[en] The objective of this PhD thesis was the development of fast and sensitive methods for the characterization of vegetable oils according to their botanical origin, and for the characterization and authentication of olive oils in relation to their quality, genetic and geographical origin. For this purpose, the content of tocopherols and tocotrienols in different vegetable oils have been determined by capillary electrochromatography (CEC) and nano liquid chromatography (LC), being sterol contents established by ultra-fast liquid chromatography (UPLC) and CEC. On the other hand, the use of linear discriminant analysis (LDA) was proposed to classify vegetable oils according to their botanical origin using as predictors Fourier transform infrared spectra (FTIR) data, alcohol profiles established by HPLC using mass spectrometry (MS) as detector, and amino acid profiles established by both direct infusion MS and HPLC-UV-Vis. Methods to evaluate olive oil quality have been also developed by using fatty acid profiles as predictors to construct LDA models capable of classifying oils according to their quality. An olfactometric method has been also proposed to classify oils according to the sensory threshold (previously established by a sensory panel) of the different olive oil defects. These data was also used to quantify defect percentage in the samples. LDA models have been also constructed to classify extra virgin olive oils (EVOOs) according to their genetic variety using as predictors FTIR data, fatty acid and phenolic profiles established by direct infusion MS and sterol profiles established by HPLC-MS and UPLC-MS. LDA models to classify EVOOs according to their geographical origin have been also constructed using phenolic profiles established by CEC. Finally, methods for the evaluation of olive oil oxidation products have been also developed, in which the chemical changes produced in olive oil samples containing different phenolic contents during an accelerated storage treatment were studied. These samples were also analyzed by direct infusion MS and electronic nose to classify them according to their oxidative status. Finally, multiple linear regression models were constructed to predict oxidized fatty acid contents of several olive oils previously established by FTIR or by electronic nose.

[es] Se han desarrollado métodos rápidos y sensibles para la caracterización de aceites vegetales en función de su origen botánico, y para la caracterización y autentificación de aceites de oliva en relación a su calidad, origen genético y geográfico. En primer lugar, se establecieron los contenidos de tocoferoles y tocotrienoles en aceites de distinto origen botánico mediante electrocromatografía capilar (CEC) y nano cromatografía líquida (LC), y los contenidos de esteroles mediante cromatografía líquida ultra-rápida (UPLC) y CEC. Por otro lado, se aplicaron herramientas quimiométricas como el análisis discriminante lineal (LDA), con el fin de desarrollar métodos capaces de clasificar los aceites vegetales en función de su origen botánico. Para ello, se utilizaron los espectros de infrarrojo de transformada de Fourier (FTIR), el perfil de la fracción alcohólica establecido mediante HPLC usándose la espectrometría de masas (MS) como técnica de detección, y los perfiles de aminoácidos y esteroles obtenidos bien por infusión directa en MS o mediante HPLC-UV-Vis. Posteriormente, se desarrollaron métodos capaces de evaluar la calidad del aceite de oliva, utilizándose el perfil de ácidos grasos libres obtenido mediante infusión directa en MS para construir modelos de LDA capaces de clasificar las muestras en función de su calidad. Por otro lado, se desarrolló un método olfatométrico usando matrices de sensores de óxidos metálicos, para clasificar diversos aceites en función del umbral sensorial, establecido previamente por un panel de cata, de los defectos organolépticos típicos de los aceites de oliva. Estos mismos datos se usaron para cuantificar el porcentaje de defecto presente en las muestras. Por otro lado, y mediante la construcción de modelos de LDA, se desarrollaron métodos capaces de clasificar los aceites de oliva virgen extra (EVOO) en función de su variedad genética. Para ello, se utilizaron los perfiles de ácidos grasos libres y compuestos fenólicos establecidos mediante MS de infusión directa, los perfiles de esteroles establecidos mediante HPLC-MS y UPLC-MS y los espectros de FTIR. A su vez, se desarrollaron métodos con el fin de clasificar EVOOs en función de su origen geográfico, usándose para ello los perfiles de compuestos fenólicos establecidos mediante CEC. Por último, se estudiaron los productos de oxidación del aceite de oliva, y se desarrollaron métodos para su evaluación. Se estudiaron los cambios producidos durante el almacenamiento en dos alícuotas de un aceite de oliva que diferían en su contenido de compuestos fenólicos, ya que una de las mismas fue sometida a un proceso previo de extracción de los mismos. Ambas alícuotas se sometieron a un proceso de envejecimiento acelerado durante 7 semanas, analizándose una porción de cada una de ellas una vez a la semana. Se estudiaron las diferencias obtenidas en los valores de acidez libre, absorbancia en el UV, índice de peróxidos, estabilidad oxidativa, contenido en ácidos grasos y en tocoferoles en función del contenido de fenoles en la muestra de partida, así como la evolución de estos valores con el envejecimiento. También se estudió la transformación experimentada por los compuestos fenólicos durante todo el proceso de oxidación mediante HPLC-MS. Estas mismas muestras fueron también analizadas mediante infusión directa en el MS, y mediante una matriz de sensores de óxidos metálicos con el fin de poderlas clasificar en función de su estado oxidativo. Por último, se construyeron modelos de regresión lineal múltiple con el fin de predecir el contenido de ácidos grasos oxidados de diversas muestras de aceite de oliva, bien mediante FTIR o mediante sensores de óxidos metálicos.