Un nouveau protocole vise à améliorer la détection du miel frelaté

Un nouveau protocole vise à améliorer la détection du miel frelaté

Un nouveau protocole guidera la collecte d’échantillons de référence de miel pour la création de bases de données d’authenticité standardisées. Le protocole est le premier du genre au Royaume-Uni et aidera à détecter le miel frelaté, dont les produits sont généralement enrichis de sirops de sucre bon marché.

Source : © Getty Images

Piège à miel : le nouveau protocole aidera les autorités à lutter contre le miel frelaté

Plusieurs bases de données sur l’authenticité commerciale sont actuellement utilisées dans le monde pour évaluer l’intégrité du miel. Mais jusqu’à présent, aucun protocole n’a été publié détaillant les exigences relatives à la collecte d’échantillons de référence de miel utilisés pour vérifier l’authenticité des produits commerciaux.

Depuis 2018, le chimiste du gouvernement, le ministère de l’Environnement, de l’Alimentation et des Affaires rurales, la Food Standards Agency et Food Standards Scotland ont travaillé pour identifier certains des problèmes scientifiques sous-jacents liés à l’authenticité du miel et pour établir un protocole solide.

«Il existe de nombreux tests différents qui ont été développés pour tester l’adultération», explique David Hoyland, consultant indépendant avec plus de 20 ans d’expertise dans le domaine du miel et secrétaire du groupe de travail qui a développé le protocole.

« En effet, tout test de falsification du miel nécessite une base de données d’échantillons authentiques afin de pouvoir faire une comparaison avec l’échantillon testé et dire s’il est identique ou différent et donc frelaté », ajoute-t-il. « Il y a de nombreuses années, un certain nombre de laboratoires d’organisations commerciales ont commencé à établir des bases de données, mais des points d’interrogation ont toujours existé quant à la provenance de ces bases de données et aux échantillons qui ont été utilisés, ainsi qu’aux critères de décision utilisés pour introduire les échantillons dans ces bases de données.

Le protocole définit un processus pratique pour obtenir et manipuler des échantillons de référence à différents points de la chaîne d’approvisionnement du miel, et précise quels enregistrements, documents et autres considérations associés sont nécessaires pour que les échantillons soient jugés acceptables pour être inclus dans une base de données d’authenticité.

Michael Walker, professeur honoraire à l’Université Queen’s de Belfast, au Royaume-Uni, et ancien directeur du programme gouvernemental de chimie au LGC, affirme que l’authenticité du miel est compliquée par le fait que le miel est un produit naturel, fabriqué partout dans le monde à partir d’une variété de plantes. et dans diverses conditions climatiques.

« Les populations d’abeilles sont en déclin, le miel est donc un produit très apprécié ; il devient rare parce que les abeilles ont du mal et la tentation pourrait alors être d’ajouter des sucres au miel pour le donner du volume », ajoute-t-il. « Vous pouvez mélanger votre miel de qualité supérieure, qui exige un prix élevé, avec du miel moins cher et vous pouvez ajouter des sirops de sucre (qui) sont maintenant fabriqués de manière assez sophistiquée, de sorte qu’ils sont plus difficiles à détecter car ils ont travaillé en étroite collaboration avec les imitations. » le profil de sucre du miel lui-même.

Walker explique que pour établir une base de données, des informations clés sur les échantillons de miel doivent être collectées, notamment le rapport isotopique, les spectres de masse, les marqueurs spécifiques et les signaux de résonance magnétique nucléaire.

« Ce sont les étapes que vous devez suivre pour vous assurer que les points de données de votre base de données représentent un ensemble de données de miel authentique, mais représentent également les variations temporelles d’une année à l’autre, d’une saison à l’autre, les variations climatiques, la variation géographique, la méthode apicole. variations», ajoute-t-il.

« Ce rapport et ses recommandations constituent un ensemble de règles très précieux sur la manière dont les données doivent être établies, alimentées, validées, conservées et conservées. »

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