Olive oil characterization using excitation-emission fluorescence spectroscopy and three-way methods of analysis

Abstract

Els olis d'oliva contenen espècies fluorescents, com la vitamina E, les clorofil·les i productes d'oxidació formats degut a la seva degradació. Això fa que es pugui obtenir informació sobre la composició dels olis a partir de mesures de fluorescència. Aquesta informació es pot obtenir a partir de mesures directes, sense necessitat de realitzar cap etapa prèvia de dilució o addició de reactius. Això suposa grans avantatges respecte a altres tècniques que requereixen aquestes etapes, com les cromatogràfiques, ja que no es generen residus addicionals i es redueix el temps d'anàlisi. Tot i això les possibilitats de la fluorescència en l'anàlisi d'olis no estan molt estudiades i aquesta tècnica normalment no s'utilitza en els laboratoris de control de qualitat d'olis. <br/><br/>L'actual instrumentació permet enregistrar un conjunt d'espectres de fluorescència a diferents longituds d'ona d'excitació en una única mesura. D'aquesta manera s'obté el que s'anomena matriu d'excitació-emissió de fluorescència. Matemàticament les matrius de fluorescència són matrius de números i s'anomenen dades de segon ordre. Els mètodes quimiomètrics que s'apliquen a les dades de segon ordre reben el nom de mètodes de tres vies, perquè les dades estan disposades en una estructura tridimensional. <br/><br/>L'objectiu d'aquesta tesi ha estat caracteritzar olis d'oliva a partir de l'espectroscòpia de fluorescència d'excitació-emissió (EFEE) i de mètodes de tres vies.<br/><br/>La primera part de la tesi inclou l'aplicació de mètodes d'anàlisi exploratòria de tres vies a un conjunt d'olis comercials (verges, purs i de sansa d'oliva). Concretament es van aplicar els mètodes anàlisi de components principals sobre la matriu desplegada (unfold-PCA), anàlisi paral·lela de factors (PARAFAC) i anàlisi d'agrupacions jerarquitzada (HCA). Aquests mètodes van permetre diferenciar entre els tipus d'olis en funció de les seves matrius de fluorescència. PARAFAC té l'avantatge que permet extreure els espectres subjacents de les principals famílies de compostos fluorescents.<br/><br/>A continuació es va utilitzar un segon conjunt d'olis per a relacionar les seves matrius de fluorescència amb dos paràmetres de qualitat: l'índex de peròxids i K270. L'estudi es va fer comparant dos mètodes quimiomètrics: PARAFAC combinat amb regressió lineal múltiple i regressió per mínims quadrats parcials multi-via (N-PLS). N-PLS va proporcionar ajustos millors i errors de predicció més baixos. També es va veure que l'EFEE permet detectar olis verges degradats.<br/><br/>La darrera part de la tesi conté l'aplicació de diversos mètodes de classificació de tres vies per a detectar adulteracions i discriminar olis en funció dels seu origen i tipus. En primer lloc es va estudiar la detecció d'adulteracions d'oli d'oliva verge extra amb olis de sansa (al 5%). Es van aplicar els estadístics Hotelling T2 i Q i els mètodes anàlisi discriminant lineal de Fisher (Fisher's LDA) i N-PLS discriminant. N-PLS discriminant va discriminar entre olis verges i adulterats amb un 100% de classificació correcta. <br/><br/>A continuació es mostra que les diferències d'estabilitat entre els olis de les dues subregions de la denominació d'origen protegida "Siurana" es poden detectar a partir de les seves matrius de fluorescència. El mètode unfold-PLS discriminant va permetre discriminar entre els olis de les regions Camp de Tarragona i Montsant amb classificacions superiors al 90%.<br/><br/>Finalment, es va aplicar l'algorisme factorització de matrius no negativa (NMF) a les matrius de fluorescència de tres conjunts d'olis diferents. En aquest estudi es mostra que aquest mètode és capaç de descompondre les matrius de fluorescència dels olis en parts positives que es poden relacionar amb algunes espècies fluorescents dels olis. També es van estudiar les possibilitats de NMF combinat amb Fisher's LDA per a classificar olis. Es van obtenir classificacions entre 90-100%.

Olive oil contains fluorescent species, such as vitamin E, chlorophylls and oxidation products produced due to degradation. For this reason, fluorescence measurements can be used to obtain information about oil composition. This information can be obtained from direct measurements without needing any prior step of dilution of addition of reagents. This has great advantages with respect other techniques that require these steps, such as chromatographic, because no additional residues are generated and time of analysis is reduced. However the possibilities of fluorescence applied to olive oil analysis are not well studied and this technique is not normally used by the laboratories of olive oil quality control. <br/><br/>The current instrumentation allows recording a set of fluorescence spectra at several excitation wavelengths in one measure. As a result, a fluorescence excitation-emission matrix is obtained. Mathematically, fluorescence matrices are matrices of numbers and are called second-order data. Chemometric methods applied to second-order data are called three-way methods, because the data are arranged in a three-dimensional structure. <br/><br/>The objective of this thesis has been to characterize olive oils on the basis of excitation-emission fluorescence spectroscopy (EEFS) and three-way methods.<br/><br/>The first part of the thesis includes the application of three-way exploratory methods of analysis to a set of commercial oils (virgin, pure and olive-pomace). The methods applied were unfold principal component analysis (unfold-PCA), parallel factor analysis (PARAFAC) and hierarchical cluster analysis (HCA). These methods enabled to distinguish between the oil types on the basis of their fluorescence matrices. PARAFAC has the advantage of providing the underlying spectra of the main families of fluorescent compounds.<br/><br/>Next a second set of oils was considered for relating their fluorescence matrices with two quality parameters: peroxide value and K270. The study involved comparing two chemometric methods: PARAFAC combined with multiple lineal regression and multi-way partial least squares regression (N-PLS). N-PLS provided the best fits and the lowest prediction errors. It was also observed that EEFS can detect degraded virgin oils.<br/><br/>The last part of the thesis contains the application of several three-way classification methods for detecting adulterations and discriminating between oils on the basis of their origin and type. Firstly, we studied the detection of extra virgin olive oil adulterations with olive-pomace oils (at 5% level). We applied Hotelling T2 and Q statistics and the methods Fisher's linear discriminant analysis and discriminant N-PLS. Discriminant N-PLS differentiated between virgin and adulterated oils with a 100% of correct classification. <br/><br/>Next, it is shown that the different stability of the oils from the two subregions of the protected denomination of origin "Siurana" can be detected from their fluorescence matrices. The method discriminant unfold-PLS enabled to discriminate between the oils from the regions "Camp de Tarragona" and "Montsant" with classifications above 90%.<br/><br/>Finally, we applied the algorithm non-negative matrix factorization (NMF) to the fluorescence matrices of three sets of olive oils. In this study it is shown that this method is able to decompose the fluorescence matrices of oils into positive parts that can be related with some fluorescence species of oils. We also studied the possibilities of NMF combined with Fisher's LDA for olive oil classification. We obtained classifications between 90-100%.