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CIENCIA Y TECNOLOGÍA OTROS ARTÍCULOS CIENTÍFICOS  

Base química y sensorial de la astringencia y del sabor amargo

Purificación Fernández-Zurbano,1 María-Pilar Sáenz-Navajas,2 José Miguel Avizcuri,1,2 Ana Gonzalo,1 Marivel González,1 Marta Dizy,1 Vicente Ferreira2 y Juan Cacho2
1 Instituto de Ciencias de la Vid y el Vino (Universidad de La Rioja-CSIC-CAR). Finca La Grajera. Logroño (La Rioja), España
2 Laboratorio de Análisis del Aroma y Enología (LAAE), Departamento de química analítica. Universidad de Zaragoza. Instituto agroalimentario de Aragón (IA2). Unidad Asociada al Instituto de Ciencias de la Vid y el Vino (ICVV). Zaragoza, España

La calidad del vino se considera una variable compleja y multidimensional que está formada tanto por dimensiones intrínsecas como por dimensiones extrínsecas.1 Las dimensiones extrínsecas son propiedades que no son físicamente parte del vino, como región, añada, diseño de la etiqueta, enólogo, peso de la botella, presencia/ausencia de premios, etc., mientras que las dimensiones intrínsecas son las relacionadas con el vino en sí y no pueden modificarse una vez que se embotella el producto. Estas últimas están vinculadas a propiedades organolépticas tales como el aroma, sabor, color o sensación en la boca.2,3 Teniendo en cuenta que, en la actualidad, el vino desempeña principalmente un papel hedónico, la calidad está muy relacionada con sus propiedades organolépticas y, por tanto, con las propiedades intrínsecas ligadas a la experiencia global del flavor percibido durante su consumo.4 La percepción del flavor es el resultado de la combinación de todas las sensaciones percibidas en las cavidades bucal y nasal, incluyendo aroma, sabor y sensaciones táctiles.

En los últimos años, la bibliografía elaborada en torno al vino revela la importancia que los investigadores dan al conocimiento de las características sensoriales de los vinos. Una gran mayoría de los trabajos se refiere a la implicación de los compuestos volátiles en el aroma mientras que, en lo referente a las moléculas no volátiles y el gusto, la bibliografía es más limitada. A pesar de la importancia de conocer la implicación real de la composición no volátil en el flavor del vino, en la actualidad esta cuestión no está resuelta, si bien su importancia se ha puesto de manifiesto en repetidas ocasiones en la bibliografía. Así, Breslin5 señala que los compuestos no volátiles, principalmente responsables del sabor y de las sensaciones táctiles, crean la base psicológica-sensorial del flavor sobre la que se construye el aroma y de ahí la importancia que tiene el conocimiento no solo de la composición volátil, sino también del sabor y las sensaciones táctiles para llegar a comprender el flavor. Por lo tanto, cabe preguntarse cuál es el peso de las características organolépticas percibidas por la vista, nariz y boca en el concepto de calidad que construyen los expertos al degustar un vino. Si la percepción en boca está implicada en el concepto de calidad de los expertos la siguiente cuestión es preguntarse cuáles son las características en boca más importantes en la calidad percibida por los expertos. Para tratar de contestar a la primera cuestión se diseñó un trabajo con un panel sensorial en el que los jueces debían evaluar la calidad de 17 vinos tintos en 4 condiciones distintas:

1) en base solo a la percepción del aroma ortonosal (en nariz y con copa negra);
2) en base solo a la percepción en boca (copa negra, nariz tapada);
3) en base solo a la percepción visual (sin oler y sin probar el vino y copa transparente) y
4) evaluación global de la calidad (en copa transparente y oliendo y probando el vino) (fig. 1).

 

Figura 1. Evaluación de la calidad en base a 1) aroma ortonasal, 2) percepción en boca (con piza en la nariz), 3) percepción visual (sin oler y sin probar el vino y copa transparente) y 4) evaluación global de la calidad (en copa transparente y oliendo y probando el vino)

El resultado de este trabajo muestra que las tres fases (visual, aroma y sabor) que los expertos emplean en la evaluación sensorial del vino están significativamente correlacionadas con la evaluación global de la calidad. Sin embargo, existen diferencias ya que el mayor coeficiente de correlación se encuentra entre la calidad global y la calidad evaluada en base al aroma ortonasal y el menor coeficiente de correlación corresponde a la relación entre la calidad global y la calidad evaluada en boca. No obstante, para la predicción global de la calidad es necesaria la información obtenida en las tres fases incluida la percepción en boca6 (fig. 2).

Figura 2. La calidad global percibida por los expertos es predicha a partir de las tres evaluaciones de calidad hechas (calidad del aroma ortonasal, calidad en boca, y calidad visual)

 

En esta línea, y en relación con las características en boca, muy habitualmente se utiliza la expresión «estructura del vino». Si esta es adecuada se incrementará la calidad percibida, en el caso contrario muy probablemente la evaluación de la calidad será baja. No hay una definición única para la estructura del vino, pero podemos aceptar que una buena estructura en boca significa que los sabores y las sensaciones en boca aparecen a la vez potentes y equilibrados.

En relación con los distintos atributos evaluados en boca podemos decir que se han encontrado diferentes resultados en función del segmento de precio de los vinos evaluados. Así estudiados tres grupos de vinos que corresponde cada uno con un segmento de precio distinto (gama alta entre 15-20 €; gama media entre 6-14 € y gama baja entre 1-5 €) se encontró que en los tres casos la calidad estuvo correlacionada con la persistencia y la intensidad global en boca. En los vinos de mayor precio la calidad se mostró además correlacionada con la acidez y la astringencia, mientras que en los vinos de precio medio la calidad estuvo correlacionada con la acidez, pero no con la astringencia. En los vinos de precio bajo la calidad no estuvo correlacionada ni con la acidez, ni con la astringencia ni con el amargor.7 En los dos primeros grupos de vinos los panelistas no fueron consistentes en su evaluación del amargor.

 

Bases químicas de la astringencia en el vino

Modelos predictivos de la astringencia

La astringencia es definida como una sensación táctil percibida en la cavidad bucal que ha sido descrita con distintas subpropiedades.8,9 Gawel et al.8 presentaron un vocabulario estructurado elaborado por un panel de catadores experimentados para describir las subcualidades de la astringencia incluyendo términos como «aterciopelada», «secante» o «rugosa». Entre los compuestos químicos presentes en el vino es la composición no volátil, principalmente la composición polifenólica, la que siempre se ha relacionado con la sensación de astringencia. Resulta, por lo tanto, muy importante para la industria vitivinícola determinar la implicación de estos compuestos en la astringencia de los vinos. Con el fin de encontrar qué compuestos no volátiles están implicados en la sensación de astringencia y determinar la capacidad predictiva de estos compuestos en la astringencia, los tres grupos de vinos de distintos segmentos de precios anteriormente citados fueron analizados química y sensorialmente.7,10,11

De todos los compuestos analizados se seleccionaron aquellos que podían tener una implicación en la astringencia. Esta selección se realizó en base a tres criterios:

· 1) La relación entre la concentración de un compuesto y la concentración umbral de ese compuesto (DoT) debe ser mayor de 1,
· 2) la relación entre la concentración máxima y la mínima debe ser mayor de 2 en, al menos, uno de los vinos del grupo y/o
· 3) correlación de Pearson significativa entre la puntuación dada para la astringencia en cada grupo de vinos y la concentración del compuesto.

Estos criterios permitieron hacer una selección de compuestos con posible implicación sensorial en la astringencia y construir un modelo predictivo mediante regresión de mínimos cuadrados para cada grupo de vinos. Los modelos obtenidos se muestran en la tabla 1.

 

Tabla 1: Modelos matemáticos predictivos obtenidos para la astringencia a partir de la composición química no volátil de tres grupos de vinos pertenecientes a distintos segmentos de precio

Vinos gama alta
Astringencia = 0,269*Etanol + 0,203*Azúcares_Reductores + 0,185*PAs poliméricas + 0,167*t-Aconítico + 0,179*Coutárico + 0,184*Quercetina-Galactósido

Vinos gama media
Astringencia = - 0,016 + 0,37*Etanol + 0,29*Procatéquico + 0,23*Coutárico+ 0,50*PAs poliméricas + 0,07*c-Aconítico + 0,05*Caftárico

Vinos gama baja
Astringencia = 1,316 + 0,0037 Ácido gálico + 0,013 Procianidina B1 + 0,0004 Catequina – 0,0038 Procianidina B2 – 0,010 Epicatequina + 2,518 LPP + 0.144 PPA + 0,005 PA poliméricas

 

En los tres modelos obtenidos el peso de los parámetros relacionados con las proantocianidinas (PA) es alto lo que permite afirmar que estos compuestos tienen un peso importante en la predicción de la astringencia de los tres grupos de vinos. En relación con el resto de la composición no volátil, los modelos de los vinos de gama alta y gama media son más parecidos entre sí ya que en ambos son retenidos el ácido aconítico, ácidos hidroxicinámicos (cutárico y caftárico) y el contenido en alcohol. Las diferencias más importantes entre ambos modelos son los azúcares reductores y un flavanol retenidos en el modelo de los vinos de gama alta y el ácido protocatéquico en el modelo de los vinos de gama media. En el caso de los vinos de gama baja, los compuestos polifenólicos de bajo peso molecular retenidos son claramente diferentes a los otros modelos.

Validación de los modelos obtenidos

Una cuestión importante que aporte información enológica de interés a los modelos matemáticos obtenidos es validar la implicación sensorial de los compuestos retenidos en los modelos. Para ello se ha realizado la adición de los compuestos con capacidad predictiva a un vino neutro, es decir, un vino comercial sin defectos y sin destacados atributos sensoriales en boca ni en nariz. Este vino fue analizado en los compuestos de interés antes y después del correspondiente dopaje. Una vez realizado el dopaje del vino con el compuesto objeto de estudio se procedió a una evaluación sensorial en boca empleando un test triangular.11 En la tabla 2 se muestran las 24 pruebas de adición o fortificación que se realizaron tanto en vino neutro, como en disoluciones acuosas.

 

Tabla 2: Tests triangulares para validar el efecto de la adición de compuestos con capacidad predictiva en la astringencia [Clique aquí para ampliar en pdf]

a Relación de concentración de los acidos trans- / cis- aconítico.
b Significatividad del efecto; ns: no significativo. Efecto significativo marcado en negrita.
c Expresado en g L-1 of PA medidos por el índice de la vanillina.
d Expresado en g L-1.

 

En las pruebas 1 y 2 (de la tabla 2), la fracción de proantocianidinas o taninos aislada a partir de un vino muy astringente se añadió al vino tinto neutro. La adición de dicha fracción induce diferencias sensoriales significativas en la matriz del vino neutro. La muestra fortificada fue descrita como más astringente por el 100% de los panelistas en la prueba 1, en la que la adición de PA o taninos se llevó a cabo a concentraciones reales presentes en los vinos. En la prueba 2, el vino neutro fue fortificado con la fracción de PA diluida 1:10. El análisis sensorial mostró que, en esta prueba 2, la muestra fortificada fue identificada no solo como más astringente (50% de las respuestas) sino también como más ácida (60% de las respuestas). Estos resultados confirman la destacada relevancia sensorial de este grupo de compuestos en las propiedades sensoriales de astringencia y sabor de los vinos tintos. El resto de los resultados obtenidos en las pruebas de adición o fortificación fueron sorprendentes y revelaron la existencia de interacciones perceptivas extremadamente complejas entre los diferentes compuestos no volátiles sensorialmente activos. Cabe destacar, que la adición de ácido c-aconítico tanto en vino como en agua (pruebas 4 y 5, tabla 2) no pudo ser detectada por nuestro panel, lo que está en claro contraste con los resultados obtenidos en otros trabajos10,12,13 y también está en aparente contradicción con el papel que este compuesto parece desempeñar en la astringencia atendiendo al modelo de los vinos de gama alta. Del mismo modo, la adición de ácido t-caftárico al vino (prueba 13, tabla 2), no pudo ser detectada, por lo tanto no se confirma la implicación que ambos modelos atribuyen a este compuesto. El éster etílico del ácido protocatéquico y el ácido cutárico, también presentes en los modelos de astringencia, no pudieron ser verificados debido a la falta de la cantidad necesaria de estándar o patrón para llevar a cabo las pruebas sensoriales. La complejidad del problema se muestra perfectamente con los experimentos sensoriales realizados con los ácidos t-y c-aconítico (pruebas 4 a 10, tabla 2), con las llevadas a cabo también con los ácidos cafeico y caftárico (pruebas 11 a 15, tabla 2) y con las que se realizaron con diferentes flavonoles (pruebas 18 a 24, tabla 2). Mientras el ácido t-aconítico pudo ser detectado significativamente a los niveles máximos que se encuentran en el conjunto de muestras (pruebas 6 y 7, tabla 2), esto no ocurrió en el caso del c-aconítico. Inicialmente, se hipotetizó que ambos isómeros ejercerían un efecto aditivo, por lo que la adición simultánea de ambos compuestos sería fácilmente detectada por el panel sensorial. Por el contrario, lo que se ha observado repetidamente, ya que todos estos experimentos fueron replicados, es que la adición de la mezcla de dos isómeros tanto a vino (prueba 8, tabla 2) como a agua (prueba 9, tabla 2) no pudieron ser detectados.

Esta falta de aditividad en las respuestas sensoriales provocadas por compuestos de la misma familia fue observada también en el caso de los ácidos hidroxicinámicos y de los flavonoles. Los resultados fueron, sin embargo, bastante diferentes cuando la adición de los ácidos se llevó a cabo junto con un compuesto de carácter dulce. La presencia de una cantidad no detectable de sacarosa (prueba 3, tabla 2) en una mezcla de ácidos c-y t-aconítico (prueba 10, tabla 2) o de los ácidos t-aconítico y t-cafeico (prueba 15, tabla 2) produjo un aumento significativo (a un nivel del 95%) en el número de panelistas (16 de los 36 panelistas) que fueron capaces de diferenciar entre el vino y la muestra fortificada en comparación con las pruebas 8 o 14, en las que solo los ácidos estaban presentes en la muestra fortificada. Mientras que todos estos resultados ciertamente parecen confirmar la pobre aditividad de las señales sensoriales relacionadas con la astringencia, también revelan la posible existencia de interacciones entre las distintas sensaciones (dulzor x astringencia).

Interacción de otros atributos sensoriales en la astringencia

Con el objetivo de evaluar la posible implicación de otros atributos sensoriales en la percepción de la astringencia, se procedió de forma similar a lo descrito para la obtención del modelo matemático de la astringencia construido a partir de la composición química de los 36 vinos estudiados. Por lo tanto, a partir de los atributos sensoriales descritos en estos vinos por el panel sensorial se construyó un modelo predictivo mediante regresión de mínimos cuadrados con validación cruzada completa. Tres atributos en boca; «amargor», «intensidad global», «persistencia» y un término aromático «especias» fueron retenidos en el modelo. En la regresión, la segunda componente explicó el 64% de la varianza total (62% de la varianza cruzada) con un RMSE de 0,44. El modelo matemático calculado fue el siguiente:

Astringencia = - 6,371 + 0,583 Amargor + 0,619 Persistencia + 0,029 Especias + 0,857 Intensidad global

En este modelo de predicción, se observó una contribución positiva de los cuatro atributos sensoriales considerados. La «intensidad global» fue la variable que presentó un mayor peso en el modelo seguido de la «persistencia». Es importante destacar que el término combinado «especias» estuvo formado por siete términos individuales tales como «especias», «regaliz», «vainilla», «mentol/fresco», «pimienta», «clavo» y «nuez moscada».14

Por último, se construyó un modelo predictivo a partir de siete compuestos químicos y cuatro atributos sensoriales. La segunda componente explicó el 77% de la varianza total (71% de la varianza cruzada) con un RMSE de 0,35. El modelo obtenido fue:

Astringencia = - 4,818 + 0,002 Ácido gálico + 0,529 Amargor + 0,0035 Procianidina B1 + 0,01 Especias - 0,0004 Catequina - 0,0023 Procianidina B2 - 0,009 Epicatequina + 1,125 LPP + 0,094 PA polisacáridas complejas + 0,0027 PA poliméricas + 0,482 Persistencia

El modelo recoge once variables significativas, de las cuales todas las variables contribuyen positivamente a la astringencia percibida a excepción de la catequina, la epicatequina y la procianidina B2 que contribuye negativamente. Los pigmentos poliméricos grandes fue la variable de mayor peso en el modelo seguido del atributo «amargor».

 

Bases químicas del sabor amargo en el vino

Modelos predictivos del sabor amargor

Entre los atributos evaluados en boca y que contribuyen a la estructura de los vinos el amargor es, a día de hoy, el sabor sobre el que menor conocimiento existe acerca de los compuestos químicos responsables del mismo y, de hecho, en la bibliografía se encuentran resultados controvertidos en relación con los compuestos implicados en el mismo.15-17 En general, se apunta a los compuestos polifenólicos como compuestos responsables del sabor amargo, en concreto los compuestos polifenólicos de bajo peso molecular, así como las proantocianidinas más pequeñas (dímeras y trímeros). Sin embargo, muchos de estos compuestos están presentes en los vinos por debajo del umbral sensorial del sabor amargo, aunque Hufnagel y Hofmann17 apuntan que, a pesar de esto, compuestos como los ésteres etílicos de los ácidos fenólicos y flavanoles contribuyen al sabor amargo de los vinos tintos. Además, de la posible contribución al amargor de los vinos de compuestos presentes en concentraciones por debajo de su valor umbral existen otras dificultades en el estudio de este sabor como que los paneles entrenados no son consistentes en el sabor amargo o que los vinos no presentan suficientes diferencias en este atributo.

Con el fin de evaluar la implicación de los compuestos citados en el amargor se trabajó con un panel de dieciocho catadores seleccionados por su capacidad para detectar el sabor amargo, de acuerdo al test de Tepper.18 Seguidamente se evaluaron sensorialmente 36 vinos tintos jóvenes a partir de los cuales se seleccionaron seis vinos en base a sus diferencias significativas en el amargor percibido por los panelistas. Estos seis vinos fueron desaromatizados y fraccionados por cromatografía preparativa de permeación en gel de acuerdo al método descrito por Gonzalo-Diago et al.19 Este fraccionamiento generó dos fracciones F-1 y F-2 (evaluadas sensorialmente por el panel entrenado), mientras la primera fue evaluada como amarga, la segunda fue evaluada con menos de 1 (sobre 9) en este sabor. Posteriormente, la fracción F-1 fue subfraccionada mediante extracción en fase sólida,19 separando por un lado los azúcares y los ácidos orgánicos y, por otra, los compuestos fenólicos de bajo peso molecular. Estas subfracciones se denominarán F-11 y F-12. Ambas fracciones fueron liofilizadas y redisueltas en agua mineral a un factor de concentración respecto al vino de partida de 1:4 para su posterior evaluación sensorial. Los resultados de la evaluación sensorial se muestran en la figura 3. La única subfracción evaluada amarga fue F-12, esta subfracción fue analizada químicamente y los resultados correlacionados con los datos sensoriales del amargor.

Figura 3: Evaluación en boca de 6 vinos y sus correspondientes 6 fracciones y: A) vinos, B) fracción F-1, C) fracción F-12 (amarga)

 

Los resultados mostraron que el amargor evaluado en los vinos no estaba correlacionado con el amargor evaluado ni en la fracción F-1, ni en la subfracción F-12. Sin embargo, los compuestos analizados en la fracción (polifenoles de bajo peso molecular y PA menores de tres unidades) mostraron capacidad predictiva del amargor evaluado en la subfracción F-12. En la bibliografía tanto en trabajos realizados con disoluciones de un solo compuesto20 como con vinos21,22 se apunta la implicación de otros atributos sensoriales en el sabor amargo.

Interacción de otros atributos sensoriales en el amargor

Los resultados obtenidos de la evaluación sensorial de la fracción amarga muestran que el amargor evaluado en esta fracción no permite explicar el amargor percibido en los vinos iniciales, por lo que otros atributos sensoriales podrían estar implicados en la percepción de dicho sabor. Para profundizar en esta cuestión se realizó el análisis sensorial (nariz y boca) y químico de 36 vinos tintos jóvenes. En primer lugar se realizaron las correlaciones entre el amargor de los vinos con los compuestos químicos analizados. Los resultados muestran que el sabor amargo está correlacionado significativamente con la procianidinas B1 y A2, ácidos trans-caftárico y gálico, catequina, epicatequina, la quercetina-3-O-glucósido, la miricetina y los pigmentos de mediano y gran tamaño (MP). El modelo predictivo obtenido explica el 69% de la varianza (61% por varianza cruzada) con una raíz del error cuadrático medio (RMSE) de 0,164:


AMARGOR = 14.082 + 0.278 Procianidina B1 - 0.446 Ácido trans-caftárico + 0.177 Quercetina-3-O-glucósido + 0.380 Miricetina + 0.261 MP
(Modelo 2)

AMARGOR = 14,082 + 0,278 Procianidina B1 - 0,446 Ácido trans-caftárico + 0,177 Quercetina-3-O-glucósido + 0,380 Miricetina + 0,261 MP

 

En segundo lugar se realizaron las correlaciones entre el amargor de los vinos y el resto de atributos sensoriales (aroma y boca). Como primera aproximación seis variables sensoriales «acidez», «astringencia», «persistencia», «fruta pasa», «animal» y «vegetal» fueron utilizadas como variables predictivas por presentar una correlación significativa con el sabor amargo. El modelo matemático realizado con dichos atributos retuvo los atributos «vegetal», «acidez» y «astringencia». Este modelo predictivo explica el 80% de la varianza original (76% por varianza cruzada) con un raíz del error cuadrático medio (RMSE) de 0,149:

AMARGOR = 5,019 + 0,369 Vegetal + 0,162 Acidez + 0,678 Astringencia


Con el objetivo de evaluar la capacidad predictiva de los compuestos no volátiles y atributos sensoriales, se construyó un modelo predictivo mediante una regresión de mínimos cuadrados con validación cruzada completa. El tercer modelo obtenido es:


AMARGOR = 5,957 + 0,189 Procianidina B1 - 0,206 Ácido trans-caftárico + 0,083 Quercetina-3-O-glucósido + 0,277 Miricetina + 0,150 MP + 0,299 Acidez + 0,288 Astringencia

 

Este modelo muestra siete variables significativas: «astringencia», «acidez», procianidina B1, quercetina-3-O-glucósido, miricetina, MP y el ácido trans-caftárico. Todas las variables contribuyeron positivamente al sabor amargor a excepción del ácido trans-caftárico que contribuye negativamente. Siendo, los dos atributos en boca «acidez» y «astringencia» las variables que presentaron un mayor peso en el modelo, seguidas de la miricetina.

Es importante resaltar que la capacidad predictiva del amargor a partir de la composición no volátil es menor que la obtenida a partir de los atributos sensoriales en el sabor amargo. De hecho, la capacidad predictiva del sabor amargo a partir de atributos sensoriales y la composición no volátiles mejora las varianzas explicadas en los modelos obtenidos por separado.

 

Bibliografía

1. Charters S., Pettigrew S.: The dimensions of wine quality. Food Quality and Preference 2007; 18: 997-1007.
2. Sáenz-Navajas M.P., Ballester J., Peyron D., Valentin D.: Extrinsic attributes responsible for red wine quality perception: A cross-cultural study between France and Spain. Food Quality and Preference 2014; 35: 70-85.
3. Sáenz-Navajas M.P., Ballester J., Pêcher C., Peyron D., Valentin D.: Sensory drivers of intrinsic quality of red wines. Effect of culture and level of expertise. Food Research International 2013; 54: 1506-18.
4. Yegge J.M., Noble A.C.: En: The identification of sensory and non-sensory attributes of California Chardonnay wines that influence acceptance and purchase intent for differing segments of consumers. Proceedings of the American Society for Enology and Viticulture, 50th Anniversary Annual Meeting, Seattle, WA, 2001, American Society for Enology and Viticulture: Seattle, WA, 2001: 28-31.
5. Breslin P.A.S.: Human gustation and flavour. Flavour and Fragrance Journal 2001; 16: 439-56.
6. José Miguel Avizcuri Inac:Avances en el conocimiento de la percepción sensorial de vinos tintos y su relación con la composición química no volátil. Evolución químico-sensorial en la etapa de embotellado. Tesis doctoral, 2014.
7. Maribel González Hernández: Características sensoriales y composición no volátil de vinos tintos: Avances en la exploración de la calidad. Tesis doctoral (en prensa, 2016).
8. Gawel R., Iland P.G., Francis I.L.: Characterizing the astringency of red wine: a case study. Food Quality and Preference 2001; 12: 83-94.
9. Vidal S., Courcoux P., Francis L., Kwiatkowski M., Gawel R., Williams P., Waters E., Cheynier V.: Use of an experimental design approach for evaluation of key wine components on mouth-feel perception. Food Quality and Preference 2004; 15: 209-17.
10. Sáenz-Navajas M.P., Tao Y.S., Dizy M., Ferreira V., Fernández-Zurbano P.: Relationship between nonvolatile composition and sensory properties of premium Spanish red wines and their correlation to quality perception. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2010; 58: 12407-16.
11. Sáenz-Navajas M.P., Avizcuri J.M., Ferreira V., Fernández-Zurbano M.P.: Insights on the chemicals basis of the astringency of Spanish red wines. Food Chemistry 2012; 134: 1484-93.
12. Hufnagel J.C., Hofmann T.: Orosensory-directed identification of astringent mouthfeel and bitter-tasting compounds in red wine. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2008; 56: 1376-86.
13. Sáenz-Navajas M.P., Ferreira V., Dizy M., Fernández-Zurbano P.: Characterization of taste-active fractions in red wine combining HPLC fractionation, sensory analysis and ultra performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry detection. Analytica Chimica Acta 2010; 673: 151-9.
14. Sáenz-Navajas M.P., González-Hernández M., Campo E., Fernández-Zurbano P., Ferreira V.: Orthonasal aroma characteristics of Spanish red wines from different price categories and their relationship to expert quality judgements. Australian Journal of Grape and Wine Research 2012; 18: 268-79.
15. Peleg H., Gacon K., Schlich P., Noble A.C.: Bitterness and astringency of flavan3-ol monomers, dimers and trimers. Journal of the Science of Food and Agriculture 1999; 79: 1123-8.
16. Kallithraka S., Bakker J., Clifford M.N.: Evaluation of bitterness and astringency of (+)-catechin and (-)-epicatechin in red wine and in model solution. Journal of Sensory Studies 1997; 12:25-37.
17. Hufnagel J.C., Hofmann T.: Quantitative reconstruction of the nonvolatile sensometabolome of a red wine. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2008; 56:9190-9.
18. Tepper B.J., Christensen C.M., Cao J.: Development of brief methods to classify individuals by PROP taster status. Physiology and Behavior 2001; 73: 571-7.
19. Gonzalo-Diago A., Dizy M., Fernández-Zurbano P.: Contribution of low molecular weight phenols to bitter taste and mouthfeel properties in red wines. Food Chemistry 2014; 154: 187-198.
20. Caporale G., Policastro S., Monteleone E.: Bitterness enhancement induced by cut grass odorant (cis-3-hexen-1-ol) in a model olive oil. Food Quality and Preference 2004; 15: 219-27.
21. Sáenz-Navajas M.P., Campo E., Avizcuri J.M., Valentin D., Fernández- Zurbano P., Ferreira V.: Contribution of non-volatile and aroma fractions to inmouth sensory properties of red wines: Wine reconstitution strategies and sensory sorting task. Analytica Chimica Acta 2011; 732: 64-72.
22. Sáenz-Navajas M.P., Avizcuri J.M., Ferreira V., Fernández-Zurbano M.P.: Sensory changes during bottle storage of Spanish red wines under different initial oxygen doses. Food Research International 2014; 66: 235-46.

 

 

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