Kupferchlorid-Kristallisation GESTE 3 (Gestaltevaluierung und Strukturevaluierung III) (2016 - 2022)

In der neueren Literatur zur Beurteilung der Qualität von Lebensmitteln nimmt die Matrix, also die Struktur, in die die Inhaltsstoffe eingebunden sind, eine zunehmend größere Bedeutung ein. Die Methode Kupferchlorid-Kristallisation gibt durch die Untersuchung der Alterungsresistenz des ganzen Lebensmittels Hinweise auf Eigenschaften der Matrix/Struktur der Lebensmittel.

Bei der Kupferchlorid-Kristallisation kristallisiert eine wässrige Kupferchloriddihydratlösung mit zugesetztem Pflanzenauszug in Form von Saft oder Extrakt (Busscher et al. 2010). Die spontane Kristallisation in Form von Nadeln entsteht beim Überschreiten der Sättigungsgrenze der Salzlösung während der Phase des Abdampfens der Flüssigkeit. Die entstandenen Kristallbilder werden entweder mit einer computergestützten Textur- und Strukturanalyse (Andersen et al. 1999, Doesburg and Nierop 2013) oder visuell ausgewertet (Huber et al. 2010, Doesburg et al. 2015). Die visuelle Auswertung ermöglicht Aussagen über die Alterungsresistenz des untersuchten Lebensmittels anhand des Vergleichs mit Referenzbildern unterschiedlicher Alterungsstadien des Lebensmittelextraktes (z.B. Fritz et al. 2011, 2017, 2020). Es wurden etliche verschlüsselte Proben aus unterschiedlichen Anbauversuchen untersucht, dabei zeigte sich stets eine höhere Alterungsresistenz von ökologisch vs. konventionell angebautem Weizen (Fritz et al. 2011, 2018), Trauben (Fritz et al. 2017, 2020), Äpfeln (Weibel et al. 2000) und Roter Bete (Mäder et al. 1993). Das GESTE-Konsortium ist ein Expertenpanel, das seit 2013 die methodischen Grundlagen der visuellen Auswertung von Kupferchloridkristallbildern dokumentiert hat und dann auf diese definierten Kriterien geschult wurde. Das Panel bewertet die Alterungsresistenz von Proben unterschiedlicher Hintergründe (z.B. Düngung, Anbausysteme, Sorten, Verarbeitung (Doesburg et al. 2015, 2021, Fritz et al. 2018).

Die Geste-Gruppe ist ein Zusammenschluss von 8 Forschenden aus 4 Laboren, das die visuelle Auswertung der Kupferchlorid-Kristallisationsmethode weiter entwickelt.

Andersen, J.-O., Henriksen, C. B., Laursen, J. & Nielsen, A. A., 1999. Computerised image analysis of biocrystallograms originating from agricultural products. Computers and Electronics in Agriculture 22, 51-69 https://doi.org/10.1016/S0168-1699(98)00043-X

Busscher, N., Kahl, J., Doesburg, P., Mergardt, G. & Ploeger, A., 2010a. Evaporation influences on the crystallization of an aqueous dihydrate cupric chloride solution with additives. Journal of Colloid and Interface Science 344, 556-562 https://doi.org/10.1016/j.jcis.2009.12.045

Doesburg, P. & Nierop, A. F., 2013. Development of a structure analysis algorithm on structures from CuCl2.2H2O crystallization with agricultural products. Computers and Electronics in Agriculture 90, 63-67 https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.11.003

Doesburg, P., Fritz, J., Athmann, M., Bornhütter, R., Busscher, N., Geier, U., Mergardt, G., Scherr, C., 2021. Kinesthetic engagement in Gestalt evaluation outscores analytical ‘atomic feature’ evaluation in perceiving aging in crystallization images of agricultural products.  PLoS ONE, 16(3), e0248124. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248124

Doesburg, P., Huber, M., Andersen, J.-O., Athmann, M., van der Bie, G., Fritz, J., Geier, U., Hoekman, J., Kahl, J., Mergardt, G. & Busscher, N., 2015. Standardization and performance of a visual Gestalt evaluation of biocrystallization patterns reflecting ripening and decomposition processes in food samples. Biological Agriculture & Horticulture 31, 128-145 https://doi.org/10.1080/01448765.2014.993705

Fritz, J., Athmann, M., Andersen, J.-O., Doesburg, P., Geier, U. & Mergardt, G., 2018. Advanced panel training on visual Gestalt evaluation of biocrystallization images: ranking wheat samples from different extract decomposition stages and different production systems. Biological Agriculture & Horticulture 0, 1-12 https://doi.org/10.1080/01448765.2018.1492457

Fritz, J., Athmann, M., Kautz, T. & Köpke, U., 2011. Grouping and classification of wheat from organic and conventional production systems by combining three image forming methods. Biological Agriculture & Horticulture 27, 320-336 https://doi.org/10.1080/01448765.2011.648918

Fritz, J., Athmann, M., Meissner, G., Kauer, R. & Köpke, U., 2017. Quality characterisation via image forming methods differentiates grape juice produced from integrated, organic or biodynamic vineyards in the first year after conversion. Biological Agriculture & Horticulture 33, 195-213 https://doi.org/10.1080/01448765.2017.1322003

Fritz, J., Athmann, M., Meissner, G., Kauer, R., Schultz, H.R., 2020. Quality assessment of grape juice from integrated, organic and biodynamic viticulture using image forming methods. OENO one, https://doi.org/10.20870/oeno-one.2020.54.2.2548

Huber, M., Andersen, J.-O., Kahl, J., Busscher, N., Doesburg, P., Mergardt, G., Kretschmer, S., Zalecka, A., Meelursarn, A., Ploeger, A., Nierop, D., van de Vijver, L. & Baars, E., 2010. Standardization and Validation of the Visual Evaluation of Biocrystallizations. Biological Agriculture & Horticulture 27, 25-40 https://doi.org/10.1080/01448765.2010.10510428

Mäder, P., Pfiffner, L., Niggli, U., Velimirov, A., Boltzmann, L., Balzer, U., Balzer, F. & Besson, J.-M., 1993. Effect of three farming systems (bio-dynamic, bio-organic, conventional) on yield and quality of beetroot (Beta Vulgaris L .var esculenta L.) in a seven year crop rotation. Acta Horticulturae 339, 11-31.

Weibel, F. P., Bickel, R., Leuthold, S. & Alföldi, T., 2000. Are organically grown apple tastier and healthier? A comparative field study using conventional and alternative methods to measure fruit quality. Acta Horticulturae 517, 417-427