En résumé, il n'y a aucune orge parfaite pour une bonne qualité de malt. En effet, la composition de la matière première est liée à divers facteurs tels que l'année de récolte, des espèces d'orge, le type d'orge (2 ou 6 rangs), de l'emplacement de la culture et de la variété d'orge.
La qualité de l’orge joue un rôle essentiel sur la qualité de malt final. L’évaluation des paramètres de qualité de l’orge est donc très importante pour pouvoir définir les meilleures conditions opératoires adaptées à ses besoins pour obtenir un produit final de qualité.
4. Méthode d’analyses
4.1. Méthodes classiques
Traditionnellement, une analyse complète de qualité d’orge inclus la mesure de 4 à 7 paramètres physiques et chimiques pour l'orge. Les 4 paramètres quantitatifs de qualité de l’orge les plus considérés sont (teneur en humidité (%), teneur en β-glucanes (mg/l), teneur en arabinoxylanes (%)) plus l’indice de germination (%) dans cette étude. Les paramètres de qualité sont obtenus par les méthodes normalisées par l'EBC (2010) Ces analyses de référence sont habituellement longues et chères.
4.2. Méthodes alternatives
Des méthodes alternatives ont été suggérées pour collecter facilement et rapidement l'information sur l'orge, et faciliter ainsi le choix de nouveaux cultivars par les malteurs. ???0(2007) ont utilisé la résonance magnétique nucléaire de proton, pour étudier la mobilité de l'eau dans l'orge hydratée, il a constaté que la prise de l'eau et sa distribution dépend de la composition du grain d’orge. L’utilisation parallèle de deux techniques a été aussi envisagée dans la littérature. L'imagerie RMN a été couplée avec l'analyse morphologique (acquisition d'image, segmentation, extraction externe et interne de dispositif d'image, classification et interprétation) (Zapotocny et al.2008). Ils ont constaté que des dispositifs morphologiques peuvent être utilisés avec succès pour l'identification variétale préliminaire des grains d'orge. Par contre le RMN technique requière une pureté maximale de l’échantillon et une quantité suffisante de matériel. Cozzolino et al.(2012) ont utilisés d’autres types d’analyses, l'analyseur rapide de Viscosité couplé à l'analyse multi-variable qui peut être considéré comme outil analytique intéressant pour étudier la processus de transformation d’'amidon et pouvait prévoir quelques importants facteurs de la qualité d'orge. Ces méthodes sont efficaces mais nécessitent du temps pour préparer les échantillons et analyser les résultats. Ce qui n’est pas apprécié dans le cas d’analyse de bases de données de grande taille
Les méthodes conventionnelles impliquent des procédures longues, laborieuses et coûteuses, y compris l'analyse physique et chimique ou l'analyse par microscopie. Une méthode peu couteuse, rapide et robuste basée sur la spectroscopie pour le processus de certification serait idéale pour la caractérisation de la qualité d'orge avant le procédé de maltage.
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4.2.1. La spectroscopie infrarouge (IR)
Les méthodes spectroscopiques se décomposent globalement en deux grandes catégories, la spectroscopie des rayonnements – qui elle-même regroupe la spectrométrie d'absorption, la spectrométrie d'émission, la spectrométrie de diffusion Raman et la spectrométrie de résonance magnétique nucléaire – et la spectroscopie de masse. La spectroscopie et la spectrométrie des rayonnements regroupent un ensemble de méthodes d'analyse permettant d'accéder à la composition et à la structure de la matière fondées sur l'étude des spectres fournis par l'interaction des atomes et des molécules avec divers rayonnements électromagnétiques qu'ils émettent, absorbent ou diffusent. En spectroscopie infrarouge (IR), l'absorption résulte des phénomènes de vibration et rotation des molécules. Les spectres d’absorption infrarouge permettent donc de déterminer la nature des liaisons chimiques. Le proche infrarouge (NIR) et le moyen infrarouge (MIR) sont les deux méthodes les plus utilisés dans le domaine de la spectroscopie infrarouge. Le domaine du NIR est généralement désigné comme le spectre électromagnétique entre les longueurs d'onde de ~ 750 et ~ 2500 nm de longueur d'onde (~ 13 500 à ~ 4000 cm-1) alors que celui du MIR est comprise entre 2,500 et ~ 23 500 nm (4000 à ~ 450 cm-1) avec absorptions vibratoire, alors que NIR mesure les absorptions harmoniques, et les vibrations élevées de l'énergie.
4.2.1.1. La spectroscopie proche infrarouge (NIR)
Le NIR spectroscopie est un outil utilisé presque dans tous les domaines de la recherche. En pétrochimie : pétrole fractions, carburants, polymères (Yalvac et al.1997 ; Parisi et al.1990, Lachenal, 1998). Dans le secteur clinique: sérum humain, cancer (Malin et al.1999 ; Wallon et al.1994). En matière d'environnement, le NIR a été appliqué au recyclage (Alam et al.1995). En science de bois, de nombreux chercheurs ont rapporté que la technique NIR est utile pour la détection des propriétés chimiques et physiques des matériaux en bois (Tsuchikawa and Schwanninger, 2013). En pharmacie. La spectroscopie NIR et la chimiométrie ont été utilisées dans des plusieurs thèmes pharmaceutiques : analyses qualitatives, méthodes quantitatives et applications en ligne (Roggo et al.2007). Et bien sûr dans le domaine d’agriculture et des aliments : adultération, qualité et compositions (Ding et al.2000, Ridgway et al.1999, Kays et al.2000). Dans le domaine de l'analyse de l'orge, la technologie NIR est déjà bien établie dans l’évaluation de la composition de grain. Il a été conclu que le phénotype??? de grain de l'orge par NIR associée à la chimiométrie était un nouvel outil fiable pour caractériser les effets des mutant gènes sur la sélection de l'orge de qualité (Jacobsen et al.2005). Des modèles pour la prédiction rapide et sûre de la teneur en humidité et en lipides totaux des maïs par spectroscopie (NIR) proche-infrarouge ont été développés (Marte et al.2009). En outre, il s'est avéré que NIR a un potentiel pour prévoir la qualité du grain entier de malt (prédiction de la teneur en humidité et en azote, de l'extrait de malt et de la teneur en protéines, (Sileoni et al.2010 ; Tarr et al.2012).
46 4.2.1.2. La spectroscopie moyenne infrarouge (MIR)
Les applications de la spectroscopie MIR ont réalisées avec succès dans de très nombreux domaines de la science. Le Table 3 présente plusieurs exemples sélectionnés pour l’utilisation de MIR-spectroscopie dans 4 domaines scientifiques. Ces derniers ne représentent qu'une infime partie de la littérature associée à la spectroscopie MIR qui ne peut être développée de manière exhaustive dans ce document.
Table 3 quelques exemples sélectionnés pour l’utilisation de la spectroscopie MIR
Dans la littérature, la spectroscopie MIR a souvent été appliquée sur des produits alimentaires aussi variés comme le montre Figure 6, sur produits nombreuses pour chaque group d’aliments, et pour des applications différents :
Pour chaque domaine d’aliment plusieurs produits sont étudiés ils sont citées dans le paragraphe suivant et comme le montre le Figure 6.
1. Le lait et les produits laitiers o Le lait
Médecine
•Biomédical pertinents compositions
- DNA/RNA (Wang et al., 2008)
- Protéine
•Détecte des maladies (L'athérosclérose, Leucémie, ou la progression des maladies (Soyeurt et al., 2013)
Environnement
- Bois carbone et nitrogène content (Olale et al., 2013)
•Compositions
- Sol content en carbone (Wang et al., 2011)
Pharmacie
- (Vigabatrin) as active component dans les produits pharmaceutiques (Torano et al., 2001)
•Traçage
- Vitamin C dans les produits pharmaceutiques en poudre et solution ( Yang and Irudayaraji,
2002)
Aliments
•Discrimination -Huile d’olive (Aouidi et al., 2012)
par variété - Jus de raisin (Cozzolino et al., 2012)
•Qualité - Teneur en triglycérides et la composition d'acide gras de la Beurre de cacao (Maurer and
rodriguez, 2013)
• Adultération - Lactosérum, peroxyde d'hydrogène, et le lait synthétique dans le lait de vache (Santos et al., 2013).
- La viande hachée avec la viande de dinde (Alamprese et al., 2013).
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o Le Fromage
o Le Beurre
2. La viande et les produits carnés
o La viande de bœuf, poulet, porc…
o Le poisson
3. L’huile 4. Le miel 5. Le café
6. Les boissons alcoolisées
o Le vin o La bière 7. Les céréales o Le blé o Le riz o L’orge Le café La viande L’huile Miel et sucre Les produits laitières Les boissons alcooliques Les céréales Les fruits et légumes
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Figure 6 des domaines d’application de MIR spectroscopie sur des produits alimentaires Viande et produits carnés, lait et produits laitiers, les boissons alcoolisées
Parmi les applications intéressantes sur ces différents produits alimentaires, on peut citer : Caractérisation qualitative d'un produit alimentaire :
1. Origine géographique d'un produit : le fromage (Picque et al.2002 ; Pillonel et al.2003 ; Karoui et al.2004, 2005) ; le safran (Anastasaki et al.2010), le thé (Chen et al.2009), le café (Hashimoto et al.2004), le miel (Rough et al.2006).
2. Variété : le café (Hashimoto et al.2004), le jus de pomme (Reid et al.2005), le miel
(Rough et al.2006), le vin (Tarantilis et al.2008).
3. Année de récolte : discrimination de purée de fruit d’une année par rapport à l’autre
(Holland et al.1998). Par ailleurs, d’autres chercheurs ont montré que les spectres IR-MIR ne peuvent pas fournir une distinction par variété, géographique zone ou année de culture(Grurdeniz et al. 2009)
Détermination de la composition d'un produit :
• Protéines dans lait (Inon et al.2004, Etzion et al. 2004), dans le blé (Nunes et al.1997), dans le riz (Vansoest et al.1994).
• Les sucres dans le vin (Egidio et al.2010), dans le miel (Lichtenberg et al.2002).
• Ethanol dans le vin ou la bière (Lachenmeier, 2007 ; Egidio et al.2010). • Les acides gras dans les huiles de table (Inon et al.2003).
• La caféine et l'acide chlorogénique dans le café (Hashimoto et al.2004)
Analyser la qualité sensorielle d'un produit alimentaire :
• Déterminer la qualité des viandes : viande hachée de poulet, de porc, de dinde (Al-Jowder et al.1997).
• Discrimination des produits congelés de produits frais. Poisson (Al-Jowder et al. 1997 ; Karoui et al. 2007b)
• Détection des fraudes alimentaires : détermination de l'adultération du beurre avec le margarine (Koca et al.2010), détection de la viande hachée de bœuf adultéré avec de viande de dinde (Alamprese et al. 2013). Investigation du miel irlandais et adultération avec un mélange glucose-fructose (Kelly et al.2006) . Détection de l'adultération des huiles d’olive avec de huile de tournesol (Tay et al.2002).
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Plusieurs études sur l’utilisation de la spectroscopie MIR ont été réalisées dans le domaine des céréales. Elles concernent des analyses qualitatives : Reeves and Delwiche, (1997) ont montré que le MIR peut être un outil potentiel pour déterminer la teneur en protéine dans la farine de blé d’hiver avec des modèles très acceptables (R2 =0.997). Shao et al. (2011) ont montré que la teneur en protéines du riz peut être déterminée avec succès par le MIR et analyses chimiométriques avec un coefficient de détermination de R2 =0.93. Robert et al. (2005) ont proposé la spectroscopie MIR en tant qu'outil pour évaluer la proportion de ß-glucanes et d’arabinoxylane dans les parois cellulaires des céréales. Plusieurs études ont été réalisées pour caractériser et étudier le malt ou le processus de maltage. Tarr et al. (2012) ont suggéré que le MIR pouvait être utilisé comme méthode complémentaire pour suivre le processus de maltage en ligne
A notre connaissance, peu d’études ont été réalisées sur l’orge. Toole et al. (2012) ont étudié la distribution de l’arabinoxylane dans l’endosperme des différentes céréales dont l’orge. Ils ont montré que la distribution de l’arabinoxylane de chaque céréale est différente. Ceci est probablement lié aux factor génétique de chaque céréale. Lhotakova et al. (2010) ont réussi à discriminer l’orge par variété. Les résultats présentés confirment que les orges d'origines génétiques différentes peuvent être, rapidement et de manière fiable, distinguées par une analyse multivariée des spectres de vibration des grains d'orge moulus. Des échantillons d’orge contenant de petites quantités de β-glucanes et des teneurs relativement élevées de
pentosanes ont été séparés par FT-IR et FT-NIR combiné avec des méthodes chimiométriques. Des déterminations quantitatives par FT-IR et FT-NIR de «masse de mille grains", amidon, N-substances, β-glucanes et pentosanes sont possible.
Les données spectrales comme les spectres MIR contiennent habituellement un grand nombre d'information très corrélées entre elles. Les informations analytiques dans les spectres peuvent être extraites par des techniques analytiques multivariées. Les méthodes multivariées les plus utilisés permettent alors de distinguer des échantillons apparemment semblables (classification) et de quantifier des propriétés difficiles à mesurer par d'autres techniques). L'état des connaissances actuelles sur les applications de ces méthodes dans notre domaine sera décrit dans la section suivante.