Uso de huellas dactilares instrumentales para medidas analíticas de similitud. Aplicación en problemas relacionados con la calidad alimentaria
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Ortega Gavilán, FidelEditorial
Universidad de Granada
Departamento
Universidad de Granada. Programa de Doctorado en QuímicaMateria
Huellas dactilares Calidad alimentaria Fingerprints Food quality
Fecha
2022Fecha lectura
2022-07-22Referencia bibliográfica
Ortega Gavilán, Fidel. Uso de huellas dactilares instrumentales para medidas analíticas de similitud. Aplicación en problemas relacionados con la calidad alimentaria. Granada: Universidad de Granada, 2022. [http://hdl.handle.net/10481/76804]
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Tesis Univ. Granada.Resumen
La presente Tesis Doctoral titulada "Uso de huellas dactilares instrumentales para
medidas analíticas de similitud. Aplicación en problemas relacionados con la calidad
alimentaria " ha profundizado en la resolución de problemas analíticos relacionados
con la calidad de los alimentos como el aceite de oliva y la avellana desde dos
perspectivas diferentes: (i) el desarrollo y aplicación de Materiales de Referencia
Certificados y (ii) el uso de huellas instrumentales agnotizadas en cuanto a su
independientes del momento de adquisición y del estado del equipo utilizado en el
análisis.
El objetivo de la misma se centra en la aplicación de la metodología de huella
instrumental obtenida mediante técnicas cromatográficas (GC y LC) con diferentes
sistemas de detección (FID, MS y DAD) de diferentes familias de compuestos
presentes en alimentos tales como compuestos orgánicos volátiles de muestras de
aceite y avellanas y triglicéridos, clorofilas, feofitinas y carotenos en muestras de
aceite de oliva. El interés en estas familias responde a que están fundamentalmente
asociados a propiedades/atributos organolépticos.
Las matrices de datos correspondientes a huellas instrumentales tratadas bajo el
enfoque de agnostización instrumental, se han estudiado aplicando diversas técnicas
de reconocimiento de pautas entre las que se encuentra el análisis de componentes
principales (PCA) y el análisis jerárquico de clusters (HCA) para el estudio no
supervisado y modelado independiente y flexible por analogía de clases (SIMCA),
análisis discriminante lineal mediante regresión lineal de mínimos cuadrados parciales
(PLS-DA) y máquinas de vectores soportados (SVM) para su
clasificación/discriminación como ejemplo de herramientas para el reconocimiento
supervisado de pautas.
También se ha tenido en cuenta el potencial de transferencia de los resultados de la
investigación de parte de los contenidos de esta Tesis. Prueba de ello es que se ha
propuesto el uso de índices y perfiles de similitud como herramientas adecuadas para:
(i) la armonización de paneles de cata, elementos esenciales del análisis sensorial que
se aplica al sector del aceite de oliva virgen y virgen extra, y (ii) como potencial
herramienta para la trazabilidad de los mismos aceites. The present Doctoral Thesis entitled "Use of instrumental fingerprints for analytical
measures of similarity. Application in problems related to food quality " has delved into
the resolution of analytical problems related to food quality such as olive oil and
hazelnut from two different perspectives: (i) the development and application of
Certified Reference Materials and (ii) the use of agnotized instrumental fingerprints in
terms of their independence from the moment of acquisition and the state of the
equipment used in the analysis.
The aim of this study is to apply the instrumental fingerprint methodology obtained
using chromatographic techniques (GC and LC) with different detection systems (FID,
MS and DAD) of different families of compounds present in foods such as volatile
organic compounds from olive oil and hazelnuts samples, and triglycerides,
chlorophylls, pheophytin and carotenes in olive oil samples. The interest in these
families is due to the fact that they are fundamentally associated with organoleptic
properties/attributes.
The data matrices corresponding to instrumental fingerprints processed under the
instrumental agnostizing approach have been investigated by applying several pattern
recognition techniques including principal component analysis (PCA) and hierarchical
cluster analysis (HCA) for unsupervised study and Soft independent modelling by class
analogy (SIMCA), partial least squares-discriminant analysis (PLS DA) and supported
vector machines (SVM) for classification/discrimination as examples of tools for
supervised pattern recognition.
The potential for transferring the research results of part of the contents of this thesis
has also been taken into account. As proof of this, the use of similarity indices and
similarity profiles has been proposed as suitable tools for: (i) the harmonisation of
tasting panels, essential elements of the sensory analysis applied to the virgin and
extra virgin olive oil sector, and (ii) as a potential tool for the traceability of the oils
themselves.