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Discriminant analysis of vegetable oils by thermogravimetric-gas chromatography/mass spectrometry combined with data fusion and chemometrics without sample pretreatment

化学计量学 色谱法 热重分析 质谱法 气相色谱-质谱法 主成分分析 气相色谱法 化学 线性判别分析 植物油 油菜籽 数学 食品科学 统计 有机化学
作者
Xia Zhou,Xiuqin Li,Bo Zhao,Xiaoting Chen,Qinghe Zhang
出处
期刊:Lebensmittel-Wissenschaft & Technologie [Elsevier BV]
卷期号:161: 113403-113403 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.lwt.2022.113403
摘要

This paper describes the feasibility of thermogravimetric-gas chromatography/mass spectrometry (TGA-GC/MS) combined with data fusion and chemometrics for discrimination of various vegetable oils (soybean, rapeseed, peanut, sunflower, olive and camellia) and determination of adulteration of olive oil with soybean oil. Separate and fused data of TGA and GC/MS analysis of various vegetable oils were subjected to chemometric analyses by principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA). The results demonstrate that data fusion can effectively enhance the discrimination power of PCA-LDA model, with a prediction rate of 96.2% being obtained at the optimum weight ratio of GC/MS: TGA (0.9: 0.1). The developed method was applied to the determination of adulteration of olive oil with soybean oil, allowing for distinguishment between olive oil samples and adulterated oil samples with adulteration levels ranging from 25% to 75%, and a prediction rate of 100% was achieved. The newly developed method based on TGA-GC/MS technique in combination with data fusion provides a new idea for the authentication of vegetable oils.
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