Application of Infrared Spectroscopy and Chemometrics to the Cocoa Industry for Fast Composition Analysis and Fraud Detection

Abstract

[ES] El cacao es un producto de alto valor, no únicamente por sus características sensoriales, sino porque también presenta un alto contenido en antioxidantes y alcaloides estimulantes con efectos saludables. Debido a la alta demanda, la industria del cacao en polvo tiene el desafío de asegurar la calidad de grandes volúmenes de producción de una manera rápida y precisa, evitando la presencia de contaminantes o adulterantes en la materia prima, ofreciendo productos donde se preserven las propiedades saludables. La espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR) es una tecnología rápida y no destructiva útil en el análisis de productos alimentarios. La presente tesis doctoral se centra en evaluar el potencial uso del NIR como una herramienta de control de calidad con el fin de poder resolver problemas que se presentan en la industria del cacao en polvo. Los problemas a resolver incluyen la detección de materiales no deseados o adulterantes en el cacao en polvo, y la monitorización rápida y precisa del contenido de flavanoles y metilxantinas del cacao en polvo durante el proceso de alcalinización. El primer capítulo evalúa la viabilidad del NIR, en combinación con análisis quimiométricos, en la detección de la presencia de materiales no deseados o adulterantes como son cascarilla de cacao o harina de algarroba. Para ello, diferentes muestras de cacao en polvo natural y con diferentes niveles de alcalinización (suave, medio y fuerte) fueron mezcladas con distintas proporciones de cascarilla de cacao (con cacao natural) o harina de algarroba (con cacao natural y alcalinizado). Los resultados obtenidos indican que el NIR, combinado con modelos estadísticos tales como el análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y la regresión parcial de mínimos cuadrados (PLS), es un método rápido y eficaz para identificar cualitativa y cuantitativamente materiales no deseados o adulterantes como la cascarilla y la algarroba en cacao en polvo, independientemente del grado de alcalinización o el nivel de tostado de la harina de algarroba. En el segundo capítulo, el análisis composicional del cacao en polvo se orientó al control de los cambios producidos en el contenido de flavanoles y metilxantinas debidos al proceso de alcalinización al que se somete el caco en polvo. Se determinó el contenido de catequina, epicatequina, cafeína y teobromina mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), correlacionándose los contenidos obtenidos para cada uno de estos compuestos con las determinaciones NIR. Se obtuvieron buenos modelos para la predicción de los compuestos mediante regresión PLS con valores superiores a 3 para la relación entre el rendimiento y la desviación (RDP), lo cual demuestra que los modelos obtenidos pueden ser utilizados para la rápida y fiable predicción del contenido de flavanoles y metilxantinas en cacaos naturales y con diferentes niveles de alcalinización.

[CA] El cacau és un producte d'alt valor, no sols per les seues característiques sensorials, sinó perquè també presenta un elevat contingut en antioxidants i alcaloids estimulants amb efectes saludables. A conseqüència a l'alta demanda, l'industria del cacau en pols té el desafiament d'assegurar la qualitat de grans volums de producció d'una manera ràpida i precisa, evitant la presència de contaminants o adulterants en la matèria cosina, oferint productes a on se preserven les propietats saludables. L'espectroscòpia de l'infrarroig proper (NIR) és una tecnologia ràpida i no destructiva útil en l'anàlisi de productes alimentaris. La present tesis doctoral se centra en avaluar el potencial ús del NIR com una eina de control de qualitat amb l'objectiu de poder resoldre problemes que es presenten en l'industria del cacau en pols. Els problemes a resoldre inclouen la detecció de materials no desitjats o adulterants en el cacau en pols, i la monitorització ràpida i precisa del contingut de flavanols i metilxantines del cacau en pols durant el procés d'alcalinització. El primer capítol avalua la viabilitat del NIR, en combinació amb anàlisis quimiométrics, en la detecció de la presència de materials no desitjats o adulterants com són pellofa de cacau o farina de garrofa. Per a això, diferents mostres de cacau en pols natural i amb diferents nivells d'alcalinització (suau, mig i fort) foren barrejades en distintes proporcions de pellofa de cacau (en cacau natural) o farina de garrofa (en cacau natural i alcalinisat).

Els resultats obtinguts per a NIR, combinats amb models estadístics com l'anàlisi discriminant per mínims quadrats parcials (PLS-DA) i la regressió parcial de mínims quadrats (PLS), és un mètode ràpid i eficaç per identificar materials no desitjats o adulterants com la pellofa de cacau o la farina de garrofa, amb independència del grau d'alcalinització del cacau o de torrat de la farina de garrofa. En el segon capítol, l'anàlisi composicional del cacau en pols s'orientà al control dels canvis produïts en el contingut de flavanols i metilxantines a causa del procés d'alcalinització al que se sotmet el cacau en pols. Es va determinar el contingut de catequina, epicatequina, cafeïna i teobromina mitjançant cromatografia líquida d'alta resolució (HPLC), i es van correlacionar els continguts obtinguts per a cadascun d'estos composts amb les determinacions NIR. Es van obtindré bons models per a la predicció dels composts mitjançant regressió PLS amb valors superiors a 3 per a la relació entre el rendiment i la desviació (RDP), la qual cosa demostra que els models obtinguts poden ser emprats per a la ràpida i fiable predicció del contingut de flavanols i metilxantines en cacaus naturals o amb diferents nivells d'alcalinització.

[EN] Cocoa is a product of high value, not only because of its sensory characteristics, but also because it has a high content of antioxidants and stimulating alkaloids with health effects. Due to the high demand, the cocoa powder industry has the challenge of ensuring the quality of large volumes of production in a fast and accurate way, avoiding the presence of contaminants or adulterants in the raw material, offering products where the healthy properties are preserved. The near infrared spectroscopy (NIR) is a rapid and non-destructive technology useful in the analysis of food products. The present doctoral thesis focuses on evaluating the potential use of NIR as a quality control tool in order to solve problems that arise in the cocoa industry powdered. The problems to solve include the detection of unwanted materials or adulterants in the cocoa powder, and the rapid and accurate monitorization of the flavanols and methylxanthines content in the cocoa powder during the alkalization process. The first chapter evaluates the viability of the NIR, in combination with chemometric analysis, in the detection of presence of unwanted materials or adulterants such as cocoa shell or carob flour. For this, different samples of natural cocoa powder and with different levels of alkalization (light, medium and strong) were mixed with different proportions of cocoa shell (with natural cocoa) or carob flour (with natural and alkalized cocoa).

The results obtained indicate that the NIR combined with statistical models such as the partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and the partial least squares regression (PLS), is a fast and efficient method to identify qualitative and quantitative unwanted materials or adulterants such as shell and carob in cocoa powder, regardless of the degree of alkalization or level of roasting of carob flour. In the second chapter, the compositional analysis of cocoa powder was oriented to the control of the changes produced in the content of flavanols and methylxanthines due to the process of alkalization to which the cocoa powder is subjected. The content of catechin, epicatechin, caffeine and theobromine were determined by high performance liquid chromatography (HPLC), correlating the contents obtained for each of these compounds with the NIR determinations. Good models were obtained for the prediction of compounds by regression PLS with values above 3 for the ratio of performance to deviation (RDP), which shows that the obtained models can be used for the quick and reliable prediction of flavanol content and methylxanthines in natural cocoas and with different alkalization levels.