Repositori URV

Fecha de alta en el repositorio: 2017-06-02

Resumen: Identificación del origen geográfico de aceite de palma mediante técnicas multivariantes Existe un interés creciente en los consumidores por conocer la procedencia de los productos alimentarios, así como los beneficios para la salud que en algunos casos se pueden asociar al origen geográfico de los mismos. El objetivo principal del trabajo es la diferenciación y la clasificación de muestras de aceite de palma de tres orígenes diferentes. Las muestras fueron analizadas en la Universidad de Granada mediante la técnica HPLC, High Performance Liquid Chromatography por huellas dactilares con detector de cargada aerosol (CAD) y ultravioleta-visible (UV). En estudios previos, se han evaluado el contenido en fitoesteroles como posible variable diferenciadora de aceites y se utilizará en este trabajo. Las técnicas de clasificación fueron evaluadas por SIMCA (Soft Independent Modelling of Class Analogy) y PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis). Para el establecimiento del modelo de clasificación, se realizaron diferentes estudios entre ellos, las muestras discrepantes, el pretratamiento, la región discriminante y variables latentes para obtener la condición óptima del trabajo. La presencia de las muestras discrepantes ha tenido influencia sobre los resultados de CAD. En datos CAD y UV, se observan en el análisis de principal componentes dos agrupaciones de muestras que son Asia y América, en cambio las muestras de África están dispersas por los dos continentes. Como cualquier técnica de análisis, una vez establecido el modelo, éste se tiene que validar. La validación de modelos de clasificación multivariante están ampliamente aceptados como parámetros de calidad, los valores de porcentajes de: verdaderos positivos (TP), verdaderos negativos (TN), falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN). Estos parámetros dan una idea de la bondad del modelo. PLS-DA-CAD, fue el que presenta los mejores resultados sobre la denominación de origen de las muestras de aceite de palma con porcentajes de verdadera positiva de 96%, 86%, 73% para la clase 1, 2 y 3 respectivamente. Identification of the geographical origin of palm oil by multivariate techniques The interest of the consumers is growing over the origin indication of food products, as well as health benefits, which are related to the geographical origin. The main objective of this study is the differentiation and classification of palm oil samples from three different sources. The samples were analyzed at the University of Granada by HPLC, High Performance Liquid Chromatography Fingerprint technique with charged aerosol detector (CAD) and ultraviolet-visible (UV). Previous studies have evaluated the content of phytosterols as a possible oil variable differentiating, and it will be used in this work. Classification techniques were evaluated by SIMCA (Soft Independent Modelling of Class Analogy) and PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis). For the establishment of the classification, various studies, including the discrepant samples, pretreatment, the discriminating region and latent variables were performed to obtain the optimum working condition. The presence of the discrepant samples had an influence on the results of CAD. In CAD and UV data, two groups of samples are observed in the Principal component analysis, which are Asia and America. However samples of Africa are dispersed by the two continents. Like any analysis technique, once the model its established, it can be validated. The validation of multivariate classification models is widely accepted as quality parameters, the values of percentages of: true positives (TP), true negative (TN), false positive (FP) and false negatives (FN). These parameters give an idea of how well the model. PLS-DA-CAD, it was the one with the best results on the designation of origin of the palm oil samples with positive real rates of 96%, 86%, 73% for class 1, 2 and 3 respectively. Identificació de l'origen geogràfic d'oli de palma mitjançant tècniques multivariants L'interès dels consumidors és creixent per conèixer la procedència dels productes alimentaris, així com els beneficis per a la salut que en alguns casos es poden associar a l'origen geogràfic dels mateixos. L'objectiu principal del treball és la diferenciació i la classificació de mostres d'oli de palma de tres orígens diferents. Les mostres van ser analitzades a la Universitat de Granada mitjançant la tècnica HPLC, High Performance Liquid Chromatography per empremtes dactilars amb detector de carregada aerosol (CAD) i ultraviolada-visible (UV). En estudis previs, s'han avaluat el contingut en fitoesterols com a possible variable diferenciadora d'olis i s'utilitzarà en aquest treball. Les tècniques de classificació van ser avaluades per SIMCA (Soft Independent Modelling of Class analogy) i PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis). Per a l'establiment del model de classificació, es van realitzar diferents estudis entre ells, les mostres discrepants, el pretractament, la regió discriminant i variables latents per obtenir la condició òptima del treball. La presència de les mostres discrepants ha tingut influència sobre els resultats de CAD. En dades CAD i UV, s'observen en l'anàlisi de principal components dues agrupacions de mostres que són Àsia i Amèrica, en canvi les mostres d'Àfrica estan disperses pels dos continents. Com qualsevol tècnica d'anàlisi, un cop establert el model, aquest s'ha de validar. La validació de models de classificació multivariant estan àmpliament acceptats com a paràmetres de qualitat dels valors de percentatges de: veritables positius (TP), veritables negatius (TN), falsos positius (FP) i falsos negatius (FN). Aquests paràmetres donen una idea de la bondat del model. PLS-DA-CAD, va ser el que presenta els millors resultats sobre la denominació d'origen de les mostres d'oli de palma amb percentatges de veritable positiva de 96%, 86%, 73% per a la classe 1, 2 i 3 respectivament.

Materia: Química

Idioma: spa

Áreas temáticas: Química Chemistry Química

Departamento: Química Analítica i Química Orgànica

Estudiante: Obisesan, Kudirat Abidemi

Curso académico: 2015-2016

Título en diferentes idiomas: Identificación del origen geográfico de aceite de palma mediante técnicas multivariantes Identification of the geographical origin of palm oil by multivariate techniques Identificació de l'origen geogràfic d'oli de palma mitjançant tècniques multivariants

Fecha de la defensa del treball: 2016-01-25

Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess

Palabras clave: Quimiometría, aceite de palma, huellas dactilares Chemometrics, palm oil, fingerprints Quimiometria, oli de palma, empremtes dactilars

Confidencialidad: No

Créditos del TFG: 12

Título en la lengua original: Identificación del origen geográfico de aceite de palma mediante técnicas multivariantes

Director del proyecto: Ruisánchez Capelástegui, Itziar

Enseñanza(s): Química

Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)