Development of new chemometric methods - application to the spectroscopic characterisation of food quality
Développement de nouvelles méthodes chimiométriques d'analyse - application à la caractérisation de la qualité des aliments
Résumé
The compression properties of PCT allow one to perform or just accelerate the calculations of multivariate methods in the case of very wide matrices, where the number of variables is much greater than the number of objects. The results can be back-transformed into the original vectors base giving exactly the same results as those obtained when using the standard method, without transformation. The ANOVA-PCA method facilitates the comparison of variance attributed to the Factors responsible for the differences between samples and the residual variance. It was used to study, by means of near infrared spectroscopy, the stability of reference materials stored under different conditions. The method was modified to allow the prediction of new samples, as well as to improve its ability to find significant Factors and understand sources of variability. Using one of the main concepts of the ANOVA-PCA method, the calculation of factor levels, a method used for multi-table analysis - CCSWA - was modified for the analysis of the Factor level matrices resulting from an experimental design. Mid-infrared spectroscopy was used for the analysis of food samples with the help of the heated ATR accessory. It allowed the study of the modifications of different edible oils after accelerated heating at different temperatures and simultaneous acquisition of spectra. The same ATR apparatus was used in the analysis of wine to study the effects of different technological treatments, namely Micro-oxygenation and Oak addition. After the evaporation of the main constituents, water and ethanol, directly on the ATR crystal, the peaks corresponding to minor components could be uncovered.
Les propriétés de compression de la transformation PCT permettent de réaliser et d'accélérer le calcul des méthodes multivariées même avec des matrices très larges où le nombre de variables est beaucoup plus grand que le nombre d'objets. Les résultats peuvent être retransformés vers le domaine des variables d'origine pour donner exactement les mêmes résultats qu'avec la méthode standard, sans transformation. Nous avons utilisé la PCT pour accélérer la régression PLS et dans le cadre de l'analyse du produit externe avec des très grandes matrices. La méthode ANOVA-PCA facilite la comparaison de la variance des Facteurs responsables des différences entre les échantillons avec la variance résiduelle. Elle a été utilisée pour étudier par spectroscopie d'infrarouge proche la stabilité des matériaux de référence stockés dans différentes conditions. Nous l'avons aussi modifiée de façon à permettre la prédiction de nouveaux échantillons et pour améliorer ses capacités de trouver des facteurs signifiants et pour mieux comprendre les différentes sources de variabilité résiduelle. En profitant d'une des idées de base de la méthode ANOVA-PCA, le calcul des niveaux, nous avons modifié une méthode d'analyse de tableaux multiples, la CCSWA, pour l'adapter à l'analyse des tableaux de niveaux de Facteurs provenant d'un plan d'expériences. La spectroscopie MIR a été utilisée pour l'analyse d'aliments à l'aide d'ATR chauffante. Nous avons étudié des altérations de différentes huiles alimentaires par chauffage accélérée à différentes températures avec acquisition simultanée des spectres. Le même accessoire a été utilisé dans l'analyse de vin pour étudier les effets de différents traitements technologiques, tels que la micro-oxygénation et l'ajout de copeaux de bois. Après évaporation, sur le crystal, de l'eau et de l'éthanol, les constituants majoritaires, des pics correspondants aux autres composantes du vin, normalement cachées, ont pu donc se révéler.
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Rui_PINTO_PhD_thesis_-_AgroParisTech_22Jun2009.pdf (5.17 Mo)
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