Approcci chemiometrici per l’ottimizzazione e il controllo dei prodotti alimentari

This thesis explores different applications of chemometric approaches for food products optimization and control. The first part of this thesis is focused on the optimization of food products, in particular considering color stability of Strawberry Yogurt Purée (SYP) as a case study conducted in collaboration with a food company. SYP is a semi-finished product used by other industries in the production of strawberry flavored yoghurts and its color stability is a crucial factor influencing consumer appeal on final food products. The objective was to assess how different SYP formulations affect color and its degradation over time due to browning phenomena. A combined approach using I-optimal mixture design and multivariate analysis of RGB images was employed. Strawberry purée, sugar, lemon juice, and two types of thickeners were mixed in varying proportions to create 44 SYP formulations. These samples were subjected to light and temperature stress for five weeks and during this period the corresponding RGB images were captured, along with the images of the corresponding control samples. The images were analyzed using two approaches: first, Principal Component Analysis (PCA) was applied on colourgrams to explore the main sources of variability and, second, calculation of median values of color-related parameters from which Response Surfaces and Partial Least Squares –Discriminant Analysis (PLS-DA) classification models were built. The analysis revealed that relative green (i.e., the ratio of green to lightness) and red values are key indicators of color degradation, with formulations containing a higher percentage of strawberry purée showing greater color variation. Results also highlighted that the type of thickener may influence the degradation kinetics. The second part of this thesis is focused on food control through the analysis of the processing factor (PF) database, a critical tool in European food safety assessments conducted by the European Food Safety Authority (EFSA). This publicly available database harmonizes the collection and evaluation of pesticide residue data for processed foods. This information is condensed into the PF parameter, which corresponds to the ratio of the residue of a specific pesticide in the processed product to that in the corresponding unprocessed product. PF database includes more than 250 chemical substances, across 120 processed commodities derived from 70 different food matrices. To analyze this dataset, extensive preprocessing was conducted, including encoding of categorical features into binary data. To obtain valuable insights on pesticides residues behavior, data analysis and visualization was performed using both the classical tools available to display categorical data (e.g., treemap and alluvial plots) and an innovative multivariate approach based on PCA. Since PCA itself cannot be applied to categorical data, the proposed approach consists in transforming the matrix of categorical data into the corresponding distance matrix according to Jaccard-Tanimoto, and then apply PCA to the distance matrix. The results demonstrated the added value of a multivariate chemometric strategy, even when applied to datasets with categorical features, and revealed potential trends for enhancing food safety and control measures in food processing. Through the application of chemometric techniques, this research offers new perspectives on both the optimization and formulation on one side, and the enhancement of control systems on the other, contributing to safer and higher quality food products.

Questa tesi esplora diverse applicazioni di approcci chemiometrici per l'ottimizzazione e il controllo dei prodotti alimentari. La prima parte si focalizza sull’ottimizzazione dei prodotti alimentari, in particolare attraverso lo studio condotto in collaborazione con un'azienda, volto ad indagare la stabilità del colore di un semilavorato alla fragola per l’industria di produzione di yogurt (Strawberry Yoghurt Purée, SYP). Il colore è da sempre un fattore cruciale che influenza l'appeal del consumatore finale sui prodotti alimentari. L'obiettivo era valutare come le diverse formulazioni di SYP influenzino il colore e la sua degradazione nel tempo a causa di fenomeni di imbrunimento. È stato utilizzato un approccio combinato di disegno di miscela I-ottimale e analisi multivariata di immagini RGB. Purea di fragole, zucchero, succo di limone e due tipologie di addensante sono stati miscelati in proporzioni variabili ottenendo 44 formulazioni di SYP. Queste sono state sottoposte a condizioni di luce e temperatura elevate per cinque settimane, durante le quali sono state acquisite le immagini RGB in parallelo con quelle dei corrispondenti campioni di controllo. Le immagini sono state analizzate utilizzando due approcci: i) analisi delle componenti principali (PCA) sui colorigrammi ottenuti dalle immagini per esplorare le principali fonti di variabilità; ii) calcolo dei valori mediani dei parametri di colore per la creazione di superfici di risposta e classificazione multivariata mediante Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA). L'analisi ha individuato il verde relativo (cioè, il rapporto tra verde e luminosità) e il rosso come indicatori chiave della degradazione del colore, con una maggiore variazione cromatica per le formulazioni a più alto contenuto di fragola; inoltre, è stato evidenziato che il tipo di addensante può influenzare la cinetica di degradazione. La seconda parte è focalizzata sul controllo alimentare, attraverso l'analisi del database dei valori di Processing Factor (PF), uno strumento essenziale nelle valutazioni sulla sicurezza alimentare condotte a livello europeo dall'Autorità Europea per la Sicurezza Alimentare (EFSA). Questo database disponibile pubblicamente armonizza la raccolta e la valutazione dei residui di pesticidi negli alimenti trasformati. Questa informazione viene condensata nel parametro PF, dato dal rapporto tra il residuo di un pesticida nel prodotto trasformato e quello nella materia prima agricola. Il database dei PF include più di 250 sostanze chimiche, in 120 prodotti trasformati derivati da 70 matrici alimentari diverse. Per analizzare questo dataset si sono resi necessari molti step di pretrattamento, inclusa la codifica delle categorie in dati binari. Per ottenere informazioni utili sul comportamento dei pesticidi, sono state utilizzate sia tecniche più classiche di analisi e visualizzazione dei dati categorici (e.g. treemap e alluvial plot) sia un approccio multivariato innovativo basato su PCA. Dato che PCA non può essere usata direttamente su dati categorici, l’approccio proposto prevede la loro trasformazione in valori di distanze di Jaccard-Tanimoto, e l’applicazione di PCA sulla risultante matrice delle distanze. I risultati hanno dimostrato il valore aggiunto di una strategia chemiometrica multivariata, persino quando applicata a dataset di questo tipo, rivelando potenziali miglioramenti nei processi di trasformazione per la sicurezza e il controllo dei prodotti alimentari. Attraverso l'applicazione di tecniche chemiometriche, questa ricerca offre nuove prospettive sia sull'ottimizzazione e formulazione dei prodotti, sia sul miglioramento dei sistemi di controllo, contribuendo all’aumento della sicurezza e della qualità dei prodotti alimentari.