Development of chemometric methods for spectroscopic analysis in agri-food systems

Abstract

Aquesta tesi doctoral explora la integració de l'espectroscópia i els métodes quimiométriques pera abordar la creixent necessitat d'eines analítiques sostenibles, rapides i precises en el sector agroalimentari. Les analisis químiques tradicionals salen ser destructius i no sostenibles, per aixó és fonamental comptar amb alternatives no destructives i sense reactius.

Aquesta recerca se centra en tres objectius: millorar l'adquisició i el preprocessament de dades espectrals, desenvolupar metodologies quimiométriques innovadores, i aplicar aquestes eines als reptes agroalimentaris del món real. Les estratégies de preprocessament es van adequar i van implementar en ProSpecTool, un toolbox basal en MATLAB. Pera millorar l'analisi i la interpretació de les dades, es van desenvolupar noves metodologies, com el J­ Score pera l'avaluació de models de regressió per mínims quadrats parcials (PLSR) i noves eines d'analisis de dades com els basats en ANOVA-analisis de components simultanis (ASCA) i ANOVA multiplicatiu generalitzat (GEMANOVA).

Esta tesis doctoral explora la integración de la espectroscopia y los métodos quimiométricos para abordar la creciente necesidad de herramientas analíticas sostenibles, rapidas y precisas en el sector agroalimentario. Los análisis químicos tradicionales suelen ser destructivos y no sostenibles, por lo que es fundamental contar con alternativas no destructivas y sin reactivos.

Esta investigación se centra en tres objetivos: mejorar la adquisición y el preprocesamiento de datos espectrales, desarrollar metodologías quimiométricas innovadoras, y aplicar estas herramientas a los retos agroalimentarios del mundo real. Las estrategias de preprocesamiento se adecuaron e implementaron en ProSpecTool, un toolbox basado en MATLAB. Para mejorar el análisis y la interpretación de los datos, se desarrollaron nuevas metodologías, como el J-Score para la evaluación de modelos de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) y enfoques avanzados de análisis de datos como los basados en ANOVA-análisis de componentes simultáneos (ASCA) y ANOVA multiplicativo generalizado (GEMANOVA).

This doctoral thesis explores the integration of spectroscopy and chemometric methods to address the increasing need for sustainable, rapid, and precise analytical tools in the agri-food sector. Traditional chemical analyses are afien destructive and not sustainable, making non-destructive, reagent-free alternatives critica!.

The research focuses on three objectives: improving spectral data acquisition and preprocessing, developing innovative chemometric methodologies, and applying these tools to real-world agri-food challenges. Preprocessing strategies were refined and implemented in ProSpecTool, a MATLAB-based toolbox. Novel methodologies, including the J-Score for partial leas! squares regression (PLSR) model evaluation and advanced data analysis approaches like !hose based on ANOVA-simultaneous componen! analysis (ASCA) and generalized multiplicative ANOVA (GEMANOVA), were further developed to enhance data analysis and interpretation.