Laboratorio di chimica sperimentale

Attività e servizi

Le attività e i servizi offerti dal Laboratorio di chimica sperimentale IZSVe sono:

Contatti

Processo analitico

Il processo analitico del Laboratorio di chimica sperimentale IZSVe segue queste fasi:

1. Consulenza, messa a punto del disegno sperimentale, progettazione dello studio
2. Individuazione dei campioni più adatti allo studio
3. Trasferimento dei campioni al laboratorio di chimica sperimentale
4. Preparazione e processamento dei campioni
5. Analisi dei campioni
6. Analisi statistica (es. analisi statistiche univariate e modellizzazione, identificazione dei metaboliti significativi) e interpretazione biologica dei dati
7. Redazione di relazioni e rapporti di prova sui dati ottenuti (incluse descrizioni sperimentali, interpretazione dei dati per articoli scientifici, figure e risposte ai revisori, se necessario)

Tecnologie analitiche

Il Laboratorio di chimica sperimentale IZSVe è una struttura che offre tecnologie nel campo della metabolomica, dell’analisi dei macronutrienti e della freschezza degli alimenti.

Tecniche che permettono l’analisi degli off-flavors, del colore e della consistenza strutturale completano il parco macchine, fornendo gli strumenti per indagare la chimico-fisica delle shelf-life. Con flussi di lavoro ottimizzati, risorse all’avanguardia e un approccio collaborativo, il Laboratorio consente di concentrarsi su ciò che conta di più, come la consulenza e l’interpretazione del dato.

Campioni analizzati

Le tecniche analitiche del Laboratorio di chimica sperimentale IZSVe consentono di catturare e analizzare la complessa gamma di metaboliti volatili e non-volatili e macronutrienti all’interno di un campione (alimenti, piante tossiche, tessuti animali, microorganismi).

Le preparazioni del campione sono ottimizzate sulla base del tipo di campione da analizzare (alimenti, vegetali, tessuti animali, microorganismi), della tecnica analitica e sulla base delle quantità disponibili.

Analisi statistica

Il Laboratorio di chimica sperimentale IZSVe dispone di personale dedicato all’elaborazione dei dati analitici. Le strategie di analisi dei dati prevedono:

• analisi esplorative non supervisionate (principal component analysis);
• analisi statistica multivariata (machine learning);
• analisi univariata (volcano plot/t-test e ANOVA);
• correlation network con altri dati omici;
• analisi delle vie metaboliche (pathway analysis);
• annotazione dei metaboliti significativi.

Pubblicazioni del Laboratorio di chimica sperimentale IZSVe

• Bragolusi, M., Tata, A., Massaro, A., Zacometti, C., & Piro, R. (2023). Nutritional labelling of food products purchased from online retail outlets: Screening of compliance with European Union tolerance limits by near infrared spectroscopy. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 096703352311564.
• Di Noi, A., Massaro, A., Salvitti, C., Managò, M., Cosentino, F., Piro, R., Suman, M., Pepi, F., Tata, A., & Troiani, A. (2025). AP-MALDI-MS reveals adulteration of dried oregano leaves. Journal of Food Composition and Analysis, 139, 107121.
• Marzoli, F., Tata, A., Massaro, A., Bragolusi, M., Passabì, E., Cappellozza, S., Saviane, A., Tassoni, L., Piro, R., & Belluco, S. (2023). Microbiological and chemical safety of Bombyx mori farmed in north-eastern Italy as a novel food source. Journal of Insects as Food and Feed, 9(8), 1047–1061.
• Massaro, A., Bragolusi, M., Tata, A., Zacometti, C., Lefevre, S., Frégière-Salomon, A., Lafeuille, J.-L., Sammarco, G., Candalino, I. F., & Suman, M. (2022). Non-targeted authentication of black pepper using a local web platform: Development, validation and post-analytical challenges of a combined NIR spectroscopy and LASSO method. Food Control, 109477.
• Massaro, A., Volpe, E., Leone, A., Piro, R., Mäkelä, M., Kontunen, A., Zacometti, C., & Tata, A. (2025). Differential Mobility Spectrometry Authenticates the Botanical Origins of Five Monofloral Honeys. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 73(7), 4376–4384.
• Massaro, A., Zacometti, C., Bragolusi, M., Buček, J., Piro, R., & Tata, A. (2024). Authentication of the botanical origin of monofloral honey by dielectric barrier discharge ionization high resolution mass spectrometry (DBDI-HRMS). Breaching the 6 s barrier of analysis time. Food Control, 160, 110330.
• Tata, A., Massaro, A., Damiani, T., Piro, R., Dall’Asta, C., & Suman, M. (2022). Detection of soft-refined oils in extra virgin olive oil using data fusion approaches for LC-MS, GC-IMS and FGC-Enose techniques: The winning synergy of GC-IMS and FGC-Enose. Food Control, 133, 108645.
• Tata, A., Massaro, A., Miano, B., Petrin, S., Antonelli, P., Peruzzo, A., Pezzuto, A., Favretti, M., Bragolusi, M., Zacometti, C., Losasso, C., & Piro, R. (2024). A Snapshot, Using a Multi-Omic Approach, of the Metabolic Cross-Talk and the Dynamics of the Resident Microbiota in Ripening Cheese Inoculated with Listeria innocua. Foods, 13(12), 1912.
• Tata, A., Zacometti, C., Massaro, A., Bragolusi, M., Ceroni, S., Falappa, S., Prataviera, D., Merenda, M., Piro, R., & Catania, S. (2024). Empowering veterinary clinical diagnosis in industrial poultry production by ambient mass spectrometry and chemiometrics: A new approach for precise poultry farming. Poultry Science, 103(6).
• Zacometti, C., Sammarco, G., Massaro, A., Lefevre, S., Frégière-Salomon, A., Lafeuille, J.-L., Candalino, I. F., Piro, R., Tata, A., & Suman, M. (2024). Authenticity assessment of ground black pepper by combining headspace gas-chromatography ion mobility spectrometry and machine learning. Food Research International, 179, 114023.
• Zacometti, C., Massaro, A., di Gioia, T., Lefevre, S., Frégière-Salomon, A., Lafeuille, J.-L., Fiordaliso Candalino, I., Suman, M., Piro, R., & Tata, A. (2023). Thermal desorption direct analysis in real-time high-resolution mass spectrometry and machine learning allow the rapid authentication of ground black pepper and dried oregano: A proof-of-concept study. Journal of Mass Spectrometry, 58(10).

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