El professor Dr. Jordi Cruz acaba de publicar un article a la revista Journal of Food Composition and Analysis, titulat “PLS-regression-model-assisted raman spectroscopy for vegetable oil classification and non-destructive analysis of alpha-tocopherol contents of vegetable oils”. Aquest treball ha estat fruit de la investigació d’en Jordi al Grup de Química farmacèutica de la facultat de farmàcia de la Mahidol University de Bangkok (Tailàndia).
En aquest estudi, s’ha desenvolupat un mètode basat en quimiometria i espectroscòpia Raman per classificar els olis vegetals i quantificar l’alfa-tocoferol, la font de vitamina E més freqüent en els olis vegetals.
Els espectres Raman de 108 mostres d’oli, obtingudes de 18 marques comercials i sis tipus d’oli, es van registrar en el mode de dispersió. Els resultats dels models de classificació, Partial Least Squares–Discriminant Analysis (PLS-DA) i el Soft Independent Modeling of Class Analogies (SIMCA) van mostrar que a totes les mostres se’ls assignava amb exactitud les marques i els tipus d’oli vegetal. A més, el model Partial Least Squares Regression (PLSR) per a la determinació del contingut d’alfa-tocoferol es va establir a partir de l’espectre Raman de 72 mostres de calibratge modelades amb valors de referència assolits per High-Performance Liquid Chromatography (HPLC). Les dades d’ambdós mètodes van ser molt correlacionades (R2> 0,95). Per a la construcció del millor model PLSR, es va utilitzar l’Orthogonal Signal Correction (OSC) a les dades (800-2000 cm −1). Així, es va obtenir un model altament eficient amb 2 factors latents i un bon error de predicció (16,05%).
