Development and validaton of multivariate strategies for food quality control

Author

Rovira Garrido, Glòria

Director

Callao Lasmarias, María Pilar

Codirector

Ruixánchez Capelastegui, María Itxiar

Date of defense

2024-07-12

Pages

244 p.



Department/Institute

Universitat Rovira i Virgili. Departament de Química Analítica i Química Orgànica

Abstract

Aquesta tesi te com a objectiu desenvolupar i validar mètodes qualitatius multivariants per a la detecció d’adulteració o autenticitat d’aliments, incloent els següents aspectes: i) l’ús de diferents instruments d’espectroscòpia molecular com: infraroig proper, esectroscòpia infraroja per transformada de Fourier amb reflectància total atenuada (ATR-FTIR), fluorescència i ressonància magnètica nuclear de baix camp; ii) la definició d’una regió d’incertesa a partir de la informació semi-quantitativa en casos d’adulteració; iii) la optimització dels paràmetres de qualitat obinguts de l’anàlisis multivariant, i iv) l’aplicació d’una tècnica de transferència de mètode per demostrar l’aplicabilitat de models creats sota diferents condicions. En aquest treball es presenten tres problemes d’adulteració: oli d’oliva adulterat amb oli de girasol, anacards adulterats amb altres fruits secs (nou de Brasil, nou de pecant, nou de macadàmia i cacauet), y mel adulterada amb xarops (sucre invertit, xarop de blat i xarop d’arròs). En cada cas d’estudi s’ha demostrat la utilitat de diferents estratègies per a extreure informació semi-quantitativa, incloent l’ús de les Performance Characteristic Curves (PCC) i de les corbes Receiver Operating Characteristic (ROC), i l’estrategia proposada d’establir dos límits de classe per definir regions d’incertesa. En el problema d’autenticació d’olis d’oliva verge extra de dues Denominacions d’Origen Protegides (PDO), es proposa aplicar l’estandardització per gestionar les variacions entre collites. La utilitat de les tècniques d’estandardització ha estat demostrada per mantenir la qualitat d’un model de classificació multivariant. La recerca realitzada en aquesta tesi, contribueix significativament a l’avanç en la detecció i prevenció del frau alimentari, garantint productes més segurs per als consumidors i preservant la integritat del mercat. Els mètodes desenvolupats milloren els protocols tradicionals en termes de rapidesa, sostenibilitat i no destructors.


Esta tesis tiene como objetivo desarrollar y validar métodos cualitativos multivariantes para la detección de adulteración o autenticidad de alimentos, incluyendo los siguientes aspectos: i) el uso de diferentes instrumentos de espectroscopia molecular como: infrarrojo cercano (NIR), espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier con reflectancia total atenuada (ATR-FTIR), fluorescencia y resonancia magnética nuclear de bajo campo (LF-NMR); ii) la definición de una región de incertidumbre a partir de la información semicuantitativa en casos de adulteración; iii) la optimización de los parámetros de calidad obtenidos del análisis multivariante, y iv) la aplicación de una técnica de transferencia de método para demostrar la aplicabilidad de modelos creados bajo diferentes condiciones. En este trabajo se presentan tres problemas de adulteración: aceite de oliva adulterado con aceite de girasol, anacardos adulterados con otros frutos secos (nuez de Brasil, nuez pecana, nuez de macadamia y cacahuete), y miel adulterada con jarabes (azúcar invertido, jarabe de maíz y jarabe de arroz). En cada caso de estudio, se ha demostrado la utilidad de diferentes estrategias para extraer información semicuantitativa, incluyendo el uso de las Performance Characteristic Curves (PCC) y de las curvas Receiver Operating Characteristic (ROC), y la estrategia propuesta de establecer dos límites de clase para definir regiones de incertidumbre. En el problema de autenticación de aceites de oliva virgen extra de dos Denominaciones de Origen Protegidas (PDO), se propone aplicar la estandardización para gestionar las variaciones entre cosechas. La utilidad de las técnicas de estandardización ha sido demostrada para mantener la calidad de un modelo de clasificación multivariante. La investigación realizada en esta tesis contribuye significativamente al avance en la detección y prevención del fraude alimentario, garantizando productos más seguros para los consumidores y preservando la integridad del mercado. Los métodos desarrollados mejoran sobre los protocolos tradicionales en términos de rapidez, sostenibilidad y no destructores.


This thesis aims to develop and validate qualitative multivariate methods for the detection of adulteration or authentication of foods, including the next issues: i) using different molecular spectroscopic instruments such as Near-Infrared (NIR), Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared (ATR-FTIR), Fluorescence, and Low-Field Nuclear Magnetic Resonance (LF-NMR); ii) defining an uncertainty region from the semi-quantitative information in adulteration cases; iii) optimizing the performance parameters obtained from the multivariate analysis, and iv) applying a transfer method technique to demonstrate the applicability of models created under different conditions.Three different adulteration problems are presented in this work; olive oil adulterated with sunflower oil, cashew nuts adulterated with other nuts (Brazilian nut, Pecan nut, Macadamia nut, and Peanut), and honey adulterated with syrups (Inverted sugar, corn and rice syrup). In each case of study, different strategies to extract semi-quantitative information have proved its usefulness, including the use of Performance Characteristic Curves (PCC) and Receiver Operating Characteristic (ROC) curves, and the proposed strategy of setting two class limits to define uncertainty regions.In the authentication problem of extra virgin olive oils from two Protected Denominations of Origin (PDO), a standardization approach is proposed to manage the variations between harvests. The usefulness of the standardization techniques has been demonstrated to maintain the performance of a multivariate classification model.The research carried out in this thesis significantly contributes to advancing the detection and prevention of food fraud, ensuring safer consumer products, and preserving market integrity. The developed methods improve over traditional protocols in speed, sustainability, and non-destructiveness.

Keywords

Frau d'aliments; Classificació multivariant; Anàlisi qualitatiu; Fraude en alimentos; Clasificación multivariante; Análisis cualitativo; Food fraud; Multivariate classification; Qualitative analysis

Subjects

54 - Chemistry; 542 - Practical laboratory chemistry. Preparative and experimental chemistry; 543 - Analytical chemistry; 663/664 - Food and nutrition. Enology. Oils. Fat

Knowledge Area

Ciències

Documents

TESI Glòria Rovira Garrido.pdf

7.916Mb

 

Rights

ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

This item appears in the following Collection(s)