Technical paper

Ripe nectarines segregated through sensory quality evaluation and electronic nose assessment

Ségrégation de nectarines mûres par évaluation de leur qualité sensorielle et utilisation d’un nez électronique.

Segregación de madura nectarinas para evaluación de la calidad sensoriale y con nariz electrónica.

Department of Plant Science, University of Chile, Av. Santa Rosa 11.315, Santiago, Chile
8820808, rinfante@uchile.cl

^∗ Correspondence and reprints

Abstract

Introduction. The aim of this study was to determine the ability of an electronic nose (e-nose) to predict the quality of nectarines and peaches, and, in particular, the aroma. Materials and methods. Four nectarine cultivars (‘María Dolce’, ‘Maillarlate’, ‘Nectaross’ and ‘Venus’) and one peach cultivar (‘Royal Glory’) were evaluated. The fruit was harvested ripe and the quality evaluations were carried out just one day after harvest. The intensity of the main descriptors of fruit quality was described, and fruits were subjected to an e-nose assessment. The sensory analysis and the e-nose results were presented through a Principal Component Analysis (PCA). A multiple linear regression (MLR) was also used to create a predictive model for the attribute ‘aroma’ compared with the other sensory parameters and the most informative e-nose sensor data. Results and discussion. ‘Royal Glory’ and ‘María Dolce’ were placed in a separate cluster far from ‘Venus’, ‘Nectaross’ and ‘Maillarlate’. The result of the MLR included the attributes ‘acidity’, ‘sweetness’ and ‘acceptability’ in the model, and the data registered by sensor 6 of the e-nose (SnO2-sensor, RGTO Mo, 45 Å thick layer), which were those factors that best related to the aroma, reached a R² of 0.48 and a mean square error (MSE) of 3.85. It was concluded that the e-nose is an instrument able to discriminate peach varieties through their aromatic features, which are among the descriptors that mainly determine acceptability by the peach consumer.

Résumé

Introduction. Le but de cette étude a été de déterminer l’aptitude d’un nez électronique (e-nez) à prédire la qualité de nectarines et de pêches, et, en particulier, l’arôme apte à être apprécié par un jury. Matériel et méthodes. Quatre cultivars de nectarines (María Dolce, Maillarlate, Nectaross et Venus) et un cultivar de pêche (Royal Glory) ont été évalués. Les fruits ont été récoltés à maturité et l’évaluation de la qualité a été réalisée juste un jour après la récolte. La gamme des principaux descripteurs de la qualité du fruit a été décrite, et les fruits ont été soumis à une évaluation par nez électronique. L’analyse sensorielle et les résultats obtenus par e-nez ont été soumis à une analyse en composantes principales (ACP). Une régression linéaire multiple (RLM) a également été utilisée pour créer un modèle prédictif pour le descripteur « arôme » à partir d’autres paramètres sensoriels et des données les plus informatives obtenues par capteur e-nez. Résultats et discussion. María Dolce et Royal Glory ont été placés dans un groupe éloigné de Maillarlate, Nectaross et Venus. Le résultat de la RLM a inclus les attributs « acidité », « douceur », « acceptabilité » dans le modèle, et les données enregistrées par le capteur 6 du e-nez (capteur SnO2, RGTO Mo, 45 Å d’épaisseur), qui ont été les facteurs les mieux liés à l’arôme, ont permis d’obtenir un coefficient R² de 0,48 et une erreur quadratique moyenne de 3,85. Il a été conclu que le nez électronique est un instrument apte à discriminer les variétés de pêchers à partir de leurs caractéristiques aromatiques, qui sont parmi les principaux descripteurs permettant de déterminer l’acceptabilité des pêches par le consommateur.

Resumen

Introducción. El objetivo de este estudio fue determinar la capacidad de una nariz electrónica para predecir la calidad de cuatro cultivares de melocotones y cuatro de nectarinas, en particular el aroma detectado sensorialmente por un panel de jueces entrenados. Material y métodos. La fruta se cosechó madura (15 ± 6 N de firmeza de pulpa) y las evaluaciones de calidad se realizaron un día después de la cosecha. Se describió la intensidad de los principales descriptores de la calidad de la fruta y luego se sometieron a una evaluación con una nariz electrónica. Se realizó un análisis de componentes principales (ACP) con los parámetros evaluados. Se realizó también una regresión lineal múltiple (RLM) para crear un modelo predictivo para el atributo “aroma” en comparación con el resto de los parámetros sensoriales más el sensor de la nariz electrónica que arrojó mayor información. Resultados y discusión. ‘Royal Glory’ y ‘María Dolce’ se agruparon en un grupo distante de ‘Venus’, ‘Nectaross’ y ‘Maillarlate’. En el modelo de la RLM se incluyeron los atributos sensoriales ‘acidez’, ‘dulzura’ y ‘aceptabilidad’ y los datos del sensor 6 compuesto por SnO2, siendo éstos los factores que presentaron una mejor correlación con la variable “aroma”, alcanzando un R² de 0,48 y un error cuadrático medio de 3,85. Se concluyó que la nariz electrónica es un instrumento capaz de discriminar entre variedades de melocotón a través de sus características aromáticas, las que determinan principalmente la aceptabilidad de la fruta.