Uso de huellas dactilares instrumentales para medidas analíticas de similitud. Aplicación en problemas relacionados con la calidad alimentaria

  1. Ortega Gavilán, Fidel
Dirigida por:
  1. Luis Cuadros-Rodríguez Codirector
  2. María Gracia Bagur González Codirectora

Universidad de defensa: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 22 de julio de 2022

Tribunal:
  1. Alegría Carrasco-Pancorbo Presidenta
  2. Óscar Ballesteros Garcia Secretario
  3. José Manuel Andrade Garda Vocal
  4. José A. García Mesa Vocal
  5. Cecilia Lucia Cagliero Vocal
Departamento:
  1. QUÍMICA ANALÍTICA

Tipo: Tesis

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.