Microbiologia enologica Omiche Modelli predittivi

Dai microrganismi del vino a decisioni migliori.

Integro microbiologia, multi-omiche e machine learning per rendere fermentazioni, qualità e stabilità più prevedibili.

Percorso scientifico dal suolo e dall’uva alla fermentazione e al modello predittivo
○ · ○Microbioma
Multi-omiche
Predizione

Il cambio di prospettiva

Non limitarsi a descrivere.
Anticipare.

La microbiologia tradizionale osserva ciò che è già accaduto. L’approccio predittivo integra comunità microbiche, funzioni, metaboliti e parametri di processo per riconoscere prima i segnali che contano.

L’obiettivo è tradurre dati complessi in soglie, mappe di rischio e indicazioni operative utili a cantine, consorzi e gruppi R&D.

01Campionare
02Comprendere
03Integrare
04Prevedere
05Validare

Competenze applicate

Dalla domanda produttiva
all’evidenza scientifica.

Interventi modulari: dalla diagnosi puntuale alla costruzione di un’intera piattaforma di ricerca e innovazione.

01

Fermentation troubleshooting

Identificazione delle cause microbiologiche e di processo delle anomalie fermentative, con strategie mirate per migliorare riproducibilità, stabilità e qualità.

AF & MLFspoilagestabilità
02

Microbioma & multi-omiche

Disegno di studi, campionamento e integrazione di metagenomica, genomica funzionale, metabolomica, volatilomica e culturomica.

shotgunmetabolomicanetwork
03

Modelli predittivi

Dati microbiologici, chimici e tecnologici diventano indicatori di rischio, biomarcatori e modelli interpretabili a supporto delle decisioni.

machine learningbiomarkerearly warning
04

R&D data-driven

Sviluppo sperimentale e validazione di starter, consorzi microbici, bioprotezione e processi innovativi in condizioni realistiche di cantina.

DoEvalidazionetrasferimento
Approfondisci servizi e tecniche

Ambiti di intervento

Il vino come ecosistema.

Ricerca di frontiera e trasferimento tecnologico lungo tutto il continuum vigneto–cantina.

01

Microbioma di vigneto e cantina

Mappatura del continuum suolo–pianta–uva–mosto–vino e individuazione di hotspot microbiologici.

02

Fermentazioni spontanee e guidate

Ecologia, successioni microbiche e relazione tra comunità, metaboliti, aroma e performance.

03

Malolattica oltre Oenococcus

Genomica comparativa, modellazione metabolica e validazione di batteri lattici alternativi.

04

PIWI e innovazione sostenibile

Valorizzazione del microbiota delle varietà resistenti, non-Saccharomyces e strategie low-alcohol.

05

Prevenzione del rischio

Brettanomyces, batteri acetici, LAB alterativi e lieviti indesiderati: dal monitoraggio all’early warning.

06

Consorzi microbici progettati

Dalle interazioni naturali a comunità sintetiche più robuste, controllabili e funzionali.

Profilo scientifico

Ricerca rigorosa.
Impatto trasferibile.

Giorgio Gargari è microbiologo presso il Dipartimento di Scienze per gli Alimenti, la Nutrizione e l’Ambiente dell’Università degli Studi di Milano. La sua ricerca combina ecologia microbica, bioinformatica, biostatistica e tecnologie omiche applicate ai sistemi fermentativi.

“Dalla microbiologia descrittiva a una gestione microbiologica predittiva, verificata sul processo reale.”

Iniziamo da una domanda concreta

Quale decisione vorresti
rendere più prevedibile?

Fermentazioni, stabilità, rischio microbiologico, valorizzazione del microbiota o sviluppo di un progetto omico: definiamo la domanda, i dati necessari e un percorso sperimentale realistico.

giorgio.gargari@unimi.it