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Uso de la resonancia magnética nuclear - RMN en la identificación y clasificación de aceites de oliva

El trabajo ha sido realizado por el Laboratorio Internacional Ibérico de Nanotecnología de Braga y la Universidad de Porto
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Rasgos basados en RMN en la identificación de las regiones de origen./Foto: Science-food

El aceite de oliva es uno de los aceites comestibles más antiguos y esenciales del mercado. La clasificación de los aceites de oliva (p. ej., virgen extra, virgen, refinado) a menudo está influenciada por factores que van desde sus complejas propiedades fisicoquímicas inherentes (p. ej., perfiles de ácidos grasos) hasta los procesos de fabricación no revelados. Por ello, los aceites de oliva han sido objeto de adulteraciones debido a su margen de rentabilidad.

Un trabajo, realizado por el Laboratorio Internacional Ibérico de Nanotecnología de Braga y la Universidad de Porto, bajo el título “Novel time-domain NMR-based traits for rapid, label-free Olive oils profiling”, demuestra que la relaxometría de Resonancia magnética nuclear - RMN de dominio de tiempo multiparamétrica puede ser utilizada para identificar y clasificar rápidamente (en minutos) los aceites de oliva sin etiquetas y de manera no destructiva. Las sutiles diferencias en el microambiente molecular de los aceites de oliva inducen cambios sustanciales en el mecanismo de relajación en el régimen de RMN en el dominio del tiempo.

En el estudio se demuestra que la detección basada en la relajación de RMN propuesta (AUC = 0. 95) es mucho más sensible y específico que los estándares de oro actuales en el campo, es decir, la espectroscopia de infrarrojo cercano (AUC = 0,84) y la espectroscopia ultravioleta-visible (AUC = 0,73), respectivamente. Además, se muestra que, a pesar de la complejidad inherente de las variaciones fenotípicas naturales de la planta de olivo, los rasgos propuestos basados en la relajación de RMN pueden ser un medio viable (AUC = 0.71) para rastrear las regiones de origen de los olivos, de acuerdo con su orientación geográfica.

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