation of organotins in environmental samples by
SPME-GC: Comparison of four specific detectors: FPD, PFPD, MIP-AES and
ICP-MS. Journal of Analytical Atomic Spectrometry, 16, 263– 269.
- , & (2008). Comparative
study on aroma-active compounds in Thai, black and white glutinous rice
varieties. Kasetsart Journal Natural Science, 42, 715– 722.
- , , , , , , … (2007). Analysis of the headspace volatiles of freshly brewed
Arabica coffee using solid-phase microextraction. Journal of
Food Science, 72, C388– C396.
- , , , , , ,
… (2009). Analysis of freshly brewed espresso using a retronasal
aroma simulator and influence of milk addition. Food Science
and Technology Research, 15, 233– 244.
- , , , , , , (2016). Effect of milk components on release of
retronasal-aroma compounds from coffee with milk. Food Science
and Technology Research, 22, 545– 555.
- , & (2016). Recent advances
in the application of 2-dimensional gas chromatography with soft and hard
ionisation time-of-flight mass spectrometry in environmental analysis. Chemical
Science, 7, 3968– 3977.
- , , , & (2011). Relationships between Godello white wine sensory
properties and its aromatic fingerprinting obtained by GC–MS. Food Chemistry, 129(3), 890– 898.
- ,
& (2019). The blossoming of technology for the analysis of
complex aroma bouquets—A review on flavour and odorant multidimensional
and comprehensive gas chromatography applications. Molecules, 24, 2080.
- , & (1995). Pulsed flame
photometer detector for gas chromatography. Analytical
Chemistry, 67, 3305– 3318.
- , , , , , (2012). Supercritical fluid
extraction from spent coffee grounds and coffee husks: Antioxidant
activity and effect of operational variables on extract composition. Talanta, 88, 544– 552.
- , , , , & (2013). Volatile composition and
descriptive sensory analysis of pomegranate juice and wine. Food Research International, 54, 246– 254.
- (1997). Preference mapping: A case study. Food
Quality and Preference, 8, 323– 327.
Retrieved from http://doi.org/10.1016/S0950-3293(97)00010-4
- , , & (2003). Sampling and sample preparation for analysis of aromas
and fragrances. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 22, 160– 169.
- (2003). Residual solvent testing: A review of
gas-chromatographic and alternative techniques. Pharmaceutical
Research, 20, 337– 344.
- , & (1984). Headspace
analysis for the study of aroma compounds in milk and dairy products.
In P. Schreier (Ed.), Analysis of volatiles: Methods and applications (pp. 401– 417). Berlin,
Germany:
Walter de Gruyter.
- , , & (1981). Aroma compounds which contribute to the difference in
flavour between pasteurized milk and UHT milk. In P. Schreier (Ed.), Flavour'81 (pp, 683– 692). Berlin, Germany: Walter de Gruyter.
- , , , , , ,
… 2010. Advanced analytical-sensory correlation-towards a better
understanding of coffee flavor perception. Paper presented at the
Proceedings 23rd International Conference on Coffee Science.
- , , , ,
& (2007). Influence of water quench cooling on degassing and
aroma stability of roasted coffee. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 55, 6685– 6691.
- , , , & (2010). Aroma recovery
from roasted coffee by wet grinding. Journal of
Food Science, 75, C697– C702.
- , & (2011). Solid-phase
microextraction (SPME) techniques for quality characterization of food
products: A review. Food and Bioprocess Technology, 4, 1– 26.
- , , & (2002). Sorptive sample preparation—A review. Analytical and
Bioanalytical Chemistry, 373, 3– 22.
- , , , & (1999). Stir bar
sorptive extraction (SBSE), a novel extraction technique for aqueous samples:
Theory and principles. Journal of Microcolumn Separations, 11, 737– 747.
- , , & (2017). Comparison of stir bar sorptive extraction in the
liquid and vapour phases, solvent-assisted flavour evaporation and
headspace solid-phase microextraction for the (non)-targeted analysis of
volatiles in fruit juice. LWT-Food Science and Technology, 85, 334– 344.
- , , , , (2019). Descriptive
analysis and consumer acceptability of locally and commercially grown
spinach. Journal of Food Science, 84, 2261– 2268.
- , , , & (1986). Identification
and determination of volatile constituents in wines from different vine
cultivars. Journal of the Science of Food and Agriculture, 37, 927– 943.
- , , & (2009). Coffee, tea, cocoa. In H.
D. Belitz, W. Grosch, & P. Schieberle (Eds.), Food
chemistry ( 4th ed,
pp, 938– 970). Leipzig,
Germany:
Springer.
- (2001). Aroma compounds of fresh milk from New Zealand cows fed
different diets. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 49, 4825– 4832.
- , , , , , ,
& (2012). Climatic factors directly impact the volatile organic
compound fingerprint in green Arabica coffee bean as well as coffee
beverage quality. Food Chemistry, 135, 2575– 2583.
- (1999). Two-dimensional gas chromatography. Concepts,
instrumentation, and applications—Part 1: Fundamentals, conventional
two-dimensional gas chromatography, selected applications. Journal of
High Resolution Chromatography, 22, 647– 665.
- , , & (2011). Evolution of sensory aroma attributes from coffee beans
to brewed coffee. LWT-Food Science and Technology, 44, 2185– 2192.
- , , , , , , … (2006). Correlation of PTR-MS spectral fingerprints with
sensory characterisation of flavour and odour profile of “Trentingrana”
cheese. Food Quality and Preference, 17(1-2), 63– 75.
- , , ,
& (2002). Headspace sorptive
extraction (HSSE), stir bar sorptive extraction (SBSE), and solid phase
microextraction (SPME) applied to the analysis of roasted Arabica coffee
and coffee brew. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 50, 449– 459.
- , , , & (1997). Characterization of roasted coffee and coffee
beverages by solid phase microextraction−gas chromatography and principal
component analysis. Journal of Agricultural
and Food Chemistry, 45, 4680– 4686.
- , , , & (1999). Quantification
of aroma-impact components by isotope dilution assay—Recent developments.
In R. Teranishi, E.
L. Wick, & I. Hornstein (Eds.), Flavor chemistry (pp. 63– 74). Berlin,
Germany:
Springer.
- , , & (1992). Potent odorants of the roasted powder and brew of
Arabica coffee. Zeitschrift für Lebensmittel-Untersuchung
und Forschung, 195, 239– 245.
- , , , ,
& (2011). Variation in aroma release between panellists consuming
different types of confectionary. Flavour and
Fragrance Journal, 26(3), 186– 191.
- (1991). Multiphoton excitation and mass-selective ion detection
for neutral and ion spectroscopy. The Journal of
Physical Chemistry, 95, 2949– 2962.
- , , , & (2006). Analysis of enantiomeric linalool ratio in green and
roasted coffee. Flavour and Fragrance Journal, 21, 637– 641.
- , & (2002). Solid-phase
microextraction in food analysis: With particular reference to wine. Food Australia, 54, 350– 356.
- , , ,
& (2015). Volatile profile of yellow passion fruit juice by
static headspace and solid phase microextraction techniques. Ciência Rural, 45, 356– 363.
- , , , , , ,
… (2013). Gas chromatography analysis with olfactometric
detection (GC-O) as a useful methodology for chemical characterization of
odorous compounds. Sensors, 13, 16759– 16800.
- , , , , , , & (2017). Coffee aroma: Chemometric comparison of the
chemical information provided by three different samplings combined with
GC–MS to describe the sensory properties in cup. Food Chemistry, 214, 218– 226.
- , , , , , , … (2018). Chemometric modeling of coffee sensory notes through
their chemical signatures: Potential and limits in defining an analytical
tool for quality control. Journal of Agricultural and
Food Chemistry, 66, 7096– 7109.
- , & (2002). Headspace GC and
sensory analysis characterization of the influence of different milk
additives on the flavor release of coffee beverages. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 50, 1529– 1534.
- , , , ,
& (2011). HS-SPME/GC/MS
profiles of convectively and microwave roasted Ivory Coast Robusta coffee
brews. Czech Journal of Food Sciences, 29, 151– 160.
- , & (2004). Coffee flavour:
An overview. Flavour and Fragrance Journal, 19, 99– 104.
- , & (2006). Characterisation
of volatile aroma compounds of orange juices by three dynamic and static
headspace gas chromatography techniques. European Food
Research and Technology, 222, 176.
- , , & 2003. Encyclopedia of food sciences and nutrition ( 2nd ed.). Cambridge,
MA:
Academic Press.
- , , & (2010). Aroma components of fresh
and stored pomegranate (Punica granatum L.) juice. ACS Symposium Series, 1036, 93– 101.
- , , & (2001). Comparison of simultaneous distillation
extraction and solid-phase microextraction for the determination of
volatile flavor components. Journal of
Chromatography A, 930, 1– 7.
- , , , , & (2014). Stir bar sorptive extraction:
Recent applications, limitations and future trends. Talanta, 130, 388– 399.
- , , , , , & (2003). Modelling the effect of fatty acids in odour
development of cooked meat in vitro: Part I—Sensory perception. Meat Science, 63, 367– 375.
- , , , & (2018). Variability of
single bean coffee volatile compounds of Arabica and robusta roasted
coffees analysed by SPME-GC-MS. Food Research
International, 108, 628– 640.
- , , , , , & (2019). An untargeted evaluation of the volatile and
semi-volatile compounds migrating into food simulants from polypropylene
food containers by comprehensive two-dimensional gas
chromatography-time-of-flight mass spectrometry. Talanta, 195, 800– 806.
- , & (2018). Correlation
between sensory descriptive analysis and volatile composition of beer
using multivariate analysis: The effect of the nonvolatile matrix on the
sensory perception and volatile fraction behavior. Journal of the
American Society of Brewing Chemists, 76, 86– 95.
- , , , & (2003). Comparison of static headspace, headspace solid
phase microextraction, headspace sorptive extraction, and direct thermal
desorption techniques on chemical composition of French olive oils. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 51, 7709– 7716.
- , & (2007). Determination of
volatile organic compounds in English vineyard grape juices by immersion
stir bar sorptive extraction–gas chromatography/mass spectrometry. Flavour and
Fragrance Journal, 22, 206– 213.
- , , , ,
& (2012). Volatile organic
compounds in brewed Kenyan Arabica coffee genotypes by solid phase
extraction gas chromatography mass spectrometry. Food Science
and Quality Management, 8, 18– 22.
- (2001). Simultaneous distillation–extraction: From birth to
maturity. Flavour and Fragrance Journal, 16, 136– 148.
- , & (2013). Associations of
volatile compounds with sensory aroma and flavor: The complex nature of
flavor. Molecules, 18, 4887– 4905.
- , , , , , & (2016). Development of a “living” lexicon for descriptive
sensory analysis of brewed coffee. Journal of
Sensory Studies, 31, 465– 480.
- , & (2019). Characterizing
product temperature-dependent sensory perception of brewed coffee
beverages: Descriptive sensory analysis. Food Research
International, 121, 612– 621.
- , , , , , ,
& (2018). Discrimination of aroma characteristics for cubeb
berries by sensomics approach with chemometrics. Molecules, 23, 1627.
- , , , , , (2012). Characterisation
of calamansi (Citrus microcarpa). Part I: Volatiles, aromatic
profiles and phenolic acids in the peel. Food Chemistry, 134, 686– 695.
- , ,
& (2001). An introduction
to quadrupole–time-of-flight mass spectrometry. Journal of
Mass Spectrometry, 36, 849– 865.
- , , & (2011). Identification of potent odourants in wine and brewed
coffee using gas chromatography-olfactometry and comprehensive
two-dimensional gas chromatography. Journal of
Chromatography A, 1218, 7487– 7498.
- , , & (2012). System design for integrated comprehensive and
multidimensional gas chromatography with mass spectrometry and
olfactometry. Analytical Chemistry, 84, 9154– 9162.
- , , & (2015). Application of integrated
comprehensive/multidimensional gas chromatography with mass spectrometry
and olfactometry for aroma analysis in wine and coffee. Food Chemistry, 185, 355– 361.
- , , , , , , & (2006). Analysis of single-cultivar extra virgin olive
oils by means of an Electronic Nose and HS-SPME/GC/MS methods. Sensors and Actuators B: Chemical, 114, 674– 680.
- , , , & (1997). Influence of heat treatment on the volatile compounds
of milk. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 45, 3171– 3177.
- , , , , , , & (2010). Targeted and non-targeted
approaches for complex natural sample profiling by GC× GC-qMS. Journal of Cromatographic Science, 48, 251– 261.
- , & (1992). Solid-phase
extraction of less volatile flavor compounds from ultrahigh-temperature
processed milk. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 40, 612– 616.
- , , , & (2009). Supercritical fluid extraction of lipids from
spent coffee grounds. The
Journal of Supercritical Fluids, 51, 159– 166.
- , , , & (2000). Gender
preference in hedonic ratings for espresso and espresso-milk coffees. Food Quality
and Preference, 11, 437– 444.
- , , , , , & (2016). Resolving coffee roasting-degree phases based on the
analysis of volatile compounds in the roasting off-gas by photoionization
time-of-flight mass spectrometry (PI-TOFMS) and statistical data analysis:
Toward a PI-TOFMS roasting model. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 64, 5223– 5231.
- , & (2000). Potent odorants
of raw Arabica coffee. Their changes during roasting. Journal
of Agricultural and Food Chemistry, 48, 868– 872.
- , , & (1999). Sensory study on the character impact odorants of
roasted Arabica coffee. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 47, 695– 699.
- , , , , , , … (2019). Complementary untargeted and targeted metabolomics for
differentiation of extra virgin olive oils of different origin of purchase
based on volatile and phenolic composition and sensory quality. Molecules, 24, 2896.
- , , , ,
& (2000). In vitro
antioxidant and ex vivo protective activities of green and roasted coffee. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 48, 1449– 1454.
- , , , & (2018). A robust static headspace GC-FID method to detect and
quantify formaldehyde impurity in pharmaceutical excipients. Journal of
Analytical Methods in Chemistry, 2018,
4526396.
- , , , & (2012). The impact of
climate change on indigenous arabica coffee (Coffea arabica):
Predicting future trends and identifying priorities. PLoS One, 7, e47981.
- , , , & (2006). An annotated taxonomic conspectus of the genus Coffea
(Rubiaceae). Botanical Journal of the Linnean Society, 152, 465– 512.
- (1997). How lipids influence food flavor: The chemistry of
flavor interactions. Food Technology, 51, 60– 62.
- , , , , , & (2017). Discriminant analysis for unveiling the origin of
roasted coffee samples: A tool for quality control of coffee related
products. Food Control, 73, 164– 174.
- , , & (1998). Aroma analysis of coffee brew by gas
chromatography-olfactometry. In W. L. P.
Bredie & M. A. Petersen (Eds.) , Developments in food science (Vol. 40, pp. 69– 78). Amsterdam, the
Netherlands:
Elsevier.
- , , & (2006). Gas chromatography-olfactometry. Journal
of Separation Science, 29, 2107– 2125.
- , , & 2009. Sensory profiling and
external preference mapping of coffee beverages with different levels of
defective beans. Paper
presented at the 22nd International Conference on Coffee Science, ASIC
2008, Campinas, SP, Brazil, 14–19 September, 2008.
- , , , , , ,
… (2006). Investigation of the retronasal flavour release during
the consumption of coffee with additions of milk constituents by ‘oral
breath sampling’. Food Chemistry, 98, 201– 208.
- , , & (2012). An examination of consumer exposure to caffeine from
commercial coffee and coffee-flavoured milk. Journal of
Food Composition and Analysis, 28, 114– 118.
- , ,
& (2014). Comparison of
results from cupping and descriptive sensory analysis of Colombian brewed
coffee. Journal of Sensory Studies, 29, 301– 311.
- , ,
& (2019). Similarities and
differences in sensory properties of high quality Arabica coffee in a
small region of Colombia. Food Research International, 116, 645– 651.
- , , , , , & (2018). Quantitative assessment of specific defects in
roasted ground coffee via infrared-photoacoustic spectroscopy. Food Chemistry, 255, 132– 138.
- , & (2014). An investigation on the
appropriateness of chocolate to match tea and coffee. Food Research International, 63, 464– 476.
- , , , , & (2017). Effect of different drying techniques on
bioactive components, fatty acid composition, and volatile profile of
robusta coffee beans. Food Chemistry, 234, 121– 130.
- , , , , , , & (2019). Comparative evaluation of the volatile profiles and
taste properties of roasted coffee beans as affected by drying method and
detected by electronic nose, electronic tongue, and HS-SPME-GC-MS. Food Chemistry, 272, 723– 731.
- , , , ,
& (2003). Real-time
monitoring of 4-vinylguaiacol, guaiacol, and phenol during coffee roasting
by resonant laser ionization time-of-flight mass spectrometry. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 51, 5768– 5773.
- (1985). Atlas of odor character profiles. Philadelphia,
PA:
ASTM.
- , & (1971). Principles and
some techniques of high-resolution headspace analysis. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 19, 1049– 1056.
- , & (2018). Quantification of volatile compounds released by
roasted coffee by selected ion flow tube mass spectrometry. Rapid
Communications in Mass Spectrometry, 32, 739– 750.
- , , , & (2004). Rapid sequential heart-cut multidimensional gas
chromatographic analysis. Journal of Chromatography A, 1056, 163– 169.
- , , & . 2003. The role of sensory evaluation in
food quality control, food research and development: A case
of coffee study. Paper presented at the Proceeding of the 8th Asean
Food Conference.
- , , , & (2014). Interpretation,
validation and segmentation of preference mapping models. Food Quality
and Preference, 32, 198– 209.
- , , & (1999). Solvent assisted flavour evaporation—A new and
versatile technique for the careful and direct isolation of aroma
compounds from complex food matrices. European Food
Research and Technology, 209, 237– 241.
- , & (1999). Effect of
antioxidants on the flavor characteristics and the gas
chromatography/olfactometry profiles of champagne extracts. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 47, 3303– 3308.
- , , , , , , & (1997). Automatic thermal
desorption in GC and GC-MS analysis of volatile food components using
conventional and chiral capillary columns. LC
GC International, 15, 264– 275.
- (2012). Coffee constituents. Coffee: Emerging
Health Effects and Disease Prevention, 1, 22– 58.
- , , & (1970). Field ionization mass spectra of photopolymers of
thymine. Tetrahedron, 26, 5923– 5927.
- , , , , , ,
& (2004). Determination of
key odorant compounds in freshly distilled cognac using GC-O, GC-MS, and
sensory evaluation. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 52, 5670– 5676.
- , , , ,
& (2011). Sensory evaluation of
"dulce de leche" with coffee and whey using different affective
data analysis methods. Food Science
and Technology, 31, 998– 1005.
- , , & (2012). Impact of protein, lipid and carbohydrate on the
headspace delivery of volatile compounds from hydrating powders. European Food
Research and Technology, 235, 517– 525.
- , , , ,
& (2012). Discrimination
of roast and ground coffee aroma. Flavour, 1, 14.
- , , , & (2013). Entrapment of a
volatile lipophilic aroma compound (d-limonene) in spray dried
water-washed oil bodies naturally derived from sunflower seeds (Helianthus
annus). Food Research International, 54, 861– 866.
- (2002). Coffee flavour chemistry. Chichester, UK: John Wiley and Sons.
- , , , , , & (2012). Coffee
consumption and risk of chronic disease in the European Prospective
Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)–Germany study. The American
Journal of Clinical Nutrition, 95, 901– 908.
- , , & (2017). Crema—formation, stabilization, and sensation.
In B. Folmer (Ed.), The craft and science of coffee (pp. 399– 417). Amsterdam,
the Netherlands: Elsevier.
- , , & (2012). In vitro measurement of volatile release in model lipid
emulsions using proton transfer reaction mass spectrometry. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 60, 2264– 2273.
- , , & (2019). Effect of basket geometry on the sensory quality and
consumer acceptance of drip brewed coffee. Journal of
Food Science, 84, 2297– 2312.
- , , & (1964). The gas chromatograph with human sensor: Perfumer model. Annals of the
New York Academy of Sciences, 116, 711– 724.
- , , & (2013). Comparison of the sensitivity of different aroma
extraction techniques in combination with gas chromatography–mass
spectrometry to detect minor aroma compounds in wine. Journal of
Chromatography A, 1272, 1– 7.
- , , , , & (2003). Evaluation of volatile
flavour compounds from cashew apple (Anacardium occidentale L.)
juice by the Osme gas chromatography/olfactometry technique. Journal of the Science of Food and
Agriculture, 83, 1455– 1462.
- , , & (2005). Relating consumer preferences to sensory attributes of
instant coffee. Food Quality and Preference, 16, 237– 244.
- , , , , , (2019). Common roasting
defects in coffee: Aroma composition, sensory characterization and
consumer perception. Food Quality and Preference, 71, 463– 474.
- (1990). Use of multiple dimensions in analytical separations.
In H. J. Cortes (Ed.), Multidimensional chromatography, techniques and
applications (pp. 251– 299). New York, NY: Marcel
Dekker.
- , , & (1952). Selection of sensory testing panels. Food
Technology, 6, 140– 143.
- , , , , , , & (2014). Evidence of different
flavour formation dynamics by roasting coffee from different origins:
On-line analysis with PTR-ToF-MS. International
Journal of Mass Spectrometry, 365, 324– 337.
- , , & (1981). New method for quantitative essential oil analysis. Journal of
Chromatography A, 203, 325– 335.
- , & (2006). Plant volatile
compounds: Sensory cues for health and nutritional value? Science, 311, 815– 819.
- , , , , & (2011). Comparative analysis of
the volatile fraction of fruit juice from different Citrus species. PLoS One, 6, e22016.
- , , & (2007). Differentiation of market coffee and its infusions in
view of their mineral composition. Science of the
Total Environment, 383, 59– 69.
- (1993). Detection of potent odorants in foods by aroma extract
dilution analysis. Trends in Food Science, &
Technology, 4, 68– 73.
- , , ,
& (2006). Optimisation of stir bar sorptive extraction
applied to the determination of volatile compounds in vinegars. Journal of Chromatography A, 1104, 47– 53.
- (2010). Using comprehensive two-dimensional gas chromatography
to study the atmosphere. Journal of Chromatographic
Science, 48, 274– 282.
- , & (2009). Light and
molecular ions: The emergence of vacuum UV single-photon ionization in MS. Analytical
Chemistry, 81(11), 4174– 4182.
- , , & (2012). Rejection thresholds in chocolate milk: Evidence for segmentation. Food Quality
and Preference, 26, 128– 133.
- , , , & (2007). Measurement of volatile oxidation products from milk
using solvent-assisted flavour evaporation and solid phase microextraction. International
Dairy Journal, 17, 746– 752.
- , , , , , ,
… (2010). Sensory lexicon
of brewed coffee for Japanese consumers, untrained coffee professionals
and trained coffee tasters. Journal of Sensory Studies, 25, 917– 939.
- , , , ,
& (2009). Characterisation
of fresh bread flavour: Relationships between sensory characteristics and
volatile composition. Food Chemistry, 116(1), 249– 257.
- (2002). Post-harvest processing and quality assurance for
speciality/organic coffee products. AU Journal of
Technology, 5(3), 22– 26.
- , & (2000). Determination of
sulphur compounds in beer using headspace solid-phase microextraction and
gas chromatographic analysis with pulsed flame photometric detection. Journal of
Chromatography A, 872, 203– 213.
- , , & 2009. Fragrance profiling of consumer products using a fully
automated dynamic headspace system. Linthicum,
MD:
GERSTEL.
- , , & (1992). Prenyl alcohol-source for odorants in roasted coffee. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 40, 655– 658.
- , & (2008). A lexicon for
green odor or flavor and characteristics of chemicals associated with
green. Journal of sensory studies, 23(2), 205– 221.
- , & (1998). Descriptive
analysis and external preference mapping of powdered chocolate milk. Food Quality
and Preference, 9, 197– 204.
- International Coffee Organization (ICO). (2018). Development of coffee trade flows.
Retrieved from http://www.ico.org/documents/cy2017-18/icc-121-4e-trade-flows.pdf
- , , & (2015). Influence of milk on aroma release and aroma perception
during consumption of coffee beverages. Food Science
and Technology Research, 21, 607– 614.
- , & (2009). Direct and indirect
hedonic scaling methods: A comparison of the labeled affective magnitude
(LAM) scale and best–worst scaling. Food
Quality and Preference, 20, 249– 258.
- , , & (2017). Static headspace extraction with compounds trapping for
the analysis of volatile lipid oxidation products. Food
Analytical Methods, 10, 2729– 2734.
- , , & (1978). Production of volatile flavor compounds in ultrahigh-temperature
processed milk during aseptic storage. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 26, 1183– 1188.
- , & (2009). A short review
of headspace extraction and ultrasonic solvent extraction for honey
volatiles fingerprinting. Croatian Journal of Food
Science and Technology, 1, 28– 34.
- , , & (2012). Application of ethnography and conjoint analysis to
determine key consumer attributes for latte-style coffee beverages. Journal of
Sensory Studies, 27, 48– 58.
- , , , & (2004). Determination of
volatile sulfur compounds in beverage and coffee samples by purge-and-trap
on-line coupling with a gas chromatography-flame photometric detector. Microchimica
Acta, 148, 43– 47.
- , & (1997). Pesticide
analysis with the pulsed-flame photometer detector and a direct sample
introduction device. Analytical Chemistry, 69, 1426– 1435.
- , , & (2011). Determining aroma-active compounds in Kama flour using
SPME-GC/MS and GC–olfactometry. Flavour and
Fragrance Journal, 26, 122– 128.
- , , , & (1999). A new method for the determination of selected
PAHs in coffee brew samples by HPLC with fluorimetric detection and
solid-phase extraction. Journal of
Liquid Chromatography, & Related Technologies, 22, 615– 627.
- , & (2007). A complex
relationship among chemical concentration, detection threshold, and
suprathreshold intensity of bitter compounds. Chemical
Senses, 32, 245– 253.
- , & (2009). Projective
mapping and descriptive analysis of milk and dark chocolates. Journal of
Sensory Studies, 24, 220– 233.
- , , & (2006). Modulation ratio in comprehensive two-dimensional gas
chromatography. Analytical Chemistry, 78, 4578– 4587.
- , , , & (2009). Effect of
refrigerated and thermal storage on the volatile profile of commercial
aseptic Korean soymilk. Preventive Nutrition and Food Science, 14, 76– 85.
- , , & (2016). Consumer acceptability of coffee as affected by
situational conditions and involvement. Food Quality
and Preference, 52, 124– 132.
- (1990). Flavor perception and binding. Inform, 1, 215– 227.
- , , & (2013).
B. Volatile compounds in dry dog foods and
their influence on sensory aromatic profile. Molecules, 18, 2646– 2662.
- , , , , , ,
& (2018). Sensory and chemical profiles of Finnish honeys of
different botanical origins and consumer preferences. Food Chemistry, 246, 351– 359.
- , & (2002). Sampling and
sample-preparation strategies based on solid-phase microextraction for
analysis of indoor air. TrAC Trends in
Analytical Chemistry, 21, 840– 850.
- , , , & (2001). Stir bar
sorptive extraction (SBSE)-enantio-MDGC-MS—A rapid method for the
enantioselective analysis of chiral flavour compounds in strawberries. European Food
Research and Technology, 213, 389– 394.
- , , , & (2013). Changes in
sensory quality characteristics of coffee during storage. Food
Science, & Nutrition, 1, 267– 272.
- , , , & (2019). Impact of drying process on chemical composition and
key aroma components of Arabica coffee. Food Chemistry, 291, 49– 58.
- , & (2015). High-resolution
mass spectrometry in food and environmental analysis. Berlin,
Germany:
Springer.
- , & (2001). Supercritical
fluid extraction in herbal and natural product studies—A practical review. Talanta, 53, 771– 782.
- , , , & (2015). Impact of information and in-home sensory exposure on
liking and willingness to pay: The beginning of Fairtrade labeled coffee
in France. Food Research International, 76, 317– 324.
- , & (2010). Sensory
evaluation of food: Principles and practices. Berlin,
Germany:
Springer Science. & Business Media.
- , & (2013). Developing
lexicons: A review. Journal of Sensory Studies, 28, 270– 281.
- , & (2000). The sensory
profile and consumer preference for ten speciality cheeses. International
Journal of Dairy Technology, 53, 28– 36.
- , , , & (2013). Development of a
simultaneous multiple solid-phase microextraction-single shot-gas
chromatography/mass spectrometry method and application to aroma profile
analysis of commercial coffee. Journal of
Chromatography A, 1295, 24– 41.
- , , , ,
& (2011). Volatile compounds in light, medium, and dark black
walnut and their influence on the sensory aromatic profile. Journal of
Food Science, 76(2), C199– C204.
- , , , ,
& (2015). Coffee fermentation and flavor—An intricate and
delicate relationship. Food Chemistry, 185, 182– 191.
- , , , ,
& (2016). Modulation of coffee aroma via the fermentation of
green coffee beans with Rhizopus oligosporus: II. Effects
of different roast levels. Food Chemistry, 211, 925– 936.
- , , , , , & (2017a). Modulation of
the volatile and non-volatile profiles of coffee fermented with Yarrowia
lipolytica: I. Green coffee. LWT-Food
Science and Technology, 77, 225– 232.
- , , , , , & (2017b). Modulation of
the volatile and non-volatile profiles of coffee fermented with Yarrowia
lipolytica: II. Roasted coffee. LWT-Food
Science and Technology, 80, 32– 42.
- , & (1999). Advances in
analytical pyrolysis of soil organic matter. Journal of
Analytical and Applied Pyrolysis, 49, 359– 383.
- (1997). Flavor interactions: The greater whole: The chemistry
of flavor interactions. Food Technology, 51, 75– 80.
- , , , & (2003). Development of a quantification method for the analysis
of malodorous sulphur compounds in gaseous industrial effluents by
solid-phase microextraction and gas chromatography–pulsed flame
photometric detection. Journal of Chromatography A, 999, 71– 80.
- , , & (2014). Interpreting consumer
preferences: Physicohedonic and psychohedonic models yield different
information in a coffee-flavored dairy beverage. Food Quality and Preference, 36, 27– 32.
- , , & (2015). Maximizing overall liking
results in a superior product to minimizing deviations from ideal ratings:
An optimization case study with coffee-flavored milk. Food Quality and Preference, 42, 27– 36.
- , , & (2015). Volatile compounds in
pressed ewes' milk cheese with saffron spice (Crocus sativus L.). International Journal of Dairy Technology, 68, 399– 408.
- , , & (2014). Sensory and instrumental analysis of medium and long
shelf-life Charentais cantaloupe melons (Cucumis melo L.)
harvested at different maturities. Food Chemistry, 148, 218– 229.
- , & 1964. Detection of
certain hop oil constituents in brewing products. Paper presented
at the Proceedings. Annual meeting-American Society of Brewing Chemists.
- (2009). Extraction of pure components from overlapped signals
in gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). BioData Mining, 2, 6.
- , , , & (1993). Combined gas chromatography and sniffing port analysis
of volatile compounds of mineral water packed in polyethylene laminated
packages. Food Chemistry, 46, 367– 371.
- , , , , , & (2019). Enhancing Robusta coffee aroma by modifying flavour
precursors in the green coffee bean. Food Chemistry, 281, 8– 17.
- , , , , & (2019). Modifying Robusta coffee aroma by green bean chemical
pre-treatment. Food Chemistry, 272, 251– 257.
- , , , & (2006). Changes in
headspace volatile concentrations of coffee brews caused by the roasting
process and the brewing procedure. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 54, 8560– 8566.
- , & (2000). Comparison of solvents for
determination of monoterpenes in wine using liquid-liquid extraction. Chromatographia, 52, 798– 802.
- , , ,
& (2007). Instrumental and sensory characterization of
heat-induced odorants in aseptically packaged soy milk. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 55, 3018– 3026.
- , , , , ,
& (2018). A review of semi-volatile organic compounds
(SVOCs) in the indoor environment: Occurrence in consumer products, indoor
air and dust. Chemosphere, 201, 466– 482.
- , , , & (2015). Effects of an evoked refreshing consumption context on
hedonic responses to apple juice measured using best–worst scaling and the
9-pt hedonic category scale. Food Quality and Preference, 43, 21– 25.
- , & 1991. Volatile compounds
in foods: Qualitative and quantitative data (TNO-CIVO Food Analysis
Institute, Zeist, The Netherlands, 1989); ibid., Supplement 1 and
Cumulative Index (1990); I. Flament. In H.
Maarse (Ed.), Volatile compounds
in foods and beverages (pp. 617– 669). New York, NY: Marcel
Dekker.
- , , , & (2007). Analysis of gin
essential oil mixtures by multidimensional and one-dimensional gas
chromatography/mass spectrometry with spectral deconvolution. Journal of
Chromatography A, 1164, 281– 290.
- , , , & (2003). Gas chromatography-olfactometry analysis of the
volatile compounds of two commercial Irish beef meats. Talanta, 60, 755– 764. https://doi.org/10.1016/s0039-9140(03)00133-4
- , & (2011). Gas
chromatography/olfactometry (GC/O). In K.
Goodner & R. Rouseff (Eds.) , Practical analysis of flavor and fragrance materials (pp. 69– 90). Hoboken,
NJ:
Wiley.
- , & (2014). Comparison of
aroma active and sulfur volatiles in three fragrant rice cultivars using
GC–olfactometry and GC–PFPD. Food Chemistry, 154, 1– 6.
- , , , & (2013). Identification of aroma active compounds of cereal
coffee brew and its roasted ingredients. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 61, 2648– 2654.
- , , , & (2008). Solid phase
extraction in food analysis. Food Chemistry and
Biotechnology, 72, 5– 13.
- , & (2002). Principles and applications
of comprehensive two-dimensional gas chromatography. TrAC Trends in
Analytical Chemistry, 21, 573– 583.
- , , & (2007). Evaluation of PDMS-based extraction techniques and
GC-TOFMS for the analysis of off-flavor chemicals in beer. Journal of the
American Society of Brewing Chemists, 65, 129– 137.
- , , , , & (2003). Solid-phase microextraction and gas
chromatography olfactometry analysis of successively diluted samples. A
new approach of the aroma extract dilution analysis applied to the
characterization of wine aroma. Journal
of Agricultural and Food Chemistry, 51, 7861– 7865.
- , , , , & (2013). Sensory properties of
under-roasted coffee beverages. Journal of Food Science, 78, S1290– S1300.
- , , , & (1999). Solid-phase microextraction of volatile polar compounds
in water. Journal of High Resolution Chromatography, 22, 109– 115.
- , , , ,
& (1990). Pinot noir
aroma: A sensory/gas chromatographic approach. In G. Charalambous (Ed.), Flavor and off-flavors (pp, 23– 36). Amsterdam,
the Netherlands: Elsevier.
- , , & (1998). Preference mapping: A review. Chipping Campden, UK: Campden &
Chorleywood Food Research Association.
- , , & (2019). Current trends in fully
automated on-line analytical techniques for beverage analysis. Beverages, 5(13), 1– 22.
- , , & (2000). Analysis of organic sulfur compounds in wine
aroma. Journal of
Chromatography A, 881, 569– 581.
- , , , ,
& (2008). An ideal point
density plot method for determining an optimal sensory profile for
Muscadine grape juice. Food Quality and Preference, 19, 210– 219.
- , , , ,
& (2013). Defining and
characterizing the “nutty” attribute across food categories. Food
Quality and Preference, 27(1), 1– 7.
- , & (1999). Comparison of
gas-sampled and SPME-sampled static headspace for the determination of
volatile flavor components. Analytical Chemistry, 71, 23– 27.
- , , & (2015). Impacts of coffee creamer, dried skim milk and sugar on
the volatile aroma compounds and sensory characteristics in instant coffee. Korean Journal
of Food Science and Technology, 47, 137– 144.
- , , , , , ,
& (2012). Retro-nasal aroma release is correlated with variations
in the in-mouth air cavity volume after empty deglutition. PLoS One, 7(7), e41276.
- , , & (2009). Optimization of the sensory acceptability of a reduced
salt model ready meal. Journal of Sensory Studies, 24, 133– 147.
- , , ,
& (2013). Identification of the odour-active cyclic
diketone cis-2, 6-dimethyl-1, 4-cyclohexanedione in roasted Arabica coffee
brew. Food Chemistry, 138, 2346– 2355.
- , , , ,
& (1994). Detection of powerful odorants in heated milk by use of
extract dilution sniffing analysis. Journal of
Dairy Research, 61, 385– 394.
- , , , , , , & (2004). Comprehensive multidimensional GC for the
characterization of roasted coffee beans. Journal
of Separation Science, 27, 442– 450.
- , , , , , , & (2005). Determination of flavor components in Sicilian
goat cheese by automated HS-SPME-GC. Flavour
and Fragrance Journal, 20, 659– 665.
- , , ,
& (2008). Comprehensive
two-dimensional gas chromatography-mass spectrometry: A review. Mass Spectrometry Reviews, 27, 101– 124.
- , , , & (2013). Descriptive
sensory analysis, consumer liking and preference mapping for solar dried
mango cv Dodo. Food Science and Quality Management, 16, 16– 23.
- , & (2012). Perfumes: Art,
science and technology. Berlin,
Germany:
Springer Science & Business Media.
- (1977). Chemical ionization mass spectrometry: Ten years later. Analytical
Chemistry, 49, 772A– 775A.
- , & (1966). Chemical ionization
mass spectrometry. I. General introduction. Journal of the
American Chemical Society, 88, 2621– 2630.
- , & (2000). Mapping consumer
preference for the sensory and packaging attributes of Cheddar cheese. Food Quality
and Preference, 11, 419– 435.
- , , , & (2011). Production, composition, and application of coffee and
its industrial residues. Food and Bioprocess Technology, 4, 661.
- , , , ,
& (2004). Whitening and sweetening influences on filter coffee
preference. British Food Journal, 106(6), 465– 478.
- , , , , , & (2016). Consumer
acceptance of a polyphenolic coffee beverage. Journal of
Food Science, 81, S2817– S2823.
- , , , , , ,
& (2011). Identification
of volatile components in Chinese Sinkiang fermented camel milk using
SAFE, SDE, and HS-SPME-GC/MS. Food Chemistry, 129, 1242– 1252.
- , , , , , , … (2019). New approaches
to monitor semi-volatile organic compounds released during coffee roasting
using flow-through/active sampling and comprehensive two-dimensional gas
chromatography. Food Research International, 119, 349– 358.
- , , , , & (2015). New approaches on the
analyses of thermolabile coffee diterpenes by gas chromatography and its
relationship with cup quality. Talanta, 139, 159– 166.
- , , , & (2014). Multi-volatile method for aroma analysis using
sequential dynamic headspace sampling with an application to brewed coffee. Journal of
Chromatography A, 1371, 65– 73.
- (2013). Chemistry of coffee: Reference module in chemistry,
molecular sciences and chemical engineering. Cambridge,
MA:
Elsevier.
- , & (2015). Role of food
emulsifiers in milk coffee beverages. Journal of
Colloid and Interface Science, 449, 198– 204.
- , , , & (2018). Identifying key
flavors in strawberries driving liking via internal and external preference
mapping. Journal of Food Science, 83, 1073– 1083.
- , , , ,
& (2010). External preference mapping of beef: Relationship of
fatty acids and flavour precursors with consumer's preferences. Advances in
Animal Biosciences, 1, 130.
- , , , , , , & (2012). A cross-national consumer segmentation based on
food benefits: The link with consumption situations and food perceptions. Food Quality and Preference, 24, 276– 286.
- , , & (2009). Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in coffee brew
samples: Analytical method by GC–MS, profile, levels and sources. Food and
Chemical Toxicology, 47, 819– 826.
- , & (2016). Solid-Phase
Extraction (SPE): Principles and applications in food samples. Acta
Scientiarum Polonorum Technologia Alimentaria, 15, 5– 15.
- , , & (2013). Relationship of sensory and instrumental aroma
measurements of dark chocolate as influenced by fermentation method,
roasting and conching conditions. Journal of
Food Science and Technology, 50(5), 909– 917.
- , , , & (2019). Sensory
complexity and its influence on hedonic responses: A systematic review of
applications in food and beverages. Food Quality
and Preference, 71, 66– 75.
- , , , , , & (2005). Influence of
defined milk products on the flavour of white coffee beverages using
static headspace gas chromatography–mass spectrometry/olfactometry and
sensory analysis. European Food Research and Technology, 221, 265– 273.
- (2002). Solid phase microextraction. Comprehensive
Analytical Chemistry, 37, 389– 477.
- , , , & (2005). Solid phase microextraction of stale flavour volatiles
from the headspace of UHT milk. Journal of the
Science of Food and Agriculture, 85, 2421– 2428.
- , , & (2008). Fast simultaneous analysis
of caffeine, trigonelline, nicotinic acid and sucrose in coffee by liquid
chromatography–mass spectrometry. Food
Chemistry, 110, 1030– 1035.
- , & (1999). Comprehensive
two-dimensional gas chromatography: A hyphenated method with strong
coupling between the two dimensions. Journal of
Chromatography A, 856, 331– 347.
- , & (1995). Comprehensive
multi-dimensional gas chromatography. Journal of
Chromatography A, 703, 327– 334.
- , , , , , ,
… (2014). Association analysis of bitter receptor genes in five
isolated populations identifies a significant correlation between TAS2R43
variants and coffee liking. PLoS One, 9, e92065.
- , & (1993). The role of
ingredient-flavour interactions in the development of fat-free foods. Trends in Food
Science & Technology, 4, 150– 152.
- , , ,
& (2014). Identification of volatile
compounds associated with the aroma of white strawberries (Fragaria
chiloensis). Journal of the
Science of Food and Agriculture, 94, 752– 759.
- , & (2003). Static headspace
and aroma extract dilution analysis of Parmigiano Reggiano cheese. Journal of
Food Science, 68, 794– 798.
- , , & (2017). Challenges in relating
concentrations of aromas and tastes with flavor features of foods. Critical Reviews in Food Science and
Nutrition, 57, 2112– 2127.
- , , & (2010). The use of stir bar sorptive extraction—A potential
alternative method for the determination of furan, evaluated using two
example food matrices. Analytica Chimica Acta, 657, 169– 174.
- , , , , , & (2011). Characterisation of volatile composition of white
salsify (Tragopogon porrifolius L.) by headspace solid-phase
microextraction (HS-SPME) and simultaneous distillation–extraction (SDE)
coupled to GC–MS. Food Chemistry, 129, 557– 564.
- , , ,
& (2005). Application of purge and trap extraction and gas
chromatography for determination of minor esters in cider. Journal of Chromatography A, 1069, 245– 251.
- , , , , , & (2011). The relationship between sensory attributes and wine
composition for Australian Cabernet Sauvignon wines. Australian
Journal of Grape and Wine Research, 17(3), 327– 340.
- , , & (2012). Static headspace analysis
using polyurethane phases—Application to roasted coffee volatiles
characterization. Talanta, 89, 521– 525.
- , & (2001). Headspace analysis
of foods and flavors: Theory and practice. Proceedings
of the American Chemical Society, Held August 23–27, 1998, in Boston, MA.
- , , , & (1995). Comparison of organic extractives found in leatherwood
(Eucryphia lucida) honey and leatherwood flowers and leaves. Journal of Agricultural
and Food Chemistry, 43, 753– 763.
- , & (2006). Studies on
thermionic ionisation detection in comprehensive two-dimensional gas
chromatography. Journal of Separation Science, 29, 2375– 2382.
- , , , , , & (2004). Analysis of roasted coffee bean volatiles by using
comprehensive two-dimensional gas chromatography–time-of-flight mass
spectrometry. Journal of Chromatography A, 1054, 57– 65.
- , , , , , , & (2012). Comparative study of aroma
profile and phenolic content of Montepulciano monovarietal red wines from
the Marches and Abruzzo regions of Italy using HS-SPME–GC–MS and HPLC–MS. Food Chemistry, 132, 1592– 1599.
- , , & (2017). The powerful role of intangibles in the coffee value
chain (Vol. 39). Geneva,
Switzerland:
WIPO.
- , , & (2009). A review of stir bar
sorptive extraction. Chromatographia, 69, 79– 94.
- , , & (2012). Analysis of luwak coffee volatile by using solid phase
microextraction and gas chromatography (Analisa senyawa volatil kopi luwak
dengan menggunakan mikroekstrasi fase padat dan kromatolgi gas). Pelita
Perkebunan (a Coffee and Cocoa Research Journal), 28, 111– 118.
- , & (2010). Selectable
one-dimensional or two-dimensional gas chromatography–mass spectrometry
with simultaneous olfactometry or element-specific detection. Journal of
Chromatography A, 1217, 2903– 2910.
- , & (2018). Structure–Odor
Correlations in Homologous Series of Mercapto Furans and Mercapto
Thiophenes Synthesized by Changing the Structural Motifs of the Key Coffee
Odorant Furan-2-ylmethanethiol. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 66, 4189– 4199.
- , & (2001). A labeled
affective magnitude (lam) scale for assessing food liking/disliking 1. Journal of
Sensory Studies, 16, 117– 159.
- , , & (2016). The current practice in the application of
chemometrics for correlation of sensory and gas chromatographic data. Food Chemistry, 210, 530– 540.
- , & (1996). Studies on
character impact odorants of coffee brews. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 44, 537– 543.
- , , , & (2009). A novel method
of descriptive analysis on hot brewed coffee: Time scanning descriptive
analysis. European Food Research and Technology, 228, 931– 938.
- , , & (2009). Development of sensory attribute pool of brewed coffee. Journal of
Sensory Studies, 24, 111– 132.
- , , , ,
& (2016). SDE and SPME
analysis of flavor compounds in Jin Xuan Oolong tea. Journal of
Food Science, 81, C348– C358.
- (1986). Analytical techniques for the investigation of coffee
aroma. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 5, 78– 81.
- , & (2001). Effect of
various dairy packaging materials on the shelf life and flavor of
pasteurized milk. Journal of Dairy Science, 84, 767– 773.
- , , , & (2016). Personal characteristics of coffee consumers and
non-consumers, reasons and preferences for foods eaten with coffee among
adults from the Federal District, Brazil. Food
Science and Technology, 36, 432– 438.
- , , & (1990). Analytical investigation of Rio off-flavor in green
coffee. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 38, 226– 233.
- , , ,
& (2014). Time of Flight Mass Spectroscopy: Review. World Journal of Pharmacy and
Pharmaceutical Sciences, 4, 614– 625.
- , , & (2017). Hedonic and descriptive sensory evaluation of instant
and fresh coffee products. European Food Research and
Technology, 243, 331– 340.
- , , & (2014). Complexity of coffee flavor: A compositional and
sensory perspective. Food Research International, 62, 315– 325.
- 1989. Solid
phase extraction of stale flavor components from ultra-high-temperature
processed milk (Masters theses). Kansas State
University, Manhattan, KS.
- , , , & (2005). PLS methodology to study relationships between hedonic
judgements and product characteristics. Food Quality
and Preference, 16, 315– 325.
- , , , , & (2018). Identification
of volatile compounds and selection of discriminant markers for elephant
dung coffee using static headspace gas chromatography–mass spectrometry
and chemometrics. Molecules, 23, 1910.
- , , , ,
& 2007. Evidence for odor blending in odorant mixtures.
Paper presented at the 29th Annual Meeting of the Association for
Chemoreception Sciences, USA.
- , , , , , , & (2015). Comparison of two extraction techniques, solid-phase
microextraction versus continuous liquid–liquid
extraction/solvent-assisted flavor evaporation, for the analysis of flavor
compounds in Gueuze Lambic beer. Journal of
Food Science, 80, C571– C576.
- , & (1998). Solid-phase
extraction. New York, NY:
John Wiley & Sons.
- (2010). Application of static headspace gas chromatography for
determination of acetaldehyde in beer. Journal of
Food Composition and Analysis, 23, 475– 479.
- , , , ,
& (2014). A chemometric
approach toward the detection and quantification of coffee adulteration by
solid-phase microextraction using polymeric ionic liquid sorbent coatings. Journal of
Chromatography A, 1346, 1– 7.
- , , , , ,
& (2009). Enhanced resolution comprehensive two-dimensional
gas chromatography applied to the analysis of roasted coffee volatiles. Journal of Chromatography A, 1216, 7301– 7306.
- , & (1981). Investigation of
sulfur-containing components in roasted coffee. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 29, 1078– 1082.
- , , & (2001). Potential of solid-phase microextraction fibers for the
analysis of volatile organic compounds in air. Journal of
Chromatographic Science, 39, 521– 529.
- , , , , , , & (2011). Determination of major
volatile compounds during the production of fruit vinegars by static
headspace gas chromatography–mass spectrometry method. Food Research International, 44, 259– 268.
- , , & (2017). Consumer acceptance of new strawberry vinegars by
preference mapping. International
Journal of Food Properties, 20, 2760– 2771.
- , , , , , & (2016). A comparative study on aromatic profiles of
strawberry vinegars obtained using different conditions in the production
process. Food Chemistry, 192, 1051– 1059.
- United States Department of Agriculture (USDA). 2018. Coffee: World markets and trade: 2018/19 forecast
overview. Retrieved from https://nationalcoffee.blog/2018/06/19/world-coffee-market-and-trade-2018-19-forecast-overview/
- , , & (2006). Internal versus external
preference analysis: An exploratory study on end-user evaluation. Food Quality and Preference, 17, 387– 399.
- (2001). Methods for gas chromatography-olfactometry: A review. Biomolecular
Engineering, 17, 121– 128.
- , ,
& (2013). Optimization of
HS SPME fast GC-MS for high-throughput analysis of strawberry aroma. Food
Analytical Methods, 6, 512– 520.
- , , & (2014). An alternative way to uncover drivers of coffee
liking: Preference mapping based on consumers’ preference ranking and open
comments. Food Quality
and Preference, 32, 152– 159.
- , , & (2004). Comparison of isolation methods for the determination
of important aroma compounds in black currant (Ribes nigrum L.)
juice, using nasal impact frequency profiling. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 52, 1647– 1652.
- , , & (2006). Quantification of trace
volatile sulfur compounds in milk by solid-phase microextraction and gas
chromatography–pulsed flame photometric detection. Journal of Dairy Science, 89, 2919– 2927.
- , , , , & (2012). Identification and quantification of odorous
compounds from adhesives used in food packaging materials by headspace
solid phase extraction and headspace solid phase microextraction coupled
to gas chromatography–olfactometry–mass spectrometry. Analytica Chimica Acta, 745, 53– 63.
- ,
& (2009). Comparative performance of the nine-point
hedonic, hybrid and self-adjusting scales in the generation of internal
preference maps. Food Quality
and Preference, 20, 1– 12.
- , , , ,
& (2008). Partitioning methods outperform hierarchical methods
for clustering consumers in preference mapping. Food Quality
and Preference, 19, 662– 669.
- , , & 2007. Coffee pests, diseases and their management. Wallingford,
UK:
CABI.
- , & (2002). Comparative
studies of the static and dynamic headspace extraction of saturated short
chain aldehydes from cellulose-based packaging materials. Analytical and
Bioanalytical Chemistry, 372, 649– 653.
- , , , , , & (2007). Characterization of flavor and texture development
within large (291 kg) blocks of Cheddar cheese. Journal of
Dairy Science, 90, 3091– 3109.
- , , , ,
& (2017). Dynamic
headspace sampling as an initial step for sample preparation in
chromatographic analysis. Journal of AOAC International, 100, 1599– 1606.
- , & (2019). Identification
of characterizing aroma components of roasted chicory “coffee” brews. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 67, 13848– 13859.
- , , , , , , & (2011). Discrimination of Chinese vinegars based on headspace
solid-phase microextraction-gas chromatography mass spectrometry of
volatile compounds and multivariate analysis. Journal of
Food Science, 76, C1125– C1135.
- , , & (2007). Characterization of aroma compounds in apple
cider using solvent-assisted flavor evaporation and headspace solid-phase
microextraction. Journal of
Agricultural and Food Chemistry, 55, 3051– 3057.
- , , , , , & (2016). Determination of
volatile marker compounds of common coffee roast defects. Food Chemistry, 211, 206– 214.
- , , , , ,
& (2018). Characterization of aroma compounds present in an
industrial recovery concentrate of coffee flavour. CyTA-Journal of Food, 16, 367– 372.
- , , ,
& (2008). Gas chromatography–olfactometry in food flavour
analysis. Journal of
Chromatography A, 1186, 123– 143.
- , & (2010). A review of
advances and new developments in the analysis of biological volatile
organic compounds. Microchemical Journal, 95, 127– 139.
- , & (1993). Headspace
solid-phase microextraction. Analytical Chemistry, 65, 1843– 1852.
- , , , & (2013). Ultrahigh
performance liquid chromatography analysis of volatile carbonyl compounds
in virgin olive oils. Journal of Agricultural and Food
Chemistry, 61, 12253– 12259.
- , , , & (2018). Sensory and flavor characteristics of tomato juice from
garden gem and roma tomatoes with comparison to commercial tomato juice. Journal of
Food Science, 83, 153– 161.
Citing Literature
Number of times cited according to CrossRef: 3
·
Chemometrics-based
aroma profiling for revealing origin, roasting indices, and brewing method in
coffee seeds and its commercial blends in the Middle East, Food Chemistry, 10.1016/j.foodchem.2021.129162, 349, (129162), (2021).
·
Effect of three post‐harvest methods and roasting degree on sensory profile
of Turkish coffee assessed by Turkish and Brazilian panelists, Journal of the Science of Food and Agriculture, 10.1002/jsfa.11185, 0, 0, (2021).
·
Consumer
Choices and Habits Related to Coffee Consumption by Poles, International Journal of Environmental Research and Public
Health, 10.3390/ijerph18083948, 18, 8, (3948), (2021).
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