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Séminaire Dr Nastaran Ahadi

Évaluation du comportement oxydatif d’huiles riches en acides gras polyinsaturés à l’aide de techniques spectroscopiques et d’analyses multivariées - Vendredi 19 juin 2026 11h00, INRAE, Versailles

Il existe un besoin croissant de méthodes analytiques rapides et robustes pour évaluer l’authenticité et la qualité des produits naturels dans le secteur des composés bioactifs. L’oxydation des lipides affecte considérablement la valeur nutritionnelle, la sécurité et la durée de conservation des huiles alimentaires, en entraînant la formation de produits d’oxydation secondaires tels que les peroxydes, les aldéhydes et les cétones. Ainsi, la détection précoce et le suivi de l’oxydation sont essentiels pour préserver l’intégrité des produits, garantir la sécurité des consommateurs et protéger la réputation des marques. Cette recherche vise à développer une plateforme analytique rapide permettant de détecter les adultérants et d’évaluer l’oxydation lipidique ainsi que la stabilité oxydative des huiles alimentaires naturelles.

Une approche non destructive et sans réactifs a été mise en œuvre en combinant la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR) et la spectroscopie Raman avec des méthodes d’analyse multivariée des données, afin d’évaluer la dégradation oxydative de trois huiles riches en acides gras polyinsaturés (AGPI) : l’huile de bourrache, l’huile d’onagre et l’huile de poisson. La spectroscopie Raman a permis d’évaluer le degré d’insaturation à partir de marqueurs vibrationnels clés, tandis que la spectroscopie FTIR a détecté les modifications des groupes fonctionnels au cours de l’oxydation. Une oxydation thermique à 50 °C a été utilisée pour simuler des conditions réalistes de stockage, et les changements moléculaires ont été suivis au cours du temps. Les données spectrales ont été analysées à l’aide de modèles chimiométriques de classification, notamment l’analyse discriminante par moindres carrés partiels (PLS-DA), les forêts aléatoires (Random Forest, RF) et les machines à vecteurs de support (Support Vector Machine, SVM). Parmi ces méthodes, le modèle SVM a obtenu la meilleure précision de classification pour distinguer les échantillons oxydés des échantillons non oxydés. Dans l’ensemble, cette étude démontre l’intérêt d’une plateforme rapide, précise et durable pour la détection de l’oxydation lipidique dans les huiles riches en AGPI.

Cette approche présente un fort potentiel pour le contrôle qualité industriel, en réduisant le temps d’analyse, les coûts, la préparation des échantillons et l’utilisation de réactifs, tout en contribuant à l’évaluation de la qualité et de l’authenticité des huiles, au respect des exigences réglementaires et au renforcement de la confiance des consommateurs.

Dr. Nastaran Ahadi, "Facilitated Advancement of Australia's Bioactives" FAAB, Macquarie University, Sydney, Australia

InvitationThierry Chardot, équipe : "Dynamique et structure des corps lipidiques" DYSCOL


Séminaire relatif à la recherche développée à l’Institut Jean-Pierre Bourgin - Sciences du Végétal.


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