Riassunto analitico
A livello mondiale, l'adulterazione e le frodi alimentari, accelerate dalla globalizzazione, rappresentano una crescente preoccupazione, con impatti significativi sull'economia, sulla salute dei consumatori e sulla fiducia del mercato. L'industria alimentare, in particolare quella del miele, è spesso bersaglio di pratiche fraudolente e disoneste, come l'etichettatura errata dell'origine botanica o geografica e la diluizione con sostanze di qualità inferiore o meno costose. Alla luce di questo, per contrastare tali problematiche, è essenziale sviluppare metodi analitici robusti, rapidi ed economici, in grado di rilevare composti sconosciuti e che coprano una moltitudine di parametri, soprattutto nelle matrici complesse come quelle alimentari. L’accoppiamento della spettrometria di mobilità ionica (IMS) con la cromatografia in fase gassosa (GC), si è dimostrata una promettente tecnica per la profilazione dei composti organici volatili (COV) nel miele, offrendo una separazione altamente sensibile ed a elevata efficienza. Questi metodi di screening avanzati permettono di rilevare manipolazioni e adulterazioni senza richiedere una conoscenza preventiva della composizione molecolare, superando le limitazioni degli approcci attuali e tradizionali, come l'analisi fisico-chimica e sensoriale, che sono più dispendiose in termini di tempo e risorse. L’elaborato di tesi perciò si concentra sullo sviluppo e l’ottimizzazione di un metodo analitico GC-IMS per la discriminazione delle origini botaniche del miele, sottolineando il potenziale di questa tecnologia per migliorare il controllo della qualità e l'autenticità. In particolare, è stato applicato un disegno sperimentale basato sul Face Centered Central Composite Design (FC-CCD) per la progettazione delle varie prove sperimentali e attraverso modelli chemiometrici come PCA e PLS sono stati identificati i possibili fattori significativi e il loro intervallo di variabilità. Il miglioramento di tale tecnologia e la sua applicazione nell'industria apistica potrebbe garantire una maggiore trasparenza e protezione per i consumatori, contribuendo al contempo alla sostenibilità e all'etica del settore.
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Abstract
Globally, adulteration and food fraud, accelerated by globalisation, are a growing concern, with significant impacts on the economy, consumer health and market confidence. The food industry, particularly the honey industry, is often the target of fraudulent and dishonest practices, such as mislabelling of botanical or geographical origin and dilution with inferior or cheaper substances. In light of this, to counter such problems, it is essential to develop robust, rapid and inexpensive analytical methods capable of detecting unknown compounds and covering a multitude of parameters, especially in complex matrices such as food. The coupling of ion mobility spectrometry (IMS) with gas chromatography (GC) has proven to be a promising technique for profiling volatile organic compounds (VOCs) in honey, offering highly sensitive efficient separation. These advanced screening methods make it possible to detect manipulations and adulterations without requiring prior knowledge of the molecular composition, overcoming the limitations of current and traditional approaches, such as physico-chemical and sensory analysis, which are more time- and resource-consuming. The thesis therefore focuses on the development and optimisation of an analytical GC-IMS method for discriminating the botanical origins of honey, emphasising the potential of this technology to improve quality control and authenticity. In particular, an experimental design based on the Face-Centred Central Composite Design (FC-CCD) was applied for the design of the various experimental tests, and through chemometric models such as PCA and PLS, the possible significant factors and their range of variability were identified. The improvement of this technology and its application in the beekeeping industry could ensure greater transparency and protection for consumers, while contributing to the sustainability and ethics of the sector.
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