Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/13569
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dc.contributor.advisorDurán Martín-Merás, Isabel-
dc.contributor.advisorMuñoz de la Peña, Arsenio-
dc.contributor.advisorMartín Vertedor, Daniel-
dc.contributor.authorCabrera Bañegil, Manuel-
dc.contributor.otherUniversidad de Extremadura. Escuela Internacional de Postgradoes_ES
dc.date.accessioned2022-02-03T11:33:16Z-
dc.date.available2022-02-03T11:33:16Z-
dc.date.issued2021-
dc.date.submitted2021-09-09-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10662/13569-
dc.descriptionPrograma de Doctorado en Modelización y Experimentación en Ciencia y Tecnología por la Universidad de Extremadura-
dc.description.abstractLa presente Tesis Doctoral aborda el desarrollo de nuevos métodos analíticos utilizando fluorescencia molecular en combinación con algoritmos quimiométricos de calibración multivariante para la determinación e identificación de compuestos polifenólicos de interés en el campo agroalimentario. Como matrices alimentarias, se seleccionaron cuatro tipos, representativos de la economía agroalimentaria de Extremadura, como son uvas, vinos, ciruelas y aceitunas. Hasta el momento no se dispone de muchas referencias bibliográficas sobre métodos fluorescentes que permitan la cuantificación de estos analitos en matrices complejas, evitando pretratamientos de las muestras. Así, se han desarrollado métodos de fluorescencia front-face en combinación con algoritmos de calibración multivariante, tales como PARAFAC y U-PLS, para la determinación de compuestos polifenólicos en vinos sin pretratamiento previo y en extractos acuo-orgánicos de uvas, ciruelas y aceitunas. Los resultados obtenidos se han validado con los obtenidos por cromatografía líquida, obteniéndose buenas correspondencias con resveratrol en uva y vino, con el conjunto de catequinas en uva, vino, ciruela y aceitunas y con ácidos clorogénicos, procianidina B2 en ciruela. Con la información obtenida, también se han aplicado algoritmos quimiométricos de clasificación tales como LDA, PARAFAC-LDA y U-PLS-DA, lo que ha permitido distinguir entre muestras de uvas, ciruelas y aceitunas recolectadas en diferentes periodos de maduración. Estas herramientas también se han utilizado para distinguir entre muestras de aceitunas de secano y de regadío, usándose una cuarta vía con dos disolventes para diferenciar entre muestras de uva de secano y regadío. Las metodologías desarrolladas para tales fines cuentan con notables mejoras respecto a otras ya existentes.es_ES
dc.description.abstractThe present Thesis deepens about the development of new analytical methods using molecular fluorescence in combination with multivariate calibration chemometric algorithms for the determination and identification of main polyphenolic compounds in much appreciated foods. Four food matrices from the economy of Extremadura were selected in this Thesis: grapes, wines, plums and olives. A few references about phenolic compounds quantification fluorescence methods in these food matrices without pretreatments are presented in the bibliography. For this, front-face fluorescence methods in combination with multivariate calibration algorithms, such as PARAFAC and U-PLS, have been developed for wine polyphenolic compounds quantification without pretreatments in addition to aqueous-organic extracts of grapes, plums and olives. The obtained results have been validated with those obtained by liquid chromatography, obtaining high correspondences of resveratrol in grapes and wines, catechins in grapes, wines, plums and olives and chlorogenic acids and procyanidin B2 in plums. The obtained information has been analysed by classification chemometric algorithms such as LDA, LDA-PARAFAC and U-PLS-DA and its application has allowed the discrimination between grapes, plums and olives harvested in different ripening stages. These algorithms have also been used for irrigated and non-irrigated olives discrimination, using two solvent four-way data in case of irrigated and non-irrigated grapes. The methodologies developed have certain noticeable improvements in comparison with the existent ones.en_US
dc.description.sponsorshipEsta Tesis Doctoral ha sido realizada con la ayuda de un contrato predoctoral (REF. PD16015) para formación de doctores (Orden de 11 de mayo de 2016, DOE nº 97, de 23 de mayo) con la financiación de Junta de Extremadura (Consejería de Economía e Infraestructuras) y la cofinanciación del Fondo Social Europeo (FSE) (desde 16/06/2017 hasta 01/08/2018). (Resolución de 10 de mayo de 2017, DOE nº 95, de 19 de mayo). - Ministerio de Economía y Competitividad. Proyecto de investigación (REF. CTQ2014-52309-P). Resolución de 1 de agosto de 2014, de la Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación. (Resolución de 8 de agosto de 2014, BOE nº 192). Cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional. - Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (REF. CTQ2017-82496-P). Resolución de la Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación y de la Presidencia de la Agencia Estatal de Investigación. (Resolución de 13 de junio de 2017, BOE nº 140). Cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional. - Junta de Extremadura y Fondo Europeo de Desarrollo Regional. Proyecto de investigación (REF. IB16058). Consejería de Economía e Infraestructuras. Decreto 68/2016, de 31 de mayo de 2016. (Resolución de 24 de mayo de 2017, DOE nº 105). - Junta de Extremadura y Fondo Europeo de Desarrollo Regional. Ayuda a Grupos de Investigación (REF. GR18041). Consejería de Economía, Competitividad e Innovación. Decreto 14/2018, de 6 de febrero de 2018. (Resolución de 12 de abril de 2019, DOE nº 78).es_ES
dc.format.extent279 p.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectFluorescenciaes_ES
dc.subjectQuimiometríaes_ES
dc.subjectFenoleses_ES
dc.subjectFluorescencees_ES
dc.subjectChemometrices_ES
dc.subjectPhenolices_ES
dc.titleDesarrollo de metodologías analíticas basadas en la utilización de datos de tres y cuatro vías combinadas con calibración multivariante, para la evaluación de la calidad de alimentos de origen vegetales_ES
dc.typedoctoralThesises_ES
europeana.typeTEXTen_US
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.subject.unesco2301.06 Fluorimetría-
dc.subject.unesco2301.03 Análisis Cromatográfico-
dc.subject.unesco2301.99 Otras (Quimiometría)-
europeana.dataProviderUniversidad de Extremadura. Españaes_ES
Colección:Tesis doctorales

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