Determination of olive oil purity based on triacylglycerols profiling by UHPLC-CAD and principal component analysis

Význam tématu

Autentizace a stanovení čistoty extra panenského olivového oleje má klíčový význam pro ochranu spotřebitele, potravinové bezpečí a udržení důvěry na trhu. Hanlivé příměsi levnějších rostlinných olejů představují ekonomické podvody a mohou ohrozit zdravotní rizika. Efektivní a rychlá metoda detekce podvodného naředění přispívá k prevenci falšování a k optimalizaci provozních nákladů laboratoří.

Cíle a přehled studie

Cílem studie bylo vyvinout postup založený na profilování triacylglycerolů (TAG) pomocí ultra-vysoko-výkonné kapalinové chromatografie se ­detekcí nabitých aerosolových částic (UHPLC-CAD) ve spojení s hlavními komponentami analýzy (PCA). Hlavním záměrem bylo spolehlivě rozlišit čisté olivové oleje od jejich směsí s běžně používanými levnými oleji a stanovit minimální podíl příměsi.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky se před analýzou naředily do methanol-chloroformu (50:50, obj.) na konečnou koncentraci 1 procenta a krátce promíchaly. Měření probíhalo na systému Thermo Scientific Vanquish Flex UHPLC vybaveném kolonkou Accucore C18 (100×2,1 mm, 2,6 μm) při 50 °C. Mobilní fáze sestávala z acetonitrilu a isopropanolu za gradientního průběhu. Detekce probíhala Charged Aerosol Detector (CAD) při 50 °C. K analýze dat sloužil software Chromeleon 7.2.6, PCA se realizovalo v OriginPro 2016.

Hlavní výsledky a diskuse

Separační metoda umožnila rozlišení jedenácti hlavních TAG složek v olivových i potenciálně podvržených olejích. Variabilita retence a plošné kvantifikace klíčových TAG (LLL, OOO) byla v rámci jednoho dne pod 1 procentem RSD a mezi dny pod 3 procenty. PCA na základě relativních obsahů TAG prokázalo, že čisté olivové oleje vytvářejí odlišný klastr od rostlinných olejů (se 95% intervalem spolehlivosti). Pro každou kategorii podvržujícího oleje byly vybrány tři nejvýznamnější TAG, které maximalizují separaci směsí od čistého vzorku. Metoda detekuje adulteraci na úrovni 5–10 procent podílu příměsi, v závislosti na konkrétním oleji. Ověření systému proběhlo analýzou slepého vzorku, ve kterém bylo úspěšně určeno 45 procent olivového oleje ve směsi.

Přínosy a praktické využití metody

• Signifikantní úspora času díky eliminaci složité přípravy a rozboru mastných kyselin či sterolů.
• Snížení nákladů na analýzu a možnost aplikace přímo ve firemních laboratořích.
• Ekologičtější provoz díky menší spotřebě organických rozpouštědel.
• Vysoká citlivost a reprodukovatelnost detekce na úrovni středních desítek miliprocent.

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj může směřovat k integraci detektoru Corona Veo a umělé inteligence při zpracování chromatografických dat. Možná je automatizace přípravy vzorků a rozšíření na další druhy rostlinných olejů. Významná je i kombinace UHPLC-CAD s vysokorychlostními hmotnostními detektory pro další posouzení struktury TAG.

Závěr

Metoda UHPLC-CAD ve spojení s PCA představuje robustní nástroj pro ověření pravosti extra panenského olivového oleje. Umožňuje rychlé, spolehlivé a ekonomické stanovení čistoty a rozpoznání podvržení levnějšími oleji, čímž podporuje kvalitu výrobků i ochranu spotřebitele.

Reference

1. Arlorio M, Coisson JD, Bordiga M, Travaglia F, Garino C, Zuidmeer L, van Ree R, Giuffrida MG, Conti A, Martelli A. Olive oil adulterated with hazelnut oils: simulation to identify possible risks to allergic consumers. Food Addit Contam Part A. 2010;27(1):11–18.
2. International Olive Council. Method of Analysis Determination of the Differences between actual and theoretical content of triacyglycerols with ECN 42; 2001.
3. Green HS, Li X, De Pra M, Lovejoy K, Steiner F, Acworth IN, Wang SC. A rapid detection approach for extra virgin olive oil adulteration using UHPLC-CAD profiling of triacylglycerols and PCA. Food Control. 2020;107:106773.
4. Indelicato S, Bongiorno D, Pitonzo R, DiStefano V, Calabrese V, Indelicato S, Avellone G. Triacylglycerols in edible oils: determination, characterization, quantitation, chemometric approach and evaluation of adulterations. J Chromatogr A. 2017;1515:1–16.
5. Lucci P, Moret S, Buchini F, Ferlat G, Conte L. Improved analysis of olive oils triacylglycerols by UHPLC-charged aerosol detection. J Food Compos Anal. 2018;66:230–236.
6. Lísa M, Lynen F, Holčapek M, Sandra P. Quantitation of triacylglycerols from plant oils using charged aerosol detection with gradient compensation. J Chromatogr A. 2007;1176(1–2):135–142.
7. De la Mata-Espinosa P, Bosque-Sendra JM, Cuadros-Rodríguez L. Quantification of Triacylglycerols in Olive Oils Using HPLC-CAD. Food Anal Methods. 2011;4(4):574–581.
8. De la Mata-Espinosa P, Bosque-Sendra JM, Bro R, Cuadros-Rodríguez L. Olive oil quantification of edible vegetable oil blends using triacylglycerols chromatographic fingerprints and chemometric tools. Talanta. 2011;85(1):177–182.
9. Abdi H, Williams LJ. Principal component analysis. Wiley Interdiscip Rev Comput Stat. 2010;2(4):433–459.
10. Yang Y, Ferro MD, Cavaco I, Liang Y. Detection and identification of extra virgin olive oil adulteration by GC–MS combined with chemometrics. J Agric Food Chem. 2013;61:3693–3702.