Infrared spectroscopy and chemometrics for predicting commercial categories of virgin olive oils and supporting the panel test
Notice bibliographique
Résumé
• Screening methods to limit sample numbers required for Panel test classification. • A battery of spectral techniques was applied (FT-IR, NIR, Raman). • Oils’ spectral information can be used as a fingerprint. • FT-IR data and PLS-DA models were shown effective at classifying VOOs. • Very good prediction performance of the models (81–95%) was observed. The aim of this study was to create rapid and sustainable instrumental methods for screening virgin olive oils (VOOs) to support the Panel test. The Panel test is the official sensory method used in EU regulations to determine the commercial category of VOOs. The Panel test is based on a time-consuming and expensive approach, so reducing the number of samples to be analysed is crucial. Spectroscopy offers a potential solution for quickly determining VOOs composition and predicting their quality grade. In this context, three spectroscopic techniques were explored: Near-Infrared (NIR), Fourier-Transform Infrared (FT-IR), and Raman spectroscopy. A dataset of 100 VOOs samples, categorized into the three official grades (extra virgin, EVOO, virgin, VOO and lampante, LOO) established in EU, based on the Panel test results, was analysed. An initial analysis of all spectra revealed typical for triacylglycerols molecular vibrations and not good variability between types of samples, indicating low specificity. However, FT-IR data paired with two different Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA) models – one differentiating LOO from non-LOO (VOO and EVOO) and another distinguishing LOO from VOO – yielded promising results. Cross-validation indicated successful sample classification with percentages ranging from 81% to 96%, in which LOO vs. no-LOO model showed the highest performance. These findings suggest that FT-IR coupled with chemometric analysis holds promise, particularly for discriminating LOO (inedible) from the higher-quality grade VOO and EVOO categories. Further research efforts are needed to possibly make the herein developed models more robust and potentially extend their application to differentiate all three VOO quality grades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».