Os pesquisadores da UC Davis desenvolveram um processo mais rápido e econômico para determinar a confiabilidade de um produto engarrafado com um rótulo extra de azeite de oliva virgem.
Os resultados da pesquisa de um novo método químico para detectar azeite de oliva extra virgem deliberadamente comprometido ou inadvertidamente adulterado foram publicados pelo UC Davis Olive Center.
Incentivos financeiros para azeite virgem extra adulterado são conhecidos há muito tempo, mas os métodos para detectar a diferença entre o produto real e um produto deliberadamente comprometido, contendo outros azeites menos caros, são demorados e caros.
Este é um método eficiente em termos de tempo e custo para detectar a autenticidade do azeite de oliva que pode ser utilizado por funcionários do governo e compradores a granel em vários pontos de controle de alimentos- Selina Wang, Centro de Oliveiras da UC Davis
Agora, os pesquisadores da UC Davis desenvolveram um processo mais rápido e econômico para determinar a confiabilidade de um produto engarrafado com um rótulo de azeite extra virgem.
Selina Wang, diretora de pesquisa do UC Davis Olive Center, descreveu o novo processo como envolvendo um método mais rápido, melhor e mais barato do que os vários métodos padrão comumente usados para analisar a pureza do azeite.
Veja também:Notícias sobre pesquisa de azeite"O método analisa os perfis de triacilglicerol (TAG) no azeite para potenciais adulterantes usando cromatografia líquida de alta performance (UHPLC) com detecção de aerossol carregada (CAD) ”, disse Wang.
Os pesquisadores da UC Davis usaram um UPHLC com um detector de aerossol carregado emprestado ao Olive Center pelo fabricante, Thermo Fisher Scientific.
"O método é mais ecológico, pois requer uma simples diluição da amostra, em vez dos solventes e produtos químicos necessários para os métodos de pureza existentes ”, disse Wang.
Ela também disse que o método pode ser automatizado e não requer um químico, permitindo que aqueles com um UHPLC executem o método internamente.
A triagem sofisticada envolve, "usando apenas uma colher de chá de azeite ”, disse Wang. O método é sensível e pode detectar 10 por cento de um adulterante ou mais.
"Uma chave para a eficiência e eficácia dessa nova abordagem e uso da tecnologia é acelerar a detecção de adulteração de azeite de oliva extra-virgem, combinando a análise TAG com a Análise de Componentes Principais (PCA) ”, disse Wang, acrescentando que os TAGS são o principal componente que compõe 90 por cento dos compostos em azeites comestíveis e cada tipo de azeite tem seu próprio perfil característico de TAG.
Os pesquisadores da UC Davis determinaram perfis TAG para o azeite, bem como para cinco adulterantes comuns de azeite extra-virgem, incluindo girassol com alto teor de oleico, açafrão com alto teor de oléico, canola, soja e azeites de uva.
Esses azeites foram escolhidos com base na probabilidade de seu uso na blend com o azeite de oliva extra virgem. Os pesquisadores começaram a triagem usando um UHPLC-CAD para separar e analisar rapidamente os TAGs em uma variedade de amostras de azeite puro e blends de azeite.
Depois que os TAGs foram separados, as similaridades e diferenças entre os diferentes azeites com base em seus perfis de TAG foram analisadas por PCA.
PCA é uma técnica estatística estabelecida usada para visualizar as diferenças nas amostras. Os pesquisadores conseguiram diferenciar o azeite dos cinco adulterantes de azeite de oliva extra virgem em seu estudo, usando o perfil TAG distinto em diferentes azeites.
"Fomos capazes de determinar perfis de TAG sem muita preparação de amostra e construir um modelo PCA para diferenciar azeites; este é um método eficiente em termos de tempo e custo-benefício para detectar autenticidade do azeite isso pode ser utilizado pelos funcionários do governo e compradores em massa em vários pontos de controle de alimentos ”, disse Wang.
"Mais pesquisa é necessário expandir o banco de dados TAG com mais tipos de azeite, mais amostras em cada tipo, múltiplos adulterantes, azeites feitos de diferentes cultivares, localizações geográficas, clima e assim definir melhor os agrupamentos no PCA, melhorando assim a precisão dessa abordagem ”, ela adicionado.
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