GC-MS metabolic fingerprinting for verifying authenticity in raw and roasted PDO hazelnuts

Questo lavoro di tesi è stato realizzato nell’ambito di un progetto di ricerca finanziato dal Ministero Spagnolo della Scienza e dell'Innovazione nell'ambito del progetto TRACENUTS (PID2020-117701RB-100), ed ha l'obiettivo di sviluppare un modello di classificazione PLS-DA basato sul fingerprinting della frazione insaponificabile delle nocciole. Lo studio si è concentrato su alcuni obiettivi principali: sviluppare un modello di classificazione PLS-DA basato sull’analisi della frazione insaponificabile per discriminare tra le nocciole DOP "Avellana de Reus" di origine spagnola e le nocciole turche, valutare se lo stesso approccio possa differenziare le nocciole anche dopo il processo di tostatura e confermarne l'efficacia mediante validazione esterna per verificare l'affidabilità e l'efficacia del modello predittivo sviluppato. I modelli utili a discriminare tra campioni DOP spagnoli e turchi, sia crudi che tostati, hanno ottenuto risultati di classificazione soddisfacenti, confermati dalla validazione interna. La validazione esterna ha ulteriormente supportato l'efficacia dell’approccio analitico nel discriminare l'origine delle nocciole, anche dopo la tostatura. L’analisi della frazione insaponificabile si è dimostrata promettente per l’identificazione dell'origine delle nocciole, sebbene siano necessari ulteriori campionamenti per confermare i risultati ottenuti.