En la Tesis Doctoral se describe, se desarrolla y se aplica la metodología de huellas dactilares cromatográficas y espectroscópicas en el ámbito de la autentificación química de aceite de oliva. Las aplicaciones se centran en la obtención de datos derivados de la señal instrumental, obtenida aplicando un enfoque “no dirigido”, de la fracción metil-transesterificada de muestras de aceite de oliva de diferentes categorías comerciales (virgen extra, virgen y oliva), aceite de orujo de oliva y muestras de otros quince tipos de aceites vegetales comestibles en los que se incluyen aceites de (por orden alfabético): avellana, cacahuete, canola, cártamo, colza, girasol, girasol alto oleico, lino, maíz, palma, semillas, sésamo, soja, trigo (germen), y uva (pepita).

El objetivo principal fue el desarrollo de métodos analíticos rápidos aplicando diferentes técnicas analíticas como la cromatografía de líquidos acoplada a diferentes detectores o las espectroscopias vibracionales (infrarrojo y Raman), haciendo uso de herramientas matemáticas/estadísticas (quimiometría) para extraer la información analítica relevante. Mediante el uso en conjunto de técnicas analíticas y herramientas quimiométricas fue posible desarrollar y aplicar diferentes procesos analíticos relacionados con la autentificación de aceite de oliva, como: discriminar entre aceite de oliva y otros aceites vegetales, detectar adulteraciones de aceite de oliva con otros aceites vegetales y cuantificar la proporción del mismo en mezclas con otros aceites vegetales. Se aplicaron diversas técnicas analíticas, como la cromatografía de líquidos acoplada a un detector de aerosol en corona cargado (HPLC-CAD) y a un detector de fila de diodos (HPLC-DAD), la espectroscopia de infrarrojo cercano (FT-NIR) y medio (FT-MIR) y la espectroscopia Raman, para obtener diferentes huellas dactilares de la fracción metil-transesterificada de los aceites vegetales. Las matrices de datos correspondientes a estas huellas dactilares instrumentales fueron tratadas aplicando una batería de técnicas y métodos analíticos multivariable propios de la minería de datos ('data mining'), como el análisis exploratorio de componentes principales (PCA), métodos de clasificación mediante análisis discriminante (DA) y de modelado de clases (CM) y métodos de cuantificación. Además se aplicó la cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas de alta resolución (GC-QTOF) para caracterizar los componentes presentes en dicha fracción.

- A.M. Jiménez-Carvelo, E. Pérez-Castaño, A. González-Casado, L. Cuadros-Rodríguez (2017). One-input and two-input-class classifications for differentiating olive oil from other edible vegetable oils by use of the normal-phase liquid chromatography fingerprint of the methyl-transesterified fraction. Food Chemistry, 221:1784-1791. IF: 4.946 (D1, Food Science & Technology).

- A.M. Jiménez-Carvelo, A. González-Casado, L. Cuadros-Rodríguez (2017). A new analytical method for quantification of olive and palm oil in blends with other vegetable edible oils based on chromatographic fingerprints from the methyl-transesterified fraction. Talanta, 154:540-547. IF:4.916 (Q1, Analytical Chemistry).

- A.M. Jiménez-Carvelo,A. González-Casado, M.G. Bagur-González, L. Cuadros-Rodríguez (2019). Alternative data mining/machine learning methods for the analytical evaluation of food quality and authenticity – A Review. Food Research International, 122:25-39. IF: 3.520 (Q1, Food Science & Technology).