Grecia, España o Italia: Análisis del Origen del Aceite de Oliva con Spectrify

Aprende cómo identificar el origen del aceite de oliva con Spectrify a través de Análisis de Componentes Principales (PCA).

¿Sabías que puedes identificar el origen geográfico de tu aceite de oliva simplemente analizando su huella química?  Gracias a la Espectroscopía FTIR y técnicas quimiométricas como Análisis de Componentes Principales (PCA), es posible diferenciar aceites de oliva procedentes de distintas regiones. ¡Y Spectrify lo hace fácil!.

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Espectroscopía FTIR

La Espectroscopía de Infrarrojo por Transformada de Fourier (FTIR) es una técnica analítica que mide cómo una muestra absorbe diferentes longitudes de onda del infrarrojo medio, frecuencias que asociamos al calor. A diferencia del infrarrojo cercano, esta técnica permite identificar fácilmente enlaces químicos, y es capaz de medir una gran cantidad de datos en muy poco tiempo 

Es ampliamente utilizada en un gran número de de disciplinas como industria alimentaria, medicina, arqueología… por su rapidez y fiabilidad tanto para identificación como para cuantificación de componentes. Desde SFTec, facilitamos la obtención de datos a través de nuestros servicios de consultoría y con nuestra distribución de equipos FTIR

¡No dudes en preguntarnos!  

Identificando el origen del aceite de oliva

Un caso de estudio alto interés es la determinación del origen geográfico del aceite de oliva utilizando datos FTIR. Aplicando técnicas quimiométricas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) podemos identificar las fuentes más significativas de variación entre aceites de oliva de diferentes regiones. 

El equipo de Henri S. Tapp aanalizó 52 muestras de aceite de oliva procedentes de Grecia, España e Italia y logró relacionar su huella química tal país de origen, obteniendo excelentes resultados. Con Spectrify podemos replicar el mismo análisis de manera sencilla.

Análisis de procedencia de aceites de oliva

En Spectrify ya hemos precargado el dataset para facilidad en el seguimiento de este tutorial. Tras introducir tu e-mail, sólo tienes que pulsar el botón NEW para acceder al Workspace.

El Workspace aparecerá con todos los espectros seleccionados para edición, pero sólo 3 marcados para visualización. Uno de cada ámbito geográfico. Esta información se puede contrastar al pie de la Tabla de Espectros.

Haciendo zoom podemos visualizar cierta tendencia en torno a 1720-1660 cm, donde los espectros de los distintos países muestran alturas diferentes.

Pero, ¿cómo podemos facilitar esta interpretación? Gracias al PCA, puedes resumir cada uno de estos espectros en solo un punto. En la pestaña de Machine Learning, encontrarás precargados los datos de este análisis. Seleccionando "Origin" en el menú desplegable, podrás visualizar cómo los espectros crean grupos diferenciados.

Para optimizar aún más esta diferenciación, puedes realizar un flujo de Preprocesado . Para ello, en la pestaña de  Preprocesado puedes simplemente hacer click en SNV, Smooth, Normalize y Derivative con los parámetros por defecto. El resultado será el siguiente:

De vuelta en el menú de Machine Learning, pulsa el botón "PCA" para actualizar los datos y entrenar un modelo de Análisis de Componentes Principales.

La situación de los puntos en el espacio te permitirá designar zonas que definen un origen de aceite. Pronto, Spectrify dispondrá de la opción de predicción, con la cual podrás usar estos gráficos para investigar de dónde viene un aceite desconocido. 

¿Estás listo para descubrir los secretos que esconde tu aceite de oliva?

Descubre Spectrify 

Data repository: Quadram Institute: https://csr.quadram.ac.uk/example-datasets-for-download/
Original Idea:  Tapp H.S. et al, J. Agric. Food Chem. 51 (21) 6110-5 (2003)  https://doi.org/10.1021/jf030232s
Cover image:
https://www.vecteezy.com/free-photos

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