Combining GC-MS and chemometrics to assess the quality of camellia seed oils

• Simin Peng ^[1] ; Tianzhu Huang ^[2] ; Yali Peng ^[3] ; Pengfei Zhang ^[4] ; Luyan Liao ^[1] ; Weiguo Wu ^[1]
  1. [1] Hunan Agricultural University

     Hunan Agricultural University

     China

     
  2. [2] Zhongzhan Camellia Oil Co. Ltd
  3. [3] Shenzhen Total-Test Technology Co. Ltd
  4. [4] Huaihua Institute for Food and Drug Control

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• Localización: CyTA: Journal of food, ISSN 1947-6337, ISSN-e 1947-6345, Vol. 19, Nº. 1, 2021, págs. 625-633
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Combinación de GC-MS y quimiometría para evaluar la calidad de los aceites de semillas de camelia
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• Resumen
  • español

    El presente estudio empleó herramientas quimiométricas y GC-MS para detectar la adulteración del aceite de semilla de camelia. Con este objetivo, en el conjunto de entrenamiento se formularon 65 muestras, en las que se mezcló aceite de semilla de camelia puro con concentraciones variables de aceite de soya [soja], cacahuate [maní] y colza, utilizándose sus contenidos de ácidos grasos para realizar el análisis quimiométrico. El análisis de componentes principales permitió identificar los patrones de distribución de las muestras. Estas mostraron una clara aglomeración estratiforme de acuerdo con la cantidad variable de aceite de semilla de camelia que poseían. Asimismo, para establecer los modelos de clasificación, se realizó el análisis discriminante de Fisher (FDA), mediante el cual se constató que la tasa de clasificación correcta del modelo de validación cruzada y del modelo original alcanzó 92.5% y 82.5%, respectivamente. A fin de comprobar la calidad del modelo se preparó un nuevo conjunto de pruebas, constatándose una alta precisión en los resultados, de 88%. El conjunto de resultados hizo posible comprobar que el modelo de discriminación desarrollado, establecido por PCA más FDA, es eficiente para determinar la presencia de aceites comestibles de bajo precio en los aceites de semilla de camelia.

  • English

    Chemometric tools and GC-MS were employed to detect the adulteration of camellia seed oil. In the training set, 65 samples were formulated by blending pure camellia seed oil with varying concentrations of soybean, peanut and rapeseed oil and their fatty acid contents were used in chemometric analysis. Principal Component analysis revealed the distribution patterns of samples that showed a clear stratiform agglomeration according to varying amount of camellia seed oil. Fisher Discriminant Analysis (FDA) was combined to establish the classification models and the correct classification rate of cross-validation model and original model reached 92.5% and 82.5%, respectively. To test the quality of the model, a new test set was prepared and the results showed a high accuracy of 88%. This was indicated that the developed discrimination model established by PCA plus FDA was efficient in predicting the presence of other low-price edible oils in camellia seed oils.