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Plateforme Chemosens


Plateforme Chemosens

chercheurs

P. Schlich.

IngÉnieurs et techniciens

I. Andriot, N. Béno, S. Cabaret, T. Chabin, S. Cordelle, K. Coulibaly, M. Crépin, F. Durey, K. Gourrat, B. Hoffarth, C. Lange, A-L. Loiseau, G. Lucchi, C. Martin, C. Pédron, C. Peltier, A. Pitois, M. Visalli.

doctorants

A. Rollinat.

stagiaires

L. Démoulin.

ChemoSens conduit des programmes de recherches pour développer des méthodes et des outils originaux servant à la caractérisation physico-chimique et organoleptique des aliments. En tant que plateforme, ChemoSens participe à des recherches avec des partenaires privés ou publics pour comprendre les mécanismes biologiques, physico-chimiques et psychophysiques de la perception sensorielle des aliments, et étudie les effets de cette perception des aliments sur les préférences des consommateurs et sur leur comportement alimentaire.

Mots-clés : chimie analytique, évaluation sensorielle, sensométrie, arômes, composés sapides, lipides, préférences et comportements alimentaires.

L'équipe en détail Ouvrir tous les onglets

La double compétence de ChemoSens en chimie et analyse sensorielle lui permet de développer de nouvelles approches, notamment l'étude de la dynamique de libération en bouche des composés volatils et leur perception par les consommateurs. Elle a également acquis une expertise dans l’analyse des lipides dans les aliments aussi bien que dans les tissus neurosensoriels. ChemoSens est reconnue internationalement en sensométrie, en particulier pour ses développements de méthodes originales dans le recueil de données sensorielles telles que la Dominance Temporelle des Sensations.

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L'Homme

Pour mener ses recherches en analyse sensorielle, ChemoSens fait appel à des volontaires qui décrivent leurs sensations ou indiquent leurs préférences lors de la consommation ou de l’utilisation de produits.

 

Dégustateurs

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Formulaire à compléter

Projet Qualiment Qualigras-Phy (2013-2016): "Déterminants des différences inter-individuelles dans la perception du gras chez l'humain"

Caractérisation de l'environnement lipidique des récepteurs olfactifs (depuis 2014)

Characterization of lipid environment of olfactory receptors (2014 ->)

ANR Epipref coordonnée par ChemoSens (2009-2012) : Construction d’outils pour le phénotypage des préférences vis-à-vis des sensations de gras, de salé et de sucré.

Thèse de Nadra Mammasse (2009-2012) et thèse de Caroline Peltier (2012-2015) : Développement de nouvelles méthodes d’analyse statistique des données sensorielles (sensométrie) et validation par exploitation d’une base de données rassemblant environ 1500 études d’analyse sensorielle (www.sensobase.fr)

Thèse d’Arnaud Thomas (2013-2016) : Développement de méthodes d’analyse sensorielle combinant la Dominance Temporelle des Sensations (DTS) avec des mesures dynamiques d’appréciation hédonique, de volonté à manger (wanting) et du rassasiement.

Thèse en collaboration avec des industriels français, néerlandais, japonais et le European Sensory Network (ESN).

Thèse de Guillaume Lecuelle (2015-2018) : Analyse et modélisation de données temporelles sensorielles et physico-chimiques.

Post-doc Mara Galmarini en collaboration avec des interprofessions fromagères et vitivinicoles de la région Bourgogne-Franche-Comté (2014 - 2016) : Développement de méthodes d’évaluation sensorielle conjointe de plusieurs aliments ou boissons. Application à l’appariement vin-fromage .

Deglaire, A., Méjean, C., Castetbon, K., Kesse-Guyot, E., Urbano, C., Hercberg, S., Schlich, P. (2012). Development of a questionnaire to assay recalled liking for salt, sweet and fat. Food Quality and Preference 23, 110-124.

Lemercier, A., Guillot, G., Courcoux, P., Garrel, C., Baccino, T., Schlich, P. (2014). Pupillometry of taste: Methodological guide–from acquisition to data processing-and toolbox for MATLAB. The qantitative methods for psychology, 10(2), 21.

Martin, C., Visalli, M., Lange, C., Schlich, P., & Issanchou, S. (2014). Creation of a food taste database using an in-home “taste” profile method. Food Quality and Preference, 36(0), 70-80.

Biguzzi C., Lange C., Schlich P. (2015). Effect of sensory exposure on liking for fat- or sugar-reduced biscuits. Appetite, 95, 317-323.

Brockhoff P., Schlich P., Skovgaard I. (2015). Taking individual scaling differences into account by analyzing profile data with the Mixed Assessor Model. Food Quality and Preference, 39, 156-166

Peltier C., Visalli M., Schlich P.(2015). Canonical Variate Analysis of Sensory Profiling Data. Journal of Sensory Studies 30 (2015) 316–328.

Schlich P., Medel Maraboli M., Urbano C., Parr W. (2015). Perceived complexity in Sauvignon blanc wines: Influence of domain-specific expertise. Australian Journal of Grape and Wine Research, 21(2), 168-178.

Urbano C., Deglaire A., Cartier-Lange E., Herbreteau V., Cordelle S., Schlich P. (2016). Development of a sensory tool to assess overall liking for the fatty, salty and sweet sensations. Food Quality and Preference, 48, 23-32.

E.A. Masson, E Sibille, L. Martine, F. Chaux-Picquet, L. Bretillon, O. Berdeaux. Apprehending ganglioside diversity: a comprehensive methodological approach. J. Lipid Res 2015, Accepted.

O. Berdeaux, S. Fontagné, E. Sémon, J. Velasco, J. L. Sébédio, C. Dobarganes. A detailed identification study on high-temperature degradation products of oleic and linoleic acid methyl esters by GC-MS and GC-FTIR. Chem. Phys. Lipids 2012, 165, 338– 347.

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