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Développement de méthodes chimiométriques

Notre objectif est d’utiliser de façon systématique la chimiométrie pour développer de nouvelles méthodes analytiques pour la caractérisation de la qualité sanitaire des aliments. Nous allons appliquer des techniques chimiométriques et en développer de nouvelles, dans le cadre des différentes études réalisées par l’UMR. Nous allons tout particulièrement travailler sur le développement de méthodes permettant, soit de déterminer des « marqueurs », soit de construire des « empreintes analytiques » globales indicatives d’une contamination ou d’une non-conformité.

Le laboratoire a déjà acquis un niveau d’expertise reconnu dans le développement et l’exploitation des techniques chimiométriques, exploitant de façon intensive la modélisation des données brutes ou des signaux, d’où l’on tire alors une information interprétable pour juger de la qualité d’un aliment.

Plusieurs techniques, jusque-là utilisées de façon monodimensionnelle, ont évolué ou peuvent fournir des signaux multivoies ou des images. La question importante devient alors le traitement de ces données pour, par exemple, mettre en évidence des formes, des similitudes, des corrélations ou des zones d’intérêt. Ainsi, l’étude de signaux qui varient dans l’espace ou dans le temps, tels que ceux générés par les couplages HPLC-DAD et LC-MS, ou en spectroscopie Infrarouge résolue dans le temps, implique le développement de techniques nouvelles de traitement de données multivoies.

Sur le plan mathématique, tous les traitements développés font appel aux statistiques multivariées. Dans plusieurs situations, il est nécessaire d’étendre ces méthodes pour tenir compte de la nature multivoie de ces données. Donc, on peut par exemple traiter une séquence d’images (3 dimensions), en dépliant chaque image sous la forme d’un vecteur dont le nombre d’éléments est égal au nombre de pixels et en juxtaposant ensuite ces vecteurs pour avoir une matrice à 2 dimensions (2-voies). Alternativement, on peut analyser des données par une méthode multivoie telle que « PARAFAC » qui permet de conserver la structure « cubique » de l’ensemble.

Notre projet est de travailler en particulier sur le croisement de différents signaux et l’analyse multivoie, afin d’extraire le maximum d’information des signaux obtenus lors des différentes études, et d’élaborer des « empreintes analytiques » permettant de caractériser la conformité des produits.

Afin d’exploiter correctement des données générées par des couplages chromatographiques où la position des pics varie souvent de façon incontrôlée, nous travaillons actuellement sur des adaptations de « Dynamic Time Warping » qui permettra de recaler les pics avant de procéder à une analyse chimiométrique de l’ensemble.

En vue d’augmenter la robustesse des analyses multivariées, nous allons travailler sur des méthodes telles que "Independent Components Analysis" et "Science Based Calibration" dont les résultats sont plus directement interprétables en termes de phénomènes physico-chimiques sous-jacents.
Nous continuerons aussi nos travaux sur le développement de méthodes de sélection de variables intéressantes, telles que "Interval PLS_Cluster" et "Evolving Window Zone Selection".

Nous pensons qu’il faut développer une procédure formalisée d’analyse préliminaire de données multivariées afin de faciliter la diffusion de ces méthodes vers d’autres Unité de l’INRA. Pour faire aboutir ces travaux, nous comptons profiter de nos contactes avec l’Unité de Sensométrie et Chimiométrie à Nantes.

A l’articulation de ces deux premiers thèmes "Contaminants" et "Marqueur, approche globale" nous commençons une étude par spectroscopie infrarouge en ligne de l’évolution des huiles alimentaires au cours des cuissons.
Le chauffage des huiles alimentaires entraîne, par franchissement des barrières d’énergie d’activation, plusieurs types des réactions. Sont notamment connues : l’hydrolyse ; l’isomérisation cis / trans ; la polymérisation et la cyclisation ; l’oxydation. Ces réactions conduisent à une dégradation de la qualité de l’huile par apparition de flaveurs indésirables ou de composés toxiques. L’étude de cette dégradation présente donc plusieurs intérêts : la connaissance des molécules cibles, des mécanismes, des catalyseurs ou des inhibiteurs doit conduire à la meilleure formulation des huiles en fonction de leurs usages et une mise en œuvre optimale (conservation, température d’emploi, etc.). Finalement, il s’agit de comprendre comment utiliser les huiles de manière saine et économique.
Pour ce faire, une friteuse pilote vient d’être couplée en ligne à un spectromètre infrarouge, ce qui permet de suivre en cours de cuisson les évolutions de la matière grasse. L’intérêt du dispositif est double : d’une part, le système en ligne permet de détecter certaines espèces dont la présence est fugitive (hydroperoxydes appelés à évoluer, aldéhydes susceptibles d’être transférés vers l’atmosphère ambiante) ; d’autre part, en analysant non pas les spectres individuels mais plutôt leur évolution temporelle, il est possible d’améliorer la détection de signatures moléculaires de faibles intensité et de caractériser l’évolution de l’huile.
A côté du spectromètre IR, un fluorimètre utilisé en mode frontal, c’est-à-dire sur l’huile sans préparation de l’échantillon, donne accès à l’évolution de composés mineurs pour la composition l’huile mais fondamentaux pour son évolution : les tocophérols et/ou, s’agissant d’huiles vierges, les polyphénols. Leur rôle d’antioxydant est bien évidemment déjà connu dans l’huile, mais notre approche cinétique doit permettre de mieux quantifier leur rôle.
Afin de compléter notre dispositif, nous envisageons aussi de mettre en ligne une unité de friture plate afin d’étudier des traitements thermiques plus agressifs (température, surface d’absorption de l’oxygène) mais moins longs.
Ce travail utilise les compétences déjà anciennes du laboratoire pour la mise en œuvre des méthodes rapides d’analyse (RMN, nez électronique, IR), à l’articulation de l’instrumentation et de l’analyse de données. En outre, c’est l’occasion d’échanges avec l’équipe SCALE de Massy (CEPIA) qui fait partie du même département d’AgroParisTech que notre UMR.

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