Using SOM and PTR-ToF-MS, several specialty Arabica coffees from six regions were analyzed to map volatile profiles, identify key VOCs, and authenticate origin, offering insights into aroma complexity and regional differentiation for quality and traceability. Utilizzando Self-Organizing Map (SOM) e PTR-ToF-MS, diversi caffè Arabica specialty provenienti da sei regioni sono stati analizzati per mappare i profili volatili, identificare i VOCs chiave e discriminare l’origine, offrendo approfondimenti sulla complessità dell’aroma e sulla differenziazione regionale per qualità e tracciabilità.
Discriminating volatile profiles of roasted Arabica specialty coffee beans from different countries using a self-organizing map / Diego Comparini; Cosimo Taiti; Corrado Costa; Francesca Antonucci; Simona Violino; Chiara Fini; Stefano Mancuso; Camilla Pandolfi. - In: EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY. - ISSN 1438-2377. - ELETTRONICO. - Volume 251,:(2025), pp. 3273-3285. [10.1007/s00217-025-04822-x]
Discriminating volatile profiles of roasted Arabica specialty coffee beans from different countries using a self-organizing map
Diego Comparini;Cosimo Taiti
;Chiara Fini;Stefano Mancuso;Camilla Pandolfi
2025
Abstract
Using SOM and PTR-ToF-MS, several specialty Arabica coffees from six regions were analyzed to map volatile profiles, identify key VOCs, and authenticate origin, offering insights into aroma complexity and regional differentiation for quality and traceability. Utilizzando Self-Organizing Map (SOM) e PTR-ToF-MS, diversi caffè Arabica specialty provenienti da sei regioni sono stati analizzati per mappare i profili volatili, identificare i VOCs chiave e discriminare l’origine, offrendo approfondimenti sulla complessità dell’aroma e sulla differenziazione regionale per qualità e tracciabilità.| File | Dimensione | Formato | |
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