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Detection of camellia oil adulteration using chemometrics based on fatty acids GC fingerprints and phytosterols GC–MS fingerprints

食品科学 葵花籽油 化学 角鲨烯 化学计量学 偏最小二乘回归 油菜籽 色谱法 米糠油 植物油 数学 麸皮 生物化学 有机化学 原材料 统计
作者
Tao Shi,Gangcheng Wu,Qingzhe Jin,Xingguo Wang
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier]
卷期号:352: 129422-129422 被引量:80
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2021.129422
摘要

The fatty acid, squalene, and phytosterols, coupled to chemometrics were utilized to detect the adulteration of camellia oil (CAO) with palm superolein (PAO), refined olive oil (ROO), high oleic- sunflower oil (HO-SUO), sunflower oil (SUO), corn oil (COO), rice bran oil (RBO), rice oil (RIO), peanut oil (PEO), sesame oil (SEO), soybean oil (SOO), and rapeseed oil (RAO). CAO was characterized with higher triterpene alcohols, thus differentiated from other vegetable oils in principle component analysis (PCA). Using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), CAO adulterated with PAO, ROO, HO-SUO, SUO, COO, RBO, RIO, PEO, SEO, SOO, RAO (5%–100%, w/w), could be classified, especially higher than 92.31% of the total discrimination accuracy, at an adulterated ratio above 30%. With less than 22 potential key markers selected by the variable importance in projection (VIP), the optimized PLS models were confirmed to be accurate for the adulterated level prediction in CAO.
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