A team from the University of Barcelona is leading a study that improves the technology available to identify the geographical origin and variety of hazelnuts, and thus avoid commercial fraud and food safety problems linked to the consumption of these nut
巴塞罗那大学的一个团队正在领导一项研究，该研究改进了识别榛子地理来源和品种的技术，从而避免了与食用这些坚果相关的商业欺诈和食品安全问题
食品欺诈是一个会影响许多常见消费产品的问题，会造成巨大的经济损失，也会影响供应商和消费者之间的信任关系
UB团队提出的新策略探索了甘油三酯指纹分析的应用，以确定产品的地理和品种来源。这种快速有效的程序可以识别80%以上样本的来源和种类，并有助于补充该团队在之前的一项研究中描述的不皂化部分指纹技术提供的结果Stefania Vichi和Alba Tres教授领导了这项研究，该研究发表在《食品化学》杂志上，这是来自UB药学和食品科学学院、营养与食品安全研究所（INSA）和食品与营养Torribera校区的研究员Berta Torres进行的博士论文的一部分
在TRACENUTS项目的合作下，UB专家Soriana B.Nicotra和Francesc Guardiola以及农业食品研究与技术研究所（IRTA）的MercèRovira和AgustíRomero也参与了这项研究
一种快速筛查样本的技术甘油三酯指纹技术为快速筛查样本提供了一种有效的工具，可以快速选择明确归类为真品或伪造品的样本。对于那些更可疑的——它们处于真实和欺诈之间分离阈值附近的不确定区域——建议使用不皂化脂质组分指纹技术，这在之前的一篇论文中有所描述
这种方法基于对榛子中少数几种脂质化合物的分析。由于样本数据库扩展了新的地理区域和收成，本研究验证了不皂化馏分技术在识别榛子的来源和品种方面的准确率超过94%，超过了甘油三酯方法的结果。这种高成功率巩固了它作为检测欺诈样本的关键工具的地位，尽管由于其复杂性，它被建议作为一种确认技术
在这两种情况下，都使用脂质指纹技术来处理分析数据，这是一种用于认证食品的最先进的数据处理方法。这种方法允许将脂质化合物谱视为每个榛子品种或地理来源的独特指纹。通过这种方式，可以在同一品种或产地的水果之间寻找指纹的相似之处，以及与不同品种或产地其他榛子样本的差异
研究结果不仅验证了两种有效的食品认证技术，还为将该技术应用于食品控制的其他领域开辟了新的前景，从而增强了消费者和生产者对产品可追溯性的信心
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红外光谱技术用于确定榛子的地理来源和种类近红外（NIR）和中红外（MIR）光谱技术还可以扩大可用于防止食品欺诈的快速有效的认证方法的范围。这是该团队在《光谱化学学报A辑》上发表的论文的后续内容，这是与来自比利时Gembloux瓦隆农业研究中心的专家Vincent Baeten和Juan Antonio Fernandez-Pierna合作进行的第一项系统比较光谱技术以确定榛子品种和地理来源真实性的科学研究
这些方法需要非常短的分析时间和最少或没有样本处理，可以在现场应用，并添加到团队在这一研究领域成功开发的方法中，以防止食品欺诈。这项研究的结果表明，近红外技术可以适用于鉴定榛子的地理和品种来源，因为它正确地对95%以上的样本进行了分类